先抛观点，是好事。
虽然整体大环境不容乐观，个人层面我还是比较积极乐观的。我相信新技术的出现，或者说技术普惠一定能加速产品创新。
比如像DeepSeek这类开源大模型都提供了“即插即用”的AI能力（如文本生成、数据分析），产品经理只需要做一些微调，就可以快速构建垂直领域的AI工具，缩短开发周期。
另一个是关于小众领域的长尾AI应用，这个要用闭源模型去做，几乎是天方夜谭，因为投入产出比太低。开源模型允许深度定制，让长尾AI应用可以用更低成本实现。
所以开源大模型其实为产品经理打开了一扇产品创新的窗口，基于已有的业务、数据和生态，产品经理可以发挥的价值太大了。
当然这些技术特征的变化，对产品经理的能力模型提出更高的要求。
我们知道闭源的好处是土壤扎实、管控严格，开源的问题是自由度大，风险管控难。移动时代iOS（闭源）和安卓（开源）就是前车之鉴。
iOS已经拥有严格的平台管控，所以你要做出一款优秀的苹果软件不难。但安卓生态太繁杂，且平台机制相对松散。这就是为什么同一款App，想让安卓端体验接近iOS端的体验，对产品经理能力要求挺高。
回到大模型的产品主题，产品经理首先要意识到，AI时代产品竞争的逻辑变了，从产品力的竞争变成商业闭环的竞争。
所以产品经理要放弃以前做C端产品“体验至上”的思维模式，更要考虑成本和体验的平衡。
对于B端产品，要考虑怎么把业务流程切片，让AI能力先去融入一个小点，然后以点带面找到更多场景，循序渐进改变业务效率。
要做到以上，产品经理必须理解技术的边界。比如Token限制、大模型幻觉问题，避免设计出伪功能，或者给技术人员下达不可能完成的目标。
另外AI应用会加剧数据和法律风险，产品经理需前置考虑数据隐私、内容安全等合规问题，千万不要产品还没做出影响力，就栽了合规的跟头。
可见，技术发展让产品经理角色定位发生了变化。
产品经理不仅是产品方案的制定者，还是技术边界的探索者，AI体验架构师，生态连接者。
角色一：技术探索者
首先，产品经理是一名技术探索者。最起码要了解大模型相关技术实现逻辑，比如训练流程（预训练-微调）、关键技术指标（参数量、上下文窗口）以及它的局限性（幻觉、时效性）。
其次，需要精准判断AI技术适用场景，例如用RAG（检索增强生成）解决模型知识更新滞后问题，而非盲目追求全知全能。
最后，还需要主动挖掘AI技术潜力，例如利用智能体（Agent）实现跨应用自动化操作，创造新产品品类。
角色二：体验架构师
当然，产品经理还是一位AI体验架构师，关注如何将AI能力嵌入用户旅程。
不仅要利用多模态能力（文本、语音、图像）打造无缝人机交互体验。还要做好合规监控和风险预判，避免信息滥用，增加模型可解释性交互，提升用户信任度。
此外，更为关键的, 还要定义AI功能的核心评估指标（如对话任务完成率、生成内容相关性），构建“用户反馈-模型迭代”闭环链路。
角色三：生态连接者
最后，产品经理还是一位生态连接者。需要整合模型厂商、硬件厂商、数据提供方等资源，进行高效的跨职能、跨公司协同。
比如与开源大模型厂商共创应用场景，与算法工程师共建“提示词库”，与法务团队制定AI伦理指南，与运营团队设计用户反馈机制。
综上，对于产品经理，AI是杠杆，而非替代者。
DeepSeek等大模型不会取代产品经理，但会淘汰“仅靠画原型、写文档”的传统角色。未来的产品经理需成为“技术、商业、伦理”三角能力的整合者——既能用AI放大产品价值，又能驾驭其潜在风险。
最终，那些能快速学习、深度理解用户并在AI边界内创造惊喜的人，将成为新一轮技术革命中的赢家。
