在产品战略实践层，我们可以将产品阶段拆分为引入期、成长期、成熟期、衰退期。在引入期间，核心战略考量是用内容换用户，平台需要有足够的内容去满足用户需求，在市场上找到 PMF 定点；在成长期和成熟期，更多是用效率换增长和用数据换收入的阶段；在产品衰退期，核心是侧重在用户消费体验层，用时间探索业务发展的第二曲线。在业务目标上，需要从战略层、战术层、执行层构建起完整的目标体系。如当前业务北极星目标是用户留存率，在过程指标上，需要制定能指向北极星指标提升的指标，如人均点击率、人均阅读时长等，这些指标通常和结果指标具备 ab 一致性、因果性，同时满足及时性、反作弊、相关性的原则，这一层为战术层考虑；在策略层及执行层，可以基于过程指标拆解业务可实现的动作，如提升人均阅读时长可以通过用户需求做分层，满足不同类别用户需求提升阅读时长，此外，也可以提升预估时长模型的准确性，这部分同时也拆分到和产品、运营、算法等团队的合作上，共同推进达成结果。目标体系设计原则考量：
相关性（Relevant）：过程指标与结果指标具备强相关性 or 因果性
及时性（Timeliness）：能够快速反馈业务/项目的现状，即业务引领性目标
反作弊（Anti-cheat）：避免指标可以通过 Hack 的方式被快速拉升
在策略方法论宏观层，首先我们来看看供需匹配框架。从用户需求视角看，不同个体基于自身社会属性、认知基线以及所处的时空场景，用户需求集合也会存在差异，如用户在上午乘地铁去上班和下班后躺着沙发上有大片时间时，喜欢看的推荐内容也会有差异；在内容供给上，可以拆分内容领域、内容载体（文字、图文、视频等）、内容风格（表达方式、情感倾向等），平台可以基于用户需求匹配分发对应的内容供给，用户看到推荐内容后，更新对产品的价值认知，平台又可以基于用户行为反馈持续迭代产品策略。在明确用户需求和内容供给匹配之后，还有还有一个重要问题，生产和消费目前的现状表现如何？是供不应求还是供过于求？这决定着我们的资源分配应该往哪个方向走。这里可以借鉴经济学供给价格弹性思路进行测算，如采用离线模拟、在线 AB 验证等方式，假设随机 Drop m% 内容产量，观测对消费端影响，假设抽样掉 m% 内容后用户需求数据不会产生任何变化，说明供过于求，这个时候需要引入更多用户，而不是把重心放在内容生产上；假设降低 m% 内容，用户需求数据降低，说明供不应求，且不同领域内容，假设同样降低 m%，对用户需求数据降低影响更多的领域，说明用户对此领域需求程度更强烈；在资源 ROI 排序层，站在上帝视角，理论上会存在不同时空 ROI 排序的最优解，处于不同时空的策略最优解会不断变化。在人类视角，受限于很多生物因素，其实很难计算出最优解，但可以无限逼近。例如，在内容推荐平台上，我们可以将业务动作拆分为基本盘、探索盘，业务基本盘按照投入产出比排序即可，探索盘是基于业务发展阶段、技术发展趋势、环境政策趋势等，判断目前市场上的机会，类似德州扑克（老赌徒），判断目前的赔率和期望值，假设不做探索盘投入或者轻投入，在市场上的位置可能发生的变化，如果投入少，大概率会处于防御者、抗衡者的位置，那就会很被动，不如主动出击，博一博。在策略方法论微观层面，首先是以假设驱动，服务于实际业务落地拿到结果。假设驱动核心思路可以总结为「事实输入」-> 「构建假设」-> 「假设验证」-> 「反馈迭代认知」，而这里有一个关键问题是如何提出一个“靠谱的假设”？提出一个“靠谱”假设的基础是「合理的产品推理逻辑链」，核心是从事实信息、子假设提炼业务判断的能力。在每一步假设中，通过数据分析、用户调研、用户 case 评估等方式验证假设成立的概率，保障假设成立的高确定性，可以提升业务判断的成功率。对于事实、假设可以从哪些视角寻找信息？
事实：可以来自行业的知识、过去产品实验的认知总结、产品数据分析、用户反馈、调研等信息；
假设：假设需要有依据和相关合作方的认可，可以基于当前业务上的数据分析、用户 case 案例主观评估以及结合行业的经验&趋势提炼对当前业务的假设，核心是通过各类渠道的信息输入保障假设成立的概率大‘
四、拥抱 AGI 时代有关人工智能经济学观察，这里分享几则 Sam 之前发布有关人工智能经济学的观察：1）The intelligence of an AI model roughly equals the log of the resources used to train and run it2）The cost to use a given level of AI falls about 10x every 12 months, and lower prices lead to much more use3）The socioeconomic value of linearly increasing intelligence is super-exponential in nature未来伴随着人工智能智力程度的提升以及使用成本的降低，会带来更多用户的使用，这部分增长带来的社会经济价值本质上是超指数的。而有关产品、组织的范式我们也观察到一些变化。产品价值进入重构时代，一些关键词，人机协作的新范式、生产效率提升、生产关系、价值分配机制的重塑，这对我们个体/组织创造价值也带来很多启发，如果要从市场上找到一些定点切入，我们判断机会空间上，改变供给 > 需求扩展 > 塑造连接。在组织形态上，借鉴詹森企业生产函数：Q = Fr(L,K,M,C:T) 进行研究。企业产量 Quantity 是变量 Rules 外部规则的函数，给定一组外部规则，存在一个约束的产出边界。外部规则是政治、法律、社会、地理等外部环境决定的游戏规则。在外部规则 r 给定前提下，企业产量 Q 主要是变量 T（technology，技术）函数，给定一种生产技术时，存在一个生产技术约束产出边界。而当前，大模型等 AI 新范式的出现，核心概念的是 T 这个要素，极大提升了生产效率，未来组织形态上，我们观察也会由过去的科层式组织进化为协作型组织。在产品经理升级能力模型上，判断力、思考力的价值会被更大程度的放大，我们需要投入更多时间研究如何进化为“人机共生”物种，将更多的精力投入在发现、提出问题上，构建产品系统解决方案，将更多执行层工作交给 AI 来做，未来畅想下，AI 可能会像晶体管等底层基础建设，而 AI Agent 则像各个领域的专家，当我们有很多想法、创意需要实现时，我们可以协同这些 Agent 同事一起组队，快速验证想法，这样可以极大提升生产力。最后一部分夹带点私货，一起探讨下个体在 AGI 时代下应该如何进化？我个体的答案在目前阶段总结为一个关键词：君子不器。我们能随时再把自己再捏回成一团泥，根据环境的需求变成有所需要的形态，快速实现自我迭代，改变自己的思维模式。就像自界进化从不是追求“最优解”，而是探索“可能性”那样，我们个体的出路或许是效仿生命最初的智慧，保持开放、创造联结。
