当 AI 模型每隔几个月就更新一轮，昨天还做不到的事情，今天可能已经能用一段提示词实现，产品团队该怎样规划未来？是紧盯模型榜单，追逐每一次能力升级，还是尽快做出原型，看看用户是否愿意留下来？更棘手的是，当做产品越来越容易，团队又该凭什么判断，哪些值得继续投入，哪些应该及时放弃？

在这期 Lenny’s Podcast 中，谷歌 17 年老兵，负责 Google Labs、Gemini 应用和 AI Studio 的 Josh Woodward，分享了他对这些问题的观察。他的工作横跨两个差异很大的场景：一边是尚未证明需求、从零起步的实验项目，另一边是面向大规模用户的 AI 产品。如何发现机会、组织实验，再把探索变成用户真正需要的东西，是贯穿这场对话的主线。

主持人 Lenny 提出了一个判断：每家公司都需要开始像实验室一样思考和运作。Josh 对此表示认同，但他强调，成立一支追踪前沿技术的团队只是开始。公司还必须给这些人动手探索的空间，并有能力识别，那些眼下看似玩具的东西，是否可能成为未来的重要业务。

对于好点子从哪里来，Josh 表示并不来自头脑风暴或设计冲刺。在他的经验里，很多想法来自一小群充满好奇、忍不住动手尝试的人。团队的准备工作，则包括维护一份“几乎可以实现”的清单：持续观察技术边界，一旦某件事跨过可行的门槛，就迅速组织探索。他透露，团队曾写下 82 条关于未来的预测，明知其中大部分可能出错，仍然需要形成自己的判断。

但技术上的惊艳，并不意味着产品就能成功。Josh 回忆了第一次听到 NotebookLM 播客的场景，也谈到另一面：有些演示让团队兴奋不已，真正做成产品后却并不好用。展示早期原型时，他关注的是用户的眼睛是否发亮、是否不由自主地靠近。他也提醒团队，要执着于解决的问题，因为具体方案可能需要经过多次调整。

这场对话同样花了不少时间讨论“什么时候停下来”。Josh 认为，团队通常比领导更早知道一个项目行不通。负责人需要让大家敢于说出坏消息，甚至在发布前主动叫停一个不够好的功能。与之相伴的，是对过早扩张的警惕：团队人数翻倍，并不能证明产品找到了市场。

AI 也在改变他对人才和组织的判断。过去需要五到七人的探索团队，如今可能只需两到三人。他看重的能力包括放下旧认知的速度、能够持续投入的爆发力，以及快速建立信任的能力。但他不认同所有岗位都会融合成一种通用的“构建者”：会写代码、做原型，应当帮助产品经理深化专业能力，而不是让专业本身失去价值。

从六个月滚动规划、五十到一百天的项目里程碑，到冲刺与自由探索交替的工作节奏，Josh 给出了不少具体做法。他也直言，模型基准测试被过度关注，而产品背后的原则与价值观讨论得还不够。

对话最终回到了一个更根本的问题：当 AI 让越来越多的产品变得可造，我们究竟希望造出什么？未来是成千上万个独立应用，还是少数统一入口承载的个性化体验？Josh 没有给出确定答案。对他而言，持续探索的前提，是既敢于对未来下注，也愿意在证据改变时，放下自己原来的判断。

以下为访谈实录：

Lenny：我们就从寻找好点子开始。回顾 Google Labs，甚至整个谷歌诞生过的优秀创意，你观察到哪些规律？最好的点子通常来自哪里？

Josh Woodward：我也希望这件事能有一个标准答案，但实际上，好点子的来源非常多样。我一直以来的一个体会是，你必须随时留意那些能吸引你注意的东西。

至少在我的经验中，好点子很少来自设计冲刺，也很少诞生于日历上专门划出的某个时段——比如，“接下来这段时间，我们要想出下一个好创意”。

它们往往出现在走廊里的交流中、周末，或者假期。我们不少实验室团队的人会忍不住动手折腾、做点东西。回来后，他们会拿出成果，或者分享一段视频，说：“快看，这个东西太棒了。”

所以，第一点是始终保持敏锐。第二点是，好点子通常不会出现在那些按部就班安排好的场合。你不能把好点子放进微波炉里，指望它马上就熟了。

第三点是，有时候与其盯着想法本身，不如关注那些有意思的人。更重要的是，他们正在做哪些有趣的个人项目，真正热衷于什么，以及如何让这些人和兴趣碰撞出火花。

回顾过去四五年，无论是 Notebook、Flow、AI Studio，还是 Google Beam，很多项目最初都来自一小群人。他们对某件事充满好奇，甚至到了痴迷的程度，根本停不下来。

我们要做的，就是创造一个允许这种探索发生的空间，同时保持敏锐：当这样的想法出现时，能够发现它，再帮助它向前发展。

Lenny：所以，有意思的是，你没有提到设计冲刺，也没有把头脑风暴会议列为好点子的主要来源。那么，对于正在尝试最新模型的创业者，或者大公司的员工，什么样的条件最有助于发现好点子？

Josh Woodward：我们经常做的一件事，是让自己站到技术前沿。我认为这适用于你刚才提到的各种情况。

一方面，你需要亲手尝试模型；另一方面，你要留意，哪些体验刚刚变得可以实现。团队里有个说法，叫做“几乎可以实现了”（almost possible）。我们确实维护着一份清单，持续追踪这些事情。

当其中一项跨过那条界线时，感觉就像发生了相变，如同物质从一种状态变成另一种状态。你会突然意识到：“哦，这件事现在能做了。”

我两天前刚看到一个这样的例子，到现在还一直想着它。

Lenny：能告诉我们是什么吗？

Josh Woodward：也许很快就可以了。关键是，如果你一直在技术前沿尝试模型、观察变化，同时手里又有这样一份清单，那么，当你在 X 或其他地方看到某个进展时，就会意识到：“好，这件事现在可以实现了。”

接着，我们就会考虑，如何围绕这个机会组织一支团队，立刻开始行动。

如果你正在创业，或者准备向投资人介绍自己的想法，我也会建议你这样思考。

当然，只有技术还不够，你还需要把它与一个值得解决的用户问题结合起来。理想情况下，两者结合得足够好，用户愿意为它付费。这是我们在很早期就会寻找的组合。

Lenny：也就是说，一个具体的方法是，先列出那些“几乎可以实现”的事情，然后持续观察。一旦发现“现在终于能做了”，就开始探索？

不能坐等创意，前期要做大量准备

Josh Woodward：对，就是这样。

Lenny：这份清单里，有没有一些你可以分享的例子？有哪些事情目前还做不到，但已经接近实现，是你们正在等待和关注的？

Josh Woodward：我可以分享几个我们关注的方向。

在 Google Labs，我们会做一种思想实验：某件事的未来会是什么样子？比如，软件设计和开发的未来、创作的未来，以及工作或知识的未来。

我们现在密切关注的一个方向是：娱乐的未来会是什么样子？

沉浸式娱乐这个概念非常有意思。单从技术层面看，它就有很多值得探索的地方；同时，你还需要考虑用户行为：去年的娱乐是什么样，今年是什么样，明年，或者三年后，又会是什么样？在这个方向下面，我们列了很多更具体的事项。例如，如果模型的延迟能够降到某个水平，能够支持一定范围的语言和不同模态，那么，哪些有意思的体验就有可能出现？

这是从技术侧思考。

与此同时，我们也花很多精力研究，用户行为和趋势正在朝哪个方向变化。

当然，其中一些变化可以在湾区观察到。但对于我们的很多团队，我一直在想的是：怎样才能走到湾区之外，而且走得更远？

还有哪些城市、哪些教室、哪些不同的场所，值得我们去发现新的想法，观察人们行为上的变化？这些也是我们寻找机会的重要来源。

Lenny：这里有个很重要的启发：你们并不是坐等灵感出现，而是做了大量前期准备，思考哪些事情已经接近可行、未来可能朝什么方向发展，以及哪些领域即将迎来颠覆。

Josh Woodward：没错。我刚才提到的那份文档里，有 82 条预测，每条都以“我们相信未来会……”或者“我们预测……”开头。

做一个预测都存在风险，更何况是 82 个。但我认为，你必须对未来形成自己的判断，同时也要清楚，十次里面可能有九次，甚至 9.9 次都会判断错。

我们努力在团队里培养的一种意识，就是“追逐未来”。这是我们的价值观之一。你得主动投身其中，尝试提前在那个未来里生活一会儿。

Lenny：当一个想法出现时，什么信号会让你觉得它值得投入，至少值得开始尝试？又有哪些信号看起来不错，实际上却可能是误判？

Josh Woodward：对我来说，尤其是当你已经在维护这些清单、持续思考未来时，一个信号是：你看到了某个让自己惊讶，或者特别感兴趣的东西，而且能够说清楚它为什么吸引你。

比如，大约 48 小时前，我看到了一场演示。离开时，我心里想的是：“这太令人兴奋了。”

我会一定程度上依靠这种信号：让自己站在技术前沿，留意什么东西真正激起了自己的兴趣和热情，再与团队一起延续这种兴奋感。

Lenny：但如今这个门槛是不是太低了？到处都是看起来很神奇的东西。或者恰恰相反，大家已经习惯了：“好吧，它能替我报税，这不是理所当然的吗？”

Josh Woodward：是的，兴奋感可能只是来自技术本身。现在每隔一天，甚至每隔一个小时，就会有令人眼花缭乱的演示。

所以，我们还需要进一步思考：它背后有没有某种普遍存在的用户行为？或者，用户行为本身是否正在发生变化？

从商业化角度看，我们也会问：能不能找到一群真正离不开它的人？它对这些人足够有价值，以至于他们愿意付费。

接下来，就是把这些因素结合起来。不过，最初的切入点，可能来自其中任何一个方面。

Lenny：有没有哪个产品的诞生过程，能具体说明这一点？

Josh Woodward：我至今还记得，第一次听到 NotebookLM 生成的播客时，我站在哪里——就在这间屋子外面。

那天大概是个星期二，晚上六点半左右。团队里的两个人走过来，对我说：“你一定得听听这个。”

他们用的材料是英国议会辩论记录。这种材料通常谈不上引人入胜，但两位 AI 主持人把它聊得真的很有意思。我们当时就觉得：“一定得拿这个做点什么。”

我也记得第一次看到 Google Flow 生成内容时的感觉。在它之前，我们做过一个叫 Whisk 的项目，可以把多张图片融合起来，再让它们动起来。它让用户以一种非常容易上手的方式，获得了此前难以实现的控制力和创作表达能力。

这是两个例子。当然，我们也遇到过另一种情况：大家很兴奋，尝试把它做成产品，结果做出来并不好。所以，这件事也需要靠足够多的尝试。

产品如何与市场匹配？

Lenny：接下来聊聊产品与市场匹配，也就是 PMF。你应该见过非常多想法被拿来尝试、做成原型。什么信号会让你觉得，这件事值得加大投入？关于 PMF，有哪些情况可能出乎大家的意料？

Josh Woodward：其中一个最棘手的地方在于，它更像一门艺术，而不是科学。我也希望它是一门科学，因为我们知道怎么做科学实验、怎么根据数据决策、怎么设定 OKR，也有很多流程可以帮助我们。

但在早期，有时候真的就是团队里的几个人有一种强烈的信念：“我觉得未来就是这个样子，虽然我也说不清为什么。”

我知道，这种建议很难让别人照着做，但现实中确实有这一部分。

更实用的一点是，我们经常讨论，怎样走出办公室，把原型拿给真实用户看。

展示早期原型时，我总是在看对方的眼睛。那就是我关注的指标。

不是日活跃用户数，不是日活与月活之比，也不是第七天留存率。你就是拿给一个人看，问：“Lenny，你看过这个吗？你觉得怎么样？”

如果对方眼睛亮了，身体不由自主地往前凑，这些就是早期值得关注的信号。

Lenny：除了这些反应，还有什么值得注意？

Josh Woodward：还有一点，也可以从你刚才问题的反面来理解：当大家对某件事兴奋起来时，我们会努力弄清楚，自己真正热爱的是要解决的问题，还是眼前这个产品。

根据我的经验，一个项目往往要调整三次、四次、五次方向，才能找到真正可行的东西，或者最终承认：“就这样吧，这条路行不通。”

如果一开始就爱上某个具体的产品方案，后面通常会很难受。所以，我们会反复提醒自己，要投入于问题本身。

大家常说，真正找到 PMF 的时候，你会知道。我觉得这话是对的。过去一年左右，无论是 Nano Banana 在 Gemini 上走红，还是 NotebookLM 的播客功能受到欢迎，或者 Flow、Stitch 等项目迎来各自的小爆发，团队都会一下子全扑上去，拼命接住那股势头。

那种感觉既筋疲力尽，又特别有意思。

不过，要走到这一步，你得做很多尝试。尤其在早期，这个过程确实更依赖判断和热情，很难完全依靠科学方法。

Lenny：这些信号其实已经很具体了，比如眼睛发亮。我听过另一种描述：用户的瞳孔放大了。

Josh Woodward：没错。

你和一个人交流时，其实能感觉出来：他是不是觉得有意思，是不是真的投入，还是已经无聊透顶，只是坐在那里看你演示一个毫无吸引力的产品。

关键在于，你能不能触及他生活中一个真实的痛点，让他直接产生“我想要这个”的反应。这也是这份工作如此有趣的原因：不断寻找，你究竟能触及多少这样的需求。

Lenny：那么，什么信号意味着该放弃一个想法了？

Josh Woodward：这件事我也经常和团队讨论。有时候，团队会觉得，应该由领导来决定是否叫停一个项目。

但我的观察恰恰相反：团队通常比领导更早知道，一个项目已经做不下去了。

信号包括：大家的热情是不是开始消退？是不是已经试遍了所有能想到的办法，却仍然没有效果？

人们其实知道一个项目什么时候不对劲，就像知道一段关系什么时候出了问题一样。

所以，无论是在 Google Labs，还是在 Gemini 的一些功能开发中，作为负责人，我更关注的是：怎样创造一种环境，让大家敢于提出那些令人不舒服的问题，敢于说“我觉得这件事行不通”。

就拿昨天来说，我们原本准备发布 Gemini 的一个功能，大家此前都很期待。但拿到早期数据后，再结合团队实际观察用户反应的结果，我们发现，它并没有引起预期中的兴趣。

团队里的产品经理说：“我觉得我们不应该发布这个功能。它还不够好。”

我特别为她感到骄傲，于是回复了邮件里的所有人：“这样做非常好，谢谢你提出来。”

你需要建立一种文化，让团队既能说出好消息，也能指出坏消息。

我很信任团队，因为每天努力让项目跑起来的是他们。如果他们说“这件事做不下去”，那就可以接受：我们调整方向，去试试别的。

Lenny：你同时负责 Google Labs 和 Gemini 应用，这个安排很有意思。前者做的是从零到一的实验，尝试全新的东西；后者却是全球最受欢迎的应用之一，可能已经有十亿用户。为什么这两块业务会放在你这里？

Josh Woodward：从规模上说，它们确实处于两个极端。

Gemini 已经有超过十亿用户，面向全球。而在 Labs，我们经常开玩笑：一些早期项目有了一万月活跃用户，大家就兴奋得不得了，但其他很多产品的数据看板，可能根本不会关注这么小的数字。

不过，虽然规模不同，它们还是有一些共同点。

首先是吸引的人。即使 Gemini 已经这么大，它仍然处处保留着从零到一的创业状态。因此，这两类业务吸引的创造者，其实有很多相似之处。

其次，我们都是一群特别痴迷 AI 的人。大家非常喜欢这些东西，总觉得探索不够，一直在动手做。

第三，是我们对优先级的排序。团队有一句话：用户第一，谷歌第二，自己的产品第三。无论是 Labs，还是 Gemini，都排在第三位。

这也把我们联系在一起。我们不会只为了自己团队的利益做事，我们是整个谷歌的一部分。但归根结底，最重要的问题还是：产品另一端的用户，是否真的喜欢它？

当然，如果按常规的用户规模来衡量，两者确实相差很大。

Lenny：现在 Google Labs 做的项目，全部都与 AI 有关吗？还有不依赖 AI 的项目吗？

Josh Woodward：现在确实全部由 AI 驱动。四五年前刚开始时，我们也探索过其他方向。后来我们决定，至少在可预见的未来，全力投入 AI。

但我们并不只做软件。比如 Google Beam，也是我们正在做的项目。它像一面神奇的镜子，能够呈现三维效果，让你与另一端的人交谈时，感觉对方仿佛以全息影像的形式就在面前。

所以，我们也在探索与 AI 相邻的其他领域。从某种角度说，你可以把它理解为 AI 硬件。

下一个消费级应用重大突破在哪里？

Lenny：现在消费级产品似乎进入了一个很有意思的阶段。过去大家总说，消费互联网已经没有机会了，市场被 Facebook、谷歌这样的大公司占据，新公司很难竞争。但 AI 好像重新打开了很多机会。你认为，下一个消费级应用的重大突破，可能出现在哪里？

Josh Woodward：在我看来，消费级产品现在恰恰是最令人兴奋、竞争最激烈、变化最多的领域之一，完全不是没有机会的状态。

有几个方向很有意思。

第一个还是刚才提到的：娱乐会往哪里发展？我们会一直刷各种各样的信息流吗？还是说，这项技术可以让我们在现实世界里走得更近，让我们和其他人一起做些事情？

未来的体验会更多围绕机器人展开，还是更多围绕人与人展开？对此有不同的判断，我认为这个领域很值得探索。

第二个是消息和聊天。过去，这个领域似乎已经定型了，但现在，无论谷歌内部还是外部，都出现了很多不同的实验。它可能不再像我们过去以为的那样固定。

第三个方向，还是回到人们真正面临的问题：世界上有哪些重要而稀缺的东西？

比如，我们一生拥有的时间，我们有多少钱、怎样省钱，还有人们在现实生活中共同创造的回忆和经历。

我觉得，围绕这些问题，仍然有很多新的消费级产品可以做。至于最终是聊天机器人、个人智能体，还是其他形态，在很多方面都还有待发明。

谷歌很快将推出个人智能产品

Lenny：我想问一个尖锐的问题。现在推出的 AI 助手，几乎都在连接 Gmail、Google Calendar、Docs，把谷歌里的数据接进去，然后做出各种很神奇的功能。但回到谷歌自己的产品里，我反而觉得很多事情做不了。为什么别人都在利用你们的数据做这些东西，谷歌自己却似乎没有做到？是隐私问题、内部流程，还是你们正在准备？

Josh Woodward：其中一些能力现在已经有了。比如在 Gemini Spark 里，你可以连接这些服务，而且能力相当强。

不过，我们正在继续迭代的是使用方式。过去，包括一些竞争对手的产品在内，用户往往需要进入不同模式，才能完成不同的事情。

最近几周，一个越来越清晰的认识是：不要再让用户面对各种模式和开关了。只需要一个输入框，告诉它你想要什么，它就去替你完成。

这是我们的方向，也是其他公司正在走的方向。我认为，整个行业都在经历这样的用户体验简化。

至于数据，很多用户会直接来找我，或者联系其他同事，说：“谷歌，我所有东西都放在你这里了，你就把它做好，让它能用起来吧。”

实际上，很多人并不太愿意把这些数据连接到其他竞争产品上。

所以，请继续关注。大家的诉求，我们听得很清楚。我们用“个人智能”（personal intelligence）来思考这件事：你需要一个了解你、能够主动提供帮助、能力足够强，并且真正为你工作的 Gemini。

这是我们过去一年左右一直努力实现的愿景。现在，我们也在尝试很多东西，其中一些很快就会推出。

Lenny：我很期待。我现在已经在邮件里设置了很多小任务和定时流程，经常会想，为什么谷歌自己不直接把这些做好？你们的优势显然是分发能力。一旦产品做出来，就像最近的 Muse 一样，应该很容易触达用户、推动使用，AI Mode 也是类似的情况。听起来，你们确实在推进很多事情。

Josh Woodward：确实，很多事情都在推进。

AI 基测正在被过度炒作

Lenny：换个方向聊聊。你觉得，现在 AI 领域有哪些事情被低估了？又有哪些被过度炒作了？

Josh Woodward：今年夏天，我一直在思考这个问题，后来还在内部写了一份关于 Labs 原则的文档，讨论我们应该怎样做产品，以及更根本的问题：我们为什么要做这些产品？

所以，我认为被低估的，是围绕原则和价值观的讨论。

我非常相信，无论你在谷歌、是一名创业者，还是处于两者之间的任何位置，你都在通过产品表达自己。产品实际上承载着你的原则，甚至可以说，把这些原则写进了自身的设计中。

我希望行业能多讨论一些这样的问题：我们究竟想做什么样的产品？我们希望未来是什么样子？

至于被过度炒作的，我可能已经说了一年，但现在仍然这么认为：模型基准测试。

很多朋友、很多实验室，大家基本上还在盯着同一批基准测试。但结合我的成长经历，以及我对产品开发的理解，世界上绝大多数人永远不会关心 Elo 评分，甚至可能连 Elo 怎么读都不知道。这对他们并不重要。

现在，AI 领域的很多讨论集中在速度、各种技术指标和基准成绩上。当然，这些可以间接反映技术发展到了哪里、模型具备什么能力。但作为一个行业，我们有时过于围绕这些指标打转，反而忽略了：这对一个真实的人有什么用？什么样的产品或功能，才能真正帮助他、为他创造价值？

这就是我认为被低估和被高估的两件事。

Lenny：确实，而且大家也很难判断，模型究竟好在哪里。每次发布新模型，都说这是有史以来最好的，但实际用起来，可能和上一款“有史以来最好的模型”没有那么大区别。仿佛每次模型发布，我们都实现了一遍 AGI。基准测试试图告诉你它进步在哪里，但用户实际体验到的，可能只是“这里还不错，这个地方好了一点”。

Josh Woodward：所以，我特别想对关注你、收听这档播客的人说：请一定多想想，怎样做出真正出色的产品。

归根结底，模型的能力、基准成绩，以及所有这些智能，最终都要转化成一个问题：你能不能做出人们真正想要的东西？

对于产品从业者来说，这真是一个令人兴奋的时代。你面前有一长串过去“几乎可以实现”的事情，而随着每一周过去，越来越多的事情正在变成现实。

Lenny：你刚才提到的第一个观点，让我想到最近和 OpenAI 的 Tara 的一次对话。现在我们几乎什么都能做，AI 也会给出很多方向和建议，但更重要的问题是：我们希望世界变成什么样？我们想要怎样的未来？不能因为这些事情都能做，就觉得必须把它们全部做出来。

Josh Woodward：完全同意。

Lenny：在与你一起工作的人身上，你发现哪些技能正在变得更有价值？哪些相对没那么重要了？现在表现出色的人，有哪些共同的能力或特征？

Josh Woodward：关于品味、判断力、氛围编程，外界已经有很多讨论。我更想寻找的是，那些价值还没有被充分认识到的能力。

第一个是“放下旧认知的速度”（unlearning rate）。

大家有时会讨论，一个人的学习速度如何，有没有成长型思维。我现在更关注的是：他学会一件事之后，能多快根据新的证据放下它？比如，当产品测试的结果与原先的判断不一致时，他能不能及时调整？

第二个，是“兼具爆发力的持久力”（explosive endurance）。

大约一年前，我读过一本关于网球运动员罗杰·费德勒的书，里面用这个说法形容他。我觉得这个表达特别好。

它包含两层意思：一个人能不能照顾好自己和身边的人，在需要时全力投入，这是“爆发力”；同时，他能不能保持自己的节奏，让这种投入持续下去，这是“持久力”。在 Labs，我们会用不同的工作阶段来讨论这个问题。

第三个，是与人协作的能力。

随着编程等工作越来越多地可以通过指挥多个智能体来完成，你可能不再需要与那么多人一起执行任务。但我仍然觉得，如何与人合作，现在反而更重要了。

我们很看重，一个人能否连接这两种协作方式：既能与一个智能体或一群智能体高效合作，也能与人很好地共事。

在 Labs 和 Gemini 团队，我们始终相信，与人一起工作仍然有很多乐趣。关键是，怎样找到彼此合拍的组合。

而所有出色的协作，都离不开信任。因此，我也会观察：这个人能多快与别人建立信任？能不能让这种信任扩展到更多人，并创造出相应的合作环境？

Lenny：你觉得，随着 AI 普及，建立信任这项能力正在变得更重要？为什么？

Josh Woodward：我认为是的，有几个原因。其中一个可能比较符合谷歌的情况：我们是一家大型组织，你必须具备这种能力。

但还有一些原因并不只适用于谷歌。随着产品开发的执行成本下降，我们能做的产品会越来越多。你当然可以一直和同一批人合作，但我觉得，更常见的情况会是，人们与不同的人组队，做不同的东西。

比如，为 Labs 的一个新项目组建团队，过去我们通常认为需要五到七个人，现在可能只需要两到三个人，最多四个人。

你可以把他们想象成非常有才华的音乐家，与不同的人组合，一起演奏不同的曲子。那些曲子就是产品。

在 Labs，特别有价值的人是这样的：他可能是一位产品经理，但也会写代码、做设计。你把他放进一个新的组合里，就可以看看他们能一起碰撞出什么。

所以，我预测，这种协作能力会越来越重要。因为产品会更多，人们也会更频繁地以灵活组队的方式，一起探索和创造。

Lenny：沿着这个话题，你们会把设计师、工程师、产品经理组织在一起，有时由不同职能的人牵头。现在，最适合带领产品探索和 Labs 团队的人，是否发生了变化？比如，产品经理、设计师和工程师之间的表现，有没有出现新的差异？

Josh Woodward：我们一直在研究这件事，也做了不少实验。总体来说，产品经理可能因为工作本身就需要横跨多个领域，在适应其他职能方面，显得更快一些。我们在公司内部开展一些小规模的产品构建试点时，也会看到这种情况。

我不想说，这对产品经理更容易，但他们可能更习惯切换视角。比如参加一个会议时，需要站在法务、商务拓展或销售的立场上思考问题。这可能与工作性质有关，也可能与什么样的人会选择成为产品经理有关。

不过，我们最优秀的人可以来自任何职能。

甚至可以把范围放得更宽：战略、运营、商务拓展、市场营销背景的人，也在 Labs 里动手做产品，而且做得很好。

这里也有一个可能被过度炒作的说法：所有人都会变成“构建者”，形成一种统一的新岗位，大家做的事情都差不多。

至少从我们的观察来看，人们仍然有自己的专业特长，就像大学里的主修和辅修。

如果把所有人都统称为“构建者”，存在一种风险：我们可能会失去对不同专业的尊重和重视，也忽略那些专业训练带来的深厚能力。

所以，即使我们把某个团队称为产品构建小队，组队时仍然会认真考虑：每个人的专业优势是什么？这一点依然非常重要。

Lenny：我很认同“主修和辅修”这个比喻。你可以变得更擅长把东西做出来，但作为产品经理，你最突出的能力，仍然可以是产品经理的专业能力。

Josh Woodward：没错。我们尤其会这样建议刚加入团队的产品经理，包括助理产品经理，以及其他处于职业早期的人。

你会用 AI 写代码、做出很多原型，这非常好。但这些能力应该帮助你成为一名卓越的产品经理。不要丢掉自己的“主修”，尤其是在职业早期，那才是你需要不断打磨的能力。

Lenny：你形容产品经理善于模拟其他职能的视角，这很有意思，也很像 AI 的思考方式。还有你说的“兼具爆发力的持久力”，让我想到最近有人发帖问：一项运动既是马拉松，又是短跑，该叫什么？现在好像所有人都处在这种状态。这也是播客和整个科技行业反复出现的主题：一边跑马拉松，一边冲刺。你会怎样帮助团队应对这种仿佛永不停歇的节奏？

Josh Woodward：我们会把 Labs 的工作划分成不同的“季节”。刚才简单提到过，这里可以再展开说说。

任何一个时间点，我们可能都有二三十个实验在同时推进。但对于每个小团队，我们会努力设置一些里程碑，让工作有自己的节奏。

有些阶段，确实需要全力冲刺。作为负责人，我学到的一点是，要把这种状态明确说出来，让大家知道现在进入了什么阶段，也让他们能够选择是否参与。同时，也必须明确告诉团队：什么时候不需要处在这种模式里。

我们会尝试为一年设计这样的节奏。比如，一个重要的新模型即将推出，有五个产品特别适合展示它的能力，我们也认为新模型会推动这些产品向前发展。那么，就明确告诉这五个团队：“现在是需要集中发力的阶段。”

围绕这些状态建立共同语言很有帮助。产品经理有时能发挥很大作用，就是因为他们能找到一种简洁的说法，让大家迅速形成共同理解。我们确实会花心思在这件事上。

等这一轮结束，比如完成 Google I/O 前后的冲刺，到了六月，我们可能会对团队说：“去自由探索吧，重新发现有什么新东西，动手做些有趣的东西。”

这时候，人们很容易产生一种冲动：六月好像没什么产出，我们也没在发布产品，是不是效率太低了？

但实际上，下一轮产品的种子，往往就是在这样的阶段长出来的。

所以，为工作安排这样的节奏，是我们采用的一种方法。当然，我们并不是每次都能做好。

过去，人们会用“工作与生活的平衡”等说法来讨论这些问题。我喜欢“兼具爆发力的持久力”这个概念，是因为我们希望这支团队能够一起做很多年。

你不能只用九个月就把自己彻底耗空。你必须着眼长期，同时也承认，我们正处在一个变化非常快的时刻。

Lenny：我很喜欢你说的这个方法：给当前的工作状态起个名字，明确告诉大家，我们现在处于这个阶段，但不会永远如此。另一方面，我也发现，如果工作太少、压力太小，长期没有需要全力以赴的事情，大家也会觉得无聊，甚至开始寻找其他工作。

Josh Woodward：没错。我们在团队里会说，不要浪费一个活动或一个时间节点。即使是创业公司，也可以想想：你希望在什么时刻，与外部世界的某个变化相遇？

对我们而言，这个节点可能是 Google I/O，也可能是一次模型发布。我觉得，持续思考这些事情是有帮助的。

前几天，有人问我：“Gemini 未来两年的路线图是什么？”我说：“我们有一份六个月的路线图，也有一个跨越多年的愿景。”

世界变化得太快了。比如，我两天前看到的那个演示，48 小时内就变成了一个项目。这种事情很难提前规划，你必须在机会出现时识别它。

Lenny：那么，过去几年，尤其随着 AI 的发展，你们的规划方式发生了什么变化？规划周期和时间安排是怎样调整的？

Josh Woodward：我们通常以大约六个月为一个规划周期，因为这大致对应着那些“几乎可以实现”的事情走向可行的时间窗口。

你可以假设，各家实验室一年会推出几次新的预训练模型，中间还会有其他更新。模型的发展有一个大致的节奏，我们会围绕这个节奏思考。

具体到产品，我们通常会问：未来一百天，怎样让它取得有实质意义的进展？

我们最优秀的 Labs 团队，往往能在五十到一百天内，从一个想法走到一个重要的里程碑。

这也取决于你能不能建立相应的文化和环境，清除障碍，让大家放开手去做。

所以，如果直接回答你的问题，我们采用的更像是一个滚动更新的六个月规划。

Lenny：上周的 Lenny and Friends 峰会上，Dan Shipper 分享了一个建议：当底层技术持续变化时，公司应该设立一支专门的前沿探索团队，负责尝试新东西，告诉其他人哪些变化值得关注。这样，公司其他团队就能专注手头的工作，不必不断分心。你怎么看这种模式？

Josh Woodward：我认为，每家公司都需要一批人，或者一支团队，专门负责站在技术前沿。具体用什么组织形式，可以因公司而异。

如果过去 24 小时里，X 上出现了一个特别热门的新东西，他们却完全没听说过，你甚至会想：“这不就是你们的工作吗？”

你需要有人持续接触整个社区的集体探索，了解大家怎样做产品、怎样思考，以及各类模型的最新发布。他们可能就是那种同时订阅八款产品、每款每月花 200 美元的人。组织里需要容纳这样一群人。

第二点同样重要：你要给他们一个能够动手做东西的环境。

第三点则是，怎样把他们的探索与公司更大的业务连接起来。这往往是最难的。

我读过不少相关的书。从历史上看，大公司成立的实验室，常常在三四年后就失去作用、逐渐沉寂；或者实验室一直存在，但公司始终无法把它的成果商业化。最后，有人来参观，看到了未来，再到外面成立公司把它做出来。历史上有不少这样的例子。

所以，你需要找到一种平衡：让一群人生活在技术前沿、探索前沿产品，同时又能与公司其他部分建立联系，不至于被看成“那个总是在做噱头和玩具的奇怪研发部门”。

这需要一些人能够看出：“这个东西现在看起来像玩具，但五年后，它可能对我们的未来至关重要。”

至少从我对历史的研究来看，前沿探索经常就卡在这里。前两件事都做对了，第三件事没做好，前面的努力也很难产生真正的影响。

Lenny：很有意思。就连 Anthropic 这样已经处于技术前沿的公司，也有自己的 Labs 团队。仿佛已经站在前沿了，还需要另一支团队去关注更前面的东西。

Josh Woodward：是的。随着 Labs 发展，一些项目获得了很多用户，开始持续增长，我们内部也遇到了类似的问题。

像 Notebook、Flow、AI Studio 这些从 Labs 成长起来的项目，规模越来越大，就有可能挤占那些从零到一的新探索。

因此，我们开始使用一套共同的说法：从零到一的 Labs、从一到十的 Labs，以及从十到一百的 Labs。

这些数字对外界可能没有什么特殊含义，但对我们而言，它们代表实验室项目生命周期中的不同阶段。

我们希望所有产品都保持创新活力，但不同阶段面临的挑战，以及需要优化的目标，很不一样。

从零到一时，你关注的是用户的眼睛会不会发亮。到了从十到一百的阶段，你可能开始研究转化流程、获客成本，思考怎样让更多用户真正体验到产品里令人惊喜的时刻。这个阶段，在很大程度上是在解决规模化的问题。

如何创办前沿实验室？

Lenny：如果听众已经决定在公司内部建立一个前沿团队或实验室，你会给出哪三条建议？

Josh Woodward：第一，创造一个让奇怪想法也能生长的空间。你不能只是把实验室塞进某个现有业务部门下面。它必须有一定的独立性。在一些公司，这意味着直接向 CEO 汇报，或者至少在组织结构上，与现有业务保持足够的距离。这一点非常重要。

第二，明确实验室为什么而存在，以及怎样才算成功。

对我们来说，就是前面提过的排序：用户第一，谷歌第二，Labs 第三。实验室的任务是帮助用户和谷歌取得成功，而不是只让实验室自己成功。

这需要一定的谦逊、合作意识，以及对成功标准的共同理解。

我也会建议其他公司想清楚：你成立实验室，是为了把成熟的成果转交给现有产品，还是为了开创新的产品线和品类？

我们最初属于前一种，做出的成果成熟后，就交给现有产品。后来，随着我们发现 AI 正在改变并模糊许多产品类别，探索范围才逐渐扩大。

你必须清楚，自己到底在做哪一种探索，什么算成功，什么算失败。实验室需要一定程度的独立，同时也必须属于同一个团队。

第三，不要只把实验室用于产品开发和技术探索，也可以用它来挑战公司现有的工作方式。

我们内部会说，Labs 有时会在谷歌制造一些“好麻烦”。当然，也有不该制造的坏麻烦。

举个例子，我们是较早提出“岗位边界正在变得模糊”的团队之一。我们认为，需要为“构建者”设计一套新的职业发展体系，并且应该先在 Labs 试点，再考虑推广到整个谷歌。

所以，实验室可以发挥多方面的作用。它探索的不只是产品，也可以是流程和工作方法。

Lenny：在组织结构上，人们最容易犯什么错误？

Josh Woodward：我可以举一个我们现在还在讨论的问题：不同的小团队应该保持多大程度的独立？什么时候又应该把它们按主题整合起来？

比如，我们对互动娱乐很感兴趣，把它看作一个值得探索的领域。那么，是组织一支团队统一推进，还是让五个人分别尝试五种方向？

一个常见错误是太快把大家归到一起。人们倾向于整合，想让组织看起来清晰、整齐。

但这些年，我学到的一点是：有时你必须容忍一段时间的混乱，看看会自然出现什么，再根据情况调整。

另一个常见错误，是招人太多、扩张太快。大公司会这样，创业公司也会。

“过去一个季度，我们团队人数翻了一倍。”“过去半年，我们扩大了三倍。”这些数字很容易让人兴奋，但很多时候，它们只是有害的虚荣指标。

多年前，我参与过一个项目，团队发展到大约三十名工程师，我当时特别高兴。可我们完全没有找到产品与市场的匹配，只有一个非常鼓舞人心的愿景。

你大概能猜到，后来是什么结果。

Lenny：接下来这个问题是 Logan Kilpatrick 建议我问的：五年后，谷歌会有一万个产品，还是只剩五个？

Josh Woodward：这是我和 Logan 在团队里长期争论的问题。有意思的是，我一直在改变自己的答案。

目前，我更倾向于认为：到那时候，我们可能都不会再用今天的方式理解“产品”。

如果说谷歌有一万个产品，你可能会想象出一万个各有品牌、各有入口的东西，整个体系非常复杂。我不确定那会是一个可行的方向。这也回到了前面的问题：什么是我们能做的，什么是我们应该做的？

你当然可以拥有一座不断生产新产品的“产品工厂”。但我越来越多地在想，未来会不会出现更多由模型生成、针对个人需求定制的体验？

也许背后仍然有 Labs 团队，负责开发完成某件事的智能体，但用户是在一个共同的入口里获得这些体验。我还不能确定。

事实上，我们目前正在 Labs 做几个实验，尝试分别验证这场争论的两面。

假如产品大幅整合，最后变成一个或几个超级应用，那个世界会是什么样？反过来，如果产品极度碎片化，那个世界又会是什么样？

超级应用显然已经在某些地区、某些场景下取得了很大的成功。但对很多使用者来说，它们也可能过于复杂。功能太多、结构太复杂，反而很难让用户真正做出那些能获得价值的操作。

不过，这种讨论又隐含了一个前提：大部分操作仍然由人亲自点击完成。

所以，这个问题很值得讨论，也是我和 Logan 特别喜欢反复聊的话题。

原视频链接：

https://www.youtube.com/watch?app=desktop&v=3I6QYkccd3o

本文来自微信公众号“AI前线”（ID：ai-front），作者：冬梅