从阿里鹿班的兴衰史中，我们得以窥见AI产品经理的必修课：如何摆脱参数崇拜，深入场景理解用户需求，并在技术与商业之间找到平衡。本文通过亲历者的视角，剖析了鹿班失败背后的深层原因，以及这些教训如何塑造了今天的AI产品思维。

最近买服务器刷到了阿里云公告: “鹿班在2025年6月30号正式下线，所有服务全部停止。”心里咯噔一下，倒不是意外，就是那种”你看，我说什么来着”的感觉终于落了地。2020年大二暑假，我在阿里鹿班项目组当体验设计实习生，那会儿我就跟带教导师李哥说过，这产品再不转型恐怕活不长，当时李哥笑我你个做体验设计的实习生懂个屁，现在五年过去，鹿班真的没了，我也从那个连Figma都用不利索的学生，变成了天天跟模型打交道的AI产品经理，时间这东西，真挺会开玩笑的

说实话，这五年AI行业变化快得有点离谱。2020年我们还在讨论GAN和VAE哪个生成效果更好，现在满大街都是大模型；当年”每秒生成8000张图”还是牛逼到不行的技术亮点，现在用户只关心”能不能一键出图”。鹿班的死，不是某个技术路线失败了，是整个产品逻辑跟不上这个时代了。作为亲历者，我既有点唏嘘，又觉得这一天来得理所当然。毕竟一个产品的生命周期，从来不由它的技术先进性决定，而由它解决真实问题的能力决定

现在我带AI产品团队，每次做战略评审都会想起鹿班。我们团队有个不成文的规定：任何新功能上线前，PM必须亲自完成至少三个真实商家的访谈，必须看用户录屏，必须自己用产品完成一次完整任务。这些”笨办法”其实就是鹿班用死亡换来的教训。2020年的我，站在西溪园区的玻璃幕墙前，看着外面商业世界的波涛汹涌，而我们却在办公室里为一两根水草的摆放位置争得面红耳赤。那种割裂感，现在想起来还历历在目

临安老周的第17版海报，把我从参数崇拜里拽了出来

先说说那时候的事儿吧，2020年7月，杭州西溪园区，消毒水味道重得能呛鼻子，我戴着口罩坐在工位上，一边用AliDesign-V1模型给临安卖坚果的老周生成海报，一边听他隔着钉钉叹气。老周那会儿因为疫情，线下批发渠道全断了，淘宝店成了唯一活路，需求简单得很，焦糖暖色调，坚果纹理要清晰，促销文案”买二送一”要够醒目，就这三点

我兴冲冲地输了一堆提示词，什么”蜜柚色渐变+柔光滤镜强度30%””4K纹理采样+投影权重0.7″，系统唰唰唰给出10张图，结果老周来一句”你们这AI生成的图，色彩像消毒水盖子，坚果纹路比我猫抓的还乱”，我当时那个脸啊，隔着口罩都能感觉到烫。接下来两天，我跟算法同事调了17版参数，最后还是老周自己用手机修图APP磨了20分钟才勉强能用。这事儿让我第一次意识到，AI产品不是参数越牛逼越好，用户要的是能直接用的东西，不是看你炫技。后来我看到数据，老周反馈的色彩偏差值ΔE=20，坚果边缘模糊度6px，这种精度在技术人员眼里可能算进步，在商家眼里就是完全不能用

这个案例后来成了我产品方法论里的经典反面教材。我们当时犯了好几个致命错误：首先是需求理解偏差，我们把”生成一张海报”理解成了”调优视觉参数”，但老周的真实需求是”快速出图卖货”。其次是评估标准错位，我们内部用PSNR、SSIM这些指标衡量生成质量，但商家只关心”一眼看去有没有食欲”。最后是迭代路径错误，我们陷入了”提示词工程”的泥潭，而没想过用模板化、可视化来降低使用门槛。这三个错误层层叠加，最终让鹿班在用户面前节节败退

同期我还调研了20家商家，才发现他们更愿意用Canva可画，拖拽几下5分钟搞定，谁跟你在这儿调参数玩。腾讯云后来有数据说传统设计流程40%时间耗在重复绘图上，AI能把这环节效率提升75%-85%，但鹿班倒好，活生生把AI用成了高精度麻烦制造器，技术自嗨得厉害。那次调研我用的是最笨的办法，加了商家微信，看他们怎么用手机做图，结果发现90%的操作发生在晚上10点后——那是他们忙完一天生意，终于有时间打理店铺的黄金时段。这个发现让我意识到，鹿班的PC端-heavy、参数-heavy的设计，从一开始就违背了用户的使用场景

那些我们引以为傲的参数，在商家眼里一文不值

那会儿鹿班组里天天吹AliDesign-V1模型”8000万参数””每秒生成8000张图”，我听着就犯嘀咕，你跟商家说这些，他们关心吗？他们只关心图能不能用，能不能卖货。后来我整理了一份商家需求标签体系发给李哥，里面写了句挺刺儿的话：体验设计能优化按钮位置，但解决不了AI该帮商家做什么。这句话现在看，就是我职业转型的起点

这份需求标签体系我花了整整两周整理，把20家商家的需求拆解成200多个标签，从”色调偏好”到”字体大小”，从”促销文案位置”到”目标人群年龄段”。最让我震惊的是，这些标签里80%都是”场景化需求”，比如”中老年用户要看清””送礼场景要喜庆”，而鹿班的模型根本不知道这些场景意味着什么。我们的技术团队沉迷于在COCO数据集上刷SOTA，却没人想过在淘宝商品图上做领域适配。这种技术与业务的脱节，是鹿班走向衰亡的第一步

参数崇拜这个词现在听起来很讽刺，但在2020年，它却是整个AI行业的通病。我们总认为更大的模型、更多的参数、更高的指标就等于更好的产品，却忽略了”产品-market fit”这个最基础的商业逻辑。老周要的不是一个能在ImageNet上拿高分的生成模型，他要的是一个能让他放心去睡觉、醒来就能看到订单的自动化工具。这个认知差距，不是技术能弥补的，是产品经理的责任

0.1元/次的定价，暴露了最致命的商业短视

再说说商业化这事儿，参与V4.3版本评审时，团队提了个”0.1元/次”的计费方案，我拿20家商家的调研数据直接怼回去，18家明确拒绝付费，就2家愿意付99元年费还要定制化服务，鹿班这标准化模型根本做不到。李哥当时私下跟我说，达摩院已经在秘密搞多模态内容生成，资源都在往大模型倾斜，鹿班所在的智能生态事业部研发投入占18%，营收不到2%，完全不符合集团降本增效的要求。四年后阿里用2.5亿美元可转债绑定美图，放弃内部孵化鹿班，其实从2020年那个夏天就能看出征兆了，不服务核心生态的产品，技术再炫也白搭

那次评审会我印象特别深，会议室白板上的公式写得密密麻麻，产品经理算着”全淘宝千万商家×每天3张图×0.1元=日流水百万”的账，却没人算过用户心智和替代成本这笔账。我当时提了个现在看来很初级但很关键的问题：商家为什么要为一张图付费？他们付费的动机是什么？是节省了时间？还是提升了转化？还是获得了独家版权？这些价值主张一个都没说清楚。后来我在做AI产品定价时，总会先问自己三个问题：用户愿不愿意为这个问题付费？用户愿付多少钱？我们有没有护城河？鹿班在这三个问题上全部答错

市场层面更是惨不忍睹，Canva可画在我们调研商家里渗透率30%，人家海量模板加拖拽操作，门槛低得不能再低。鹿班呢，要求用户掌握提示词技巧、参数调整逻辑，这相当于给中小商家设了道技术门槛。我还协助对接过某美妆品牌，要国潮风+口红肌理还原，鹿班生成准确率45%，专业团队能做到90%，这差距不是优化几个模型能追上的。这个案例让我深刻理解了”渐进式创新”和”颠覆式创新”的区别——鹿班只是在优化设计流程，而Canva是在重新定义谁可以当设计师

部门墙比技术瓶颈更可怕

最让我心寒的是跨部门协作，商家反馈说生成图得手动上传淘宝太麻烦，我设计了”一键同步”原型，自动匹配商品ID、适配主图尺寸，结果呢，对接淘宝技术部，人家说”要智能生态事业部出函”，找事业部接口人，又说”V4.3优先保模型稳定性，同步功能排到明年Q2″。这种部门墙把产品进化能力活活憋死了，竞品都实现生成发布无缝衔接了，鹿班还在内部流程里耗着

这个现象在阿里内部不是孤例，它反映的是KPI驱动下的局部最优陷阱。每个团队都有自己的核心目标，算法团队要准确率，产品团队要DAU，商业化团队要GMV，但没人对”商家最终能否用起来”这个结果负责。我当时提出的”一键同步”功能，从技术上讲就是调用几个API的事儿，但从组织上讲，它需要跨事业部的资源协调、安全审核、数据权限开通，这些隐性成本远超技术实现本身。后来我管产品，特别重视”端到端owner”这个概念，哪怕是个实习生，也要对需求的完整落地负责，不能让好想法死在流程里

更深层的问题在于，鹿班在阿里生态里的定位一直很尴尬。它既不像支付宝那样是基础设施，也不像淘宝直播那样是战略高地，它是个”工具”，而工具在巨头生态里天然弱势。没流量扶持、没战略资源、没话语权，最后只能在边缘慢慢失血。这让我明白一个铁律：在大厂做AI产品，要么做核心，要么做独立，千万别做边缘工具，那是最消耗人的位置

实习结束前，我写下的三个”乌鸦嘴”预判

实习结束我离开鹿班时，在实习总结里写了三个预判方向，现在看全中了。第一，垂直场景深耕会赢，全行业泛化必死。我当时觉得聚焦电商美妆、服饰的AI工具才有出路，后来美图设计室2022年上线，专攻电商设计，2025年服务200万卖家，日均处理需求超百万次，淘宝商家渗透率48%，鹿班的全行业覆盖反而成了包袱。第二，生态依附变现比独立收费靠谱。鹿班独立收费后失去流量扶持，用户又抵触付费，而淘宝内置的AI设计工具，嵌入”设计-发布-成交”链路，免费基础功能加付费增值服务，转化率是鹿班的4倍。第三，低门槛交互才是未来。我2020年就觉得可视化操作会替代提示词输入，Canva可画靠拖拽操作月活820万，Midjourney也通过Figma插件降低门槛，在品牌设计团队渗透率达35%

写下这三个预判时，我才大二，刚从体验设计转产品，纯菜鸟没什么方法论支撑，全靠直觉和一线观察。第一个预判源于用户画像的清晰度——我访谈的20家商家里，美妆和服饰类目的需求最集中、付费意愿相对最高、审美标准也最明确，其次是3C和食品，其他类目需求太零散。第二个预判来自对阿里战略的理解——当时集团已经开始提”大中台小前台”，基础设施肯定要内化，收费工具必须独立，但独立又需要极强的产品力，鹿班显然不具备。第三个预判则纯粹是被用户吐槽逼出来的——提示词学习成本太高了，而可视化拖拽是人性所向

这些预判后来都成了我面试AI产品经理时的核心案例。面试官总问”你如何看行业趋势”，我就把鹿班的故事讲一遍，用真实经历证明我的判断力不是凭空而来。现在带团队做战略分析，我也要求每个人必须深入一线，因为只有在真实场景里泡过，才能闻到风向的变化。办公室里的战略讨论再激烈，也抵不过商家一句”这东西我用不上”

不是技术不行，是价值逻辑崩了

鹿班之死，不是技术淘汰，是价值淘汰。2023年后阿里电商转向全域经营，要的是短视频、直播、图文多模态内容工具，鹿班的技术基因还停留在平面设计。2024年阿里启动轻资产工具生态战略，投资美图整合外部能力，内部重运营的鹿班自然成了收缩首选。这三重矛盾绞在一起，神仙也救不了

全域经营这个词现在听起来很虚，但放在2023年的背景下，它意味着阿里终于清醒过来：流量不能只在淘宝APP里打转，必须渗透到微信、抖音、小红书等所有内容场域。这对设计工具的要求从”生成一张主图”变成了”生成一套全渠道素材”，包括3:4的淘宝主图、16:9的抖音短视频封面、1:1的小红书笔记图、9:16的直播背景等等。鹿班的架构当初是为”电商主图”这个单一场景设计的，要扩展到多模态、多尺寸、多场景，相当于推翻重来。而美图和Canva这些外部工具，天生就是多场景思维，它们从第一天就要适配各种社交媒体，所以转型更快

再说轻资产战略，这是阿里在降本增效压力下的必然选择。内部孵化一个AI工具，养着算法、工程、产品、运营一整套团队，每年烧几千万，产出却有限。相比之下，投资美图，用2.5亿美元换来一个成熟团队、成熟产品和200万商家用户，这笔账怎么算都更划算。鹿班的悲剧在于，它生在一个”要规模还是要利润”的转折点上，既没做出规模，也没赚到钱，最后被战略放弃不是偶然，是命中注定

那个叫”哑铃型”的死亡陷阱

用户结构上鹿班是典型的哑铃型，92%中小商家只想免费用基础功能，付费意愿不足3%，8%品牌商家要定制化，鹿班又满足不了。某美妆品牌需求准确率45%对90%，这种差距不是功能优化能解决的，是产品路线根本错误。2022年后AI设计工具进入多模态加交互式阶段，鹿班还在提示词生成单维度打转，交互门槛高、场景覆盖不足、生态协同差，效率比竞品低80%，不死才怪

这个哑铃型结构是我后来做用户分层时最常引用的案例。中小企业（SMB）和品牌客户（Enterprise）的需求本质上是两个物种：前者要的是”省心”，后者要的是”专属”。鹿班试图用一套标准化产品服务所有人，结果两头不讨好。SMB觉得付费不值，Enterprise觉得能力不够。正确的做法应该是：用免费+增值服务抓住SMB的长尾，用定制解决方案服务Enterprise的头部，中间用模板市场或插件生态填补缝隙。美图设计室就是这么干的，基础功能免费，高级模板收费，企业版提供品牌定制，三层架构清晰得很

技术代际差这个问题更致命。2022年Stable Diffusion发布后，整个行业进入了”开源模型+微调”的时代，鹿班这种自研大模型的模式瞬间失去了性价比。你能想象的任何风格，开源社区一周就能复现，还能针对特定品类优化。鹿班要保持竞争力，必须持续投入海量算力做模型迭代，但ROI越来越低。反而是那些基于开源模型、专注场景工程化的小团队，跑得更快更灵活。

在AI领域，技术领先是暂时的，场景深耕才是护城河。

从画界面的到定义产品的，我被鹿班推了一把

鹿班的实践给了我转行AI产品经理最直接的刺激。体验设计只能优化已有功能，AI产品经理要定义该做什么功能。2020年GPT-3发布我意识到自然语言交互会替代关键词指令，阿里家装城3D试装说明多模态内容是刚需。AI的核心价值不是替代设计师，是解放设计师，让商家不懂设计也能出图，让设计师聚焦创意而非绘图。这种认知跃迁，让我从”给AI画界面”转向”让AI落地”

这个转变过程其实挺痛苦的。我本科学的是产品设计，擅长画原型、做动效、优化用户路径，但鹿班的经历，这些技能在AI产品面前显得苍白无力。当算法生成结果不可控时，你优化界面毫无意义；当整个产品价值主张都错了时，你调整按钮颜色就是自嗨。我开始自学机器学习基础，研究GAN和扩散模型的原理，不是为了变成算法工程师，而是要知道技术的边界在哪里，能做什么不能做什么。这种”技术翻译”能力，后来成了我作为AI产品经理的核心竞争力

现在带团队，我面试设计师时总会问一个问题：”如果AI生成的图永远达不到100%完美，你如何通过产品设计让用户接受85分的成果？”这个问题没有标准答案，但它能筛掉那些只在理想状态下做设计的候选人。鹿班教会我，AI产品不是追求极致，而是追求”足够好”和”可控性”。用户要的不是完美，是确定性。他们想知道，这次生成如果不好，下次怎么改进，有没有Plan B。这种思维方式，传统设计师很少具备

鹿班”尸解”之后，阿里生态里的新棋子

现在回头看，鹿班就像一本AI产品的生死教科书，它用死法证明了几个铁律。场景定位必须垂直深耕，别想着全行业通吃。美图设计室聚焦电商美妆服饰，针对商品修图、妆容还原优化模型，最终站稳脚跟，印证了宁做垂直专家不做全能庸才。商业逻辑必须依附生态，独立变现死路一条。鹿班收费后既失流量又遭抵触，淘宝内置工具嵌入交易链路，转化率直接翻倍。用户价值在于降低操作成本而非提升技术精度，鹿班把边缘分割误差从5px降到2px，却没解决提示词复杂的痛点，竞品用可视化操作把设计时间从15分钟缩到3分钟，精度稍低照样赢用户

鹿班的功能拆解后融入阿里三大模块，淘宝商家后台智能设计日均使用120万次，超过鹿班巅峰期80万次，阿里云智能主播服务500多个品牌，年营收1.2亿，阿里妈妈营销素材中心点击率提升22%。外部替代者分食市场，美图设计室占电商垂直场景，Canva可画占全场景泛化需求，Midjourney加Figma插件服务专业团队，三梯队格局清晰得很

这个”尸解”过程其实很有讲究。阿里不是简单地关掉鹿班，而是把有用的功能拆解吸收，没用的直接砍掉。主图生成并入淘宝后台，变成基础设施；数字人能力并入阿里云，服务品牌商家；营销素材并入阿里妈妈，直接变现。这种”器官移植”式的处理，最大化保留了技术资产，最小化了对商家的冲击。反观有些公司直接关停产品，导致用户数据丢失、商家投诉，高下立判。这让我学到一个产品哲学：产品的死亡不是终点，有价值的能力应该被继承和转化

那句”能用上的图才是好图”，我写在了工牌上

我2020年在鹿班工位上改第17版海报时，老周那句”能用上的图才是好图”让我记到现在。技术再先进，解决不了真问题终会被淘汰，能精准击中用户痛点的产品，即便起步技术不完美，也终将成为行业标杆。鹿班留给我最珍贵的启示就是这句话，朴素得像废话，却是AI产品的生存本质

这句话后来成了我团队的”第一性原理”。每当技术团队纠结模型指标时，我就会问：”这个优化能让用户少操作几步？能让商家多卖几件货？”如果答案是否定的，那就先放一放。AI产品最怕陷入”技术自嗨”，为了提升1个百分点的准确率，投入10倍算力，用户却感知不到。真正的用户价值，往往藏在那些技术人看不上的”小细节”里：比如自动识别商品类目、智能推荐配色方案、一键适配多平台尺寸。这些功能背后没有复杂的算法，但对商家来说就是”能用”

我现在做产品规划，会先画一张”用户价值地图”，横轴是用户需求强度，纵轴是我们满足能力，优先做那些需求强且我们能做好的，坚决不做需求弱但技术能实现的。鹿班当年就是做了太多”技术能实现但用户不需要”的功能，比如那个华而不实的”风格迁移”，能把坚果海报变成水墨画风格，有什么用呢？老周需要的是卖货，不是艺术欣赏

现在带团队，我还用着鹿班留下的”笨办法”

现在作为AI产品经理，我天天面对的问题和鹿班时代本质上没区别，还是那三问：用户到底要什么，技术能不能落地，商业怎么闭环。只是现在我会更警惕技术自嗨，更强调用户访谈，更坚持快速迭代。鹿班的死不是终点，是整个行业从野蛮生长走向精耕细作的转折点。2025年的AI产品，不能再靠参数堆砌和资本输血活命，必须找到真实的场景、清晰的盈利模式和可持续的生态位

最近团队做新产品规划，我总会讲起鹿班的故事，讲老周的坚果海报，讲那17次失败的迭代，讲部门墙如何憋死创新。年轻同事听着像听远古传说，但对我来说，那是职业生涯的起点，也是最重要的警示牌。AI行业变化快得吓人，五年前的明星产品五年后就能消失得无影无踪，但有些东西不变，比如用户要的是解决问题而不是看技术表演，比如产品必须活在生态里而不是飘在天上，比如工程师文化再强也得听市场的声音

这些”笨办法”包括：每周必须访谈三个真实用户，必须看至少十分钟的完整用户录屏，必须亲手用产品完成一个真实任务。听起来很原始，但效果奇佳。上周我们新上线了一个”智能抠图”功能，技术团队说精度已经达到95%，但我自己试用时发现，处理毛发边缘时效果很差，而这正是服饰商家最在意的场景。如果我没亲手用，只看数据报表，根本发现不了这个问题。鹿班当年就是活在数据报表里，看着生成量、准确率、用户停留时长都还不错，但没人知道商家拿到图后还要花多少时间二次处理

一个错误路线的终结，总比继续烧钱强

鹿班死了，我一点不伤感，反而觉得心安。一个错误路线的终结，意味着更多正确路线的开始。我现在负责的垂直场景AI工具，就是当年我在实习文档里写下的方向，服务200万商家的美图设计室证明这条路走得通。有时候我会想，如果2020年鹿班真的听进去一个实习生的牢骚，会不会结局不同？大概率不会，组织惯性太强，战略转向太慢，一个产品的命运从来不是由个体决定的。但个体的价值，在于看清趋势后选择正确的队伍，所以我从体验设计转到AI产品，从阿里跳到创业公司，每一步都在远离鹿班的陷阱

从组织行为学角度看，鹿班的失败几乎是注定的。它诞生于阿里”新零售”战略狂飙突进的年代，集团需要各种创新故事来支撑市值，鹿班就是那个”AI赋能设计”的故事载体。但当故事讲完了，业绩兑现不了，战略收缩时它就成了第一批被优化的对象。2024年阿里启动”轻资产工具生态战略”，本质上是承认自己不需要也不擅长做垂直工具，把专业的事交给专业的公司，自己专注平台。这个决策很残酷，但很正确

我更能体会这种残酷。我们没有阿里那样的试错空间，每一分钱都要花在刀刃上，每个决策都要押上全部身家。这种压力反而逼着我们更接近用户，更快迭代，更清醒地做取舍。鹿班要是当初有我们这种”不转型就死”的紧迫感，或许能杀出一条血路。但大厂的舒适区太舒服了，直到船沉了才发现自己不会游泳

老周，你的吐槽现在是我的评审标准

对了，那个临安的老周，如果他的坚果店还活着，如果他还记得当年有个实习生给他改了17版海报，我想告诉他：你当年吐槽的消毒水盖子色彩，现在已经成了我做产品评审时的标准测试用例，你那句”能用上的图才是好图”，我刻在了工牌背面。谢谢你，老周，谢谢你当年没给我留面子，让我提前五年，听到了用户真实的声音

我一直在想，为什么老周的吐槽这么有效？因为它够具体、够真实、够有画面感。”消毒水盖子”这个比喻，比任何用户满意度评分都更有冲击力。后来我要求团队收集用户反馈，必须原汁原味，不许翻译成产品语言。比如”生成的图有点糊”这种反馈没用，”胡子像贴纸一样浮在脸上”才有价值。真实用户的语言里，藏着最真实的痛点

上周我们做用户访谈，一个美妆品牌老板说你们的AI生成的模特”眼神很空洞，像AI”，团队想辩解说是技术限制，被我拦住了。我说别解释，先记下来，下次迭代重点优化眼神。这就是鹿班给我的教训：用户不关心你为什么做不到，只关心什么时候能解决。技术债可以慢慢还，用户信任丢了就回不来了。老周当年要是没那么毒舌，而是客客气气地说”还不错，再改改”，我可能现在还沉浸在参数优化的幻觉里

真正的战场不在论文里，在商家的手机屏幕里

鹿班死了，但用户还在，需求还在，那些真实而具体的痛点还在。AI产品的生死局，从来不是技术局，而是用户局，商业局，生态局。看懂这个，才算真正从鹿班的尸体上，学到了点东西。而我，还在学，还在错，还在跟团队一起，试图在这个疯狂的行业里，找到一条能活下去的路。这条路不好走，但比鹿班那条死路，总归是强了太多

最近我在思考一个问题：为什么中国AI产品总在C端率先爆发，而B端特别是SMB（中小企业）市场总是做不起来？鹿班的经历给了我答案：SMB要的不是最先进的AI，而是最省心的解决方案。他们的核心诉求排序是：能用>好用>便宜>先进。鹿班恰恰是反着来的，先进>便宜>好用>能用，所以注定失败。现在我们做产品，首要目标是”降低用户决策成本”，而不是”提升技术天花板”

生态局这个层面更有意思。鹿班当初如果甘心做淘宝的基础设施，不追求独立品牌、独立营收，今天可能活得很好。但它既要又要，既想享受阿里生态的流量，又想有独立产品的自由，最后两头落空。这让我想起现在很火的”超级APP vs 独立工具”之争。我的判断是，在中国，独立工具必须找到超级APP覆盖不到的场景，或者比超级APP做得好10倍，否则只能被收编或消亡。美图能活得好，是因为它先在外部把产品做成熟了，再反向输出给阿里，这叫”先独立后生态”，路径完全不同

写到这儿，也该收尾了。鹿班的故事讲完了，但AI产品的故事才刚刚开始。我们这些从业者，都是拿着前人的地图，在未知的海域航行。地图会过时，经验会失效，唯一不会失效的，是对用户需求的敬畏，对商业本质的尊重，对技术边界的清醒。记住这三点，或许下一个五年，我们不用给任何产品写悼词

天快亮了，合上电脑时我在想什么

合上电脑，脑子里全是2020年那个夏天，消毒水味道，老周的叹气，还有李哥那句”实习生懂个屁”。现在我懂了，懂太多，懂到不敢轻易说懂。鹿班用死亡教会我的，我会用整个职业生涯去消化，去实践，去避免下一个鹿班的诞生。这可能就是，一个AI产品经理，对那段实习经历，最好的纪念吧

现在凌晨两点，窗外是北京的夜景，远处几点灯光像极了我2020年在西溪园区加班的样子。那时候我不知道未来会怎样，只知道鹿班不对劲。现在我依然不知道未来会怎样，但至少知道，怎样才能不死。这可能就是鹿班留给我的，最珍贵的遗产吧

对了，关于AI产品经理这个岗位，我想多说几句。现在市场上充斥着各种”AI产品方法论”，什么LLMOps、Prompt Engineering、RAG编排，听起来很高大上。但这些都不是本质。真正的AI产品经理，首先得是一个好的”用户翻译官”，能把技术语言翻译成用户语言，也能把用户痛点翻译成技术需求。其次得是”商业价值守门员”，知道什么该做什么不该做，不被技术潮流带偏。最后得是”组织推动者”，能调动算法、工程、设计、运营各方资源，把idea变成reality。这三点做到了，方法论自然长出来；这三点做不到，背再多概念也没用

鹿班的故事，说到底是一个关于”傲慢与偏见”的故事。技术傲慢让我们痴迷参数，商业偏见让我们忽视用户，组织惯性让我们错失时机。而作为产品经理，我们的价值就是对抗这些傲慢与偏见，在技术的理想主义和市场的现实主义之间，找到那个微妙的平衡点。这个平衡点，我找了五年，还在找。可能整个行业还要再找五年、十年，才能找到AI产品真正的PMF（Product-Market Fit）

最后，回到开头那则公告。阿里云说鹿班停止服务是”战略收缩”，这个表述很体面。但对我们这些亲历者来说，它是一个时代的结束。那个AI技术刚起步、资本疯狂涌入、所有人都在讲故事画大饼的时代，结束了。接下来是拼落地、拼盈利、拼用户价值的时代。鹿班没有做错什么，它只是没能及时进化。但这也给了我们后来者一个警示：在AI这个高速变化的赛道，不进化就是死，慢进化也是死。只有保持对用户的敬畏、对商业的敏感、对技术的清醒，才能活过下一个五年

写完这篇文章，我准备发给李哥看看。他去年从字节跳到了一家AIGC创业公司，想来也经历了类似的挣扎。我们都曾是鹿班这条船上的人，现在各自在新战场上继续挖坑、填坑、避坑。有时候我想，或许五年后，我会写一篇新的文章，讲我现在负责的产品如何又死在了新的技术浪潮里。但那也没关系，因为这就是产品经理的宿命——不断学习、不断试错、不断从失败中提炼认知，然后用这些认知，为下一个产品续命

行业就是这样，一代新人换旧人，一代新产品换旧产品。鹿班死了，但由鹿班引发的行业思考还在，我们这些被鹿班”教育”过的产品人还在。从这个角度看，鹿班虽然下线了，但它的影响还在延续。就像那个临安老周，他当年吐槽的每一句，都成了今天我们做产品的金科玉律。这种传承，比产品本身的寿命更重要

好了，真的该睡了。明天还要早起看用户访谈录像，还要跟技术团队撕模型迭代的优先级，还要跟老板汇报商业化进展。这就是AI产品经理的日常，琐碎、真实、充满不确定性。但比起2020年那个夏天，在鹿班组里对着参数调优却看不到未来的感觉，我更喜欢现在这种状态。至少我知道，我在为真实用户的需求而忙，而不是为技术自嗨而忙

鹿班，安息吧。你的故事，我们会继续讲下去。你的教训，我们会继续用下去。而你用死亡换来的行业认知，终将在新一代AI产品身上，长出新的生命。这可能就是技术浪潮里最残酷，也最浪漫的事吧。