（4月10日，OpenAI 首席产品官 Kevin Weil 接受采访）
GPT 又升级了，一代比一代便宜，一代比一代强。
但你那边，AI 项目还卡在第三轮立项评审会上。
模型已经从 o1 到 o3 mini，性能翻倍、价格减半。
但你这边，预算还没批、人还没招完、PPT 还在“第六稿讨论中”。
这不是玩笑，而是 2025 年我们看到很多合作公司的真实场面。
这不是差距，而是节奏崩塌。
从 ChatGPT 到 Sora，从代码生成到多模态操作，AI 正在以不可思议的速度刷新一切可能。
OpenAI 首席产品官 Kevin Weil 说得非常直接：
“我们内部模型每两三个月就跃迁一次，能力变化足以推翻原有产品逻辑。”
但大多数组织，依然按旧节奏办事：
他们还在遵循传统路径：
开会立项、招人排期、年底复盘——结果，你还在画图规划 AI，那边已经上线迭代四轮。
真正的问题不是“你有没有部署 AI”，而是：
你有没有意识到：公司节奏，才是 AI 落地的第一瓶颈。
Kevin 的判断也一样锋利：
“AI 产品开发的范式已变，公司如果不变，落差只会越来越大。”
所以这篇文章，不是来讲 GPT 多强。
而是来直面一个更现实的问题：
当 AI 两月一代，你的公司，准备好了吗？
一、OpenAI 为什么快？组织也是产品
流程不是障碍，组织节奏才决定产品上线速度。
Kevin Weil 曾在 Twitter、Instagram、Facebook 这些大厂带过团队，但他坦言，在 OpenAI 工作的节奏，是他从未经历过的“另一种时间维度”。
为什么 OpenAI 可以快得如此“变态”？不仅是因为他们有全球最强的模型，更因为他们做对了一件关键的事：他们把“组织”，当作产品的一部分来设计。
在传统互联网公司，产品节奏遵循一套熟悉流程：立项、设计、开发、验收、上线，周期清晰，节点明确。 但在 OpenAI，这套流程几乎失效。Kevin 表示：“模型每两三个月能力就变一次，如果我们按传统方式组织，永远交付不出一个能匹配模型能力的产品。”
于是，OpenAI 的组织逻辑发生了根本改变：不是“从上到下审批”，而是“从问题出发，小团队直接先干”。
ChatGPT 就是典型案例：它的第一版，并非源于长时间的战略规划，而是研究员做出的一个 demo，迅速被转化为用户可用的界面，扔到真实场景里去测试反应——然后根据用户行为迭代打磨，逐步演化为今天的现象级产品。
Sora 也是如此。尽管外界认为它是 AI 视频生成的重大突破，但在 OpenAI 内部，它不过是一个被允许“快速跑起来”的研究原型。不是等待 CTO 拍板、不是上会三轮审批，而是“先做出来，再试试看有没有用”。
Kevin 强调一个理念：Iterative Deployment（迭代式公共部署）——模型能力不是靠计划写出来的，而是靠部署出来、用出来、错出来的。 没有真实用户反馈，就没有真正的产品感知。
反观国内，大多数企业在AI上的“节奏感”依然属于 PPT 层面。
立项开会，排期排表，流程走得齐全，但半年后上线的功能已经被下一代模型“版本吊打”。产品还没上线，能力窗口已经关闭。
我们看到大量企业 AI 项目陷入困境的共同点是：
要求“先论证再试错”，但 AI 的不确定性根本无法论证；
要求“能力稳定后再上线”，但模型本身就没有稳定版本；
要求“组织全员培训完再动”，但市场不等你培训完。
OpenAI 的经验告诉我们一个本质逻辑：
技术不再是可控变量，组织必须成为自适应系统。
当模型能力成为浮动因素时，你的组织还保持“瀑布式流程”，就等于用上世纪的工具修理超音速的引擎。
OpenAI 快，不是因为他们有更多人，而是他们让每个小团队都能快速响应模型变化，让组织成为“AI 产品的一部分”。
真正能落地 AI 的，不是资源最多的企业，而是节奏最灵活的组织。
二、模型飞奔，产品逻辑原地踏步
模型每两月升级一次，你的产品设计还在走年度路线图。
Kevin Weil 提到一个对传统产品人“认知爆破级”的现实：
“在传统软件领域，一项基础技术可能每年迭代一次，性能提升10%。但在 AI 领域，每两个月模型能力就发生一次质变，它直接打破了我们对产品构建逻辑的原始认知。”
过去，你可以依据确定性的“功能栈”来定义产品边界，比如按钮 A 一定触发行为 B，接口 X 一定返回结构 Y。
但现在，一个 GPT 模型在 3 月时还做不到的事情，在 5 月的版本里可能已经有 95% 的准确率。
你还敢用“半年版本计划”去设计一个产品吗？
Kevin 举了一个经典的例子：
GPT 在文本写作场景中可能只有 60% 的可靠性，这就意味着产品设计者需要在前端加上“冗余机制”来规避错误，比如给出多个选择、引导用户校验，甚至允许反悔。
而在编程代码生成场景中，GPT 准确率已经超过 95%，很多产品可以直接部署产出，少量人工补全即可。
同一个模型，在不同任务上的能力边界完全不同。
这带来了一个根本性的转变：
产品设计的出发点，不再是你想提供什么功能，而是模型在该能力上的可靠性有多高。
也就是说，不是用户需求驱动功能，而是模型能力决定结构。
这是一种颠覆传统的思维方式——我们正在从“前向构建”变成“后向适配”：
以前是：我们设想产品该长什么样，然后让技术去实现；
现在是：模型能做到什么，我们围绕它构建匹配机制。
Kevin 用一句话概括这种逻辑：
“如果你不根据模型能力变化去设计产品，产品上线那一刻就已经落后。”
这对企业提出了全新挑战：
你的架构，能不能“适应模型能力的浮动”？
你的产品团队，是“预设功能组”，还是“响应能力波动”的系统建构者？
我们看到 GPT 的发布节奏从 GPT-3.5 到 GPT-4.5，再到 o1、o2、o3 mini，一路狂奔；
国内的 DeepSeek 也不遑多让，从 DeepSeek-MOE 到 DeepSeek-Coder，一路刷新榜单。
但很多企业还停留在：功能文档还没写完，模型能力已经进化了两轮。
你会发现一个残酷现象：
技术在不断推翻产品假设，而你的组织却还在推着旧地图找路。
未来的产品结构，要有能力容纳“模型不稳定性”——
比如你需要设计一个系统，能在模型回答不确定时主动交给人工；
你需要允许系统内出现多种答案共存，并用辅助模型对其排序；
你甚至要在流程里设计“可信度评分”，让用户自己判断是否信任结果。
这不是某种高级玩法，而是 AI 时代的基本功。
Kevin 所说的，是一种新的产品思维：浮动能力驱动的系统构建。
它要求产品架构本身要足够柔性，能够随着模型能力进化而动态调整。
而中国许多企业还沉迷于“功能池思维”：“我能不能上五个功能，压死对手？”
殊不知，功能堆砌时代已经过去，未来拼的是谁能“最优适配模型能力的变化节奏”。
如果你还在用旧时代的产品逻辑去定义 AI 产品，
那等你上线那天，不是胜利，而是错过。
三、产品经理的升级：从 PRD 到评测
传统需求文档无法适配模型不确定性，评测才是新的语言。
在传统产品开发中，产品经理的主要任务是画流程图、写 PRD、定义功能清单。 流程逻辑清晰、功能边界明确，交给工程师照图施工即可。
但在 AI 时代，这套逻辑正在迅速失效。
Kevin Weil 提出一个关键观点：
“未来产品经理的第一能力，是写评测（evals），而不是写 PRD。”
因为大模型不是规则系统，而是概率系统。
它处理的是开放式的人类语言输入，响应方式不再可控、稳定和线性。
你无法像传统软件那样靠“需求文档”封住模型边界，必须依靠系统性评测机制，来定义模型是否“足够好”以支撑一个产品功能上线。
评测（eval）系统的本质，是一套连续出题、观察反馈、迭代打磨的闭环过程。
它像是模型能力的“验收仪式”，同时也是产品逻辑的“能力训练营”。
比如 ChatGPT 最近上线的 Deep Research 功能，能够围绕一个复杂问题，在30分钟内完成资料抓取、结构整理与文本生成。
这一能力的背后，不是简单地调了一个模型，而是产品团队与研究团队联合设定的一整套场景评测机制：
它能否找到一手资料？
信息是否来源可溯？
内容结构是否合理？
能否回答跨领域、多步骤的问题？
这些问题并非“验证”模型，而是帮助产品团队明确“能用在什么场景、不能在哪些场景失误”。
Kevin 说得很清楚：
“我们不会因为模型感觉还不错就上线一个功能，必须看它在评测体系下的表现是否稳定。”
这句话打中了一个关键盲区：
AI 产品经理的任务，不是定义功能，而是定义“能力的边界”。
你不是在管“功能列表”，而是在构建一个能力适配系统。
这对中国的产品经理而言，是一项认知迁移。
很多文档写得极其细致，却忽视了模型的实际表现差异；
很多项目功能上线后出现混乱，根源不是模型能力弱，而是没有先建立任务级评测和容错机制。
我们甚至可以说：
评测系统是 AI 产品团队中，将“技术能力”与“用户价值”粘合在一起的唯一桥梁。
从某种意义上讲，写评测，就是 AI 时代产品经理的“代码”。
你也许不写代码，但你在告诉模型——
“这是我希望你擅长的任务区域， 这是我允许你出错的限度， 这是我衡量你上线资格的标准。”
未来，真正优秀的 AI 产品团队，必须具备以下三个能力：
拥有一套覆盖目标场景的系统性评测体系；
通过持续评测，跟踪模型能力的演进方向；
能将评测结果快速反哺到产品结构与交互中。
如果没有这些能力，
你写得再多的 PRD，也不过是在技术洪流中画出一张即将被冲刷的旧地图。
四、人模协作，重塑组织机制
未来的组织不是分工制，而是“人 + 模型”的协奏体。
在 OpenAI，组织协作的逻辑早已不是“部门-汇报线-职责边界”的金字塔结构，而是一种更具弹性、更具适应性的协奏机制：
“人 + 模型 + 工具”共同组成产出单元，每个个体都像是“带着模型的组合体”。
Kevin Weil 描述过一个很典型的场景：
OpenAI 的首席人力官（Chief People Officer）在面对一个内部人才管理问题时，没有发起会议、拉团队讨论，而是自己调用 GPT 和内部工具快速搭建了一个原型系统，验证假设，测试可行性。
这个过程，不依赖技术部，不依赖产品部，也不需要流程审批。
她和模型组成了一个“人机原型小组”，几天就完成了传统流程几周才能完成的任务。
另一个场景：产品经理直接使用 GPT + Cursor + Copilot，快速 vibe coding 出 demo，
只需要一点点前端支持，就能做出可交互的早期原型。
这不再是“写需求—交设计—等开发”的老节奏，而是 “和模型共创—直接迭代—试错上线”的新协作范式。
Kevin 说：
未来的产品团队，每一个成员都是‘带模型的人’。
每个人都不再是孤立的角色，而是一个‘模型接口 + 任务感知 +快速试错’的微型产出单元。
这在组织结构上的含义非常深远：
技术不再是单独一个部门，而是人人都能调动的“生产力协作体”；
AI 模型不再是支撑工具，而是与你并肩共创的“搭档”；
流程不是走完就算，而是根据模型能力实时调整的“适应机制”。
这也是为什么 OpenAI 从不强调组织规模，更强调组织响应力。
Kevin 特别提出，他坚持将 PM 团队规模控制在约 25 人，因为组织越小，协作越快，模型介入越深。
反观很多中国企业，在谈到 AI 落地时，还在纠结“要不要设个 AI 部门”“要不要招个懂算法的”。
但事实是：AI 时代组织的关键，不是“谁懂AI”，而是“每个人是否能与AI协作”。
不是“懂模型的人更强”，而是 “能激发模型价值的人更快”。
在过去，组织是“人-人”协作单元，靠制度、流程、职能划分来驱动效率；
在今天，组织正在变成“人-模”协作系统，依赖的是人类意图 + 模型能力 + 工具链组合的实时产出能力。
你不需要招一个完美的 AI 工程师团队，也不需要每个人都会训练模型。 你需要的是一个内部文化：
每个员工都能像调用 Excel 一样调用模型；
每个小组都能快速拉通数据、原型、反馈流程；
每个决策都能基于“人类经验 + 模型推演”共识达成。
组织不是为了“用 AI”，而是要 “变成适合与 AI 协作的结构”。
当 GPT 能写文档、生成代码、找资料、测评结果，你还在层层审批、分工明确？
你不是在“用 AI 提效”，你是在把 AI 关进会议室。
真正领先的组织不是多了模型，而是少了阻力。
五、上线不等于完美，部署就是试错
上线不是为了交付，而是为了获得下一轮反馈。
在大多数企业里，新功能要上线，通常得经历三轮评审、两轮验收、一次全员测试。 而在 OpenAI，Kevin Weil 更看重的从来不是“完美上线”，而是 “快速上线，然后持续试错”。
他说得很坦率：“模型能力每天都在变，我们不可能等它100%成熟后再发布。我们必须在真实环境中快速部署，才能真正知道用户需要什么，模型能做到什么。”
这正是 ChatGPT 爆红的底层逻辑。它的早期版本并不完美，甚至功能极其有限——但它上线了，开放给全球数亿用户使用，并在使用中不断进化。
今天你看到的 ChatGPT，已经是经历了无数次真实交互 + 系统性评测 + 用户行为反馈之后的产物。
OpenAI 的产品节奏逻辑很清晰：
先放出去，再收数据，快速改；不是“想好再做”，而是“边做边明白”。
这种“以部署促能力”的方式，本质上是将产品、模型和组织融合为一体的迭代机制。
部署不再是终点，而是“下一轮理解用户 + 驱动模型演进”的起点。
反观许多国内企业团队，模型已经准备好了，功能也测完了，用户调研也反馈了，但就是迟迟不敢上线。 ——怕出错、怕 Bug、怕被客户吐槽，更怕“AI 不准”影响品牌。
这种普遍存在的“上线惧怕症”，正在悄悄杀死 AI 产品的节奏感。
你想等它完美，但 AI 模型的本质就是“不确定中进化”；
你想把所有细节控制好，但 AI 产品永远不可能通过文档来封闭问题边界。
最荒诞的现象是：模型每天都在进步，而组织却还在反复开会讨论“上线是否合适”。
Kevin 的理念锋利而务实：
“产品不再是线性计划下的交付物，而是模型能力的实时适配结果。”
一个组织如果总想着“等更稳一点再上线”，最终一定会被更快试错、更快调整的团队所超越。
AI 的不完美不是上线的理由，而是迭代的入口。
你只有把产品推到真实环境中，才能获得真正有价值的反馈，构建起“能力 - 场景 - 价值”的闭环。
OpenAI 敢于不断上线，是因为他们明白：
真正的问题不是“上线后错没错”，而是“错了能不能马上修”；
真正的竞争不是“谁不出错”，而是“谁更快发现问题、调模型、改设计”。
正和岛洞察：许多中国团队在 AI 项目早期阶段的最大障碍，不是技术本身不成熟，而是组织迟迟不愿暴露问题、不敢承担波动、不信任“边部署边修复”的逻辑。
但我们必须明白一个事实：
如果模型都在成长，你的组织凭什么停滞不前？
这不是完美主义的时代，这是试错主义的时代。
你越早上线，就越早掌握产品与市场之间的真实距离。
在 AI 时代，真正的护城河，是你组织能否拥有快速“试错 + 修正 + 再部署”的肌肉。
不完美，不是障碍，是前进的方向。
部署，本身就是一种新的设计。六、不是一站式平台，而是更新式组织
你要的不是“全包式 AI”，而是能跑得快、调得动、改得了的组织结构。
很多企业一谈到“拥抱 AI”，第一反应就是：找个最强的模型，把功能都打包进来，做一个“一站式 AI 平台”。
但 Kevin Weil 给出了一个完全不同的答案：
“GPT 越全能，你越需要明确边界，越需要用组织机制去调动它，而不是一股脑接入所有能力。”
OpenAI 自己也并没有打算“做完所有事”。
他们真正的战略，是围绕模型能力构建一个高度开放、模块化的 API 生态系统——让全世界的开发者、企业、团队基于同一个底座，共同完成适配、细化与部署。
你会发现：
ChatGPT 不会帮你做企业销售预测系统，但你可以基于 GPT 构建一个；
GPT 不会理解每一家制造企业的流程，但你可以训练它熟悉你独有的 SOP；
GPT 不会为你划清业务边界，但你可以通过评测机制，把它“圈”在可控区域内。
所以真正的问题从来不是 “GPT 能不能做”，
而是：你的组织，能不能快速跑完“需求-设计-测试-部署”的完整闭环。
换句话说，模型能力是“公有物”，组织能力才是“私有护城河”。
OpenAI 的产品演进方式非常明确：
不是“等一切想清楚再做”，
而是不断发布 API，开放插件接口，试验、失败、收反馈，然后快速重构。
这是一种 “从中心向外扩散”的能力结构。 GPT 是技术中台，真正转化价值的，是组织系统本身的响应速度和学习机制。
在 AI 时代，组织图谱早已不是传统的“职能制”或“流程导向”，而是由两个关键单元构成：
类似 OpenAI 内部的“项目孵化小队”：几个人、几周、一个目标、快速上线。 每个小队都具备“调用模型 + 接收反馈 + 快速上线”的最小闭环能力。
不再依赖“年中复盘”“季度回顾”这些慢机制， 而是“部署即反馈、上线即监控、用户行为即样本”，构成实时迭代的能力回路。
真正的 AI 战略，不在于你接入了多少模型，
而在于你组织内部能否像一支“模型合奏团队”一样——动态响应模型变化，灵活适配新能力，持续交付新价值。
你要的，从来不是“一个万能的大模型”， 而是一个能持续学习、快速迭代、敏捷部署的组织操作系统。
所以，别再问你能不能“引入大模型”，而该问自己：
你的组织是否能把一段需求在一周内走完整个交付流程？
你的团队是否能识别并利用最新模型的“能力热区”？
你是否能把评测、微调、发布变成团队日常的内循环？
没有这个系统，再强的模型也只是你的另一个“技术幻觉”。
七、技术易得，组织难求
大模型人人可用，组织的反应力和学习力才是护城河。
访谈快结束时，Kevin Weil 被问到一个温暖而现实的问题：“你会让你的孩子学什么，以适应 AI 时代？”
他的回答出人意料，却意味深长：
“我不会强求他们学哪门语言或技能，而是希望他们保持好奇、独立思考、自信心。这些能力，无论在什么时代都不过时。”
这不仅是一位父亲的思考，更是一位站在 AI 最前线的产品负责人，对未来组织能力结构的精准判断。
同样的道理，也适用于企业：
GPT、DeepSeek、Claude 这些模型能力，任何一家企业都可以买到；
Copilot、Cursor、Sora 这些工具，任何一家公司都能调用；
但组织的认知、决策结构、反馈能力、学习方式，是买不到的。
如果你不能将模型的能力融入流程、产品、战略，
那它就只是一个外挂，而非你的组织进化的一部分。
Kevin 说得很清楚：
“未来真正拉开差距的，不是 AI 能做什么，而是组织如何驾驭 AI。”
这是一场能力结构的革命，而不是工具列表的升级。
它要求你重新审视：
你的组织是否具备快速迭代的机制？ 你的团队是否愿意将模型当作“平等的协作对象”？ 你的管理者是否能容忍 AI 带来的不确定性，并在真实场景中学习与适配？
那些在旧秩序里跑得最快的人，可能是新秩序里最难转弯的。
而那些看起来“不懂 AI”的组织，只要他们能重构内部反应链条，就能迅速弯道超车。
OpenAI 用全球最强模型证明了一个朴素的事实：
技术可以更新，但只有组织能力，才能真正穿越周期。
未来的竞争，不是比你能用哪个模型，而是看你组织能不能“消化”模型更新所带来的潜在机会。
组织，是唯一不能抄作业的竞争力。
它不是一个框架图、几张岗位职责表能解决的问题，而是一种深入骨髓的反馈能力、协作机制和认知弹性。
这，才是真正属于你的“专属 AI 模型”。
最应该更新不是模型，而是我们自己
GPT 已经在飞速演化，从 3.5 到 4.5，再到 o1、o2、o3 mini，两月一代。
AI 模型的能力正在以指数级速度逼近真实智能，性能在升级，成本在下降，生态在扩张。
而大多数组织，还停留在三年前的节奏感里：
按季度立项目，按年审预算，按人头配资源。
中台还在修，流程还在补，文档还在写——但世界，已经换了底层运行逻辑。
你不是看不懂 AI，也不是用不起 AI， 而是你组织的响应速度、适配能力和反馈机制，根本无法承接 AI 的节奏。
这才是最该被更新的部分。
我们常说“技术是工具”，但 AI 不再是“一个工具”——
它是一种能力流动方式，是一种工作重构逻辑，是一种决策新边界。
你想真正用好它，组织就必须像操作系统一样自我升级。
今天的 AI，不是冷冰冰的代码堆叠，而是你组织演进的放大器。 它会加速你已有的优势，也会撕裂你未解的结构性问题。
所以，请别只关注模型更新日志， 也回头看看：你的组织，有多久没“更新系统”了？
“AI 模型两月一代，组织若五年不变，就是历史遗留系统。”
“AI 一日千里，组织一成不变；你不是被模型淘汰，而是被节奏甩下。”
📮 本文由AI深度研究院出品，聚焦全球 AI 创新浪潮中的企业转型策略。
排版：Atlas
编辑：深思
主编：图灵