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你规划的未来,可能活不到明天

Anthropic产品负责人Cat Wu的访谈最近在圈内引发了不少的关注,很多人兴奋于Claude“一天出一个功能”的速度神话,也有人焦虑于“很多产品经理还在用旧思维找工作”的警示。但如果你只看到这些,就错过了真正值得追问的东西。

为什么过去做产品可以规划6到12个月,现在却不能了?表面原因是AI迭代太快,但更深层的原因是技术的不确定性从“可预测”变成了“不可预测”。以前尽管技术也在飞速发展,但你能很清楚地知道下个季度的技术能力大概率不会比现在强太多,而现在你不知道下个月AI又会突然涌现出什么能力。

在这种不确定性下,传统的“计划-执行-检查”模式失效了。你无法提前计划一个半年后上线、依赖某个尚未被验证的AI能力的功能,因为你不知道那个能力到时候是否真的存在,或者是否已经被模型内化了。所以Cat说的“缩短从想法到用户手上的时间”本质不是追求速度,反而是降低风险。每次产品新版本发布都可以视为一次检验假设的实验,实验周期越短你就能越快知道假设对不对然后调整方向,这或许就是在技术基础本身不稳定的情况下唯一可行的认知方式。

再看来“产品经理角色融合”这件事,Cat提到Anthropic的工程师可以独立完成从用户反馈到发布的全流程,几乎不需要产品经理。这听起来像是PM要被淘汰了,但她又补充到PM的价值在于“产品品味”和“决定写什么”。

如果我们从认知分工的角度看,这个问题就很清楚了。在技术能力相对稳定的时代更需要的是“深度规划能力”,在技术能力快速变化的时代更需要的是“快速决策能力”。前者是关于如何在已知地图上找到最优路径,后者是关于如何在未知地形中识别方向。PM的角色并没有消失,只是从“绘制详细地图”变成了“在迷雾中点亮灯塔”。工程师们擅长把想法变成代码,但面对几百个想法,谁来决定哪个值得点亮?这就是PM的新位置。

但这里有一个陷阱,Cat所说的“品味”很容易变成一个黑箱概念,无法定义,无法衡量,只能“感觉”。如果一家公司的选拔标准是“有眼光”,那很可能是他们没有找到可复制的决策框架。真正的降维打击在于能建立一套更底层的决策原则,让整个团队可以规模化地做出正确的判断。

Anthropic之所以能快,是因为他们的“使命”充当了决策的过滤器。当Cat说团队愿意牺牲自己的KPI来服务公司整体目标时,她实际上在说他们有一个比个人绩效更高的效用函数,即“安全的AGI”。当所有决策都能对齐到这个函数,冲突就减少了。

再来看泄漏和封堵事件,前阵子Claude Code的源代码泄漏事故被定性为“流程失败”,涉事员工并没有被开除。这体现了一种成熟的组织观:错误是系统问题的信号,不是惩罚个人的理由。但另一方面,Claude的API不再支持OpenClaw的决定,虽然有着容量管理的经济逻辑,却暴露了一个更结构性的矛盾。

Anthropic靠着开源社区的支持起步,但当他们的商业利益与开源生态冲突时,他们会优先保障自己的产品,这将是所有基础设施型公司的宿命。开源是你的研发杠杆,但当你需要规模化收入时,杠杆则不可避免地会被收回。未来真正值得观察的是,Anthropic能否像Android那样,在控制核心的同时维持一个繁荣的生态,还是会重蹈苹果封闭生态的覆辙。

最后回到关于AI是否会取代产品经理的问题,Cat给出的答案是“产品品味”是护城河,说的没错,但不够本质。我认为未来真正的护城河是谁在定义“什么值得做”的元规则,当模型能力趋同时,算法工程师做的大部分工作是调参和工程优化。当产品功能趋同时,PM做的大部分工作是决定需求优先级。但如果你能定义整个游戏的规则,你就站在了更高的维度。

虽然Cat没有明说,但她描述的其实是一种“战略聚焦”的能力。在机会无限的AI时代,拒绝机会比抓住机会要更难。Anthropic没有做社交、没有做资讯Feed、没有做智能硬件,不是因为他们做不了,更多的考量因素是不符合使命。这种克制才是他们速度的真正来源,因为少做选择,所以做的每一个选择都能投入更多资源。

所以AI时代产品经理到底该干什么?答案不是写PRD,不是画原型,更不是做评估。他要在喧嚣的浪潮中替团队挡住90%的噪声,然后极度清醒地聚焦那10%值得做的事,最后为那10%搭建一条从想法到用户的无摩擦通道。
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