今天小编分享的教育经验：模型可以震撼人，但产品才能留住人：微软CTO谈AI时代的真实价值，欢迎阅读。
作者 |AI 工作坊
来源 | AI 深度研究员 管理智慧 AI+
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文章仅代表作者本人观点
为什么你在 AI 时代焦虑、内耗、不知道做什么？微软 CTO Kevin Scott 的一句话，也许能让你顿悟：
" 模型和产品的真实关系。"
当我边跑步边听 Kevin Scott
早上我跑步时听了一场播客访谈，嘉宾是微软的 CTO，Kevin Scott。
10 公里下来，我刷了自己的最佳配速。不是因为训练变强，而是因为他说的每句话，都像是在 AI 时代的浓雾中，点了一盏灯。
我一直记得他提的那句：" 模型和产品的真实关系。" 那一刻，我心里突然咯噔一下。我们这些整天谈模型结构、参数量、压缩优化的人，似乎很久没有认真讨论过 " 产品 " 这两个字了。
2025 年开年以来，AI 圈的热度没断过。DeepSeek R1 在春节前正式上线，全开源、低成本、性能直接对标 GPT-o1。国内舆论一片沸腾，媒体刷屏，朋友圈晒跑分。与此同时，海外 Claude 3.7、Gemini 2.5、Grok3 轮番发布，GPT-5 也在谣言与期待中若隐若现。
可越是热闹，我身边的很多朋友越焦虑。尤其是创业者和投资人。他们跟我说：" 我们知道 AI 是大趋势，可就是不知道该投哪儿、做啥产品。" 一位连续创业者甚至说：" 以前我们是怕慢一步，现在是怕走错一步。" 这句话，我记了下来。
Kevin 的随后补充一句 " 模型不是我们理解的产品 "，之所以能让我在跑步中突然清醒，不是因为它多新鲜——而是因为它直击了今天 AI 从业者集体面对的一个隐蔽症状：
技术幻觉。
我们被新模型的性能震撼、被技术博主的参数讲解吸引、被一轮轮压缩加速的能力惊艳。但我们很少停下来问一句：用户真的需要这个吗？我们到底做的是一项技术，还是一个产品？
Kevin 说，现在就是一次新的范式转变，就像早年互联网刚出现那会儿、移动时代刚兴起那会儿—— " 混乱 "、" 模糊 "、" 不知道什么最有价值 " ——这是这种转变的必经阶段。
但也正是在这样的混沌期里，历史上最有价值的一批产品、平台、公司，诞生了。
问题不是 " 现在是不是乱 "，问题是：在这一轮新的 AI 周期里，我们是否能认清趋势，找到自己的锚点？
Kevin 给出的答案我很喜欢——不是灌鸡汤，而是从实操经验中提炼出来的行动法则：
产品比模型更重要；
快速试错比等待观望更有价值；
构建一个有用的东西，比光看参数曲线更关键。
接下来几节，我们就围绕 Kevin 的这场完整对话，聊聊 AI 黄金五年里真正该关注的四个关键词：产品、代理、推理、记忆。
因为，模型很强，但只有解决问题的产品，才值钱。
AI 热潮加速，价值感却模糊了
AI 热潮确实在加速，甚至快到让人头皮发麻。
刚过去的三个月里，我们见证了一个惊人的 " 压缩 - 扩张 " 循环：一边是模型变强，打破成本壁垒；一边是想象力变大，催生出一波又一波的新公司、新构想。
春节前后，DeepSeek R1 横空出世。它不仅开源，训练成本还只有 GPT-o1 的几十分之一。就在很多人还在习惯性低估中国模型能力时，它的表现把人彻底震住了。
彼时国内社群刷屏的关键词，不是 " 模型做不到 "，而是 " 居然是中国团队做的 "。这说明什么？说明参数突破已不再稀缺，惊讶感开始转移方向——我们不再质疑 AI 是否强，而是困惑 AI 该怎么用。
国外也没闲着。Claude 3.7 来了，Grok3 又来了，拿下 MMLU 榜首；Gemini 发布 2.5，主打长上下文推理；GPT-5 虽然尚未官宣，但一切迹象都在证明：第二代通用 AI 平台战争正在爆发。
可与此同时，一个悄然弥漫的情绪也在扩散：
" 我知道 AI 是趋势，但我不知道要投什么，要做什么。"
这不是小白的困惑，而是一个风投合伙人在交流时的原话。
他说：" 过去我们投 AI，是投计算平台、投基础模型，逻辑是先搭系统，再看生态。但现在拼模型的门槛越来越高，开源越来越猛，那些‘只差一层皮’的创业公司，哪还有机会？"
他说：" 你让我看 SaaS、看中台、看 API 工具，我全都看了。可每一家都说自己是‘ AI 驱动’，你让我怎么判断谁值钱？"
这种感觉，我太熟悉了。
Kevin Scott 的解释很简单，也很扎实。他说：" 这正是每一轮重大技术范式转变初期的状态。你突然觉得，世界变得模糊，不再清晰。"
就像互联网刚开始那几年。谁能想象，" 网页 " 最终变成了搜索引擎、电商平台和社交网络？
就像智能手机刚开始时。谁能断定，最有价值的应用不是地图、天气、邮箱，而是微信、抖音和支付宝？
现在的 AI，也是一样的。
Kevin 说 :" 真正有持久价值的产品，往往不是在一开始就被看懂的。"
我们今天看到的，是参数、是跑分、是基准测试。但真正的价值，是产品如何介入人们的日常生活，如何替代、提升、重构某种重复性的 " 人类劳动 "。
这也是为什么他反复强调一个观点："不要坐等答案。这个阶段，不行动，才是最大的错。"
模型不是产品，别信基础设施神话
Kevin Scott 在访谈里最值得反复琢磨的一句话，是这句：" 模型不是产品。"
他解释得很清楚——模型当然重要，但它不是终点。
我们今天看到的模型性能提升，更多是基础能力的增强，而非用户体验的变革。
这种 " 技术即产品 " 的幻觉，在当前的 AI 创业浪潮里，异常常见。
你会看到大量创业项目强调 " 我们模型参数达到了某某水平 "、" 我们把训练成本压缩到了原来的 1/10"、" 我们完全自研了底座模型，已经和 GPT-o1 只差一轮指令微调 "。
这些话听起来都没错，甚至很厉害，但 Kevin 提醒我们要看清：这只是技术层面的进步，不等于用户层面的价值。
为什么很多 AI 公司产品体验差、留存低？
根本原因是：它们在做的，其实是模型展示，不是产品建设。
Kevin 说，这种误区非常普遍，尤其在技术团队为主导的公司里——一旦技术突破，他们太容易被自己造出来的 " 神奇之物 " 迷住，而忽略了用户真正要解决的问题。
" 我这几年一直在讲：模型不是产品。技术人员常犯的错，是以为构建出一个模型，就等于造出了一个产品。但用户不是为模型买单，而是为解决问题买单。"
他说得一点不留情面：" 有些团队建好了平台、训练好了模型、拉好了算力，然后发现没人用，才开始慌了。"
这个现象在国内外都广泛存在。很多所谓 "AI 产品 "，看起来只是对模型 API 做了一个 UI 包装，没有真实的互動设计、没有清晰的反馈机制、没有数据驱动的持续迭代。
表面上是模型驱动，实质上是体验空心。
Kevin 反复强调，" 产品 " 不是一个层级，而是一个完整闭环：
有一个明确的使用场景（不是全能的、是具体的）；
有一个清晰的目标用户（不是面向所有人，而是面向刚需人群）；
能通过数据捕捉反馈、驱动迭代；
最关键的是——有人愿意为它付费，哪怕是时间、注意力或数据。
这一点，尤其值得所有 AI 方向创业者警醒。
现在的市场上，" 模型堆叠 " 已经不是稀缺能力了，真正稀缺的，是产品思维和落地能力。你要把 AI 的能力，装进一个有人愿意用的壳子里，还要不断优化壳子的每一个细节。
这就要求团队必须 " 下沉 " 到场景里，不只是让技术跑通，更要让用户留下来。" 你不能等别人成功后再去模仿，那时候机会已经消失了。"Kevin 说，" 现在的正确打开方式，是带着信念快速出手——上线、观察数据、听反馈、迭代。只有在实践中，你才知道你相信的东西是否站得住。"
这句话，不是技术建议，而是产品哲学。
大公司与创业者，走的是两条路
Kevin Scott 很坦诚。他并不讳言微软拥有的资源优势，也不回避一个现实：AI 浪潮带来的红利，并不只属于初创公司。
这话听上去像在为大厂说话，但他的下一句话，立刻扳回了分数：" 我们没有足够的想象力去独占所有创新。必须有一个多元的生态，让无数人从不同角度去探索 AI 的可能性。"
在他看来，微软的角色，是修路铺桥——而不是一家家替你盖房子。
这不是客套，而是事实。微软有基础设施、全球用户和资金，但在探索新场景、新模式、新用户习惯这件事上，他们清楚知道：" 我们需要别人帮我们看到我们看不到的地方。"
这正是 Kevin 强调多元生态系统不可或缺的原因。
在过去的每一轮技术周期里，无论是互联网、移动、云计算，真正具有颠覆性的创新，往往不是大公司 " 提前预测 " 出来的，而是来自边缘。
比如：
Airbnb 是在 2008 年经济危机最严重的时候，由两个年轻人 " 把气垫床放进产品形态 " 而来的；
Stripe 是两个 20 出头的兄弟，看到了开发者在接入支付 API 上的痛苦，才做出一行代码完成收款；
而 Notion、Figma、Midjourney、Runway、Perplexity ……我们都知道，它们不是从谷歌、微软、亚马逊的内部孵化器里诞生的。
Kevin 提出一个简单却被忽视的观点：" 很多 AI 创业者想做平台、打底层，结果跟大公司直接撞车。其实他们真正应该问的是：我有没有一个更敏锐的洞察，更快的执行力，和更真实的用户触感？"
是的，初创公司最大的优势，从来不是资源，而是角度。
大公司拥有规模、算力和分发渠道；
初创公司拥有速度、灵感和敢于犯错的勇气。
在当前 AI 生态中，这种分工并不对立，反而互补。
Kevin 说他本人也投资了不少 AI 公司。他不是为了财务回报，而是想保持对新生态的真实触感——看看那些在一线做产品的人，是怎么构建思维的，怎么做决策的。
他说：" 你不能在一家公司会议室里就搞懂整个市场。你得下沉到最小部門的实验室、团队和客户反馈中，才知道未来到底长什么样。"
这也是为什么他在内部强调的一句话是：" 我们要拿着手电筒，照向别人还没照过的地方。"
这句话说得非常微软，也非常创业者。
它既提醒了大公司不要失去探索精神，也鼓励了小团队去走那些未被定义的路径。
在 Kevin 的认知里，AI 这次不是 " 一场战争 "，而是一场探索竞赛。
不是看谁跑得快，而是看谁先看见机会、并把它产品化出来。
Agent，会重塑軟體互動
几乎每一个认真思考 AI 未来形态的人，都会在某个时间点停下来，问自己一句：
"Chat 是终点吗？"
Kevin Scott 的答案是否定的。他给出的替代词，是这个未来感极强的概念："Agent（智能代理）。"
Chat 确实是这波 AI 浪潮中最成功的互動形式，但它更像是一个中转站，是我们通向下一代人机关系的 " 训练轮 "。
Agent 则是终局之一。
Kevin 是这么解释的："Agent 的意义在于：它理解你想让计算机做什么，并且可以自己去执行，不需要你像过去那样，一步步用图形界面操作。"
一句话概括就是：你不再点击按钮，而是发出任务。
过去 200 年，我们与计算机的互動方式几乎都围绕 " 输入指令→执行操作 " 展开。哪怕是图形化界面，其本质依然是菜单 + 点击。
而在 Agent 主导的未来，互動方式会彻底反转：
你不再需要知道工具怎么用；
你只需要告诉 AI 你要什么，它替你去完成；
它会记住你、理解你、适配你。
Kevin 举了个特别生活化的例子：" 我希望看到这样的 Agent：早上五点你还在睡，它已经帮你整理好夜里收到的所有重要邮件，起床时，它会把最关键的三封用你熟悉的语气草拟好回复，等你喝完咖啡时，点一下就能发出去。"
这不是幻想，而是明确的产品路线图。
他认为，真正的 AI 产品不是 " 能回答你一个问题 "，而是 " 能完成你一个任务 "。而让 AI 完成任务的关键，就在于：它是否能持续记住你说过的话、做过的事、偏好的风格——这就是 Agent 和 Chatbot 的核心区别：
Agent 有记忆、有任务感、有连续性。
回到现实，当下很多 Agent 产品还处在早期。它们看上去已经能 " 做很多事 "，但背后依然是一次次 " 无记忆调用 "，每轮对话都从零开始。
Kevin 说：" 现在的 Agent 太‘事务性’了，像是在刷一次性任务，而不是协作伙伴。"
但这正是未来 12 个月内最值得期待的突破方向。
包括 DeepSeek、GPT、Claude 在内的多个主流模型团队，都已将 " 长期记忆 " 能力作为核心研发目标之一。因为他们知道，一旦 Agent 具备了长期记忆，AI 的产品形态将从 " 助手 " 跃迁为 " 同事 "。
更重要的是，这场跃迁不是遥远的未来，而是创业者可以参与构建的现在。
你不必打造出一个能自我进化的超级 AI。你只需要找到一个刚需的高频场景，设计一个能 " 记住任务上下文 " 的 Agent，让它帮人完成某个具体环节——这就是产品。
从 " 能对话 " 到 " 能执行 "，从 " 你教它 " 到 " 它懂你 "，这个跨度，就是下一波 AI 产品爆发的临界点。
而我们今天所用的所有 AI 工具——无论多智能，只要不能长期记住你，它们就还停留在第一代。
程式员，正在变成产品建筑师
在 Kevin Scott 的访谈中，有一句话让无数工程师动容：" 未来五年内，95% 的新增代码都将由 AI 自动生成。"
这话听起来夸张，却并不遥远。
我们已经看到趋势在快速成型：微软自家的 GitHub Copilot 每月调用量突破数十亿次，开发者从抗拒到依赖，只用了不到两年。
你在写代码，其实 AI 已经在帮你 " 预写 "。今天是函数补全，明天就是业务模块自动搭建。
Kevin 说，这不是小修小补，而是一种抽象层级的抬升。" 我们曾经从汇编语言迈入高级语言，从手写 HTML 进入前端框架，现在，我们正从写代码进入写指令的时代。"
在这个新范式里，" 程式员 " 的角色正发生微妙转变。
从执行者→提示词设计者→系统架构师→产品建筑师。
而真正的竞争力，也正从 " 谁写得快 " 变成了 " 谁想得清 "。
我们开始看到两个世界并行展开：
在开发者世界，工具越来越聪明，AI 开始承担 " 写 " 的工作，人更多负责 " 构建愿景 "；
在产品世界，需求越来越复杂，用户不再满足于简单 " 能用 "，而是追求 " 好用、合适、顺手 "。
这时候，一个新能力变得前所未有地重要：" 产品直觉。"
Kevin 没有说 " 未来不需要工程师 "，相反他认为：顶级工程师会更吃香，但原因不再是会写底层代码，而是能用最好的工具、搭最合理的结构、解最复杂的问题。
而这套能力，恰恰是 AI 短期内替代不了的。
他举了一个微软研究院内部的例子：
" 我们用 AI 工具自动还技术债。结果发现它们不仅能读懂旧代码，还能自动重构、替我们规避历史遗留问题。"
这让很多工程负责人感到震撼——曾经 " 只能靠人 " 处理的技术债，居然可以交给 AI 扫尾。
你可以想象这个画面：
一位产品经理通过自然语言写出用户需求；
AI 自动生成一版初始原型；
工程师验证架构安全、优化边界逻辑；
整个过程可能只用一半人、一周时间。
这不是未来，而是很多公司今年正在构建的现实。
Kevin 甚至说，他最期待 AI 的一个价值，是 " 打破技术债的零和悖论 " ——以前为了速度牺牲架构是无奈，现在有了 AI，也许我们终于可以 " 边快边稳 "。
这意味着什么？
意味着未来的团队结构会发生根本变化。
开发团队更小但更强；
工程师将更多参与产品设计与用户研究；
那些靠 " 重复造轮子 " 存在的中层职位将逐渐消失。
真正留下来的，是能看清全局、定义方向、设计系统的人。
而这个人，未必是传统意义上的 "CTO"，可能是一个极强的产品人，也可能是懂 AI 的人类学家。
因为，当 AI 承担更多技术执行工作时，定义问题本身，就变成了核心能力。
你走得够快吗？
整场对话的最后，主持人问了 Kevin 一个简单的问题：
" 你觉得我们现在走得够快吗？"
Kevin 想都没想，说：" 不够。"
他说这句话的时候，没有批评谁，也没有表达愤怒，他只是陈述了一个现实：
" 我希望数十亿人能触及这些 AI 工具，像水电一样触手可及。可现在，我们还太慢了。"
在 Kevin 看来，AI 已经具备了改造教育、医疗、气候、城市治理这些基础民生领網域的能力。真正的问题，不是技术有没有准备好，而是社会有没有准备好。
这句话很重。
因为它一方面承认了 AI 的力量，另一方面也指出了一个现实的悲剧：太多资源，被困在流程、制度和观望里。
尤其在一些传统企业或政府场景中，我们看到 AI 试点被视为 " 项目 "，而不是 " 工具 "；被用来 " 展示创新 "，而不是 " 解决问题 "。
Kevin 说，他最希望看到的变化，不是在模型参数上，而是在人心状态上。
" 我希望每个孩子都知道，这些工具是为他们而生的，而不是为某些公司、某些行业准备的。"
这是一个大公司的 CTO，最像一位教育者的时候。
回到我们自己。
你是不是也曾被这个问题困扰：
我是不是太慢了？
我是不是还没想清楚要做什么？
我是不是在看别人做，而自己什么都没做？
Kevin 的建议，其实从头到尾都在说一件事：
别再等了。
等大模型成熟、等基础设施更稳、等行业标准明确、等公司流程调整……这些 " 等 "，如果你熟悉技术周期历史，你就会知道：它们永远不会真正等你。
所有在风口期起飞的项目，都不是 " 等明白了再做 "，而是 " 做着做着就明白了 "。
所以，他才反复强调三件事：
不要沉迷技术本身，回到产品价值；
不要等别人试完了再抄，早动手，快试错；
不要以为自己太小，生态的爆发往往来自边缘。
他说：" 我们要做的，不是预测未来，而是让它更早到来。"
你可能做不出 GPT，也做不出 DeepSeek。但你可以做出一个产品，让某个行业的某一群人，每天的工作方式发生改变。
你可以不是模型的造物主，但你可以是新习惯的发明者。
而这，才是真正属于你的机会。
正如 Kevin Scott 所说："未来不是属于最聪明的团队，而是属于最快试错、最快落地产品的人。"
你，是那个可以驾驭 AI 浪潮的人吗？
参考资料：https://www.youtube.com/watch?v=KN7KYzpPfiU&t=1185s
