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你规划的未来，可能活不到明天 Anthropic产品负责人Cat Wu的访谈最近在圈内引发了不少的关注，很多人兴奋于Claude“一天出一个功能”的速度神话，也有人焦虑于“很多产品经理还在用旧思维找工作”的警示。但如果你只看到这些，就错过了真正值得追问的东西。 为什么过去做产品可以规划6到12个月，现在却不能了？表面原因是AI迭代太快，但更深层的原因是技术的不确定性从“可预测”变成了“不可预测”。以前尽管技术也在飞速发展，但你能很清楚地知道下个季度的技术能力大概率不会比现在强太多，而现在你不知道下个月AI又会突然涌现出什么能力。 在这种不确定性下，传统的“计划-执行-检查”模式失效了。你无法提前计划一个半年后上线、依赖某个尚未被验证的AI能力的功能，因为你不知道那个能力到时候是否真的存在，或者是否已经被模型内化了。所以Cat说的“缩短从想法到用户手上的时间”本质不是追求速度，反而是降低风险。每次产品新版本发布都可以视为一次检验假设的实验，实验周期越短你就能越快知道假设对不对然后调整方向，这或许就是在技术基础本身不稳定的情况下唯一可行的认知方式。 再看来“产品经理角色融合”这件事，Cat提到Anthropic的工程师可以独立完成从用户反馈到发布的全流程，几乎不需要产品经理。这听起来像是PM要被淘汰了，但她又补充到PM的价值在于“产品品味”和“决定写什么”。 如果我们从认知分工的角度看，这个问题就很清楚了。在技术能力相对稳定的时代更需要的是“深度规划能力”，在技术能力快速变化的时代更需要的是“快速决策能力”。前者是关于如何在已知地图上找到最优路径，后者是关于如何在未知地形中识别方向。PM的角色并没有消失，只是从“绘制详细地图”变成了“在迷雾中点亮灯塔”。工程师们擅长把想法变成代码，但面对几百个想法，谁来决定哪个值得点亮？这就是PM的新位置。 但这里有一个陷阱，Cat所说的“品味”很容易变成一个黑箱概念，无法定义，无法衡量，只能“感觉”。如果一家公司的选拔标准是“有眼光”，那很可能是他们没有找到可复制的决策框架。真正的降维打击在于能建立一套更底层的决策原则，让整个团队可以规模化地做出正确的判断。 Anthropic之所以能快，是因为他们的“使命”充当了决策的过滤器。当Cat说团队愿意牺牲自己的KPI来服务公司整体目标时，她实际上在说他们有一个比个人绩效更高的效用函数，即“安全的AGI”。当所有决策都能对齐到这个函数，冲突就减少了。 再来看泄漏和封堵事件，前阵子Claude Code的源代码泄漏事故被定性为“流程失败”，涉事员工并没有被开除。这体现了一种成熟的组织观：错误是系统问题的信号，不是惩罚个人的理由。但另一方面，Claude的API不再支持OpenClaw的决定，虽然有着容量管理的经济逻辑，却暴露了一个更结构性的矛盾。 Anthropic靠着开源社区的支持起步，但当他们的商业利益与开源生态冲突时，他们会优先保障自己的产品，这将是所有基础设施型公司的宿命。开源是你的研发杠杆，但当你需要规模化收入时，杠杆则不可避免地会被收回。未来真正值得观察的是，Anthropic能否像Android那样，在控制核心的同时维持一个繁荣的生态，还是会重蹈苹果封闭生态的覆辙。 最后回到关于AI是否会取代产品经理的问题，Cat给出的答案是“产品品味”是护城河，说的没错，但不够本质。我认为未来真正的护城河是谁在定义“什么值得做”的元规则，当模型能力趋同时，算法工程师做的大部分工作是调参和工程优化。当产品功能趋同时，PM做的大部分工作是决定需求优先级。但如果你能定义整个游戏的规则，你就站在了更高的维度。 虽然Cat没有明说，但她描述的其实是一种“战略聚焦”的能力。在机会无限的AI时代，拒绝机会比抓住机会要更难。Anthropic没有做社交、没有做资讯Feed、没有做智能硬件，不是因为他们做不了，更多的考量因素是不符合使命。这种克制才是他们速度的真正来源，因为少做选择，所以做的每一个选择都能投入更多资源。 所以AI时代产品经理到底该干什么？答案不是写PRD，不是画原型，更不是做评估。他要在喧嚣的浪潮中替团队挡住90%的噪声，然后极度清醒地聚焦那10%值得做的事，最后为那10%搭建一条从想法到用户的无摩擦通道。

Claude Code产品负责人：Anthropic的产品团队为何行动速度远超其他团队丨Lenny's Podcast Cat 给出的答案很朴素：把重复劳动交给 AI，把判断力留给自己；把流程减到足够少，把反馈拿到足够快。对普通从业者来说，今天最值得做的不是焦虑岗位会不会消失，而是挑一个每天都在做的笨活，把它认真自动化到可以放心依赖。