今天团队给我的任务是「你这几年聊了所有 AI 领域的先锋创业者，能不能分享一下你的观察和收获」。
我先说说自己的感受吧，过去三年真的很「酸爽」。技术的进步和产品的创新，一开始是赏心悦目，转眼就成了应接不暇。跟上时代不被「拉爆」，需要加倍努力，其实每个人都很辛苦。
但这又是一个让人「爽」的时代。它允许极少数人为极其广泛的人群创造巨大的价值。这股强大的推力，正是源自 AI。无论是「独立开发者」，还是「一人独角兽」等概念，或许都在印证这句话：现在，寡者亦可泽万众（so few can do so much for so many）。
今天 AGI Playground 的会场，已经座无虚席，但出了这个会场，外面的世界仍是一个「低光速宇宙」。我们是「the few」，是少数派，越是如此，越需要 stick together，需要聚拢在一起。
今年的 AGI Playground 我们邀请了 20 多个机构一起参与，有 60 多位嘉宾，有遍布 751 园区的很多个分会场、展区、聊天区，甚至是各种官方或者非官方的 party。我们希望将 AGI Playground 变成一个「公器」，让属于这个时代的最优秀的少数派们，一起短暂地进入一个「高光速宇宙」。激发，联结，一起创造未来的更多可能性。
我自己能做的一点点贡献，就是分享一下过去 3 年我与至少 200 个创业者进行深度交流后，积累的一些思考和观察。
我想从三个维度展开：
产品的新目标：AI Native 时代，我们究竟在创造什么？
实现目标的新管线：我们依赖什么支撑点和路径？
价值模型的新变化：创业的成长方式和价值循环有何不同？
01
AI Native 的新目标是什么？
1.1 不是用 AI 造新工具，而是建设 AI 能力与人之间的新关系
我们先谈谈新目标。今天做 AI Native 产品，到底在做什么？
当年我们觉得 AI Native 很简单，就是「离开 AI 就不转」的产品。但仔细想想，这太表层了。
在此，我先抛出一个「暴论」：AI Native 产品的核心，不是用 AI 造新工具，而是建设 AI 能力与人之间的新关系。
为何将重点落在「关系」上？
这个思考的起点源于我发现，这个时代的产品里，出现了一个以往产品中没有的东西——系统提示词（System Prompt）。
系统提示词有点像是源代码。用户一般是看不到的，但用户里总有「神人」，他们把系统提示词给 hack 出来了。
我们可以看看例子，NotebookLM、Manus、Cursor 这三个知名产品，它们的系统提示词有一个共性——第一行提示词，都在设定某种人设，以及它们与用户之间的关系。
系统提示词实际上就是给 AI 看的产品文档。系统提示词是在告诉 AI 如何组织能力、输出结果，甚至形成与用户的某种特定形态的交互。
对于 AI，或者准确说是大模型，看似简单的系统提示词，背后可能就是千言万语，其中蕴含着强大的信息能量。这使得给 AI 看的产品文档，可以远比给人类看的简单。这也揭示了一点，今天的模型拥有了所谓的「超语言能力」后，很多东西改变了。
这个「超语言能力」本质上就是其完全掌握了人类的语言和人类制造的公式、代码等语言。这种「超语言能力」也正在同时改变 AI 与人之间的关系。
借用一点点哲学维度的概念，具备语言能力后，AI 便展现出了「主体性」，从而使得 AI 与人之间可能形成「互为主体」的关系，是通向更高阶关系的核心。
因此，你会发现，今天所有成功的 Agentic 的 AI 产品，无一例外地在系统提示词的开头定义「你是谁」以及「你和用户的关系是什么」。如果现在抛开我们在用的那些 AI 产品的名字，咱们都可以带入某个关系标签来重新定位它，映射为今天我们人类世界中的某种关系。它不再是你推一步它走一步的工具，所以我们还把 AI 视作造工具的材料就错了。
1.2 关系带来的新挑战
以前只有当产品做品牌定位的时候，会「后置」地将产品与用户的关系做定义。但是今天不一样了，我们需要把「产品和用户的关系」写进源代码里了。并且整个产品都在忠于、并致力于真正实现这种关系，因为这才意味着你实现了用户价值的交付。
这个变化必然带来新挑战。
挑战一：情商
以往，我们谁会对工具谈论情商这个概念？但今天，当产品具有某种主体性，要与用户建设一个新关系时，情商已经是价值交付的一部分了，这是个新挑战。
例如，广受程序员喜爱的 Cursor，它的系统提示词中有一段话大意是：「要捕捉用户是否表达了挫败感，或纠正了助手……当结果出乎意料时，不要总是道歉，要尽力向用户解释情况。」这可以被理解为是在定义交互逻辑，但换一个视角，这就是「情商」。
这个系统提示词的奥义，恰恰体现了产品团队对于「关系建设」的思考。其实真实世界高情商的人特别擅长的，往往也体现在管理负反馈并做出更好的回应。
情商没有那么玄虚，在大模型不断成长的能力（即绝对的智商）面前，情商更多是工程问题，但这确实是新时代产品在 UX 层面全新的挑战。
挑战二：生命感
当今天 AI Native 的产品本质是在建立和用户之间的新关系，那么产品的生命感提升，就会加强主体性，与用户的关系就更有机会向上提升。
比如在过去一年的时间里，有一些类宠物的智能硬件产品在全球范围引发了较多的讨论，也出了不少货。你会发现它们创造生命感的方式并不都是让用户通过语音与它对话。它们构建生命感的方式，很收敛，甚至就是传感器加上一些对应场景的识别后，做出一些反应，可能是动一动、扭一扭，咿咿呀呀地发出一些声音。用户也会觉得它又 Q 又萌，有生命感。
对于生命感的理解也是在今天提出的一个新的课题。比如让产品脱离「一个有趣的玩具」，真的要让用户产生类似对宠物的关系投射，并没有那么容易。但要是真的做到了，这种关系的变化就蕴含着巨大的价值。因为顺着这种关系，用户消费的心理动力和价值对标会完全不同。
这提示我们未必要在每个产品里都把 AI 变成一个像《Her》一样的东西，《Her》可能是一个终点，到终点之前，过程本身也有意义。
「用相对低的智能，交付相对高的情绪价值」，目前已经被证明是有效的。因为人的关系都是立体而复杂的，有顾问、老师、助手这类，也有同事、朋友、恋人这类，同时也有与宠物、甚至植物之间的关系和羁绊。如果我们站在这样的视角去构建合适的生命感，会丰富我们对于建设与用户的新关系的理解。
1.3 新关系带来的新机遇
这是一个让人「酸爽」的时代，我们说完「酸」，还得说说「爽」。
新关系真的带来了新机遇。
机遇一：跨次元的混合价值交付。
我们先说一个新机遇：跨次元的混合价值交付。
这个词有点抽象，我来逐步解释。
首先，「跨次元」说的不是动漫的那个二次元，我们姑且把屏幕中的数字世界当成一个「二次元」，把现实世界当成一个三次元。
其实过去做软件和做硬件的团队完全就在两个世界，他们的团队在构成、文化、工作方法，甚至最终的商业模式方面都完全不一样。但在今天这个 AI 的新时代，当我们开始以「关系」为核心去做产品，把 AI 和人之间的关系当成一个价值成长路径的时候，你会发现这两个世界的边界正在模糊。
为什么？有两个原因。
第一个原因叫「AI 需要」。
我交流过一个想做情绪管理服务的创业者，他认为如果只做一个在手机里的 APP，就没有足够多的权限拿到足够多的 input。同时，他希望能够真正地干预用户，当用户处在一些不好的情绪状态中的时候，他想要帮助用户抽离出来。所以他后来觉得一定要去做一个可穿戴的硬件，这个硬件里要加传感器，要能够主动地去识别用户更丰富的信息，例如声音、心跳、体温等等。同时，内部要加一个小小的马达，可以用特定的震动频率帮助用户在比如过于激动、过于抑郁的状态下做抽离。这种震动可以被感知为类似触摸、拍肩这样的动作。
这位创业者的思路是：因为我想要交付更高的价值，就必须从「二次元」走向「三次元」，必须做这样的混合价值交付。由此既可以在物理上触碰用户，也可以在「二次元」的世界里，在屏幕中去引导用户。这就是我们说的「AI 需要」，因为 AI 是一个纯「二次元」的能力，你需要帮助它具备三次元的能力，从而去向用户交付更大的价值，去与用户建立更紧密的关系。
跨次元的第二个必要性是「用户需要」。
为什么说用户需要呢？我们再来说个产品的例子。
我们可以看到 Fuzzi 这个很有意思的产品。它其实就是个气囊手机支架，本身有实际的功能价值，你可以用它更好地握持或架设手机。但它上面还有个有点 Q 萌的小 IP 形象，同时在气囊支架里内置了一个 NFC 芯片，手机靠近时可以呼出一个程序。这个程序能干嘛呢？挺无厘头的——你可以拿手机当木鱼槌，敲木鱼攒功德。
你敲的时候可以通过小程序发现，哇，在这一瞬间还有很多人和我在同时敲诶！还可能会发现，竟然有人跟我敲的频率差不多诶！当然他们正在结合 AI 探索更多交付情绪价值的玩法。
他们把这个所谓「无厘头」的玩法做出了很酷的点。用硬件在交付功能价值，而软件在交付情绪价值，这是个混合价值的交付。
因为硬件存在感很强，当你天天手里拿着它，它就是个 reminder（提醒），不容易被你忘掉。如果只是个纯软件，现在软件这么多，如何让它足够吸引用户活跃起来？如果换到关系视角，就意味着和这个人熟悉，天天在眼前晃，交流就多，机会就多，交付价值的可能性就多。
而且一个额外收获是，这个硬件与同类比卖得并不便宜。原本价格天花板很有限的品类，叠加了软件部分之后，就能够突破其固有的价值天花板了。
所以你看，如果你的 AI 产品在三次元有存在感，例如是在用户的桌上、床头、手边或是身上，用户是需要的，也是有机会交付更大混合价值的。
机遇二：新关系带来服务分发的新通路
我觉得更让人兴奋的机会是，站在新关系的视角，新关系可能会形成一个服务分发的新通路。
在过去移动互联网时代，最后都落到了分发逻辑。所有巨头都是通过一个产品起步，不断扩展功能，积累用户，成为国民级应用、平台。接着在这个平台里分发什么都行，可以搞金融，可以做本地生活服务，可以玩电商。最终是赚「连接」的钱，似乎每个平台都差不多。
「你这个事巨头干了怎么办？」很多团队都会被问到这个问题，其背后折射的就是那个赢者通吃的传统分发逻辑下，创业者确实很难干过巨头。
但如果顺着关系的视角来看，或许就会不一样。
举例来说，现在很多人用 Agent 产品时，已经逐渐接受用产品时先交一份钱，然后按用量再交一份钱。如果它真能给你解决问题，甚至是解决了你不断需要解决的问题，那你的用量会不会不断上升？这意味着什么？意味着传统移动互联网平台的分发逻辑，在今天可能转变为另一种模式：你可以为用户交付持续且不断深化的价值，这意味着每个用户的 ARPU（每用户平均收入）值、LTV（用户生命周期价值）的天花板被突破了。
之所以原来是分发价值，就是因为之前 ARPU 和 LTV 天花板很低，甚至为了获得更多用户，产品都是让用户免费使用的，产品能获得的价值只能取决于分发服务的用户规模。
而今天你给用户的价值可以不断深入、越来越多，这种 LTV 天花板的突破才是真正的机会。这时候你比巨头起步早，和用户是「发小儿」（更早建立了信任和习惯）就是有意义的。
当然，你选择（并真有能力）和用户建立的关系本身，可能也决定了 LTV 价值的天花板。你是通过帮助用户解决什么问题来建立稳定的预期甚至是信任和习惯的？它的频率和用户感知到的价值如何？以及顺着这种「关系」，服务可延展的价值空间如何？都值得思考。
当万事都有 Agent 时，这种无限的生产力和服务供给，肯定会改变传统的广告连接或者平台分发逻辑，这时候顺着「关系」的分发可能才是更高效的。
比如帮你做信息分析的「AI 分析师」，在分析完某个行业趋势后，可以直接顺着你认可的判断完成股票配置，这很顺畅自然。这位「分析师」是靠自身的 Agent 能力，还是通过 MCP 调用来完成并不重要。但这个日常不断与你协作的「分析师」，肯定已经因此在创造了更大价值。
追求建设性关系：对人性的解放，而非纵容
既然说到了新关系带来了服务分发的新通路这一可能性，其中就引发了一点：如果你想运用这个新机会，毫无疑问你需要建设的关系得是长期的，而所有人类的长期关系都需要是建设性的。
这就引发了我们另一个延展的思考。我记得去年我演讲的时候也在这个舞台，我当时有一张幻灯片，后来发现有好多人分享，其核心内容是今天这个时代的产品经理既要懂人性，又要懂模性——也就是模型的能力。
后来我在想，理解人性是一个要求，是我们要具备的能力，但我们的目标是什么？应该顺着「关系」这样一个视角，它自然也会要求你构建的这个关系必须是建设性的。这种建设性就需要是对人性的解放，而不是简单的放纵。
人性这个事，在宗教上有一些结构化的总结，大家都知道「七宗罪」。但其实天主教当时定义人性的时候还有另一面叫「七美德」，「七宗罪」和「七美德」是相互对应的。你可以理解为「七美德」是对「七宗罪」的救赎。或者说它是宗教设定给人理解自己的出发点，你要通过修行，最终解放自己到达那个状态。今天 AI 产品在人的身边，在这个视角上，可以做些什么？
或许是你需要懂人性，但你懂了之后，你不应该只是利用人性、纵容人性，你要在某种程度上解放人性。
这是一个我们用一天也不一定能讲透的话题，但其中蕴含着巨大的能量。当我们站在一个发展新关系的视角去思考产品的时候，可能真的会影响我们的一些目标，比如你需要真心为用户好，产品不能有自己的「隐藏议程」，比如「贩卖用户的 xxx」，「利用用户的 xxx」，这种商业模式带来的「背叛」会直接摧毁关系。
任何时代，一个产品的最大价值都是由审美决定。就像乔布斯说的——Ultimately, it comes down to taste。我觉得在这个层面上，我们怎么去理解这个时代产品的审美？以「关系」这样的目标重新思考会变得很有意义。
02
AI Native 的新管线是什么？
有了「关系」这个新的视角，以及用关系的视角去理解今天产品的目标变化后，还有一个非常落地的问题要解决——如何实现呢？这就引出我们第二部分，AI Native 的新管线到底是什么？
我们先看一下今天这个时代做产品的基本构型：两端分别是 input 和 output，中间是个 Magic Box。
过去大家经常探讨「套壳」的话题，很多人很嫌弃「套壳」，我觉得到今天这个争论可以结束了。也许未来每家公司都可以有这个能力自己去造中间那个 Magic Box，但至少在今天，这个世界上就是屈指可数的人在造那个 Magic Box，那么剩下的我们所有人都是在套壳。
套壳有意义吗？当然有！这个「核」它的确是有 Magic，但问题在于，它是一个失控状态的不确定的概率模型。你不套好「壳」，你不做好产品工程，怎么给用户交付价值？
因此，「套壳」——即优秀的产品工程——反而我认为正是大家当前应该要着力做好的部分，因为新管线里的核心目标就是要理解失控，接受失控，然后在不确定性中增强确定性。
你真正能较劲的就是 input 和 output 了。在这两个维度上，我们要带入一些新的视角去强化它。
我们需要的是 Broad Input（宽输入）和 Liquid Outputting（柔输出）。
2.1 宽输入 Broad Input：积极主动地感、知、觉
我们先看看所谓的 Broad Input 到底在说什么？
宽输入 Broad Input 就是要更积极主动地去「传感」、「认知」以及「觉察」的能力。
「传感」可能是文本、声音、视觉、压力、温度、空间等一系列能获取更丰富维度数据的传感器。
「认知」，可能是知识库，或者调用一个更长上下文的模型等等。目的是更准确的理解需求，也提升价值交付的确定性。
同时你可能还要追求能「察觉」，所谓的察觉是指，可能用户当前提供的信息很有限，但我需要能够主动结合到一些其他的信息，做到更精准的理解甚至预测需求。
不要让用户每一次都是像面对一个陌生人一样，需要主动做一遍自我介绍，向产品「汇报思想」，甚至是去修炼提示工程能力。今天同样一个 AI 产品，这个人用和那个人用的体验可能是完全不同的，因为我们每个人对于模型能力的理解、prompt 的水平、我们心中的目标、脑子里的进程都不一样。所以一个 AI Native 的产品，你怎么去面对这么多样的用户？很重要的一点就是产品本身需要是积极主动的，要向用户的 context 靠拢。
我举个例子来说明为什么积极一点、主动一点，拿到的信息宽一点，交付的用户价值就会变更好。
在极客公园内部有一个大家特别喜欢用的产品，叫 Dia，它是一款 AI Native 的浏览器。当你需要去做一些思考、做一些结构性的总结时，你往往会在浏览器中打开很多的标签页，你需要综合其中的信息去思考，过去你就需要在这些标签页中来回切换。
在有了 Dia 之后，你不用切了，因为它是「一眼看千层」。我们只能一眼看到屏幕上显示的这一层，但是 Dia 可以同时「看」到所有标签页中的信息。你在 Dia 中呼出的 AI chat 就知道你要基于这些页面做思考，OK，我都替你看到了并且理解了，我在这个过程中可以帮助你基于这些信息去展开对话、进行思想碰撞。
理论上用其他产品也可以实现同等的效果，但可能需要用户把网页链接复制粘贴进来，或者要求用户把文档上传进来。但 Dia 就主动了一点点，做了一个 Broad Input，它给用户的价值就可以很高，它和用户的关系就可以走得更近，就被用户拿出来推荐了。
「站在未来看现在」是有必要的，宽输入必然是所有产品工程里要考虑的重要管线，而其终极目标一定是这些：
它首先是多模态的实时感知。
同时我觉得是对生活流（lifestream）的高分辨率捕捉。这个高分辨率说的不是 4K、8K，它说的是，今天我们用手机能覆盖的生活流是非常有限的，未来可能需要不同产品形成的认知数据的分布式网络，这样才能构成一个对用户所谓生活流的更完整理解。
当然，别忘了，你的 input 和 output 之间是可以闭环地在里头不断地自己学习和进化的。
因此，顺着这种思路，在产品工程上有很多值得创新、值得往前去跳跃的目标。
2.2 柔输出 Liquid Outputting：分步交付，创造一个与用户协行的进程
再说一说柔输出。柔输出到底在说什么？
首先我们先去理解这么几层问题。
第一，我们必须理解任何一个产品的内核都是一个概率模型，就是一个 Magic Box。在这个时候，你就要有知有畏。因为它就是会有幻觉，它就是会有不确定性，不管你把它的 input 做到多么完美，它依旧有可能出现这些问题。所以你不能过度自信。
第二，模型这个 Magic Box 确实很强。但要让它能够「更强」，有可能是在于你会示弱。
这个示弱是什么？就是在用户面前我不是有求必应、强行端到端输出的，而是「我们可以一起往前走」。因为你别忘了你的核心是「关系」，你要基于你和用户之间的关系去做设定，甚至在这个过程中，你可能需要合理的示弱。
用一个令用户舒适的方式去承载用户到达需求的彼岸。这就意味着，你未必是用户说完了需求，你就在一次动作中完成完美交付。而是需要从「一次固态的交互和交付动作」变成一种「液态的交互和交付旅程」。
我们可以通过三个例子来理解这个「液化」和「旅程」
第一个例子，很多写代码的朋友可能知道 Devin 这个产品，它在系统提示词里提到了一点：当你发现用户提出的需求不清晰的时候，你一定要去追问，不要害羞。
我看了原文，其中真有一句「Don't be shy」，它竟然告诉 AI 说你别害羞。为什么它会有这么一句话？就是在用户需求和逻辑都没有说清楚的时候，你别硬要出一个东西，与其造成失望感，真的不如去向用户示弱，「我可能没听懂」，或者「你说的是不是这样的意思？」你要去确认，否则你勤奋努力的输出最后是招骂的。
第二个例子，很多人都在用的 Deep Research，你发现它会先出一个大概的研究方案给你确认一下。这个过程既是对于用户要做的事的确认，也是在确认这是不是用户最终想要解决的问题。这是一种拉长过程，主动邀请人类介入的方式。所以输出过程中别抛下用户，合理地将用户 involve 进来，用 human-in-the-loop 和 human-on-the-loop 柔性流转的方式，让人在循环里发挥作用。
第三个例子，最近大家可能也看到有很多相关讨论的 YouWare。这款 Vibe Coding 的产品，它里边有一个 feature 叫 Remix（合成）。当用户要创造一个东西的时候，可以让用户先从一个已经存在的、比较喜欢的「模板」出发作为起点，再鼓励用户在模板上做更个性化的创造。对于用户的需求，直接让用户的选择可以从 60 分起跳，再带用户一起达到 90 分。甚至有时候模板能打开用户的世界观，还可以突破用户认知和能力的限制，给用户交付超越预期的更好结果。
所以拉着用户一起前进，像液体那样承载用户、包裹用户抵达需求的彼岸，建设这样的进程，才能真正和用户建立更好的「共同经历」。这通向信任，而信任是关系的根基。
归根结底其实今天我们 AI Native 的产品，本质上就是一个以人为中心的 I/O 的系统。
如果我们站在这个视角去理解就坦然了。这些看起来在上个时代不存在、今天我们都很头疼的问题，就是这个时代的产品经理、产品创造者们的核心使命。因为它体现了个人计算的真正的革命。
我们是从个人计算机这一波个人计算革命一路走来的。但在今天，你交付的不再是个工具，而是结果，是「实现」。它就是个人计算的新革命，是这个时代的新任务。
这些问题今天都很复杂、解决方法也都在不确定中等待摸索，但它就是这个时代给产品人的使命。
反正，混乱本身也是阶梯。
03
AI Native 的新价值模型是什么？
很多朋友可能不知道极客公园其实还有自己的早期孵化基金，而且已经在早期投资过小鹏汽车、宇树科技等优秀的企业。不过这也正常，因为极客公园不是一个典型的投资机构，它的本质就是一个社区，它的使命是通过 社区带来的 Founders backing Founders 的能力，生生不息地去帮助一代又一代依托技术去做产品创新的创业者，向上探索，做他们的「珠峰大本营」。
不过既然有投资孵化的业务，这也就推动我们要不断地去思考什么样的创业者是这个时代我们最该支持的人？它自然也就引发了我们第三部分的探讨——AI Native 的时代，新的价值模型是什么？
对这个问题的追寻，也是我支撑自己走过这么酸爽的三年，去和那么多创业者交流的一个核心动力。
我先说一个自己越来越强烈的感觉：我认为这个时代的创业者，一个很重要的特性就是内心明白我服务的不只是用户，我同时也在服务 AI。
因为今天 AI 的能力还在一个成长的进程里，所以就会存在一个问题，你的产品工程里边不能只是从用户的需求去思考问题，你必须同时去思考 AI 需要什么。
其实之前我们谈到 Broad Input（宽输入）和 Liquid Outputting（柔输出）这两个维度的时候，我们也在谈这样的问题，包括为什么要给你的产品写那样的系统提示词去定义关系，也是同理。你要帮助 AI 能够更好地发挥它的能力，把它的能力对齐到用户，为它的能力做建设。只有具备这种视角的创业者，才是这个时代的创业者。
同时，这个时代最优秀的公司，它的价值模型相比移动互联网时代的也有明显变化。
过去移动互联网时代的价值模型更像一个平面，它是一个面积模型。你在这个产品上做出一个「点」，拉入足够多的用户，当然中间你可能会不断增加功能，覆盖了广阔的用户面，你就成为了所谓的平台。接着在其中基于「连接」的价值，分发「连接」，然后去获得最大化的价值。
但在今天，技术也好，和用户的关系的维度也好，因为你能交付的用户价值的质量以及交付的能力，它需要一个向上的过程，所以你会发现这个价值模型从二维变成了三维，你还需要 AI 能力的高度。
AI 能力的高度，有一部分是我们在用的优秀的模型提供给我们的，但也有很多是通过你的产品工程在这样的模型基础上进一步释放和构建的。只有这条能力线不断地往上涨，你最终的总体积才会大。所以今天这个时代最有价值的公司，它可能是一个三维的模型，而不再是一个二维的模型。
这意味着很多决策上的不同：比如传统意义的用户数量、ARR（年度经常性收入）等指标未必可以充分地衡量一个产品的价值，如果今天服务用户的任务太低频、任务太简单，你就没有 AI 能力提升需要的高质量数据飞轮，很容易变成「一波流」。这时候一味单纯的投流、买用户，借资本的钱去跑马圈地，可能不再是最合理的发展模式。
所以我们也期待看到更多对「新酒」和「新瓶」都有思考的创业者。
所谓的「新瓶」指的就是增长的方式、商业模式，包括团队组织，这些其实都会变化。这些问题需要边走边想，但值得在今天就把它当成一个重要的问题去开始思考。
未来从来都不是历史的简单延长，有些东西会押韵，但它一定不会重复。所以最好从一开始就要告诉自己「老瓶」碎了，如果你最终把「新酒」装到「老瓶」里，可能会错过时代带来的真机遇。
其实今天我们已经可以隐约看到传统的「产品经济学」不存在了。
所谓的产品经济学，就是在说你的商业模式、增长模型，甚至所谓的竞争力壁垒等等这些东西。我们对产品的那些传统的理解，在今天都在变化。
抛几个开放性的问题吧。比如说，到底是免费还是收费？如果是收费，是不是今天的「订阅+用量」就是终点了？
如果我们再往前 crazy 地想一想，收费应该前置还是后置？真实世界里很多东西是后付费的，如果你的 AI 产品能交付结果，能够帮用户实现价值，那么这个过程中是不是需要一些新的东西？例如智能合约支持的后置付费？比如说，什么是 AI Native 时代的支付宝和白条？
甚至再 crazy 一点，「收钱」和「给用户钱」是不是个一体两面的东西？未来人的价值创造可能会变得很离散，不再是在一个组织里打一份工，他日常可能在很多地方产生价值。既然 AI 和人就是个协行的状态，那反过来看，未来我们的价值创造和价值消费会不会又有一些新的循环？
我不知道答案，只有问题，但这些问题让人觉得很兴奋。毕竟人类每次技术进步，3年的维度你要关注生产力的变化，但如果以 10 年的维度去看，那全是生产关系的变化。
所以当我们说产品经济学的时候，它本质上就是说生产力在怎么改变生产关系。这个维度还有巨大的空间值得思考。
好，不光是传统的产品经济学不存在了，其实传统的管理学也不存在了。
回想一下，现在的管理学是怎么来的？它是在工业革命带来大规模生产的背景下，为了解决怎么把人有效地组织起来而形成的。今天生产力的结构都变了，AI 在大范围地渗透到所有的组织里，与人协同发挥作用。所以传统的管理学又怎能继续有效呢？
未来一个伟大的公司真的都像今天一样，必须得有上万人，甚至十几万人吗？如果人可以更少，这群人是谁？他们的使命是什么呢？
那些使命、愿景、价值观的定义它如何在今天起作用？我们管理的「提效」到底要的是所谓的效率，还是未来的创造力？我们看到了清晰的问题，但还没有答案，这就是这个酸爽的时代留给我们的东西。
我的分享也差不多到了尾声。
其实今天我说的很多都是一些假说，甚至连假说都没有，就是抛了一些问题。各位产品人才是新时代的哥伦布，你们的产品、你们的实践中会真正探索出答案。
祝愿大家在未来的进程中有更多的「Aha moment」。我会非常期待你们回到这个舞台，把你们探索的结果分享给世界
