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现在是2026年10月份，可以感受到现在做产品经理的工作以及IT公司里面，现在普通的产品经理不仅跟不上AI的发展，同时技能使用上也跟不上。
不仅是科技的进步速度已经超出了普通人的认知，我们在科幻电影与现实生活的奇点也越来越进。
同时在这里做个调研，你现在每个月花费的AI开销是多少？
我预计调研结果来看，估计有超过99%的人还在用免费AI，把AI当做一个免费的普通软件来使用，在AI产品经理圈里都是使用公司内部提供的AI tokens与工具。
现在大厂打工的性价比：越来越低
我最近和一个阿里的产品经理聊到，如果想用更高级的模型，以及开发自己的本地应用可以吗？
“更高级的模型比如现在的astra都要单独申请，不能自己随便用，现在能用的都是初级模型或者中级模型，要么自己付费。”
同时在调用模型的tokens使用都有公司的流量监控，如果自己用来开发软件，公司也是知道的。所以几乎不可能自己做什么副业，就连做博客也没有时间。
要想知道曾经我们在腾讯大厂的时候，写公众号、视频号拍摄谁管你？现在就不一样了，大厂几乎成为了一个螺丝钉，你就是拿着钱输出你的工作价值，做不好没你的岗位，做好了也不是你的。
科技的奇点：会飞汽车
特斯拉最新的特斯拉roadster汽车，不仅可以在路上跑，还可以在天上飞，使用空气冷压缩机，翻看早期的采访博客，马斯克就透露过会用把spaceX的火箭引擎用在特斯拉汽车上。
当时在博客就提到通过使用空气压缩机就完成， 而那一次采访还是几年前，可以看到那个时候到现在几乎是9年磨一剑。所以一个好的产品迭代通过9年的技术更新才能够达到这个效果。 发布会虽然只能每一次发发射几次，有一定的限量次数，但这是可以量产的汽车，不是原型车。
可以畅想如果拿到一些专利，足够移动到生活中的一些救命场景，当然在道路发、以及道路上现在那些国家能够用，什么地方可以飞，现在还不知道，
产品经理的坚持主义实际上和打工成就是相反的
现在此时此刻来看，做产品经理，我认为是性价比收益价值、幸福度最高的职业没有之一，但前提是做自己的产品，如果仍然是做一些营销工具，或者软件应用、或者别人公司的普通工具，就很难有成就感，更多的是被替代的无力感。
在公司里工作，要求投资回报，持续的没有效果哪怕你的产品有用户数都不会管直接kill，这里面孵化了很多产品，在一定周期与资源投入下没有达到标准的日活、增长甚至是付费率，就会砍掉。
也就是你想迭代都没有资源了。
而比较唏嘘的是，这些在大厂看不上的产品，如果剥离出来，随便丢在一家小公司上都是足够小公司养着团队活下来，哪怕小几十万的用户数至少可以慢慢薅羊毛与熬着，通过广告、会员以及增值服务都可以养得起小团队薪资人员。
而大厂就觉得没必要，就扼杀下线了。当然还有很多上线都没有上线的产品，在大厂数不尽，所以说现在在大厂做产品经理有一句说是被大厂用薪资待遇买来训练，同时进行榨干，然后再走人。
CHATGPT 6出现之后，
10月份着重强调RSI，科研成本越来越低
Chatgpt6出现，作为一个在读computing的PhD。我明显感受到现在很多身边的科研都是逐步偏低，而且本地GPU的需求只会越来越强，不管是安全保密的需求，还是论文数据专利保护，本地GPU成了现在科研团队人员的必备，如果本地GPU都没有，都不配提及说是做PHD的团队。
因此GPU的价格会越来越高，要知道现在有99%的人还没有用过本地离线AI，而这个在以后是刚性需求。
现在最火的RSI理论，让AI自己递归，这一点也在逐步达到奇点，不过现在还在L1和L2阶段，就是优化策略，但是要跨界将其LLM变成为世界模型仍然不可能，因为现在会出现过拟合。
最强的模型梯度，短缺仍然是空间计算
国内的朋友可能因为封号的原因用不少Claude，所以被迫使用最强的模型astra，但付费额度要接近800元/月人民币，很多人可能都是停留在6.1阶段。
普通用户国内现在几乎还是停留在
造成了AI模型黑洞效应：
AI产品经理要在工作之外投钱投精力投时间
真的生产力上提升了之后，就很难降低自己的工作品质输出。比如现在astra可以操作做unity软件以及开源方案，如果你是做3D游戏的，你就不会选择那些不能够操作blender的模型。
需要强力模型达到这个至少能够输出unity的应用基础能力，所以就导致AI已经形成了一个黑洞效应，越好的模型其厂商收入越高，同时用户给的数据越多，再越来越强。
但是AI吸走了这一切包括这些数据，没有反馈给其他行业，所以你可以看到不用AI的行业，现在经济消费力越来越薄弱。
2026年现在的用户被短视频吸走，
长文的内容以及专注力是稀缺性
相较于2016年，现在几乎看不到一款爆文了，因为人类已经不喜欢阅读长文字了，很多长文字容易被转变成为一个视频就可以了，人类更喜欢看浅显易懂的视频，虽然创作视频的难度、文字甚至是漫画成本越来越低，但是深度却很难了。
产品经理最核心的技能：洞察与挖掘用户需求
现在最重要的工作技能点，还是回归到如何深度挖掘用户行为习惯、用户人群需求，去做产品策划。即使AI生成软件与开发的成本降低，但是能够让产品得到最新的优化需求，成为持续生命力，这一点就很关键了。
爆火的REA，产品经理工作神奇，必须收藏
最近爆火的REA一个逆向工具，几乎可以逆向任何的市面上软件，现在已经扩展到可以支持扩展到IOS、Android的APP包了，这些都可以成为逆向来完成软件的开发，所以几乎软件、游戏的成本快速降低。
粗糙的模型可以做，但细腻的模型仍然需要产品经理用其他第三方工具模型来完成资产的整理与生成。
比如下面是一个精准模型3D人物的资产素材可以输出这类工具，并且这些还是基于LLM来扩展的，而世界模型他们现在还正在路上，尤其是transformer的结构还能够训练出专门的特定垂直领域模型，在医学上的dicom文件阅读、以及生活上的图片等。
总之，现在科技的速度可以说到底AI能够做成什么样子，需要持续关注，超过2个月没有，那么就可能被淘汰了。
1个月的2026年，就相当于以前的1年
1个月就相当于1年的发展，是现在AI圈子最直观的发展。
就像今天这篇公众号文章，我终于用上自己研发的jinyiAPP来完成的，从一开始的笔记软件到现在扩展到写公众号、编辑视频、图文内容的离线撰写工具，因为我的需求很简单，就是做一个自己在出差的高铁上、飞机上都能够写文章博客的工具，并且记录每日的打卡任务与饮食、运动。
同时在现在一个长文笔记变成公众号再成为一个短视频，都是一个非常合理的需求，至少对我这个产品经理圈的自媒体博主是很有价值的，所以我就做了这款产品，重要的还是本地离线，并且我相信本地离线模型的能力在图片、视频上会越来越接近真实世界，无法分辨。
当然，未来更强的图片和视频生成能力，线上 API 仍是不可避免的路径。我和团队会重点研究相关的Router（路由）思路，让系统能够根据生成内容的领域、具体话题，甚至数据类型，自动切换到最合适的模型。这样用户就不需要分别订阅多个会员，也能灵活调用不同能力。
至少在下个阶段，我们会把这套路由能力做出来。而当前阶段，我们更聚焦服务团队内部，以及那些和我们一样经常出差、有离线使用需求的用户。
整体思路有点类似 Manus 的产品逻辑，不过这部分我会先自己多用一段时间，等写作习惯稳定后，再系统性地发文章分享。
