想象这样三个瞬间，如今，它们正在无数角落同时发生：
一位公司职员正在整理会议纪要，原本要反复听几小时的录音，如今五分钟就能获得结构清晰、重点突出的记录；
一位程序员在写代码时，原本要跳出编辑器去搜索答案，如今答案自动出现在光标旁；
一位设计师面对甲方“再换一版”的需求，过去翻遍图库，如今一句话就生成十张候选图……
在AI时代，一旦用户获得了更高效、更个性化、且几乎免费的体验，那些“还不错”的产品瞬间就会被取代，直到更好的产品出现。这些看似零散的瞬间，其实正在警醒创业者们：AI正在把“PMF（产品-市场契合）”从一座里程碑，变成一台不断加速的跑步机——一旦跑慢半步，就会被甩出去。
那么，我们如何提前感知变化？又该如何把资源、节奏与心态调校到怎样的新档位，才能在下一次坐标刷新之前，仍留在“牌桌”上？
当我们谈论“PMF”时，过去总把它想象为一枚被成功钉牢的图钉——一旦按下去，就能在墙上稳稳挂住未来几年的增长曲线，顶多也就是随着时间慢慢演进一下。
这里的一个明显误区是，PMF是产品发展的关键里程碑，但它不是一个静止的时间点——你的客户群体总在变化，消费者的期望也会水涨船高，所以一旦初步达成PMF，你不仅要努力维持它，还必须不断拓展它。
而且，在技术变革的浪潮中，PMF门槛的提升会加速。我们可以将其理解为PMF门槛线的斜率会越来越大——斜线会变得越来越陡。例如，在移动互联网时代，智能手机花了好几年时间才实现大规模普及，而整个网络、硬件和生态系统的成熟也同样需要时间。这种“缓慢”的加速给了公司喘息和适应的机会。
但AI时代的现实是：一旦某个应用场景被验证有效，其普及速度会快得多。强大的AI工具以极低甚至免费的成本唾手可得，用户可以立即将它们整合到自己的工作流中。这种情况下，AI让PMF门槛线的斜率变得比以往任何技术变革都更加陡峭；而当一个应用场景真正引爆市场时，这条门槛线甚至会“垂直飙升”。
此时，用户的期望不再是沿着一条可预测的线性轨迹缓慢爬升，而是在呈指数级地“猛涨”。当用户意识到他们可以从AI驱动的平台获得更高效、超个性化、近乎实时的响应时，那些曾经“还算不错”的解决方案瞬间就显得过时了——“PMF丢失”就此发生。
这种加速意味着，一旦AI在某个特定应用场景中证明了自身价值，现有解决方案可能会“一夜之间”就面临失去PMF的风险。企业没有漫长的调整期来应对市场变化，没有时间等待确凿的数据，也没有时间进行长期战略规划。在它们意识到威胁的严重性之前，调整的窗口就已经关闭。
作为产品从业者，我们能做些什么呢？
洞察客户期望的演变趋势
在微观层面
首先，要密切关注你们产品的使用场景下，用户期望正在发生怎样的变化。而且要重塑用户调研的繁琐过程，让它更灵活、直接。你可以利用AI工具，来聚合所有来源的用户反馈、分析和挖掘数据，然后实时地将洞察直接推送到产品开发者日常使用的工具中。
你必须认识到，用户的期望变化得太快了。如果这个流程不改进，遭遇“PMF丢失”的概率就会大大增加。
在宏观层面
了解AI如何改变整个科技产品领域的客户期望也很有帮助。比如以下这些正在发生的变化：
• 从“给我一个创作的工具”到“直接帮我搞定”
我们如今使用的许多软件产品，都是帮助我们创作不同内容和体验的工具，比如Canva、Notion等。但如果这些工作能自动完成呢？AI正将客户期望从“给我一个创作的工具”转变为“直接帮我搞定工作”。
• 从“提供标准版，我自己具体调整”到“为我量身打造一个方案”
许多B2B软件都需要客户做大量的定制化调整，以适应客户自身的流程、工作流和数据。
• 从“手动操作”到“自动化操作”
许多产品都需要用户执行大量的手动操作，才能充分发挥这些工具的作用。拿产品领域来说，最典型的可能就是JIRA了——创建任务、更新任务、长期梳理任务都需要时间。再如CRM 领域，销售代表需要花费大量时间来输入关于沟通和交易的数据。但如果，这些都能自动化呢？
• 从“按使用者数量/按月付费”到“按完成的工作量付费”
过去，很多产品的消费者习惯于“按使用者数量”或“按月”付费。客户会大致估算使用产品所获得的价值是否约等于或大于他们支付的费用，这种情况下，其实际价值和价格之间往往是脱节的。但如果，你能按实际获得的价值付费呢？
评估你的“PMF丢失风险等级”
1. 客户如何使用你的产品？
有些产品需要通过官方的APP/平台来使用，而另一些产品用户主要通过跳转、嵌入等其他渠道进入和返回产品。客户越倾向于使用官方渠道，企业就越容易维持和捍卫PMF。评估方法是：统计直接访问产品的用户占比，对比通过中介渠道访问的用户占比。
2. 你的产品使用频率如何？
你需要定义你的应用场景并确定产品的天然使用频率。一般情况下，低频产品风险更高。因为频率低，用户在下一次需求出现时，更容易转换到其他产品，他们的使用习惯没有那么牢固。而高频产品已经与用户建立了稳固的习惯，即使市场上有更好的替代品，习惯也很难被打破。
3. 你是否掌握用户的“创作工作流”？
AI的“杀手级应用”往往就出现在用户进行创作的地方——比如编码开发环境、写作界面、设计画布。如果你的产品位于这些创作界面的“下游”或外部，而不是用户完成核心工作的地方，你就更容易被取代。AI可以直接整合到工作流中，成为一个更无缝的替代方案，而不是让用户离开他们的主要工作环境。
4. 你是否拥有专有数据？
在AI时代，数据才是真正的“新石油”，尤其是那些大型语言模型无法获取的专有数据。如果你的数据（或内容）是公开的，可轻易被大型语言模型获取和处理，那它就不是你的护城河。你的专有数据越多，面临PMF丢失的风险就越低。
5. 什么会打破你的核心增长循环？
你需要深入了解自己的增长模型。不仅要绘制增长循环，还要理解用户在增长循环中每一步行动的原因。如果这个“原因”不复存在，循环就会从正向转为负向。例如，如果创作者的激励消失，依赖用户生成内容的增长模型就会迅速瓦解。
6. 你的客户对新技术的接受度有多高？
我们今天看到的真正颠覆，都发生在技术采纳曲线的最前沿（编码、设计、科技、教育等领域）。而那些服务于技术敏感度较低客户的业务，受到的影响可能相对较小。
你的目标用户在新产品采纳曲线上越靠前，你的PMF就可能越快被打破。他们乐于尝试新事物，打破旧习惯，如果出现一个明显更好的替代品，他们就会毫不犹豫地转换。
相应地调整你的产品战略组合
这里有5种类型的产品工作：
• PMF工作（PMF Work）：从0到1，实现初步的产品与市场契合。
• 功能工作（Feature Work）：通过扩展产品功能和市场，进入增量和相邻领域来创造和捕获价值。
• 增长工作（Growth Work）：通过加速现有市场的采纳和使用来创造和捕获价值。
• 规模化工作（Scaling Work）：专注于解决瓶颈问题，确保团队能持续前进，并承担更高级别的功能、增长和PMF扩展工作。
• PMF扩展工作（PMF Expansion）：通过扩展到相邻市场、相邻产品或两者兼而有之，以非增量的方式提升PMF的上限。
如今你需要做的，是了解如何在这些不同类型的工作之间分配资源。根据对“PMF丢失风险”的评估，你要决定是否将更多资源从功能优化投入到PMF拓展或重新寻找PMF工作中，即便现有产品的使用数据并未显示出相关需求。
本文来自微信公众号“红杉汇”（ID：Sequoiacap），作者：洪杉，36氪经授权发布。
