在B端与SaaS领域，产品经理们常陷入功能堆叠的无效内卷，熬夜优化的1%提升却换不来增长曲线。马斯克的'三重指数'理论揭示：指数级增长来自核心能力的乘法耦合，而非功能累加。本文将拆解如何跳出线性的'加法思维'，用系统级方法论打破增长瓶颈。
这个周末，我想聊聊很多产品经理，尤其是我们这些在 B 端或者 SaaS 行业摸爬滚打的同行，深夜里常常会有的那种无力感
你是不是也有这种感觉
只要醒着，手机里的工作群消息就没停过，不是在回复运营的紧急需求，就是在跟进设计稿的微小改动，或者是在催促开发盯紧晚上的上线。我们曾经坚信，只要功能迭代得足够快，只要把那个不起眼的按钮体验优化得再好一点点，后台的数据曲线就一定会向上扬起
但现实往往是残酷的：我们拼命地在产品上做着“加法”，在一个已经拥挤不堪的地盘上，为了那微不足道的 1% 优化而内卷。结果呢，身体累垮了，头发变少了，产品却好像被钉在了原地，纹丝不动
说真的，这并不完全怪我们不够努力，也不怪团队不够拼命。问题很可能出在更底层的地方：我们赖以生存、反复执行的那套“增长算法”，也许本身就已经跑不动了。
我们习惯用一种线性的“加法思维”，去对抗一个正在以指数级速度变化的世界。
在这样的市场环境下，功能堆叠、流程细化、参数微调，看起来很努力，却往往只能换来更快的疲惫感。最近我抽空重听了埃隆·马斯克（Elon Musk）在年初发布的一段长达三小时的深度访谈。他在谈及人形机器人与 AI 基础设施时，顺手抛出的一个判断——后来被总结为“三重指数”——像一道闪电击中了我。那一刻我突然意识到：我们过去十年赖以成功的互联网经验，那些关于流量、增长、用户体验的“金科玉律”，在今天很可能已经从加速器，变成了束缚我们的枷锁。所以，今天这篇文章不谈马斯克的个人八卦，也不打算神化任何一个人。只想作为一个同样在泥潭里挣扎的 AI 产品经理，和你一起拆解那套或许能把我们从“无效内卷”中解救出来的系统级思维方式。
一、你的增长模型是“加法”还是“乘法”？—— 别再做“堆砌型”产品经理了
PM 的现实困境这个场景，你一定不陌生。又到了做年度规划的时候，老板坐在会议室的另一头，抛出一个灵魂拷问：明年增长怎么做？我们几乎是下意识地掏出那份早已准备好的 Excel 表格
Q1：我们要上线一个社区功能，预计能带来 X% 的用户留存提升
Q2：我们要搭建一个积分商城，通过虚拟激励，预计能带来 Y% 的日活用户增长
Q3：我们要重构会员体系，增加几个付费等级，预计能带来 Z% 的营收增长
我们把这些功能像砖块一样，一块一块地列在产品路线图上，以为这是通往增长的康庄大道。但实际上，这只是“堆砌”。这种模式就像是给一辆已经很沉重的马车不断增加轮子，以为轮子越多跑得越快，但它终究跑不出法拉利的速度。这种“加法模型”的致命缺陷在于，它会让产品变得越来越臃肿，功能越来越多，但每个新功能带来的边际效益却在急剧递减。最终，我们维护着一个庞大而复杂的系统，却发现核心指标早已停滞
马斯克的方法论现在，让我们切换到马斯克的视角。当他在访谈中被问及人形机器人（Optimus）的迭代速度时，他没有谈论某个具体的功能，而是抛出了一个极其硬核的增长模型——他称之为“三重指数”（Triple Exponential）
他认为，Optimus 的最终效用，绝对不是各个部分能力的简单叠加。它更像是一个乘法公式，由三个同时在以指数级速度进化的变量相乘而成
效用 = (软件能力↑) × (芯片算力↑) × (机电灵活性↑)
这里的每一个因子都在经历自己的摩尔定律。软件能力，也就是 AI 的智能水平，正在以惊人的速度提升。芯片算力，得益于半导体工艺的进步，每瓦特能提供的计算能力也在飞速增长。而机电灵活性，即机器人模仿人类精细动作的能力，同样在材料科学和工程学的推动下不断突破
当这三个本身就在指数增长的因子相互耦合、相互放大时，产品的整体能力将不再是线性的 10%、20% 增长，而是 10 倍、100 倍的爆发式飞跃。更可怕的是，马斯克还提到了一个概念——“递归效应”。当机器人足够智能和灵巧时，就可以让机器人去设计和制造新的机器人。这意味着生产力将形成一个闭环，实现自我增强和无限扩张。这才是真正意义上的指数级增长，一种能够突破物理世界限制的力量
给产品经理的降维映射这个“三重指数”模型，给我们这些软件产品经理提供了一个全新的、极具穿透力的自检视角：你的产品模型里，到底有没有能产生“乘法效应”的因子
对于 SaaS 产品来说，我们不能再仅仅盯着“功能堆叠”了。你的软件能力，是否能够与客户沉淀的业务流数据，以及日益强大的 AI 自动化能力形成乘法效应？举个例子，一个智能 CRM 系统，客户使用得越多，沉淀的客户数据就越丰富；数据越丰富，AI 对销售线索的预测就越精准；预测越精准，销售的转化率就越高，从而让客户更加依赖这个系统，形成一个正向飞轮。这才是真正的护城河，而不是比谁的功能列表更长
对于平台型产品，你需要去寻找系统中的“递归”环节。就像 AI 里的 Agent 能够自己编写和调试代码一样，你的社区是否建立起了“用户生产优质内容，优质内容吸引更多新用户，新用户再转化为内容生产者”的飞轮？这个飞轮的转速，决定了你的平台能否突破增长瓶颈，而不是永远依赖市场投放和渠道购买
结论是显而易见的：那些能够真正击穿行业天花板的产品，一定不是靠堆砌人力和功能（加法）实现的，而是依靠系统内部核心要素之间的相互放大（乘法）
二、寻找系统的“限速步骤”—— 别只盯着需求，去看看“能源”瓶颈
PM 的现实困境我们工作中还有一个常见的盲区。当项目延期、产品体验卡顿，或者服务器在高峰期响应缓慢时，我们习惯性地将问题归咎于“开发资源不足”或者“排期太满”。我们的解决方案通常是向老板申请更多的人力，或者在下个季度的规划中要求更多的服务器预算
我们就像一个只盯着菜单点菜的顾客，不断地向厨房提出各种要求，却很少去关心厨房的煤气够不够，电力足不足。我们往往只在需求端，也就是“用户想要什么”这个层面发力，却系统性地忽略了供给端最底层的“物理约束”
马斯克的方法论马斯克在访谈中提出了一个极具洞察力的判断：“未来的货币基本上只是瓦特。”他认为，谁能掌握和调动更多的能源，谁就掌握了未来的主动权
这个看似宏大的论断，来自于他建设 xAI 孟菲斯数据中心时遇到的具体麻烦。他发现，在 2025 年之后，限制 AI 发展的关键瓶颈，已经不再是英伟达的 GPU 芯片，而是更基础的东西：发电量、电压转换设备和冷却系统。他将这些最基础、最容易被忽略的制约因素，称为决定整个系统上限的“限速步骤”
他打了个比方，即使你费尽周折买到了 10 万张 H100 显卡，但如果搞不定当地电网的审批和供电波动，或者你的冷却方案无法带走这些计算怪兽产生的巨大热量，那么这 10 万张显卡本质上就是一堆昂贵的废铁。所以，他不得不亲自下场，跳过传统的供应商，去研究如何设计更高效的变压器和液冷回路，甚至直接在数据中心旁边建设自己的发电厂。这是一种极致的垂直整合，其目的就是为了打破那个最要命的“限速步骤”
给产品经理的降维映射对于我们这些非硬件类的产品经理来说，“能源”这个概念完全可以进行泛化和迁移。你需要找到那个阻碍用户爽快使用你的产品、消耗他们最多精力的“最大摩擦力”。这个摩擦力，就是你产品的“能源”瓶颈
对于 B2B 协同工具，你的“能源”可能就是用户的决策带宽。如果你的功能设计得越来越复杂，配置项越来越多，用户每次使用都需要思考和决策，那么“认知过载”就是你产品的“限速步骤”。即便你的功能再强大，如果用户觉得用起来太累、想不起来用，那一切都是白搭。你的产品非但没有节省用户的能量，反而在消耗他们
对于 AI 应用，尤其是大模型相关的产品，你的“能源”就是实实在在的算力成本。如果你的商业模式设计，无法覆盖模型推理带来的指数级增长的算力开销，那么你的产品规模越大，用户越多，可能死得越快。在设计功能时，你不能只考虑用户体验，还必须把每一次 API 调用的成本都计算在内。这就像开一家餐厅，不仅要考虑菜好不好吃，更要计算每一道菜的毛利率
一个高级的产品经理，工作绝不只是画原型图和写 PRD。他更应该是一个系统架构师，能够识别出整个产品系统、商业系统乃至用户生态系统中的“短板”。去寻找那个即将被“指数增长”的需求所挤爆的瓶颈，因为那里往往隐藏着巨大的创新机会和商业价值
三、不要在存量里卷，去寻找“成本套利”—— 为什么要把数据中心搬到太空？
PM 的现实困境当一个行业进入成熟期，竞争就会变得异常激烈，我们称之为“红海”。看看现在的“百模大战”，或者电商领域的内卷，就能明白。在这种环境下，大多数公司的本能反应是什么？无非是“降价”或者“买量”。通过价格战来抢夺存量用户，或者通过加大市场投入来获取新的流量
这是一种典型的存量博弈。大家都在同一个维度里，用同样的武器，比拼谁的刺刀更锋利，谁的血更厚。最后的结果往往是，利润越来越薄，大家谁也赚不到钱，整个行业陷入一种“公地悲剧”式的恶性循环。我们作为产品经理，每天都在为那零点几个点的转化率提升而绞尽脑汁，却发现公司的利润表越来越难看
马斯克的方法论面对同样的问题，马斯克的思维方式是跳出棋盘。在访谈中，他透露了一个在许多人看来近乎疯狂的计划：在太空中建立数据中心
为什么要去太空？这并非为了制造科幻噱头，而是基于一种极致的成本套利逻辑。他看到了地球上数据中心面临的几个根本性约束，并试图在另一个维度上解决它们
第一是能源套利。在地球轨道上，可以利用太阳能实现 24 小时不间断供电，没有大气层的能量衰减，也没有昼夜之分。这是一种近乎无限且免费的能源
第二是空间与散热套利。地球上的数据中心受到土地、能耗与环保监管的多重限制，而太空提供的是另一套工程前提：更大的空间尺度、可设计的光照与温差，以及以辐射为核心的热管理路径。工程挑战依然存在，但成本随规模扩张的曲线可能完全不同。
当然，这个疯狂计划有一个至关重要的前提条件：他的另一家公司 SpaceX 正在通过星舰的研发，将地球到近地轨道的运输成本，从几万美金一公斤，降低到每公斤 100 美元以下。正是这项核心技术的突破，才让“太空数据中心”从科幻变成了具备商业可行性的工程问题
这就是马斯克的产品逻辑：利用一项颠覆性的技术突破（火箭复用），去打破原有商业模式的物理约束（地球上的能源和土地成本），从而在一个全新的维度上，建立起一种让所有对手都无法企及的、降维打击式的成本结构
给产品经理的降维映射我们大多数人当然没有能力去太空建数据中心，但这种“利用新技术打破旧约束”的思维方式是完全可以通用的。我们应该问自己，在我们的行业里，是否存在类似的成本套利机会
比如，端侧计算。既然云端 AI 的推理算力那么昂贵，那么我们能否利用现在手机芯片越来越强大的性能，将一部分 AI 推理任务放到用户端来完成？这本质上就是一种“算力位置的套利”。用户用自己的手机算力，换取了更快的响应速度和更低的服务价格，而我们则节省了大量的云服务器成本
再比如，流程重构。既然传统的人工客服成本高昂，且服务质量受情绪影响波动大，我们能否用大模型来重构整个客户服务流程？这绝不是简单地用 AI 替代人工，而是从根本上改变了服务的“边际成本结构”。一个训练好的人工客服，服务能力是有上限的；而一个部署好的 AI 客服，服务 100 个用户和服务 10 万个用户的边际成本几乎为零
所以，不要只在现有的成本结构里做微调。要时刻保持对新技术的敏感，问自己：有什么新技术（比如 AI、5G、区块链）能够彻底改变我这个行业的成本构成？那个被改变的环节，就是你的机会所在
四、拒绝虚荣指标，回归“第一性原理”—— 为什么“4-bit”比“3 纳米”更重要？
PM 的现实困境我们身处一个信息爆炸的时代，太容易被各种行业黑话和虚荣指标所绑架。在手机行业，我们追逐“3 纳米”、“2 纳米”的芯片工艺；在互联网行业，我们痴迷于 DAU（日活跃用户）、MAU（月活跃用户）、点击率、停留时长。很多时候，我们为了优化这些表面光鲜的指标，不惜通过复杂的营销活动或产品设计上的诱导来“注水”，却渐渐忘记了产品最核心的价值是什么
我们就像在玩一个数字游戏，每天盯着数据看板上的起伏，却很少去问：用户真的从中受益了吗？我们的产品真的为世界创造了价值吗
马斯克的方法论在访谈中谈到芯片时，马斯克直言不讳地指出，从 5 纳米到 3 纳米，再到 2 纳米，很多时候这些只是“营销数字”。制程的进步带来的实际性能提升已经越来越小，远非过去摩尔定律那样的翻倍效应。他认为，过度关注这些标签，会让我们偏离真正重要的问题
相反，当他谈到自己的 Grok 大模型时，他关注的是一些极其底层、极其朴素的指标，比如模型的“文件大小”和“内存带宽”。他甚至痴迷于通过将模型的计算精度从 32-bit 或 16-bit 压缩到 4-bit，甚至更低的精度，来在尽可能不损失模型智能的前提下，极大地提升推理速度、降低内存占用
他用了一个非常通俗的比喻来解释信息压缩的本质：如果你已经知道你身处“澳大利亚”，那么在后续的对话中，你就不需要每次都重复“澳大利亚”这个词，只需要说出具体的街道名就足够了。这就是对信息的有效压缩，去除冗余，直达核心
这种对第一性原理的极致追求，让他能够穿透营销的迷雾，抓住问题的本质。对他来说，一个能在普通设备上快速运行的 4-bit 模型，远比一个需要超级计算机才能驱动、徒有“3 纳米”虚名的庞然大物更有价值
给产品经理的降维映射马斯克的这种选择，不仅仅是技术细节的考量，更是一种深刻的产品价值观的体现。它告诉我们，应该关注什么，应该放弃什么
首先，要关注“有效信息”，而非“数据规模”。我们不应该盲目追求用户停留时长。一个用户在你的产品里停留了很久，有可能是因为他真的喜欢，但也有可能是因为你的界面设计得太复杂，他找不到想要的功能。我们应该追求的是，用户获取核心信息的效率是否最高，解决问题的路径是否最短
其次，要关注核心效用”，而非“功能堆砌”。就像马斯克通过做减法来压缩模型文件大小一样，我们也应该时常审视自己的产品。你的核心流程是否足够简洁？是否能用更少的步骤、更简单的逻辑来解决用户的核心问题？很多时候，砍掉一个功能，比增加十个功能更能提升用户体验
回归第一性原理，意味着我们要有勇气对那些看似光鲜的虚荣指标说不，转而关注那些真正能为用户创造价值的、更本质的东西。这很难，因为这需要对抗人性的虚荣和组织的惯性，但这是通往伟大产品的唯一路径
五、给普通产品经理的“周一行动指南”说到这里，你可能会觉得马斯克的思维方式太宏大、太遥远，我们一个普通的互联网产品经理，既没有火箭，也没有千亿美金，怎么可能学得来
其实不然。“第一性原理”这种思维工具，最适合用来解决我们日常工作中遇到的那些具体的、琐碎的烂摊子。既然明天就是周一，我们不妨试着从三件小事开始，练习这种“系统级”的思维方式
审视你的需求池，砍掉一个“加法”下周，当你打开那个长得望不到头的需求池，准备评审下一个功能时，请先暂停一下。问自己一个问题：这个功能上线后，是让整个系统变得更复杂了，还是让系统能够更好地“自我运转”了？如果它只是一个单纯需要堆砌人力去开发和维护的“补丁”，如果它不能和你现有的核心模块产生“乘法效应”，那么就试着鼓起勇气，把它砍掉，或者至少是延后。把宝贵的开发资源，投入到那些能放大系统价值的地方去
寻找一个“限速步骤”从明天开始，别只盯着屏幕上的 UI 好不好看，交互顺不顺畅。花点时间去看看那些“看不见”的地方。我们可以去问问客服团队，哪个问题被用户投诉得最多，是不是回复不过来了？去跟跟销售，看看他们录入客户信息的过程是不是太慢太繁琐？那个最卡顿、最让人头疼、抱怨最多的环节，就是你系统的“限速步骤”。把你的“AI 算力”或者“自动化能力”投入到这里，往往能换来 10 倍的回报
做一次“减法计算”像马斯克压缩模型文件一样，这个星期，找一个你产品中最核心的用户流程，比如注册、下单或者发布内容。然后，大胆地假设，如果把这个流程中的某两个步骤删掉，整个流程还能不能跑通？如果删掉后，核心价值依然存在，甚至流程变得更顺畅了，那就说明你删掉的那两步，就是纯粹的“能源浪费”。它们可能只是为了满足某个伪需求，或者是历史遗留的产物。勇敢地把它们从你的产品中移除
在 AI 这场“超音速海啸”真正到来之前，我们每个人都感到焦虑。但这种系统性的、回归本质的思考能力，或许是我们这些普通的产品人，手中最稳固的“护城河”。从今天开始，试着从一个忙碌的“功能经理”，向一个洞察本质的“系统架构师”进化
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