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不知道你周围有没有这样一种越来越普遍的感受：现在很多做AI的同行，工作里的“无力感”正在超过“兴奋感”。
这种感受很具体。早上开产品评审会，大家讨论的可能是如何把大模型的上下文窗口从128K扩大到256K，或者如何让生成图片的细节再精细5%。但到了下午，当被问到“我们这个功能到底解决了用户什么根本的新问题”时，会议室常常会安静一会儿。
我们手里工具的能力在以月为单位暴涨，但我们为用户创造价值的方式却似乎陷入了某种停滞。很多团队的核心工作，变成了用更强大的AI更高效地去满足五年前、十年前就存在的那些需求——写文案、做图、总结文章、回答客服问题。效率在提升，但产品创新的范式没有动。
问题很可能出在我们这一代产品经理最熟悉的那套“经典方法论”在遇到大模型时，第一次显得不够用了。
这套方法论非常优秀，它教我们如何精准地定义问题、拆解流程、数据驱动、小步快跑。它本质上是在已知地图上的优化方法论，在需求明确、赛道清晰的移动互联网时代，这是制胜的关键。
但现在，大模型带来的不是已知地图上某条路的升级，而是直接给了我们一整套“地质勘探和地形改造”的全新工具。面对一片突然出现的未知大陆，精于在旧道路上做养护和提速的工程师，会瞬间感到茫然。我们擅长优化“从A点到B点”的路径，但现在，A点和B点本身都需要被重新发现和定义。
这就是当前拧巴感的根源。技术能力已经指向了“创造”，而我们的产品思维还停留在“优化”。我们不断收到技术团队给的惊喜：“看，模型现在能看懂设计稿并生成代码了！”“看，现在能实时生成带情绪的语音了！”然后我们的第一反应，常常是把它塞进现有的产品框架里，变成一个更厉害的“功能”。这就像拿到了内燃机，却只想着怎么用它来制造更快的马车。
因此，那些能更快摆脱“马车思维”、开始认真想象“汽车”甚至“飞机”应该是什么样的人，开始显现出不同的价值。
他们的工作重心发生了一个根本转变：从设计用户流程，转向定义交互框架。他们不再仅仅关心用户如何一步步完成任务，而是需要首先决定，在这个任务中AI应该扮演什么角色？是一个全知全能的代理，还是一个需要被引导的助手？人与AI的权限和信任边界应该划在哪里？这个交互的“第一性原理”是什么？这些问题，远比一个界面上的交互细节更重要。
这要求一种新的混合能力：对技术的“体感”和对人性的“洞察”必须同时在线。你需要真正去用、去感受不同模型的“性格”和边界，理解它能做什么、不能做什么、在什么情况下会“涌现”出惊喜。同时，你又必须超越技术逻辑，从人的真实处境和潜在渴望出发，去倒推应该构建什么样的产品。这种能力，很难从过去的成功案例中直接复制。
所以，现在在发生的“话语权转移”，转移的其实是对未来人机协作基本形态的“定义权”和“解释权”。当技术可能性变得模糊而广阔时，谁能提出一个逻辑自洽、并能被团队和市场所理解的“新故事”，谁就掌握了主动权。这个“故事”不是虚构的愿景，而是基于技术现实和用户洞察所推演出的、可信的产品蓝图。
这个位置并不好坐。它意味着你必须在“技术可能性”和“用户可接受度”之间做持续的、高难度的权衡。你提出的每一个新框架，都意味着对旧习惯的挑战，都需要用极快的实验去验证和调整。但它的价值也在于此：在范式转型期，最大的贡献往往不是做出一个完美的功能，而是为行业探索并验证出一个可行的新思路。
说旧范式已死可能为时过早，但它确实已触及天花板。而新范式的核心，或许就在于我们能否放弃对“优化已知”的路径依赖，转而培养一种“定义未知”的思考和勇气。
这个过程注定会淘汰一批旧地图的忠实信徒，也会让一批新地图的草绘制者，走到舞台的中央。
这种感受很具体。早上开产品评审会，大家讨论的可能是如何把大模型的上下文窗口从128K扩大到256K，或者如何让生成图片的细节再精细5%。但到了下午，当被问到“我们这个功能到底解决了用户什么根本的新问题”时，会议室常常会安静一会儿。
我们手里工具的能力在以月为单位暴涨，但我们为用户创造价值的方式却似乎陷入了某种停滞。很多团队的核心工作，变成了用更强大的AI更高效地去满足五年前、十年前就存在的那些需求——写文案、做图、总结文章、回答客服问题。效率在提升，但产品创新的范式没有动。
问题很可能出在我们这一代产品经理最熟悉的那套“经典方法论”在遇到大模型时，第一次显得不够用了。
这套方法论非常优秀，它教我们如何精准地定义问题、拆解流程、数据驱动、小步快跑。它本质上是在已知地图上的优化方法论，在需求明确、赛道清晰的移动互联网时代，这是制胜的关键。
但现在，大模型带来的不是已知地图上某条路的升级，而是直接给了我们一整套“地质勘探和地形改造”的全新工具。面对一片突然出现的未知大陆，精于在旧道路上做养护和提速的工程师，会瞬间感到茫然。我们擅长优化“从A点到B点”的路径，但现在，A点和B点本身都需要被重新发现和定义。
这就是当前拧巴感的根源。技术能力已经指向了“创造”，而我们的产品思维还停留在“优化”。我们不断收到技术团队给的惊喜：“看，模型现在能看懂设计稿并生成代码了！”“看，现在能实时生成带情绪的语音了！”然后我们的第一反应，常常是把它塞进现有的产品框架里，变成一个更厉害的“功能”。这就像拿到了内燃机，却只想着怎么用它来制造更快的马车。
因此，那些能更快摆脱“马车思维”、开始认真想象“汽车”甚至“飞机”应该是什么样的人，开始显现出不同的价值。
他们的工作重心发生了一个根本转变：从设计用户流程，转向定义交互框架。他们不再仅仅关心用户如何一步步完成任务，而是需要首先决定，在这个任务中AI应该扮演什么角色？是一个全知全能的代理，还是一个需要被引导的助手？人与AI的权限和信任边界应该划在哪里？这个交互的“第一性原理”是什么？这些问题，远比一个界面上的交互细节更重要。
这要求一种新的混合能力：对技术的“体感”和对人性的“洞察”必须同时在线。你需要真正去用、去感受不同模型的“性格”和边界，理解它能做什么、不能做什么、在什么情况下会“涌现”出惊喜。同时，你又必须超越技术逻辑，从人的真实处境和潜在渴望出发，去倒推应该构建什么样的产品。这种能力，很难从过去的成功案例中直接复制。
所以，现在在发生的“话语权转移”，转移的其实是对未来人机协作基本形态的“定义权”和“解释权”。当技术可能性变得模糊而广阔时，谁能提出一个逻辑自洽、并能被团队和市场所理解的“新故事”，谁就掌握了主动权。这个“故事”不是虚构的愿景，而是基于技术现实和用户洞察所推演出的、可信的产品蓝图。
这个位置并不好坐。它意味着你必须在“技术可能性”和“用户可接受度”之间做持续的、高难度的权衡。你提出的每一个新框架，都意味着对旧习惯的挑战，都需要用极快的实验去验证和调整。但它的价值也在于此：在范式转型期，最大的贡献往往不是做出一个完美的功能，而是为行业探索并验证出一个可行的新思路。
说旧范式已死可能为时过早，但它确实已触及天花板。而新范式的核心，或许就在于我们能否放弃对“优化已知”的路径依赖，转而培养一种“定义未知”的思考和勇气。
这个过程注定会淘汰一批旧地图的忠实信徒，也会让一批新地图的草绘制者，走到舞台的中央。
看 Opus 4.6 价格的价格，不仅又没降，还随着上下文的增加，更贵了，燃烧 token 的费用又上升了
Opus 4.6 价格
200k 上下文以内，输入$5，输出$25 （M tokens）。
200k 上下文之外，价格会涨到，输入$10 输出 $37.50。
GPT‑5.3 竟然没公布价格，只能参考 5.2，但是 5.2 比 5.1 涨了 40% 哦...我大胆预计 5.3 也会涨价...
GPT 5.2 价格参考：
标准模式，输入$1.75 ，输出 $14
高优模式，输入$3.5，输出 $28
未来已来，但绝对不会均匀分布。
马太效应只会愈演愈烈。
有一些闲钱的人才能烧得起。
用它赚钱的人才烧得起。
如果一个公司烧不起顶级模型，就将在接下来的竞争里处于劣势，直至淘汰。
Opus 4.6 价格
200k 上下文以内，输入$5，输出$25 （M tokens）。
200k 上下文之外，价格会涨到，输入$10 输出 $37.50。
GPT‑5.3 竟然没公布价格，只能参考 5.2，但是 5.2 比 5.1 涨了 40% 哦...我大胆预计 5.3 也会涨价...
GPT 5.2 价格参考：
标准模式，输入$1.75 ，输出 $14
高优模式，输入$3.5，输出 $28
未来已来，但绝对不会均匀分布。
马太效应只会愈演愈烈。
有一些闲钱的人才能烧得起。
用它赚钱的人才烧得起。
如果一个公司烧不起顶级模型，就将在接下来的竞争里处于劣势，直至淘汰。
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超逼真的电影感肖像，高端时尚9：16画幅杂志风格摄影。
发型：短发，发丝被风吹拂，飘散在脸上，以时尚的方式部分遮挡面部特征。
主体：仅使用上传的面部参考图像作为主要拍摄对象。面部特征、骨骼结构和自然肤质（可见毛孔）需100%匹配。不得改变种族或性别特征。
服装：黑色复古皮夹克搭配红色高领细线针织（堆叠领口），佩戴金色项链，优雅现代的造型。
场景/环境：时间为冬天，街上有供暖热蒸汽，充满欧洲风格，一个复古公寓的门，门打开着，里面黑漆漆，
动作/动态：前景有人快速移动，动态模糊（长曝光效果）挡住部分画面和镜头。拍摄对象保持完美清晰、沉静。拍摄对象静止，轻微仰头，看着镜头，一只手拉着高领毛衣的领子扯着挡住下颌线和嘴唇（时尚杂志模特的post）位于画面的右侧。
构图：低角度仰拍人物，胸部以上竖幅肖像，主体人物位置偏右构图，线条简洁流畅
相机：24mm广角镜头低角度仰拍视角，浅景深，电影感虚化效果，专业的时尚写实风格。
光照：柔和的电影感光照，暖色调，营造氛围感。高光控制得当，阴影保留细节。
色彩/后期：高细节，高级色彩分级，自然的肤质纹理，微妙的胶片感（无明显颗粒）。无文字、无徽标、无水印。
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@aigc1024
