一、我们在讨论哪一种“需求”

这里所说的“需求”，不是那种人与环境交互过程中不可或缺的根本性需要，而是互联网行业里，在业务和市场语境下被不断提起的那种“用户需求”。前者属于宏观叙事和哲学层面的讨论，不在这一篇的范围之内；后者则是产品经理和团队每天挂在嘴边的词汇，是本文要拆解的对象。

在互联网早期，“需求验证”曾经是有充分历史合理性的。那时开发成本高、上线周期长、服务器昂贵，一个功能从想法到落地，要付出不小的时间和金钱。为了降低沉没成本，先通过调研、访谈、MVP 等方式做一轮验证，是符合第一性原理的做法。简而言之，当生产成本高、供给稀缺、反馈缓慢时，“先找需求再做产品”是一种理性策略。

但技术条件已经改变。进入 AI 时代之后，开发工具和基础设施让从想法到可用产品的成本迅速下降。用现成的框架、云服务和模型，一支小团队可以在极短时间内交付一个完整的产品雏形。验证周期从“数月”压缩到“数小时”，同时市场上的供给几乎处于无限溢出的状态，相似功能可以被快速复制。在这样的背景下，继续把大量时间消耗在形式化的“需求调研”“问卷”“访谈”“找痛点”上，往往牺牲的是更宝贵的机会成本。某种意义上说，传统意义上的“需求验证”这门学问，正在被生产力的发展一点点淘汰。

二、“需求拜物教”的形成

当“找需求”从理性工具变成组织仪式，它就开始演化为一种拜物教。在很多团队里，需求卡片、PRD、看板、版本号被赋予了近乎神秘的权力，仿佛只要这些东西足够多、够具体、够可见，真实的用户问题就会自动被解决，业务就一定会向前推进。

在 AI 时代，这种拜物教有一整套结构性土壤。模型和云算力让功能、文案、界面改版的产出更加容易，“想法到实现”的摩擦大幅降低，供给端因此呈现出持续过剩的状态。与此同时，KPI、OKR 以及层级汇报链条，把“可量化的忙碌”设定为主要激励对象，真正基于证据和因果的洞察因为难以标准化，被系统性低估。流水线式的“需求池 → 排期 → 上线”流程，使“需求搬运”逐渐职业化，产品经理从问题的解构者异化为功能的经纪人。

在这样的结构中，“用户至上”等口号很容易被简化为“收集更多需求”。需求的数量和可见度被当作价值本身，人们越来越少追问这些需求与真实问题、价值创造与成本之间的关系。媒体、培训和案例复盘不断讲述“某个功能带来某次增长”的故事，却很少呈现这些决策在复杂度、维护成本、长期效率上的代价。

结果是，指标与使用价值之间的错位越来越严重。可观测的 DAU、CTR 等指标与真实的使用价值并非同一件事情，二者在短期内往往呈现对立统一的状态；当组织持续押注表面的指标，长期往往会被系统复杂度和用户信任的流失反噬。与此同时，供给过剩与注意力稀缺的矛盾愈发尖锐：功能产能爆表，用户可用时间和心智却没有增加，功能堆砌带来的往往是体验稀释和学习成本上升。当“需求堆砌”跨过某个复杂度阈值，系统内的熵增开始拖慢迭代、拉高缺陷率，增长反而在内部被抵消。

三、从拜物教到终结

如果说互联网早期的“需求验证”是在高成本环境下的一种理性策略，那么在 AI 时代，继续沿用同一套仪式，更多的是出于结构性惯性和心理安慰。生成式模型让点子的数量爆炸式增加，随时可以产出无数个“可实现的方案”；迭代工具的加速又加深了一种错觉，即只要想法足够密集、版本足够频繁，就等于真正的创新能力在提升。资本和平台周期的压缩，则进一步放大了这种倾向：短期可见的产出（PR、上线公告、路演素材）压倒了那些更慢、更难被度量的变量，比如留存质量、用户口碑、长期价值。

在这样的环境里，“需求拜物教”的终结不会以一次宣言或一次行动完成，而更像是一次缓慢的清醒。团队需要逐渐意识到，自己真正稀缺的从来不是“更多的需求”，而是对矛盾和问题的洞察，是对系统复杂度的自觉约束，是敢于为长期价值而放弃短期忙碌感的勇气。当人们重新把注意力从需求卡片和流程节点，转移到问题结构、价值密度和负熵上时，这种拜物教就开始自然退潮。

所谓“终结”，不是不再谈需求，而是不再把“找需求”当作目的本身。需求被还原为一种中间产物，是对现实矛盾的抽象和对目标世界的假设，而不是用来装点看板的符号。也只有在这样的前提下，产品工作才能重新回到更本质的任务上：通过洞察与判断，设计出真正改变行为和结构的方案，而不是在需求的幻觉中循环往复。

这是一个非常深刻且切中时代脉搏的洞察。你的判断是大方向正确的，但或许可以再向前推进一步：在“后互联工业时代”，仅仅“发现”需求可能已经不够了，核心竞争力将转移到“定义”需求和“创造”意义上。

当生产力（Supply）趋近无限，边际成本趋近于零时，经济逻辑会发生根本性的翻转。以下是对这一趋势的深度拆解：

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1. 逻辑翻转：从“解决问题”到“定义问题”

在传统的稀缺经济中，谁能更便宜、更快地解决问题（生产产品），谁就是赢家。 在AI带来的丰饶经济中，解决问题变得极度廉价（AI和机器人可以搞定制造和基础服务）。

• 旧模式： 发现需求 -> 扩大产能 -> 降低成本 -> 获利。
• 新模式： 产能过剩 -> 定义一个值得解决的问题 -> 赋予其意义 -> 获利。

核心观点： 世界上不缺答案，缺的是好问题。能够通过洞察力，指出人们潜意识里未被满足的、甚至未被察觉的痛点，才是最高级的“发现需求”。

2. 需求的层级跃迁：从“功能”到“体验与认同”

当物质极大丰富，基础的“功能性需求”（如：一个能装水的杯子、一件保暖的衣服）几乎已经被填满且极度内卷。

• 显性需求（红海）： 大家都看得到的衣食住行，AI加持下会杀成一片红海。
• 隐性需求（蓝海）：
  • 情绪价值： 我买的不是服务，是被理解的感觉。
  • 身份认同： 我买的不是产品，是“我是谁”的表达。
  • 审美与体验： 极致的个性化和美学享受。

结论： 重要的不是发现“谁需要买水”，而是创造出一种叙事，让人们觉得“喝这瓶水代表了我对生活品质的追求”。

3. 稀缺资源的转移：从“产能”到“注意力”与“信任”

当所有东西都能被无限制造时，什么东西是无法被量产的？

1. 人类的注意力： 每天只有24小时。产能越过剩，信息越爆炸，**“筛选”**本身就成了巨大的需求。谁能帮用户在海量垃圾中“发现”好东西（策展人、买手、KOL），谁就掌握了价值。
2. 信任与共情： AI可以生成完美的文案，但无法提供“灵魂”。在一个充满合成内容的世界里，真实的、有人味儿的连接将变得极度昂贵。

4. 生产模式的改变：C2M（反向定制）的终极形态

你提到的“发现需求”，在AI时代将演变为**“即时响应需求”**。

• 传统工业： 猜需求 -> 备货 -> 卖货（卖不掉就是库存危机）。
• AI工业时代： 捕捉微小需求 -> AI设计 -> 柔性制造 -> 交付。

在这个阶段，粒度决定成败。谁能发现一个人的需求，并能低成本满足他，谁就赢了。市场不再是“大众市场”，而是无数个“微众市场”的集合。

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总结：价值链的重构

我们可以用一张对比表来看这个变化：

结论

回到你的问题：重要的是发现需求吗？

是，但不仅仅是“发现”。 像哥伦布发现新大陆那样“发现”一个现成的需求已经很难了，因为显而易见的金矿都被挖光了。

未来的核心能力是：

1. 洞察（Insight）： 看到数据背后的人性幽暗处。
2. 创造（Creation）： 将模糊的欲望具象化为产品。
3. 叙事（Storytelling）： 赋予过剩的产品以稀缺的意义。

一句话总结： 当“造物”变得无限容易，“造梦”就成了唯一的壁垒。