AI 產(chǎn)品經(jīng)理，和我們所熟知的 PC、App 時代的產(chǎn)品經(jīng)理完全不一樣。

AI 已經(jīng)不僅僅是一個在發(fā)布后就完事的一次性功能了，而是一個會演進、學習和優(yōu)化的系統(tǒng)。市場不會再因為你增加了功能而獎勵你，它獎勵的是你構建了一個能夠隨時間復利的價值系統(tǒng)。

一個方向正確且可實施的 AI 產(chǎn)品策略至關重要。

AI 時代的 PM，就必須從一個功能的搬運工轉變?yōu)橄瘛赶到y(tǒng)設計師」一樣思考。

掌握 AI 產(chǎn)品策略，是當下 PM 們的所需要具備的首要技能。

OpenAI 的產(chǎn)品負責人 Miqdad Jaffer 從自身經(jīng)驗和思考出發(fā)，寫下了這份 AI 產(chǎn)品策略實用指南，可以說是一份較為全面的學習資料，涵蓋了從 0 開始構建、部署到擴展的全流程經(jīng)驗。

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01為什么掌握 AI 產(chǎn)品策略才是 PM 的首要技能？

麻省理工學院（MIT）最近的一項研究提到，盡管各大組織在生成式 AI 上投入了數(shù)十億美元，但大多數(shù)的回報為零。

谷歌 Bard 的一次「幻覺」，就讓 Alphabet 的市值蒸發(fā)了 1000 億美元。

此時此刻，你很可能正在考慮領導 AI 項目，或者已經(jīng)投身其中。但如果你對自己坦誠，內(nèi)心深處會明白，這些嘗試感覺雜亂無章、不成體系。

因為現(xiàn)實就是如此：Slack 頻道里充斥著各種提示詞實驗，原型開發(fā)半途而廢，每周都會冒出一個新的「AI 技巧」，但這些都與真正的戰(zhàn)略毫無關聯(lián)。

這是因為在過去二十年里，產(chǎn)品管理領域已經(jīng)吸收了移動、云計算、SaaS 等一波波的技術浪潮。但那些終究只是平臺變革，你可以從容適應。AI 則截然不同。它不只是一個新平臺，更帶來了一套全新的經(jīng)濟學、產(chǎn)品設計哲學和一種前所未有的防御模式。

那些懂得如何戰(zhàn)略性地構建和擴展 AI 產(chǎn)品的產(chǎn)品經(jīng)理（PM），將成為未來的首席產(chǎn)品官（CPO），并最終帶領公司走向可持續(xù)的成功。而那些不懂的人，在一個將 AI 素養(yǎng)視為基本要求的組織里，將舉步維艱。

AI 產(chǎn)品策略并不僅僅是「了解 ChatGPT 能做什么」，也不是一下午就能搭出一個原型那么簡單。任何人都可以做到這一點。

它關乎于洞察 AI 在產(chǎn)品中的定位，理解它如何改變單位經(jīng)濟效益，懂得如何構建能讓價值復利的反饋閉環(huán)，以及如何抵御同質(zhì)化的沖擊。這正是「將 AI 功能加入待辦列表」的產(chǎn)品經(jīng)理和「在 AI 優(yōu)先的市場中為公司指明方向」的產(chǎn)品經(jīng)理之間的根本區(qū)別。

但我觀察到，大多數(shù)人都會陷入一個常見的思維誤區(qū)。

02從第一性原理出發(fā)，設計 AI 產(chǎn)品

太多團隊將功能與戰(zhàn)略混為一談。在產(chǎn)品中隨意加上一個「總結」按鈕或「AI 助手」，這并不是戰(zhàn)略，只是一時的新鮮感。

用戶會嘗試，甚至可能喜歡，但如果沒有防御性或深度的工作流整合，它留不住用戶，無法規(guī)模化，也無法讓你從成百上千做著同樣事情的工具中脫穎而出。

相比之下，構建一個AI驅(qū)動型產(chǎn)品，意味著要從第一性原理出發(fā)進行設計：

• AI 在哪些地方能創(chuàng)造獨特的價值？

• 我們該如何設計產(chǎn)品架構，讓每個新用戶都能讓產(chǎn)品變得更智能，而不僅僅是更昂貴？

• 我們正在構建何種護城河（數(shù)據(jù)、分發(fā)渠道或信任），是競爭對手無法復制的？

• 我們?nèi)绾卧跀U大用戶規(guī)模的同時，避免因推理成本而利潤受損？

簡而言之，核心在于對產(chǎn)品進行深度重構，讓 AI 成為產(chǎn)品的引擎，無形地融入到工作流中，成為用戶不可或缺的工具，并隨著業(yè)務增長而不斷實現(xiàn)價值復利。

此外，當下的風險太高了。AI 產(chǎn)品的運作都遵循著一套完全不同的規(guī)則：

• 成本不會隨規(guī)模消失。每一次用戶交互都在消耗計算資源，這意味著你參與度最高的用戶，往往也是讓你成本花費最多的用戶。

• 同質(zhì)化會在一夜之間發(fā)生。明天，所有人都能像你一樣用上 GPT-5。如果你唯一的優(yōu)勢只是調(diào)用 API，那你就沒有任何優(yōu)勢。

• 護城河決定一切。沒有護城河、專有數(shù)據(jù)、可信的治理或即時的分發(fā)渠道，你不過是又一個等待被取代的「套殼」。

這也是為什么AI產(chǎn)品策略是當下產(chǎn)品經(jīng)理最重要的技能。

03構建、部署和擴展 AI 產(chǎn)品策略的五個階段

階段一：方向 - 選擇正確的護城河

當你著手構建一款 AI 產(chǎn)品時，大多數(shù)產(chǎn)品經(jīng)理的第一反應是問：「我們該用哪個模型？GPT-4，Claude，還是我們應該微調(diào)自己的模型？」

這是一個錯誤的開始。

真相是：AI模型是暫時的，而護城河是永恒的。

你可以把 AI 模型想象成租來的土地。今天你可以在上面建一座漂亮的房子，但房東（OpenAI、Anthropic、Google）明天就可能提高租金，或者更糟的是，他們會在你旁邊建一座自己的房子，用低價擠垮你。

除非你擁有一些更深層次的、別人無法購買、復制或一夜之間搭建起來的東西，否則你將永遠處于離被淘汰僅一步之遙的境地：只差一次 API 更新。

這就是為什么「選擇方向」是 AI 產(chǎn)品策略中首要且最重要的階段。在你編寫第一行代碼之前，在你繪制第一個 AI 功能線框圖之前，你必須想好：我們要構建哪一種護城河？

為什么護城河在AI中比在SaaS中更重要？

在傳統(tǒng)的 SaaS 領域，你的護城河可能是高粘性的工作流、品牌或集成能力。Salesforce 通過成為銷售領域的記錄系統(tǒng)來鎖定用戶。Atlassian（澳大利亞的一家軟件公司，主要產(chǎn)品包括：Jira Software、Jira Align、Jira Service Management） 則通過嵌入到工程工作流中實現(xiàn)擴張。這些護城河之所以長久，是因為競爭對手很難同時復制軟件和分發(fā)模式。

在 AI 時代，情況有所不同。如今，任何有信用卡的人都可以圍繞 GPT-5 快速搭建一個套殼應用。準入門檻低到幾乎可以忽略不計。這意味著，生存的唯一途徑是投資那些能夠隨時間累積價值的資產(chǎn)。

如果說 SaaS 的護城河關乎「轉換成本」，那么 AI 的護城河則是關于「復利回報」。每一個新用戶、每一次新互動、每一個新的分發(fā)渠道，都必須讓你的產(chǎn)品變得更強大、更難被復制。

重要的三條護城河

坦率地說：在 AI 領域，只有三種護城河值得去追求。

• 數(shù)據(jù)護城河 （Data Moat）

• 分發(fā)護城河 （Distribution Moat）

• 信任護城河 （Trust Moat）

其他的一切，要么是這三者的衍生，要么只是幻覺。

數(shù)據(jù)護城河是 AI 防御能力的終極法寶。

規(guī)則很簡單：如果你的產(chǎn)品在每次被使用時都能產(chǎn)生獨特的、結構化的、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，你就是在積累自己的核心資產(chǎn)。這些數(shù)據(jù)可以用來訓練更好的模型、降低成本、提高準確性，并為你提供競爭對手花錢也買不到的洞察。

以Duolingo為例。

Duolingo 并不是簡單地將 GPT 應用到語言學習中。他們擁有超過十年的精細數(shù)據(jù)，記錄了數(shù)百萬學生的學習方式：他們犯什么錯，如何糾正，進步有多快。當他們?yōu)?Duolingo Max 微調(diào)模型時，他們不僅僅依賴 OpenAI 的基礎能力，更是在為這些模型注入包含了海量人類學習路徑的數(shù)據(jù)，這是任何其他公司都無法擁有的。

這就是數(shù)據(jù)護城河的力量：每個新用戶都讓你的產(chǎn)品更智能，而每個競爭對手都被甩得更遠。

打個比方：這就像挖井。GPT 是人人都能接觸到的地下水。但你用戶的互動數(shù)據(jù)，是只有你才擁有的管道、水泵和過濾系統(tǒng)。你的井挖得越深，水源就越純凈、越充沛，其他人就越難利用它。

所以，明確以下問題：

• 我們收集的數(shù)據(jù)是競爭對手無法獲取的嗎？

• 這些數(shù)據(jù)是結構化的、高質(zhì)量的，且能用于模型改進的嗎？

• 我們能否創(chuàng)造反饋閉環(huán)，讓產(chǎn)品隨著規(guī)?；兊酶?？

如果答案是「否」，那么你不是在構建護城河，你只是在租用它。

第二種護城河是分發(fā)渠道，在許多情況下，它甚至比數(shù)據(jù)更具決定性。

因為即便你打造了一款巧妙的 AI 工具，如果無法將其大規(guī)模地送到用戶手中，你的數(shù)據(jù)飛輪還沒開始轉動，公司可能就已經(jīng)倒閉了。

以NotionAI為例。Notion 并不是 AI 筆記的發(fā)明者，也不是第一個在文檔中提供總結或文本生成功能的公司。但他們擁有所有「套殼」應用所缺乏的東西：數(shù)千萬已經(jīng)在使用他們產(chǎn)品的日活用戶。當他們添加 AI 功能時，分發(fā)是即時的，用戶采納是病毒式的。

他們的 AI 不需要比別人更好，它只需要出現(xiàn)在用戶已經(jīng)聚集的地方就足夠了。這就是分發(fā)護城河：擁有競爭對手難以復制的渠道、工作流和病毒式傳播循環(huán)。

你需要清楚：

• 我們?nèi)绾螌?AI 融入到用戶已有的工作流中？

• 我們是否擁有分發(fā)優(yōu)勢（用戶基礎、平臺集成、合作伙伴關系）？

• 我們能否設計出病毒循環(huán)，讓每個新用戶都能帶來另一個新用戶？

沒有分發(fā)渠道，即便是最頂尖的 AI 模型，也如同一棵在無人森林中倒下的樹，無人問津。

第三種，也常常是最被低估的護城河，是信任。

AI 是概率性的。它會產(chǎn)生幻覺，會悄無聲息地出錯。它產(chǎn)生的輸出可能帶有偏見、不安全，甚至是完全錯誤的。這意味著，采納 AI 的最大瓶頸并不是準確性，而是信任。

看看Microsoft Copilot。

為什么企業(yè)愿意為它付費？并非因為它比其他產(chǎn)品出色多少，而是因為 Microsoft 保證了數(shù)據(jù)安全、合規(guī)性、治理和企業(yè)級支持。簡而言之：信任。

再比如Perplexity。他們關鍵的差異化不僅僅是流暢的界面，更是他們會引用信息來源這一事實，這讓用戶對其輸出的信任度遠超普通的聊天機器人。

你需要反思的問題：

• 是什么讓我們的用戶在處理關鍵任務時信任這款產(chǎn)品？

• 我們在模型的局限性、信息來源和錯誤方面的透明度如何？

• 我們是在產(chǎn)品中內(nèi)置了治理和安全機制，還是事后才去補救？

護城河指南針

所以，作為構建 AI 戰(zhàn)略的產(chǎn)品經(jīng)理或 CPO，你的第一個行動步驟是：選定你的指南針。

在爭論使用哪個模型或推出哪個功能之前，請先決定：

• 我們的護城河是數(shù)據(jù)（隨時間推移，我們將產(chǎn)生獨特的資產(chǎn)）？

• 還是分發(fā)渠道（我們已擁有工作流，可以即時嵌入 AI）？

• 又或是信任（我們將通過成為最可靠、合規(guī)和透明的選擇來取勝）？

選擇一種護城河作為主攻方向，在規(guī)?；l(fā)展的過程中再逐步疊加其他護城河。

因為如果你不這樣做，如果你在沒有護城河的情況下進行構建，你最終只會淪為又一個 GPT 的套殼，等待著被下一個 YC 的創(chuàng)業(yè)公司或 OpenAI 發(fā)布的新功能所取代。

階段二：差異化 - 在同質(zhì)化模型中脫穎而出

這是一個殘酷的現(xiàn)實：地球上每個產(chǎn)品經(jīng)理都能接觸到和你一樣的模型。

當 GPT-5 發(fā)布時，它并不是只為你一人而來。它同樣會降臨到你街對面的競爭對手、剛從 Demo Day 畢業(yè)的 YC 團隊，甚至是那個在臥室里獨自開發(fā)的獨立黑客身上。調(diào)用一個 API 的門檻幾乎為零。這意味著「我們能用上更好的模型」舊有優(yōu)勢已經(jīng)不復存在了。

于是，戰(zhàn)場轉移到了另一個維度：差異化。

差異化旨在回答一個問題：

當上百個其他產(chǎn)品在技術上都能提供相同的 AI 輸出時，用戶憑什么選擇你？

答案永遠不在于模型本身，而在于工作流、體驗、上下文和可復利的優(yōu)勢。

為什么差異化在AI中更重要？

讓我們回到互聯(lián)網(wǎng)的早期。1995 年，任何人都能搭建一個基礎的網(wǎng)站。HTML 是相同的，瀏覽器也是相同的。

讓 Amazon 從成千上萬的電商網(wǎng)站中脫穎而出的，并非 HTML 技術本身，而是 Jeff Bezos 對客戶體驗的不懈追求（評論、一鍵下單、快速配送）。

2025 年的 AI，就像 1995 年的互聯(lián)網(wǎng)。每個人都在使用相同的底層技術。贏家不會是那些提示詞寫得稍好或包裝得更巧妙的人。贏家將是那些創(chuàng)造出能夠隨時間累積復利的差異化系統(tǒng)的公司。

實際有效的四個差異化杠桿

根據(jù)我的經(jīng)驗，有四種差異化杠桿始終行之有效：

• 工作流集成：將 AI 嵌入到日常習慣中，而不是創(chuàng)造新習慣。

• 用戶體驗框架：圍繞 AI 進行設計，來減少摩擦、幻覺和認知負荷。

• 領域特定上下文：為 AI 注入通用模型所缺乏的專有知識或?qū)I(yè)技能。

• 社區(qū)與生態(tài)：圍繞你的 AI 產(chǎn)品構建網(wǎng)絡效應。

工作流集成

最成功的 AI 產(chǎn)品，看起來并不像 AI 產(chǎn)品。它們更像無形的助手，悄然存在于人們早已習慣的工作流之中。

以Figma AI為例。當 Figma 推出 AI 設計功能時，他們沒有創(chuàng)建一個新的「AI 游樂場」。相反，他們將這些能力巧妙地植入到現(xiàn)有的設計流程中：快速生成模型、即時文案建議、自動布局調(diào)整。設計師無需去「學習 AI」，他們只需像往常一樣設計，而 AI 則在后臺默默地加速他們的工作。

與此形成對比的是，市面上有幾十種所謂的「AI 設計助手」，它們迫使用戶離開自己的設計工具，跳轉到另一個應用去生成素材，然后再導回來。

自查清單：

• 我們是否讓用戶為了使用 AI 而離開他們的核心工作流？

• AI 是否在用戶最需要它的那一刻為他們節(jié)省了時間？

• 如果移除這個 AI 功能，用戶會感覺像被抽走了氧氣，還是覺得只是少了一個可有可無的亮眼插件？

用戶體驗框架

原始的 AI 輸出往往是雜亂的。但用戶需要的是清晰、自信和掌控感。

差異化往往來自于你圍繞AI所搭建的「框架」，它讓 AI 變得真正可用。

例如，Jasper 的成功并非因為它調(diào)用 GPT 的方式比你更高明。它的成功在于，它為營銷人員將 AI 輸出包裝在模板、品牌聲音、語調(diào)控制和結構化的工作流中。正是這些「框架」，讓一個通用模型感覺像一個量身定制的專有助手。

另一個例子 Runway，視頻生成工具 Runway 之所以成功，并非因為他們的模型有多么神奇，而是因為產(chǎn)品通過清晰的時間線、編輯軌道和電影制作人所熟悉的協(xié)作層，為輸出提供了支撐。他們將隨機性的輸出轉化為了可預測的工作流。

你可以把「框架」想象成滑雪道。雪山（AI 模型）對每個人開放。

但雪道上的護欄、指示牌和纜車（即用戶體驗框架）決定了初學者是會摔得鼻青臉腫，還是能順利滑行。

通用 AI 雖然強大，但在專業(yè)領域缺乏深度。差異化常常來自于在通用模型之上疊加領域?qū)I(yè)知識。

例如，Harvey（法律 AI 公司）。有很多初創(chuàng)公司讓你能「與你的合同聊天」。但 Harvey 選擇深入律師事務所，基于判例法進行微調(diào)，并與 Allen & Overy 等頂級律所合作。其結果是，律師們信任這款工具，因為它能說他們的「行話」，理解他們的領域背景。

另一個例子：Profluent Bio。Profluent 沒有隨大流去構建又一個大語言模型聊天機器人，而是專注于蛋白質(zhì)語言模型。他們的 AI 不只是一個文本生成器，它是一個基于生物數(shù)據(jù)訓練的領域?qū)Ｓ靡?，能夠設計新的蛋白質(zhì)。這是一種任何 GPT 套殼都無法企及的護城河。

你是否清楚？

• 我們能注入哪些 GPT 無法復制的專有領域知識？

• 我們能否接觸到領域?qū)＜?，來幫助我們?yōu)化提示詞、評估標準和輸出結果？

• 我們能否構建垂直領域的特定功能，讓產(chǎn)品在一個行業(yè)內(nèi)不可或缺，而不是在所有領域都平平無奇？

社區(qū)與生態(tài)

最被低估的差異化杠桿是社區(qū)。在 AI 領域，輸出是概率性的，創(chuàng)造力至關重要，因此用戶本身常常成為護城河。

例如：Midjourney。Midjourney 本來可能只是「又一個圖像生成器」。但他們選擇在 Discord 上建立一個生態(tài)系統(tǒng)，在這里，每一個提示詞、每一次實驗、每一個杰作都被公開分享。社區(qū)創(chuàng)造了一個正向反饋循環(huán)：新用戶通過觀察學習，老用戶展示他們的技能，集體的智慧最終沉淀為一種文化護城河。

給你的自查清單：

• 我們是否為用戶提供了一個可以分享、再創(chuàng)作和互相學習的平臺？

• 我們能否激勵用戶貢獻數(shù)據(jù)集、提示詞、工作流等，從而增加我們的復合價值？

• 我們的生態(tài)系統(tǒng)是否隨著更多人的加入而變得更強大，還是我們?nèi)酝Ａ粼谧陨隙碌耐茝V模式？

「護城河+差異化」矩陣

你應該這樣思考：

• 護城河（來自階段一）→ 決定了什么能累積防御性（數(shù)據(jù)、分發(fā)、信任）。

• 差異化（階段二）→ 決定了什么能讓你在第一天就脫穎而出（工作流、用戶體驗支架、領域背景、社區(qū)）。

兩者缺一不可。

護城河是一場長期游戲。

差異化則是短期戰(zhàn)術，它能讓你活下來，從而有機會去構建你的長期壁壘。

給你的行動步驟：

• 審視你今天的產(chǎn)品：如果明天出現(xiàn) 10 個使用相同 API 的克隆產(chǎn)品，用戶為什么還會選擇你？

• 選擇一個差異化杠桿全力投入：工作流集成、用戶體驗支架、領域背景，或社區(qū)。

• 將其與你的護城河結合：數(shù)據(jù)+差異化，分發(fā)+差異化，信任+差異化。

• 進行壓力測試：如果你的 AI 輸出與競爭對手完全相同，AI 輸出之外的什么因素，能讓你立于不敗之地？

如果說「方向」是選擇你的護城河，「差異化」是在克隆的海洋中脫穎而出，那么「設計」就是戰(zhàn)略落地、真正見真章的階段。

你需要進行如下的心態(tài)轉變：

AI產(chǎn)品并非是只加了幾個 AI 功能的SaaS產(chǎn)品。它們從根本上就是完全不同的機器。

在 SaaS 領域，你的邊際用戶成本趨近于零。你可以在 Slack 或 Dropbox 中增加一個客戶，而無需擔心每條消息或每個文件的成本。但在 AI 領域，每一次用戶交互都在消耗你的成本。每一次推理都是與模型的一次微交易。如果你不精心設計，你可能一覺醒來發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)品大受歡迎的同時，也收到了一張每月 80 萬美元的賬單。

這就是為什么你的產(chǎn)品架構設計：組織數(shù)據(jù)流、模型使用和用戶交互的方式，決定了你的產(chǎn)品是能盈利性地規(guī)?；€是會因自身的成功而消亡。

設計原則一：考慮成本問題

產(chǎn)品經(jīng)理最常犯的錯誤之一，就是在成本問題上用 SaaS 的思維來對待 AI。他們想當然地認為：「哦，用戶規(guī)模上去了，成本就會被攤薄，利潤率自然會提高?！?/p>

大錯特錯。

在 AI 領域，邊際成本不會消失，它會隨著使用量同步增長。更糟糕的是：你參與度最高的用戶，往往是讓你成本花費最多的用戶。

案例研究：PerplexityAI

• Perplexity 曾一度每月在推理成本上燒掉近 80 萬美元。

• 為什么？因為每次查詢都等于一次對昂貴大語言模型的 API 調(diào)用。

• 用戶越多 → 成本越高 → 利潤越薄。

這就是「推理跑步機」：你越成功，燒錢的速度就越快。

給你的行動手冊：

• 以最壞情況建模成本，而非以最好情況預測收入。問問自己：如果 6 個月內(nèi)使用量增長 10 倍會怎樣？我們的基礎設施能承受嗎？我們的資產(chǎn)負債表能承受嗎？

• 對你的模型使用進行分級。并非每個用戶請求都需要 GPT-5。許多請求可以用經(jīng)過蒸餾、微調(diào)的小模型來處理。

• 積極采用緩存策略。如果多個用戶問同樣的問題，為什么要付兩次錢？

• 控制提示詞。臃腫的提示詞意味著浪費 token。精簡、結構化的提示詞能節(jié)省 30-40%的成本。

設計原則二：選擇工作流中的合適節(jié)點加入AI

第二個設計原則是，選擇工作流中的正確節(jié)點來注入 AI。

太多團隊像撒辣醬一樣，把 AI 功能到處亂加，「這里加個 AI 總結，那里加個 AI 自動補全」，卻沒有深入思考一個更根本的問題：AI 到底在哪里才能創(chuàng)造不可替代的價值？

例如：Gmail 的智能撰寫。

• Google 沒有試圖讓整個郵件撰寫過程都由 AI 驅(qū)動。

• 相反，他們精準地找到了摩擦點（輸入重復性短語），并在那里注入了 AI。

• 結果是：用戶接受度高，成本低，信任度高。

與此相比，一些試圖從零開始自動撰寫整封郵件的 AI 創(chuàng)業(yè)公司，聽起來很棒，但信任問題和過度生成扼殺了用戶的使用意愿。

所以，請明確：

• 有哪些用戶體驗中的「微摩擦」時刻，是 AI 可以優(yōu)雅解決的？

• AI 到底是在為用戶節(jié)省時間，還是僅僅在炫技？

• 如果我們?nèi)サ簟窤I」這個標簽，用戶還會使用這個功能嗎？

設計原則三：選擇合適的產(chǎn)品模式

從宏觀上看，大多數(shù) AI 產(chǎn)品可以歸類為三種產(chǎn)品模式。

你的設計決策，就在于選擇哪種模式最適合你的用戶群、護城河和成本模型。

a） Copilot 模式（輔助型AI）AI 伴隨在用戶身旁，加速他們的工作。

• 案例：GitHub Copilot（代碼），F(xiàn)igma AI（設計）。

• 優(yōu)勢：用戶保持控制權 → 高信任度。

• 風險：使用頻率高 → 推理成本高。

b） Agent 模式（自主型AI）AI 扮演用戶的角色，執(zhí)行多步驟操作。

• 案例：用于日程安排的 Lindy，Adept 的 ACT-1。

• 優(yōu)勢：極大地節(jié)省時間。

• 風險：復雜性高，易出現(xiàn)連鎖錯誤，用戶對錯誤的容忍度低。

c） Augmentation 模式（增強型AI）AI 在后臺默默地增強輸出，用戶常常不會注意到。

• 案例：Grammarly（建議），Canva AI（自動格式化）。

• 優(yōu)勢：無感的采納過程 → 低摩擦。

• 風險：市場推廣更難；價值是微妙的，不夠 flashy。

作為產(chǎn)品經(jīng)理，你的工作是選擇正確的模式，并在此基礎上深耕。

• 不要一次性混合所有三種模式。

• 不要僅僅因為「AI agent」這個詞聽起來很酷，就把所有東西都冠以此名。

• 清晰的產(chǎn)品模式 → 清晰的用戶采納路徑和成本管理。

設計原則四：內(nèi)置「防護欄」

AI 產(chǎn)品失敗的原因，往往是抱著「我們以后再來修復準確性和幻覺問題」的態(tài)度。這是錯誤的方法。

AI 的「防護欄」必須從第一天起就成為架構的一部分。

例如：Perplexity的引用來源。

• 他們不只是生成答案。

• 他們構建了信任的腳手架（鏈接、引文、來源）。

• 這個設計選擇，讓他們從眾多 ChatGPT 的克隆品中脫穎而出。

另一個例子：RobinAI（合同）。

• 他們沒有讓 AI 自由撰寫合同，而是強制將輸出內(nèi)容約束在法律安全的模板中。

• 架構中的防護欄 → 規(guī)?；蟮男湃巍?/p>

所以，如果你想做出更好的 AI 產(chǎn)品，你需要：

• 將輸出約束在可預測的結構中（表格、JSON、模板）。

• 將不確定性表面化（置信度分數(shù)、引用來源）。

• 構建評估框架：幻覺率、延遲、單位輸出成本。

設計原則五：用戶增長與成本之間的平衡

設計 AI 產(chǎn)品，是一場在以下兩者之間持續(xù)進行的平衡藝術：

• 用戶增長→ 越多的用戶參與，你的價值就越大。

• 成本→ 越多的用戶參與，你流失的現(xiàn)金就越多。

如果過度優(yōu)先考慮用戶增長，你可能會重蹈 Perplexity 的覆轍：深受用戶喜愛，卻因基礎設施成本而破產(chǎn)。如果過度優(yōu)先考慮成本，你可能會變得無足輕重：利潤率很高，但沒有增長。

這門藝術在于設計出巧妙的約束機制。

例如：CanvaAI。

• 他們提供免費的 AI 點數(shù)，但對使用量設限。

• 重度用戶必須付費。

• 這個設計決策 = 保持獲客成本低，通過高參與度用戶實現(xiàn)盈利，同時控制推理成本的消耗。

你現(xiàn)在需要做的是：

• 在構建產(chǎn)品之前，先建立一個成本模型的電子表格。包括 API 成本、緩存、提示詞長度和最壞情況下的用戶參與度。

• 決定你的工作流注入點。不要到處撒 AI 功能，要選擇有杠桿效應的節(jié)點。

• 選擇你的產(chǎn)品模式（Copilot， Agent， Augmentation），并圍繞它進行設計。

• 將防護欄嵌入設計中，而不是在事后復盤時才想起。

• 通過巧妙的約束機制（點數(shù)、分級、緩存）來平衡用戶增長與成本。

這是 AI 產(chǎn)品的悖論：

你最渴望的東西（用戶增長），恰恰也可能是扼殺你的元兇（失控的成本）。

擴展 SaaS 業(yè)務非常簡單。一旦你的基礎設施穩(wěn)定，再增加 10 萬用戶并不會真正改變你的單位經(jīng)濟效益。但在 AI 領域，每一次邊際用戶交互都是一個成本事件。這意味著部署不僅僅是「大張旗鼓地發(fā)布」，而是要設計一個可擴展的增長引擎，平衡好三股力量：

• 用戶增長

• 成本效率

• 護城河復利

如果弄錯了，你要么最終會進入那些燒了一年錢就銷聲匿跡的「AI 套殼」的墳墓，要么，如果做對了，你將擁有一臺能夠隨著每個新用戶加入而變得更強大的復利機器。

擴展策略一：從小處著手

產(chǎn)品經(jīng)理最常犯的錯誤之一，就是過早、過廣地進行部署。他們想給高管、投資者或媒體留下深刻印象，于是在第一天就向所有用戶推送了 AI 功能。

結果呢？一片混亂。延遲問題、幻覺、基礎設施過載，以及在你還沒搞清楚什么有效之前就急劇攀升的成本。

案例研究：CNET 的AI文章

• CNET 曾悄悄地大規(guī)模部署了 AI 生成的財經(jīng)文章。

• 幾周之內(nèi)，錯誤、幻覺和信譽丑聞在媒體上集中爆發(fā)。

• 為什么？因為他們在沒有進行可控試點和建立反饋循環(huán)之前，就進行了規(guī)?；渴?。

更好的方法是：先試點。

• 選擇一小部分用戶來運行 AI 功能。

• 收集成本數(shù)據(jù)、用戶反饋和留存指標。

• 只有當反饋閉環(huán)緊密且單位活躍用戶成本可控時，才進行擴展。

擴展策略二：控制采用曲線

并不是所有的用戶增長都是有益的。

一些 AI 產(chǎn)品在慶祝用戶數(shù)量飆升時，卻沒有意識到高強度的使用正在飆漲推理成本。部署計劃必須包含可控的用戶增長杠桿。

例如：

• ChatGPT的免費版 vs Plus 版：通過模型限制來控制使用（GPT-3.5 免費，GPT-4 付費）。

• Canva 的AI點數(shù)：為普通用戶提供免費點數(shù)，對重度用戶設置付費墻。

• Runway Gen-2：在基礎設施成熟前，限制視頻生成的長度。

打個比方：擴展 AI 業(yè)務就像打開水壩的閘門。如果你不控制好釋放閥，本該用來驅(qū)動渦輪機的水，反而會淹沒下游的村莊。

擴展策略三：構建復利反饋循環(huán)

AI 部署的美妙之處在于，如果方法得當，每個新用戶實際上都能讓你的產(chǎn)品變得更好，前提是你正確地構建了反饋閉環(huán)。

例如：Duolingo。

• 每一次學生互動 → 結構化的學習數(shù)據(jù)。

• 規(guī)?；渴鹨馕吨S著時間的推移，AI 變得更便宜、更智能、更準確。

需要問的問題是：我們的部署是在為我們帶來復利資產(chǎn)（數(shù)據(jù)、洞察、信任），還是僅僅帶來復利成本？

部署中的「護城河飛輪」

當你部署得當時，你會觸發(fā)一個飛輪效應：

• 用戶增長 → 更多反饋/數(shù)據(jù)

• 更多數(shù)據(jù) → 更智能的模型/更低的成本

• 更智能的模型 → 更好的用戶體驗 + 更高的信任度

• 更好的用戶體驗/信任度 → 更廣的分發(fā) + 更快的增長

這就是你從一個「套殼」擴展為一個「有防御力的平臺」的方式。

如果你的部署沒能轉動這個飛輪，那么你只是在倉鼠輪上空轉：拼命奔跑，卻原地踏步，不斷失血。

和產(chǎn)品一起擴展團隊

部署不僅僅是基礎設施的問題，也關乎組織設計。

許多 AI 團隊之所以失敗，是因為他們的用戶增長速度超過了內(nèi)部能力的建設速度。評估框架、數(shù)據(jù)管道、信任與安全護欄等，都需要在規(guī)模化之前建立專門的團隊。

案例研究：Anthropic。

• 他們癡迷于「Constitutional AI」。

• 在向企業(yè)推廣之前，他們投入了大量資源進行對齊和安全研究。

• 結果是：在受監(jiān)管的行業(yè)中，企業(yè)更信任 Claude。

如果說「方向」關乎「我們構建何種護城河」，「差異化」關乎「我們?nèi)绾蚊摲f而出」，「設計」關乎「我們?nèi)绾螛嫿óa(chǎn)品」，而「部署」關乎「我們?nèi)绾螖U展而不崩潰」，那么「領導力」則關乎：

我們?nèi)绾巫?/strong>AI成為公司 DNA 中持久的一部分，而不僅僅是一個光鮮的實驗？

思維轉變：推動PM從「功能交付者」轉變?yōu)椤?/strong>AI系統(tǒng)設計師」

第一個領導力真理是：產(chǎn)品經(jīng)理需要停止將AI視為功能，而應開始將其看作系統(tǒng)。

在 SaaS 的世界里，產(chǎn)品經(jīng)理被訓練成以「工單」的方式思考：

• 增加這個按鈕。

• 改善這個流程。

• 上線這個集成。

但 AI 改變了游戲規(guī)則。它不是一個你發(fā)布后就完事的一次性功能。它是一個會演進、學習并隨時間產(chǎn)生復利效應的系統(tǒng)。

例如：GitHub Copilot。

這不只是「又一個 IDE 功能」。

它從根本上改變了開發(fā)者編寫代碼的方式，創(chuàng)造了一個交互系統(tǒng)（建議、反饋、修正），并且越用越智能。

作為領導者，你需要訓練你的產(chǎn)品經(jīng)理像系統(tǒng)設計師一樣思考，而不是功能的搬運工。

爭取高層支持：關注ROI，而不是炒作

AI 領導力中最大的陷阱之一，是向高管兜售「魔法」。炒作的熱潮退去得很快。CEO 和 CFO 們不關心你的 AI 演示看起來多有未來感，他們在乎的是它能否帶來實質(zhì)性的改變。

如何贏得支持：

• 用單位經(jīng)濟效益說話。展示「單位推理成本」與「單位用戶收入」的對比。

• 用商業(yè)成果說話。「這個 AI 將支持工單數(shù)量減少了 30% → 每年節(jié)省 500 萬美元?！?/p>

• 用護城河說話?！该總€新用戶都在豐富我們的專有數(shù)據(jù)集 → 增強了我們的防御復利?！?/p>

建立一個有結構的實驗文化

AI 的發(fā)展速度太快，年度路線圖已無法適用。但悖論在于：過度的實驗會演變成混亂、被浪費的開發(fā)周期和堆積如山的演示原型。

領導力的挑戰(zhàn)在于，建立一個有結構的實驗文化。

AI沖刺 Playbook：

• 運行為期兩周的「AI 沖刺」，讓產(chǎn)品經(jīng)理測試一個具體的假設。

• 例如：「AI 能否將支持工單的平均處理時間減少 20%，同時不降低客戶滿意度？」

• 定義明確的評估指標（準確性、延遲、留存率提升）。

• 在沖刺結束時，砍掉 80%的想法，將資源加倍投入到那 20%有投資回報率的想法上。

案例研究：Stripe。

• Stripe 持續(xù)不斷地進行 AI 實驗，但每個實驗都與一個明確的指標掛鉤（欺詐檢測準確率、支付完成率）。

• 沒有虛榮的演示。所有事情都必須回歸到業(yè)務本身。

建立合適的團隊

隨著 AI 在組織內(nèi)部的擴展，你會發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的「產(chǎn)品經(jīng)理+工程師」結構已經(jīng)達到極限。你需要專業(yè)的角色來處理復雜性：

• 評估工程師：專門構建評估框架（準確性、幻覺率、單位推理成本）的專家。

• 數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理：致力于收集、清洗和利用專有數(shù)據(jù)的產(chǎn)品經(jīng)理。

• AI 倫理/信任負責人：確保偏見、合規(guī)性和治理被內(nèi)置到產(chǎn)品中。

有效溝通

作為首席產(chǎn)品官或產(chǎn)品負責人，你的工作不僅僅是構建產(chǎn)品，更是講述故事。

• 你的工程師需要知道為什么你們要進行基礎設施投資。

• 你的設計師需要知道為什么「腳手架」如此重要。

• 你的銷售團隊需要知道為什么這款 AI 產(chǎn)品能在市場上取勝。

• 你的高管需要知道為什么成本曲線最終會對你有利。

無法清晰闡述 AI 戰(zhàn)略的領導者，最終會導致組織半數(shù)成員感到困惑、懷疑，甚至抵制采用 AI。

例如：Microsoft 的 Satya Nadella。

• 他不僅僅是發(fā)布了 Copilot。

• 他重塑了 Microsoft 的整體敘事：「我們正從你使用的產(chǎn)品，轉變?yōu)樵诿總€工作流中輔助你的 Copilot?！?/p>

• 這個故事讓工程、銷售和市場營銷團隊圍繞著一個共同的愿景團結了起來。

04如何在不浪費時間的情況下進行 AI 實驗？

我看到團隊最常犯的錯誤之一，就是將 AI 項目當作無休止的游樂場。產(chǎn)品經(jīng)理們創(chuàng)建一個「實驗室」頻道，工程師們搭建幾個原型，然后突然之間就有五個半生不熟的演示在四處流傳，卻沒有任何明確的前進方向。

六個星期后，沒人知道哪個實驗重要，該砍掉哪個，又該擴展哪個。

AI 的發(fā)展速度太快，容不得這種浪費。你需要的是一種結構化的實驗方式，既要快到能跟上變化，又要嚴謹?shù)侥茏龀雒髦堑臎Q策。這就是「兩周 AI 沖刺」的用武之地。

第一步：定義一個清晰的假設不要從「讓我們看看 GPT-5 能做什么」開始。要從一個與用戶價值或商業(yè)成果直接相關的問題陳述開始。

一個好的假設是這樣的：

「如果我們用 AI 來自動起草客戶支持回復，我們可以在不降低客戶滿意度（CSAT）的情況下，將平均工單解決時間縮短 20%。」 「如果我們在開發(fā)者控制臺中加入由 AI 驅(qū)動的錯誤解釋，我們可以將新用戶引導期間的流失率降低 15%?！?/blockquote>

一個好的假設清單：

• 專注于一個可衡量的結果。

• 與真實的工作流相關，而非新奇的功能。

• 用平實的語言表達，團隊中任何人都能理解。

第二步：超越通用指標，定義特定于應用的評估像準確率或延遲這樣的通用指標，永遠不足以評估AI產(chǎn)品。它們是有用的護欄，但無法告訴你，你的 AI 在產(chǎn)品中是否真正成功。

想一想：如果你在做一個食譜聊天機器人，即使你在某個基準測試中達到了 95%的事實準確率，但如果系統(tǒng)向一個對堅果過敏的用戶推薦了花生，你就失敗了，而任何幻覺率指標都無法捕捉到這一點。

所以，你應該追蹤像下面這樣的通用指標：

• 準確率 / 幻覺率

• 延遲

• 單位輸出成本 / 單位活躍用戶成本

但真正的差異化來自于那些反映用戶實際失敗場景的、特定于領域和應用的指標。例如：

• 一個開發(fā)者助手必須生成能通過單元測試且安全的代碼。

• 一個醫(yī)療助手必須在不確定時明確提示，而不是給出不安全的建議。

• 一個金融 Copilot 必須避免提出不合規(guī)的建議。

這些特定于應用的指標并非來自預定義的列表。它們是通過分析軌跡、觀察系統(tǒng)在真實工作流中的行為，并刻意定義出在你的領域中最重要的失敗案例，自下而上產(chǎn)生的。

你可以從 1-2 個通用指標作為寬泛的護欄開始。定義特定于應用的指標需要經(jīng)歷構建、衡量和學習的循環(huán)。

第三步：構建最小可行測試不要在過度開發(fā)上浪費工程周期。對于一個為期兩周的沖刺，目標不是讓它變得漂亮，而是讓它可測試。

這可能意味著：

• 在 Notion 文檔中用 Zapier 自動化運行一個原型。

• 使用無代碼前端來收集用戶反饋。

• 在預發(fā)布環(huán)境中硬編碼提示詞。

你的任務是測試假設，而不是整個產(chǎn)品愿景。

第四步：與真實用戶測試（不只是在團隊內(nèi)部）內(nèi)部測試會產(chǎn)生「誤報」，因為你的團隊知道該期待什么。把實驗放到一小群真實用戶面前（根據(jù)情況可以是 10、20 或 50 人），衡量他們在實際場景中的反應。

不要只問「你喜歡嗎？」要觀察行為：他們完成任務的速度變快了嗎？他們信任 AI 的輸出嗎？他們后來又回來使用它了嗎？

第五步：果斷決策：擴展或終止在兩周沖刺結束時，你必須做出決定：

• 擴展：如果實驗達到了成功指標，并通過了成本/信任的門檻。

• 迭代：如果結果有希望但指標不明確（設立一個新的沖刺）。

• 終止：如果實驗未能帶來改變，或者引入的成本大于價值。

最壞的結果不是一個失敗的實驗，而是拖延數(shù)月、消耗資源的「僵尸項目」。

第六步：記錄并分享經(jīng)驗每次沖刺都應該產(chǎn)出一份文檔：假設、指標、成功之處、失敗之處以及下一步的決定。

隨著時間的推移，這將為你的團隊創(chuàng)建一個 AI 實驗的知識庫，大家可以從中學習，而不是重復走同樣的「死胡同」。

05不具備AI戰(zhàn)略能力的PM將在 5 年內(nèi)被淘汰

現(xiàn)實已經(jīng)非常清晰：AI 產(chǎn)品策略已經(jīng)成為一道新的分水嶺，一邊是贏得未來的公司，另一邊則是悄然退場的公司。

在過去，作為一名產(chǎn)品經(jīng)理，你可以通過掌握框架、優(yōu)化路線圖和可靠地交付功能來生存。但在 AI 時代，僅靠這些技能已經(jīng)遠遠不夠。

市場不再因為你增加了功能而獎勵你，它獎勵的是你構建了能夠隨時間復利的價值系統(tǒng)。

這就是為什么 AI 產(chǎn)品策略將決定成敗。贏家將是那些懂得如何做到以下幾點的產(chǎn)品經(jīng)理和產(chǎn)品領導者：

• 在數(shù)據(jù)、分發(fā)和信任方面建立競爭對手無法復制的護城河。

• 在一個人人都能使用相同基礎模型的世界里實現(xiàn)差異化。

• 設計出能夠在用戶增長和成本效益之間取得平衡的產(chǎn)品架構。

• 以智能的方式進行部署，既能擴展規(guī)模，又不會破壞利潤或影響信任。

• 領導組織完成文化和結構上的轉變，使 AI 成為公司 DNA 的一部分。

而輸家，將是那些把 AI 當作路線圖上一個復選框的人，或者更糟，那些完全回避它的人。

這是一個殘酷的事實：一個不具備AI戰(zhàn)略能力的產(chǎn)品經(jīng)理，在五年內(nèi)將被淘汰。

隨著 AI 素養(yǎng)成為基本要求，公司不會再問你是否知道如何使用 AI，他們會默認你懂。真正讓你脫穎而出的，是你是否懂得圍繞它構建一個持久的、可防御的戰(zhàn)略。

給你的邀請是：不要只在邊緣地帶進行 AI 實驗。不要滿足于成為又一個在新聞稿中貼上「AI 驅(qū)動」標簽的團隊。相反，去構建由護城河驅(qū)動、成本可控、能夠經(jīng)受住時間考驗的 AI 產(chǎn)品。那些會變得更智能，而不僅僅是更昂貴的產(chǎn)品。那些能留住信任，而非侵蝕它的產(chǎn)品。那些不會被下一個 GPT 套殼同質(zhì)化的產(chǎn)品。

因為五年后，市場不會記得誰第一個發(fā)布了 AI 演示，但會記住誰打造了經(jīng)久不衰的 AI 產(chǎn)品。

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