这周在社交媒体上刷到张小珺对姚顺宇的 4 小时访谈记录，里面有一段我看完停了挺久。
姚顺宇说：
“我离开的时候，对这公司挺悲观的。但后来显然是我过度悲观了。呵呵呵。
我当时悲观的原因是，我离开的时候 Anthropic 主要的收入来源都是 API，就是卖 Token。这是个差生意。Eventually（最终）就是要打价格战。打价格战你没有完整的链条，是没有什么太多优势的。
但后来 Anthropic 在产品方面确实有很多巧思，做了很多好的事。不管是 Claude Code 变得越来越好用了，还是 Claude Cowork，和各种各样跟工作效率相关的事，都慢慢汇聚起来了。”
我对这段感兴趣，不是因为它能证明谁判断对了、谁判断错了，而是因为这里面有一个很典型的 AI 时代产品问题。
如果一家 AI 公司主要靠 API 卖 Token，那它很容易进入价格战。模型能力会追赶，调用成本会下降，客户也会比较价格。这个时候，产品到底还能做什么？
Claude Code 给了一个挺具体的答案。
它一开始不是从一个宏大的商业计划里长出来的。按照访谈里的说法，Claude Code 的起点，是 Boris Cherny 想做一个东西，提高自己和同事的工作效率。先服务内部真实问题，后来慢慢变成了对很多开发者都重要的产品。
这也是姚顺宇为什么会说，产品经理现在还是很难被 AI 取代，里面仍然有一些个人英雄主义的机会。
我理解这里的“个人英雄主义”，不是一个人拍脑袋改变世界，也不是产品经理站在台前指点江山。
它更像是，在一个具体问题还没有被市场命名之前，有人先看见了它。并且愿意把这个问题做深，做细，做到别人开始意识到，原来这里真的需要一个产品。
我后来查了一些公开资料。Claude Code 在 2025 年 5 月随 Claude 4 一起进入更完整的可用状态，开始覆盖终端、IDE、后台 SDK、GitHub 等开发工作流。到 2026 年 4 月，Ramp 的 AI Index 里，Anthropic 在美国企业 AI 采用率上第一次超过 OpenAI，Anthropic 是 34.4%，OpenAI 是 32.3%。
这些数字以后还会变。AI 行业的排名也不会因为某个月的数据就定下来。
但 Anthropic 这条线至少说明了一件事：模型公司只卖能力，和把能力放进真实工作流里，是两种生意。
这对产品经理很有启发。
以前大家讲产品经理，喜欢讲“产品思维”。以用户为中心、持续迭代、数据驱动、AB 实验、用户模型、交易模型、用户心理，这些当然都重要。我自己做了这么多年产品，也很难说这些东西不重要。
但如果现在让我重新理解“产品思维”，我会把一个很基础的东西放得更靠前。
靠谱，做事细，对自己做的事情负责。
这也是姚顺宇在访谈里反复提到的。他说 AI 行业很重要的特质，就是靠谱、做事细，当事情和你的预测不一样时，你能不能系统性地排除各种可能性。
这句话听着不像什么高级方法论，但我现在越来越觉得，它可能就是很多能力的底座。
产品经理很容易陷入一种幻觉，以为自己主要负责判断方向、定义需求、讲清楚价值。可是真做事的时候，很多问题不是输在方向上，而是输在细节里。
一个需求有没有说清楚。 一个异常状态有没有想过。 一个用户真正卡住的地方有没有被看见。 一个 AI 生成的结果看起来能用，但里面有没有埋着后面会炸的东西。
这些都不太适合写进“产品经理能力模型”里，因为它们太朴素了。可越朴素的东西，越容易拉开差距。
尤其到了 AI 时代，很多执行动作会变快。写代码快了，出原型快了，做图快了，整理材料快了。速度一快，原来藏在流程里的粗糙就会露出来。
你不能只会说“让 AI 帮我做一下”。你得知道它做出来之后，哪里不对，哪里能用，哪里只是看起来完整。
第二个我很在意的点，是对未来的判断。
姚顺宇在访谈里被问到有没有崇拜的人时，提到了一些很强的物理学家。他说这些人有一个共同点，就是异常的远见，甚至在他们所处的时代显得格格不入。
这个点我觉得不能跳过。
因为 AI 产品经理现在最难的地方，可能不是把今天的需求排好优先级，而是判断一个月后、三个月后，这个产品应该变成什么样。
Cat Wu 在另一个访谈里也说过类似的意思。AI 公司现在很看重 PM 的一个能力，是定义“一个月后的产品应该是什么样”。
这个时间尺度很有意思。
不是十年后的宏大想象，也不是明天早上要改哪个按钮。一个月，刚好卡在中间。它要求你对技术变化有感觉，对用户行为有感觉，也对组织能做成什么有判断。
太远了，就容易变成愿景。 太近了，又容易被需求列表拖着走。
产品经理在这里要做的，是判断什么东西快要成立了，什么东西现在还不该做，什么东西看起来像需求，其实只是旧工作流留下来的惯性。
Claude Code 这类产品的难点就在这里。
它不是简单把聊天框搬到开发工具里。开发者真正需要的，也不是一个更会说话的助手，而是一个能进入代码库、理解上下文、修改文件、跑任务、接受反馈的协作者。
如果你还停留在“用户输入问题，AI 输出答案”的产品想象里，就很难提前看到这一步。
第三个问题，是产品经理、设计师、工程师的边界正在变得模糊。
Cat Wu 提到过，AI 时代 PM、设计师、工程师的角色边界在融合。不管你是什么角色，“产品感”仍然很稀缺。
我以前听到“产品感”这个词，会觉得它有点虚。它和“产品思维”一样，很容易被说成一个筐，什么都往里装。
但最近做自己的个人网站，我对这个词有了更具体的感受。
做个人网站这件事里，我其实同时在扮演几个角色。
我得决定网站放什么内容，这是产品经理的事。
我得和 Codex 一起把页面做出来，从单页静态 HTML 改到 Astro 多页面站点，加数据埋点，做 Git 版本管理，这部分虽然很多执行交给了 Codex，但我不能真的撒手不管。
我还得判断页面好不好看，交互顺不顺，信息层级对不对。这又是设计师的事。
以前做 B 端产品，我对 UI 的要求没有那么高。不是不重视，而是业务场景、投入产出比、组织分工都摆在那里。很多时候，产品经理更多是把用户反馈和设计取舍讲清楚，真正深入到视觉表达和交互细节里的机会没那么多。
但现在不一样了。
AI 把很多原来需要等待的环节压缩了。你可以很快做出一个页面，很快改一版样式，很快试一个交互。于是，一个问题也跟着变得更直接：
你到底知不知道什么是好？
这对我来说是一个很现实的提醒。
以前我知道审美能力对产品经理很重要，但它很难被具象化。每个人审美不同，组织里也有设计师兜底，所以我很少真正看清自己在这方面的能力边界。
现在边界清楚多了。
一个页面放在那里，好就是好，差就是差。Codex 可以给我生成很多方案，也可以按照 UI skill 去改，但最后那个“这版不行”“这个层级不对”“这个地方看着散”“这里应该再收一点”的判断，还是得我自己来。
这时候我才发现，审美不是一个锦上添花的能力。
在 AI 能帮你快速构建东西之后，审美、判断、取舍，都会变成更显眼的短板。以前短板可能被流程盖住了，现在盖不住。
所以我现在会更倾向于把“产品感”理解成几件具体的事：
能不能发现一个还没有被讲清楚的真实问题。
能不能判断一项技术变化会把哪些旧流程改掉。
能不能在工程、设计、内容、商业之间做取舍。
能不能把一个模糊想法，压到一个可运行、可使用、可验证的产品里。
以及，能不能看出 AI 给你的结果哪里只是像，哪里是真的可用。
这也是我为什么觉得，AI 时代产品经理不会简单消失，但会被重新筛一遍。
只会写需求文档的产品经理，会越来越尴尬。
只会协调排期的产品经理，也会越来越尴尬。
因为很多写、整理、拆分、生成、跟进的动作，AI 都会慢慢接过去。留下来的部分，反而更难躲。
你要有判断。 你要有品味。 你要能把问题看细。 你要真的做出东西。
而且最好不是只在会议里讨论产品。
去做一个自己每天会用的小工具，做一个个人网站，做一个能跑起来的工作流，做一个真的有人用的小产品。做完以后你会很快知道，自己到底缺什么。
缺工程理解，页面会跑不起来。 缺设计判断，东西会很毛糙。 缺内容能力，表达会站不住。 缺产品判断，功能会堆成一团。
这些反馈，比任何能力模型都直接。
写到这里，我对“产品经理还剩什么”这个问题的答案也更明确了一点。
剩下的不是某个岗位边界。
是一个人面对真实问题时的判断力、审美、耐心，和把事情做成的能力。
AI 会让很多执行动作变便宜。
但也正因为执行变便宜了，一个人到底会不会判断，反而更容易被看见。