近期AI的各种发展，让
如题的
可能越来越近。
先来5个例子，都是免费可用、无网络环境限制的国内产品，感兴趣的话你也可以去尝试。
1，DeepSeek，自然语言编写一些小程序。
前几天，娃的数学课作业，有扫雷相关的趣味题目，我可以直接生成一个经典扫雷游戏帮助他理解。
你说，不是随手都能搜到这个游戏么？但，这个实时编写的，可以“二次开发”，按照自己的想法随意修改。比如，让AI自己想想怎么优化，我们再提点要求，这也是一种产品思维训练。
2，扣子coze上线了“应用”功能。
现在可以完全无代码自定义交互界面了，比chatbot模式的agent更加灵活。延展开，零门槛App也不远了，最近有个有趣的应用叫“小猫补光灯”，有兴趣的朋友可以去研究下。
3，通义的代码模式，可算是个低配版的Claude Artifact。
这个根据纯文本和要求，做实体可打印菜单的例子中，背景显示还有点问题，但我相信AI的进化速度。
4，纳米搜索（
n.cn
），直接生成短视频。
提问以后，可以一路点击下一步，直接生成数字人的视频。举个例子，我问“怎么劝说家里老人，身体不舒服要去医院”，问题到答案，口播稿+标题，选选风格，再到配上数字人读出来，就几分钟的事儿。
还是那句话，现在看着有点假，但相信AI的进化速度。
5，秘塔搜索的工作流，如果把研究报告看做一种产品，这也是实时生成的。
例子看完，我想讨论一下，如果越来越多、越来越复杂的产品可以“实时生成”，那会带来什么变化？
显而易见的，每一次生产力的大爆发，都会带来
产品的生产成本急剧降低
。
在无处不卷的市场环境中，相应产品的终端价格也会大大下降。当然，这里依然会有个时间差，如果你能快速抓住时间窗口，可以吃一段价格差的红利。
生产端费用足够低，会使得很多
原来在需求列表里因为
性价比不足，不值得被满足的需求、以及不被关注到的小众群体的需求，也会成为新机会
。当然，这种机会都比较碎片化，更匹配类似工作室的小团队、甚至（运营成本更低的）一人企业来满足。
这个角度上看，消费者是幸福的，但，有了更多选择，必然导向“自由即责任”，AI会被不靠谱的产品经理用成“造粪机”，对用户而言，“过滤器”变得更加重要。
消费端价格变得足够低，
用完即弃，次抛型的产品成为可能
，就像我们现在习以为常的一次性筷子、餐盒。对于有一定产品意识的消费者而言，
自产自销也将成为常态
。
做产品更简单了，必然导致
大量垃圾、同质化产品出现，特定产品被用户“选中
”
的概率反而会降低
，这对于生产者而言，似乎又不是什么好事。
“做出来又没啥用”这句话的含金量会不断提升，要让用户“想到（需求意识）、看到（渠道曝光）、用到（决策漏斗）”，能影响用户的生产者会获得优势。
靠某些用户更近的平台，也许会增值，然后导致
流量/营销侧成本
（占产品总成本的比例）
上升
，比如小红书们？类似的基础设施，依然是大厂的机会。
这时候会
胜出的，是“用户中心主义
”
者
，而不是“产品中心主义
”
者，即，认可“产品是什么不重要，用户认为产品是什么才重要”的人越来越多。毕竟，相比古法手作，哪个生产者会爱上自己借助AI生成的产品呢。
扩展阅读：
产品的认识论转向：实证主义与阐释主义
因为做出个方案越来越简单，我们反而要更加关注问题本身，也就是关注用户需求场景，然后，利用极简的生成式方案和用户互动，来不断修正对需求的理解。
设想一种场景，迭代的过程，可以当着用户的面，实时修改。
这里的产品，哪怕很简单，哪怕只是个Demo，也足以改变产品创新的过程。
如下，设计冲刺的示意图，以后
不是几天一个闭环，而是几分钟一个闭环
。
别人问乔布斯做不做市场调研，他回答——不，因为用户不知道自己需要什么，直到我们把产品拿到他的面前，他才会说，这不是我想要的。
但其实，这就是乔布斯做调研的方式。
如今，我们也可以这么做了，不再是尬聊式的需求调研，而是
当着用户的面，不断生成产品，用户说哪里不对，我们就改哪里
。
