圖源：播客截圖

3天前，Lenny的播客更新了一期，嘉賓是Cat Wu——Anthropic的PM負責人

本來這篇文章沒打算這么寫，因為這種"AI時代XX已死"真的有點看累了。前端已死、設計已死、寫了十年代碼的老哥已死、UI已死、文案已死——互聯網職業的訃告比模型迭代還勤，搞得我以為自己在關注什么殯葬行業是的

但這次產品經理確實真的有點死了

因為Cat Wu有一句講的，大意是：Anthropic內部的產品周期，已經從六個月壓縮到了一天。即每天都可能發布新的能力

不是一個sprint，不是兩周一個迭代，是一天。你昨天寫的PRD，今天就可以是一個能跑的research preview

甚至“寫PRD”這個描述都很不準確，因為AI 其實已經改變了信息的傳遞方式，真的有可能不需要PRD 了，因為AI 帶來的組織結構變革，已經干掉了這個翻譯的工作

Cat Wu：有taste的工程師> PM+工程師

Lenny這期播客其實聊了很多，但我覺得核心就三件事

第一件事：PM的傳統工作正在變成拖累

Cat的原話比這個更客氣，但意思是一樣的。在Anthropic內部，當一個工程師自己就能感知用戶、寫代碼、做prototype、跑測試的時候，PM在中間做翻譯的那個環節，不是在加速，是在減速

確實做任何事情，品味是第一位的。講產品有所謂的“品味”可能是前AI 時代產品經理的護城河

但過去到當下，一直是有判斷代碼能力且有品味的的工程師價值會更高，因為工程師能判斷實現成本

以前是工程需要規模化，才有了功能性的工程師，但是ai時代純功能性的工程師價值在快速貶值，功能性的PM同理

以前PM存在的合理性是橋梁。把用戶需求轉化成技術語言，把技術瓶頸轉化成業務取舍。但當AI把"轉化成本"抹平了之后，PM就成了那個沒人需要的中介

真是用Agent代替了Agent

更要命的是她提到的一個判斷：PM在工程構建過程中產生的溝通摩擦，其實對企業來說是負資產

第二件事：速度就是信譽

這個觀點其實Jenny Wen（Anthropic的設計負責人）在另一期播客里也表達過，她說"真正傷害品牌的，不是推出了一個粗糙的早期版本，而是推出之后就躺平不動了"

說白了就是：你可以丑，但不能擺爛。用戶能忍受你的v0.1長得像坨屎，但不能忍受你半年才擠出一次更新

當產品周期壓縮到一天的時候，所有拖慢速度的東西都是障礙。而傳統的PM工作——寫文檔、組會議、做評審、追排期——這些在六個月周期里是合理的流程保障，在一天的周期里就變成了純粹的阻力

而且人類沒有辦法保證一定能提高一件事成功的概率

第三件事，也是我覺得最狠的：企業會優先招有taste的工程師，而不是招一個PM加一個工程師

雖然她沒有直接說，但是Cat的意思很明確：當AI能幫工程師補上產品感覺的短板時，一個有審美、有用戶直覺的工程師，價值遠超一個PM+一個純干活工程師的搭配。因為你省掉的不只是一份工資，你省掉的是兩個人之間所有的對齊成本、理解偏差、和信息折損

因為PM的核心價值，說到底就兩樣東西：一是對用戶的理解，二是對優先級的判斷。但這兩樣東西并不是PM這個崗位獨占的能力，它是一種素質，一種sense。一個有taste的工程師完全可以同時具備這些，而且他還能自己把東西做出來

反過來呢？一個PM如果不會寫代碼、不會做設計、不能直接產出可交付的東西，那他在團隊里的角色就越來越像一個……項目經理

但項目經理這個活兒，說實話，AI流程編排工具已經干得比大多數人好了，甚至人類可能對AI 自己的流程完全不需要有感知……

這個判斷放在兩年前會被噴死。但現在你去看看這些產品的團隊構成，再看看T0級別的模型公司的迭代節奏就知道這些判斷都是對的， 當然可能過兩個月又是錯的了，因為模型能力會改變一切組織方式

PM已“死”，所有中間層也都在“死”

我覺得Cat Wu的觀點需要做一個關鍵的區分：死的不是"產品經理"這個角色，死的是"產品經理"這個崗位

什么意思呢

產品經理作為一個角色——理解用戶、定義問題、排優先級、把控產品方向——這些能力永遠稀缺。Cat自己也說了，最核心的還是對用戶的感知力，基于認知對每個決策做取舍，對投入產出做估算，歸根結底還是用判斷提高效率這個命題

但產品經理作為一個崗位——寫PRD、畫流程圖、跟開發對需求、做數據埋點文檔、拉評審會——這些具體的日常操作，AI 都可以推動，甚至可以去掉這些環節

這就好比"做飯"這件事永遠被需要，但"廚師"這個職業在預制菜流水線面前確實很難看。你的舌頭還靈，但你顛勺的那只手不再稀缺了

誒，這么說好像西貝是對的（bushi

更致命的是，PM這個崗位本身就是互聯網擴張期的產物。它誕生的前提是：技術分工越切越碎，工程師不想也沒精力去搞懂用戶，所以需要一個中間人來搭橋

但AI時代的邏輯是反著來的——不是修更多的橋，而是把河填窄，窄到一步就能邁過去

PM的核心競爭力是"懂用戶但不會寫代碼"，現在AI讓誰都能寫代碼了，那"不會寫代碼"就從標簽變成了短板

但是你得想想，自己是不是真的“懂用戶”

所以不是要讓自己成為產品經理，崗位抬頭不重要，重要是讓自己有品位，有好奇心，保持探索和求知欲

PM只是倒下的第一張牌

前端已死——這個口號喊了快兩年了，Codex和Claude Code已經讓所有人可以自己搓出前端頁面，效果我不多說了。我自己用Claude code都能做成這樣

設計已死——Jenny Wen自己都承認了，Anthropic的設計流程已經重構，設計師不再是"畫圖的人"，而是"守住品質底線的人"。但問題是，當AI生成的設計方案已經能到80分的時候，你需要幾個設計師來把它磨到90分？

甚至我覺得Image2都不止90分，闌夕的這些圖相信大家都看過了，關鍵部位我就打馬（提示內容有問題我還是刪了）

QA已死——AI一邊寫代碼一邊就在跑測試，人工測試正在逐漸變成一種象征性動作

項目經理已死——當產品周期從六個月縮到一天，你讓項目經理管什么？管給大家訂餐么

這里的共性是

所有"中間層"崗位都在萎縮。所有中間層存在的理由是"在A和B之間搬運信息、減少理解摩擦"的崗位，都在被AI逐步取代。因為AI的根本能力就是抹掉信息差和提升效率

這讓我想起字節在前AI之前就在做的事。字節的組織理念是More context, less control

盡一切可能讓信息流通到每個人，削弱中間管理層的存在感

當年字節靠飛書文檔和OKR全透明實現的效果，現在AI可以做得更極端——不只是讓所有人"看到"信息，而是讓所有人"消化"信息，甚至直接"把信息變成行動"

前幾天無招在某個會議上說的以后可以沒有文檔，沒有中層的暴論。如果你真的做到AI first，其實是完全可以實現的

因為AI 就是在改變信息交互的方式和人類工作組織的方式，無招的洞察其實沒毛病，但是本身這個人存在一些表達上的缺陷，所以這些缺陷無論他說什么都會被人為往負面放大

字節當年淘汰的是低效的中層管理者，AI現在要淘汰的是所有低效的中間節點。包括但不限于PM、項目經理、初級設計師、初級前端、初級QA、甚至初級數據分析師

有團隊已經抹掉了前端、客戶端、后端的技術條線劃分，也抹掉了產品和技術的角色邊界，用管業務的方式來管人，每個人都扛具體的業務指標

這不就是所有人都是超級個體嗎，641的含金量還在增加（bushi

只不過以前所謂的“超級個體”，只是自媒體編出來忽悠大家做自媒體創作，好繼續買他的課的，但是AI 時代確實需要每個人都是真的“超級個體”

lenny在采訪中有句話概括的特別準確就是，Everyone is everyone

模型sense+用戶sense=為output負責的人

Cat Wu在訪談里提到一個觀點，我覺得說得特別準：科技的變化帶來組織的變化，你需要不停地切換身份

這句話直白點說就是：everyone is everyone

以前你是PM，你就踏踏實實當PM，你的活兒很清楚——寫需求、盯進度、做匯報。對階段指標負責就可以，不用為最終結果負責。為最終結果負責的是你層級結構的上級

現在不行了，你得能看代碼、能判斷模型的能力邊界、能評估技術方案的性價比、能自己做prototype、能跑用戶測試、還得能在一天之內把這些事全過一遍

職能的圍墻正在塌

不是說每個人都要變成全棧工程師，而是說每個人都得有"全棧視野"。你不需要自己去寫CUDA kernel，但你得搞清楚一個功能到底是prompt層能兜住還是需要harness、eval、產品交互配合著上。你不需要自己訓模型，但你得能判斷這個能力是模型過兩個月自己就會補上的還是需要長期產品化投入的

這個能力要求說到底就兩個字：判斷

但這個"判斷"比過去難了一個數量級。過去的判斷建立在確定性之上——這個功能開發周期兩周，那個接口性能能扛住100QPS，這些都是可以錨定的。現在的判斷建立在不確定性之上——這個模型下個月會不會自己長出這個能力？競品會不會下周就放出類似的功能？你今天花三周做的產品化包裝，會不會因為下一版模型的能力躍遷而變成廢紙？

這種判斷沒有公式可以套，沒有歷史數據可以回歸，你唯一能依賴的就是你對技術演進方向的嗅覺，加上你對用戶真實需求的體感

說白了，過去做產品決策像開車——路是固定的，你看好導航照著走就行。現在做產品決策像沖浪——浪是活的，你得用身體去感受它往哪兒涌，然后在它卷過來之前站上去。你要是還在岸上研究潮汐表，浪早就過去了

這其實就不是所謂的單一崗位的工作了，這是pm+風投+一堆崗位的的工作。每一個產品決策都變成了一次下注

Cat Wu在播客里提到的"科技的變化、組織的變化、對組織的貢獻，需要不停的切換身份"，我覺得這才是真正的核心。不是某個崗位死了，是"固定崗位"這個概念本身在松動

因為現在很多人對AI的理解停留在"提效工具"層面——用AI寫代碼更快了、用AI做設計更快了、用AI寫文檔更快了。但Cat Wu描述的那個世界不是"更快"，是"快到你的認知跟不上你的產出速度"

這時候真正稀缺的能力就變了。不是執行力，不是產出速度，而是——你能不能在極高速的迭代中保持對用戶的感知？你能不能判斷模型的輸出是好是壞？你能不能發現自己不擅長的部分，然后讓AI去補？

包括我最近看張小珺對羅福莉的訪談，羅福莉提到一個觀點讓我印象很深——模型輸出內容的能力，已經超出頂級的從業者

這句話如果你認真想一下，會發現它的殺傷范圍遠比"PM已死"大得多

它意味著所有"階段交付輸出型"崗位都在斬殺線上。文案、設計、前端、數據分析、市場研究、競品報告、用戶調研報告——所有這些"我來產出一份交付物"的工作，模型都能做，而且做得又快又不差

一個人其實要同時具備了解模型和了解用戶的能力。不是二選一，是同時。因為你得知道模型能做什么、做到什么程度，然后判斷這個輸出是不是用戶真正需要的

這個能力組合，說白了，就是新時代的"產品sense"。更準確描述應該是模型sense+用戶sense

每個人都得為最終結果負責。未來是屬于那些不靠title定義自己、而靠output定義自己的人

跟模型一起成長

我知道這篇文章肯定會讓很多人不舒服，陷入一種個體的存在主義危機

說實話，寫起來也不太舒服。因為我自己的工作性質也在"中間層"的輻射范圍之內——我干的事其實也是把行業信息嚼碎了喂給讀者，本質上也是個信息搬運工。AI要是哪天能比我嚼得更碎、喂得更快、還不收錢，那我也得想想自己還能干啥

但我不想用"擁抱變化"這種詞，因為這四個字已經被用爛了

我想說的是

很多公司內部有一種文化叫"跟模型一起成長"。意思是，不要把模型當工具去"使用"，而是把它當隊友去"相處"。你得了解它的脾氣、知道它的短板、摸清它什么時候靠譜什么時候會胡說八道。這種相處方式會反過來重塑你自己的工作習慣和思維模式

我覺得這個說法比"擁抱變化"誠實多了。它承認了一個事實：你不是在適應一個新工具，你是在適應一個新物種。這個新物種還在進化，進化速度比你的職業規劃快十倍。不是速度比你快，是加速度比你快一萬倍

所以真正的問題不是"PM會不會死"，而是——你有沒有能力在一個每天都在重新定義崗位邊界的世界里，持續證明自己的不可替代性？

這個問題沒有標準答案。但有一個檢驗標準很簡單：如果明天你的title被抹掉了，你的工牌上只寫一個名字，你還能憑什么讓團隊覺得少了你不行？

想清楚這個，比讀十篇"AI時代生存指南"管用多了

來源 | 飯后服用AfterHours

（ID：afterhoursere）

作者 | 王二鵝ERE ; 編輯 | 呼呼大睡

內容僅代表作者獨立觀點，不代表早讀課立場