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（4月10日，

OpenAI 首席產品官 Kevin Weil 接受采訪）

GPT 又升級了，一代比一代便宜，一代比一代強。

但你那邊，AI 項目還卡在第三輪立項評審會上。

模型已經從 o1 到 o3 mini，性能翻倍、價格減半。

但你這邊，預算還沒批、人還沒招完、PPT 還在“第六稿討論中”。

這不是玩笑，而是 2025 年我們看到很多合作公司的真實場面。

這不是差距，而是節奏崩塌。

從 ChatGPT 到 Sora，從代碼生成到多模態操作，AI 正在以不可思議的速度刷新一切可能。

OpenAI 首席產品官 Kevin Weil 說得非常直接：

“我們內部模型每兩三個月就躍遷一次，能力變化足以推翻原有產品邏輯。”

但大多數組織，依然按舊節奏辦事：

他們還在遵循傳統路徑：

開會立項、招人排期、年底復盤——結果，你還在畫圖規劃 AI，那邊已經上線迭代四輪。

真正的問題不是“你有沒有部署 AI”，而是：

你有沒有意識到：公司節奏，才是 AI 落地的第一瓶頸。

Kevin 的判斷也一樣鋒利：

“AI 產品開發的范式已變，公司如果不變，落差只會越來越大。”

所以這篇文章，不是來講 GPT 多強。

而是來直面一個更現實的問題：

當 AI 兩月一代，你的公司，準備好了嗎？

一、OpenAI 為什么快？組織也是產品

流程不是障礙，組織節奏才決定產品上線速度。

Kevin Weil 曾在 Twitter、Instagram、Facebook 這些大廠帶過團隊，但他坦言，在 OpenAI 工作的節奏，是他從未經歷過的“另一種時間維度”。

為什么 OpenAI 可以快得如此“變態”？不僅是因為他們有全球最強的模型，更因為他們做對了一件關鍵的事：他們把“組織”，當作產品的一部分來設計。

在傳統互聯網公司，產品節奏遵循一套熟悉流程：立項、設計、開發、驗收、上線，周期清晰，節點明確。 但在 OpenAI，這套流程幾乎失效。Kevin 表示：“模型每兩三個月能力就變一次，如果我們按傳統方式組織，永遠交付不出一個能匹配模型能力的產品。”

于是，OpenAI 的組織邏輯發生了根本改變：不是“從上到下審批”，而是“從問題出發，小團隊直接先干”。

ChatGPT 就是典型案例：它的第一版，并非源于長時間的戰略規劃，而是研究員做出的一個 demo，迅速被轉化為用戶可用的界面，扔到真實場景里去測試反應——然后根據用戶行為迭代打磨，逐步演化為今天的現象級產品。

Sora 也是如此。盡管外界認為它是 AI 視頻生成的重大突破，但在 OpenAI 內部，它不過是一個被允許“快速跑起來”的研究原型。不是等待 CTO 拍板、不是上會三輪審批，而是“先做出來，再試試看有沒有用”。

Kevin 強調一個理念：Iterative Deployment（迭代式公共部署）——模型能力不是靠計劃寫出來的，而是靠部署出來、用出來、錯出來的。 沒有真實用戶反饋，就沒有真正的產品感知。

反觀國內，大多數企業在AI上的“節奏感”依然屬于 PPT 層面。

立項開會，排期排表，流程走得齊全，但半年后上線的功能已經被下一代模型“版本吊打”。產品還沒上線，能力窗口已經關閉。

我們看到大量企業 AI 項目陷入困境的共同點是：

• 要求“先論證再試錯”，但 AI 的不確定性根本無法論證；

• 要求“能力穩定后再上線”，但模型本身就沒有穩定版本；

• 要求“組織全員培訓完再動”，但市場不等你培訓完。

OpenAI 的經驗告訴我們一個本質邏輯：

技術不再是可控變量，組織必須成為自適應系統。

當模型能力成為浮動因素時，你的組織還保持“瀑布式流程”，就等于用上世紀的工具修理超音速的引擎。

OpenAI 快，不是因為他們有更多人，而是他們讓每個小團隊都能快速響應模型變化，讓組織成為“AI 產品的一部分”。

真正能落地 AI 的，不是資源最多的企業，而是節奏最靈活的組織。

二、模型飛奔，產品邏輯原地踏步

模型每兩月升級一次，你的產品設計還在走年度路線圖。

Kevin Weil 提到一個對傳統產品人“認知爆破級”的現實：

“在傳統軟件領域，一項基礎技術可能每年迭代一次，性能提升10%。但在 AI 領域，每兩個月模型能力就發生一次質變，它直接打破了我們對產品構建邏輯的原始認知。”

過去，你可以依據確定性的“功能棧”來定義產品邊界，比如按鈕 A 一定觸發行為 B，接口 X 一定返回結構 Y。

但現在，一個 GPT 模型在 3 月時還做不到的事情，在 5 月的版本里可能已經有 95% 的準確率。

你還敢用“半年版本計劃”去設計一個產品嗎？

Kevin 舉了一個經典的例子：

GPT 在文本寫作場景中可能只有 60% 的可靠性，這就意味著產品設計者需要在前端加上“冗余機制”來規避錯誤，比如給出多個選擇、引導用戶校驗，甚至允許反悔。

而在編程代碼生成場景中，GPT 準確率已經超過 95%，很多產品可以直接部署產出，少量人工補全即可。

同一個模型，在不同任務上的能力邊界完全不同。

這帶來了一個根本性的轉變：

產品設計的出發點，不再是你想提供什么功能，而是模型在該能力上的可靠性有多高。

也就是說，不是用戶需求驅動功能，而是模型能力決定結構。

這是一種顛覆傳統的思維方式——我們正在從“前向構建”變成“后向適配”：

以前是：我們設想產品該長什么樣，然后讓技術去實現；

現在是：模型能做到什么，我們圍繞它構建匹配機制。

Kevin 用一句話概括這種邏輯：

“如果你不根據模型能力變化去設計產品，產品上線那一刻就已經落后。”

這對企業提出了全新挑戰：

你的架構，能不能“適應模型能力的浮動”？

你的產品團隊，是“預設功能組”，還是“響應能力波動”的系統建構者？

我們看到 GPT 的發布節奏從 GPT-3.5 到 GPT-4.5，再到 o1、o2、o3 mini，一路狂奔；

國內的 DeepSeek 也不遑多讓，從 DeepSeek-MOE 到 DeepSeek-Coder，一路刷新榜單。

但很多企業還停留在：功能文檔還沒寫完，模型能力已經進化了兩輪。

你會發現一個殘酷現象：

技術在不斷推翻產品假設，而你的組織卻還在推著舊地圖找路。

未來的產品結構，要有能力容納“模型不穩定性”——

比如你需要設計一個系統，能在模型回答不確定時主動交給人工；

你需要允許系統內出現多種答案共存，并用輔助模型對其排序；

你甚至要在流程里設計“可信度評分”，讓用戶自己判斷是否信任結果。

這不是某種高級玩法，而是 AI 時代的基本功。

Kevin 所說的，是一種新的產品思維：浮動能力驅動的系統構建。

它要求產品架構本身要足夠柔性，能夠隨著模型能力進化而動態調整。

而中國許多企業還沉迷于“功能池思維”：“我能不能上五個功能，壓死對手？”

殊不知，功能堆砌時代已經過去，未來拼的是誰能“最優適配模型能力的變化節奏”。

如果你還在用舊時代的產品邏輯去定義 AI 產品，

那等你上線那天，不是勝利，而是錯過。

三、產品經理的升級：從 PRD 到評測

傳統需求文檔無法適配模型不確定性，評測才是新的語言。

在傳統產品開發中，產品經理的主要任務是畫流程圖、寫 PRD、定義功能清單。 流程邏輯清晰、功能邊界明確，交給工程師照圖施工即可。

但在 AI 時代，這套邏輯正在迅速失效。

Kevin Weil 提出一個關鍵觀點：

“未來產品經理的第一能力，是寫評測（evals），而不是寫 PRD。”

因為大模型不是規則系統，而是概率系統。

它處理的是開放式的人類語言輸入，響應方式不再可控、穩定和線性。

你無法像傳統軟件那樣靠“需求文檔”封住模型邊界，必須依靠系統性評測機制，來定義模型是否“足夠好”以支撐一個產品功能上線。

評測（eval）系統的本質，是一套連續出題、觀察反饋、迭代打磨的閉環過程。

它像是模型能力的“驗收儀式”，同時也是產品邏輯的“能力訓練營”。

比如 ChatGPT 最近上線的 Deep Research 功能，能夠圍繞一個復雜問題，在30分鐘內完成資料抓取、結構整理與文本生成。

這一能力的背后，不是簡單地調了一個模型，而是產品團隊與研究團隊聯合設定的一整套場景評測機制：

• 它能否找到一手資料？

• 信息是否來源可溯？

• 內容結構是否合理？

• 能否回答跨領域、多步驟的問題？

這些問題并非“驗證”模型，而是幫助產品團隊明確“能用在什么場景、不能在哪些場景失誤”。

Kevin 說得很清楚：

“我們不會因為模型感覺還不錯就上線一個功能，必須看它在評測體系下的表現是否穩定。”

這句話打中了一個關鍵盲區：

AI 產品經理的任務，不是定義功能，而是定義“能力的邊界”。

你不是在管“功能列表”，而是在構建一個能力適配系統。

這對中國的產品經理而言，是一項認知遷移。

很多文檔寫得極其細致，卻忽視了模型的實際表現差異；

很多項目功能上線后出現混亂，根源不是模型能力弱，而是沒有先建立任務級評測和容錯機制。

我們甚至可以說：

評測系統是 AI 產品團隊中，將“技術能力”與“用戶價值”粘合在一起的唯一橋梁。

從某種意義上講，寫評測，就是 AI 時代產品經理的“代碼”。

你也許不寫代碼，但你在告訴模型——

“這是我希望你擅長的任務區域， 這是我允許你出錯的限度， 這是我衡量你上線資格的標準。”

未來，真正優秀的 AI 產品團隊，必須具備以下三個能力：

• 擁有一套覆蓋目標場景的系統性評測體系；

• 通過持續評測，跟蹤模型能力的演進方向；

• 能將評測結果快速反哺到產品結構與交互中。

如果沒有這些能力，

你寫得再多的 PRD，也不過是在技術洪流中畫出一張即將被沖刷的舊地圖。

四、人模協作，重塑組織機制

未來的組織不是分工制，而是“人 + 模型”的協奏體。

在 OpenAI，組織協作的邏輯早已不是“部門-匯報線-職責邊界”的金字塔結構，而是一種更具彈性、更具適應性的協奏機制：

“人 + 模型 + 工具”共同組成產出單元，每個個體都像是“帶著模型的組合體”。

Kevin Weil 描述過一個很典型的場景：

OpenAI 的首席人力官（Chief People Officer）在面對一個內部人才管理問題時，沒有發起會議、拉團隊討論，而是自己調用 GPT 和內部工具快速搭建了一個原型系統，驗證假設，測試可行性。

這個過程，不依賴技術部，不依賴產品部，也不需要流程審批。

她和模型組成了一個“人機原型小組”，幾天就完成了傳統流程幾周才能完成的任務。

另一個場景：產品經理直接使用 GPT + Cursor + Copilot，快速 vibe coding 出 demo，

只需要一點點前端支持，就能做出可交互的早期原型。

這不再是“寫需求—交設計—等開發”的老節奏，而是“和模型共創—直接迭代—試錯上線”的新協作范式。

Kevin 說：

未來的產品團隊，每一個成員都是‘帶模型的人’。 每個人都不再是孤立的角色，而是一個‘模型接口 + 任務感知 +快速試錯’的微型產出單元。

這在組織結構上的含義非常深遠：

• 技術不再是單獨一個部門，而是人人都能調動的“生產力協作體”；

• AI 模型不再是支撐工具，而是與你并肩共創的“搭檔”；

• 流程不是走完就算，而是根據模型能力實時調整的“適應機制”。

這也是為什么 OpenAI 從不強調組織規模，更強調組織響應力。

Kevin 特別提出，他堅持將 PM 團隊規模控制在約 25 人，因為組織越小，協作越快，模型介入越深。

反觀很多中國企業，在談到 AI 落地時，還在糾結“要不要設個 AI 部門”“要不要招個懂算法的”。

但事實是：AI 時代組織的關鍵，不是“誰懂AI”，而是“每個人是否能與AI協作”。

不是“懂模型的人更強”，而是“能激發模型價值的人更快”。

在過去，組織是“人-人”協作單元，靠制度、流程、職能劃分來驅動效率；

在今天，組織正在變成“人-模”協作系統，依賴的是人類意圖 + 模型能力 + 工具鏈組合的實時產出能力。

你不需要招一個完美的 AI 工程師團隊，也不需要每個人都會訓練模型。 你需要的是一個內部文化：

• 每個員工都能像調用 Excel 一樣調用模型；

• 每個小組都能快速拉通數據、原型、反饋流程；

• 每個決策都能基于“人類經驗 + 模型推演”共識達成。

組織不是為了“用 AI”，而是要“變成適合與 AI 協作的結構”。

當 GPT 能寫文檔、生成代碼、找資料、測評結果，你還在層層審批、分工明確？

你不是在“用 AI 提效”，你是在把 AI 關進會議室。

真正領先的組織不是多了模型，而是少了阻力。

五、上線不等于完美，部署就是試錯

上線不是為了交付，而是為了獲得下一輪反饋。

在大多數企業里，新功能要上線，通常得經歷三輪評審、兩輪驗收、一次全員測試。 而在 OpenAI，Kevin Weil 更看重的從來不是“完美上線”，而是“快速上線，然后持續試錯”。

他說得很坦率：“模型能力每天都在變，我們不可能等它100%成熟后再發布。我們必須在真實環境中快速部署，才能真正知道用戶需要什么，模型能做到什么。”

這正是 ChatGPT 爆紅的底層邏輯。它的早期版本并不完美，甚至功能極其有限——但它上線了，開放給全球數億用戶使用，并在使用中不斷進化。

今天你看到的 ChatGPT，已經是經歷了無數次真實交互 + 系統性評測 + 用戶行為反饋之后的產物。

OpenAI 的產品節奏邏輯很清晰：

先放出去，再收數據，快速改；不是“想好再做”，而是“邊做邊明白”。

這種“以部署促能力”的方式，本質上是將產品、模型和組織融合為一體的迭代機制。

部署不再是終點，而是“下一輪理解用戶 + 驅動模型演進”的起點。

反觀許多國內企業團隊，模型已經準備好了，功能也測完了，用戶調研也反饋了，但就是遲遲不敢上線。 ——怕出錯、怕 Bug、怕被客戶吐槽，更怕“AI 不準”影響品牌。

這種普遍存在的“上線懼怕癥”，正在悄悄殺死 AI 產品的節奏感。

你想等它完美，但 AI 模型的本質就是“不確定中進化”；

你想把所有細節控制好，但 AI 產品永遠不可能通過文檔來封閉問題邊界。

最荒誕的現象是：模型每天都在進步，而組織卻還在反復開會討論“上線是否合適”。

Kevin 的理念鋒利而務實：

“產品不再是線性計劃下的交付物，而是模型能力的實時適配結果。”

一個組織如果總想著“等更穩一點再上線”，最終一定會被更快試錯、更快調整的團隊所超越。

AI 的不完美不是上線的理由，而是迭代的入口。

你只有把產品推到真實環境中，才能獲得真正有價值的反饋，構建起“能力 - 場景 - 價值”的閉環。

OpenAI 敢于不斷上線，是因為他們明白：

• 真正的問題不是“上線后錯沒錯”，而是“錯了能不能馬上修”；

• 真正的競爭不是“誰不出錯”，而是“誰更快發現問題、調模型、改設計”。

正和島洞察：許多中國團隊在 AI 項目早期階段的最大障礙，不是技術本身不成熟，而是組織遲遲不愿暴露問題、不敢承擔波動、不信任“邊部署邊修復”的邏輯。

但我們必須明白一個事實：

如果模型都在成長，你的組織憑什么停滯不前？

這不是完美主義的時代，這是試錯主義的時代。

你越早上線，就越早掌握產品與市場之間的真實距離。

在 AI 時代，真正的護城河，是你組織能否擁有快速“試錯 + 修正 + 再部署”的肌肉。

不完美，不是障礙，是前進的方向。

部署，本身就是一種新的設計。

六、不是一站式平臺，而是更新式組織

你要的不是“全包式 AI”，而是能跑得快、調得動、改得了的組織結構。

很多企業一談到“擁抱 AI”，第一反應就是：找個最強的模型，把功能都打包進來，做一個“一站式 AI 平臺”。

但 Kevin Weil 給出了一個完全不同的答案：

“GPT 越全能，你越需要明確邊界，越需要用組織機制去調動它，而不是一股腦接入所有能力。”

OpenAI 自己也并沒有打算“做完所有事”。

他們真正的戰略，是圍繞模型能力構建一個高度開放、模塊化的 API 生態系統——讓全世界的開發者、企業、團隊基于同一個底座，共同完成適配、細化與部署。

你會發現：

• ChatGPT 不會幫你做企業銷售預測系統，但你可以基于 GPT 構建一個；

• GPT 不會理解每一家制造企業的流程，但你可以訓練它熟悉你獨有的 SOP；

• GPT 不會為你劃清業務邊界，但你可以通過評測機制，把它“圈”在可控區域內。

所以真正的問題從來不是 “GPT 能不能做”，

而是：你的組織，能不能快速跑完“需求-設計-測試-部署”的完整閉環。

換句話說，模型能力是“公有物”，組織能力才是“私有護城河”。

OpenAI 的產品演進方式非常明確：

• 不是“等一切想清楚再做”，

• 而是不斷發布 API，開放插件接口，試驗、失敗、收反饋，然后快速重構。

這是一種“從中心向外擴散”的能力結構。 GPT 是技術中臺，真正轉化價值的，是組織系統本身的響應速度和學習機制。

在 AI 時代，組織圖譜早已不是傳統的“職能制”或“流程導向”，而是由兩個關鍵單元構成：

1、能快速交付結果的小型戰斗單元

類似 OpenAI 內部的“項目孵化小隊”：幾個人、幾周、一個目標、快速上線。 每個小隊都具備“調用模型 + 接收反饋 + 快速上線”的最小閉環能力。

2、高反饋系統

不再依賴“年中復盤”“季度回顧”這些慢機制， 而是“部署即反饋、上線即監控、用戶行為即樣本”，構成實時迭代的能力回路。

真正的 AI 戰略，不在于你接入了多少模型，

而在于你組織內部能否像一支“模型合奏團隊”一樣——動態響應模型變化，靈活適配新能力，持續交付新價值。

你要的，從來不是“一個萬能的大模型”， 而是一個能持續學習、快速迭代、敏捷部署的組織操作系統。

所以，別再問你能不能“引入大模型”，而該問自己：

• 你的組織是否能把一段需求在一周內走完整個交付流程？

• 你的團隊是否能識別并利用最新模型的“能力熱區”？

• 你是否能把評測、微調、發布變成團隊日常的內循環？

沒有這個系統，再強的模型也只是你的另一個“技術幻覺”。

七、技術易得，組織難求

大模型人人可用，組織的反應力和學習力才是護城河。

訪談快結束時，Kevin Weil 被問到一個溫暖而現實的問題：“你會讓你的孩子學什么，以適應 AI 時代？”

他的回答出人意料，卻意味深長：

“我不會強求他們學哪門語言或技能，而是希望他們保持好奇、獨立思考、自信心。這些能力，無論在什么時代都不過時。”

這不僅是一位父親的思考，更是一位站在 AI 最前線的產品負責人，對未來組織能力結構的精準判斷。

同樣的道理，也適用于企業：

• GPT、DeepSeek、Claude 這些模型能力，任何一家企業都可以買到；

• Copilot、Cursor、Sora 這些工具，任何一家公司都能調用；

• 但組織的認知、決策結構、反饋能力、學習方式，是買不到的。

如果你不能將模型的能力融入流程、產品、戰略，

那它就只是一個外掛，而非你的組織進化的一部分。

Kevin 說得很清楚：

“未來真正拉開差距的，不是 AI 能做什么，而是組織如何駕馭 AI。”

這是一場能力結構的革命，而不是工具列表的升級。

它要求你重新審視：

1. 你的組織是否具備快速迭代的機制？

2. 你的團隊是否愿意將模型當作“平等的協作對象”？

3. 你的管理者是否能容忍 AI 帶來的不確定性，并在真實場景中學習與適配？

那些在舊秩序里跑得最快的人，可能是新秩序里最難轉彎的。

而那些看起來“不懂 AI”的組織，只要他們能重構內部反應鏈條，就能迅速彎道超車。

OpenAI 用全球最強模型證明了一個樸素的事實：

技術可以更新，但只有組織能力，才能真正穿越周期。

未來的競爭，不是比你能用哪個模型，而是看你組織能不能“消化”模型更新所帶來的潛在機會。

組織，是唯一不能抄作業的競爭力。

它不是一個框架圖、幾張崗位職責表能解決的問題，而是一種深入骨髓的反饋能力、協作機制和認知彈性。

這，才是真正屬于你的“專屬 AI 模型”。

最應該更新不是模型，而是我們自己

GPT 已經在飛速演化，從 3.5 到 4.5，再到 o1、o2、o3 mini，兩月一代。

AI 模型的能力正在以指數級速度逼近真實智能，性能在升級，成本在下降，生態在擴張。

而大多數組織，還停留在三年前的節奏感里：

按季度立項目，按年審預算，按人頭配資源。

中臺還在修，流程還在補，文檔還在寫——但世界，已經換了底層運行邏輯。

你不是看不懂 AI，也不是用不起 AI， 而是你組織的響應速度、適配能力和反饋機制，根本無法承接 AI 的節奏。

這才是最該被更新的部分。

我們常說“技術是工具”，但 AI 不再是“一個工具”——

它是一種能力流動方式，是一種工作重構邏輯，是一種決策新邊界。

你想真正用好它，組織就必須像操作系統一樣自我升級。

今天的 AI，不是冷冰冰的代碼堆疊，而是你組織演進的放大器。 它會加速你已有的優勢，也會撕裂你未解的結構性問題。

所以，請別只關注模型更新日志， 也回頭看看：你的組織，有多久沒“更新系統”了？

“AI 模型兩月一代，組織若五年不變，就是歷史遺留系統。”

“AI 一日千里，組織一成不變；你不是被模型淘汰，而是被節奏甩下。”

本文由AI深度研究院出品，聚焦全球 AI 創新浪潮中的企業轉型策略。

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原文鏈接：https://www.youtube.com/watch?v=scsW6_2SPC4&t=4487s&ab_channel=Lenny%27sPodcast

來源：官方媒體/網絡新聞

排版：Atlas

編輯：深思

主編：圖靈