在AI技术日新月异的今天，我们正站在一个变革时代的开端。极客公园创始人张鹏在Founder Park AGI Playground 2025上，分享了他与超过200个AI领域创业团队深度交流后的观察与思考。他指出，AI Native产品的核心并非仅仅是创造新的工具，更重要的是构建AI能力与人之间的新型关系。
张鹏坦言，过去三年既充满挑战又令人兴奋。技术和产品的快速迭代让人应接不暇，但同时也看到了AI为极少数人创造巨大价值的潜力。他用“寡者亦可泽万众”来形容这个时代的特点，即少数人可以为广大用户创造巨大的价值。
AGI Playground旨在打造一个“公器”，让AI领域的优秀人才汇聚一堂，激发创新，共同探索未来。
AI Native的新目标：建设AI与人的新关系
在探讨AI Native产品的新目标时，张鹏提出了一个核心观点：AI Native产品的重点不是用AI创造新工具，而是构建AI能力与人之间的新关系。这种“关系”的构建，源于AI产品中出现的系统提示词（System Prompt）。
系统提示词类似于源代码，它定义了AI的角色以及与用户的关系。例如，NotebookLM、Manus、Cursor等产品的系统提示词，都在设定某种人设，以及它们与用户之间的关系。系统提示词是给AI看的产品文档，它告诉AI如何组织能力、输出结果，甚至形成与用户的特定交互。
大模型拥有“超语言能力”，能够完全掌握人类的语言和代码，从而改变AI与人之间的关系。AI展现出“主体性”，与人之间可能形成“互为主体”的关系，这是通向更高阶关系的核心。
所有成功的Agentic AI产品，都会在系统提示词的开头定义“你是谁”以及“你和用户的关系是什么”。因此，我们不能再把AI仅仅视为制造工具的材料，而应该将其视为构建关系的伙伴。
关系带来的新挑战
这种新关系的构建，也带来了新的挑战：
情商：当产品具有某种主体性，要与用户建立新关系时，情商成为价值交付的一部分。例如，Cursor的系统提示词中，就包含了对用户情绪的捕捉和回应，这体现了产品团队对“关系建设”的思考。
生命感：AI Native产品本质上是在建立与用户之间的新关系，因此产品生命感的提升，有助于加强主体性，提升关系的层次。一些类宠物的智能硬件产品，通过传感器和简单的反馈，就能创造出生命感，从而拉近与用户的距离。
关键在于理解，如何“用相对低的智能，交付相对高的情绪价值”。人与人之间的关系是立体的、复杂的，我们也可以从宠物、甚至植物身上获得情感连接。从这个角度出发，可以更丰富我们对于建设与用户的新关系的理解。
新关系带来的新机遇
新关系也带来了新的机遇：
- 跨次元的混合价值交付：AI时代模糊了软件和硬件的边界，将数字世界（二次元）与现实世界（三次元）连接起来。AI需要从“二次元”走向“三次元”，才能交付更大的价值，与用户建立更紧密的关系。例如，情绪管理APP结合可穿戴硬件，可以通过传感器获取更丰富的信息，并通过震动等方式干预用户的情绪状态。
硬件可以交付功能价值，而软件可以交付情绪价值。这种混合价值的交付，可以突破传统品类的价值天花板。
- 新关系带来服务分发的新通路：在移动互联网时代，巨头通过扩展功能、积累用户，成为国民级应用，然后在平台内分发服务。但在AI时代，新关系可能形成服务分发的新通路。用户愿意为能够解决问题的Agent产品付费，这意味着每个用户的ARPU（每用户平均收入）值、LTV（用户生命周期价值）的天花板被突破了。与巨头相比，创业公司如果能更早地与用户建立信任和习惯，就能获得优势。
选择与用户建立的关系类型，将决定LTV价值的天花板。通过解决用户问题、建立稳定的预期，可以延展服务的价值空间。当万事都有Agent时，顺着“关系”的分发可能才是更高效的。
例如，AI分析师在分析完行业趋势后，可以直接帮助用户完成股票配置。
追求建设性关系：对人性的解放，而非纵容
建设长期关系需要是建设性的，这意味着要对人性进行解放，而不是简单的放纵。AI产品不应只是利用人性、纵容人性，而应在某种程度上解放人性。
一个产品的最大价值是由审美决定。以“关系”为目标重新思考，需要真心为用户好，避免“贩卖用户”等行为，因为这种“背叛”会直接摧毁关系。
AI Native的新管线：在不确定性中增强确定性
在实现AI Native产品目标的过程中，需要理解失控，接受失控，并在不确定性中增强确定性。新管线的核心在于Broad Input（宽输入）和Liquid Outputting（柔输出）。
宽输入Broad Input：积极主动地感、知、觉
宽输入指的是更积极主动地进行“传感”、“认知”以及“觉察”。
- 传感：通过文本、声音、视觉、压力、温度、空间等传感器，获取更丰富的数据。
- 认知：通过知识库、长上下文模型等，更准确地理解需求，提升价值交付的确定性。
- 察觉：结合其他信息，更精准地理解甚至预测需求。
AI产品需要主动向用户的context靠拢，而不是让用户每次都像面对陌生人一样。例如，Dia浏览器可以同时“看”到所有标签页中的信息，从而帮助用户进行思考和总结。
宽输入的终极目标是：
- 多模态的实时感知。
- 对生活流（lifestream）的高分辨率捕捉。
- input和output之间可以闭环地学习和进化。
柔输出Liquid Outputting：分步交付，创造一个与用户协行的进程
柔输出指的是以用户舒适的方式，承载用户到达需求的彼岸。这意味着，需要从“一次固态的交互和交付动作”变成一种“液态的交互和交付旅程”。
- Devin在用户需求不清晰时，会主动追问，避免造成失望感。
- Deep Research会先出一个大概的研究方案，让用户确认。
- YouWare的Vibe Coding允许用户从已有的模板出发，进行个性化创造。
拉着用户一起前进，像液体那样承载用户、包裹用户抵达需求的彼岸，建设这样的进程，才能真正和用户建立更好的“共同经历”。这通向信任，而信任是关系的根基。
AI Native产品本质上是一个以人为中心的I/O系统。交付的不再是工具，而是结果，是“实现”。这是个人计算的新革命。
AI Native的新价值模型：服务AI，构建三维价值
AI Native时代，创业者需要明白，服务的不只是用户，同时也在服务AI。这意味着，产品工程不仅要从用户需求出发，还要思考AI需要什么。
AI能力的高度，一部分来自优秀的模型，另一部分来自产品工程在模型基础上进一步释放和构建。只有AI能力不断提升，才能构建三维的价值模型。
这意味着，传统的用户数量、ARR（年度经常性收入）等指标，可能无法充分衡量一个产品的价值。如果服务用户的任务太低频、太简单，就难以形成AI能力提升需要的高质量数据飞轮。此时，单纯的投流、买用户，可能不再是最合理的发展模式。
需要对“新酒”和“新瓶”都有思考的创业者。“新瓶”指的是增长方式、商业模式、团队组织等。要从一开始就告诉自己“老瓶”碎了，避免错过时代带来的真机遇。
传统的“产品经济学”和“管理学”正在发生变化。
例如，收费应该前置还是后置？是否需要智能合约支持的后置付费？什么是AI Native时代的支付宝和白条？“收钱”和“给用户钱”是否是个一体两面的东西？
人类每次技术进步，3年的维度要关注生产力的变化，但10年的维度要关注生产关系的变化。
未来的伟大公司是否还需要上万人？如果人可以更少，这群人是谁？他们的使命是什么？如何定义使命、愿景、价值观？如何管理“提效”？这些问题都值得思考。
张鹏的分享提出了许多问题，而产品人需要在实践中探索答案。他期待着大家回到这个舞台，将探索的结果分享给世界。
