好多Fit：从 PMF 到 TPF、MPF，以及PSF、PRF……

这几个月，看到了不少大佬提出了新的Fit，不妨，我们从最经典的PMF聊起。太基础的不说，只说两个展开——

PMF的空间展开，有一个金字塔结构，如下图。

图里每一块的细节，可以看我组织翻译的《精益产品研发手册》

【上市力荐 & 译者后记】七印部落新作《精益产品研发手册》

PMF的时间展开，就牵扯到一个典型M（Market）的生命周期，以及P（Product）如何配合以Fit。

我在2022年写过一篇，如下。

产品与市场匹配（PMF）的四个阶段，一种视角——小众|破圈|细分|个性

今年开始，大家觉得这个Fit不够用了，于是。

王小川说，我们要先考虑TPF，如下文。

https://mp.weixin.qq.com/s/yDBIl6OZeQaC6DmNK8I9FQ

Kimi简要概括的主要观点如下——

百川智能CEO王小川认为，大模型技术目前主要擅长于"学"而非"思"，未来演进的方向是将"学"和"思"相结合。在大模型时代，产品经理需要从传统的产品市场匹配(PMF)转变为技术产品匹配(TPF)，即考虑大模型技术的特点，找到适合的技术与产品结合点。王小川提出，一个好的大模型应用应该能够提供比传统应用好10倍的用户体验。他强调，产品经理需要成为大模型的狂热粉丝，既要有传统产品经验，又要有想象力，才能打造出成功的大模型应用。同时，王小川也看好中国在大模型应用落地上的机会，认为中国公司有机会在某些领域比美国公司更快地跑出来。

于红（美团龙珠合伙人）认为，我们要先考虑MPF，如下文。

https://mp.weixin.qq.com/s/lhh9D1DZ8LUQngczyUmRyQ

Kimi简要概括的主要观点如下——

这篇文章提出了AI时代创业的新概念——模型/产品契合度（Model-Product Fit, MPF）。作者认为，在AI时代，创业者首先应追求MPF，即AI模型的技术特性与产品功能之间的契合度，这比传统的产品市场契合度（PMF）更为关键。文章指出，许多AI产品的Demo视频表现出色，但实际产品却难以满足市场预期，主要是因为实际能力与演示时相比有差距。因此，创业者需要深入理解AI模型的能力边界，利用模型的强项并规避弱点，同时对模型的技术演进方向有前瞻性的预判。文章建议，成功的AI产品应基于对模型能力和市场需求的深刻理解，做出明智的取舍，而不是追求满足市场所有需求的完美产品。

在我看来，以上的Technology和Model，都可以抽象为Solution，而Solution最先要匹配的，还算不上“产品 ” 这个P（Product），而是“问题 ” 这个P（Problem）。

我在2019年，提出过 PSF、PMF、PRF 的三阶段，有兴趣的可以看看。

从PSF到PMF，再到PRF

太长不看版：

Problem-Solution-Fit：价值假设，从0到1，这个Fit达成了，就有了一个Product；

Product-Market-Fit：增长假设，从1到N，这个Fit达成了，就有了一个Positioning；

Positioning-Resource-Fit：长青假设，从N到+∞。