在数字经济的浪潮中，人工智能（AI）不再仅仅是一种工具，而是逐渐演变为连接人与信息、服务与需求的桥梁。极客公园创始人张鹏在2025年AGI Playground大会上的分享，为我们揭示了AI Native时代的新图景：不要再局限于用AI制造工具，而应着眼于建设AI能力与人之间的新型关系。
张鹏坦言，过去三年技术和产品的快速迭代令人应接不暇，但同时也让人兴奋。AI的强大推力使得少数人能够为广大用户创造巨大的价值，“独立开发者”和“一人独角兽”等概念的兴起，都印证了“寡者亦可泽万众”的时代已经到来。
AGI Playground致力于打造一个“公器”，让AI领域的少数派们能够聚集在一起，激发灵感，建立连接，共同探索未来的无限可能。张鹏结合自己与200多位创业者的深度交流经验，从产品目标、实现路径和价值模型三个维度，分享了他对AI Native的思考与观察。
AI Native的新目标：建设AI与人的“新关系”
传统的AI Native产品，简单来说就是“离开AI就无法运转”的产品。但张鹏认为，更深层的理解是，AI Native产品的核心在于建设AI能力与人之间的新关系。这种“关系”的提出，源于对产品中“系统提示词”的关注。系统提示词像是产品的源代码，它设定了AI的人设以及与用户之间的关系。NotebookLM、Manus、Cursor等知名产品的系统提示词，都体现了这一共性。
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。大模型具备“超语言能力”，能够完全掌握人类的语言和代码，这使得AI与人之间可以形成“互为主体”的关系，而这正是通向更高阶关系的核心。
所有成功的Agentic AI产品，无一例外地在系统提示词的开头定义了“你是谁”以及“你和用户的关系是什么”。AI不再是用户推一步走一步的工具，而是可以被重新定位为某种关系标签，映射为人类世界中的某种关系。
新关系带来的挑战
这种新关系也带来了前所未有的挑战。首先是“情商”。以往，人们不会对工具谈论情商，但当产品具有主体性，需要与用户建立新关系时，情商就成为价值交付的一部分。Cursor的系统提示词中，就包含了捕捉用户挫败感并做出恰当回应的内容，这体现了产品团队对“关系建设”的思考。
其次是“生命感”。当AI Native产品的本质是建立与用户之间的新关系时，产品生命感的提升就能够加强主体性，从而促进关系的升级。一些类宠物的智能硬件产品通过传感器和场景识别，做出简单的反应，就能让用户感受到其Q萌和生命力。
「用相对低的智能，交付相对高的情绪价值」，目前已经被证明是有效的。因为人的关系都是立体而复杂的，有顾问、老师、助手这类，也有同事、朋友、恋人这类，同时也有与宠物、甚至植物之间的关系和羁绊。如果我们站在这样的视角去构建合适的生命感，会丰富我们对于建设与用户的新关系的理解。
新关系带来的机遇
新关系也带来了新的机遇。其中之一是“跨次元的混合价值交付”。这里的“跨次元”指的是数字世界（二次元）和现实世界（三次元）。在AI时代，以“关系”为核心去做产品，可以将这两个世界的边界模糊化。
“AI需要”和“用户需要”是推动跨次元混合价值交付的两大原因。例如，情绪管理APP需要可穿戴硬件来获取更丰富的用户数据，并通过物理触碰来干预用户情绪。而像Fuzzi这样的产品，通过硬件交付功能价值，通过软件交付情绪价值，实现了混合价值的交付。
另一个机遇是，新关系可能形成服务分发的新通路。与过去移动互联网时代依赖平台分发不同，AI Native产品可以通过与用户建立持续且深入的关系，突破ARPU值和LTV的天花板。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。
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，可以直接顺着用户认可的判断完成股票配置。
追求建设性关系：对人性的解放，而非纵容
如果你想运用这个新机会，毫无疑问你需要建设的关系得是长期的，而所有人类的长期关系都需要是建设性的。这就引发了我们另一个延展的思考。我记得去年我演讲的时候也在这个舞台，我当时有一张幻灯片，后来发现有好多人分享，其核心内容是今天这个时代的产品经理既要懂人性，又要懂模性——也就是模型的能力。
或许是你需要懂人性，但你懂了之后，你不应该只是利用****人性、纵容人性，你要在某种程度上解放人性。
AI Native的新管线：在不确定性中增强确定性
有了“关系”这个新视角，以及用关系的视角去理解今天产品的目标变化后，还有一个非常落地的问题要解决——如何实现呢？这就引出我们第二部分，AI Native 的新管线到底是什么？
今天的AI产品基本构型是：两端分别是input和output，中间是个Magic Box。由于Magic Box（即AI模型）是一个失控状态的不确定的概率模型，因此新管线里的核心目标就是在不确定性中增强确定性。而实现这一目标的关键在于Broad Input（宽输入）和Liquid Outputting（柔输出）。
我们需要的是 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Broad Input就是要更积极主动地去“传感”、“认知”以及“觉察”的能力。
“传感”指的是通过文本、声音、视觉等传感器获取更丰富维度的数据。“认知”指的是通过知识库或更长上下文的模型，更准确地理解需求。“察觉”指的是在用户提供信息有限的情况下，主动结合其他信息，更精准地理解甚至预测需求。
一个AI Native的产品，需要积极主动地向用户的context靠拢，而不是让用户像面对陌生人一样，每次都需要主动做自我介绍。Dia，一款AI Native浏览器，通过“一眼看千层”的功能，让AI chat能够同时“看”到所有标签页中的信息，从而更好地帮助用户进行思考。
「站在未来看现在」是有必要的，宽输入必然是所有产品工程里要考虑的重要管线，而其终极目标一定是这些：
它首先是多模态的实时感知。
同时我觉得是对生活流（lifestream）的高分辨率捕捉。这个高分辨率说的不是 4K、8K，它说的是，今天我们用手机能覆盖的生活流是非常有限的，未来可能需要不同产品形成的认知数据的分布式网络，这样才能构成一个对用户所谓生活流的更完整理解。
当然，别忘了，你的 input 和 output 之间是可以闭环地在里头不断地自己****学习和进化的。
柔输出Liquid Outputting：分步交付，创造一个与用户协行的进程
柔输出的关键在于理解AI模型的概率性本质，并在用户面前合理“示弱”，与用户“一起往前走”。这意味着，AI产品不应强行端到端输出，而应将交互和交付过程“液化”，转化为与用户共同完成的旅程。
Devin在系统提示词中强调，当用户需求不清晰时，要主动追问。Deep Research会先提供一个研究方案供用户确认。YouWare的Vibe Coding产品允许用户从一个已存在的“模板”出发，再进行个性化创造。这些案例都体现了柔输出的核心思想：别抛下用户，合理地将用户 involve 进来，用 human-in-the-loop 和 human-on-the-loop 柔性流转的方式，让人在循环里发挥作用。
归根结底其实今天我们 AI Native 的产品，本质上就是一个以人为中心的 I/O 的系统。
AI Native的新价值模型：服务用户，也服务AI
极客公园的早期孵化基金投资过小鹏汽车、宇树科技等企业。在AI Native时代，创业者需要明白，自己服务的不只是用户，同时也在服务AI。产品工程不仅要从用户需求出发，还要考虑AI需要什么。只有具备这种视角的创业者，才能真正适应这个时代。
这个时代最优秀的公司，它的价值模型相比移动互联网时代的也有明显变化。
过去移动互联网时代的价值模型更像一个平面，它是一个面积模型。你在这个产品上做出一个「点」，拉入足够多的用户，当然中间你可能会不断增加功能，覆盖了广阔的用户面，你就成为了所谓的平台。接着在其中基于「连接」的价值，分发「连接」，然后去获得最大化的价值。
但在今天，技术也好，和用户的关系的维度也好，因为你能交付的用户价值的质量以及交付的能力，它需要一个向上的过程，所以你会发现这个价值模型从二维变成了三维，你还需要 AI 能力的高度。
AI能力的高度，一部分来自优秀的模型，另一部分则来自产品工程的构建。与用户数量和ARR等指标相比，AI能力的高度更能衡量产品的价值。低频和简单的任务难以形成高质量的数据飞轮，一味投流买用户可能不再是最合理的发展模式。
极客公园期待看到更多对“新酒”和“新瓶”都有思考的创业者，包括增长方式、商业模式和团队组织等方面的创新。
其实今天我们已经可以隐约看到传统的「产品经济学」不存在了。
所谓的产品经济学，就是在说你的商业模式、增长模型，甚至所谓的竞争力壁垒等等这些东西。我们对产品的那些传统的理解，在今天都在变化。
人类每次技术进步，3****年的维度你要关注生产力的变化，但如果以 10 年的维度去看，那全是生产关系的变化。
所以当我们说产品经济学的时候，它本质上就是说生产力在怎么改变生产关系。这个维度还有巨大的空间值得思考。
在工业革命带来大规模生产的背景下，管理学应运而生，目的是有效地组织人力。但如今，AI正在大范围渗透到各个组织，与人协同发挥作用，传统的管理模式面临挑战。未来的公司是否还需要庞大的团队？使命、愿景和价值观又该如何定义？这些都是AI时代带给我们的新课题。
AI时代，机遇与挑战并存。产品人需要不断探索，在实践中寻找答案。极客公园期待与更多人一起，共同建设AI Native的新关系，探索AI的无限可能。
