过去依托 “开发 - 测量 - 认知” 循环、以稳定技术为地基的产品开发模式，在如今 AI 地基频繁 “震动” 的环境下逐渐失效，像曾引发关注的 AI 硬件 Rabbit R1，就因核心依赖的模型被快速超越而陷入困境。面对这样的挑战，如何让产品在技术浪潮中保持竞争力？本文围绕 AI 时代产品架构的调整、产品经理技术预见性的培养，以及从 “功能导向” 到 “体验导向” 的设计思维转变，为应对 AI 快速迭代提供了切实可行的思路与方向。

最近你有没有经常感到一觉醒来，世界又又又又变了？

对于今天的AI创业者和产品经理来说，这已经不是一种突发的“黑天鹅”事件，而是常驻的“灰犀牛”。

可能你周一刚根据GPT-5设计好产品交互和工作流，周三谷歌就扔出了一个能力更强的模型，让你的设计看起来像个笑话。

到了周末，某个开源社区又发布了一个新模型，直接把你下个季度的迭代规划给“枪毙”了。

这不是夸张。DeepMind的CEO戴密斯·哈萨比斯在前不久的一次访谈里就坦言：AI的迭代快到“连公司内部都很难完全跟上”。

对于今天的AI创业者和产品经理来说，日常的画风基本是：Nano banana刚在全网刷屏，第二天Seedream 4.0又屠了榜。

传统的产品开发法则正在失效，而大多数人还没准备好……

你的地基，正在变成流沙

过去几十年，产品开发的圣经是埃里克·莱斯在《精益创业》里提出的“开发-测量-认知”（Build-Measure-Learn）循环。你构建一个最小可行产品（MVP），推向市场，收集用户反馈，然后快速迭代。

这个模型的核心假设是，你的技术地基是相对稳定的。

但在AI时代，这个地基正在变成一片流沙。你辛辛苦苦花三个月“Build”出来的产品，其核心依赖的AI模型，可能在你“Learn”到任何有意义的东西之前，就已经被淘汰了。

还记得2024年初刷爆全网的AI硬件Rabbit R1吗？它设计精巧，理念先进，希望成为你的“口袋AI伙伴”。但它的核心功能——一个“大型动作模型”（LAM）来操作App——是建立在当时的大语言模型能力之上的。

然而，就在它发售后不久，OpenAI和谷歌相继发布了具备原生多模态和操作系统集成能力的模型。一夜之间，你的手机App就能比这个专门的硬件盒子做得更好。

Rabbit R1的困境，就是所有AI创业者的噩梦：你精心建造的城堡，因为地下的板块漂移而瞬间崩塌。

当你的产品地基每两周就要经历一次地震时，你该怎么盖房子？

给你的产品装一个“乐高”心脏：可插拔引擎

那么，该怎么办？

关键是产品架构必须支持“引擎”的可插拔。

这是什么意思？

想象一下你的产品是一辆汽车。车身、轮胎、内饰、方向盘是你精心打磨的用户体验和业务逻辑。而AI模型，就是这辆车的引擎。

在过去，引擎一旦装上，基本就跟这辆车锁死了。

但现在，引擎技术每隔几周就有一次代际飞跃。你还把引擎和车身焊死在一起吗？

当然不！

你要做的，是设计一个标准化的接口，让你可以随时把那台老旧的V6引擎拔下来，换上最新的核聚变动力引擎，而不需要重新设计整辆车。

这就是“可插拔引擎”（Pluggable Engine）的思维。

AI搜索领域的明星公司Perplexity AI就是这么干的。

他们的CEO阿拉温德·斯里尼瓦斯（Aravind Srinivas）曾公开表示，他们会混合使用市面上最好的模型，包括GPT系列、Claude系列，以及他们自研的模型。

他们构建的不是一个依赖特定模型的“答案生成器”，而是一个强大的“信息处理与对话框架”。

今天用GPT-4o效果最好，他们就插上GPT-4o；明天Claude 4发布了，在某些任务上更强，他们就无缝切换过去。

他们的核心竞争力，不在于拥有哪款引擎，而在于那个能驾驭所有引擎的“汽车底盘”和“驾驶系统”。

从产品经理到“半个先知”

有了可插拔的架构，只是解决了“怎么做”的问题。但更难的是“做什么”——这要求产品设计者拥有一种全新的能力：技术预见性。

领英创始人里德·霍夫曼提出过一个“永远的Beta版”（Permanent Beta）的概念，鼓励个体要不断学习和适应。

今天的AI产品经理，不仅要接受自己产品的“永久Beta”，更要成为一个“半个先知”。

你不能再仅仅基于模型今天的能力去设计产品。你必须深刻洞察技术趋势，准确预见一年后技术将达到的水准，并以此为基础进行设计。

这听起来很玄，但其实有方法可循。

历史上，每一次技术浪潮都遵循着类似的规律。

当智能手机摄像头像素还很低的时候，柯达的高管可能觉得那只是个玩具。但凯文·斯特罗姆却预见到了“相机将成为每个人的标配”，并在此基础上设计了后来成为Instagram的Burbn。他赌的不是当时的技术，而是技术发展的确定性趋势。

对于今天的AI产品经理来说，这种预见性意味着：

• 当模型还只能理解2个模态时，你就要开始思考当它能理解4个模态时，你的产品会是什么样。
• 当模型还只能调用简单的API时，你就要开始构想一个能让AI自主完成复杂工作流的交互框架。
• 当模型还会犯一些低级错误时，你就要开始构建能容错、能引导、能与不完美的AI共舞的产品体验。

过去我们问用户“你需要什么？”，现在我们必须同时问AI“你能带来什么？”

设计未来的体验，而不是今天的功能

那么，一个具备“技术预见性”的PM，拿着“可插拔引擎”的架构，具体该怎么设计产品呢？

答案是：聚焦于设计一个足够抽象和有远见的“用户体验目标”，而不是一系列焊死在当前技术上的“功能点”。

举个例子。假设你在做一款文档处理产品。

• 旧思路（功能导向）：基于今天的模型能力，我们设计一个“上传PDF，一键总结”的功能。UI上就是一个按钮。
• 新思路（体验导向）：我们要为用户打造一个“智能研究助理”的体验。这个“助理”的核心任务是帮助用户“深度理解和利用文档”。

看到区别了吗？

“一键总结”是一个具体功能，它会随着模型能力的提升而迅速变得平庸。当所有模型都能总结时，你的功能就毫无壁垒。

但“智能研究助理”是一个体验目标。

今天，这个助理的能力可能只是“总结”。但你的产品架构和交互设计，从第一天起就为未来做好了准备。

当明天的模型（那个新的“引擎”）能够根据文档内容进行深度问答、寻找论据、生成反驳观点、甚至跨文档进行交叉分析时，你不需要重新设计产品。你只需要把新引擎“插”进去，你的“助理”就自动学会了新技能。你的用户体验也随之无缝升级。

这就是哈佛商学院教授克莱顿·克里斯坦森在《创新者的窘境》中思想的延伸：不要被延续性创新束缚，要为破坏性创新预留空间。

你的产品，本身就应该是一个为未来的破坏性创新搭建好的舞台。

未来的赢家，不一定是拥有最强AI模型的公司，但一定是那些能以最快速度、最低成本驾驭这股力量，并将其转化为稳定、卓越用户体验的公司。