一、40 年产品史：被技术 “逼” 出来的旧范式
我们今天习以为常的 App、软件界面，从不是 “天生如此”，而是一场持续被技术短板倒逼的妥协史。1946 年 ENIAC 诞生时，人类要靠插拔整面墙的电路向机器下达指令 —— 彼时的 “软件”，只是 “写给机器看” 的原始代码和 “听机器回应” 的打印输出。到 1976 年 Apple I，依旧是冰冷的命令行：敲一行、执行一行，机器始终是 “听不懂人话” 的木头疙瘩。
1984 年 Macintosh 的出现，终于用图标、窗口、菜单搭建起 “翻译桥梁”—— 但这不是创新，而是无奈：因为机器不理解人，只能让人类学会 “点给它看”。界面的本质，是把人类意图翻译成机器能识别的语言；流程的意义，是把复杂需求拆成机器能执行的步骤；功能的价值，是把机器能力包装成人类能找到的入口。
2007 年 iPhone 的到来，又给产品套上了新枷锁：小屏幕、弱输入的物理限制，让产品必须拆成一个个 “傻瓜式入口”—— 一个图标对应一个场景，一个界面承载一次任务。
这套 “机器不懂人，所以人迁就机器” 的底层逻辑，直接导致了旧范式的宿命：产品必然走向臃肿。做 SaaS 的人都懂这种痛：最初只想做一个核心功能，却被无数客户的定制化需求推着走 —— 审批链要改、权限要加、业务逻辑要适配，最后产品变成 “能卖什么塞什么” 的功能商城，和竞争对手长得越来越像。
这不是产品经理的失败，而是旧技术的必然：当机器的理解能力停留在五岁以下，你必须把所有路径画清楚，它才知道该干嘛。
二、AI 的颠覆性：吞掉产品的 “外壳”，重构底层逻辑
大语言模型的出现，不是让机器 “变聪明”，而是直接吞掉了过去产品经理最核心的工作 —— 界面、流程、功能这三大 “产品外壳”。以前做产品，PM 的核心是 “翻译官 + 建筑师”：把人类需求翻译成机器语言，再搭建出界面、流程、功能的 “桥梁”。但大语言模型彻底跳过了这个环节 —— 它能听懂人话、理解上下文、预判真实意图，甚至自己规划步骤、跨工具完成任务。
你说 “整理这个月的客户沟通记录，提取核心诉求”，它不用你点击 “导入文件 - 筛选关键词 - 生成报告”，直接输出结果；你说 “帮我跟进那个难搞的客户，换个沟通思路”，它能调用 CRM 数据、生成沟通方案，甚至自动发送邮件。
这才是 AI 的革命性 —— 它让界面、流程、功能变得不再必需。机器第一次不用人类迁就，反而主动适配人类。旧范式之所以站不住脚，本质是底层技术换了赛道：当 “机器理解人” 成为可能，所有基于 “人理解机器” 搭建的产品逻辑，都要推倒重来。
三、新物种的两条进化路线：重构与过渡
现在的 AI 产品，正沿着两条截然不同的路线生长 —— 一条是底层重构的 “原生新物种”，一条是 Chatbot 改造的 “过渡形态”，但都指向同一个未来。
1. 底层重构：从 “土壤” 开始生长智能
最容易被忽略的，是那些数字世界的 “地基产品”—— 文档、表格、操作系统、浏览器。它们就像当年的文本编辑器和打印机，是承载 “说、写、展示” 的最原始入口，是数字世界的 “土壤”。为什么 Notion、飞书表格、Office 一加 AI 就爆发？因为它们足够通用、足够底层 —— 不管你写代码、记流程、做公式，最终都要落在这些 “土壤” 上。AI 在这里不是 “附加功能”，而是 “生长因子”，直接让地基拥有了智能：文档能自动总结、表格能主动分析数据、操作系统能预判你的需求。
很多人误以为 Chatbot 是新底层，但其实 Chatbot 只是 “说话界面”，解决的是 “怎么表达” 的问题。真正能承载结构、内容、流程、关系的，还是这些底层基座 —— 只有地基稳固，智能才能生根发芽。
2. Chatbot 改造：旧系统的 “软着陆”
对于有赞、小鹅通、ERP 这类十几年的老系统，重构是不可能的 —— 它们的功能层层叠加，逻辑盘根错节，连着收入、客户、服务体系，推翻重来风险太高。Chatbot 成了最现实的解决方案：它像给旧系统装了个 “加速键”，不用动原有功能，就能承接总结信息、查询库存、梳理流程等 “轻动作”。以前要点击七八步的操作，现在一句话就能搞定。
从用户角度看，这也是 “软着陆”—— 人类被按钮训练了四十年，突然拿走所有界面，谁都会懵。Chatbot 让用户先习惯 “让系统自己动起来”，慢慢适应 “不用点击，只用说话” 的交互方式。
但这只是过渡。Chatbot 不是终点，而是旧舞台到新舞台的 “托台”—— 等用户习惯了、底层结构整合好了，旧系统的按钮、流程、复杂操作，会一个个被拆掉。
四、未来产品：从 “工具” 到 “生命体” 的进化
AI 产品的终极形态，不是 “更智能的工具”，而是 “住在设备里的生命体”—— 它持续在线、能感知需求、会主动行动，甚至有自己的性格和边界。这个 “生命体” 的雏形已经出现：亚马逊的 AgentCore Memory 能记住你反复出现的需求，自动规划下一步；开源项目 Memora 在打造 “人类式记忆”，能唤起你前几天的想法；以色列的 Alta 能长期陪伴项目，跟着团队推进任务、记录状态、预测风险，像一个 “永远不下线的团队成员”。
它们的共同特点是：从 “被动响应” 变成 “主动陪伴”。以前的软件是 “死的”—— 你不点，它就不动；而生命体是 “活的”—— 它在那里呼吸，能感知你的情绪、预判你的需求，在你需要时主动出现。
五、产品经理的新工作：设计 “生命体”，而非 “工具”
AI 时代的产品经理，再也不用画原型、搭流程、堆功能了 —— 这些都能让 AI 来做。你的核心工作，是设计一个 “会动、会想、会陪你、会自己干活” 的 Agent，定义它的性格、本能、边界和行为方式。这需要彻底反转旧有的产品思维，从三个核心问题出发：
- 场景角色：它在这个场景里扮演什么？ 开车时，它是 “懂路的副驾”；工作时，它是 “靠谱的助手”；焦虑时，它是 “耐心的倾听者”—— 角色定了，产品方向就准了。
- 交互方式：怎么跟它建立关系？ 开车时用语音，规划时用文字，情绪低落时它靠语气感知 —— 交互不再是 “点击按钮”，而是 “建立关系”，适配不同场景下的人类状态。
- 核心能力：给它装什么样的 “大脑”？ 不是 “要不要加功能”，而是 “要不要意图理解能力”“要不要情绪感知模型”“要不要长期记忆”“要不要行为边界”—— 你在给生命体装大脑、神经系统和反射弧，代码交给 AI 即可。
六、未来入口：网页端先爆发，App 时代渐退
这场变革不会一蹴而就，但趋势已经明确：网页端会成为 AI 产品的第一个爆发点。像剪映、可灵、即梦、百度蒸汽机这样的平台，会越来越多 —— 它们背后的模型、流程编排不同，但核心都是 “无需复杂界面，直接响应意图”。用户不用下载 App，打开网页就能召唤 “生命体”，完成从信息查询到任务执行的全流程。
而手机 App 的入口价值会逐渐弱化 —— 当你不用点击图标、不用切换界面，一句话就能调动所有能力，App 的存在意义就消失了。未来的入口，不是某个图标，而是 “随时随地能召唤的智能陪伴”。
说到底，AI 不是在优化产品，而是在重构人与机器的关系。过去四十年，人类一直在学习 “如何跟机器沟通”；未来，机器会学习 “如何跟人相处”。产品经理的工作被反过来，本质上是这场关系反转的必然结果。