想成为一名合格的 AI PM，先抛弃过去那些让你成功的经验

AI 产品经理，和我们所熟知的 PC、App 时代的产品经理完全不一样。

AI 已经不仅仅是一个在发布后就完事的一次性功能了，而是一个会演进、学习和优化的系统。市场不会再因为你增加了功能而奖励你，它奖励的是你构建了一个能够随时间复利的价值系统。

一个方向正确且可实施的 AI 产品策略至关重要。

AI 时代的 PM，就必须从一个功能的搬运工转变为像「系统设计师」一样思考。

掌握 AI 产品策略，是当下 PM 们的所需要具备的首要技能。

OpenAI 的产品负责人 Miqdad Jaffer 从自身经验和思考出发，写下了这份 AI 产品策略实用指南，可以说是一份较为全面的学习资料，涵盖了从 0 开始构建、部署到扩展的全流程经验。

01

为什么掌握 AI 产品策略才是 PM 的首要技能？

麻省理工学院（MIT）最近的一项研究提到，尽管各大组织在生成式 AI 上投入了数十亿美元，但大多数的回报为零。

谷歌 Bard 的一次「幻觉」，就让 Alphabet 的市值蒸发了 1000 亿美元。

此时此刻，你很可能正在考虑领导 AI 项目，或者已经投身其中。但如果你对自己坦诚，内心深处会明白，这些尝试感觉杂乱无章、不成体系。

因为现实就是如此：Slack 频道里充斥着各种提示词实验，原型开发半途而废，每周都会冒出一个新的「AI 技巧」，但这些都与真正的战略毫无关联。

这是因为在过去二十年里，产品管理领域已经吸收了移动、云计算、SaaS 等一波波的技术浪潮。但那些终究只是平台变革，你可以从容适应。AI 则截然不同。它不只是一个新平台，更带来了一套全新的经济学、产品设计哲学和一种前所未有的防御模式。

那些懂得如何战略性地构建和扩展 AI 产品的产品经理（PM），将成为未来的首席产品官（CPO），并最终带领公司走向可持续的成功。而那些不懂的人，在一个将 AI 素养视为基本要求的组织里，将举步维艰。

AI 产品策略并不仅仅是「了解 ChatGPT 能做什么」，也不是一下午就能搭出一个原型那么简单。任何人都可以做到这一点。

它关乎于洞察 AI 在产品中的定位，理解它如何改变单位经济效益，懂得如何构建能让价值复利的反馈闭环，以及如何抵御同质化的冲击。这正是「将 AI 功能加入待办列表」的产品经理和「在 AI 优先的市场中为公司指明方向」的产品经理之间的根本区别。

但我观察到，大多数人都会陷入一个常见的思维误区。

02

从第一性原理出发，

设计 AI 产品

太多团队将功能与战略混为一谈。在产品中随意加上一个「总结」按钮或「AI 助手」，这并不是战略，只是一时的新鲜感。

用户会尝试，甚至可能喜欢，但如果没有防御性或深度的工作流整合，它留不住用户，无法规模化，也无法让你从成百上千做着同样事情的工具中脱颖而出。

相比之下，构建一个 AI 驱动型产品，意味着要从第一性原理出发进行设计：

• AI 在哪些地方能创造独特的价值？

• 我们该如何设计产品架构，让每个新用户都能让产品变得更智能，而不仅仅是更昂贵？

• 我们正在构建何种护城河（数据、分发渠道或信任），是竞争对手无法复制的？

• 我们如何在扩大用户规模的同时，避免因推理成本而利润受损？

简而言之，核心在于对产品进行深度重构，让 AI 成为产品的引擎，无形地融入到工作流中，成为用户不可或缺的工具，并随着业务增长而不断实现价值复利。

此外，当下的风险太高了。AI 产品的运作都遵循着一套完全不同的规则：

• 成本不会随规模消失。每一次用户交互都在消耗计算资源，这意味着你参与度最高的用户，往往也是让你成本花费最多的用户。

• 同质化会在一夜之间发生。明天，所有人都能像你一样用上 GPT-5。如果你唯一的优势只是调用 API，那你就没有任何优势。

• 护城河决定一切。没有护城河、专有数据、可信的治理或即时的分发渠道，你不过是又一个等待被取代的「套壳」。

这也是为什么AI 产品策略是当下产品经理最重要的技能。

03

构建、部署和扩展 AI 产品策略的五个阶段

阶段一：方向 - 选择正确的护城河

当你着手构建一款 AI 产品时，大多数产品经理的第一反应是问：「我们该用哪个模型？GPT-4，Claude，还是我们应该微调自己的模型？」

这是一个错误的开始。

真相是：AI 模型是暂时的，而护城河是永恒的。

你可以把 AI 模型想象成租来的土地。今天你可以在上面建一座漂亮的房子，但房东（OpenAI、Anthropic、Google）明天就可能提高租金，或者更糟的是，他们会在你旁边建一座自己的房子，用低价挤垮你。

除非你拥有一些更深层次的、别人无法购买、复制或一夜之间搭建起来的东西，否则你将永远处于离被淘汰仅一步之遥的境地：只差一次 API 更新。

这就是为什么「选择方向」是 AI 产品策略中首要且最重要的阶段。在你编写第一行代码之前，在你绘制第一个 AI 功能线框图之前，你必须想好：我们要构建哪一种护城河？

为什么护城河在 AI 中比在 SaaS 中更重要？

在传统的 SaaS 领域，你的护城河可能是高粘性的工作流、品牌或集成能力。Salesforce 通过成为销售领域的记录系统来锁定用户。Atlassian（澳大利亚的一家软件公司，主要产品包括：Jira Software、Jira Align、Jira Service Management） 则通过嵌入到工程工作流中实现扩张。这些护城河之所以长久，是因为竞争对手很难同时复制软件和分发模式。

在 AI 时代，情况有所不同。如今，任何有信用卡的人都可以围绕 GPT-5 快速搭建一个套壳应用。准入门槛低到几乎可以忽略不计。这意味着，生存的唯一途径是投资那些能够随时间累积价值的资产。

如果说 SaaS 的护城河关乎「转换成本」，那么 AI 的护城河则是关于「复利回报」。每一个新用户、每一次新互动、每一个新的分发渠道，都必须让你的产品变得更强大、更难被复制。

重要的三条护城河

坦率地说：在 AI 领域，只有三种护城河值得去追求。

• 数据护城河 （Data Moat）

• 分发护城河 （Distribution Moat）

• 信任护城河 （Trust Moat）

其他的一切，要么是这三者的衍生，要么只是幻觉。

数据护城河是 AI 防御能力的终极法宝。

规则很简单：如果你的产品在每次被使用时都能产生独特的、结构化的、高质量的数据，你就是在积累自己的核心资产。这些数据可以用来训练更好的模型、降低成本、提高准确性，并为你提供竞争对手花钱也买不到的洞察。

以 Duolingo 为例。

Duolingo 并不是简单地将 GPT 应用到语言学习中。他们拥有超过十年的精细数据，记录了数百万学生的学习方式：他们犯什么错，如何纠正，进步有多快。当他们为 Duolingo Max 微调模型时，他们不仅仅依赖 OpenAI 的基础能力，更是在为这些模型注入包含了海量人类学习路径的数据，这是任何其他公司都无法拥有的。

这就是数据护城河的力量：每个新用户都让你的产品更智能，而每个竞争对手都被甩得更远。

打个比方：这就像挖井。GPT 是人人都能接触到的地下水。但你用户的互动数据，是只有你才拥有的管道、水泵和过滤系统。你的井挖得越深，水源就越纯净、越充沛，其他人就越难利用它。

所以，明确以下问题：

• 我们收集的数据是竞争对手无法获取的吗？

• 这些数据是结构化的、高质量的，且能用于模型改进的吗？

• 我们能否创造反馈闭环，让产品随着规模化而变得更好？

如果答案是「否」，那么你不是在构建护城河，你只是在租用它。

第二种护城河是分发渠道，在许多情况下，它甚至比数据更具决定性。

因为即便你打造了一款巧妙的 AI 工具，如果无法将其大规模地送到用户手中，你的数据飞轮还没开始转动，公司可能就已经倒闭了。

以 Notion AI为例。Notion 并不是 AI 笔记的发明者，也不是第一个在文档中提供总结或文本生成功能的公司。但他们拥有所有「套壳」应用所缺乏的东西：数千万已经在使用他们产品的日活用户。当他们添加 AI 功能时，分发是即时的，用户采纳是病毒式的。

他们的 AI 不需要比别人更好，它只需要出现在用户已经聚集的地方就足够了。这就是分发护城河：拥有竞争对手难以复制的渠道、工作流和病毒式传播循环。

你需要清楚：

• 我们如何将 AI 融入到用户已有的工作流中？

• 我们是否拥有分发优势（用户基础、平台集成、合作伙伴关系）？

• 我们能否设计出病毒循环，让每个新用户都能带来另一个新用户？

没有分发渠道，即便是最顶尖的 AI 模型，也如同一棵在无人森林中倒下的树，无人问津。

第三种，也常常是最被低估的护城河，是信任。

AI 是概率性的。它会产生幻觉，会悄无声息地出错。它产生的输出可能带有偏见、不安全，甚至是完全错误的。这意味着，采纳 AI 的最大瓶颈并不是准确性，而是信任。

看看Microsoft Copilot。

为什么企业愿意为它付费？并非因为它比其他产品出色多少，而是因为 Microsoft 保证了数据安全、合规性、治理和企业级支持。简而言之：信任。

再比如Perplexity。他们关键的差异化不仅仅是流畅的界面，更是他们会引用信息来源这一事实，这让用户对其输出的信任度远超普通的聊天机器人。

你需要反思的问题：

• 是什么让我们的用户在处理关键任务时信任这款产品？

• 我们在模型的局限性、信息来源和错误方面的透明度如何？

• 我们是在产品中内置了治理和安全机制，还是事后才去补救？

护城河指南针

所以，作为构建 AI 战略的产品经理或 CPO，你的第一个行动步骤是：选定你的指南针。

在争论使用哪个模型或推出哪个功能之前，请先决定：

• 我们的护城河是数据（随时间推移，我们将产生独特的资产）？

• 还是分发渠道（我们已拥有工作流，可以即时嵌入 AI）？

• 又或是信任（我们将通过成为最可靠、合规和透明的选择来取胜）？

选择一种护城河作为主攻方向，在规模化发展的过程中再逐步叠加其他护城河。

因为如果你不这样做，如果你在没有护城河的情况下进行构建，你最终只会沦为又一个 GPT 的套壳，等待着被下一个 YC 的创业公司或 OpenAI 发布的新功能所取代。

阶段二：差异化 - 在同质化模型中脱颖而出

这是一个残酷的现实：地球上每个产品经理都能接触到和你一样的模型。

当 GPT-5 发布时，它并不是只为你一人而来。它同样会降临到你街对面的竞争对手、刚从 Demo Day 毕业的 YC 团队，甚至是那个在卧室里独自开发的独立黑客身上。调用一个 API 的门槛几乎为零。这意味着「我们能用上更好的模型」旧有优势已经不复存在了。

于是，战场转移到了另一个维度：差异化。

差异化旨在回答一个问题：

当上百个其他产品在技术上都能提供相同的 AI 输出时，用户凭什么选择你？

答案永远不在于模型本身，而在于工作流、体验、上下文和可复利的优势。

为什么差异化在 AI 中更重要？

让我们回到互联网的早期。1995 年，任何人都能搭建一个基础的网站。HTML 是相同的，浏览器也是相同的。

让 Amazon 从成千上万的电商网站中脱颖而出的，并非 HTML 技术本身，而是 Jeff Bezos 对客户体验的不懈追求（评论、一键下单、快速配送）。

2025 年的 AI，就像 1995 年的互联网。每个人都在使用相同的底层技术。赢家不会是那些提示词写得稍好或包装得更巧妙的人。赢家将是那些创造出能够随时间累积复利的差异化系统的公司。

实际有效的四个差异化杠杆

根据我的经验，有四种差异化杠杆始终行之有效：

• 工作流集成：将 AI 嵌入到日常习惯中，而不是创造新习惯。

• 用户体验框架：围绕 AI 进行设计，来减少摩擦、幻觉和认知负荷。

• 领域特定上下文：为 AI 注入通用模型所缺乏的专有知识或专业技能。

• 社区与生态：围绕你的 AI 产品构建网络效应。

工作流集成

最成功的 AI 产品，看起来并不像 AI 产品。它们更像无形的助手，悄然存在于人们早已习惯的工作流之中。

以Figma AI为例。当 Figma 推出 AI 设计功能时，他们没有创建一个新的「AI 游乐场」。相反，他们将这些能力巧妙地植入到现有的设计流程中：快速生成模型、即时文案建议、自动布局调整。设计师无需去「学习 AI」，他们只需像往常一样设计，而 AI 则在后台默默地加速他们的工作。

与此形成对比的是，市面上有几十种所谓的「AI 设计助手」，它们迫使用户离开自己的设计工具，跳转到另一个应用去生成素材，然后再导回来。

自查清单：

• 我们是否让用户为了使用 AI 而离开他们的核心工作流？

• AI 是否在用户最需要它的那一刻为他们节省了时间？

• 如果移除这个 AI 功能，用户会感觉像被抽走了氧气，还是觉得只是少了一个可有可无的亮眼插件？

用户体验框架

原始的 AI 输出往往是杂乱的。但用户需要的是清晰、自信和掌控感。

差异化往往来自于你围绕 AI 所搭建的「框架」，它让 AI 变得真正可用。

例如，Jasper 的成功并非因为它调用 GPT 的方式比你更高明。它的成功在于，它为营销人员将 AI 输出包装在模板、品牌声音、语调控制和结构化的工作流中。正是这些「框架」，让一个通用模型感觉像一个量身定制的专有助手。

另一个例子 Runway，视频生成工具 Runway 之所以成功，并非因为他们的模型有多么神奇，而是因为产品通过清晰的时间线、编辑轨道和电影制作人所熟悉的协作层，为输出提供了支撑。他们将随机性的输出转化为了可预测的工作流。

你可以把「框架」想象成滑雪道。雪山（AI 模型）对每个人开放。

但雪道上的护栏、指示牌和缆车（即用户体验框架）决定了初学者是会摔得鼻青脸肿，还是能顺利滑行。

通用 AI 虽然强大，但在专业领域缺乏深度。差异化常常来自于在通用模型之上叠加领域专业知识。

例如，Harvey（法律 AI 公司）。有很多初创公司让你能「与你的合同聊天」。但 Harvey 选择深入律师事务所，基于判例法进行微调，并与 Allen & Overy 等顶级律所合作。其结果是，律师们信任这款工具，因为它能说他们的「行话」，理解他们的领域背景。

另一个例子：Profluent Bio。Profluent 没有随大流去构建又一个大语言模型聊天机器人，而是专注于蛋白质语言模型。他们的 AI 不只是一个文本生成器，它是一个基于生物数据训练的领域专用引擎，能够设计新的蛋白质。这是一种任何 GPT 套壳都无法企及的护城河。

你是否清楚？

• 我们能注入哪些 GPT 无法复制的专有领域知识？

• 我们能否接触到领域专家，来帮助我们优化提示词、评估标准和输出结果？

• 我们能否构建垂直领域的特定功能，让产品在一个行业内不可或缺，而不是在所有领域都平平无奇？

社区与生态

最被低估的差异化杠杆是社区。在 AI 领域，输出是概率性的，创造力至关重要，因此用户本身常常成为护城河。

例如：Midjourney。Midjourney 本来可能只是「又一个图像生成器」。但他们选择在 Discord 上建立一个生态系统，在这里，每一个提示词、每一次实验、每一个杰作都被公开分享。社区创造了一个正向反馈循环：新用户通过观察学习，老用户展示他们的技能，集体的智慧最终沉淀为一种文化护城河。

给你的自查清单：

• 我们是否为用户提供了一个可以分享、再创作和互相学习的平台？

• 我们能否激励用户贡献数据集、提示词、工作流等，从而增加我们的复合价值？

• 我们的生态系统是否随着更多人的加入而变得更强大，还是我们仍停留在自上而下的推广模式？

「护城河+差异化」矩阵

你应该这样思考：

• 护城河（来自阶段一）→ 决定了什么能累积防御性（数据、分发、信任）。

• 差异化（阶段二）→ 决定了什么能让你在第一天就脱颖而出（工作流、用户体验支架、领域背景、社区）。

两者缺一不可。

护城河是一场长期游戏。

差异化则是短期战术，它能让你活下来，从而有机会去构建你的长期壁垒。

给你的行动步骤：

• 审视你今天的产品：如果明天出现 10 个使用相同 API 的克隆产品，用户为什么还会选择你？

• 选择一个差异化杠杆全力投入：工作流集成、用户体验支架、领域背景，或社区。

• 将其与你的护城河结合：数据+差异化，分发+差异化，信任+差异化。

• 进行压力测试：如果你的 AI 输出与竞争对手完全相同，AI 输出之外的什么因素，能让你立于不败之地？

阶段三：设计 - 构建产品架构

如果说「方向」是选择你的护城河，「差异化」是在克隆的海洋中脱颖而出，那么「设计」就是战略落地、真正见真章的阶段。

你需要进行如下的心态转变：

AI 产品并非是只加了几个 AI 功能的 SaaS 产品。它们从根本上就是完全不同的机器。

在 SaaS 领域，你的边际用户成本趋近于零。你可以在 Slack 或 Dropbox 中增加一个客户，而无需担心每条消息或每个文件的成本。但在 AI 领域，每一次用户交互都在消耗你的成本。每一次推理都是与模型的一次微交易。如果你不精心设计，你可能一觉醒来发现，产品大受欢迎的同时，也收到了一张每月 80 万美元的账单。

这就是为什么你的产品架构设计：组织数据流、模型使用和用户交互的方式，决定了你的产品是能盈利性地规模化，还是会因自身的成功而消亡。

设计原则一：考虑成本问题

产品经理最常犯的错误之一，就是在成本问题上用 SaaS 的思维来对待 AI。他们想当然地认为：「哦，用户规模上去了，成本就会被摊薄，利润率自然会提高。」

大错特错。

在 AI 领域，边际成本不会消失，它会随着使用量同步增长。更糟糕的是：你参与度最高的用户，往往是让你成本花费最多的用户。

案例研究：PerplexityAI

• Perplexity 曾一度每月在推理成本上烧掉近 80 万美元。

• 为什么？因为每次查询都等于一次对昂贵大语言模型的 API 调用。

• 用户越多 → 成本越高 → 利润越薄。

这就是「推理跑步机」：你越成功，烧钱的速度就越快。

给你的行动手册：

• 以最坏情况建模成本，而非以最好情况预测收入。问问自己：如果 6 个月内使用量增长 10 倍会怎样？我们的基础设施能承受吗？我们的资产负债表能承受吗？

• 对你的模型使用进行分级。并非每个用户请求都需要 GPT-5。许多请求可以用经过蒸馏、微调的小模型来处理。

• 积极采用缓存策略。如果多个用户问同样的问题，为什么要付两次钱？

• 控制提示词。臃肿的提示词意味着浪费 token。精简、结构化的提示词能节省 30-40%的成本。

设计原则二：选择工作流中的合适节点加入 AI

第二个设计原则是，选择工作流中的正确节点来注入 AI。

太多团队像撒辣酱一样，把 AI 功能到处乱加，「这里加个 AI 总结，那里加个 AI 自动补全」，却没有深入思考一个更根本的问题：AI 到底在哪里才能创造不可替代的价值？

例如：Gmail 的智能撰写。

• Google 没有试图让整个邮件撰写过程都由 AI 驱动。

• 相反，他们精准地找到了摩擦点（输入重复性短语），并在那里注入了 AI。

• 结果是：用户接受度高，成本低，信任度高。

与此相比，一些试图从零开始自动撰写整封邮件的 AI 创业公司，听起来很棒，但信任问题和过度生成扼杀了用户的使用意愿。

所以，请明确：

• 有哪些用户体验中的「微摩擦」时刻，是 AI 可以优雅解决的？

• AI 到底是在为用户节省时间，还是仅仅在炫技？

• 如果我们去掉「AI」这个标签，用户还会使用这个功能吗？

设计原则三：选择合适的产品模式

从宏观上看，大多数 AI 产品可以归类为三种产品模式。

你的设计决策，就在于选择哪种模式最适合你的用户群、护城河和成本模型。

a） Copilot 模式（辅助型 AI）AI 伴随在用户身旁，加速他们的工作。

• 案例：GitHub Copilot（代码），Figma AI（设计）。

• 优势：用户保持控制权 → 高信任度。

• 风险：使用频率高 → 推理成本高。

b） Agent 模式（自主型 AI）AI 扮演用户的角色，执行多步骤操作。

• 案例：用于日程安排的 Lindy，Adept 的 ACT-1。

• 优势：极大地节省时间。

• 风险：复杂性高，易出现连锁错误，用户对错误的容忍度低。

c） Augmentation 模式（增强型 AI）AI 在后台默默地增强输出，用户常常不会注意到。

• 案例：Grammarly（建议），Canva AI（自动格式化）。

• 优势：无感的采纳过程 → 低摩擦。

• 风险：市场推广更难；价值是微妙的，不够 flashy。

作为产品经理，你的工作是选择正确的模式，并在此基础上深耕。

• 不要一次性混合所有三种模式。

• 不要仅仅因为「AI agent」这个词听起来很酷，就把所有东西都冠以此名。

• 清晰的产品模式 → 清晰的用户采纳路径和成本管理。

设计原则四：内置「防护栏」

AI 产品失败的原因，往往是抱着「我们以后再来修复准确性和幻觉问题」的态度。这是错误的方法。

AI 的「防护栏」必须从第一天起就成为架构的一部分。

例如：Perplexity 的引用来源。

• 他们不只是生成答案。

• 他们构建了信任的脚手架（链接、引文、来源）。

• 这个设计选择，让他们从众多 ChatGPT 的克隆品中脱颖而出。

另一个例子：Robin AI（合同）。

• 他们没有让 AI 自由撰写合同，而是强制将输出内容约束在法律安全的模板中。

• 架构中的防护栏 → 规模化后的信任。

所以，如果你想做出更好的 AI 产品，你需要：

• 将输出约束在可预测的结构中（表格、JSON、模板）。

• 将不确定性表面化（置信度分数、引用来源）。

• 构建评估框架：幻觉率、延迟、单位输出成本。

设计原则五：用户增长与成本之间的平衡

设计 AI 产品，是一场在以下两者之间持续进行的平衡艺术：

• 用户增长 → 越多的用户参与，你的价值就越大。

• 成本 → 越多的用户参与，你流失的现金就越多。

如果过度优先考虑用户增长，你可能会重蹈 Perplexity 的覆辙：深受用户喜爱，却因基础设施成本而破产。如果过度优先考虑成本，你可能会变得无足轻重：利润率很高，但没有增长。

这门艺术在于设计出巧妙的约束机制。

例如：Canva AI。

• 他们提供免费的 AI 点数，但对使用量设限。

• 重度用户必须付费。

• 这个设计决策 = 保持获客成本低，通过高参与度用户实现盈利，同时控制推理成本的消耗。

你现在需要做的是：

• 在构建产品之前，先建立一个成本模型的电子表格。包括 API 成本、缓存、提示词长度和最坏情况下的用户参与度。

• 决定你的工作流注入点。不要到处撒 AI 功能，要选择有杠杆效应的节点。

• 选择你的产品模式（Copilot， Agent， Augmentation），并围绕它进行设计。

• 将防护栏嵌入设计中，而不是在事后复盘时才想起。

• 通过巧妙的约束机制（点数、分级、缓存）来平衡用户增长与成本。

阶段四：部署 - 在不破坏成本的情况下扩展

这是 AI 产品的悖论：

你最渴望的东西（用户增长），恰恰也可能是扼杀你的元凶（失控的成本）。

扩展 SaaS 业务非常简单。一旦你的基础设施稳定，再增加 10 万用户并不会真正改变你的单位经济效益。但在 AI 领域，每一次边际用户交互都是一个成本事件。这意味着部署不仅仅是「大张旗鼓地发布」，而是要设计一个可扩展的增长引擎，平衡好三股力量：

• 用户增长

• 成本效率

• 护城河复利

如果弄错了，你要么最终会进入那些烧了一年钱就销声匿迹的「AI 套壳」的坟墓，要么，如果做对了，你将拥有一台能够随着每个新用户加入而变得更强大的复利机器。

扩展策略一：从小处着手

产品经理最常犯的错误之一，就是过早、过广地进行部署。他们想给高管、投资者或媒体留下深刻印象，于是在第一天就向所有用户推送了 AI 功能。

结果呢？一片混乱。延迟问题、幻觉、基础设施过载，以及在你还没搞清楚什么有效之前就急剧攀升的成本。

案例研究：CNET 的 AI 文章

• CNET 曾悄悄地大规模部署了 AI 生成的财经文章。

• 几周之内，错误、幻觉和信誉丑闻在媒体上集中爆发。

• 为什么？因为他们在没有进行可控试点和建立反馈循环之前，就进行了规模化部署。

更好的方法是：先试点。

• 选择一小部分用户来运行 AI 功能。

• 收集成本数据、用户反馈和留存指标。

• 只有当反馈闭环紧密且单位活跃用户成本可控时，才进行扩展。

扩展策略二：控制采用曲线

并不是所有的用户增长都是有益的。

一些 AI 产品在庆祝用户数量飙升时，却没有意识到高强度的使用正在飙涨推理成本。部署计划必须包含可控的用户增长杠杆。

例如：

• ChatGPT 的免费版 vs Plus 版：通过模型限制来控制使用（GPT-3.5 免费，GPT-4 付费）。

• Canva 的 AI 点数：为普通用户提供免费点数，对重度用户设置付费墙。

• Runway Gen-2：在基础设施成熟前，限制视频生成的长度。

打个比方：扩展 AI 业务就像打开水坝的闸门。如果你不控制好释放阀，本该用来驱动涡轮机的水，反而会淹没下游的村庄。

扩展策略三：构建复利反馈循环

AI 部署的美妙之处在于，如果方法得当，每个新用户实际上都能让你的产品变得更好，前提是你正确地构建了反馈闭环。

例如：Duolingo。

• 每一次学生互动 → 结构化的学习数据。

• 规模化部署意味着随着时间的推移，AI 变得更便宜、更智能、更准确。

需要问的问题是：我们的部署是在为我们带来复利资产（数据、洞察、信任），还是仅仅带来复利成本？

部署中的「护城河飞轮」

当你部署得当时，你会触发一个飞轮效应：

• 用户增长 → 更多反馈/数据

• 更多数据 → 更智能的模型/更低的成本

• 更智能的模型 → 更好的用户体验 + 更高的信任度

• 更好的用户体验/信任度 → 更广的分发 + 更快的增长

这就是你从一个「套壳」扩展为一个「有防御力的平台」的方式。

如果你的部署没能转动这个飞轮，那么你只是在仓鼠轮上空转：拼命奔跑，却原地踏步，不断失血。

和产品一起扩展团队

部署不仅仅是基础设施的问题，也关乎组织设计。

许多 AI 团队之所以失败，是因为他们的用户增长速度超过了内部能力的建设速度。评估框架、数据管道、信任与安全护栏等，都需要在规模化之前建立专门的团队。

案例研究：Anthropic。

• 他们痴迷于「Constitutional AI」。

• 在向企业推广之前，他们投入了大量资源进行对齐和安全研究。

• 结果是：在受监管的行业中，企业更信任 Claude。

阶段五：领导力 - 将 AI 融入组织

如果说「方向」关乎「我们构建何种护城河」，「差异化」关乎「我们如何脱颖而出」，「设计」关乎「我们如何构建产品」，而「部署」关乎「我们如何扩展而不崩溃」，那么「领导力」则关乎：

我们如何让 AI 成为公司 DNA 中持久的一部分，而不仅仅是一个光鲜的实验？

思维转变：推动 PM 从「功能交付者」转变为「AI 系统设计师」

第一个领导力真理是：产品经理需要停止将 AI 视为功能，而应开始将其看作系统。

在 SaaS 的世界里，产品经理被训练成以「工单」的方式思考：

• 增加这个按钮。

• 改善这个流程。

• 上线这个集成。

但 AI 改变了游戏规则。它不是一个你发布后就完事的一次性功能。它是一个会演进、学习并随时间产生复利效应的系统。

例如：GitHub Copilot。

这不只是「又一个 IDE 功能」。

它从根本上改变了开发者编写代码的方式，创造了一个交互系统（建议、反馈、修正），并且越用越智能。

作为领导者，你需要训练你的产品经理像系统设计师一样思考，而不是功能的搬运工。

争取高层支持：关注 ROI，而不是炒作

AI 领导力中最大的陷阱之一，是向高管兜售「魔法」。炒作的热潮退去得很快。CEO 和 CFO 们不关心你的 AI 演示看起来多有未来感，他们在乎的是它能否带来实质性的改变。

如何赢得支持：

• 用单位经济效益说话。展示「单位推理成本」与「单位用户收入」的对比。

• 用商业成果说话。「这个 AI 将支持工单数量减少了 30% → 每年节省 500 万美元。」

• 用护城河说话。「每个新用户都在丰富我们的专有数据集 → 增强了我们的防御复利。」

建立一个有结构的实验文化

AI 的发展速度太快，年度路线图已无法适用。但悖论在于：过度的实验会演变成混乱、被浪费的开发周期和堆积如山的演示原型。

领导力的挑战在于，建立一个有结构的实验文化。

AI 冲刺 Playbook：

• 运行为期两周的「AI 冲刺」，让产品经理测试一个具体的假设。

• 例如：「AI 能否将支持工单的平均处理时间减少 20%，同时不降低客户满意度？」

• 定义明确的评估指标（准确性、延迟、留存率提升）。

• 在冲刺结束时，砍掉 80%的想法，将资源加倍投入到那 20%有投资回报率的想法上。

案例研究：Stripe。

• Stripe 持续不断地进行 AI 实验，但每个实验都与一个明确的指标挂钩（欺诈检测准确率、支付完成率）。

• 没有虚荣的演示。所有事情都必须回归到业务本身。

建立合适的团队

随着 AI 在组织内部的扩展，你会发现传统的「产品经理+工程师」结构已经达到极限。你需要专业的角色来处理复杂性：

• 评估工程师：专门构建评估框架（准确性、幻觉率、单位推理成本）的专家。

• 数据产品经理：致力于收集、清洗和利用专有数据的产品经理。

• AI 伦理/信任负责人：确保偏见、合规性和治理被内置到产品中。

有效沟通

作为首席产品官或产品负责人，你的工作不仅仅是构建产品，更是讲述故事。

• 你的工程师需要知道为什么你们要进行基础设施投资。

• 你的设计师需要知道为什么「脚手架」如此重要。

• 你的销售团队需要知道为什么这款 AI 产品能在市场上取胜。

• 你的高管需要知道为什么成本曲线最终会对你有利。

无法清晰阐述 AI 战略的领导者，最终会导致组织半数成员感到困惑、怀疑，甚至抵制采用 AI。

例如：Microsoft 的 Satya Nadella。

• 他不仅仅是发布了 Copilot。

• 他重塑了 Microsoft 的整体叙事：「我们正从你使用的产品，转变为在每个工作流中辅助你的 Copilot。」

• 这个故事让工程、销售和市场营销团队围绕着一个共同的愿景团结了起来。

04

如何在不浪费时间的情况下进行 AI 实验？

我看到团队最常犯的错误之一，就是将 AI 项目当作无休止的游乐场。产品经理们创建一个「实验室」频道，工程师们搭建几个原型，然后突然之间就有五个半生不熟的演示在四处流传，却没有任何明确的前进方向。

六个星期后，没人知道哪个实验重要，该砍掉哪个，又该扩展哪个。

AI 的发展速度太快，容不得这种浪费。你需要的是一种结构化的实验方式，既要快到能跟上变化，又要严谨到能做出明智的决策。这就是「两周 AI 冲刺」的用武之地。

第一步：定义一个清晰的假设不要从「让我们看看 GPT-5 能做什么」开始。要从一个与用户价值或商业成果直接相关的问题陈述开始。

一个好的假设是这样的：

「如果我们用 AI 来自动起草客户支持回复，我们可以在不降低客户满意度（CSAT）的情况下，将平均工单解决时间缩短 20%。」

「如果我们在开发者控制台中加入由 AI 驱动的错误解释，我们可以将新用户引导期间的流失率降低 15%。」

一个好的假设清单：

• 专注于一个可衡量的结果。

• 与真实的工作流相关，而非新奇的功能。

• 用平实的语言表达，团队中任何人都能理解。

第二步：超越通用指标，定义特定于应用的评估像准确率或延迟这样的通用指标，永远不足以评估 AI 产品。它们是有用的护栏，但无法告诉你，你的 AI 在产品中是否真正成功。

想一想：如果你在做一个食谱聊天机器人，即使你在某个基准测试中达到了 95%的事实准确率，但如果系统向一个对坚果过敏的用户推荐了花生，你就失败了，而任何幻觉率指标都无法捕捉到这一点。

所以，你应该追踪像下面这样的通用指标：

• 准确率 / 幻觉率

• 延迟

• 单位输出成本 / 单位活跃用户成本

但真正的差异化来自于那些反映用户实际失败场景的、特定于领域和应用的指标。例如：

• 一个开发者助手必须生成能通过单元测试且安全的代码。

• 一个医疗助手必须在不确定时明确提示，而不是给出不安全的建议。

• 一个金融 Copilot 必须避免提出不合规的建议。

这些特定于应用的指标并非来自预定义的列表。它们是通过分析轨迹、观察系统在真实工作流中的行为，并刻意定义出在你的领域中最重要的失败案例，自下而上产生的。

你可以从 1-2 个通用指标作为宽泛的护栏开始。定义特定于应用的指标需要经历构建、衡量和学习的循环。

第三步：构建最小可行测试不要在过度开发上浪费工程周期。对于一个为期两周的冲刺，目标不是让它变得漂亮，而是让它可测试。

这可能意味着：

• 在 Notion 文档中用 Zapier 自动化运行一个原型。

• 使用无代码前端来收集用户反馈。

• 在预发布环境中硬编码提示词。

你的任务是测试假设，而不是整个产品愿景。

第四步：与真实用户测试（不只是在团队内部）内部测试会产生「误报」，因为你的团队知道该期待什么。把实验放到一小群真实用户面前（根据情况可以是 10、20 或 50 人），衡量他们在实际场景中的反应。

不要只问「你喜欢吗？」要观察行为：他们完成任务的速度变快了吗？他们信任 AI 的输出吗？他们后来又回来使用它了吗？

第五步：果断决策：扩展或终止在两周冲刺结束时，你必须做出决定：

• 扩展：如果实验达到了成功指标，并通过了成本/信任的门槛。

• 迭代：如果结果有希望但指标不明确（设立一个新的冲刺）。

• 终止：如果实验未能带来改变，或者引入的成本大于价值。

最坏的结果不是一个失败的实验，而是拖延数月、消耗资源的「僵尸项目」。

第六步：记录并分享经验每次冲刺都应该产出一份文档：假设、指标、成功之处、失败之处以及下一步的决定。

随着时间的推移，这将为你的团队创建一个 AI 实验的知识库，大家可以从中学习，而不是重复走同样的「死胡同」。

05

不具备 AI 战略能力的 PM，

将在 5 年内被淘汰

现实已经非常清晰：AI 产品策略已经成为一道新的分水岭，一边是赢得未来的公司，另一边则是悄然退场的公司。

在过去，作为一名产品经理，你可以通过掌握框架、优化路线图和可靠地交付功能来生存。但在 AI 时代，仅靠这些技能已经远远不够。

市场不再因为你增加了功能而奖励你，它奖励的是你构建了能够随时间复利的价值系统。

这就是为什么 AI 产品策略将决定成败。赢家将是那些懂得如何做到以下几点的产品经理和产品领导者：

• 在数据、分发和信任方面建立竞争对手无法复制的护城河。

• 在一个人人都能使用相同基础模型的世界里实现差异化。

• 设计出能够在用户增长和成本效益之间取得平衡的产品架构。

• 以智能的方式进行部署，既能扩展规模，又不会破坏利润或影响信任。

• 领导组织完成文化和结构上的转变，使 AI 成为公司 DNA 的一部分。

而输家，将是那些把 AI 当作路线图上一个复选框的人，或者更糟，那些完全回避它的人。

这是一个残酷的事实：一个不具备 AI 战略能力的产品经理，在五年内将被淘汰。

随着 AI 素养成为基本要求，公司不会再问你是否知道如何使用 AI，他们会默认你懂。真正让你脱颖而出的，是你是否懂得围绕它构建一个持久的、可防御的战略。

给你的邀请是：不要只在边缘地带进行 AI 实验。不要满足于成为又一个在新闻稿中贴上「AI 驱动」标签的团队。相反，去构建由护城河驱动、成本可控、能够经受住时间考验的 AI 产品。那些会变得更智能，而不仅仅是更昂贵的产品。那些能留住信任，而非侵蚀它的产品。那些不会被下一个 GPT 套壳同质化的产品。

因为五年后，市场不会记得谁第一个发布了 AI 演示，但会记住谁打造了经久不衰的 AI 产品。

文章来自于“Founder Park”，作者“Founder Park”。