在数字化浪潮的推动下，人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透到各行各业。极客公园创始人张鹏在 Founder Park AGI Playground 2025 上的精彩演讲，为我们揭示了 AI Native 时代的新图景。他通过与 200 多个团队的深度交流，提出了一个引人深思的观点：AI Native 产品的核心，并非仅仅是用 AI 制造新的工具，而是构建 AI 能力与人之间的新型关系。
张鹏坦言，过去三年是技术飞速发展、产品创新井喷的时期，让人既兴奋又感到压力巨大。AI 的强大推动力使得少数人能够为广大用户创造巨大价值，这或许印证了“寡者亦可泽万众”的时代已经到来。然而，他也指出，在 AI 的世界里，我们仍是少数派，更需要紧密团结，共同探索未来的无限可能。
张鹏将他的观察和思考归纳为三个维度：产品的新目标、实现目标的新管线以及价值模型的新变化。这三个维度相互关联，共同构成了 AI Native 时代的核心框架。
产品的新目标：建设 AI 与人之间的新关系
在 AI Native 时代，我们究竟在创造什么？张鹏的答案是：不是用 AI 制造新工具，而是建设 AI 能力与人之间的新关系。这一观点的提出，源于他对产品中“系统提示词”的独特观察。系统提示词就像是产品的“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点。
系统提示词实际上是“给 AI 看的产品文档”，它告诉 AI 如何组织能力、输出结果，甚至形成与用户的某种特定形态的交互。在 AI 掌握了“超语言能力”后，AI 与人之间的关系正在发生深刻的改变。AI 展现出了“主体性”，从而使得 AI 与人之间可能形成“互为主体”的关系。
因此，成功的 Agentic AI 产品，无一例外地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”。AI 不再是简单的工具，而是可以与人建立某种关系的“伙伴”。
这种新型关系也带来了新的挑战。首先是“情商”。以往，我们不会对工具谈论情商，但今天，当产品具有某种主体性，要与用户建立新关系时，情商已经成为价值交付的一部分。Cursor 的系统提示词中有一段话，大意是“要捕捉用户是否表达了挫败感，或纠正了助手……当结果出乎意料时，不要总是道歉，要尽力向用户解释情况。”这体现了产品团队对于“关系建设”的思考。
其次是“生命感”。当 AI Native 产品本质上是在建立和用户之间的新关系时，产品的生命感提升，就会加强主体性，与用户的关系就更有机会向上提升。一些类宠物的智能硬件产品在全球范围引发了较多的讨论，它们创造生命感的方式并非都是让用户通过语音与它对话，而是通过传感器加上一些对应场景的识别后，做出一些反应，让用户觉得它又 Q 又萌，有生命感。即使是用相对低的智能，交付相对高的情绪价值，目前也被证明是有效的。
当然，新关系也带来了新机遇。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 的新时代，这两个世界的边界正在模糊。一方面，AI 需要从“二次元”走向“三次元”，需要硬件的支持，从而去向用户交付更大的价值，去与用户建立更紧密的关系。另一方面，用户也需要 AI 产品在三次元有存在感，例如是在用户的桌上、床头、手边或是身上，这样才能有机会交付更大的混合价值。Fuzzi 气囊手机支架就是一个很好的例子，它通过硬件交付功能价值，同时通过软件交付情绪价值。
更令人兴奋的机会是，新关系可能会形成一个服务分发的新通路。在过去移动互联网时代，所有巨头都是通过一个产品起步，不断扩展功能，积累用户，成为国民级应用、平台，接着在这个平台里分发各种服务。但如果顺着关系的视角来看，或许就会不一样。你可以为用户交付持续且不断深化的价值，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。当万事都有 Agent 时，顺着“关系”的分发可能才是更高效的。
既然说到了新关系带来了服务分发的新通路这一可能性，其中就引发了一点：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。这就需要我们理解人性，并不仅仅是利用人性、纵容人性，而是要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，而以“关系”这样的目标重新思考产品的审美会变得很有意义。
实现目标的新管线：在不确定性中增强确定性
有了“关系”这个新的视角，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？
今天做产品的基本构型是：两端分别是 input 和 output，中间是个 Magic Box。也许未来每家公司都可以有这个能力自己去造中间那个 Magic Box，但至少在今天，这个世界上就是屈指可数的人在造那个 Magic Box，那么剩下的我们所有人都是在套壳。但套壳有意义吗？当然有！这个“核”它的确是有 Magic，但问题在于，它是一个失控状态的不确定的概率模型。你不套好“壳”，你不做好产品工程，怎么给用户交付价值？因此，“套壳”——即优秀的产品工程——反而我认为正是大家当前应该要着力做好的部分，因为新管线里的核心目标就是要理解失控，接受失控，然后在不确定性中增强确定性。
你真正能较劲的就是 input 和 output 了。在这两个维度上，我们要带入一些新的视角去强化它。我们需要的是 Broad Input（宽输入）和 Liquid Outputting（柔输出）。
所谓 Broad Input 到底在说什么？就是要更积极主动地去“传感”、“认知”以及“觉察”的能力。“传感”可能是文本、声音、视觉、压力、温度、空间等一系列能获取更丰富维度数据的传感器。“认知”，可能是知识库，或者调用一个更长上下文的模型等等。目的是更准确的理解需求，也提升价值交付的确定性。同时你可能还要追求能“察觉”，所谓的察觉是指，可能用户当前提供的信息很有限，但我需要能够主动结合到一些其他的信息，做到更精准的理解甚至预测需求。
不要让用户每一次都是像面对一个陌生人一样，需要主动做一遍自我介绍，向产品“汇报思想”，甚至是去修炼提示工程能力。今天同样一个 AI 产品，这个人用和那个人用的体验可能是完全不同的，因为我们每个人对于模型能力的理解、prompt 的水平、我们心中的目标、脑子里的进程都不一样。所以一个 AI Native 的产品，你怎么去面对这么多样的用户？很重要的一点就是产品本身需要是积极主动的，要向用户的 context 靠拢。
在极客公园内部有一个大家特别喜欢用的产品，叫 Dia，它是一款 AI Native 的浏览器。当你需要去做一些思考、做一些结构性的总结时，你往往会在浏览器中打开很多的标签页，你需要综合其中的信息去思考，过去你就需要在这些标签页中来回切换。在有了 Dia 之后，你不用切了，因为它是“一眼看千层”。你只需要主动一点点，做了一个 Broad Input，它给用户的价值就可以很高，它和用户的关系就可以走得更近，就被用户拿出来推荐了。
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：多模态的实时感知、对生活流（lifestream）的高分辨率捕捉，以及 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。
再说一说柔输出。柔输出到底在说什么？首先我们必须理解任何一个产品的内核都是一个概率模型，就是一个 Magic Box。在这个时候，你就要有知有畏。因为它就是会有幻觉，它就是会有不确定性，不管你把它的 input 做到多么完美，它依旧有可能出现这些问题。所以你不能过度自信。
模型这个 Magic Box 确实很强。但要让它能够“更强”，有可能是在于你会示弱。这个示弱是什么？就是在用户面前我不是有求必应、强行端到端输出的，而是“我们可以一起往前走”。因为你别忘了你的核心是“关系”，你要基于你和用户之间的关系去做设定，甚至在这个过程中，你可能需要合理的示弱。用一个令用户舒适的方式去承载用户到达需求的彼岸。这就意味着，你未必是用户说完了需求，你就在一次动作中完成完美交付。而是需要从“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”。
很多写代码的朋友可能知道 Devin 这个产品，它在系统提示词里提到了一点：当你发现用户提出的需求不清晰的时候，你一定要去追问，不要害羞。就是在用户需求和逻辑都没有说清楚的时候，你别硬要出一个东西，与其造成失望感，真的不如去向用户示弱，“我可能没听懂”，或者“你说的是不是这样的意思？”你要去确认，否则你勤奋努力的输出最后是招骂的。
很多人都在用的 Deep Research，你发现它会先出一个大概的研究方案给你确认一下。这个过程既是对于用户要做的事的确认，也是在确认这是不是用户最终想要解决的问题。这是一种拉长过程，主动邀请人类介入的方式。所以输出过程中别抛下用户，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。
最近大家可能也看到有很多相关讨论的 YouWare。这款 Vibe Coding 的产品，它里边有一个 feature 叫 Remix（合成）。当用户要创造一个东西的时候，可以让用户先从一个已经存在的、比较喜欢的“模板”出发作为起点，再鼓励用户在模板上做更个性化的创造。对于用户的需求，直接让用户的选择可以从 60 分起跳，再带用户一起达到 90 分。甚至有时候模板能打开用户的世界观，还可以突破用户认知和能力的限制，给用户交付超越预期的更好结果。
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。
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。如果我们站在这个视角去理解就坦然了。这些看起来在上个时代不存在、今天我们都很头疼的问题，就是这个时代的产品经理、产品创造者们的核心使命。因为它体现了个人计算的真正的革命。我们是从个人计算机这一波个人计算革命一路走来的。但在今天，你交付的不再是个工具，而是结果，是“实现”。它就是个人计算的新革命，是这个时代的新任务。这些问题今天都很复杂、解决方法也都在不确定中等待摸索，但它就是这个时代给产品人的使命。反正，混乱本身也是阶梯。
AI Native 的新价值模型：服务 AI，构建三维价值
极客公园的早期孵化基金投资过小鹏汽车、宇树科技等优秀的企业。极客公园不是一个典型的投资机构，它的本质就是一个社区，它的使命是通过社区带来的 Founders backing Founders 的能力，生生不息地去帮助一代又一代依托技术去做产品创新的创业者，向上探索，做他们的“珠峰大本营”。
这个时代的创业者，一个很重要的特性就是内心明白我服务的不只是用户，我同时也在服务 AI。因为今天 AI 的能力还在一个成长的进程里，所以就会存在一个问题，你的产品工程里边不能只是从用户的需求去思考问题，你必须同时去思考 AI 需要什么。之前我们谈到 Broad Input（宽输入）和 Liquid Outputting（柔输出）这两个维度的时候，我们也在谈这样的问题，包括为什么要给你的产品写那样的系统提示词去定义关系，也是同理。你要帮助 AI 能够更好地发挥它的能力，把它的能力对齐到用户，为它的能力做建设。只有具备这种视角的创业者，才是这个时代的创业者。
同时，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。但今天，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，有一部分是我们在用的优秀的模型提供给我们的，但也有很多是通过你的产品工程在这样的模型基础上进一步释放和构建的。只有这条能力线不断地往上涨，你最终的总体积才会大。所以今天这个时代最有价值的公司，它可能是一个三维的模型，而不再是一个二维的模型。
这意味着很多决策上的不同：比如传统意义的用户数量、ARR（年度经常性收入）等指标未必可以充分地衡量一个产品的价值，如果今天服务用户的任务太低频、任务太简单，你就没有 AI 能力提升需要的高质量数据飞轮，很容易变成“一波流”。这时候一味单纯的投流、买用户，借资本的钱去跑马圈地，可能不再是最合理的发展模式。
所以我们也期待看到更多对“新酒”和“新瓶”都有思考的创业者。所谓的“新瓶”指的就是增长的方式、商业模式，包括团队组织，这些其实都会变化。这些问题需要边走边想，但值得在今天就把它当成一个重要的问题去开始思考。
未来从来都不是历史的简单延长，有些东西会押韵，但它一定不会重复。所以最好从一开始就要告诉自己“老瓶”碎了，如果你最终把“新酒”装到“老瓶”里，可能会错过时代带来的真机遇。
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。
抛几个开放性的问题吧。比如说，到底是免费还是收费？如果是收费，是不是今天的“订阅+用量”就是终点了？如果我们再往前 crazy 地想一想，收费应该前置还是后置？真实世界里很多东西是后付费的，如果你的 AI 产品能交付结果，能够帮用户实现价值，那么这个过程中是不是需要一些新的东西？例如智能合约支持的后置付费？比如说，什么是 AI Native 时代的支付宝和白条？甚至再 crazy 一点，“收钱”和“给用户钱”是不是个一体两面的东西？未来人的价值创造可能会变得很离散，不再是在一个组织里打一份工，他日常可能在很多地方产生价值。既然 AI 和人就是个协行的状态，那反过来看，未来我们的价值创造和价值消费会不会又有一些新的循环？
我不知道答案，只有问题，但这些问题让人觉得很兴奋。毕竟人类每次技术进步，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。
好，不光是传统的产品经济学不存在了，其实传统的管理学也不存在了。回想一下，现在的管理学是怎么来的？它是在工业革命带来大规模生产的背景下，为了解决怎么把人有效地组织起来而形成的。今天生产力的结构都变了，AI 在大范围地渗透到所有的组织里，与人协同发挥作用。所以传统的管理学又怎能继续有效呢？未来一个伟大的公司真的都像今天一样，必须得有上万人，甚至十几万人吗？如果人可以更少，这群人是谁？他们的使命是什么呢？那些使命、愿景、价值观的定义它如何在今天起作用？我们管理的“提效”到底要的是所谓的效率，还是未来的创造力？我们看到了清晰的问题，但还没有答案，这就是这个酸爽的时代留给我们的东西。
各位产品人才是新时代的哥伦布，你们的产品、你们的实践中会真正探索出答案。祝愿大家在未来的进程中有更多的“Aha moment”。
