Anker创始人谈消费电子死亡，给AI产品人的警示

Anker创始人Steven Yang最近聊了一个话题，我反复读了好几遍。他说，消费电子正在大规模死亡。注意，用的词不是「竞争激烈」也不是「市场饱和」，而是「死亡」。

但你要是以为他在唱衰，那就理解错了。他说的是：旧一代消费电子的死亡，恰恰是新一代产品的重生机会。而这场死亡与重生的故事，对于今天的AI产品来说，就像一面提前挂出来的镜子。

一、Steven Yang说出了谁都不敢说的话

访谈一开场，Steven Yang就抛出了一个极其不客气的判断：消费电子行业的困境，不是因为市场没了，而是因为大量产品存在本身就没有意义。

他说的话很直接，如果一个产品只是参数堆叠、价格博弈、渠道复制，那么它的生命周期一定会变得更短。不是被对手打死的，是被用户遗忘的。

这句话放在今天AI产品圈子里，同样的场景每天都在上演。你打开任何一个AI产品榜单，看到的都是「XX参数超过GPT-4」「XX指标刷新纪录」。描述的是技术进步，但消费者问的是另一件事：这东西能帮我解决什么问题？

二、消费电子是怎么「死」掉的

消费电子行业过去十年经历了一个完整的循环。一开始，每个新品类都有巨大的增长红利，智能音箱、无线耳机、运动手环，随便做做都能卖。但当品类成熟，玩家涌入，比拼的就只剩两样东西：谁能把成本压得更低，谁能把渠道铺得更广。

结果是什么？是产品之间的差异变得几乎不可感知。你买的那个充电器和我买的那个充电器，插上电的效果完全一样。用户的选择逻辑变成了「谁便宜买谁」，品牌溢价失效，利润归零，品类死亡。

真正杀死一个品类的，从来不是竞争对手，而是产品本身失去了「值得存在的理由」。当一个产品只能靠价格和渠道活着，它就已经进入了倒计时。只是大多数人选择假装看不见，寄希望于「再撑一撑市场会回来的」。

三、AI产品正在重走消费电子的老路

这是我读完访谈后最不安的一个感受。今天的AI产品，是不是也在走同样的路？

看一看现状。大模型厂商之间的竞争，核心指标是参数规模、上下文长度、跑分数据。这跟消费电子的参数竞赛有什么区别？当年充电宝拼毫安数，手机拼摄像头像素数，现在AI拼的是benchmark分数。

问题是，参数赢了和用户赢了是两回事。一个AI写作工具，模型能力再强，如果你的流程设计让用户写完一篇文章要切换五个界面，这个产品就离「没有存在的理由」不远了。参数竞赛的红利正在快速消退，下一个阶段的胜负手，不是谁模型更大，而是谁更早理解用户真正需要的不是模型，而是解决的方案。

Steven Yang在访谈中提到，他在Google时看清了一件事：大型组织擅长把已知问题做到极致，但几乎不擅长定义新问题。今天的AI行业，从巨头到创业公司，绝大多数精力都花在「把已知问题做得更好」上，更长的上下文、更低的延迟、更便宜的token。但很少有人问一个更本质的问题：用户到底需要AI帮ta解决什么真实问题？

四、「第三类产品」的启示

Steven Yang在产品分类上的一个观点，我认为是所有AI产品经理都应该理解的框架。他把产品分成三类。

第一类是功能型产品，满足基本需求，可替代性极高，最终必然走向价格战。大多数AI产品今天停留在这个阶段，你出一个AI翻译，我也出一个；你做AI客服，我也做。功能趋同，变成红海只是时间问题。

第二类是品牌溢价型产品，靠品牌势能获取超额利润。但品牌本身可能成为包袱，而且纯粹的品牌溢价在AI时代更难以维持，技术迭代太快，用户迁移成本太低。

第三类是他最看重的，也是Anker正在转型的方向：以体验和系统性价值为核心的产品。单个产品只是入口，价值在系统层面沉淀。这个框架背后的逻辑是：你不能永远靠参数活着，得让用户在使用你产品的过程中，逐渐形成一种「离开了就不习惯」的依赖。不是功能依赖，是体验依赖。

五、给AI产品经理的三条建议

读完这场访谈，我总结了三个可以立即用上的判断。

第一，别被参数叙事绑架。你的产品不需要比GPT-5有更强的模型能力，你需要的是让用户在自己熟悉的工作流里，自然而然地用到AI。模型只是引擎，不是产品。

第二，把你的产品从「功能交付」变成「体验系统」。不要设计一个让用户用完就走的AI工具，要设计一个让用户用得久，价值感自然沉淀的AI服务。系统性价值的本质是数据积累、习惯养成、信任建立。

第三，认真想想你的产品「为什么值得存在」。如果明天有一个参数比你更强、价格比你更便宜的竞品上线，你的用户会毫不犹豫地离开吗？如果是，那你还没有找到自己的「第三类」位置。

消费电子的故事不是AI的宿命，它只是提前给我们演了一遍剧本。要不要照着演，选择权在你手上。

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