AI Native的产品灵魂:AI对产品范式的重构(待续)-夜雨聆风

AI Native的产品灵魂:AI对产品范式的重构(待续)

AI浪潮袭来，目前市面上混杂着各种打着 AI 旗号的产品。那么，到底哪些产品是真正的 AI 产品？我试着分成三类：AI 开发（Developed），AI 赋能（Enabled），与 AI 原生（Native）。

AI Developed 容易识别。难的是区别 AI Enabled 和 AI Native。两者之间从估值，到技术含量，到未来的竞争力完全不同。我对这两者的理解也随着时间变化而变化。

一，AI Native 的观念进化

在 2025 年初，普遍认为 AI Native= Dialog + RAG + LLM（+CoT）。判定标准为：把底层 AI 模型拿掉，如果这个产品崩塌了，那它就是 AI Native。现在看来，即便是很简单的 AI 产品（AI 在产品流程里只有很小的一部分）也会符合这个特征，没有太强的区分力。

在 2025 年底，AI 模型能力迅速提升。此时，AI Native 的产品强调从一开始就以 AI 能力为核心来重构交互、流程、数据和价值创造方式。产品形态飞速进化。早期可能是 Assistant 或 Copilot，进一步可能是 AI Workflow，而目前最高级的表现形态，是 Agentic AI。

进化到现在，AI Enabled 和 AI Native 的差别就很大了。一个关键的分水岭在于价值创造的底层逻辑。今天试着把 AI Enabled 和 AI Native 这两类产品更仔细地辨别一下。

必须提醒，本文中的 AI Native 的产品更多的是指最高标准的 Agentic AI 的产品。估计在半年以后，随着模型能力的加强，AI Native 又会有新的定义，这篇文章又要更新了。

二，AI Native 在价值创造的“速度”和“成本”上可以产生指数级的差异

最终决定产品成败的是客户价值。AI enabled 和 AI native 这两种产品在实现客户价值的速度上和成本上是完全不同的。

香港大学的李晋教授是管理与策略系主任，也是人工智能与组织管理中心主任，有一个著名的“大压缩理论”。如下图所示，蓝线为正常的投入/产出曲线。红线是在 AI 的加持下的投入/产出曲线。可以看到，在同样的 Input 下，AI 的 output 会在短时间内大大提速，超越红线（A 区域）。值得注意的是，一旦红线达到了 80%的能力区间，AI 的“加速”能力会衰退，下一段的加速度会不断放慢。

在这个理论框架下，由于 AI Native产品的“意图洞察”能力的明显优势，它对 Output 红线会有更大的提速作用（B 区域）。可以更快的让 Output 达到 80%的值域。

更重要的是，对一个产品而言，B 区域大家都能达到。现在 Idea 层出不穷，coding 容易了很多，idea 变成产品并不难。但是，真正具有决胜能力的产品并不多。只有极致产品，才能从 80%进化到 100%的 C 区域，成为最后的王者。

要进入 C 区域，AI-Enabled 产品往往需要由顶尖专家团队完成，这一段的成本是人工（专家）成本和运营成本，非常昂贵。而 AI Native 则依靠系统的自主进化能力以及协作能力，能够很快突破这个瓶颈。这一段的成本对于AI Native的产品是是技术成本。

“技术成本”和“人工成本”具有本质区别。“技术效率”和“人工效率”也有本质的区别。这也才是 AI Native 相对于 AI Enabled 的真正可持续的碾压优势。

所以，上半程（B 区域）的产品往往并不能区分 AI Enabled 和 AI Native 两种产品，而下半程（C 区域）的优势才是 AI Native 的可持续的真正优势。产品的初心会决定产品的长期生命力。

三，AI Enabled 与 AI Native 产品的 4 个区别

同样是创造客户价值，AI Enabled 和 AI Native 的产品有什么区别吗？以下四个维度可供参考。

1. 认知逻辑界定了产品的智商，信任，和风险

AI Native 的产品输出不再是一个功能列表，而是一个我满意的结果。这个结果充分体现了“AI 有多聪明、多懂我”。也是用户信任的核心基础。
认知的错觉风险：AI Native 的产品不是万能的，它最大的危险是“认知错觉”——即AI 表现得极其懂你（意图共鸣），但给出的决策建议（交付结果）却是错误的。这种“温柔的陷阱”比纯粹的工具错误更难察觉，也更危险。会导致用户流失，甚至法律风险。也正是因为这个道理，AI Native的含金量才会高。

2.1. 执行范式1：从“结论呈现”到“执行闭环”

AI-Enabled：终点是供你参考的一个行动项。AI 生成代码或图表，由人去决策和执行。
AI Native：终点是替你执行完成的。AI 直接触发系统状态的改变，不依赖人再去手动完成。正是由于AI Native强大的认知逻辑，这个执行范式才变得有可能。
判定法：如果响应后的下一步动作依然是“人工处理”，它是赋能工具；如果人类只是“确认结果”，它才是原生代理。

2. 2. 执行范式2 ：从“固定路径”到“即时重组”

AI-Enabled：路径是“死”的。产品经理预设了固定的 A—》B –》C 的工作流。AI 往往在路径上某个节点起作用，但不会改变路径本身。
AI Native：路径是“活”的。系统根据意图和反馈，动态组装出一个不存在的流程。涌现，就是这样产生的。在现实职场中，一个好的员工不仅仅能听懂领导的意图，更能产生更好的执行路径。
判定法：如果能通过画流程图穷举出流程的所有执行路径，它就不是 AI 原生。过去我认为“可解释”很重要，但现在，“可解释”更多的是意味着机制的解释，而不是对具体规则的解释。

3. Eval 驱动与认知逻辑的强化：

如果 Eval 函数偏向于“用户点击率，留存率，用户满意度等”，那么 AI 的“认知逻辑”可能会滑向“迎合用户”而非“洞察真相”。AI 天生具有讨好性人格，会顺着用户的错误思路说话（幻觉），或者掩盖负面事实。
产品经理必须在 Eval 中植入真实性（Truthfulness）的权重。如果进化引擎（Eval）缺乏真实性约束，产品会根据用户的偏好不断自我强化。
可以在 Eval 机制中增加一个“遗忘权重”，定期清洗不符合当前标准的旧记忆
有一种“意图还原精准度“方法，可以测试”真实性“。计算方法：引入“反向推理” (Reverse Reasoning)。让另一个独立的 AI Agent 仅通过观察主AI 交付的 Result，反推用户的初始 Intent。当然，也可以用真实数据集做校验。

4. Agent to Agent: 这个趋势已经很明显了，未来的AI 产品面对的很可能不是“人类”，而是另一个Agent。产品经理必须为此做好准备，甚至提前布局。

4 个标准的难度是不同的：认知和执行相对容易，协作和自我进化比较难。尤其是自我进化，是最难的环节。

要同时符合四个标准很难，但是，好的 AI 产品符合其中 1-2 个是有可能的。OpenClaw 是一个很好典型案例，开启了 AI 产品的新范式。但它也暴露了 AI Native 产品在权限、安全、治理和可控性上的核心挑战。

总之，从认知、执行、进化到协作，四个维度构成了 AI-Native 产品的生命周期全景。产品经理必须从现在开始，从AI Native的角度出发，创造用户价值。

END

作者简介：

做过麦肯锡合伙人、管过上市公司、也自己创业。

我不崇拜技术，我只相信“普惠AI”：

AI不只属于象牙塔和技术精英

AI应该让普通人变得更强

前沿技术，也能简单、有趣、接地气。