摘要：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。

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。

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。

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。

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。

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

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？

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： Perplexity AI

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。

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。

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。

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」。

不具备 AI 战略能力的 PM ，

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。

来源：晚晚的星河日记一点号