2025 为什么你该重新学习 AI PMF？Open AI 产品主管四步骤重构人工智慧 PMF 框架

OpenAI 产品主管 Miqdad Jaffer 在个人部落格指出 2925 年传统产品的市场契合度 (PMF) 框架已经失效，所谓的 AI PMF 悖论就是 AI 使产品的 PMF 更容易达到的同时，也更难达到。他提出了四个阶段走向系统性成功的 AI PMF 框架，并在内文附上了 AI 产品 PRD 模板。

AI PMF 与传统框架存在三大关键差别

Product-Market Fit (PMF 产品市场契合度) 是业界术语，内涵是产品的市场需求。 Miqdad Jaffer 开宗明义即表示，产品市场契合度曾经很简单：打造人们想要的东西，验证需求，然后扩大规模。但在 AI 时代，一切都改变了。迭代的速度、使用者期望的复杂性以及技术进步的迅猛步伐，使得传统的产品市场契合度框架显得过时。

人工智慧中的 PMF 在三个关键方面存在根本区别：

随着使用者与人工智慧互动并发现新的工作流程， 问题也随之演变 。

由于模型、提示和训练资料的灵活性， 解决方案空间是无限的 。

随着 ChatGPT 等顶级人工智慧的出现， 用户的期望值呈指数级增长 。

这些差异意味着必须采用快速迭代、机率行为和不断发展的成功定义的新框架。

AI PMF 悖论：人工智慧让 PMF 变得更容易也更困难

他提出了 AI PMF 悖论，AI 既让达成 PMF 变得更容易 (更快迭代、更个人化、更强分析)，也让达成 PMF 变得更困难 (用户期望提高、比较基准是 ChatGPT、容错率变低)。

他在一堂课程中表示：「我看到 AI 创办人犯下的最大错误就是把 PMF 当成一个复选框。在 AI 的世界里，PMF 是一个不断变化的目标。随着用户体验其他更优秀的 AI 系统，他们对够聪明的定义每个月都在变化。」而这就是他所谓的 AI PMF 悖论 ：你得迎合一个对 AI 能力要求越来越高、期望不断变化的市场。

传统 PMF 为何不再适用？

AI 时代随着使用者的学习，问题不断演变。传统产品解决的是已知问题，而人工智慧产品通常解决的是使用者未知的问题，或是创造出他们从未想像过的全新工作流程。

解法空间无限大：AI 产品的输出很难预测，传统软体会受到开发资源和技术复杂性的限制。而人工智慧的限制则关乎训练资料、模型能力和快速工程。这意味着你的 MVP 可能在某些领域非常强大，而在其他领域却出奇地受限，从而带来难以预测的使用者体验。

用户期望爆炸性上升：一旦使用者体验到在特定场景下表现良好的人工智慧，他们就会期待它能应用于所有场景。如果 ChatGPT 能够理解细微的请求，为什么你的产业特定人工智慧工具却不能呢？ChatGPT 这种划时代产品 PMF 设定了一个不断提升的标准。

OpenAI 产品主管重构 AI 产品 PMF 框架，四阶段走向系统化成功

对此 Miqdad Jaffer 提出了全新 AI PMF 框架，系统化成功的四个阶段。

发现机会，寻找人工智慧原生痛点。

他认为 AI 创办人最大的错误就是在现有工作流程的基础上加入 AI。这不是创新，而是用 AI 去改善流程。真正的 AI 专案管理框架 (PMF) 源自于识别那些只能透过 AI 独特能力解决的痛点。

他指出最好的人工智慧机会往往看起来是不需要解决的问题。过去用户开发出复杂的解决方案来应对的问题，人工智慧可以简单解决。这些摩擦根深蒂固地存在于当前的工作流程中，以至于用户甚至不再意识到它是一个问题。举例来说一家新创，大多数开发人员将 40% 的时间花在日常的程式设计任务上，但他们并不认为这是个问题，他们认为这只是工作的一部分。

AI PMF 的基础是严谨的痛点分析。使用以下五个问题对哪些痛点值得解决进行排序，并应用 AI 视角对每个问题进行分析：

规模： 有多少人面临这种痛点？ AI 考量：这种痛点是否存在于可以横向应用 AI 的各个产业？

频率： 他们多久会遇到一次这种痛点？ AI 考量：这种痛点出现频率是否够频繁，足以产生 AI 学习和改进所需的数据？

严重程度： 这种痛点有多严重？ AI 考量：这种痛点是否涉及认知负荷、模式识别或 AI 擅长的决策？

竞争： 还有谁在解决这个痛点？ AI 考量：目前的解决方案是否受到人类的限制，而人工智慧可以超越这些限制？

对比： 你的竞争对手解决这一痛点的方式是否收到负评？ 人工智慧考量：使用者是否抱怨现有解决方案缺乏个人化、速度或智慧化？

一个案例是 Klarna 推出的 AI 助理 。他们最初并非试图「用 AI 改善客户服务」。而是发现了一个隐形的痛点：客户平均要等待 11 分钟才能搞定简单的付款问题，这些问题其实无需人工干预，只需访问帐户资讯并遵循标准流程即可。现在他们的 AI 助理可以在 2 分钟内完成所有任务，每月处理 230 万次对话，效率相当于 700 名全职客服人员，这就是 AI 原生的机会发现。

使用 AI 产品需求文件 (PRD) 建立 MVP

当你找到 AI 能解决的痛点，传统产品需求文件就显得格格不入了。最多人犯的错误是直线性地将传统框架套用到 AI 上，AI 产品本质上建立在具机率性的模型运作，一样的输入有机率得出不同的输出。我们无法精确地预期 AI 在每种情况下的行为模式，但我们可以创建框架来获得一致且有价值的输出。

Miqdad Jaffer 与 Product Professor 共同创建了一份 AI 产品需求文件。如前面所述，传统的产品需求文件假设行为是确定性的。而 AI 产品需求文件假设行为是概率性的。因此 AI 产品需求文件不仅仅是一份文件，而是一种强制函数，用于思考 AI 可能出现的所有失败方式。

关键在于：AI 产品需要双重成功指标，传统的使用者指标 (例如参与度、留存率、转换率)，以及 AI 专属的指标 (如准确率、幻觉发生率、回应品质)。两者缺一不可，才能真正达成产品市场契合（PMF）。

利用策略框架扩大规模

大多数人工智慧新创公司在尝试规模化时都会遭遇瓶颈。他们的 MVP 在早期采用者眼中效果极佳，但更广泛的市场应用却停滞不前。这是因为他们没有从策略角度全面考虑产品发布的准备。扩展 AI 产品不仅是为了处理更多用户，还在于保持大规模的 AI 效能、管理不同用例的资料质量，并确保在模型遇到边缘情况时获得一致的体验。Miqdad Jaffer 用四个维度来评估扩大规模的准备状况：

客户

目标市场的细分规模和成长率

客户保留率和有机使用频率

正在解决的痛点程度以及使用者的支付意愿

产品

你的不平等优势 (数据、模型) 的强度

产品的覆盖率和病毒式传播潜力

本身 AI 能力与竞争对手相比的独特性

公司

扩展 AI 基础设施的技术可行性

上市可行性与销售流程验证

团队应对快速成长和人工智慧复杂性的能力

竞争

您所在领域的竞争对手的数量和实力

新的人工智慧竞争对手的进入壁垒

供应商力量 (依赖 OpenAI 等模型提供者)

他指出 AI 产品最大的扩展挑战并非技术层面，而是在面对更多样化的用例时如何保持品质。你的人工智慧系统可能对初始使用者表现完美，但当新用户带来不同的脉络、词汇或期望时，就会出现严重的效能问题。

建立可持续的成长循环

Miqdad Jaffer 认为传统产品着重转换漏斗和用户参与度的最佳化。而 AI 产品则必须优化模型效能、资料品质和使用者信任度。这创造了一个独特的机会：AI 产品在吸引新用户的同时，实际上也是改善现有用户的使用者体验。

他提出了 AI 成长框架：

数据网路效应： 每次用户互动都能让 AI 从中学习，进而让模型变得更聪明。实施反馈循环以提高模型性能，并从用户修正来微调回应，以建构从成功的使用者结果学习的系统。

智慧护城河：产品竞争优势即是 AI 表现本身，尝试开发竞争对手无法复制的专有资料集丶创建在特定领域具有独特价值的 AI 工作流程，并建立能让使用者更容易接触到的使用者介面。

信任的复利效应：当使用者对你的 AI 产生信任，能促进 AI 的有机成长。因此在扩展过程中需保持一致的品质标准，不要为了扩张降低品质，这会使用户的信任程度下降。

他常对创办人说：「我见过的最成功的人工智慧产品不仅仅是解决问题，而是产品随着时间的推移，它们解决问题的能力会越来越强。这才是你最终的竞争护城河。」真正实现 PMF 的人工智慧产品能够创造出传统软体无法比拟的复合优势。

每一次用户互动都能让模型从中学习。你处理的每一个边缘案例都会使你的人工智慧更加稳健。每一个成功的结果都会增强使用者信任，并推动有机成长。这就是为什么人工智慧 PMF 如果做得好，就能创造几乎无可撼动的竞争地位。

这篇文章 2025 为什么你该重新学习 AI PMF？Open AI 产品主管四步骤重构人工智慧 PMF 框架 最早出现于 链新闻 ABMedia。