在AI创业浪潮中，产品经理的角正在被重新定义。当技术幻觉与真实用户需求不断碰撞崇左泡沫板专用胶厂，个资产品人用年时间验证了关键认知：AI产品的核心不是搬运模型能力，而是构建价值容器。从重构团队定位到定义数字主题世界，这篇文章揭示了AI产品经理如何在前沿技术与商业现实之间架起桥梁。

如果要我用句话总结过去这年，我会说：

我做的不是把技术变成，而是在反复区分两件事：什么是真实的用户需求，什么是技术给人制造的幻觉。

这句话几乎概括了我这年重要的工作：重建产品团队的位置，和法团队协作与博弈，动实验向从概念走向落地，定义产品的阶段路径，也次次在现实里验证，什么是现在能成立的产品，什么只是个迷人的 demo。

这年里，我既动过产品团队从模型组里立出来，也做过需求机制、产品规划、跨团队 PMO；既认真相信过世界模型、数字人、多模态沉浸、创作者共创平台这些向，也亲手验证过它们为什么在当时跑不通，或者至少，没有想象中那么容易跑通。

如果说这年大的收获是什么，不是我做了多少，而是我越来越确认：

在 AI 创业公司里，产品负责人重要的工作，不是追着模型能力跑，而是持续判断：什么东西现在只是技术幻觉，什么东西才真正能沉淀成产品。

、我为什么会进入 AI 创业公司

我在社交和内容赛道做了 6 年产品。

2018 年是互联网很好的年份，某种程度上，也像是我的“出道即”。后来的几年，我越来越强烈地感受到种边界感：流量红利在消退，创新越来越像存量竞争，很多时候大不是在创造新需求，而是在成熟格局里反复争夺同批用户。

从上公司离职之后，我也做过些小创业尝试。那段经历大的价值，不是让我证明某个向定能成，而是让我清楚地确认了自己的优势和边界。

我慢慢知道，自己真正擅长的不是融资，也不是自扛起整套复杂组织管理。我有热情、也有能力的地，还是产品价值定义这件事：个东西为什么值得做，它到底解决了谁的什么问题，它的终局长什么样，今天又该从哪里开始。

所以后，我还是回到了团队作战，并且进入了 AI 创业公司。

入场前，我对这个向做过几个基本判断，后来也不断拿现实去校验它们。

，AI 内容不是率工具的升版，而是种新的内容消费形态。它改变的不是单纯的生产速度，而是用户和内容之间的关系：从被动接收，变成主动参与、身份投射和关系生成。

二，这个赛道还很早期，很多能力边界都比看起来模糊。你会看到各种很感的向：陪伴、角、剧情、世界模拟、多模态互动，但“能做出来”和“能成立”，中间隔着非常长的段路。

三，这也是我后来修正多的点：我原本以为，AI 会很快让“全民创作”成为可能，创作者生态会自然繁荣。但年下来，我越来越清楚地意识到，AI 降低的是执行门槛，不是审美门槛，不是分发和赚钱门槛。

带着这些判断，我进入了公司。然后很快发现，现实比想象复杂得多。

二、很多 AI 创业公司里，产品容易变成“模型能力的搬运工”

我刚入职的时候，产品团队是挂在模型组下面的，而且并不被重视。

这个结构在早期 AI 公司里其实很常见。因为模型能力耀眼，也容易形成团队的话语权。法同学每天都会产生大量新想法：这个能力能不能接，那个角能不能跑，这个交互能不能试，那个向是不是可以快速上线验证。

团队看起来非常忙，很多，节奏很快。

但问题在于，忙不等于有，多也不等于产品成立。

如果个团队只有能力迭代，没有用户洞察；只有堆叠，没有价值定义；只有“先做了再说”，没有对需求价值、用户痛点和市场位置的判断，后就会很容易陷入种熟悉又危险的状态：做了很多事，却很难回答：

我们到底解决了什么问题？为什么用户要来？为什么用户会留下？我们做的这些，到底带来了什么正向收益？

而产品在这种结构下，容易被压缩成种尴尬角：不是价值定义者，而是翻译器；不是产品负责人，而是把挪到纸面上的工具人。

我很快意识到，这件事本身就是不理的。

因为法擅长回答的是“能不能做”，而产品须回答的是“为什么做”“给谁做”“做到什么程度才值得做”。

尤其在 AI 创业公司里，这个角不能缺位。因为模型本身就是不稳定的，能力边界也是模糊的。很多东西刚出来的时候，看起来什么都能做，实际上什么都做不。这个时候如果没有个角持续把技术能力往用户价值上收拢，整个团队就会陷入种“看起来很前沿，其实很发散”的状态。

所以我进入公司之后，做的件真正重要的事，不是立刻上多少，而是用行动证明：

产品团队须立出来，须重新拥有价值判断权。

这件事并不容易。

创业公司节奏非常快，很多人没有耐心听你慢慢讲法论，大愿意相信“先做了再说”。很多时候，你能不能拿到话语权，不靠你讲得多有道理，而靠你能不能先把事情做出来、扛起来、落下去。

所以那段时间，我几乎是把自己变成行动人：定计划、补机制、盯执行、跨团队协调、进关键节点。加班熬夜当然很多，但重要的是，我须先用结果建立信用，再谈组织角的重建。

回头看，那段经历让我越来越确认件事：

产品团队存在的意义，不是把技术翻译成，而是把能力组织成用户价值。

三、我这年真正做的，是把“想法驱动”拉回“价值驱动”

产品团队逐步立出来之后，我做的事情看上去很杂：需求落地、产品规划、项目管理、协调产研和法、动数字人等技术在应用中的落地。

但如果把这些事抽象下，本质上其实只是在做同件事：

把原本由想法驱动的迭代，拉回到由价值驱动的迭代。

1. 先把产品价值锚点定清楚，再谈需求

我刚进来的时候，团队缺乏系统规划。很多被提出来、被做出来，然后又发现和整体产品框架不匹配，后删改甚至翻。表面上看是执行问题，底层其实是没有统的产品价值锚点，也没有清晰的优先机制。

所以我做的步，不是去收多需求，而是先反过来问：

这个产品当前的核心价值是什么？用户为什么要用它？我们这个阶段真正要成立的体验是什么？崇左泡沫板专用胶厂

只有这个问题先被定义清楚，需求才有机会被真正排序。否则团队会直处在种频试错的幻觉里：仿佛自己很灵活、很敏捷，但实际上只是在不断生产和消耗内部不确定。

2. PMO 不是辅助能力，而是 AI 产品负责人的核心能力

我后来越来越觉得，在 AI 创业公司里，PMO 不是辅助能力，而是产品负责人的核心能力之。

因为你面对的不是条标准流水线，而是三类人同时在动：法在迭代能力，研发在搭系统，产品在定义场景和体验。任何边跑快了、跑偏了，后都不可能形成个真正可交付的产品。

尤其像数字人、角互动、多模态表达这些东西，看起来只是个“点”，但真正落地时，涉及模型调用、表现形式、前端交互、内容约束、能体验、评估标准等整套系统。你不把这些线穿起来，技术再新，也只是 demo；再酷，也只是概念。

3. 产品负责人还要管理技术团队的预期

这年难的沟通，很多时候不是向老板要资源，而是向法团队解释，为什么我们要在某些前沿向上踩刹车。

因为很多技术同学真正想做的是大的东西：接近 AGI，接近世界模拟，接近范式创新。相比之下，个 AI 辅助的内容消费产品，听起来甚至有点“世俗”。

但产品负责人须面对另种现实：如果今天没有个能成立的产品容器，没有个可验证的用户价值，没有个小商业闭环，那么再宏大的技术理想，后也很难持续。

我后来越来越觉得，好的产品负责人，不只是管理用户预期，也要管理技术团队的预期：既不能让团队失去长期愿景，也不能让组织直沉迷于“技术上很感、商业上却不成立”的向。

4. 真正难的不是想清楚终局，而是找到当前阶段能成立的小单元

AI 创业公司大的诱惑，就是能力太多、想象太大。今天看到个新模型，觉得能做；明天看到个新玩法，也觉得能做。可真正重要的不是“哪些东西能做”，而是“哪些能力组起来，能形成个成立的产品向”。

奥力斯    pvc管道管件胶批发    联系人：王经理    手机：15226765735（微信同号）    地址：河北省任丘市北辛庄乡南代河工业区

也是在这个过程中，我越来越清楚地看到，我们做的并不是个简单的 AI 工具，也不是个标准意义上的聊天产品。

我们真正碰到的，是个有意思、也难的问题：

AI 有没有可能重做内容消费这件事。

四、我们产品真正的，不是聊天，而是身份、关系和剧情

如果只从表面形态看，我们做的产品很容易被归类成“AI 陪伴”“虚拟男友/女友”“角聊天”。用户面对的是虚拟角，会互动、会表达情绪、会形成某种关系感。

但如果从层的产品结构来看，我越来越不愿意把它简单理解成“陪聊”。

因为用户真正消费的，根本不只是聊天本身。

他们在消费的是新的身份投射、关系想象、剧情进、情绪刺激，以及进入另个世界的可能。

这也是为什么，我后来会越来越坚定地认为：

这类产品先是内容产品，其次才是 AI 产品。

从底层的需求看，这些内容产品之所以能长期占据用户注意力，通常都在满足三件相似的事：

，提供个新的世界观。用户进入个有规则、有秩序、又不同于现实的世界，并逐渐掌握它的运行逻辑。论是游戏还是小说，这种“进入另个规则系统”的体验，本身就具有很强的吸引力。

二，提供个新的身份。现实世界里，身份大多是单线展开的，很多事情没有重来的机会。但在内容里，用户可以成为主角、成为被偏的人、成为现实里法成为的那个自己。

三，提供条相对清晰的体验路径。现实人生是混沌的，但好的内容产品往往不是。游戏里有升路径，小说里有发展弧线，用户会因为路径的存在获得稳定的代入感和情绪回报。

从这个角度看，AI 角互动类产品有意思的地，不是它会聊天，而是它次把这些东西并到了个轻的容器里：比小说可参与，比游戏轻量，比短有关系感。

这也是为什么，我越来越确定：它争夺的不是“聊天时长”，而是用户注意力里密度的那部分。

但这个判断本身有个很大的内在张力：如果这先是内容产品，那么内容质量、内容供给、内容分发的逻辑就须被认真对待，而不能全部寄希望于模型能力自然进步来解决。也正因为如此，后来我在创作者生态和内容评估上花了很多精力，也踩了很多坑。

五、我真正想做的终局，不是开放沙盒，而是数字主题世界

做得越久，我越确认自己真正被吸引的，不是某个单点，而是这个向终可能长成的样子。

游戏和小说之所以强大，从来不只是因为它们能时间，而是因为它们给了人种稀缺的能力：

在别的世界里，重新成为另个自己。

游戏给人的，往往是新的世界观、清晰的规则、可选择的新身份，以及明确的成长路径和目标。小说等内容载体给人的，也是类似的东西：新的背景、新的人物关系、新的身份投射、新的发展轨迹。

但这两类产品都有明显缺陷：生产端受限，路径仍然度确定，而且缺乏真正意义上的个体化共生感。

所以我很早就有个终局判断：长期看，我真正想做的，不是个强的角聊天产品，也不只是个大的互动内容平台，而是个“数字平行世界”。

但这年之后，我也修正了自己对“平行世界”的表达。

我想要的，并不是个放任 AI 自由演的开放沙盒。那样的世界未真的有趣，保温护角专用胶反而很可能平庸、混乱、没有戏剧张力。开放、没有演的世界，对大多数用户来说，很可能是负担，而不是体验升。

我真正想做的，像是座座由人类定义主题、规则和戏剧张力，AI 负责角驱动、互动承接和分支延展的“数字主题世界”。

具体来说，这和现有游戏的差异在于：游戏的规则是封闭的、预设的、相对公平竞争向的；而数字主题世界的规则是可配置的、叙事向的，每个用户可以拥有不同的身份入口、关系起点和剧情走向。它比“赢”接近“活进去”。

也是在这个过程中，我越来越意识到，如果我们做的只是个通用内容容器，那么巨头旦带着强的流量、版权、力和分发能力进场，创业公司其实很难正面竞争。

所以终局想清楚之后崇左泡沫板专用胶厂，另个须想清楚的问题就是：我们的壁垒到底沉淀在哪里。

它不太可能来自“我们也能做个平台”这件事本身，而可能来自几个窄但的地：

对情绪密度内容的产品理解；对优质创作者供给的重运营能力；角致、长线关系、内容评估这类难被快速复制的底层能力。

创业公司很难和巨头拼广度，只能在某个足够垂直、足够密度、足够难服务好的场景里，建立窄但的壁垒。

六、终局要看得远，但路径须分阶段走

当然，我也非常清楚地知道，这个终局今天还远没有实现。

规则引擎怎么搭，世界如何持久运转，多角关系如何长期自洽，社会和经济规律如何承接，承载形式到底是什么样的，这些核心问题今天都还没有被真正解决。

所以我后来越来越清楚地意识到：

当前 AI 的智能度还不够，远期目标依赖的核心要素也还没有明晰。要先做短期，同时并行看长期。

如果把这条路径拆开，我现在会把它理解成三步。

步：内容消费成立

先让用户作为“故事主角”进入个由 AI 驱动、但仍有内容骨架支撑的沉浸式叙事世界。这个阶段的，不是创造限自由，而是降低进入门槛，强化角代入感、情绪感知和剧情连贯。

二步：创作者供给增强

这年之后，我修正了自己对“共创”的理解。AI 降低的是执行门槛，但不会自动降低审美门槛、创意门槛，不会自动解决分发和赚钱问题。所以现实的形态，不是每个用户都开始创作，而是让业创作者、工作室和少量质量重度用户，借助 AI 地构建角、分支和世界设定。

三步：主题化的数字世界

当内容、关系、规则和交互都能稳定地承接之后，用户拥有的将不只是个角，而是套完整的新身份系统；AI 提供的也不只是陪伴，而是世界运行、身份塑造和关系生成的部分。但这个世界不是开放的自演宇宙，而像是座座由人类策划、AI 驱动的主题乐园。

终局可以很大，但每步都须有自己的成立条件。好的产品战略不是拍脑袋想出个很大的词，而是知道今天该在哪层停，为什么停，以及为了下层，现在要提前准备什么。

七、所以我们步没有直接去做“纯陪聊”，而是先做 AI 内容消费

这也是为什么，虽然外界可能会把这类产品简单理解成“陪聊”，或者把它往某些互动叙事产品、某些角消费产品上类比，但我们当时实际上没有走其中任何条单路线。

我们像是在同时探索三层：

底层，是世界模型和社会运行规律的底座。中间层，是数字人和多模态沉浸式表达。上层，是内容消费和创作者共创平台。

但在当时的能力条件下，我越来越明确地判断：

步真正成立的，仍然是 AI 内容消费。

原因很简单。

大多数用户倾向于消费，而不是创作。单纯陪聊支撑不起个足够强的产品容器。当时的大模型在角扮演和叙事连贯上有明显缺陷，常常 OOC、角崩坏、剧情跑偏。而优质内容供给，仍然牢牢掌握在人的手里。

所以我们后来做了 AI 辅助写作软件和创作者工具平台，希望把优质创作者和优质作品聚集起来，让短篇小说、角设定、世界观故事不再只是静态阅读物，而是变成种新的消费式。

消费者既可以痛消费内容，也可以在已有作品基础上和 AI 互动、和角共创。简而言之，我们是在给 AI 创造条由人工铺好的路：你可以走路，也可以坐飞机，用户自己选择进入故事的式；但消费主体，依旧是人的创意为主。

而且回头看，步先做内容消费，对我们来说也不只是个产品路径选择。

它还有另层意义：只有当用户真的在情绪密度的角和剧情里停留下来，我们才有机会沉淀出真实而稀缺的交互数据。用户在哪些地愿意继续投入，在哪些地因为角崩坏而退出，哪些情节会触发停留，哪些表达会破坏沉浸感，这些都不是靠内部空想能想出来的。

这些数据未会立刻变成模型壁垒，但它们会逐渐变成评估集、偏好集，以及后续优化角致、剧情连贯和交互质量的重要素材。对创业公司来说，巨头可以买到贵的力，却很难直接买到这些在真实情感交互中点点长出来的垂类数据资产。

八、我亲手验证过的五个漏斗

这年里，有几个向在现实里撞了墙。复盘这些失败时，我越来越注意区分两件事：哪些是当时信息不足致的判断失误，哪些是理过程本身的问题。

1. 长线关系和记忆

我们后来越来越清楚地意识到，长线体验难的，不是模型能不能在当下说出句像样的话，而是跨越很长时间之后，它还能不能记住这个角和用户之间真正重要的东西。

事实信息也许还能被检索出来，但情绪脉络、关系变化、那些决定沉浸感的细微信号，恰恰容易漂移。两个错位回答，就足以让“平行世界”瞬间出戏。

我开始以为，多存点记忆就能解决长线关系问题。后来才发现，这是把工程问题和体验问题混淆了。记忆的技术存储和情感关系的可信持续，是两个不同层次的问题。

2. 世界模型

我们参考过类似小镇实验的思路，希望通过 agent 机制和社会规律模拟，去做自己的底座模型。但结果是，小区域里成立的规律，旦放大，就不再生。

后来我慢慢明白，社会不是“多 agent 的小镇”，而是个结构质已经变化了的系统。微观规则不会长出宏观秩序。我们当时做出来的像是群“会行动的居民”，而不是个“能稳定运行的世界”。

我们缺的不是聪明的角，而是强的“世界宪法”：资源怎么生成和流动，经济怎么循环，冲突怎么约束，状态怎么长期记账。

3. 多模态沉浸

我们希望通过 AI 生成的图片和驱动的人物动作，把用户直接地带进故事里。技术上做出来过些很让人兴奋的瞬间，但真正的问题是延时和稳定。

内容产品特别依赖情绪节奏，用户旦在关键节点“等”，沉浸感就会断掉。图像又存在“抽卡现象”——同样的设定，有时候生成得很好，有时候又会跑偏。

我后来才真正意识到：

沉浸感不是文字、图片、动作几种能力简单叠加的结果，而是质量、速度、成本和稳定共同达标之后，才能被交付出来的体验。

4. 创作者生态

我们也做了创作者工具平台，希望和创作者共创优质作品、共享收益。

这件事的初心很明确：既然优质内容供给仍然在人手里，那平台就应该帮助创作者提率、放大作品价值，并让创作者分享收益，而不是幻想 AI 会自动替代创作端。

但真正做进去后，问题也很现实。创作者生态不会因为你做了个工具平台就自然转起来。创作者留下来，需要好的创作率、可预期的流量反馈、明确的收入回报。

我后来才承认：AI 降低的是执行门槛，不是审美门槛，不是分发和赚钱门槛。我们初把“工具能力提升”误判成了“生态启动的充分条件”。

5. 单位经济模型

这类产品残酷的地之，是成本结构。

只要产品往长时对话、流式输出、角记忆、图片生成、动作驱动、多模态联动这些向走，成本就会迅速变重。你每多个重度用户，并不是只多个 DAU，而是在多条持续理成本的链路。

但后来我越来越意识到，这个问题如果只从“力成本不”去看，其实还不够。层的问题是：很多团队默认“真实的世界模拟”定等于“的用户价值”，但这件事未成立。

用户真正想要的，往往不是让个世界在他看不见的地也持续全量运转，而是在他走进那个世界、和角发生关系、进入关键剧情节点的时候，得到足够真实、足够连贯、足够有情绪密度的反馈。换句话说，用户在乎的是可感知的连续，而不是不可见世界的全量真实。

体验另种人生、被偏、被理解、被卷入故事，这些都是真需求；但让用户视线外的每个 NPC 都持续思考、交易、演化，并不增加用户体验，反而会迅速把单位经济模型拖进黑洞。

从这个角度看，“数字主题世界”并不是退而求其次。恰恰相反，它是把真需求从技术幻觉里提纯出来：由人类定义主题、规则和戏剧张力，把剧情下限和情绪密度集中起来；由 AI 在用户真正看得见、记得住、愿意付费的节点上做局部驱动。力不该被浪费在个看似宏大、却没有被体验到的世界里，而应该被花在那些真正构成沉浸感的瞬间。

而且后来我越来越意识到，对 AI 内容产品来说，真正的难题从来不是单点成本，而是增长、留存和成本被绑在起。

很多用户会因为猎奇进入，但如果没有持续进的剧情、足够强的人设和足够密度的情绪回报，留存就会很快掉下去。也就是说，我们不仅要清楚每轮对话了多少力，还要清楚：这些力出去之后，能不能换来可持续的留存，能不能让内容本身带来传播，能不能把获客成本压下来。

只有当内容本身具备传播力，单位经济模型才有可能慢慢成立。

九、面对这些漏斗，我们不是没有做选择，只是没有奇答案

这年里，我也越来越明白，产品负责人很多时候不是“找到解”，而是“做现实选择”。

关于 Make or Buy 的选择：世界模型、数字人这类直接决定体验上限和长期壁垒的核心能力，尽量自研，或者至少把关键数据和关键链路掌握在自己手里；而 TTS、ASR 这类成熟、通用、替代较的能力，则优先接三，把有限精力留给真正决定差异化的部分。

关于力成本的取舍：在商业模型没有被验证之前，不能幻想把所有体验都拉满。很多时候能做的，不是“全都要”，而是不断做取舍：哪些能力值得重成本承接，哪些能力须阶段收缩；哪些场景可以承受能模型，哪些体验只能退回轻的案。

关于交付质量的评估：AI 产品里难的，不是生成，而是评估。用户的输入能不能被科学归类？用户对输出有没有明确预期？什么叫好，什么叫不好？怎么评估交付质量？怎么判断它是不是符用户语气、是不是符角设定、是不是足够连贯？

我们开始其实也只能靠产品经理和核心成员的 taste 去死磕，很多判断都带着很强的人工经验彩。但后来我们越来越意识到，如果评估永远停留在“凭感觉”，产品就永远很难稳定迭代。

所以我们开始把“好不好”拆成几类可评估的维度：角致、叙事连贯、响应时延、用户预期匹配度，以及用户是否愿意继续投入下轮互动。重要的是，我们慢慢摸索出了条从“玄学”走向“工程”的路径：早期靠人工逐条判断，建立北星标准；然后把这些主观判断沉淀成批带有明确分规则的黄金测试集；后再逐步引入大模型作为裁判，去放大评估率。

这套体系离对成熟还很远，但它至少让团队开始从“凭感觉觉得不错”，走向“可以规模化地讨论交付质量”。

十、这年之后，我确定自己想做的是什么

过去年，我越来越清楚自己为什么会留在这个行业里。

我并不只是想做个蹭上 AI 风口的产品，也不只是想把某个模型能力包装得漂亮。真正让我着迷的是另件事：

人为什么会被个虚拟世界吸引，又为什么会在另个身份里，看见现实中未曾展开的自己。

这年之后，我反而不觉得“数字平行世界”是伪需求。逃离现实、体验另种人生，可能直都是人类古老、也刚的需求之——游戏、小说、电影，本质上都在承接这种需求。

真正的问题在于，很多 AI 创业公司把这个真需求，错配成了种昂贵而低的技术解法：以为用户需要的是个后台全量运转、连路人甲都在立思考的沙盒宇宙。可用户真正需要的，是个能在关键时刻给出正确情绪反馈的世界。

想通这点之后，我坚定了：终局不该是毫边界的沙盒演，而应该是人工定规则、AI 做局部驱动的主题世界。因为真正值得花力的，从来不是世界本身，而是人进入世界之后，被改变、被理解、被回应的那些瞬间。

这年大的收获，不是我做了多少、了多少项目、把多少技术落了地，而是越来越清楚地知道：

哪些判断是已经被验证的，哪些是仍在验证的，哪些是我还愿意继续相信的。

这种区分能力，比任何单点结论都重要。

世界模型没有跑通，多模态沉浸没有稳定成立，商业模式和创作者生态也都没有被轻易证明。但正是这些碰壁，让我清楚地知道下步应该从哪里发力，以及不应该在哪里再次犯同样的错误。

终局不是个大词，终局是层层搭出来的底座。

而我真正想做的，始终还是那件事：

给用户次重新选择“出厂设置”的机会。让他在另个世界里，体验另种人生。然后带着这段经历，重新回来理解现实中的自己。

因为我始终相信，好的产品不只是解决个问题。

它也可以在某个时刻，给个人另种活法的想象。

本文由 @薛定谔的喵 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

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