🎯 核心结论

AI 时代的开发本质是“在流沙上盖楼”，其底座能力每两个月就会发生质变。 传统的确定性产品逻辑（固定输入 = 固定输出）已失效，取而代之的是“模糊输入、概率输出、持续评估”的新范式。胜负手不再是写代码的效率，而是定义什么才是“好结果”（编写 Evals）的能力，以及在垂直领域深耕非公开数据的能力。

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🏛️ 核心分析（金字塔原理）

1. 认知重构：接受“底座液化”的常态

• 深度剖析：传统软件基于固定的数据库和逻辑，性能提升以年为单位；而 AI 产品基于快速演进的模型，能力提升以月为单位。正如 Kevin 所言：“你今天使用的 AI 是你余生中能用到的最差的模型。”这种快速演进要求开发者具备极强的“前瞻性容错力”。
• 实战案例：OpenAI 告诉开发者，如果你的产品目前刚好在模型能力的边缘（勉强能跑通），请继续坚持。因为两个月后，模型能力的下一次跳跃会让原本平庸的产品瞬间“唱起歌来（Sing）”。

2. 核心战术：Eval（评估）是 AI 产品经理的灵魂

• 深度剖析：由于大模型是概率性的（Fuzzy output），传统的单元测试无法覆盖。PM 的核心工作从“写 PRD”转变为“写 Eval”。只有能精准定义什么是 60 分、什么是 95 分、什么是 99 分的输出，才能驱动模型的微调（Fine-tuning）和迭代。
• 实战案例：在开发 Deep Research 时，团队并非先写代码，而是先定义“英雄案例（Hero Use Cases）”：给定一个复杂课题，完美的研报长什么样？通过持续爬坡这些评估指标，产品才具备了将“一周的工作缩短至 30 分钟”的能力。

3. 竞争壁垒：垂直数据与行业 Know-how 是最终护城河

• 深度剖析：OpenAI 这类平台型公司无法穷尽所有垂直行业。随着通用能力的普及，真正的护城河存在于那些大模型训练集触达不到的地方——公司内部数据、特定行业的业务逻辑和复杂的离线流程。
• 实战案例：Kevin 强调 OpenAI 拥有 300 万 API 开发者。OpenAI 负责提供最强的大脑，而开发者应利用行业特有数据进行微调，解决特定垂直领域（如电商供应链管理、医疗法律咨询）的复杂问题。

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🧠 芒格格栅：思维模型拆解

• [反向思维 (Inversion)]：Kevin 在评估项目时，会问：“如果模型能力在三个月内翻倍，我们现在的方案会变得多余吗？”通过反向思考未来必将发生的进步，来决定现在的资源投入。
• [激励机制 (Incentives)]：在推出 ImageGen（图像生成）前，OpenAI 内部建立了一个内部画廊。当员工看到同事生成的图像并产生社交互动时，这种内部的“正向反馈回路”验证了产品的病毒式潜力。
• [鲁棒性模型 (Robustness)]：在 Libra 项目（Facebook 的加密货币项目）的失败中，Kevin 学到了技术可行性（Robust tech）不代表商业可行性。在复杂系统中，政策和监管是比技术更底层的限制因素。

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⚡ AI 时代的赋能与重塑

• 前沿应用：Deep Research（深度研究）。这不仅是一个搜索工具，而是一个具备“自省能力”的智能体。它在发现知识盲点时会自我修正，重新检索。
• 商务/电商实战建议：
  1. 市场调研自动化：利用 Deep Research 进行竞争对手情报收集和细分市场趋势分析，将原本需要分析师工作数周的报告缩减到分钟级。
  2. 视觉陈列方案优化：利用 ImageGen 的指令遵循能力（如：把 A 放在 B 的左边，呈现 Ghibli 风格），电商卖家可以零成本生成极高质量的广告图或产品场景渲染。
  3. 客服质量量化：停止使用简单的关键词匹配，为你的客服机器人编写专用的“语义 Evals”，通过模型评估模型，确保服务质量。
• 观念打破 (Old vs New)：
  • 旧观念：追求功能的“完美交付”，上线即稳定。
  • 新现实：追求功能的“动态演进”，上线只是模型能力的起点。PM 必须从“流程设计师”转变为“质量评估师”。

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💡 行动建议 (Steve Jobs 风格)

1. 马上开始编写你的 Evals。别只顾着对话，把你业务中最核心的 20 个问题列出来，给它们的答案打分，这是你唯一的资产。
2. 向“边缘能力”靠拢。不要做那些平庸、确定的功能，去做那些现在模型做起来还很吃力的事情，因为三个月后，那就是你的爆发点。
3. 拥抱“长考”产品。接受那些需要 30 分钟才有结果的 AI 产品，因为它们正在解决的是需要人类耗时一周的深度问题。

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