来源：“品玩”（ID：pinwancool），作者：沈丹阳

圖片來源：由無界AI工俱生成

在被ChatGPT和大模型裹挾著踏入AGI時代後，產品經理們率先成了那群最焦慮、躁動，且迷茫不知去向的人。

“最近有很多互聯網產品經理找到我，尤其是有過幾年工作經歷的產品經理，他們對於自己當下所處的行業大環境有非常強烈的危機感。”前科大訊飛業務線負責人、阿里雲AI產品專家、也是《人工智能產品經理》一書的作者張競宇對品玩說。

隨著AGI浪潮洶湧而至，張競宇的著作近期再度成為一本職業暢銷書，同時他也接收到越來越多的行業演講與諮詢邀約，其中大半與如何成為/做好AI產品經理有關。

同樣在人工智能領域深耕十餘年、並一手打造了AI產品經理第一社群的黃釗（常用ID：hanniman），對近兩個月中找到他指點迷津的轉型期產品經理已經應接不暇，“數量沒具體統計，但特別多產品經理找過來，他們在轉型期都或多或少出現了一些問題”。

黃釗告訴品玩，不少想轉型的產品經理不但拿不到offer，甚至面試的機會都非常少；在AI熱潮下，已經決議轉型並離職的產品經理gap（休息）2、3個月都是常事，有些空檔期長達4到6個月，gap時間越長，他們（產品經理）的內心就愈加慌張。

就連行業頂尖的產品經理們也在被焦灼的情緒拉扯，他們內心篤定AGI是正確的方向且蘊藏巨大潛力，然而如何抓住機遇進入最頭部的AI公司、並實現最大程度的自我躍升，成了無比迫切的事情。

一位知情人士向品玩透露，不少互聯網大廠的高P產品經理在卡位頭部AI創業公司產品負責人的職位，字節跳動火山引擎的高層也在行業裡“求醫問藥”，企圖找到能做出國內最好大模型產品的方法。

這是最好的時代，也是最壞的時代；這是智能湧現的時代，也是混沌迷茫的時代。

外圍技能失效，產品經理們步入“尷尬期”

繼ChatGPT問世後，在一家互聯網大廠工作了5年的產品經理靳宸（化名），突然發現自己80%的日常工作未來都會被AI弱化甚至完全取代。

且不說近年來外界經常調侃互聯網產品經理的工作是擺放按鈕的、專業做PPT的、研究向上管理和cue流程的，僅靳宸自己的感受而言，互聯網產品經理一直以來所擅長的市場調研、競品分析、PRD設計，以及數據監控等一系列外界看起來有些黑盒屬性的技能，在當下的AGI時代裡變得有些雞肋。

“就拿PRD（產品需求文檔）來說，這個看起來是產品經理的拿手絕活，其實技術含量並不算高。”靳宸表示目前利用ChatGPT和Midjourney相結合就已經可以實現PRD的自動生成了，其效率和質量都還不錯。

在人工智能行業跌宕沉浮十餘年的資深AI產品經理張競宇對此也深有感觸。

在他看來，那些以往消耗了產品經理大部分時間的外圍技能，就像泡沫一樣在GPT到來之後加速破滅，“坦白來說PRD裡面很多都是廢話，都是非核心流程，包括產品設計原型和項目管理跟踪，這些都可以用AI模型來實現自動化了”。

不僅是外圍技能失效，還有很多垂直細分領域的產品經理在隨著AGI技術的發展而消亡。

一部分是那些已經或即將被AI取代行業裡的產品經理。

比如當下語義和語音為代表的特定領域就發生著翻天覆地的變化，菁菁（化名）在一個互聯網大廠先後做過幾款翻譯工具類產品，其中也有借助以往的AI技術來提升翻譯速度和效果的產品，還曾在公司內部獲得了多個獎項。

然而生成式AI技術浪潮的出現從底層邏輯上改變了用戶和機器之間的交互方式，用以往做語義產品的思路和流程來做AIGC產品已不再適用，“（翻譯工具）產品本身都已經不再需要了，身處其中的產品經理自然也被取締了”，菁菁說。

另一部分則是以往基於數據制定策略的產品經理們，他們在移動互聯網時代多被稱之為“策略產品經理”，這也是隨著互聯網大廠前些年業務擴張、組織架構不斷臃腫所誕生的細分工種，事實上在移動互聯網後期，很多產品經理都只需要掌握部分知識和技能，以適配一個模塊的正常運轉。

張競宇告訴品玩在GPT之前，人和機器基於產品數據的決策佔比可能是80%和20%，而大模型時代到來之後，這個佔比情況可能會調換位置。

更具體些，以往電商行業裡搜索推薦的策略都是由產品經理制定的，比如用戶通過關鍵詞搜索後的商品展現方式，在很長一段時間內都是人為決定的，“AB Test也是人主導的，主要測試不同的策略投放效果，但策略本身也是人制定的”，在張競宇看來人並不擅長做數據驅動型的決策，“因為人都有思維盲點，在分析數據時難免有所缺失”。

其他幾位受訪的產品經理也向品玩表示，純數據驅動型的工作和決策未來一定會由機器來完成，這是AI時代順理成章會發生的事情。

可真當這些產品經理們準備踏入AGI洪流之時，他們卻發現自身處於一個非常尷尬的階段。

科技創新周期的演變基本上都會經歷“技術先於產品-產品先於技術-運營先於產品”這樣幾個階段。

以移動互聯網時代為例，智能手機剛開始普及時，行業急需的人才以安卓/IOS系統開發工程師為主，等到基建層漸趨完善後移動App才百花齊放般出現，同時也開啟了產品經理的黃金時代，而從2018年起移動互聯網增速放緩，行業整體也從“人人都是產品經理”轉向“運營之光”，這時抖音和小紅書為代表的重運營型產品後來居上，憑藉優質內容與精細化運營躋身國民App之列。

AGI行業、或者說AI2.0時代，目前處於“技術先於產品”向“產品先於技術”過渡的中間地帶。

多個從業者向品玩表示，當下仍是AI2.0時代打地基的時期，基建層的核心產品比如大模型，一定是由技術驅動的，雖然大模型團隊中也有產品經理的身影，但其站位和功能多是為研發服務的。

據靳宸觀察，不少互聯網大廠也開始下場做大模型和AIGC相關的產品，然而團隊很多是由內部臨時抽調轉崗組建，自身也處於對新業務的學習摸索期，產品經理在其中發揮的作用和話語權都較為有限。

黃釗在運營大型社群的過程中，接觸到了大量行業一線的AI產品經理和各類AI企業，他發現AI2.0帶來的第一波職位機會更多是面向產品負責人級別的，但相比於大廠而言，垂直領域的頭部AI公司更受資深產品經理的歡迎，“一個大廠正在做LLM（大語言模型）的產品負責人，最近明確願意看AI2.0一線公司的機會”。

“目前來看產品負責人級別的都招差不多了，但不少AI產品落地方向還不夠清晰、沒有看到初步效果，所以沒法繼續擴大團隊規模。”

據黃釗透露，幾家還不錯的AI創業公司都因為產品方向不確定，所以很多候選人被卡住了，“能看到Q3對AI產品經理的需求淡了一些，Q4會是分水嶺，只有產品體驗有突破，才會有一波核心輸出PM（大頭兵）級別的HC（名額）”。

AI產品經理的供大於求，也造成了現階段PM招聘市場的極度內捲。

一方面，轉型而來的AI產品經理使得市場上候選人的數量快速增加，公開數據顯示AI產品經理是當下AGI領域中供需比最高的職業，平均58個人同時競爭1個職位，相比之下競爭最激烈的技術研發崗位，例如NLP和推薦算法工程師，也不過是10個人同時競爭1個職位。

另一方面，處在“技術先於產品”階段的AI企業對產品經理的需求較少且不急，隨著候選人數量的遞增，AI企業也把人才預期和基準線拉得更高，就連那些並非由這波技術革新創造的、已存在多年的職位的招聘標準也都水漲船高。

AI產品經理的招聘亂像也由此催生。

“有些第三方招聘平台發布的職位，在企業內推系統裡面是查不到，要么是掛出來搜刮簡歷，要么就是企業為了降低招聘成本連內推的費用都不願意出；還有些職位，在詢問HR後對方的第一反應是先

問候選人的薪酬預期，可見AI公司的財務壓力可能真的不小。 ”黃釗說。

品玩還向知情人士了解到，一家AI2.0明星初創企業雖然近期還在對外發布新產品模塊，相關宣傳舉動也未曾停下，甚至第三方招聘平台還能看到不少該企業的職位，但事實上，內部已在準備調整業務方向並醞釀裁員，外界看起來紅紅火火的表象之下，是HC全部凍結、在職的產品經理向外尋求跳槽機會。

那些在AGI應用層跑起來的產品經理

就在產品經理們削尖腦袋般地擠向AI2.0行業卻始終不得要領的時候，AGI領域的發展似乎也步入了一個瓶頸期。

繼ChatGPT問世、國內持續半年多的“百模大戰”後，AGI已渡過了信息爆炸帶來的紅利期，那些容易看到的低垂果實隨著認知和共識對齊之後，迅速成為了人滿為患的模仿秀競技場，放眼望去多是些同質化嚴重的AI畫圖、AI聊天、AI Office等GPT衍生品，並沒有哪個真正成為大眾期待中的AI Native應用。

一邊是焦慮迷茫、找不到自身用武之地的產品經理；另一邊卻是艱難尋找應用場景、實現商業落地遲緩的AGI技術。

這兩者似乎在AI2.0時代逐漸從“技術先於產品”發展到“產品先於技術”的過程中被錯配了。

換言之，AI落地的真正瓶頸正是缺少合適的產品經理，無論在大廠還是初創企業，AI產品經理的價值還未得到足夠的重視。

圖源：Midjourney生成

即便如此，小部分讓產品經理高度參與的團隊在AGI應用層快速跑起來了。

吳海波是一個十多人規模AI創業團隊的產品負責人，他的團隊孵化於購物電商平台蘑菇街。自去年開始，在Stable Diffusion擴散模型和ControlNet神經網絡結構的加持下，國內市場便爆發了一波又一波AI生成圖片的熱潮，同樣是基於開源社區打造自己的產品，吳海波既沒有像那些對技術極為狂熱的創業者般，痴迷於鍛造模型本身，也沒有跟風做一款追逐短期流量的AI繪畫產品。

他看到的更多是AIGC之於電商行業的落地應用價值。

吳海波告訴品玩他的腦子裡每天都在冒著各式各樣的產品想法，都是圍繞電商領域相關的，想法之多以至於無法、也不可能盡數實現，但它們成為了吳海波這樣產品經理吸取養分的一種方式。

所以當SD這樣的技術方案出來之後，吳海波就能很快地把之前的產品想法串起來，這是產品經理主導的團隊在技術革新落地時反應更加快速的原因。

不到兩週的時間，吳海波和團隊就利用ControlNet Stable Diffusion七七八八地做了一款AIGC商拍工具的Demo，“一開始Demo樣子其實很挫，但先做出來再去討論迭代升級更有價值”。

產品經理這種快速產出Demo的過程被稱之為MVP（Minimum Viable Product，最小可行性產品），作為國內第一批AI產品經理的黃釗認為無論是移動互聯網時代還是AGI時代，MVP都是至關重要的，甚至要先於產品的研發投入，只有先在小範圍、或者通過簡單的驗證方式確認了產品能滿足用戶需求的前提下，才可以進入後續研發環節。

“在上一波人工智能熱潮中就出現過這類問題，當時有創業公司自己產品的模式還沒搞清楚，就忙著高薪挖大廠的技術人才，結果花大價錢請來了人才，但產品沒做出來公司也慢慢死掉了。”黃釗說。

簡單來說，吳海波做的這款AI工具就是給服飾商品生成模特上身圖，這也是虛擬試衣需求最大的落地場景之一，以往服飾類賣家給自己的商品拍攝照片要經歷選模特、選場景、與中間商協作溝通等一系列環節，流程複雜不說成本也很高昂，而通過AIGC工具來實現一鍵商拍，將極大解決眾多中小賣家、甚至是跨境電商賣家的痛點。

為了迅速且成本可控地將產品做出來，吳海波在具體技術方案的選擇上也更偏向產品經理視角。

在實現服裝一鍵商拍的過程中，最困難的點在於AIGC很難生成衣服穿在人身上所具有的真實垂墜感，這個難題相比投入更多研發成本和時間來解決，吳海波的思路更加高效簡單，那就是原始圖片採用人台來拍，“創新其實有很多種，現階段能實際解決用戶需求才是最重要的，不是所有問題一定要用技術來解決，而這也是產品經理這個角色要做的事情”。

產品導向的思路也決定了吳海波更加註重交付的細節，比如圖片濾鏡風格問題、AIGC內容生成模特的臉崩問題，這些能通過技術研發測試的瑕疵在吳海波眼裡是致命的，他也因此跟內部團隊發生過爭執，但最後仍用產品經理的思維說服了對方。

從科技創新整體週期來看，技術確實先於產品而誕生並發展，可一旦技術邁入商業世界尋求落地場景，便已經開啟了“產品先於技術”的新階段，無論技術革新的浪潮有多麼澎湃，市場和用戶終究是為產品買單，而產品經理應該與技術研發們並肩作戰、甚至跑在更前面。

此外，據品玩觀察很多像吳海波一樣在國內AI領域實踐多年的產品經理、創始團隊的AI產品負責人，在當下這輪AGI浪潮中，都不約而同地選擇B端作為切入點。

在吳海波看來，AGI技術整體仍處於早期發展階段，從產品後續的迭代交付、團隊未來的運營情況等方面考慮，B端產品目前是比較穩妥的選擇，相比之下此時如果選擇做C端產品，首要面對的就是漫長的生存問題。

“更重要的是，當下ChatGPT引爆的熱度其實距離AGI技術的範式革新還太遠了，包括年初我們期待的多模態內容生成能力也還沒正式開放使用，所以C端的落地應用行業裡目前沒有完全想清楚，除此之外大家也會擔心C端最後又會變成一場規模遊戲。”經歷過PC互聯網後半場、又在移動互聯網周期裡沉浮多年，吳海波直言不願再在AGI時代裡重複做那些容易被競爭對手複製的產品。

目前正在一家“AI+教育”機器人創業公司做產品負責人的張競宇也有著同樣的感受，“上一波移動互聯網技術革新的地位很難被顛覆，C端流量還是寡頭。更本質的是，新的利基市場還沒有被AGI技術發掘出來。”

多個一線資深AI產品經理向品玩表示，無論是技術本身的狂熱，還是資本市場的鼓吹，並無法從根本上撬動C端用戶的需求，事實上互聯網技術已很大程度上滿足了大眾的剛需，“AGI在C端落地的難點在於，到底有多少社會層面的需求不得不高頻地使用這項技術解決，它更加真實的使用場景價值是什麼”。

不同於當下一眾拿著AGI技術尋找落地場景的大廠和AI創業公司，像吳海波這樣本身俱有極強的產品思維、兼具對AGI技術理解能力，並且還在垂直領域積累多年對賣家用戶的需求了然於胸的團隊，他們帶著用戶的痛點“反”過來向AGI技術尋找答案，如此才能找到真實的落地場景。

**AI2.0時代到底需要怎樣的產品經理？ **

產品經理，這個最早誕生於傳統行業、卻在互聯網領域以一種極為吸睛方式出圈的職業，經歷了移動互聯網早期的“造神”、高速發展期的“人人都是產品經理”，以及增速放緩期的“流水線產品經理”幾個階段後，隨著AGI技術的爆發步入一個全新的階段。

在這個全新的AI2.0時代裡，產品經理的核心競爭力已發生巨大變化。

首先也是最重要的，產品經理在AI2.0時代將回歸它最樸素也是本質的職能：發現、提出，並協調整合資源來解決問題。當外圍技能像泡沫一樣被AGI擠破後，產品經理真正無法被AI取代的能力是對趨勢的判斷、對交互關係的深層洞察，以及人類獨有的靈感和審美。

從某種程度上來說，這也是產品經理和技術研發兩個工種之間的差異。

產品經理由於長期近距離地觀察市場趨勢變化和用戶行為方式，因此天然對場景與需求有著更敏銳的嗅覺，而後者則更擅長通過技術來實現需求提高效率，甚至通過技術創新顛覆底層生產力。

這種彼此不可替代的差異注定了產品經理與技術研發缺一不可，過於放大一方的角色優勢、甚至忽略另一方的重要性，都會造成產品本身的競爭力缺陷。

比如在吳海波看來，OpenAI和Google的最大區別就是前者俱有完整的產品經理視角，“OpenAI所打造的ChatGPT很多技術都是由Google研發出來的，但是Google的技術創新多停留在發表一篇有影響力的學術論文階段。後面技術如何應用在產品上？有沒有人持續跟進技術落地的情況？”相比之下，OpenAI雖然也是由技術驅動的公司，但它卻是一眾技術型公司中產品思維最強的。

同樣地，雖然矽谷和國內當下階段的AI2.0公司/產品，都是由技術創始人/CTO在打前陣，但不得不承認的是，矽谷的CTO比國內的CTO更具產品思維，一位曾與國內多個頭部企業CTO有所接觸的受訪對象告訴品玩，他總是聽國內CTO說“只要業務能把方向和需求確定好，他們技術研發就能實現它”，但在矽谷，CTO經常是與產品負責人爭執落地大方向的角色。

產品經理核心能力的更迭和角色的缺位，以及CTO產品思維的匱乏，可能也是造成AGI技術在矽谷的C端應用落地要比國內更快更多的原因之一。

除此之外，AI2.0時代要求產品經理比以前更“懂”技術。

如果說互聯網時代的產品經理懂技術是加分項但不是必備技能，那麼AI產品經理對技術邊界的理解與認知，將決定了產品下一步的創新和迭代方式，不能天馬行空也不能毫無創新，如果用一個詞來形容，“極客”類型的產品經理在AI2.0時代會更受歡迎。

更重要的是，多位資深行業人士認為AI2.0時代的產品經理還要更深入垂直領域，進行專業知識的獲取和積累。

“一定要找到某個具體行業作為落地場景，你可以理解為'AI+落地行業'，後面那個才是產品經理用來保命的。”在上一波AI熱潮中，張競宇曾親眼見證自己在互聯網大廠的同事，因為過於聚焦純AI型產品從而忽略了在具體落地行業的積累，當技術週期過境之後，成為了第一批被淘汰的高價人才。

“這類產品經理早期是行業裡最貴的（薪資最高），但很多時候是拿著錘子找釘子、沒有垂直到任何行業裡面，也是最容易受到技術革新影響的，一旦大廠進行業務調整，他們在垂直行業甚至找不到合適的工作機會。”張競宇表示與其盲目地追風轉型做大模型產品，不如靜下心來思考自己所處行業真正能與AGI技術結合的機會。

在過去幾年時間裡，吳海波雖然每天都在一線帶隊做產品，但他仍保持著每年百來篇AI專業論文的閱讀量，這使得他對行業前沿發生的變化更敏感、甚至有時能提前嗅到創新可能誕生的方向，他一手打造的WeShop自五月中旬上線短短兩個月，就已有了近十萬企業用戶，這在B端領域、尤其是沒有做任何付費推廣的情況下，已經是令人艷羨的成績。

“我們甚至覺得增速有些快了，不過這樣也能推動我們做技術迭代和產品升級，這個時候就很考驗產品負責人在客戶增長後如何解決短期需求與長期需求的資源競爭問題。”

在AGI一線做產品負責人的同時，吳海波也時刻關注著產品經理這個行業的變化。

吳海波告訴品玩，他最關注兩種類型的AI產品經理，“一種是天才型選手，但可能他不適合我們團隊，不一定非要強行融入，我們會尋找機會投資他們；另一種是成長型產品經理，邏輯sense和技術感知很好，但需要組織內部提供成長環境，這類是我們下個階段會重點看的”。

產品經理們，掙扎在AI新紀元到來前的黑暗，圖源：Midjourney生成

與此同時，國內AI求職市場的競爭也愈演愈烈。

靳宸发现经常使用的几个第三方招聘平台上，AI产品经理的岗位数量并没有显著增加，但每个职位下的竞争者数量却同比大幅激增，看着求职诊断里自己的竞争力排名逐渐下降，她有时想放弃转型的念头，有时又想索性先接个不理想的offer、迈进门槛再做打算。

據吳海波透露，近幾個月有越來越多具有海外工作背景的AI人才選擇回國發展，“我們招聘過程中發現這類人才的比例在明顯上升，對比來看他們倒不是說技術上比國內人才厲害，但對產品的想法更多”，吳海波還觀察到，就在國內多數AI人才還一門心思地湧向大廠的時候，這些AI海歸人才的選擇更加隨意開放，很多傾向於中小型初創企業。

瀰漫在產品經理群體間的焦慮和迷茫短期內很難散去，他們就像掉進技術週期更替之間的洞裡，暫時性地被低估與忽略，但即便如此，幾乎所有受訪的產品經理都表示並不後悔進入這個行業，也沒有離開的打算。

“這是少數作為個體能站在時代潮頭浪尖的職業，我喜歡這種感覺。”他們說。