AI创业公司中传统产品经理角色正在消亡，取而代之的是由创始人（最大产品经理）、全频设计师（Taste和Vibe掌控者）和10x全栈工程师组成的"超级个体"结构。AI工具链极大缩短了从想法到落地的距离，使传统产品经理作为中间人的角色变得冗余。未来的AI创业依赖于几个懂AI、有品味、能动手的个体在紧密协作下共同打造产品，实现高效低损耗的创新过程。
AI 创业公司不需要产品经理。
我知道，把这个观点抛出来，大概率会得罪互联网圈的一半人。在过去十年的移动互联网黄金期，“人人都是产品经理”几乎成了某种政治正确，PM 曾被视为 CEO 的预备役，是团队的大脑。
但在今天，在这个 AI 冲击一切的时代，我必须诚实地说：传统的“产品经理”职能，正在 AI 创业公司里迅速消亡。
这并非因为“产品”不重要，恰恰相反，是因为产品太重要了，重要到我们无法再容忍那个负责画原型、写长文档、在设计和研发之间做“传声筒”的中间角色。
真正的 AI 创业公司（AI-Native Startups），只需要三个核心角色的“超级个体”组合。
创始人：最大的产品经理
在 AI 创业的 0-1 阶段，如果创始人本人不是最大的产品经理，这家公司大概率没戏。
传统的流程是：CEO 定战略 → PM 拆解需求写 PRD → 设计师出图 → 工程师写代码。
这个链条在 AI 时代太慢了，而且信息损耗极大。
AI 产品的核心壁垒，往往在于对模型能力边界的认知和对用户场景的敏锐洞察。
这两件事，无法外包，必须由创始人亲自操刀。
- 定方向： 决定做什么，更重要的是在海量可能性中决定不做什么。
- 抓迭代： 亲自体验产品，感受模型输出的“温度”，决定下一个最重要的功能是什么。
在这个阶段，不需要一个人专门来维护文档和传递上下文。
CEO 的直觉和判断，必须直接“无损贯通”到执行层。
同时，创始人（或联合创始人）通常还要兼任“增长负责人”。把产品价值“翻译”成用户听得懂的语言，混迹于 X、YouTube、Podcast 等社区，通过社交媒体把产品这一仗打出去——在 AI 时代，Growth is part of the Product（增长即产品）。
全频设计师：Taste 和 Vibe 的掌控者
这是我要重新定义的角色。
很多朋友问我：“现在 AI 画图这么强，Nana Banana Pro 都可以一键出图了，还需要设计师吗？”
我的回答是：传统的 UI 设计师可能不需要了，但你极其需要一位“全频设计师”（Full-Spectrum Designer）。
请注意，我用的词不是“全栈”（Full-Stack）。
- “全栈”是技能的叠加： 意味着你既会画图，又会写前端代码，这是为了省钱。
- “全频”是感知的打通： 意味着你能掌控从最抽象的 Vibe（氛围/品味） 到最具体的 Code（落地实现） 的所有频段。
在 Vibe Coding 的时代，工具（Lovable、Cursor、AI Studio）已经抹平了“手搓 Figma”的门槛。当生成变得廉价，Taste（品味）就成了唯一的护城河。全频设计师的核心价值在于：
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- 懂 Vibe Coding： 他不只交付静态图，他能用 AI Studio 或 Cursor，快速构建出可交互的高保真原型。
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- 懂技术边界： 他理解 Transformer 的原理，了解 Context Engineering 的机制，知道什么是模型能做到的，什么是做不到的。他能跟研发无缝对话。
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- 懂商业与反馈： 他能直接消化 CEO 的意图，能把握业界的趋势，能直接和用户对话，迅速调整产品的“Taste”。
他不再是美工，他是产品灵魂的视觉化翻译官。以前 PM 写的文档，现在变成了全频设计师手里的 Live Prototype（活原型）。
💡 现实案例：Cursor 首席设计师 Ryo Lu
那个做出了惊艳全网的 “ryOS” 的 Ryo，就是全频设计师的终极形态。
在最近的访谈中他提到，在 Cursor 内部，设计师、PM 和工程师的界限极其模糊。 他几乎跳过了 Figma 环节，直接在 IDE 里用 AI 捏出高保真原型。与其在设计图上跟工程师反复拉扯 50 个像素的偏差，不如直接用 Cursor 改代码。对他来说，设计就是代码，代码就是设计。
10x 全栈工程师：与模型共舞
剩下的角色，就是工程师。但注意，他们不是等着接 Jira 任务的“码农”。
早期 AI 公司的工程师，必须是全栈且 AI Native 的。
- 技术全栈： 前后端通吃，一人成军。
- Context Engineering（上下文工程）： 这是一个新概念。他们不仅会写代码，更懂得如何构建优质的上下文，让 LLM 在特定的业务逻辑里变得聪明、稳定。
- Prompt Engineering（提示词工程）： 他们懂得如何通过自然语言“编程”来微调模型表现。
最重要的是，他们是 Antigravity、Claude Code、Codex、Cursor、Droid 和各种 AI 编程工具的重度用户。
我们会把这类人称为“10x 工程师”（10 倍速工程师）。在一个几十人的传统研发团队里，沟通成本极高；而在 AI 创业公司，2-3 个善用工具的 10x 工程师，配合一位全频设计师，战斗力足以碾压一支常规军队。
💡 现实案例：Palona AI 的“20人，0 PM”实验
硅谷的 Palona AI 提供了一个极端的组织样本：只有 CEO 和 20 名工程师，0 个产品经理。
- 端到端负责： 工程师直接按用户体验划分团队，直接对接客户，没有任何中间人。
- Velocity First： 奉行“60分原则”，先快速上线 60 分的产品，再优化到 100 分。
- AI 优先思维： 默认 AI 承担研发，代码 90% 由 AI 完成，SOP 标准化后直接交给 Claude Code 执行。
这种模式证明了，当工程师掌握了 AI 杠杆，他们完全可以自我闭环产品职责。
写在最后
为什么我说不需要传统产品经理？
因为 AI 工具链极大地拉平了“想法”到“落地”的鸿沟。
- 以前： 想法 → 文档（PM） → 设计图 → 代码。
- 现在： 想法 → 全频设计师（原型） → 10x 工程师（成品）。
中间那个负责“翻译”和“协调”的传统 PM 角色，已经被这套高带宽、低损耗的协作模式架空了。
未来的 AI 创业公司，本质上是几个懂 AI、有品味、能动手的超级个体，在一种极度紧密的“心流”状态下，共同雕琢一件艺术品。
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