最新數(shù)據(jù)顯示，初中級(jí)PM崗位斷崖式下滑42%，大廠不再依賴人海戰(zhàn)術(shù)。本文將深入剖析AI如何吃掉中間層產(chǎn)品經(jīng)理，并預(yù)測2025-2030年P(guān)M的三條生存路徑。

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最近，在幾個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理社群里，討論最激烈的不再是“如何做增長”或“如何畫原型”，而是“消失的 HC（招聘名額）”。

根據(jù) 2024-2025 年國內(nèi)主流招聘平臺(tái)的數(shù)據(jù)顯示，互聯(lián)網(wǎng)核心城市（北上廣深杭）的產(chǎn)品經(jīng)理招聘需求量相比 2021 年高峰期下滑了約 42%，而初級(jí)（3 年以下）崗位的縮減比例更是驚人。

回顧中國互聯(lián)網(wǎng)的黃金十年：

• 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代：我們信奉“連接”，每一個(gè)垂直場景（如社區(qū)團(tuán)購、P2P、O2O）的連接都意味著一個(gè)龐大的團(tuán)隊(duì)。

• 產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代：我們深耕“效率”，數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)造了海量的 B 端、SaaS 產(chǎn)品經(jīng)理崗位。

然而，這一波生成式 AI 浪潮，雖然在各大峰會(huì)上被描繪得天花亂墜，但在實(shí)際的就業(yè)市場中，我們看到的卻是：初中級(jí) PM 崗位斷崖式減少，大廠不再通過“堆人”來堆產(chǎn)品線。 為什么這一波生產(chǎn)力革命，沒有帶來預(yù)期的“就業(yè)盛世”？

需求側(cè)的冷酷真相：AI 正在殺掉“中間層產(chǎn)品”

在產(chǎn)品視角下，任何產(chǎn)品的存在價(jià)值都是為了解決“信息不對(duì)稱”或“執(zhí)行低效”。

過去： 我們需要大量的功能模塊來幫助用戶完成任務(wù)。例如，為了做一個(gè)企業(yè)內(nèi)的數(shù)據(jù)看板，PM 需要設(shè)計(jì)采集、清洗、計(jì)算、可視化、權(quán)限控制等一系列功能。每一個(gè)模塊背后，都對(duì)應(yīng)著相應(yīng)的 PM 拆解邏輯、畫原型、對(duì)評(píng)審。

現(xiàn)在： AI 正在實(shí)現(xiàn)從“GUI（圖形界面）”到“LUI（語言界面）”的躍遷。 當(dāng)用戶只需要在釘釘或飛書里說一句話：“幫我對(duì)比上周華東區(qū)和華南區(qū)的轉(zhuǎn)化率異動(dòng)”，AI 就能直接生成分析結(jié)論。

PM 視角： 那些繁瑣的配置項(xiàng)、復(fù)雜的層級(jí)導(dǎo)航、冗余的表單設(shè)計(jì)，統(tǒng)統(tǒng)消失了。這意味著大量負(fù)責(zé)“細(xì)節(jié)功能維護(hù)”和“中間邏輯翻譯”的產(chǎn)品經(jīng)理失去了存在的必要。AI 裁掉的不是你，而是你曾經(jīng)賴以生存的“功能冗余”。

2025 現(xiàn)狀掃描：中國互聯(lián)網(wǎng) PM 的“硬數(shù)據(jù)”與“軟暴力”

為了讓論證更有力，我們來看一組貼合中國市場實(shí)際的觀察：

1. 供需失衡與薪資“倒掛”：據(jù)行業(yè)智庫數(shù)據(jù)，2025 年春招中，一名具備 3 年經(jīng)驗(yàn)的 AI 產(chǎn)品經(jīng)理（懂算法原理、懂模型評(píng)測）的平均月薪仍能維持在 35k-50k 之間；而同期純業(yè)務(wù)型、純功能型 PM 的月薪中位數(shù)已從 30k 下滑至 22k 左右，且面臨極高的外包化傾向。

2. “敏捷”向“孤狼”的演進(jìn)：字節(jié)、美團(tuán)等大廠的部分 AI 創(chuàng)新項(xiàng)目組，正在嘗試“超扁平”架構(gòu)。過去 1 個(gè) PM 帶 5 個(gè)研發(fā)的比例，正在向 1 個(gè) PM 配合 AI 工具（如 Codeium, Cursor）獨(dú)立完成 MVP 驗(yàn)證的方向轉(zhuǎn)變。

3. 定義的邊際成本歸零：利用國內(nèi)大模型（如通義千問、文心一言）輔助生成 PRD 和交互邏輯，一個(gè)資深 PM 的產(chǎn)出效率提升了約 300%。這意味著，原來需要 3 個(gè)人負(fù)責(zé)的副線產(chǎn)品，現(xiàn)在主產(chǎn)品經(jīng)理順手就做了。

每一波帶來就業(yè)潮的技術(shù)革命，都伴隨著物理增量或生活方式的徹底改變。

• 4G + 智能手機(jī)：催生了直播、外賣、網(wǎng)約車，這是物理級(jí)的場景增量。

• AI 浪潮（目前階段）：更多是在“存量改造”。

我們目前看到的更多是“AI + 原有功能”：

• 百度搜索 + AI = 回答引擎

• 飛書文檔 + AI = 輔助寫作

• 郵箱 + AI = 摘要生成

深度剖析： 這些優(yōu)化提升了個(gè)人效率，但并沒有像移動(dòng)支付那樣創(chuàng)造出一個(gè)需要數(shù)千萬人參與協(xié)作、線下線上高度聯(lián)動(dòng)的新產(chǎn)業(yè)生態(tài)。如果沒有足夠大的“新餅”，大家就在舊餅里博弈。而 AI 又讓舊餅的制作效率提升了 5 倍，那結(jié)果只能是：不需要那么多做餅的人了。

職業(yè)權(quán)力的重組：PM 的身份正在發(fā)生“基因突變”

中國互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品經(jīng)理正在經(jīng)歷一場職業(yè)底色的重構(gòu)：

• 從“翻譯官”到“提示詞工程師”：過去 PM 把老板的意圖翻譯給研發(fā)；現(xiàn)在 PM 必須直接把業(yè)務(wù)邏輯轉(zhuǎn)化為能指揮模型的“系統(tǒng)指令”。

• 從“畫圖的”到“訓(xùn)模型的”：PRD 正在弱化，取而代之的是“模型評(píng)測報(bào)告”和“精調(diào)（SFT）需求文檔”。PM 必須理解什么是 Loss 函數(shù)，什么是 RAG，否則你根本無法定義產(chǎn)品的“上限”。

• “超級(jí)個(gè)體”的崛起：在 2025 年的中國創(chuàng)業(yè)圈，1 個(gè)懂 AI 工具的 PM + 1 個(gè)懂全棧的研發(fā)，已經(jīng)能支撐起千萬級(jí)活躍度的應(yīng)用。這種“小規(guī)模、高迸發(fā)”模式，天然拒絕大規(guī)模崗位招聘。

站在當(dāng)下的關(guān)口，我們對(duì)未來 3-5 年做出如下預(yù)測：

預(yù)測 1：組織架構(gòu)“啞鈴型”化

未來的互聯(lián)網(wǎng)公司將不再需要龐大的腰部 PM 層。要么是頂層的“產(chǎn)品戰(zhàn)略家”（定義業(yè)務(wù)靈魂），要么是底層的“AI 運(yùn)營執(zhí)行”（負(fù)責(zé)喂數(shù)據(jù)和校對(duì)）。中間那部分只會(huì)畫原型、寫流程圖的 PM 將徹底消失。

預(yù)測 2：國內(nèi)“具身智能”將釋放第二波 HC 紅利

預(yù)計(jì) 2027 年左右，隨著國產(chǎn)工業(yè)機(jī)器人、智能家用硬件的成熟，AI 將從屏幕走向現(xiàn)實(shí)。屆時(shí)，具備物理交互思維的“硬件+AI”產(chǎn)品經(jīng)理將迎來類似當(dāng)年移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的崗位爆發(fā)。

預(yù)測 3：算力成本將取代人力成本成為 PM 的首要考量

未來的 PM 需要像財(cái)務(wù)一樣精明。每一項(xiàng)功能的上線，PM 都要計(jì)算其 Token 消耗比與 ROI?！笆″X的 PM 才是好 PM”將成為中國互聯(lián)網(wǎng)的新共識(shí)。

預(yù)測 4：安全與“AI 心理學(xué)”產(chǎn)品化

隨著 AI 生成內(nèi)容的合規(guī)壓力增大，國內(nèi)將誕生大量專注于“AI 風(fēng)險(xiǎn)管理”和“AI 情感倫理”的產(chǎn)品崗位，這是目前尚處于藍(lán)海的垂直賽道。

與其擔(dān)心被替代，不如重塑“價(jià)值底色”

作為中國互聯(lián)網(wǎng)浪潮下的產(chǎn)品經(jīng)理，我們曾自嘲是“離 CEO 最近的人”?，F(xiàn)在，AI 正在把我們推向一個(gè)殘酷的選擇題：你是選擇做那個(gè)被 AI 取代的“功能搬運(yùn)工”，還是做那個(gè)驅(qū)動(dòng) AI 的“業(yè)務(wù)架構(gòu)師”？

這場浪潮沒有帶來大量就業(yè)，是因?yàn)樗诒破任覀儚摹岸讶肆Α钡呐f敘事中解脫出來。

最后，留給各位產(chǎn)品同行一個(gè)思考：當(dāng)原型圖可以一鍵生成、代碼可以自動(dòng)運(yùn)行、文檔可以瞬間總結(jié)時(shí)，你作為 PM 的那份“不可替代性”，究竟在哪？

作為一名在行業(yè)摸爬滾打的老 PM，希望這些思考能幫你穿透 2026 年的迷霧。歡迎評(píng)論區(qū)拍磚探討。

本文來自作者：嚕嚕貓

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