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2026年，AI产品经理开始跟不上AI技能 - 足球比分

现在是2026年10月，能明显感受到，在当前的产品经理工作以及IT公司里，普通产品经理不仅跟不上AI的发展步伐，在技能运用上也显得滞后。

科技前进的速度已经超出了普通人的理解范围，我们与科幻电影里描绘的奇点之间的距离，正越来越近。

同时在这里做个调查：你目前每月在AI上的花费是多少？

我预计调查结果会显示，超过99%的人仍在使用免费AI，把它当作一款普通的免费软件来用。而在AI产品经理圈子里，大家用的都是公司内部提供的AI tokens和工具。

现在在大厂工作的性价比：越来越低

最近我和一位阿里的产品经理聊过，问能否使用更高级的模型，或者开发自己的本地应用。

“更高级的模型比如现在的astra都需要单独申请，不能随便用，目前能用的只有初级或中级模型，要么就自己付费。”

而且调用模型tokens时，公司会有流量监控。如果用来自己开发软件，公司也能知晓。所以基本不可能做副业，连写博客的时间都没有。

要知道，以前在腾讯大厂时，写公众号、拍视频号，谁会管你？现在不一样了，大厂几乎把人变成了螺丝钉——你拿钱干活，输出工作价值，做不好岗位不保，做好了功劳也不归你。

科技的奇点：会飞的汽车

特斯拉最新的Roadster汽车，不仅能在路上跑，还能在天上飞，采用了空气冷压缩机。回顾早期的采访博客，马斯克曾透露会把SpaceX的火箭引擎用在特斯拉汽车上。

当时在博客中，他就提到通过空气压缩机就能实现这一功能。那次采访是几年前的事，可见从那时到现在，几乎是九年磨一剑。所以一个好的产品迭代，需要经过九年的技术更新才能达到这种效果。发布会虽然每次只能发射几次，有次数限制，但这是可以量产的汽车，不是原型车。

可以想象，如果拿到一些专利，它足以应用于生活中的一些救命场景。不过，在道路法规以及哪些国家能用、哪些地方能飞，目前还不清楚。

产品经理的坚持主义，实际上与打工的成就是相反的

就目前而言，我认为产品经理是性价比、收益价值和幸福度最高的职业，没有之一。但前提是做自己的产品。如果还在做营销工具、软件应用，或者别人公司的普通工具，就很难有成就感，更多的是被替代的无力感。

在公司工作，要求投资回报。如果持续没有效果，哪怕你的产品有用户数，公司也不会管，直接砍掉。这里孵化了很多产品，在一定周期和资源投入下，如果没有达到标准的日活、增长甚至付费率，就会被终结。

也就是说，你想迭代都没有资源了。

而比较可惜的是，这些在大厂看不上的产品，如果剥离出来，随便放到一家小公司，都足以让团队活下来。哪怕只有小几十万用户数，至少可以慢慢薅羊毛、熬着，通过广告、会员以及增值服务，都能养得起小团队的薪资人员。

但大厂觉得没必要，就直接扼杀下线了。当然，还有很多连上线都没上的产品，在大厂数不胜数。所以现在在大厂做产品经理，有句话叫：被大厂用薪资待遇买来训练，同时被榨干，然后走人。

CHATGPT 6出现后， 10月份着重强调RSI，科研成本越来越低

ChatGPT 6出现后，作为在读computing的PhD，我明显感受到身边很多科研成本正逐步降低。而且本地GPU的需求只会越来越强，无论出于安全保密，还是论文数据、专利保护，本地GPU已成为科研团队人员的必备。如果没有本地GPU，都不配说自己是PhD团队。

因此，GPU价格会越来越高。要知道，现在有99%的人还没用过本地离线AI，而这在未来是刚性需求。

目前最火的RSI理论，让AI自我递归，这一点也在逐步接近奇点。不过现在还处于L1和L2阶段，主要是优化策略。但要跨界把LLM变成世界模型，仍然不可能，因为会出现过拟合。

最强模型梯度的短板，仍然是空间计算。

国内的朋友可能因为封号用不了Claude，所以被迫使用最强的模型astra，但付费额度接近800元/月人民币。很多人可能还停留在6.1阶段。

普通用户在国内目前几乎还停留在豆包或DEEPSEEK的水平。随着workbuddy的普及，普通人可以将模型对话转化为生产力，但复杂任务和校对仍需要更强的模型，这是workbuddy国内版本无法涉及的。

造成了AI模型黑洞效应： AI产品经理要在工作之外投钱、投精力、投时间

真的提升生产力后，就很难降低自己的工作品质输出。比如，现在astra能操作unity软件以及开源方案。如果你是做3D游戏的，就不会选择那些不能操作blender的模型。

需要强力模型达到至少能输出unity应用的基础能力，这就导致AI形成了黑洞效应：越好的模型，厂商收入越高，用户提供的数据越多，模型也越来越强。

但AI吸走了这一切，包括这些数据，却没有反馈给其他行业。所以可以看到，不用AI的行业，经济消费力越来越薄弱。

2026年现在的用户被短视频吸走， 长文内容以及专注力是稀缺资源

相比2016年，现在几乎看不到爆款文章了。因为人类已经不喜欢阅读长文字，很多长文字容易被转成视频。人类更喜欢看浅显易懂的视频。虽然创作视频、文字甚至漫画的成本越来越低，但深度却很难保证。

产品经理最核心的技能：洞察与挖掘用户需求

现在最重要的工作技能，还是回归到如何深度挖掘用户行为习惯、用户人群需求，来做产品策划。即使AI生成软件和开发的成本降低，但能让产品得到最新的优化需求、保持持续生命力，这一点很关键。

爆火的REA，产品经理工作神奇，必须收藏

最近爆火的REA是一个逆向工具，几乎能逆向任何市面上的软件。现在已经扩展到支持iOS、Android的APP包，这些都可以通过逆向完成软件开发。所以软件、游戏的成本快速降低。

粗糙的模型可以做，但细腻的模型仍然需要产品经理用其他第三方工具模型来完成资产的整理与生成。

比如，下面是一个精准模型3D人物的资产素材，可以输出这类工具。而且这些还是基于LLM扩展的。世界模型还在路上，尤其是transformer的结构，还能训练出专门的特定垂直领域模型，比如医学上的dicom文件阅读，以及生活上的图片等。

总之，现在科技的速度决定了AI能做成什么样子，需要持续关注。超过两个月不关注，就可能被淘汰了。

1个月的2026年，就相当于以前的1年

1个月相当于1年的发展，这是现在AI圈子最直观的感受。

就像今天这篇公众号文章，我终于用上自己研发的jinyiAPP来完成。从一开始的笔记软件，到现在扩展到写公众号、编辑视频、图文内容的离线撰写工具。我的需求很简单：做一个在出差的高铁、飞机上都能写文章博客的工具，并记录每日的打卡任务与饮食、运动。

同时，把一篇长文笔记变成公众号，再变成短视频，都是一个非常合理的需求。至少对我这个产品经理圈的自媒体博主很有价值，所以我就做了这款产品。重要的是本地离线，并且我相信本地离线模型在图片、视频上的能力会越来越接近真实世界，让人无法分辨。

当然，未来更强的图片和视频生成能力，线上API仍是不可避免的路径。我和团队会重点研究相关的Router（路由）思路，让系统能根据生成内容的领域、具体话题，甚至数据类型，自动切换到最合适的模型。这样用户就不需要分别订阅多个会员，也能灵活调用不同能力。

至少在下个阶段，我们会把这套路由能力做出来。而当前阶段，我们更聚焦服务团队内部，以及那些和我们一样经常出差、有离线使用需求的用户。

整体思路有点类似Manus的产品逻辑，不过这部分我会先自己多用一段时间，等写作习惯稳定后，再系统性地发文章分享。

本文来自微信公众号“Kevin改变世界的点滴”（ID：Kevingbsjddd），作者：Kevin那些事儿，36氪经授权发布。