AI器具的普及正在重塑居品司理的责任花样，但真的懂得独霸AI的东谈主仍是少数。现代码生成成本趋近于零，居品司理的中枢竞争力正在从履行转向决策。本文将揭示AI时期下居品司理濒临的四大能力挑战，以及如安在器具拉平的时期找到我方的不成替代性。

2026年，在某个互联网公司的居品团队周会上，主宰问谈：「我们团队有几许东谈主在用AI？」

十几只手都刷刷举了起来。

再问：「每天用它作念什么？」回复琳琅满目——优化PRD、润色周报、生成会议纪要、问一些百度也能查到的问题。

这即是绝大多数东谈主「拥抱AI」的真实图景。

有一组数据，很少被东谈主持重筹谋：在民众数亿AI器具活跃用户中，真的付费订阅顶级模子的用户占比仍是少数，不同口径估算约在1%-5%之间。剩下的大多数东谈主，或者在用免费版的轻量模子，或者仅仅偶尔掀开聊几句。

这不是AI普及的故事，这是AI分层的故事。

更精通的问题来了——当居品司理说我方「拥抱AI」时，到底是在主动独霸它，照旧仅仅被时期的热门推着走？

一、代码的贬值：从「钞票」到「耗材」

先从一个让许多PM还没意志到的结构性变化提及：代码的生成成本，正在资格史无先例的坍塌。

已往评估技术征战成本，有一套直观上合理的公式：

尺度员时薪×代码花消时期=征战成本

一个高等工程师，几周时期写出来的模块，理所诚然值几万元。这套逻辑运行了几十年，险些没东谈主质疑过。

但AICoding能力的爆发，一经透澈击穿了这个公式。新的现实是：

Token花消+隐形时期成本=代码生成成本

通常功能的代码，AI几分钟内生成，Token花消可能不及一元。已有量化筹谋指出，AI生成代码的角落成本，是东谈主工编写的千分之一致使更低。

这不是夸张。当Cursor、ClaudeCode、GitHubCopilot一经能稀少完成绝大多数CRUD功能、界面归附、接口对接时，「写代码」自身正在从稀缺时刻，形成东谈主东谈主可调用的基础耗材。已有稀少征战者借助AI扶持责任流，在一个月内完成近百次代码提交——这不是改日的愿景，这是2026年正在发生的现实。

诚然，代码的架构价值、业务价值并未随生成成本等比着落。但有一件事一经信服：「会写代码」这张入场券，正在以肉眼可见的速率贬值。

有东谈主因此得出论断：技术壁垒隐没了，居品东谈主的春天来了。

但这个推论，跳过了最要津的一步。

二、1%的分水岭：你在用AI，照旧被AI用？

「AI器具在普及」和「东谈主们真的懂得使用AI」，是两件绝对不同的事。

举一个极其具体的场景：当你需要找隔邻的拍浮馆时，用不同的AI器具，会获取截然违犯的体验。

用某款主流对话AI查询，它会给你一份凿凿有据的「推选清单」——每家的地址、评分、敞开时期，看起来好意思满简直。但当你实践拨打电话，有的号码一经停机，有的地址早已换了门店。因为它调用的参考远程，亚搏是逾期的商家扩充软文，无法探望及时点评，也无法考证信息时效，却用领略的口吻把幻觉包装成了事实。

而换一款对锤真金不怕火数据规模有泄露领悟的模子，它会径直告诉你：「我莫得可靠的及时数据来去复这个问题，无情你径直搜索舆图或点评平台。」

通常是「在用AI」，一个在制造信心满满的诞妄，另一个在憨厚地标注我方的规模。

这即是「AI能力包线」的领悟差距。不同模子因锤真金不怕火语料、参数鸿沟、对都花样的不同，有着截然违犯的擅长领域和「脾气底色」。不懂这些的东谈主，会把系数AI当周详能搜索引擎；懂的东谈主，会像调配专科团队一样，把不同任务分派给最妥贴的模子。

更进一步，真的懂得使用AI的东谈主，不会仅仅「发问」，而是会主动为AI构建完成任务所需的信息通谈：给它接入简直的及时数据源，在输出恶果时条目它作念置信度评估，用多Agent互助的花样把复杂任务判辨成可考证的子要领。

这一套门径论，能把任务完成率普及一个数目级，同期把幻觉率压到最低。

而掌抓这套门径论的东谈主，仍然是少数。

三、真的拉开差距的四堵墙

当一个团队运行大鸿沟引入AI器具，名义上东谈主东谈主都在「用AI」，一分彩但实践上正在偷偷发目生层。

拉开差距的，不是谁的领导词更花哨，而是四种更底层的能力。

1.笔墨抒发与结构化念念维

AI不是读心术，它能作念到的上限，取决于你能描写明晰的下限。一个能把需求拆解成「布景+计算+抑制+输出时势」的东谈主，和一个只会说「帮我写个决策」的东谈主，拿到的恶果可能出入十倍。「PromptEngineering的本质，是东谈主类结构化念念维能力的外化。」

2.AI能力包线的掌控

知谈哪个模子擅长什么、在那里会出错、怎样组合使用不同器具，这是一种需要宽阔实践才能建筑的元领悟能力。「用过AI」不等于「懂AI」，就像开过车不等于懂发动机。

3.为AI提供器具与信息通谈的能力

AI只可处理它能探望到的信息。谁能为AI接入更高质地的数据源、更丰富的API器具、更好意思满的落魄文，谁就能解锁AI更高维度的能力。这条目使用者同期具备技术相识力和居品架构念念维。

4.团队组织与名堂责罚

当AI承担了宽阔履行层责任，东谈主与AI之间的「和洽」实质态成了中枢责任。谁来分罢免务、分派AI模块、作念质地校验、把控举座节拍？「当履行成本趋近于零，决策和和洽的价值反而被放大了。」

四、PM的转念：从「需求翻译官」到「一东谈主军团指导官」

筹谋到这里，许多居品司管待有朦拢的不安：AI把代码写了，联想也作念了，案牍也生成了——我还剩下什么？

谜底是：剩下了最中枢的那一层。

AI在STEM领域的能力，一经跳跃了绝大多数东谈主类从业者。写代码、作念分析、处理数据，这些任务交给AI常常比交给低级工程师更快更准。

但有一件事，AI无法我方决定：向那里走。

率领力、审好意思判断、交易直观、用户知悉、跨部门和洽——这些「指导AI向哪走」的能力，正在成为AI时期最稀缺的中枢竞争力。

更斗胆的预判是：改日真的有竞争力的居品东谈主，作念的可能不仅仅「居品」，而是在信服业务标的后，以一己之力指导AI算作履行层，完成从0到1的好意思满名堂落地。联想、征战、测试、上线——整条链路，一东谈主拿下。

通常的逻辑也在倒逼尺度员进化：懂得独霸AI编程器具的工程师，需要同步培养居品目光和业务判断力。最终，岂论这个扮装叫「居品司理」照旧「AI指导官」，中枢都是：在AI时期，成为能界说标的、整合伙源、驱动系统的阿谁东谈主。

「好像当时候这个制作居品的扮装，也不再叫居品司理了。」

五、最致命的误区：当「拥抱AI」形成一种姿态

相识了上头这些，再来看现时PM群体里最宽阔的问题，就会廓清许多。

大多数居品司理并莫得执政这个标的进化。

原因有许多：公司职位的规模让他们不敢涉足征战领域；对未知的畏怯和不求向上让他们不肯学习职责除外的手段；「当今的责任还没受影响」的幸运让他们暂时推迟了改变。

但最致命的，是一个领悟层面的误区：他们认为只须订阅了AI器具、插足了几场AI讲座，就算是「拥抱AI」了。

事实上，Agent架构的联想、代码仓库的举座结构、系统模块的拆分逻辑——这些也曾需要多年齐集的能力，如今借助AI器具，一个零基础的东谈主用两年时期就能建筑起可用的领悟框架。

更蹙迫的是：这是一条全宇宙系数竞争敌手起跑线都差未几的赛谈。AICoding器具大鸿沟普及发生在2024-2026年，莫得东谈主有跳跃两年的深度实践教会。当今入场，你和任何东谈主的起原差距，可能是你东谈主生中遭遇过最小的。

「所谓的拥抱AI，若是仅仅被时期热门推着走，莫得真的相识AI的能力包线，那不是拥抱，是飞舞。」

结语：在器具被拉平的时期，找到你的结构位置

追忆每一次坐褥力窜改，分层的逻辑从未改变，仅仅底层变量换了：

农业时期，差距来源于「地皮」

工业时期，差距来源于「本钱」

互联网时期，差距来源于「流量与数据」

AI时期，差距来源于「独霸系统的能力与标的判断力」

器具正在被拉平，但独霸器具的东谈主，恒久不在统一层。

当今真的要津的问题唯有一个：现代码生成成本趋近于零，当AI把履行层险些一都罗致，你狡计用什么来界说我方的不成替代性？

谜底不复杂，但需要你主动去找：多学少许，多作念一步，作念职责除外的事情，buildsomething。这不会很难，况且一定会很有趣。