暴论:AI 创业公司,不需要产品经理

AI 创业公司不需要产品经理。

我知道,把这个观点抛出来,大概率会得罪互联网圈的一半人。在过去十年的移动互联网黄金期,“人人都是产品经理”几乎成了某种政治正确,PM 曾被视为 CEO 的预备役,是团队的大脑。

但在今天,在这个 AI 冲击一切的时代,我必须诚实地说:传统的“产品经理”职能,正在 AI 创业公司里迅速消亡。

这并非因为“产品”不重要,恰恰相反,是因为产品太重要了,重要到我们无法再容忍那个负责画原型、写长文档、在设计和研发之间做“传声筒”的中间角色。

真正的 AI 创业公司(AI-Native Startups),只需要三个核心角色的“超级个体”组合。

创始人:最大的产品经理

在 AI 创业的 0-1 阶段,如果创始人本人不是最大的产品经理,这家公司大概率没戏。

传统的流程是:CEO 定战略 → PM 拆解需求写 PRD → 设计师出图 → 工程师写代码

这个链条在 AI 时代太慢了,而且信息损耗极大。

AI 产品的核心壁垒,往往在于对模型能力边界的认知和对用户场景的敏锐洞察

这两件事,无法外包,必须由创始人亲自操刀。

  • 定方向: 决定做什么,更重要的是在海量可能性中决定不做什么
  • 抓迭代: 亲自体验产品,感受模型输出的“温度”,决定下一个最重要的功能是什么。

在这个阶段,不需要一个人专门来维护文档和传递上下文。

CEO 的直觉和判断,必须直接“无损贯通”到执行层。

同时,创始人(或联合创始人)通常还要兼任“增长负责人”。把产品价值“翻译”成用户听得懂的语言,混迹于 X、YouTube、Podcast 等社区,通过社交媒体把产品这一仗打出去——在 AI 时代,Growth is part of the Product(增长即产品)。

全频设计师:Taste 和 Vibe 的掌控者

这是我要重新定义的角色。

很多朋友问我:“现在 AI 画图这么强,Nana Banana Pro 都可以一键出图了,还需要设计师吗?”

我的回答是:传统的 UI 设计师可能不需要了,但你极其需要一位“全频设计师”(Full-Spectrum Designer)

请注意,我用的词不是“全栈”(Full-Stack)。

  • “全栈”是技能的叠加: 意味着你既会画图,又会写前端代码,这是为了省钱。
  • “全频”是感知的打通: 意味着你能掌控从最抽象的 Vibe(氛围/品味) 到最具体的 Code(落地实现) 的所有频段。

在 Vibe Coding 的时代,工具(Lovable、Cursor、AI Studio)已经抹平了“手搓 Figma”的门槛。当生成变得廉价,Taste(品味)就成了唯一的护城河。全频设计师的核心价值在于:

  1. 1. 懂 Vibe Coding: 他不只交付静态图,他能用 AI Studio 或 Cursor,快速构建出可交互的高保真原型。
  2. 2. 懂技术边界: 他理解 Transformer 的原理,了解 Context Engineering 的机制,知道什么是模型能做到的,什么是做不到的。他能跟研发无缝对话。
  3. 3. 懂商业与反馈: 他能直接消化 CEO 的意图,能把握业界的趋势,能直接和用户对话,迅速调整产品的“Taste”。

他不再是美工,他是产品灵魂的视觉化翻译官。以前 PM 写的文档,现在变成了全频设计师手里的 Live Prototype(活原型)

💡 现实案例:Cursor 首席设计师 Ryo Lu

那个做出了惊艳全网的 "ryOS" 的 Ryo,就是全频设计师的终极形态。

在最近的访谈中他提到,在 Cursor 内部,设计师、PM 和工程师的界限极其模糊。 他几乎跳过了 Figma 环节,直接在 IDE 里用 AI 捏出高保真原型。与其在设计图上跟工程师反复拉扯 50 个像素的偏差,不如直接用 Cursor 改代码。对他来说,设计就是代码,代码就是设计。

10x 全栈工程师:与模型共舞

剩下的角色,就是工程师。但注意,他们不是等着接 Jira 任务的“码农”。

早期 AI 公司的工程师,必须是全栈且 AI Native 的。

  • 技术全栈: 前后端通吃,一人成军。
  • Context Engineering(上下文工程): 这是一个新概念。他们不仅会写代码,更懂得如何构建优质的上下文,让 LLM 在特定的业务逻辑里变得聪明、稳定。
  • Prompt Engineering(提示词工程): 他们懂得如何通过自然语言“编程”来微调模型表现。

最重要的是,他们是 Antigravity、Claude Code、Codex、Cursor、Droid 和各种 AI 编程工具的重度用户。

我们会把这类人称为“10x 工程师”(10 倍速工程师)。在一个几十人的传统研发团队里,沟通成本极高;而在 AI 创业公司,2-3 个善用工具的 10x 工程师,配合一位全频设计师,战斗力足以碾压一支常规军队。

💡 现实案例:Palona AI 的“20人,0 PM”实验

硅谷的 Palona AI 提供了一个极端的组织样本:只有 CEO 和 20 名工程师,0 个产品经理

  • 端到端负责: 工程师直接按用户体验划分团队,直接对接客户,没有任何中间人。
  • Velocity First: 奉行“60分原则”,先快速上线 60 分的产品,再优化到 100 分。
  • AI 优先思维: 默认 AI 承担研发,代码 90% 由 AI 完成,SOP 标准化后直接交给 Claude Code 执行。

这种模式证明了,当工程师掌握了 AI 杠杆,他们完全可以自我闭环产品职责。

写在最后

为什么我说不需要传统产品经理?

因为 AI 工具链极大地拉平了“想法”到“落地”的鸿沟。

  • 以前: 想法 → 文档(PM) → 设计图 → 代码。
  • 现在: 想法 → 全频设计师(原型) → 10x 工程师(成品)。

中间那个负责“翻译”和“协调”的传统 PM 角色,已经被这套高带宽、低损耗的协作模式架空了。

未来的 AI 创业公司,本质上是几个懂 AI、有品味、能动手的超级个体,在一种极度紧密的“心流”状态下,共同雕琢一件艺术品。

这就够了。


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