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- 2026年7月2
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在AI模型每隔数月就完成一轮迭代、昨日尚无法实现的功能今日可能仅需一段提示词便可达成的情况下，产品团队应如何规划未来？是紧盯模型排行榜、追逐每一次能力跃升，还是快速构建原型、测试用户是否愿意留存？更棘手的是，当产品开发变得愈发简单，团队又该依据什么判断哪些项目值得持续投入，哪些应当果断舍弃？
在这期Lenny’s Podcast节目中，在谷歌任职17年的资深员工Josh Woodward——他负责Google Labs、Gemini应用及AI Studio——分享了他对这些议题的见解。他的工作横跨两个截然不同的场景：一边是需求尚未验证、从零起步的实验性项目，另一边是面向大规模用户的AI产品。如何发现机遇、组织实验，并将探索成果转化为用户真正需要的产品，成为这场对话的核心主线。
主持人Lenny提出一个观点：每家公司都需要开始像实验室一样思考和运作。Josh对此表示赞同，但他强调，组建一支追踪前沿技术的团队仅是起点。公司还必须为这些人提供动手探索的空间，并具备识别那些当下看似玩具、未来可能成为重要业务的能力。
关于好点子的来源，Josh表示它们并非源自头脑风暴或设计冲刺。根据他的经验，许多创意来自一小群充满好奇心、忍不住动手尝试的人。团队的准备工作包括维护一份“几乎可以实现”的清单：持续观察技术边界，一旦某项技术跨过可行门槛，便迅速组织探索。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，但仍需形成自己的判断。
然而，技术上的惊艳并不等同于产品能成功。Josh回忆起首次听到NotebookLM播客时的场景，也谈及另一面：有些演示让团队兴奋不已，但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、身体是否不由自主地前倾。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。
这场对话还花了大量时间探讨“何时停止”。Josh认为，团队通常比领导更早知道一个项目行不通。负责人需要营造氛围，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？
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。
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。
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。
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
