那天刷完马斯克那场近三小时的访谈，我把本季度路线图推倒重排。不是热血上头，而是一个更冷的念头：我们在用旧时代的假设，规划一个指数世界。一个月之内，我让团队把“算力”和“能耗”塞进了PRD的约束项，也把“自动化是否默认开启”写成每个流程的第一句。今天这篇，想把我的理解、踩过的坑，和这次访谈中的要点放在一起，给到同行一个更接地气的操作框架。

AI的时间表被按下了加速键，产品工作的默认值要改写

马斯克抛出两个时间坐标：通用人工智能有可能在2026年前后成形；2030年前后，整体智能水平会远超之前所有人类智慧的叠加。更刺耳的一句，是他认为当下已经有一半以上的白领任务具备技术替代条件。别急着辩驳准确度，先把这个判断当作“对手盘”，再看我们手里的牌。

过去几个月，我在一个B2B SaaS项目里做了两次重构：

• 把“需求澄清—竞品检索—初版PRD—评审答辩”做成AI+双人制。AI先产草稿，A负责事实校验和定量，B负责边界场景和伦理检查，人只在关键环节签字。PRD产出周期缩短了四成，评审会上“没想到”的问题明显减少。
• 把人工标注和数据清洗放到代理型工作流里，建立“人-在-旁”的质量阈值：准确率低于阈值，自动复核；高于阈值，直接流转。稳定后，人工介入频率降到过去的三分之一。

我更在意的是一个观念变化：不是“能不能AI化”，而是“有什么必须保留为人工决策”。把工作流默认值从“人+工具”改成“智能体+人类稽核”，剩下的才是细节。

瓦特是新货币：把能源与算力写进你的利润表

他把话题拉到能源：真正的瓶颈只有一个——能量可得性；衡量财富的单位，将更像是瓦特而不是货币。至于供给，他押注太空太阳能，用星舰把设备送入轨道，由AI建站，把电力回传地面。这听着像科幻，但对我们这些做产品的，有更直接的落地项：

• 把“算力P&L”做成一张常驻报表。我们替换了生成模型版本后，单次推理成本一度涨了三倍，用户口碑没变，毛利被掏空。后来做了“模型混用”和“温度自适应”的策略，才把单位成本拉回原位。
• 在PRD里加入能耗和延迟的三角约束：延迟、能耗、准确率三者不可能同时最优。每个功能都要明确档位，例如“高准低耗”“低延中准”，对齐不同价格层。
• 把“用电”当作运营指标监控。我们现在按功能跟踪每百次调用的kWh和碳强度，季度复盘会和用户价值一起看。

如果“瓦特即货币”，那拥有稳定低价的能源或算力接入，将成为新型护城河：长期电力合同、边缘推理布局、带宽和星链类连接的冗余策略，都该进入中期规划。

机器人走向普及：从“功能点”到“系统工程”

他给出的窗口期很短：外科手术型机器人在三到五年内赶超顶尖医生，2040年前后可能出现百亿级别的机器人保有量。一旦机器人制造机器人，产品与服务成本将接近“原料+电费”。在我的视野里，几个方向能给到当下就能落地的抓手：

• RaaS（Robots as a Service）会比单次售卖更可行。按任务、按时长、按能耗分层计价，配合远程监控与OTA更新，现金流和可维护性都更健康。
• 数字孪生先行。我们在某物流场景做过小规模仿真，把通道拥堵、充电排班和人机交互纳入模型，现场试点的路权冲突下降明显，工作人员安全感上去了。
• 别忽视现场服务与合规。备件周期、失效安全、可解释性日志、监管接口，这些不性感但决定成本。医疗和工业领域更要尽早引入质量管理体系与可追溯链。

挑选场景时，我常用一个简单清单：Dull（重复）、Dirty（脏乱）、Dangerous（危险）、Dear（昂贵）。满足两项以上，机器人化的ROI往往更好。

三到七年的“过渡带”：价格下行、岗位重排、规则滞后

他的判断不避讳：生产力暴涨与岗位结构坍塌会并行，政府反应慢，最现实的稳定器是“直接给钱”。生产过剩会把许多产品与服务的价格打下去，基本生活成本显著降低。对产品经理，这些不是社会学话题，是实打实的商业变量：

• 定价要从功能思维，转到“能耗-延迟-风险”三维度。我们把高耗特性打包成增值档：极速、离线、端侧特性分别定价，既不透支毛利，也给重度用户以选择权。
• 重新划分人群。时间将变成比收入更稀缺或更富余的维度：有人愿意多花电费换秒级响应，有人愿意排队换免费服务。把“时间偏好”作为新的细分轴，调优你的产品层级。
• 对“岗位替代”的伦理与沟通要前置。我们为企业客户上线自动化时，预设了“提升模式（人+机增益）”与“替代模式（机主导）”两套路径，交付时明确可逆开关和培训安排，减少阻力也降低品牌风险。

教育与医疗：从“入口”变为“基础设施”

他认为知识获取将被AI教师重塑，大学更多承担社交与人脉功能；医疗在五年内会出现接近“总统级”的普惠体验——AI诊断、机器人手术、价格断崖式下行。做这两个方向的团队，别把“入口”错当“产品形态”。

• 教育产品要坚持“自适应闭环”。学习路径、误差纠正、记忆巩固是系统工程，不是一个聊天窗口。我们在记忆模块里加入了检索增强与难度爬坡，错题回访率和复现率稳定提升，留存跟着上来了。
• 医疗产品要把合规当成核心能力。ISO 13485、IEC 62304、可用性工程、人因工程、上市后监测，哪一个都不是“上线后再补”。更重要的是，可解释性日志和审计API必不可少，免责提示并不会真的免责。

太空、星舰与“超地表工业”：与其焦虑，不如做选项

他把星舰称作“可能是人类在被AI全面接管前，生物智能完成的最后一座大工程”。太空电站、轨道数据中心、用月球做质量加速器……这些听起来离多数团队遥远，但不妨留几手选项：网络依赖设计要能接入高空平台，边缘计算和离线优雅降级要练到家。太空能不能变为明天的能源入口，短期很难下注，但“能耗SLA”的思维可以今天就开始。

三条底层原则：当作团队文化来落实

他收尾时谈到了三条让AI保持对人类友善的原则：追求真实、培养好奇、保有审美。落在团队里，我把它们变成了三件小事：

• 真相优先：指标从原始日志直连看板，禁止“手动调优美化”；任何“增长”都要能复盘到数据切片。
• 好奇心护城河：每两周一次“好奇冲刺”，只做没有业务KPI的探索，要求产出demo或负面结论，激励清晰记录无效路径。
• 审美与品味：关键交互设“品味关卡”，由跨学科评审通过；不是追求华丽视觉，而是追求“恰到好处”的节奏与层次。

接下来90天，我会这样安排团队

• 做一次“AI化审计”。列出所有团队重复性工作，标注可自动化比重、质量门槛、合规要求，设定三个月内至少腾出30%的人时，优先释放到用户价值最高的迭代。
• 上线“算力与能耗台账”。为核心功能建立单位调用成本、延迟与kWh基线，制定模型混用策略与回退版本，季度内完成一次无缝降级演练。
• 落地一个代理型工作流试点。比如L2客服工单自动分诊，设定精确率/召回率阈值与人工审核策略，搭建评测与红队基线。
• 做一次“丰裕世界”的定价实验。推出基于延迟和能耗的分层包，验证不同用户的时间偏好与支付意愿，避免把高耗功能当标配送出。
• 启动硬件伙伴扫描（若相关）。从电梯、仓储、消毒到协作臂，建立RaaS选型清单、现场服务SLA与安全联调流程。
• 编制一份“岗位影响与沟通”手册。明确自动化上线节奏、培训内容、可逆开关、绩效指标调整方式，与客户HR/法务联动。
• 人才与工具栈升级。配齐AI产品工程师、数据评测工程师，团队人手一套个人AI工作台，强制每人每周提交一条自动化改造记录。

个人层面的三点建议

• 改造你的学习路径。把AI当长期导师，不只是搜索与写稿；做“能被检验”的学习：搭建实验、写复现、做演示，比“看完一篇论文”更可靠。
• 重构财务逻辑。少做线性的30年储蓄模型，多学会“能耗与算力”的基本常识，理解你的工作如何把电与数据转化为价值。
• 选择一种带约束的乐观。设定季度可验证的目标与停损点，乐观推动、理性纠偏。悲观很容易自洽，却很难创造。

写在最后

这场访谈勾勒的是一条粗线：AI与机器人成为生产力主轴，能源成了血液，太空是更远的舞台。旧秩序会碎，丰裕会来，过渡带并不温柔。对产品人而言，最务实的动作就是把“瓦特”和“延迟”搬进PRD，把“智能体+人”的工作流当成常态，把“伦理与合规”变成前置设计。别指望等规律成形再出手，我们手里的路标本来就写着“不确定”。

我认同那句看似鸡汤的话——乐观不是情绪，而是一种能力。能力的表现是：在指数变化面前，仍然敢于给出可验证的假设、敢于组织小规模试验、敢于承认误差并快速修正。愿我们在最乱的几年里，保持清醒的节奏感。