今天小編分享的教育經驗：模型可以震撼人，但產品才能留住人：微軟CTO談AI時代的真實價值，歡迎閱讀。
作者 |AI 工作坊
來源 | AI 深度研究員 管理智慧 AI+
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文章僅代表作者本人觀點
為什麼你在 AI 時代焦慮、内耗、不知道做什麼？微軟 CTO Kevin Scott 的一句話，也許能讓你頓悟：
" 模型和產品的真實關系。"
當我邊跑步邊聽 Kevin Scott
早上我跑步時聽了一場播客訪談，嘉賓是微軟的 CTO，Kevin Scott。
10 公裡下來，我刷了自己的最佳配速。不是因為訓練變強，而是因為他說的每句話，都像是在 AI 時代的濃霧中，點了一盞燈。
我一直記得他提的那句：" 模型和產品的真實關系。" 那一刻，我心裡突然咯噔一下。我們這些整天談模型結構、參數量、壓縮優化的人，似乎很久沒有認真讨論過 " 產品 " 這兩個字了。
2025 年開年以來，AI 圈的熱度沒斷過。DeepSeek R1 在春節前正式上線，全開源、低成本、性能直接對标 GPT-o1。國内輿論一片沸騰，媒體刷屏，朋友圈曬跑分。與此同時，海外 Claude 3.7、Gemini 2.5、Grok3 輪番發布，GPT-5 也在謠言與期待中若隐若現。
可越是熱鬧，我身邊的很多朋友越焦慮。尤其是創業者和投資人。他們跟我說：" 我們知道 AI 是大趨勢，可就是不知道該投哪兒、做啥產品。" 一位連續創業者甚至說：" 以前我們是怕慢一步，現在是怕走錯一步。" 這句話，我記了下來。
Kevin 的随後補充一句 " 模型不是我們理解的產品 "，之所以能讓我在跑步中突然清醒，不是因為它多新鮮——而是因為它直擊了今天 AI 從業者集體面對的一個隐蔽症狀：
技術幻覺。
我們被新模型的性能震撼、被技術博主的參數講解吸引、被一輪輪壓縮加速的能力驚豔。但我們很少停下來問一句：用戶真的需要這個嗎？我們到底做的是一項技術，還是一個產品？
Kevin 說，現在就是一次新的範式轉變，就像早年互聯網剛出現那會兒、移動時代剛興起那會兒—— " 混亂 "、" 模糊 "、" 不知道什麼最有價值 " ——這是這種轉變的必經階段。
但也正是在這樣的混沌期裡，歷史上最有價值的一批產品、平台、公司，誕生了。
問題不是 " 現在是不是亂 "，問題是：在這一輪新的 AI 周期裡，我們是否能認清趨勢，找到自己的錨點？
Kevin 給出的答案我很喜歡——不是灌雞湯，而是從實操經驗中提煉出來的行動法則：
產品比模型更重要；
快速試錯比等待觀望更有價值；
構建一個有用的東西，比光看參數曲線更關鍵。
接下來幾節，我們就圍繞 Kevin 的這場完整對話，聊聊 AI 黃金五年裡真正該關注的四個關鍵詞：產品、代理、推理、記憶。
因為，模型很強，但只有解決問題的產品，才值錢。
AI 熱潮加速，價值感卻模糊了
AI 熱潮确實在加速，甚至快到讓人頭皮發麻。
剛過去的三個月裡，我們見證了一個驚人的 " 壓縮 - 擴張 " 循環：一邊是模型變強，打破成本壁壘；一邊是想象力變大，催生出一波又一波的新公司、新構想。
春節前後，DeepSeek R1 橫空出世。它不僅開源，訓練成本還只有 GPT-o1 的幾十分之一。就在很多人還在習慣性低估中國模型能力時，它的表現把人徹底震住了。
彼時國内社群刷屏的關鍵詞，不是 " 模型做不到 "，而是 " 居然是中國團隊做的 "。這說明什麼？說明參數突破已不再稀缺，驚訝感開始轉移方向——我們不再質疑 AI 是否強，而是困惑 AI 該怎麼用。
國外也沒閒着。Claude 3.7 來了，Grok3 又來了，拿下 MMLU 榜首；Gemini 發布 2.5，主打長上下文推理；GPT-5 雖然尚未官宣，但一切迹象都在證明：第二代通用 AI 平台戰争正在爆發。
可與此同時，一個悄然彌漫的情緒也在擴散：
" 我知道 AI 是趨勢，但我不知道要投什麼，要做什麼。"
這不是小白的困惑，而是一個風投合夥人在交流時的原話。
他說：" 過去我們投 AI，是投計算平台、投基礎模型，邏輯是先搭系統，再看生态。但現在拼模型的門檻越來越高，開源越來越猛，那些‘只差一層皮’的創業公司，哪還有機會？"
他說：" 你讓我看 SaaS、看中台、看 API 工具，我全都看了。可每一家都說自己是‘ AI 驅動’，你讓我怎麼判斷誰值錢？"
這種感覺，我太熟悉了。
Kevin Scott 的解釋很簡單，也很扎實。他說：" 這正是每一輪重大技術範式轉變初期的狀态。你突然覺得，世界變得模糊，不再清晰。"
就像互聯網剛開始那幾年。誰能想象，" 網頁 " 最終變成了搜索引擎、電商平台和社交網絡？
就像智能手機剛開始時。誰能斷定，最有價值的應用不是地圖、天氣、郵箱，而是微信、抖音和支付寶？
現在的 AI，也是一樣的。
Kevin 說 :" 真正有持久價值的產品，往往不是在一開始就被看懂的。"
我們今天看到的，是參數、是跑分、是基準測試。但真正的價值，是產品如何介入人們的日常生活，如何替代、提升、重構某種重復性的 " 人類勞動 "。
這也是為什麼他反復強調一個觀點："不要坐等答案。這個階段，不行動，才是最大的錯。"
模型不是產品，别信基礎設施神話
Kevin Scott 在訪談裡最值得反復琢磨的一句話，是這句：" 模型不是產品。"
他解釋得很清楚——模型當然重要，但它不是終點。
我們今天看到的模型性能提升，更多是基礎能力的增強，而非用戶體驗的變革。
這種 " 技術即產品 " 的幻覺，在當前的 AI 創業浪潮裡，異常常見。
你會看到大量創業項目強調 " 我們模型參數達到了某某水平 "、" 我們把訓練成本壓縮到了原來的 1/10"、" 我們完全自研了底座模型，已經和 GPT-o1 只差一輪指令微調 "。
這些話聽起來都沒錯，甚至很厲害，但 Kevin 提醒我們要看清：這只是技術層面的進步，不等于用戶層面的價值。
為什麼很多 AI 公司產品體驗差、留存低？
根本原因是：它們在做的，其實是模型展示，不是產品建設。
Kevin 說，這種誤區非常普遍，尤其在技術團隊為主導的公司裡——一旦技術突破，他們太容易被自己造出來的 " 神奇之物 " 迷住，而忽略了用戶真正要解決的問題。
" 我這幾年一直在講：模型不是產品。技術人員常犯的錯，是以為構建出一個模型，就等于造出了一個產品。但用戶不是為模型買單，而是為解決問題買單。"
他說得一點不留情面：" 有些團隊建好了平台、訓練好了模型、拉好了算力，然後發現沒人用，才開始慌了。"
這個現象在國内外都廣泛存在。很多所謂 "AI 產品 "，看起來只是對模型 API 做了一個 UI 包裝，沒有真實的互動設計、沒有清晰的反饋機制、沒有數據驅動的持續迭代。
表面上是模型驅動，實質上是體驗空心。
Kevin 反復強調，" 產品 " 不是一個層級，而是一個完整閉環：
有一個明确的使用場景（不是全能的、是具體的）；
有一個清晰的目标用戶（不是面向所有人，而是面向剛需人群）；
能通過數據捕捉反饋、驅動迭代；
最關鍵的是——有人願意為它付費，哪怕是時間、注意力或數據。
這一點，尤其值得所有 AI 方向創業者警醒。
現在的市場上，" 模型堆疊 " 已經不是稀缺能力了，真正稀缺的，是產品思維和落地能力。你要把 AI 的能力，裝進一個有人願意用的殼子裡，還要不斷優化殼子的每一個細節。
這就要求團隊必須 " 下沉 " 到場景裡，不只是讓技術跑通，更要讓用戶留下來。" 你不能等别人成功後再去模仿，那時候機會已經消失了。"Kevin 說，" 現在的正确打開方式，是帶着信念快速出手——上線、觀察數據、聽反饋、迭代。只有在實踐中，你才知道你相信的東西是否站得住。"
這句話，不是技術建議，而是產品哲學。
大公司與創業者，走的是兩條路
Kevin Scott 很坦誠。他并不諱言微軟擁有的資源優勢，也不回避一個現實：AI 浪潮帶來的紅利，并不只屬于初創公司。
這話聽上去像在為大廠說話，但他的下一句話，立刻扳回了分數：" 我們沒有足夠的想象力去獨占所有創新。必須有一個多元的生态，讓無數人從不同角度去探索 AI 的可能性。"
在他看來，微軟的角色，是修路鋪橋——而不是一家家替你蓋房子。
這不是客套，而是事實。微軟有基礎設施、全球用戶和資金，但在探索新場景、新模式、新用戶習慣這件事上，他們清楚知道：" 我們需要别人幫我們看到我們看不到的地方。"
這正是 Kevin 強調多元生态系統不可或缺的原因。
在過去的每一輪技術周期裡，無論是互聯網、移動、雲計算，真正具有颠覆性的創新，往往不是大公司 " 提前預測 " 出來的，而是來自邊緣。
比如：
Airbnb 是在 2008 年經濟危機最嚴重的時候，由兩個年輕人 " 把氣墊床放進產品形态 " 而來的；
Stripe 是兩個 20 出頭的兄弟，看到了開發者在接入支付 API 上的痛苦，才做出一行代碼完成收款；
而 Notion、Figma、Midjourney、Runway、Perplexity ……我們都知道，它們不是從谷歌、微軟、亞馬遜的内部孵化器裡誕生的。
Kevin 提出一個簡單卻被忽視的觀點：" 很多 AI 創業者想做平台、打底層，結果跟大公司直接撞車。其實他們真正應該問的是：我有沒有一個更敏銳的洞察，更快的執行力，和更真實的用戶觸感？"
是的，初創公司最大的優勢，從來不是資源，而是角度。
大公司擁有規模、算力和分發渠道；
初創公司擁有速度、靈感和敢于犯錯的勇氣。
在當前 AI 生态中，這種分工并不對立，反而互補。
Kevin 說他本人也投資了不少 AI 公司。他不是為了财務回報，而是想保持對新生态的真實觸感——看看那些在一線做產品的人，是怎麼構建思維的，怎麼做決策的。
他說：" 你不能在一家公司會議室裡就搞懂整個市場。你得下沉到最小部門的實驗室、團隊和客戶反饋中，才知道未來到底長什麼樣。"
這也是為什麼他在内部強調的一句話是：" 我們要拿着手電筒，照向别人還沒照過的地方。"
這句話說得非常微軟，也非常創業者。
它既提醒了大公司不要失去探索精神，也鼓勵了小團隊去走那些未被定義的路徑。
在 Kevin 的認知裡，AI 這次不是 " 一場戰争 "，而是一場探索競賽。
不是看誰跑得快，而是看誰先看見機會、并把它產品化出來。
Agent，會重塑軟體互動
幾乎每一個認真思考 AI 未來形态的人，都會在某個時間點停下來，問自己一句：
"Chat 是終點嗎？"
Kevin Scott 的答案是否定的。他給出的替代詞，是這個未來感極強的概念："Agent（智能代理）。"
Chat 确實是這波 AI 浪潮中最成功的互動形式，但它更像是一個中轉站，是我們通向下一代人機關系的 " 訓練輪 "。
Agent 則是終局之一。
Kevin 是這麼解釋的："Agent 的意義在于：它理解你想讓計算機做什麼，并且可以自己去執行，不需要你像過去那樣，一步步用圖形界面操作。"
一句話概括就是：你不再點擊按鈕，而是發出任務。
過去 200 年，我們與計算機的互動方式幾乎都圍繞 " 輸入指令→執行操作 " 展開。哪怕是圖形化界面，其本質依然是菜單 + 點擊。
而在 Agent 主導的未來，互動方式會徹底反轉：
你不再需要知道工具怎麼用；
你只需要告訴 AI 你要什麼，它替你去完成；
它會記住你、理解你、适配你。
Kevin 舉了個特别生活化的例子：" 我希望看到這樣的 Agent：早上五點你還在睡，它已經幫你整理好夜裡收到的所有重要郵件，起床時，它會把最關鍵的三封用你熟悉的語氣草拟好回復，等你喝完咖啡時，點一下就能發出去。"
這不是幻想，而是明确的產品路線圖。
他認為，真正的 AI 產品不是 " 能回答你一個問題 "，而是 " 能完成你一個任務 "。而讓 AI 完成任務的關鍵，就在于：它是否能持續記住你說過的話、做過的事、偏好的風格——這就是 Agent 和 Chatbot 的核心區别：
Agent 有記憶、有任務感、有連續性。
回到現實，當下很多 Agent 產品還處在早期。它們看上去已經能 " 做很多事 "，但背後依然是一次次 " 無記憶調用 "，每輪對話都從零開始。
Kevin 說：" 現在的 Agent 太‘事務性’了，像是在刷一次性任務，而不是協作夥伴。"
但這正是未來 12 個月内最值得期待的突破方向。
包括 DeepSeek、GPT、Claude 在内的多個主流模型團隊，都已将 " 長期記憶 " 能力作為核心研發目标之一。因為他們知道，一旦 Agent 具備了長期記憶，AI 的產品形态将從 " 助手 " 躍遷為 " 同事 "。
更重要的是，這場躍遷不是遙遠的未來，而是創業者可以參與構建的現在。
你不必打造出一個能自我進化的超級 AI。你只需要找到一個剛需的高頻場景，設計一個能 " 記住任務上下文 " 的 Agent，讓它幫人完成某個具體環節——這就是產品。
從 " 能對話 " 到 " 能執行 "，從 " 你教它 " 到 " 它懂你 "，這個跨度，就是下一波 AI 產品爆發的臨界點。
而我們今天所用的所有 AI 工具——無論多智能，只要不能長期記住你，它們就還停留在第一代。
程式員，正在變成產品建築師
在 Kevin Scott 的訪談中，有一句話讓無數工程師動容：" 未來五年内，95% 的新增代碼都将由 AI 自動生成。"
這話聽起來誇張，卻并不遙遠。
我們已經看到趨勢在快速成型：微軟自家的 GitHub Copilot 每月調用量突破數十億次，開發者從抗拒到依賴，只用了不到兩年。
你在寫代碼，其實 AI 已經在幫你 " 預寫 "。今天是函數補全，明天就是業務模塊自動搭建。
Kevin 說，這不是小修小補，而是一種抽象層級的抬升。" 我們曾經從匯編語言邁入高級語言，從手寫 HTML 進入前端框架，現在，我們正從寫代碼進入寫指令的時代。"
在這個新範式裡，" 程式員 " 的角色正發生微妙轉變。
從執行者→提示詞設計者→系統架構師→產品建築師。
而真正的競争力，也正從 " 誰寫得快 " 變成了 " 誰想得清 "。
我們開始看到兩個世界并行展開：
在開發者世界，工具越來越聰明，AI 開始承擔 " 寫 " 的工作，人更多負責 " 構建願景 "；
在產品世界，需求越來越復雜，用戶不再滿足于簡單 " 能用 "，而是追求 " 好用、合适、順手 "。
這時候，一個新能力變得前所未有地重要：" 產品直覺。"
Kevin 沒有說 " 未來不需要工程師 "，相反他認為：頂級工程師會更吃香，但原因不再是會寫底層代碼，而是能用最好的工具、搭最合理的結構、解最復雜的問題。
而這套能力，恰恰是 AI 短期内替代不了的。
他舉了一個微軟研究院内部的例子：
" 我們用 AI 工具自動還技術債。結果發現它們不僅能讀懂舊代碼，還能自動重構、替我們規避歷史遺留問題。"
這讓很多工程負責人感到震撼——曾經 " 只能靠人 " 處理的技術債，居然可以交給 AI 掃尾。
你可以想象這個畫面：
一位產品經理通過自然語言寫出用戶需求；
AI 自動生成一版初始原型；
工程師驗證架構安全、優化邊界邏輯；
整個過程可能只用一半人、一周時間。
這不是未來，而是很多公司今年正在構建的現實。
Kevin 甚至說，他最期待 AI 的一個價值，是 " 打破技術債的零和悖論 " ——以前為了速度犧牲架構是無奈，現在有了 AI，也許我們終于可以 " 邊快邊穩 "。
這意味着什麼？
意味着未來的團隊結構會發生根本變化。
開發團隊更小但更強；
工程師将更多參與產品設計與用戶研究；
那些靠 " 重復造輪子 " 存在的中層職位将逐漸消失。
真正留下來的，是能看清全局、定義方向、設計系統的人。
而這個人，未必是傳統意義上的 "CTO"，可能是一個極強的產品人，也可能是懂 AI 的人類學家。
因為，當 AI 承擔更多技術執行工作時，定義問題本身，就變成了核心能力。
你走得夠快嗎？
整場對話的最後，主持人問了 Kevin 一個簡單的問題：
" 你覺得我們現在走得夠快嗎？"
Kevin 想都沒想，說：" 不夠。"
他說這句話的時候，沒有批評誰，也沒有表達憤怒，他只是陳述了一個現實：
" 我希望數十億人能觸及這些 AI 工具，像水電一樣觸手可及。可現在，我們還太慢了。"
在 Kevin 看來，AI 已經具備了改造教育、醫療、氣候、城市治理這些基礎民生領網域的能力。真正的問題，不是技術有沒有準備好，而是社會有沒有準備好。
這句話很重。
因為它一方面承認了 AI 的力量，另一方面也指出了一個現實的悲劇：太多資源，被困在流程、制度和觀望裡。
尤其在一些傳統企業或政府場景中，我們看到 AI 試點被視為 " 項目 "，而不是 " 工具 "；被用來 " 展示創新 "，而不是 " 解決問題 "。
Kevin 說，他最希望看到的變化，不是在模型參數上，而是在人心狀态上。
" 我希望每個孩子都知道，這些工具是為他們而生的，而不是為某些公司、某些行業準備的。"
這是一個大公司的 CTO，最像一位教育者的時候。
回到我們自己。
你是不是也曾被這個問題困擾：
我是不是太慢了？
我是不是還沒想清楚要做什麼？
我是不是在看别人做，而自己什麼都沒做？
Kevin 的建議，其實從頭到尾都在說一件事：
别再等了。
等大模型成熟、等基礎設施更穩、等行業标準明确、等公司流程調整……這些 " 等 "，如果你熟悉技術周期歷史，你就會知道：它們永遠不會真正等你。
所有在風口期起飛的項目，都不是 " 等明白了再做 "，而是 " 做着做着就明白了 "。
所以，他才反復強調三件事：
不要沉迷技術本身，回到產品價值；
不要等别人試完了再抄，早動手，快試錯；
不要以為自己太小，生态的爆發往往來自邊緣。
他說：" 我們要做的，不是預測未來，而是讓它更早到來。"
你可能做不出 GPT，也做不出 DeepSeek。但你可以做出一個產品，讓某個行業的某一群人，每天的工作方式發生改變。
你可以不是模型的造物主，但你可以是新習慣的發明者。
而這，才是真正屬于你的機會。
正如 Kevin Scott 所說："未來不是屬于最聰明的團隊，而是屬于最快試錯、最快落地產品的人。"
你，是那個可以駕馭 AI 浪潮的人嗎？
參考資料：https://www.youtube.com/watch?v=KN7KYzpPfiU&t=1185s
