当通用模型越来越易得，AI 产品的竞争焦点正从模型能力转向任务结果。本文从智能服务定义、Agent 立场、技术形态选择到持续服务设计，拆解 AI 产品经理如何构建真正的壁垒：不是功能演示，而是稳定交付用户愿意反复托付的任务。 最近看了《原点 The Origin》的一期对谈，王钦文和海银资本创始人王煜全聊了近一个小时。 这期节目跨度很大，从英伟达和自动驾驶，一路聊到用户侧 Agent、人形机器人和中国 AI 创业。里面有几个值得拿出来讨论的问题：为什么判断产业趋势要寻找领先指标，而不是等收入和利润验证；AI 是否能把人的专业经验变成规模化交付的智能服务；代表用户行动的 Agent 会不会削弱超级 App 的入口优势；为什么王煜全认为“人形是伪需求，伪人形是真需求”；以及当模型差距逐渐缩小时，场景、工程能力和问题定义会不会比单纯追求模型性能更重要。 这些判断并不都适合直接当成结论。尤其是 2029 年泡沫、科技巨头的命运和具体产业的胜负，都带有很强的预测性质。但剥离这些吸引眼球的判断后，这期节目留下了一个离 AI 产品经理和创业者更近的问题： 当应用层团队越来越容易调用通用模型，一款 A