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简介

2025年产品经理面临AI驱动的职业变革，传统执行型PM被淘汰，具备AI原生思维、商业化能力、全栈技能、数据驱动思维和长期主义的PM更值钱。文章详细拆解了五大生存法则：AI工具应用与工作流重构提升效率5倍；商业化设计确保产品盈利；全栈能力实现一人顶三人；数据驱动取代拍脑袋决策；长期主义构建个人护城河。拥抱AI和商业化的PM将迎来职业黄金期。

2025年年中的一次产品聚会上，有位做了8年产品的朋友感慨："这一年，身边好多PM被优化了。留下来的，要么会AI，要么懂商业，要么能带团队。纯执行型的PM，越来越难了。"这句话引起了在场所有人的共鸣。

2025年，产品经理正在经历一场深刻的职业变革。ChatGPT重新定义了生产力工具，AI让很多基础工作自动化，降本增效成为主旋律，产品岗位的要求越来越高。那些只会写PRD、画原型、跟进开发的传统PM，正在被淘汰；而那些会用AI、懂商业、能增长、会数据、有长期主义的PM，反而更值钱。

在大厂，我见过太多PM在这轮变革中掉队：

• • “不会用AI，效率被甩几条街。”
• • “只会做功能，不懂商业化。”
• • “什么都会一点，但没有核心竞争力。”

也见过一些PM逆势而上，因为他们提前布局，具备了新时代的核心能力。

个人认为，2025年产品经理的生存法则可以归结为五点：AI原生思维、商业化优先、全栈能力、数据驱动、长期主义。这不是危言耸听，而是市场已经给出的答案。那些具备这些能力的PM，不仅不会被淘汰，反而会成为稀缺人才。

本文将从五大生存法则、能力升级路径、淘汰与升值的分水岭等几方面，系统拆解2025年产品经理的生存之道。

一、法则1：AI原生思维——让AI成为你的超能力

不会用AI的PM，正在被淘汰

2024年最大的变化：AI从工具变成基础设施

效率差距：传统PM vs AI原生PM = 1:5

真实案例：两个PM的对比

结果：小B一个月完成的工作量是小A的3倍，年底晋升；小A被边缘化

AI原生思维的三个层次

层次1：工具使用（入门级）

快速上手的AI工具三件套：

实战场景1：20分钟写完一份PRD

Prompt模板：

我要做一个[功能描述]，用户是[用户群体]， 核心价值是[价值主张]。请生成一份PRD，包括： - 功能清单（3-5个核心功能） - 交互流程（用户路径） - 数据指标（核心指标） - 技术方案（架构建议）

时间节省：90%（从2小时→20分钟）

实战场景2：30分钟完成竞品分析

AI竞品分析工作流：

层次2：工作流重构（进阶级）

从"单点工具"到"流程自动化"

当你熟悉了基础工具后，下一步是用AI重构整个工作流。

需求分析工作流的AI重构：

详细对比：

AI工作流的关键：自动化重复工作，人工聚焦决策

层次3：产品重构（专家级）

从"优化产品"到"重新定义产品"

这是最高层次：用AI的能力重新思考产品本身。

案例1：搜索产品的AI重构

价值升级：从"给信息"→"给答案"

案例2：客服产品的AI重构

价值升级：解决率从30%→80%，人工成本降低70%

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二、法则2：商业化优先——让产品既好用又赚钱

不懂商业的PM，没有未来

残酷的现实：降本增效时代，不赚钱的产品会被砍

2024年被砍的产品特征：

1 2 3 4 1. 用户喜欢，但不愿付费（工具类产品） 2. DAU很高，但变现困难（内容社区） 3. 成本高昂，收入微薄（视频、音频产品） 4. 增长停滞，看不到未来（成熟产品）

真实案例：两个产品的命运

产品商业化的四种模式

模式选择的核心逻辑：

商业化设计的三个原则

原则1：用户体验 vs 商业目标的平衡

案例：Spotify的平衡艺术

平衡结果：

关键洞察：不是所有用户都要付费，而是让愿意付费的用户付更多钱

原则2：单位经济模型要算得过来

核心公式：

1 ✅ LTV（用户生命周期价值） > CAC（用户获取成本）

健康度评估：

案例计算：某SaaS产品

计算步骤：

优化建议：

• • 如果LTV/CAC < 1：降低获客成本或提高用户价值
• • 如果LTV/CAC = 1-3：优化续费率、提高客单价
• • 如果LTV/CAC > 3：可以加大营销投入，快速扩张

原则3：分层设计，让不同用户付不同的钱

用户分层策略（金字塔模型）：

分层详解：

关键数据：

• • 虽然免费用户占70%，但贡献0%收入
• • 虽然重度+大客户只占1.1%，但贡献60%收入
• • 轻度付费是关键转化点，需要重点运营

运营策略：

三、法则3：全栈能力——产品+运营+增长

单一技能的PM，正在被复合型PM替代

岗位演变趋势：

为什么需要全栈能力？

原因1：降本增效，一个人干三个人的活

• • 以前：产品+运营+增长 = 3个人
• • 现在：全栈PM（配合AI工具）= 1个人
• • 成本：降低60%

原因2：从功能思维到增长思维

功能思维：做功能 → 上线 → 结束 增长思维：做功能 → 上线 → 运营推广 → 数据分析 → 优化迭代 → 规模化 结果：增长思维的产品增长速度快5倍

全栈PM的能力模型

能力清单：

1. 产品能力（基础）

• • 需求分析、方案设计、原型设计
• • 项目推动、版本管理
• • 用户体验、产品思维

2. 运营能力（加分）

• • 用户运营：拉新、留存、促活
• • 内容运营：内容策划、质量把控
• • 活动运营：活动策划、执行、复盘

3. 增长能力（核心）

• • 增长策略：AARRR模型、增长杠杆
• • AB测试：实验设计、数据分析
• • 转化优化：漏斗分析、提升转化率

4. 数据能力（必备）

• • 数据分析：SQL、Excel、Python
• • 指标体系：北极星指标、关键指标
• • 归因分析：增长归因、渠道分析

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四、法则4：数据驱动——从拍脑袋到AB测试

不会数据的PM，做不了决策

传统PM vs 数据驱动PM的决策方式：

案例：按钮颜色之争

两种方式的对比：

核心洞察：

• • ✅ 传统方式浪費时间，最后不一定是最优方案

数据驱动的三个层次

数据能力成长路径：

两种PM的命运：

法则五：构建个人护城河的四个维度

维度1：专业深度——成为某个领域的专家

选择你的专业方向：

专业深度的三个标志：

成为专家的三个行动方向：

内容输出计划：

社交媒体运营：

线下活动参与：

维度2：知识体系——构建个人产品库

四大知识库的构成：

知识库的建设指南：

推荐工具：

• • 🗂️Notion- 灵活性最高，最广泛
• • 🗂️语雀- 中文优先，团队协作
• • 🗂️飞书- 与企业系统联动

成功的知识体系特征：

• • ✅ 有体系、有组织
• • ✅ 持续更新、不断淘汰
• • ✅ 实战性强、可立即应用

维度3：个人品牌——让更多人认识你

打造个人品牌的三个渠道：

内容输出策略：

社交媒体运营：

线下活动参与：

• • 🎤 参加产品大会（每年2-3场）
• • 🎤 分享演讲（每年1-2场）
• • 🎤 组织工作坊（每年1-2场）
• • 🎤 参与论坛讨论（定期参与）

个人品牌的成功指标：

• • ✅ 粉丝数量稳定增长
• • ✅ 内容获得广泛转发
• • ✅ 被邀请分享演讲
• • ✅ 获得行业认可

维度4：行业网络——积累人脉资源

构建人脉网络的三个层级：

人脉构建策略：

人脉维护的黄金法则：

• • 🤝定期交流- 每月至少1次接触
• • 🤝提供价值- 主动帮助、分享资源
• • 🤝长期关系- 不功利、持续投入
• • 🤝真诚互动- 不是索取、而是互助

人脉的ROI：

• • ✅ 学习机会（获得知识）
• • ✅ 职业机会（获得工作）
• • ✅ 合作机会（获得项目）
• • ✅ 投资机会（获得资金）

六、写在最后：被淘汰与升值的分水岭

2025年PM生存指南：做对这5件事

1. 立即开始用AI（不要观望）
2. 学习商业化知识（不再逃避）
3. 培养全栈能力（不设边界）
4. 用数据说话（不靠感觉）
5. 长期主义（不急功近利）

2025年，产品经理正在经历一场大洗牌。AI重构了生产力，商业化成为硬指标，全栈能力成为标配，数据驱动成为基础，长期主义成为分水岭。

在大厂，我见过太多PM在这轮变革中掉队——不会用AI、不懂商业、能力单一、不会数据、短期主义。他们曾经很优秀，但在新时代被淘汰。也见过一些PM逆势而上，因为他们提前布局，快速学习，拥抱变化。

OpenAI CEO Sam Altman的名言：“AI不会取代人类，但会用AI的人会取代不会用AI的人。”这句话适用于所有行业，尤其是产品经理。

个人认为，2025年PM的生存之道可以归结为一句话：

用AI提升效率，用商业创造价值，用全栈放大能力，用数据驱动决策，用长期主义构建护城河。

哪些PM正在被淘汰？

• • 不会用AI，效率低下
• • 不懂商业，只会做功能
• • 能力单一，不能独当一面
• • 不会数据，拍脑袋决策
• • 短期主义，没有积累

哪些PM正在升值？

• • 会用AI，效率是别人的5倍
• • 懂商业，做的产品能赚钱
• • 全栈能力，一个人顶三个人
• • 数据驱动，决策有依据
• • 长期主义，持续成长

2025年，不是产品经理不好做了，而是对产品经理的要求更高了。那些愿意学习、拥抱变化、持续成长的PM，反而会迎来最好的时代。

最后，送给所有产品经理一句话：

“时代抛弃你时，连一声再见都不会说。但时代选择你时，会给你10倍的机会。”

七、如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段：从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段：在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段：大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段：大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段：大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段：以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段：以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
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