今天的 Al Native 團隊，不只是服務用戶，也在服務 AI。
本文根據極客公園創(chuàng)始人&總裁張鵬在 Founder Park AGI Playground 2025 上的演講整理而成。
今天團隊給我的任務是「你這幾年聊了所有 AI 領域的先鋒創(chuàng)業(yè)者，能不能分享一下你的觀察和收獲」。
我先說說自己的感受吧，過去三年真的很「酸爽」。技術的進步和產品的創(chuàng)新，一開始是賞心悅目，轉眼就成了應接不暇。跟上時代不被「拉爆」，需要加倍努力，其實每個人都很辛苦。
但這又是一個讓人「爽」的時代。它允許極少數人為極其廣泛的人群創(chuàng)造巨大的價值。這股強大的推力，正是源自 AI。無論是「獨立開發(fā)者」，還是「一人獨角獸」等概念，或許都在印證這句話：現在，寡者亦可澤萬眾（so few can do so much for so many）。
今天 AGI Playground 的會場，已經座無虛席，但出了這個會場，外面的世界仍是一個「低光速宇宙」。我們是「the few」，是少數派，越是如此，越需要 stick together，需要聚攏在一起。
今年的 AGI Playground 我們邀請了 20 多個機構一起參與，有 60 多位嘉賓，有遍布 751 園區(qū)的很多個分會場、展區(qū)、聊天區(qū)，甚至是各種官方或者非官方的 party。我們希望將 AGI Playground 變成一個「公器」，讓屬于這個時代的最優(yōu)秀的少數派們，一起短暫地進入一個「高光速宇宙」。激發(fā)，聯(lián)結，一起創(chuàng)造未來的更多可能性。
我自己能做的一點點貢獻，就是分享一下過去 3 年我與至少 200 個創(chuàng)業(yè)者進行深度交流后，積累的一些思考和觀察。
我想從三個維度展開：
- 產品的新目標：AI Native 時代，我們究竟在創(chuàng)造什么？
- 實現目標的新管線：我們依賴什么支撐點和路徑？
- 價值模型的新變化：創(chuàng)業(yè)的成長方式和價值循環(huán)有何不同？
01
AI Native 的新目標是什么？
不是用 AI 造新工具，
而是建設 AI 能力與人之間的新關系
我們先談談新目標。今天做 AI Native 產品，到底在做什么？
當年我們覺得 AI Native 很簡單，就是「離開 AI 就不轉」的產品。但仔細想想，這太表層了。
在此，我先拋出一個「暴論」：AI Native 產品的核心，不是用 AI 造新工具，而是建設 AI 能力與人之間的新關系。
為何將重點落在「關系」上？
這個思考的起點源于我發(fā)現，這個時代的產品里，出現了一個以往產品中沒有的東西——系統(tǒng)提示詞（System Prompt）。
系統(tǒng)提示詞有點像是源代碼。用戶一般是看不到的，但用戶里總有「神人」，他們把系統(tǒng)提示詞給 hack 出來了。
我們可以看看例子，NotebookLM、Manus、Cursor 這三個知名產品，它們的系統(tǒng)提示詞有一個共性——第一行提示詞，都在設定某種人設，以及它們與用戶之間的關系。
系統(tǒng)提示詞實際上就是給 AI 看的產品文檔。系統(tǒng)提示詞是在告訴 AI 如何組織能力、輸出結果，甚至形成與用戶的某種特定形態(tài)的交互。
對于 AI，或者準確說是大模型，看似簡單的系統(tǒng)提示詞，背后可能就是千言萬語，其中蘊含著強大的信息能量。這使得給 AI 看的產品文檔，可以遠比給人類看的簡單。這也揭示了一點，今天的模型擁有了所謂的「超語言能力」后，很多東西改變了。
這個「超語言能力」本質上就是其完全掌握了人類的語言和人類制造的公式、代碼等語言。這種「超語言能力」也正在同時改變 AI 與人之間的關系。
借用一點點哲學維度的概念，具備語言能力后，AI 便展現出了「主體性」，從而使得 AI 與人之間可能形成「互為主體」的關系，是通向更高階關系的核心。
因此，你會發(fā)現，今天所有成功的 Agentic 的 AI 產品，無一例外地在系統(tǒng)提示詞的開頭定義「你是誰」以及「你和用戶的關系是什么」。如果現在拋開我們在用的那些 AI 產品的名字，咱們都可以帶入某個關系標簽來重新定位它，映射為今天我們人類世界中的某種關系。它不再是你推一步它走一步的工具，所以我們還把 AI 視作造工具的材料就錯了。
關系帶來的新挑戰(zhàn)
以前只有當產品做品牌定位的時候，會「后置」地將產品與用戶的關系做定義。但是今天不一樣了，我們需要把「產品和用戶的關系」寫進源代碼里了。并且整個產品都在忠于、并致力于真正實現這種關系，因為這才意味著你實現了用戶價值的交付。
這個變化必然帶來新挑戰(zhàn)。
挑戰(zhàn)一：情商
以往，我們誰會對工具談論情商這個概念？但今天，當產品具有某種主體性，要與用戶建設一個新關系時，情商已經是價值交付的一部分了，這是個新挑戰(zhàn)。
例如，廣受程序員喜愛的 Cursor，它的系統(tǒng)提示詞中有一段話大意是：「要捕捉用戶是否表達了挫敗感，或糾正了助手……當結果出乎意料時，不要總是道歉，要盡力向用戶解釋情況?！惯@可以被理解為是在定義交互邏輯，但換一個視角，這就是「情商」。
這個系統(tǒng)提示詞的奧義，恰恰體現了產品團隊對于「關系建設」的思考。其實真實世界高情商的人特別擅長的，往往也體現在管理負反饋并做出更好的回應。
情商沒有那么玄虛，在大模型不斷成長的能力（即絕對的智商）面前，情商更多是工程問題，但這確實是新時代產品在 UX 層面全新的挑戰(zhàn)。
挑戰(zhàn)二：生命感
當今天 AI Native 的產品本質是在建立和用戶之間的新關系，那么產品的生命感提升，就會加強主體性，與用戶的關系就更有機會向上提升。
比如在過去一年的時間里，有一些類寵物的智能硬件產品在全球范圍引發(fā)了較多的討論，也出了不少貨。你會發(fā)現它們創(chuàng)造生命感的方式并不都是讓用戶通過語音與它對話。它們構建生命感的方式，很收斂，甚至就是傳感器加上一些對應場景的識別后，做出一些反應，可能是動一動、扭一扭，咿咿呀呀地發(fā)出一些聲音。用戶也會覺得它又 Q 又萌，有生命感。
對于生命感的理解也是在今天提出的一個新的課題。比如讓產品脫離「一個有趣的玩具」，真的要讓用戶產生類似對寵物的關系投射，并沒有那么容易。但要是真的做到了，這種關系的變化就蘊含著巨大的價值。因為順著這種關系，用戶消費的心理動力和價值對標會完全不同。
這提示我們未必要在每個產品里都把 AI 變成一個像《Her》一樣的東西，《Her》可能是一個終點，到終點之前，過程本身也有意義。
「用相對低的智能，交付相對高的情緒價值」，目前已經被證明是有效的。因為人的關系都是立體而復雜的，有顧問、老師、助手這類，也有同事、朋友、戀人這類，同時也有與寵物、甚至植物之間的關系和羈絆。如果我們站在這樣的視角去構建合適的生命感，會豐富我們對于建設與用戶的新關系的理解。
新關系帶來的新機遇
這是一個讓人「酸爽」的時代，我們說完「酸」，還得說說「爽」。
新關系真的帶來了新機遇。
機遇一：跨次元的混合價值交付。
我們先說一個新機遇：跨次元的混合價值交付。
這個詞有點抽象，我來逐步解釋。
首先，「跨次元」說的不是動漫的那個二次元，我們姑且把屏幕中的數字世界當成一個「二次元」，把現實世界當成一個三次元。
其實過去做軟件和做硬件的團隊完全就在兩個世界，他們的團隊在構成、文化、工作方法，甚至最終的商業(yè)模式方面都完全不一樣。但在今天這個 AI 的新時代，當我們開始以「關系」為核心去做產品，把 AI 和人之間的關系當成一個價值成長路徑的時候，你會發(fā)現這兩個世界的邊界正在模糊。
為什么？有兩個原因。
第一個原因叫「AI 需要」。
我交流過一個想做情緒管理服務的創(chuàng)業(yè)者，他認為如果只做一個在手機里的 APP，就沒有足夠多的權限拿到足夠多的 input。同時，他希望能夠真正地干預用戶，當用戶處在一些不好的情緒狀態(tài)中的時候，他想要幫助用戶抽離出來。所以他后來覺得一定要去做一個可穿戴的硬件，這個硬件里要加傳感器，要能夠主動地去識別用戶更豐富的信息，例如聲音、心跳、體溫等等。同時，內部要加一個小小的馬達，可以用特定的震動頻率幫助用戶在比如過于激動、過于抑郁的狀態(tài)下做抽離。這種震動可以被感知為類似觸摸、拍肩這樣的動作。
這位創(chuàng)業(yè)者的思路是：因為我想要交付更高的價值，就必須從「二次元」走向「三次元」，必須做這樣的混合價值交付。由此既可以在物理上觸碰用戶，也可以在「二次元」的世界里，在屏幕中去引導用戶。這就是我們說的「AI 需要」，因為 AI 是一個純「二次元」的能力，你需要幫助它具備三次元的能力，從而去向用戶交付更大的價值，去與用戶建立更緊密的關系。
跨次元的第二個必要性是「用戶需要」。
為什么說用戶需要呢？我們再來說個產品的例子。
我們可以看到 Fuzzi 這個很有意思的產品。它其實就是個氣囊手機支架，本身有實際的功能價值，你可以用它更好地握持或架設手機。但它上面還有個有點 Q 萌的小 IP 形象，同時在氣囊支架里內置了一個 NFC 芯片，手機靠近時可以呼出一個程序。這個程序能干嘛呢？挺無厘頭的——你可以拿手機當木魚槌，敲木魚攢功德。
你敲的時候可以通過小程序發(fā)現，哇，在這一瞬間還有很多人和我在同時敲誒！還可能會發(fā)現，竟然有人跟我敲的頻率差不多誒！當然他們正在結合 AI 探索更多交付情緒價值的玩法。
他們把這個所謂「無厘頭」的玩法做出了很酷的點。用硬件在交付功能價值，而軟件在交付情緒價值，這是個混合價值的交付。
因為硬件存在感很強，當你天天手里拿著它，它就是個 reminder（提醒），不容易被你忘掉。如果只是個純軟件，現在軟件這么多，如何讓它足夠吸引用戶活躍起來？如果換到關系視角，就意味著和這個人熟悉，天天在眼前晃，交流就多，機會就多，交付價值的可能性就多。
而且一個額外收獲是，這個硬件與同類比賣得并不便宜。原本價格天花板很有限的品類，疊加了軟件部分之后，就能夠突破其固有的價值天花板了。
所以你看，如果你的 AI 產品在三次元有存在感，例如是在用戶的桌上、床頭、手邊或是身上，用戶是需要的，也是有機會交付更大混合價值的。
機遇二：新關系帶來服務分發(fā)的新通路
我覺得更讓人興奮的機會是，站在新關系的視角，新關系可能會形成一個服務分發(fā)的新通路。
在過去移動互聯(lián)網時代，最后都落到了分發(fā)邏輯。所有巨頭都是通過一個產品起步，不斷擴展功能，積累用戶，成為國民級應用、平臺。接著在這個平臺里分發(fā)什么都行，可以搞金融，可以做本地生活服務，可以玩電商。最終是賺「連接」的錢，似乎每個平臺都差不多。
「你這個事巨頭干了怎么辦？」很多團隊都會被問到這個問題，其背后折射的就是那個贏者通吃的傳統(tǒng)分發(fā)邏輯下，創(chuàng)業(yè)者確實很難干過巨頭。
但如果順著關系的視角來看，或許就會不一樣。
舉例來說，現在很多人用 Agent 產品時，已經逐漸接受用產品時先交一份錢，然后按用量再交一份錢。如果它真能給你解決問題，甚至是解決了你不斷需要解決的問題，那你的用量會不會不斷上升？這意味著什么？意味著傳統(tǒng)移動互聯(lián)網平臺的分發(fā)邏輯，在今天可能轉變?yōu)榱硪环N模式：你可以為用戶交付持續(xù)且不斷深化的價值，這意味著每個用戶的 ARPU（每用戶平均收入）值、LTV（用戶生命周期價值）的天花板被突破了。
之所以原來是分發(fā)價值，就是因為之前 ARPU 和 LTV 天花板很低，甚至為了獲得更多用戶，產品都是讓用戶免費使用的，產品能獲得的價值只能取決于分發(fā)服務的用戶規(guī)模。
而今天你給用戶的價值可以不斷深入、越來越多，這種 LTV 天花板的突破才是真正的機會。這時候你比巨頭起步早，和用戶是「發(fā)小兒」（更早建立了信任和習慣）就是有意義的。
當然，你選擇（并真有能力）和用戶建立的關系本身，可能也決定了 LTV 價值的天花板。你是通過幫助用戶解決什么問題來建立穩(wěn)定的預期甚至是信任和習慣的？它的頻率和用戶感知到的價值如何？以及順著這種「關系」，服務可延展的價值空間如何？都值得思考。
當萬事都有 Agent 時，這種無限的生產力和服務供給，肯定會改變傳統(tǒng)的廣告連接或者平臺分發(fā)邏輯，這時候順著「關系」的分發(fā)可能才是更高效的。
比如幫你做信息分析的「AI 分析師」，在分析完某個行業(yè)趨勢后，可以直接順著你認可的判斷完成股票配置，這很順暢自然。這位「分析師」是靠自身的 Agent 能力，還是通過 MCP 調用來完成并不重要。但這個日常不斷與你協(xié)作的「分析師」，肯定已經因此在創(chuàng)造了更大價值。
追求建設性關系：對人性的解放，而非縱容
既然說到了新關系帶來了服務分發(fā)的新通路這一可能性，其中就引發(fā)了一點：如果你想運用這個新機會，毫無疑問你需要建設的關系得是長期的，而所有人類的長期關系都需要是建設性的。
這就引發(fā)了我們另一個延展的思考。我記得去年我演講的時候也在這個舞臺，我當時有一張幻燈片，后來發(fā)現有好多人分享，其核心內容是今天這個時代的產品經理既要懂人性，又要懂模性——也就是模型的能力。
后來我在想，理解人性是一個要求，是我們要具備的能力，但我們的目標是什么？應該順著「關系」這樣一個視角，它自然也會要求你構建的這個關系必須是建設性的。這種建設性就需要是對人性的解放，而不是簡單的放縱。
人性這個事，在宗教上有一些結構化的總結，大家都知道「七宗罪」。但其實天主教當時定義人性的時候還有另一面叫「七美德」，「七宗罪」和「七美德」是相互對應的。你可以理解為「七美德」是對「七宗罪」的救贖?；蛘哒f它是宗教設定給人理解自己的出發(fā)點，你要通過修行，最終解放自己到達那個狀態(tài)。今天 AI 產品在人的身邊，在這個視角上，可以做些什么？
或許是你需要懂人性，但你懂了之后，你不應該只是利用人性、縱容人性，你要在某種程度上解放人性。
這是一個我們用一天也不一定能講透的話題，但其中蘊含著巨大的能量。當我們站在一個發(fā)展新關系的視角去思考產品的時候，可能真的會影響我們的一些目標，比如你需要真心為用戶好，產品不能有自己的「隱藏議程」，比如「販賣用戶的 xxx」，「利用用戶的 xxx」，這種商業(yè)模式帶來的「背叛」會直接摧毀關系。
任何時代，一個產品的最大價值都是由審美決定。就像喬布斯說的——Ultimately, it comes down to taste。我覺得在這個層面上，我們怎么去理解這個時代產品的審美？以「關系」這樣的目標重新思考會變得很有意義。
02
AI Native 的新管線是什么？
有了「關系」這個新的視角，以及用關系的視角去理解今天產品的目標變化后，還有一個非常落地的問題要解決——如何實現呢？這就引出我們第二部分，AI Native 的新管線到底是什么？
我們先看一下今天這個時代做產品的基本構型：兩端分別是 input 和 output，中間是個 Magic Box。
過去大家經常探討「套殼」的話題，很多人很嫌棄「套殼」，我覺得到今天這個爭論可以結束了。也許未來每家公司都可以有這個能力自己去造中間那個 Magic Box，但至少在今天，這個世界上就是屈指可數的人在造那個 Magic Box，那么剩下的我們所有人都是在套殼。
套殼有意義嗎？當然有！這個「核」它的確是有 Magic，但問題在于，它是一個失控狀態(tài)的不確定的概率模型。你不套好「殼」，你不做好產品工程，怎么給用戶交付價值？
因此，「套殼」——即優(yōu)秀的產品工程——反而我認為正是大家當前應該要著力做好的部分，因為新管線里的核心目標就是要理解失控，接受失控，然后在不確定性中增強確定性。
你真正能較勁的就是 input 和 output 了。在這兩個維度上，我們要帶入一些新的視角去強化它。
我們需要的是 Broad Input（寬輸入）和 Liquid Outputting（柔輸出）。
寬輸入 Broad Input：積極主動地感、知、覺
我們先看看所謂的 Broad Input 到底在說什么？
寬輸入 Broad Input 就是要更積極主動地去「傳感」、「認知」以及「覺察」的能力。
「傳感」可能是文本、聲音、視覺、壓力、溫度、空間等一系列能獲取更豐富維度數據的傳感器。
「認知」，可能是知識庫，或者調用一個更長上下文的模型等等。目的是更準確的理解需求，也提升價值交付的確定性。
同時你可能還要追求能「察覺」，所謂的察覺是指，可能用戶當前提供的信息很有限，但我需要能夠主動結合到一些其他的信息，做到更精準的理解甚至預測需求。
不要讓用戶每一次都是像面對一個陌生人一樣，需要主動做一遍自我介紹，向產品「匯報思想」，甚至是去修煉提示工程能力。今天同樣一個 AI 產品，這個人用和那個人用的體驗可能是完全不同的，因為我們每個人對于模型能力的理解、prompt 的水平、我們心中的目標、腦子里的進程都不一樣。所以一個 AI Native 的產品，你怎么去面對這么多樣的用戶？很重要的一點就是產品本身需要是積極主動的，要向用戶的 context 靠攏。
我舉個例子來說明為什么積極一點、主動一點，拿到的信息寬一點，交付的用戶價值就會變更好。
在極客公園內部有一個大家特別喜歡用的產品，叫 Dia，它是一款 AI Native 的瀏覽器。當你需要去做一些思考、做一些結構性的總結時，你往往會在瀏覽器中打開很多的標簽頁，你需要綜合其中的信息去思考，過去你就需要在這些標簽頁中來回切換。
在有了 Dia 之后，你不用切了，因為它是「一眼看千層」。我們只能一眼看到屏幕上顯示的這一層，但是 Dia 可以同時「看」到所有標簽頁中的信息。你在 Dia 中呼出的 AI chat 就知道你要基于這些頁面做思考，OK，我都替你看到了并且理解了，我在這個過程中可以幫助你基于這些信息去展開對話、進行思想碰撞。
理論上用其他產品也可以實現同等的效果，但可能需要用戶把網頁鏈接復制粘貼進來，或者要求用戶把文檔上傳進來。但 Dia 就主動了一點點，做了一個 Broad Input，它給用戶的價值就可以很高，它和用戶的關系就可以走得更近，就被用戶拿出來推薦了。
「站在未來看現在」是有必要的，寬輸入必然是所有產品工程里要考慮的重要管線，而其終極目標一定是這些：
它首先是多模態(tài)的實時感知。
同時我覺得是對生活流（lifestream）的高分辨率捕捉。這個高分辨率說的不是 4K、8K，它說的是，今天我們用手機能覆蓋的生活流是非常有限的，未來可能需要不同產品形成的認知數據的分布式網絡，這樣才能構成一個對用戶所謂生活流的更完整理解。
當然，別忘了，你的 input 和 output 之間是可以閉環(huán)地在里頭不斷地自己學習和進化的。
因此，順著這種思路，在產品工程上有很多值得創(chuàng)新、值得往前去跳躍的目標。
柔輸出 Liquid Outputting：
分步交付，創(chuàng)造一個與用戶協(xié)行的進程
再說一說柔輸出。柔輸出到底在說什么？
首先我們先去理解這么幾層問題。
第一，我們必須理解任何一個產品的內核都是一個概率模型，就是一個 Magic Box。在這個時候，你就要有知有畏。因為它就是會有幻覺，它就是會有不確定性，不管你把它的 input 做到多么完美，它依舊有可能出現這些問題。所以你不能過度自信。
第二，模型這個 Magic Box 確實很強。但要讓它能夠「更強」，有可能是在于你會示弱。
這個示弱是什么？就是在用戶面前我不是有求必應、強行端到端輸出的，而是「我們可以一起往前走」。因為你別忘了你的核心是「關系」，你要基于你和用戶之間的關系去做設定，甚至在這個過程中，你可能需要合理的示弱。
用一個令用戶舒適的方式去承載用戶到達需求的彼岸。這就意味著，你未必是用戶說完了需求，你就在一次動作中完成完美交付。而是需要從「一次固態(tài)的交互和交付動作」變成一種「液態(tài)的交互和交付旅程」。
我們可以通過三個例子來理解這個「液化」和「旅程」
第一個例子，很多寫代碼的朋友可能知道 Devin 這個產品，它在系統(tǒng)提示詞里提到了一點：當你發(fā)現用戶提出的需求不清晰的時候，你一定要去追問，不要害羞。
我看了原文，其中真有一句「Don't be shy」，它竟然告訴 AI 說你別害羞。為什么它會有這么一句話？就是在用戶需求和邏輯都沒有說清楚的時候，你別硬要出一個東西，與其造成失望感，真的不如去向用戶示弱，「我可能沒聽懂」，或者「你說的是不是這樣的意思？」你要去確認，否則你勤奮努力的輸出最后是招罵的。
第二個例子，很多人都在用的 Deep Research，你發(fā)現它會先出一個大概的研究方案給你確認一下。這個過程既是對于用戶要做的事的確認，也是在確認這是不是用戶最終想要解決的問題。這是一種拉長過程，主動邀請人類介入的方式。所以輸出過程中別拋下用戶，合理地將用戶 involve 進來，用 human-in-the-loop 和 human-on-the-loop 柔性流轉的方式，讓人在循環(huán)里發(fā)揮作用。
第三個例子，最近大家可能也看到有很多相關討論的 YouWare。這款 Vibe Coding 的產品，它里邊有一個 feature 叫 Remix（合成）。當用戶要創(chuàng)造一個東西的時候，可以讓用戶先從一個已經存在的、比較喜歡的「模板」出發(fā)作為起點，再鼓勵用戶在模板上做更個性化的創(chuàng)造。對于用戶的需求，直接讓用戶的選擇可以從 60 分起跳，再帶用戶一起達到 90 分。甚至有時候模板能打開用戶的世界觀，還可以突破用戶認知和能力的限制，給用戶交付超越預期的更好結果。
所以拉著用戶一起前進，像液體那樣承載用戶、包裹用戶抵達需求的彼岸，建設這樣的進程，才能真正和用戶建立更好的「共同經歷」。這通向信任，而信任是關系的根基。
歸根結底其實今天我們 AI Native 的產品，本質上就是一個以人為中心的 I/O 的系統(tǒng)。
如果我們站在這個視角去理解就坦然了。這些看起來在上個時代不存在、今天我們都很頭疼的問題，就是這個時代的產品經理、產品創(chuàng)造者們的核心使命。因為它體現了個人計算的真正的革命。
我們是從個人計算機這一波個人計算革命一路走來的。但在今天，你交付的不再是個工具，而是結果，是「實現」。它就是個人計算的新革命，是這個時代的新任務。
這些問題今天都很復雜、解決方法也都在不確定中等待摸索，但它就是這個時代給產品人的使命。
反正，混亂本身也是階梯。
03
AI Native 的新價值模型是什么？
很多朋友可能不知道極客公園其實還有自己的早期孵化基金，而且已經在早期投資過小鵬汽車、宇樹科技等優(yōu)秀的企業(yè)。不過這也正常，因為極客公園不是一個典型的投資機構，它的本質就是一個社區(qū)，它的使命是通過 社區(qū)帶來的 Founders backing Founders 的能力，生生不息地去幫助一代又一代依托技術去做產品創(chuàng)新的創(chuàng)業(yè)者，向上探索，做他們的「珠峰大本營」。
不過既然有投資孵化的業(yè)務，這也就推動我們要不斷地去思考什么樣的創(chuàng)業(yè)者是這個時代我們最該支持的人？它自然也就引發(fā)了我們第三部分的探討——AI Native 的時代，新的價值模型是什么？
對這個問題的追尋，也是我支撐自己走過這么酸爽的三年，去和那么多創(chuàng)業(yè)者交流的一個核心動力。
我先說一個自己越來越強烈的感覺：我認為這個時代的創(chuàng)業(yè)者，一個很重要的特性就是內心明白我服務的不只是用戶，我同時也在服務 AI。
因為今天 AI 的能力還在一個成長的進程里，所以就會存在一個問題，你的產品工程里邊不能只是從用戶的需求去思考問題，你必須同時去思考 AI 需要什么。
其實之前我們談到 Broad Input（寬輸入）和 Liquid Outputting（柔輸出）這兩個維度的時候，我們也在談這樣的問題，包括為什么要給你的產品寫那樣的系統(tǒng)提示詞去定義關系，也是同理。你要幫助 AI 能夠更好地發(fā)揮它的能力，把它的能力對齊到用戶，為它的能力做建設。只有具備這種視角的創(chuàng)業(yè)者，才是這個時代的創(chuàng)業(yè)者。
同時，這個時代最優(yōu)秀的公司，它的價值模型相比移動互聯(lián)網時代的也有明顯變化。
過去移動互聯(lián)網時代的價值模型更像一個平面，它是一個面積模型。你在這個產品上做出一個「點」，拉入足夠多的用戶，當然中間你可能會不斷增加功能，覆蓋了廣闊的用戶面，你就成為了所謂的平臺。接著在其中基于「連接」的價值，分發(fā)「連接」，然后去獲得最大化的價值。
但在今天，技術也好，和用戶的關系的維度也好，因為你能交付的用戶價值的質量以及交付的能力，它需要一個向上的過程，所以你會發(fā)現這個價值模型從二維變成了三維，你還需要 AI 能力的高度。
AI 能力的高度，有一部分是我們在用的優(yōu)秀的模型提供給我們的，但也有很多是通過你的產品工程在這樣的模型基礎上進一步釋放和構建的。只有這條能力線不斷地往上漲，你最終的總體積才會大。所以今天這個時代最有價值的公司，它可能是一個三維的模型，而不再是一個二維的模型。
這意味著很多決策上的不同：比如傳統(tǒng)意義的用戶數量、ARR（年度經常性收入）等指標未必可以充分地衡量一個產品的價值，如果今天服務用戶的任務太低頻、任務太簡單，你就沒有 AI 能力提升需要的高質量數據飛輪，很容易變成「一波流」。這時候一味單純的投流、買用戶，借資本的錢去跑馬圈地，可能不再是最合理的發(fā)展模式。
所以我們也期待看到更多對「新酒」和「新瓶」都有思考的創(chuàng)業(yè)者。
所謂的「新瓶」指的就是增長的方式、商業(yè)模式，包括團隊組織，這些其實都會變化。這些問題需要邊走邊想，但值得在今天就把它當成一個重要的問題去開始思考。
未來從來都不是歷史的簡單延長，有些東西會押韻，但它一定不會重復。所以最好從一開始就要告訴自己「老瓶」碎了，如果你最終把「新酒」裝到「老瓶」里，可能會錯過時代帶來的真機遇。
其實今天我們已經可以隱約看到傳統(tǒng)的「產品經濟學」不存在了。
所謂的產品經濟學，就是在說你的商業(yè)模式、增長模型，甚至所謂的競爭力壁壘等等這些東西。我們對產品的那些傳統(tǒng)的理解，在今天都在變化。
拋幾個開放性的問題吧。比如說，到底是免費還是收費？如果是收費，是不是今天的「訂閱+用量」就是終點了？
如果我們再往前 crazy 地想一想，收費應該前置還是后置？真實世界里很多東西是后付費的，如果你的 AI 產品能交付結果，能夠幫用戶實現價值，那么這個過程中是不是需要一些新的東西？例如智能合約支持的后置付費？比如說，什么是 AI Native 時代的支付寶和白條？
甚至再 crazy 一點，「收錢」和「給用戶錢」是不是個一體兩面的東西？未來人的價值創(chuàng)造可能會變得很離散，不再是在一個組織里打一份工，他日?？赡茉诤芏嗟胤疆a生價值。既然 AI 和人就是個協(xié)行的狀態(tài)，那反過來看，未來我們的價值創(chuàng)造和價值消費會不會又有一些新的循環(huán)？
我不知道答案，只有問題，但這些問題讓人覺得很興奮。畢竟人類每次技術進步，3年的維度你要關注生產力的變化，但如果以 10 年的維度去看，那全是生產關系的變化。
所以當我們說產品經濟學的時候，它本質上就是說生產力在怎么改變生產關系。這個維度還有巨大的空間值得思考。
好，不光是傳統(tǒng)的產品經濟學不存在了，其實傳統(tǒng)的管理學也不存在了。
回想一下，現在的管理學是怎么來的？它是在工業(yè)革命帶來大規(guī)模生產的背景下，為了解決怎么把人有效地組織起來而形成的。今天生產力的結構都變了，AI 在大范圍地滲透到所有的組織里，與人協(xié)同發(fā)揮作用。所以傳統(tǒng)的管理學又怎能繼續(xù)有效呢？
未來一個偉大的公司真的都像今天一樣，必須得有上萬人，甚至十幾萬人嗎？如果人可以更少，這群人是誰？他們的使命是什么呢？
那些使命、愿景、價值觀的定義它如何在今天起作用？我們管理的「提效」到底要的是所謂的效率，還是未來的創(chuàng)造力？我們看到了清晰的問題，但還沒有答案，這就是這個酸爽的時代留給我們的東西。
我的分享也差不多到了尾聲。
其實今天我說的很多都是一些假說，甚至連假說都沒有，就是拋了一些問題。各位產品人才是新時代的哥倫布，你們的產品、你們的實踐中會真正探索出答案。
祝愿大家在未來的進程中有更多的「Aha moment」。我會非常期待你們回到這個舞臺，把你們探索的結果分享給世界。
祝每個人都在這個時代有所成就，謝謝。
如果你看完這篇也覺得「這時代不折騰點什么就太遺憾了」。歡迎和極客公園「建設一下新關系」，可以加入極客公園一起研究，一起挖掘 cool 產品，一起組 cool party，也一起 build something！
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