“越多、越快！”——并不总是更好，有时反而更糟。
“谁花钱最多谁赢！”——没有哪位首席财务官会这么说。
事实上，这可能并不准确。亚马逊、Anthropic、谷歌、微软和OpenAI的首席财务官们或许正热衷于疯狂采购越来越多的计算资源。管他什么地雷，冲就完了！不过我猜他们更可能在半夜惊醒，双眼圆睁，喃喃念叨着Talking Heads乐队的歌词：“天啊！我到底干了什么？！”
但在地球上的我们，身处AI奥林匹斯山下，把支出当作唯一要最大化的目标，却完全脱离了任何可衡量的回报——也就是投资回报率中的那个“回报”——看起来实在有点疯狂。
尽管有一阵子，这种做法似乎并非那么荒谬。所谓的“无脑刷Token”运动奖励员工尽可能多地使用AI服务，完全不考虑其他因素。甚至还有排行榜，花销最高的员工获得荣誉徽章，而垫底的人则明白自己“不够努力”。于是，“多用AI！”成了最高指令。但目的是什么？耸耸肩，没人知道。
幸运的是，这一幕正在过去。
图源：TechRadar Pro, August 5, 2026
公平地说，它确实推动了AI的普及与学习，也许值得。但现在引擎已经启动，账单不断涌入，人们才终于回过神来。
这不仅仅是盲目追逐AI热潮。给任何能动的东西都贴上“AI”标签的“AI洗白”行为，早已令人厌倦。强行往产品和流程中塞入没人需要的所谓AI“功能”，带来的更多是烦恼而非惊喜。如今，低质的AI应用正频繁遭到唾弃和淘汰。（借用《巨蟒剧团与圣杯》的一句台词：“于是大家欢欣鼓舞。”）
这并非一场反AI的叛乱，尽管这种情绪确实存在。实际上，只是在用务实的商业判断来平衡最初的狂热。真正的创新正在营销和营销技术领域通过AI实现，你应该积极拥抱它。这其中就包括营销人员、营销运营以及上市推广工程师以最广义的方式进行的“氛围编程”。但评判标准应是其实际效果，而非是否带有AI光环。
没有价值的氛围，不过是虚荣。
然而，在软件公司——尤其是营销科技公司中，营销面临的最大AI挑战，或许并不在于自身能否构建AI，而在于如何应对产品和工程团队如今能更快开发出的一切。
AI编程——开发者借助Claude Code、Codex和Cursor快速高效地开发出更多软件——可以说是AI带来实际生产力提升的最显著例子。但这些提升主要体现在产品交付的数量和速度上。
长期以来，“交付”一直是软件开发中的口号，因为交付曾极为困难。将一个想法构建并部署到生产环境，往往是大多数创意的瓶颈所在。上市团队常常在等待产品就绪。因此，“快点发布，快点发布，快点发布”就像世界杯上挪威队的“罗、罗、罗”一样，成为人们不断重复的行动口号。
然而，随着AI的发展，交付变得越来越容易。这在很多方面都是好事，但也彻底改变了围绕它的整个动态格局。
首先，由于构建产品的成本大幅降低，人们不再觉得有必要先仔细思考创意本身。于是“先建出来再说”成了常态，最小可行产品大行其道！我本人非常支持通过实验、原型和敏捷迭代来探索并优化客户价值。但建设并非唯一的成本。当构建变得快速且廉价时——至少相对而言——其他成本便成为了新的制约因素。
其中一项成本是维护已建成的系统。通常的经验法则是，初始开发只占工程工作的30%，而上线后的维护则要占70%。诚然，AI也在加速维护工作。但维护并不仅仅是编码，还包括讨论和解决产品不断扩展与变化所带来的各种交互影响和兼容性问题。根据亲身经验，我可以证实：这种充满主观意见和政治因素的人为过程往往非常耗时。
然而，开发只是万里长征的第一步。对于商业软件产品的客户而言，很少会出现“你建了，他们就会来”的情况，就像《梦幻之地》中的球场一样。
将一个新功能或新产品推向市场需要大量工作。上市团队首先需要充分理解该产品，然后将其融入相关的定位、定价、营销内容、销售支持、帮助文档等各个方面。内部培训和外部沟通都需要精心协调。需要创建新的内容，同时修订或替换旧的内容。此外，还有法律和合规审查等环节。从会计系统到客户关系管理、入职流程、网站、客服中心，以及日益增多的面向客户的代理工具，这些系统的更新都可能涉及。
当然，这项工作的规模取决于发布内容的大小。小功能的工作量比大功能少，但没有哪项是完全无需投入的。因为如果一个功能上线了却无人知晓，它真的有区别吗？答案是没有。
公司规模越大，这项任务就越艰巨。团队更多，客户更多，接触点更多，可变因素更多，相互冲突且令人困惑的优先事项也更多。由此产生的连锁反应会不断累积。
所有这些推向市场的努力，都是为了帮助公司外部的人更好地理解和接受新发布的功能。然而，即便拥有最出色的上市策略，这最后一段路依然漫长。
现有客户通常很忙，早已习惯了现有的工作方式。要求他们停下来学习新东西——更不用说改变他们的操作习惯——坦白说，这本身就是个很大的请求。即使这些改变对他们有利，也需要时间和说服才能让他们真正将变化融入自己的思维和工作流程中。他们的时间、注意力和认知资源是稀缺的，大约有十亿种其他事物在争夺这些资源。不断以越来越快的速度向他们投入越来越多的内容，反而会适得其反。
举个典型的例子：过去一年中，许多被强行塞入SaaS产品中的AI功能推广缓慢。这些功能或许不错，但用户基础无法以SaaS投资者所期望的速度吸收它们。
SaaS灾难背后一个真实的风险在于，对客户而言，采用新产品、用新方式做新事情，往往比重新调整他们现有技术栈中产品的认知模型更容易。
而难以理解供应商功能频繁变动的，不只是客户。潜在客户需要清晰了解一家公司到底做什么，而这通常意味着要更新数月甚至数年前形成的固有认知。合作伙伴需要知道变化对他们意味着什么——是新的机会，还是新的竞争？分析师需要在一个相对稳定的框架内对产品进行分类和比较。此外，代理机构、顾问、投资者、媒体和意见领袖等也都面临类似挑战。
每一个新功能、新产品、新代理、新版本、新组合以及定位调整，都要求所有相关人员重新理解公司到底做什么，以及它在市场中的位置。随着产品迭代速度不断加快，保持整体一致性变得愈发困难。
这正是Martec定律在“疯狂发布”场景下的体现：AI加速了产品团队的交付能力曲线，但组织其他部分、客户以及市场的接受能力曲线却无法以AI的速度同步弯曲。这种日益扩大的差距，已成为新的制约因素。
尽管围绕GTM工程师和“AI加持”的需求生成话题喧嚣不断——抱歉，你可能和我一样，已经对“AI加持”这个词感到厌倦了——但如今世界真正需要的是爱，确切地说，是出色的产品营销。至少对于那些以AI速度前进的软件公司或软件化服务公司而言更是如此。
我一直都是营销运营和营销技术团队的坚定支持者，很高兴看到他们如今正扮演着核心角色，尽管他们的头衔五花八门。但在当前这个特殊时刻，我认为产品营销更需要站在聚光灯下。
产品营销本应处于产品、市场、销售、客户与市场的交汇点上，占据核心位置。然而在许多企业中，这一战略角色却被压缩为一个辅助职能，处于产品、增长和需求生成等关键决策之后。
当产品团队能够比组织其他部分更快地推动变革，而市场又足以吸收这些变化时，就必须有人来统筹整个从产品到市场的流程。这不仅仅是沟通问题，更在于将更广泛的市场背景和叙事判断融入决策之中——决定哪些产品值得发布、何时推向市场，以及如何融入更大的品牌故事。这意味着要掌控从产品构建到市场接受的完整链条。
产品营销可以承担这一角色，企业也应赋予其更大的权力，以协调、整合并约束那些因产品过剩而变得紧张的各方利益相关者和接触点。
产品营销人员应当成为一致性的守护者。
作为一名每天阅读大量营销科技公司邮件和网站的人，我可以肯定地说，我们的行业正迫切需要这一点。
