从“产品+AI”到 AI Native:一条更可执行的路线图

多客科技

作者：微信文章
11月，基于 VS Code 将原有的 EWS项目的 产品模型完整实现后不久，又利用 Vibe Coding 和 AI Agent 重新做了一遍。那次重做的初衷，是想更充分地拥抱当下最先进的工具。深入复盘后，我意识到：不仅仅是产品代码需要重构，连整个开发流程也亟待重构。重构的核心，是最大限度地利用现有资源，而大模型与 AI Agent 无疑是当下最重要、最强大的资源。我理解，这其实也是开发范式逐步向 AI Native 过渡的自然过程。

作为产品经理，“AI Native 产品”自然是我们必须优先思考的方向，尤其在过去两年这个概念被高频提及的背景下。

所谓AI Native，就是从AI 的原生能力出发，重构产品逻辑、行业格局与用户体验，一切思想和设计都以 AI 为本，而不是以传统行业或既有产品为主导。真正的AI Native，是“AI 为基”，而非“AI 为辅”。

“AI Native”只是“AI Native产品”的前缀。所以回到产品落地的现实语境，情况就变得更为复杂。产品本质上是需要在真实场景中被客户认可和使用的解决方案。它必然嵌入既有的技术生态，并作为整体解决方案链条中的一环。如果直接推出一个完全 AI Native 的全新产品，往往会面临两大难题：一是现有技术生态难以支撑，二是难以无缝融入面向用户的完整解决方案。更关键的是，用户对产品的认知和习惯是逐步迭代形成的，剧烈的范式切换很难被快速接受。这正是“产品+AI”模式更容易落地的原因--它先保障了原有生态与解决方案的稳定性，再找到一个合适的切入点，撕开新技术应用的口子。

现实中的许多案例也印证了这一点。不少宣称AI Native的代码助手，如 Devin 早期版本，在企业落地时仍需大量适配现有的CI/CD流程、权限系统和代码仓库。同样，人形机器人领域的软件栈虽试图追求完全AI Native，但实际落地时，大多仍是在传统控制系统之上叠加AI 层。

回顾历史，类似的现象在互联网和移动互联网时代也反复上演。最早的网页和BBS几乎完全照搬报纸、杂志的形态；三大门户网站本质上是传统媒体的数字化迁移；甚至早期上网方式也是借鉴电话的拨号连接。百度最初是为新浪、搜狐等门户提供搜索服务，某种意义上才是更接近“互联网 Native”的产品。移动互联网时代也如此：早期手机网页不过是PC网页的缩小版，预装 App 也缺乏成熟生态。微信的崛起同样是逐步迭代的结果--从即时通讯起步，在生态与技术逐步成熟后，才陆续生长出支付、公众号、小程序、视频号等功能。

因此，我理解“AI Native 产品”更多是一个方向与中长期目标，而非一蹴而就的起点。合理的路径是：先以“产品+AI”打下稳固基础，在此之上逐步提升AI的占比与深度，让AI从辅助工具逐步演变为产品核心逻辑与流程的关键环节。当周边生态、配套产品与解决方案逐渐成熟时，再顺势完成向“AI+产品”乃至真正AI Native的过渡。

同时，考虑到新技术的潜在颠覆性，我们也需要在策略上留有余地，避免永远停留在“+AI”阶段。可以采用双轨并行的方式：在主产品线走“产品+AI”的稳健迭代路线的同时，同步孵化一个小团队专注纯AI Native的实验性探索。一旦外部生态成熟，即可快速将实验成果迁移或替换主产品。这其实也是对节奏的精准把控--类似Netflix从DVD租赁逐步过渡到流媒体的同时，内部始终保留纯数字团队的探索路径。

AI Native无疑代表了产品设计的未来方向，但其实现必须尊重现实的技术生态、用户认知规律与市场节奏。通过“产品+AI”起步、逐步深化AI权重、辅以双轨并行的策略，我们既能确保稳健推进，又能保留对颠覆性机会的敏感性，最终在生态成熟的窗口期，顺利抵达真正的AI Native阶段。

在我看来，这种分层次、有节奏的策略，才是当前环境下最理性、最具可执行性的路径。