从前端到设计“已死”，这次终于轮到产品经理了

图源：播客截图

3天前，Lenny的播客更新了一期，嘉宾是Cat Wu——Anthropic的PM负责人

本来这篇文章没打算这么写，因为这种"AI时代XX已死"真的有点看累了。前端已死、设计已死、写了十年代码的老哥已死、UI已死、文案已死——互联网职业的讣告比模型迭代还勤，搞得我以为自己在关注什么殡葬行业是的

但这次产品经理确实真的有点死了

因为Cat Wu有一句讲的，大意是：Anthropic内部的产品周期，已经从六个月压缩到了一天。即每天都可能发布新的能力

不是一个sprint，不是两周一个迭代，是一天。你昨天写的PRD，今天就可以是一个能跑的research preview

甚至“写PRD”这个描述都很不准确，因为AI 其实已经改变了信息的传递方式，真的有可能不需要PRD 了，因为AI 带来的组织结构变革，已经干掉了这个翻译的工作

Cat Wu：有taste的工程师> PM+工程师

Lenny这期播客其实聊了很多，但我觉得核心就三件事

第一件事：PM的传统工作正在变成拖累

Cat的原话比这个更客气，但意思是一样的。在Anthropic内部，当一个工程师自己就能感知用户、写代码、做prototype、跑测试的时候，PM在中间做翻译的那个环节，不是在加速，是在减速

确实做任何事情，品味是第一位的。讲产品有所谓的“品味”可能是前AI 时代产品经理的护城河

但过去到当下，一直是有判断代码能力且有品味的的工程师价值会更高，因为工程师能判断实现成本

以前是工程需要规模化，才有了功能性的工程师，但是ai时代纯功能性的工程师价值在快速贬值，功能性的PM同理

以前PM存在的合理性是桥梁。把用户需求转化成技术语言，把技术瓶颈转化成业务取舍。但当AI把"转化成本"抹平了之后，PM就成了那个没人需要的中介

真是用Agent代替了Agent

更要命的是她提到的一个判断：PM在工程构建过程中产生的沟通摩擦，其实对企业来说是负资产

第二件事：速度就是信誉

这个观点其实Jenny Wen（Anthropic的设计负责人）在另一期播客里也表达过，她说"真正伤害品牌的，不是推出了一个粗糙的早期版本，而是推出之后就躺平不动了"

说白了就是：你可以丑，但不能摆烂。用户能忍受你的v0.1长得像坨屎，但不能忍受你半年才挤出一次更新

当产品周期压缩到一天的时候，所有拖慢速度的东西都是障碍。而传统的PM工作——写文档、组会议、做评审、追排期——这些在六个月周期里是合理的流程保障，在一天的周期里就变成了纯粹的阻力

而且人类没有办法保证一定能提高一件事成功的概率

第三件事，也是我觉得最狠的：企业会优先招有taste的工程师，而不是招一个PM加一个工程师

虽然她没有直接说，但是Cat的意思很明确：当AI能帮工程师补上产品感觉的短板时，一个有审美、有用户直觉的工程师，价值远超一个PM+一个纯干活工程师的搭配。因为你省掉的不只是一份工资，你省掉的是两个人之间所有的对齐成本、理解偏差、和信息折损

因为PM的核心价值，说到底就两样东西：一是对用户的理解，二是对优先级的判断。但这两样东西并不是PM这个岗位独占的能力，它是一种素质，一种sense。一个有taste的工程师完全可以同时具备这些，而且他还能自己把东西做出来

反过来呢？一个PM如果不会写代码、不会做设计、不能直接产出可交付的东西，那他在团队里的角色就越来越像一个……项目经理

但项目经理这个活儿，说实话，AI流程编排工具已经干得比大多数人好了，甚至人类可能对AI 自己的流程完全不需要有感知……

这个判断放在两年前会被喷死。但现在你去看看这些产品的团队构成，再看看T0级别的模型公司的迭代节奏就知道这些判断都是对的， 当然可能过两个月又是错的了，因为模型能力会改变一切组织方式

PM已“死”，所有中间层也都在“死”

我觉得Cat Wu的观点需要做一个关键的区分：死的不是"产品经理"这个角色，死的是"产品经理"这个岗位

什么意思呢

产品经理作为一个角色——理解用户、定义问题、排优先级、把控产品方向——这些能力永远稀缺。Cat自己也说了，最核心的还是对用户的感知力，基于认知对每个决策做取舍，对投入产出做估算，归根结底还是用判断提高效率这个命题

但产品经理作为一个岗位——写PRD、画流程图、跟开发对需求、做数据埋点文档、拉评审会——这些具体的日常操作，AI 都可以推动，甚至可以去掉这些环节

这就好比"做饭"这件事永远被需要，但"厨师"这个职业在预制菜流水线面前确实很难看。你的舌头还灵，但你颠勺的那只手不再稀缺了

诶，这么说好像西贝是对的（bushi

更致命的是，PM这个岗位本身就是互联网扩张期的产物。它诞生的前提是：技术分工越切越碎，工程师不想也没精力去搞懂用户，所以需要一个中间人来搭桥

但AI时代的逻辑是反着来的——不是修更多的桥，而是把河填窄，窄到一步就能迈过去

PM的核心竞争力是"懂用户但不会写代码"，现在AI让谁都能写代码了，那"不会写代码"就从标签变成了短板

但是你得想想，自己是不是真的“懂用户”

所以不是要让自己成为产品经理，岗位抬头不重要，重要是让自己有品位，有好奇心，保持探索和求知欲

PM只是倒下的第一张牌

前端已死——这个口号喊了快两年了，Codex和Claude Code已经让所有人可以自己搓出前端页面，效果我不多说了。我自己用Claude code都能做成这样

设计已死——Jenny Wen自己都承认了，Anthropic的设计流程已经重构，设计师不再是"画图的人"，而是"守住品质底线的人"。但问题是，当AI生成的设计方案已经能到80分的时候，你需要几个设计师来把它磨到90分？

甚至我觉得Image2都不止90分，阑夕的这些图相信大家都看过了，关键部位我就打马（提示内容有问题我还是删了）

QA已死——AI一边写代码一边就在跑测试，人工测试正在逐渐变成一种象征性动作

项目经理已死——当产品周期从六个月缩到一天，你让项目经理管什么？管给大家订餐么

这里的共性是

所有"中间层"岗位都在萎缩。所有中间层存在的理由是"在A和B之间搬运信息、减少理解摩擦"的岗位，都在被AI逐步取代。因为AI的根本能力就是抹掉信息差和提升效率

这让我想起字节在前AI之前就在做的事。字节的组织理念是More context, less control

尽一切可能让信息流通到每个人，削弱中间管理层的存在感

当年字节靠飞书文档和OKR全透明实现的效果，现在AI可以做得更极端——不只是让所有人"看到"信息，而是让所有人"消化"信息，甚至直接"把信息变成行动"

前几天无招在某个会议上说的以后可以没有文档，没有中层的暴论。如果你真的做到AI first，其实是完全可以实现的

因为AI 就是在改变信息交互的方式和人类工作组织的方式，无招的洞察其实没毛病，但是本身这个人存在一些表达上的缺陷，所以这些缺陷无论他说什么都会被人为往负面放大

字节当年淘汰的是低效的中层管理者，AI现在要淘汰的是所有低效的中间节点。包括但不限于PM、项目经理、初级设计师、初级前端、初级QA、甚至初级数据分析师

有团队已经抹掉了前端、客户端、后端的技术条线划分，也抹掉了产品和技术的角色边界，用管业务的方式来管人，每个人都扛具体的业务指标

这不就是所有人都是超级个体吗，641的含金量还在增加（bushi

只不过以前所谓的“超级个体”，只是自媒体编出来忽悠大家做自媒体创作，好继续买他的课的，但是AI 时代确实需要每个人都是真的“超级个体”

lenny在采访中有句话概括的特别准确就是，Everyone is everyone

模型sense+用户sense=为output负责的人

Cat Wu在访谈里提到一个观点，我觉得说得特别准：科技的变化带来组织的变化，你需要不停地切换身份

这句话直白点说就是：everyone is everyone

以前你是PM，你就踏踏实实当PM，你的活儿很清楚——写需求、盯进度、做汇报。对阶段指标负责就可以，不用为最终结果负责。为最终结果负责的是你层级结构的上级

现在不行了，你得能看代码、能判断模型的能力边界、能评估技术方案的性价比、能自己做prototype、能跑用户测试、还得能在一天之内把这些事全过一遍

职能的围墙正在塌

不是说每个人都要变成全栈工程师，而是说每个人都得有"全栈视野"。你不需要自己去写CUDA kernel，但你得搞清楚一个功能到底是prompt层能兜住还是需要harness、eval、产品交互配合着上。你不需要自己训模型，但你得能判断这个能力是模型过两个月自己就会补上的还是需要长期产品化投入的

这个能力要求说到底就两个字：判断

但这个"判断"比过去难了一个数量级。过去的判断建立在确定性之上——这个功能开发周期两周，那个接口性能能扛住100QPS，这些都是可以锚定的。现在的判断建立在不确定性之上——这个模型下个月会不会自己长出这个能力？竞品会不会下周就放出类似的功能？你今天花三周做的产品化包装，会不会因为下一版模型的能力跃迁而变成废纸？

这种判断没有公式可以套，没有历史数据可以回归，你唯一能依赖的就是你对技术演进方向的嗅觉，加上你对用户真实需求的体感

说白了，过去做产品决策像开车——路是固定的，你看好导航照着走就行。现在做产品决策像冲浪——浪是活的，你得用身体去感受它往哪儿涌，然后在它卷过来之前站上去。你要是还在岸上研究潮汐表，浪早就过去了

这其实就不是所谓的单一岗位的工作了，这是pm+风投+一堆岗位的的工作。每一个产品决策都变成了一次下注

Cat Wu在播客里提到的"科技的变化、组织的变化、对组织的贡献，需要不停的切换身份"，我觉得这才是真正的核心。不是某个岗位死了，是"固定岗位"这个概念本身在松动

因为现在很多人对AI的理解停留在"提效工具"层面——用AI写代码更快了、用AI做设计更快了、用AI写文档更快了。但Cat Wu描述的那个世界不是"更快"，是"快到你的认知跟不上你的产出速度"

这时候真正稀缺的能力就变了。不是执行力，不是产出速度，而是——你能不能在极高速的迭代中保持对用户的感知？你能不能判断模型的输出是好是坏？你能不能发现自己不擅长的部分，然后让AI去补？

包括我最近看张小珺对罗福莉的访谈，罗福莉提到一个观点让我印象很深——模型输出内容的能力，已经超出顶级的从业者

这句话如果你认真想一下，会发现它的杀伤范围远比"PM已死"大得多

它意味着所有"阶段交付输出型"岗位都在斩杀线上。文案、设计、前端、数据分析、市场研究、竞品报告、用户调研报告——所有这些"我来产出一份交付物"的工作，模型都能做，而且做得又快又不差

一个人其实要同时具备了解模型和了解用户的能力。不是二选一，是同时。因为你得知道模型能做什么、做到什么程度，然后判断这个输出是不是用户真正需要的

这个能力组合，说白了，就是新时代的"产品sense"。更准确描述应该是模型sense+用户sense

每个人都得为最终结果负责。未来是属于那些不靠title定义自己、而靠output定义自己的人

跟模型一起成长

我知道这篇文章肯定会让很多人不舒服，陷入一种个体的存在主义危机

说实话，写起来也不太舒服。因为我自己的工作性质也在"中间层"的辐射范围之内——我干的事其实也是把行业信息嚼碎了喂给读者，本质上也是个信息搬运工。AI要是哪天能比我嚼得更碎、喂得更快、还不收钱，那我也得想想自己还能干啥

但我不想用"拥抱变化"这种词，因为这四个字已经被用烂了

我想说的是

很多公司内部有一种文化叫"跟模型一起成长"。意思是，不要把模型当工具去"使用"，而是把它当队友去"相处"。你得了解它的脾气、知道它的短板、摸清它什么时候靠谱什么时候会胡说八道。这种相处方式会反过来重塑你自己的工作习惯和思维模式

我觉得这个说法比"拥抱变化"诚实多了。它承认了一个事实：你不是在适应一个新工具，你是在适应一个新物种。这个新物种还在进化，进化速度比你的职业规划快十倍。不是速度比你快，是加速度比你快一万倍

所以真正的问题不是"PM会不会死"，而是——你有没有能力在一个每天都在重新定义岗位边界的世界里，持续证明自己的不可替代性？

这个问题没有标准答案。但有一个检验标准很简单：如果明天你的title被抹掉了，你的工牌上只写一个名字，你还能凭什么让团队觉得少了你不行？

想清楚这个，比读十篇"AI时代生存指南"管用多了

来源 | 饭后服用AfterHours

（ID：afterhoursere）

作者 | 王二鹅ERE ; 编辑 | 呼呼大睡

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