对AI产品经理的要求，和过去的产品经理有什么不同？
过去做产品，我们理解 PMF 的逻辑是线性的：“假设我做出了这个功能，用户会不会喜欢？” 这考验的是纯粹的产品Sense，判断需求、场景、价值，做出用户愿意用的东西。
但现在做AI产品，PMF变成了两层不确定性的叠加：
第一层：假设我这么写提示词/这么组织工程实现，模型会不会这么表现？
第二层：假设模型这么表现了，用户会不会喜欢？
这意味着产品经理不仅要有用户sense，还要有模型sense——只有同时具备两者，才能把双重不确定性收敛到一个确定的范围内（小龙说产品经理的工作就是把一个40%概率的事情提升到80%的概率）。这是PMF在定义上的延展：过去只有Product-Market Fit，现在还要求 Product-Model Fit。
更棘手的是，PMF还有了时间上的限制。模型在持续变化，即便我们成功把两层不确定性都拉到了确定位置、做出了一个work的功能，三个月后它可能就不work了。苦涩的教训会持续上演。 PMF 不再是一次性找到就能长期复用的答案，而更像一张会过期的门票。就像 lovable 增长负责人 Elena Verna 说，所有的 PMF 都只有三个月，过了三个月，所有厂商都要重新洗牌，重新建立 PMF。
这对产品经理的要求陡然提高：你必须对行业演进有足够深的认知，甚至要能预判两三个月后什么会变好、什么会变糟，再倒推回当下，做好以下两类产品决策：
1. 现在模型表现不够好，要施加工程手段让它变好吗？还是等模型？
2. 未来模型在哪些方面会变好？我可以提前做好什么功能？
判断是在做产品还是在做套壳，或许就看一点：模型变强了，你的核心价值是被稀释了，还是被放大了（如Cursor/Manus）？ 前者只有三个月，后者才是时间的朋友。
过去做产品，我们理解 PMF 的逻辑是线性的：“假设我做出了这个功能，用户会不会喜欢？” 这考验的是纯粹的产品Sense，判断需求、场景、价值，做出用户愿意用的东西。
但现在做AI产品，PMF变成了两层不确定性的叠加：
第一层：假设我这么写提示词/这么组织工程实现，模型会不会这么表现？
第二层：假设模型这么表现了，用户会不会喜欢？
这意味着产品经理不仅要有用户sense，还要有模型sense——只有同时具备两者，才能把双重不确定性收敛到一个确定的范围内（小龙说产品经理的工作就是把一个40%概率的事情提升到80%的概率）。这是PMF在定义上的延展：过去只有Product-Market Fit，现在还要求 Product-Model Fit。
更棘手的是，PMF还有了时间上的限制。模型在持续变化，即便我们成功把两层不确定性都拉到了确定位置、做出了一个work的功能，三个月后它可能就不work了。苦涩的教训会持续上演。 PMF 不再是一次性找到就能长期复用的答案，而更像一张会过期的门票。就像 lovable 增长负责人 Elena Verna 说，所有的 PMF 都只有三个月，过了三个月，所有厂商都要重新洗牌，重新建立 PMF。
这对产品经理的要求陡然提高：你必须对行业演进有足够深的认知，甚至要能预判两三个月后什么会变好、什么会变糟，再倒推回当下，做好以下两类产品决策：
1. 现在模型表现不够好，要施加工程手段让它变好吗？还是等模型？
2. 未来模型在哪些方面会变好？我可以提前做好什么功能？
判断是在做产品还是在做套壳，或许就看一点：模型变强了，你的核心价值是被稀释了，还是被放大了（如Cursor/Manus）？ 前者只有三个月，后者才是时间的朋友。
