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當(dāng)Sora Android版在24小時(shí)內(nèi)生成超100萬條視頻，當(dāng)OpenAI僅用4人28天完成開發(fā)，當(dāng)AI承包70%的代碼提交，我們看到的不僅是技術(shù)奇點(diǎn)，更是產(chǎn)品邏輯的根本重構(gòu)。本文深度解析AI產(chǎn)品從功能堆砌到能力構(gòu)建的三次躍遷，揭示能力優(yōu)先思維如何重塑產(chǎn)品設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)護(hù)城河與團(tuán)隊(duì)進(jìn)化路徑，幫助產(chǎn)品經(jīng)理在智能時(shí)代搶占認(rèn)知制高點(diǎn)。

Sora Android版安卓2025年11月上線，用戶在24小時(shí)內(nèi)，生成了超100萬條視頻。

這個(gè)AI生成視頻的爆款A(yù)PP更加讓人意想不到的是：

OpenAI僅用4個(gè)人、28天，就完成了Sora Android版的開發(fā)，而AI完成了其中85%的代碼。

更夸張的是，僅僅5個(gè)月后，OpenAI宣布，AI編程工具Codex就已經(jīng)承包了OpenAI內(nèi)部每周70%的代碼提交。

這不是科幻，這是正在發(fā)生的現(xiàn)實(shí)。

但如果你以為AI時(shí)代的產(chǎn)品經(jīng)理只需要學(xué)會(huì)用ChatGPT寫代碼，那就大錯(cuò)特錯(cuò)了。

真正的分水嶺，不在于會(huì)不會(huì)用AI工具，而在于你的產(chǎn)品思維是否完成了底層重構(gòu)。

今天在一家證券公司的分享中，我把過去多年的產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)與AI時(shí)代的最新實(shí)踐做了系統(tǒng)梳理。

一、看清趨勢(shì)：AI產(chǎn)品經(jīng)歷的三次躍遷

如果把人類技術(shù)演進(jìn)濃縮成一條時(shí)間軸，你會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)驚人的規(guī)律：從石斧到AGI，每一次技術(shù)革命都在以月級(jí)別的速度加速。

百萬年進(jìn)化到工具時(shí)代，千年跨越到農(nóng)業(yè)時(shí)代，百年突破到電氣時(shí)代，十年迭代到信息時(shí)代，而現(xiàn)在，我們正在以”月級(jí)別”的速度沖向智能時(shí)代，AI生成多模態(tài)的各種成果，文章、音樂、視頻，更是以秒為單位在持續(xù)生產(chǎn)。

在這個(gè)加速度曲線上，AI產(chǎn)品本身也經(jīng)歷了三次關(guān)鍵躍遷：

第一階段(2016-2022)：AI藏在系統(tǒng)里

這個(gè)階段，AI是”看不見的專家”。

YouTube的推薦算法、抖音的信息流、券商APP的個(gè)股推薦系統(tǒng)、東方財(cái)富的資訊推薦——AI決定了你看到什么，但你感知到的只是”刷得停不下來”。

這個(gè)階段的特點(diǎn)是：

• 位置：后臺(tái)系統(tǒng)
• 形態(tài)：推薦/搜索/量化模型
• 特點(diǎn)：看不見、專業(yè)化、局部?jī)?yōu)化

用戶感知：”這個(gè)APP真好用”，但不知道AI在工作。

第二階段(2023)：AI開始對(duì)話

ChatGPT的爆發(fā)讓AI第一次走到臺(tái)前。突然之間，AI從”幫你想”變成了”說給你聽”。

ChatGPT月活用戶3個(gè)月破1億，元寶、豆包等國(guó)內(nèi)產(chǎn)品月活數(shù)千萬。

這個(gè)階段的關(guān)鍵轉(zhuǎn)變是：

• AI不再是黑盒，而是可交互的助手。
• 從單向執(zhí)行到雙向交流。
• 從“理解需求”到“確認(rèn)意圖并協(xié)助完成”。

產(chǎn)品意義：AI成為人人可用的生產(chǎn)力工具。

第三階段(2024-至今)：AI成為執(zhí)行者

如果說ChatGPT讓AI會(huì)說話，那么Agent讓AI能干活。

什么是AI Agent? 從產(chǎn)品經(jīng)理視角看：

• 以目標(biāo)為輸入(不是功能需求)
• 以結(jié)果為交付(不是中間過程)
• 能夠自主決策與執(zhí)行

Agent的經(jīng)典案例：Manus(Meta以數(shù)十億美金收購(gòu))

不是一個(gè)AI產(chǎn)品，而是下一代AI Agent操作系統(tǒng)的完成版雛形

Meta真正買的不是技術(shù)，而是：買時(shí)間窗口、買確定性、買跨過坑的團(tuán)隊(duì)經(jīng)驗(yàn)，以及最重要的——買一個(gè)在Agent時(shí)代搶占平臺(tái)級(jí)位置的機(jī)會(huì)。

扣子編程(字節(jié)跳動(dòng))：

讓非技術(shù)人員通過自然語(yǔ)言，就能搭建Web應(yīng)用、工作流和Agent。

CodeBuddy（騰訊）

90%開發(fā)者每周活躍使用，新增代碼50%+由AI生成。

人均編碼時(shí)間縮短40%。

一句話總結(jié)：AI正在從”跟你說”，走向”替你做”，最終成為”完成工作”的可信任執(zhí)行者。

二、思維轉(zhuǎn)型：從“功能優(yōu)先”到“能力優(yōu)先”

這是最容易被忽視，卻最致命的認(rèn)知差異。

傳統(tǒng)產(chǎn)品觀：功能優(yōu)先(Feature-first)

產(chǎn)品經(jīng)理的日常是：列需求清單、畫原型圖、寫PRD文檔、排優(yōu)先級(jí)、迭代上線。

交付單元：頁(yè)面+流程

用戶感知：我在用功能

產(chǎn)品資產(chǎn)：頁(yè)面數(shù)量

AI時(shí)代產(chǎn)品觀：能力優(yōu)先(Capability-first)

核心問題變了：不是先想”我要做一個(gè)什么功能/頁(yè)面”，而是先想“我到底向用戶提供什么可被反復(fù)調(diào)用、可組合、可托付的能力?！?/p>

在AI時(shí)代，功能只是能力的一次呈現(xiàn)，而能力才是產(chǎn)品真正的”資產(chǎn)單元”。

讓我用一個(gè)實(shí)際案例說明這個(gè)差異：

案例：某券商的”AI投顧”產(chǎn)品

傳統(tǒng)功能思維：

第一反應(yīng)：做一個(gè)AI問答界面，讓AI回答股票問題、生成研報(bào)摘要、給投資建議。

典型PRD：

頁(yè)面1：AI問答頁(yè)

頁(yè)面2：研報(bào)解讀頁(yè)

頁(yè)面3：個(gè)股分析頁(yè)

結(jié)果往往是：看起來很酷，實(shí)際沒人用，合規(guī)、風(fēng)險(xiǎn)、責(zé)任全是雷。

Capability-first思維(正確示范)：

關(guān)鍵轉(zhuǎn)變：不做功能，先拆能力

提問：一個(gè)”合格的AI投顧”，到底需要哪些能力?

核心能力拆解：

能力1：金融語(yǔ)境理解能力

能區(qū)分：投資 vs 投機(jī)、中長(zhǎng)期vs短線、個(gè)人投資者vs機(jī)構(gòu)客戶

不是”聊天天”，而是”定義投資語(yǔ)境”

能力2：確定性信息提取能力

只能基于：合規(guī)研報(bào)、公告、公司財(cái)報(bào)、引入不明來源信息

把不確定性當(dāng)作設(shè)計(jì)對(duì)象——能力必須”可被信任”

能力3：分析框架調(diào)用能力

AI不”自由發(fā)揮”，而是能夠以下框架內(nèi)分析：

• 行業(yè)分析框架
• 公司內(nèi)部定性邏輯鏈
• 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)體系

能力4：結(jié)論置信度與風(fēng)險(xiǎn)提示能力

每個(gè)結(jié)論必須有：置信等級(jí)、風(fēng)險(xiǎn)說明、不適用場(chǎng)景

例如：”該結(jié)論僅適用于風(fēng)險(xiǎn)偏好為X的客戶”，能力必須是可信度量的

能力5：人機(jī)協(xié)作與兜底能力

高風(fēng)險(xiǎn)問題：自動(dòng)轉(zhuǎn)人工投顧

AI輸出：必須可審計(jì)、可溯源、可繼續(xù)回

關(guān)鍵洞察：

PRD不再是流程，而是能力+邊界+約束條件：

思維方式對(duì)比表：

關(guān)鍵洞察：

能力思維=把”可信任性”當(dāng)作設(shè)計(jì)對(duì)象，而不是事后補(bǔ)上去的東西。

三、護(hù)城河重構(gòu)：數(shù)據(jù)與判斷權(quán)，才是AI時(shí)代的真正壁壘

很多人以為，AI時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)是”誰(shuí)的模型更聰明”。

錯(cuò)了。

OpenAI的實(shí)踐給出了一個(gè)顛覆性的結(jié)論：

“AI時(shí)代，專業(yè)公司的核心競(jìng)爭(zhēng)力，不再來自’模型有多聰明’，而來自三件事：確定性的數(shù)據(jù)資產(chǎn)、垂直縱深的數(shù)據(jù)積累、持續(xù)產(chǎn)生專業(yè)數(shù)據(jù)的人才與運(yùn)營(yíng)機(jī)制。”

為什么?

因?yàn)樵贏I時(shí)代：

1.確定性的數(shù)據(jù)資產(chǎn)：有事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)，可驗(yàn)證、可追溯

2.垂直縱深的數(shù)據(jù)積累：來自真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，不是通用模型能替代的

3.持續(xù)產(chǎn)生專業(yè)數(shù)據(jù)的人才與運(yùn)營(yíng)機(jī)制：專家持續(xù)參與，人機(jī)協(xié)作不斷校準(zhǔn)，數(shù)據(jù)隨業(yè)務(wù)長(zhǎng)期進(jìn)化

結(jié)論：模型可以被替換，但數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)生成機(jī)制，構(gòu)成真正不可復(fù)制的護(hù)城河。

與”Capability-first”形成完整閉環(huán)：

1 Capability-first → Data Moat View → Talent Mechanism

2 產(chǎn)品以”能力”為資產(chǎn)單元 → 能力質(zhì)量上限的，是垂直縱深、確定性的、持續(xù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù) → 數(shù)據(jù)生產(chǎn)依賴專業(yè)人才與運(yùn)營(yíng)機(jī)制

反饋能力提升 ←核心競(jìng)爭(zhēng)力 = 能力質(zhì)量 × 數(shù)據(jù)護(hù)城河 × 場(chǎng)景深度 × 用戶信任 × 長(zhǎng)期節(jié)奏實(shí)踐啟示：

如果你在做AI產(chǎn)品，問自己三個(gè)問題：

1.你是否身處一個(gè)能持續(xù)產(chǎn)生確定性數(shù)據(jù)的位置?

2.你的團(tuán)隊(duì)是否有專家參與數(shù)據(jù)生成?

3.你的產(chǎn)品是否建立了人機(jī)協(xié)作讓數(shù)據(jù)越來越好的飛輪?

在這個(gè)位置 → 越來越值錢

不在這個(gè)位置 → 再努力勞神，工具也難逆轉(zhuǎn)四、落地實(shí)踐：AI產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)能力成熟度模型(L1-L4)

理論說完了，怎么落地?

我根據(jù)過去兩年輔導(dǎo)多家企業(yè)AI產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)的經(jīng)驗(yàn)，總結(jié)出一個(gè)AI產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)能力成熟度模型，分為4個(gè)層級(jí)：

L1 | 工具使用型(Tool-driven)

關(guān)鍵詞：會(huì)用AI，但做的仍是功能

典型狀態(tài)：

• AI作為工具嵌入現(xiàn)有流程
• 以Chat/Copilot/自動(dòng)生成為主
• PRD仍以頁(yè)面、流程、功能為中心
• 模型即能力，缺乏能力拆解與治理

主要風(fēng)險(xiǎn)：

• AI成為噱頭
• 產(chǎn)品不可復(fù)利
• 專業(yè)機(jī)制不可遷移

進(jìn)化主線：從用AI做功能→用能力做產(chǎn)品

L2 | 能力封裝型(Capability-enabled)

關(guān)鍵詞：開始把AI當(dāng)”能力資產(chǎn)”

典型狀態(tài)：

• 核心AI能力被明確拆解與定義
• 能力可被多個(gè)場(chǎng)景/頁(yè)面復(fù)用
• 開始關(guān)注功能、延遲、穩(wěn)定性
• 初步能力級(jí)降級(jí)與兜底意識(shí)

關(guān)鍵挑戰(zhàn)：

• 能力質(zhì)量不穩(wěn)定
• 依賴通用數(shù)據(jù)
• 專業(yè)判斷仍然缺位

進(jìn)化主線：從”單點(diǎn)”到”體系”

L3 | 能力體系型(Capability-system)

關(guān)鍵詞：能力可組合、可治理、可進(jìn)化

典型狀態(tài)：

• 能力形成體系，而非孤立點(diǎn)
• 多能力組合支持Agent/復(fù)雜任務(wù)
• 能力有清晰邊界、權(quán)限、回退機(jī)制
• 私有數(shù)據(jù)與專家開始參與能力訓(xùn)練

核心優(yōu)勢(shì)：

• 產(chǎn)品開始產(chǎn)生復(fù)利
• AI可被真正”托付”
• 能力與數(shù)據(jù)形成正反饋

進(jìn)化主線：從單點(diǎn)到體系

L4 | 能力平臺(tái)型(Capability-platform)

關(guān)鍵詞：能力即平臺(tái)，判斷即壁壘

典型狀態(tài)：

• 能力成為平臺(tái)級(jí)資產(chǎn)，對(duì)內(nèi)對(duì)外開放
• 私有數(shù)據(jù)與專家機(jī)制持續(xù)產(chǎn)出確定性數(shù)據(jù)
• 人機(jī)協(xié)作成為標(biāo)準(zhǔn)工作方式
• 團(tuán)隊(duì)以能力迭代速度為核心指標(biāo)

終極壁壘：

• 模型可替換
• 能力不可復(fù)制
• 判斷機(jī)制不可遷移

典型狀態(tài)：”我們是一家以AI能力為核心資產(chǎn)的專業(yè)公司”

進(jìn)化主線(一句話)：

用AI做功能 → 用能力做產(chǎn)品 → 用能力+數(shù)據(jù)+判斷權(quán)做平臺(tái)你的團(tuán)隊(duì)在哪一層?

這個(gè)模型不是用來評(píng)判高低，而是幫你看清當(dāng)前位置，找到進(jìn)化路徑。

五、10個(gè)必須記住的產(chǎn)品洞見

最后，我把這次分享中最重要的10個(gè)洞見濃縮如下，建議收藏：

關(guān)于”人”的洞察

洞見1：判斷權(quán)=稀缺權(quán)力

懂行業(yè)的人重新變得無比值錢。

不看行業(yè)和AI比”寫得好”——”決定對(duì)不對(duì)”，該怎么”決定”?

洞見2：AI淘汰”只會(huì)重復(fù)經(jīng)驗(yàn)的人”

AI能復(fù)制：流程、模板、通用經(jīng)驗(yàn)

AI復(fù)制不了：模糊場(chǎng)景的取舍、風(fēng)險(xiǎn)邊界判斷、責(zé)任意識(shí)

經(jīng)驗(yàn) ≠ 判斷

洞見3：高手=能定義“好答案”的人

執(zhí)行者 → 標(biāo)準(zhǔn)制定者 → 能力訓(xùn)練者

關(guān)于”超級(jí)個(gè)體”的洞察

洞見4：縱深 × AI = 超級(jí)個(gè)體

一個(gè)點(diǎn)做深 → 被AI增幅/被AI拖數(shù)級(jí)放大

懂得很淺 → 被AI拖數(shù)級(jí)擴(kuò)大

Shallow AI → Deep(AI)

洞見5：超級(jí)個(gè)體=最小規(guī)模的專業(yè)公司

自己的”知識(shí)工廠”

自己的”判斷模型”

自己的數(shù)據(jù)”飛輪”

一個(gè)人+可復(fù)制的數(shù)據(jù)與能力系統(tǒng)

關(guān)于”組織與公司”的洞察

洞見7：競(jìng)爭(zhēng)力=專業(yè)判斷的生產(chǎn)效率

組織規(guī)模 → 判斷密度

單位時(shí)間內(nèi)，能產(chǎn)出多少”可被信任的專業(yè)判斷”?

洞見8：沒有數(shù)據(jù)生產(chǎn)機(jī)制=被AI抽空

只用通用模型

沒有私有數(shù)據(jù)

沒有專家持續(xù)參與

AI會(huì)讓”假專業(yè)”更快破產(chǎn)

洞見9：AI=放大鏡，不是遮羞布

組織不懂行業(yè) → AI也不懂

沒有判斷標(biāo)準(zhǔn) → AI更混亂

內(nèi)部共識(shí)弱 → AI輸出不可控

關(guān)于”時(shí)代走向”的洞察

洞見10：真正的分水嶺

你是否身處一個(gè)”能持續(xù)產(chǎn)生確定性數(shù)據(jù)”的位置?

在這個(gè)位置 → 越來越值錢

不在這個(gè)位置 → 再努力勞工，工具也難逆轉(zhuǎn)

行業(yè)選擇問題

位置選擇問題

而不僅是學(xué)習(xí)問題

整套AI產(chǎn)品觀的精神內(nèi)核

AI不是在取代人，而是在逼迫人回答一個(gè)更殘酷的問題：

“你，到底憑什么值得被信任?”

寫在最后

回歸本質(zhì)，打造AI產(chǎn)品，不是比誰(shuí)更聰明，而是看誰(shuí)能持續(xù)交付值得被信任的用戶價(jià)值。

這句話看似簡(jiǎn)單，背后卻是：

• 從功能到能力的思維重構(gòu)
• 從模型到數(shù)據(jù)的競(jìng)爭(zhēng)轉(zhuǎn)移
• 從個(gè)人到組織的能力沉淀
• 從短期到長(zhǎng)期的節(jié)奏把控

2026年，AI產(chǎn)品的戰(zhàn)場(chǎng)已經(jīng)不在”會(huì)不會(huì)用工具”，而在于：

• 你的能力資產(chǎn)夠不夠深?
• 你的數(shù)據(jù)護(hù)城河夠不夠?qū)?
• 你的判斷機(jī)制夠不夠穩(wěn)?
• 你的團(tuán)隊(duì)進(jìn)化夠不夠快?

這是一場(chǎng)持久戰(zhàn)，也是一場(chǎng)能力戰(zhàn)。

希望這篇文章能給你帶來一些啟發(fā)。如果你在AI產(chǎn)品路上有困惑，如果你對(duì)AI產(chǎn)品、產(chǎn)品思維、商業(yè)洞察感興趣，歡迎交流，