惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
H
Help Net Security
云风的 BLOG
云风的 BLOG
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
博客园_首页
D
Docker
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
GbyAI
GbyAI
博客园 - Franky
B
Blog RSS Feed
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
L
LangChain Blog
量子位
V
Visual Studio Blog
Y
Y Combinator Blog
小众软件
小众软件
N
Netflix TechBlog - Medium
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
雷峰网
雷峰网

人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理,
AI带来巨大生产力,却没带来与之匹配的需求
东大鸟AI产品 · 2026-03-16 · via 人人都是产品经理

AI技术的爆发式发展正在重塑产品创造逻辑,将开发周期从数月压缩至几天。然而这场供给侧狂欢背后,隐藏着需求端停滞的隐忧——AI仍在扮演更高效的执行者角色,而非创造新需求的引擎。本文深度剖析AI发展中的供需失衡现象,并揭示历史上电力与互联网革命带来的启示:真正的颠覆性机会,往往诞生于那些最初被视为骗局的创新之中。

一、“AI+”的涌现潮

我们正在经历一场前所未有的创造能力大爆发。

当AI技术能够将“想法”到“落地”之间的路径压缩到几乎为零,其带来的必然结果是:市场上涌现出海量的AI+产品与服务。

过去需要数月甚至数年的开发周期,如今借助大模型和工具链可能只需几天或几周即可完成初步落地。

市场上因此涌现出大量“AI+”产品与服务:AI写作助手、图像/视频生成工具、智能客服、自动化营销方案、个性化教育平台……

这种涌现不是线性的增长,而是指数级的爆炸——任何可以被数字化、流程化的任务,都在被快速重做一遍。

创造的门槛从未如此之低,以至于“做一款产品”正在从专业技能退化为大众行为。

我们看到的,是一场供给侧的狂欢。

二、AI只是在替代

然而,这场狂欢的另一面是:AI暂时没有创造出同样巨量的新需求。

AI在大多数应用中扮演的仍是“更快的执行者”角色:写报告更快了、生成代码更快了、设计素材更快了、数据清洗更快了。

但这些任务的本质并未发生根本改变——它们仍是过去商业和社会运转中已存在的环节。市场目前最青睐的仍然是“AI替代XX”的叙事:替代文案撰写、替代初级编程、替代基础客服、替代简单数据分析等。

资本与企业追逐的往往是短期可见的成本压缩和效率指标提升,而非冒险开拓未知领域。

市场正在用真金白银奖励这种行为:企业因裁员而股价大涨,老板因用AI替代人工而利润暴增。资本市场对“降本增效”的故事趋之若鹜。

这说明当前商业逻辑的核心仍然是“用更少的成本做存量的事”。

AI像一把锋利的刀,把旧世界的流程切得更薄、更快,但刀本身并没有告诉我们,切完之后要做什么新东西。

供给端跑成了博尔特,需求端却还在原地踏步——人的时间、注意力、消费能力,都没有因为AI的到来而同步扩张。

三、未来在于新市场

这与历史上几次通用技术革命的早期阶段高度相似。

电力发明后,最初只是让工厂的机器运转得更稳定、更廉价,但真正改变世界的是随后出现的流水线生产、全新家电品类、夜间经济和城市化进程;

互联网出现后,前期主要用来加速信息传递和既有商务电子化(如email代替传真、电商代替邮购目录),但真正催生万亿级市场的却是社交网络、移动支付、短视频、共享经济等此前几乎不存在的需求形态。

AI目前仍处于“把旧东西做得更快”的阶段,类似电力和互联网的“J曲线”左段:大量投入用于学习、适配、调试和流程重构,宏观层面的生产率跃升尚未充分显现,而新增需求的爆发还需要时间酝酿。

四、新需求是什么?

如果顺着这个逻辑往下走,结论会有些反直觉:真正的未来,不在那些“用AI降本增效的企业”手中。

因为降本增效是在旧地图上跑得更快,而新市场需要的是新地图。

没有人能确切预知AI最终会大规模催生人类什么样的全新需求,就像1995年没人会想到人类会在刷短视频上一天花几个小时。

现在那些看起来像骗子的公司——做着看不懂的场景、推着没需求的产品、讲着不着边际的故事,恰恰可能藏着下一轮增长的种子。

就像互联网早期,电商被当成骗局,社交网络被当成玩具,共享经济被当成不可能。新物种在诞生那一刻,一定长得像骗局,因为它无法用旧逻辑证明自己。

决定未来格局的,很可能不是谁先把成本降到最低,而是谁先敏锐捕捉到那些因AI才成为可能的、此前人类从未有能力或动机去满足的渴望。

本文由 @东大鸟AI产品 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议