在 AI 时代构建产品：HeyGen 之道
How We Ride the Wave, Ship Fast, and Win in an Unstable World
我们如何冲浪、快速交付，并在不稳定的世界中获胜
冲浪模式
Design products that automatically improve as AI models advance
设计随 AI 模型进步自动改进的产品
2 个月周期
Align planning with AI model upgrade cycles
规划与 AI 模型升级周期对齐
原型优先
Build → Validate → Polish (not the reverse)
构建 → 验证 → 打磨（而非相反）
质量悖论
Moving fast enables better long-term quality through 5x learning
快速行动通过 5 倍学习实现更好的长期质量
引言
Our Mission: Make visual storytelling accessible to all. We focus on Communication Videos—business updates, tutorials, interviews, podcasts, explainers.
我们的使命：让视觉叙事人人可及。我们专注于沟通类视频——商业更新、教程、访谈、播客、解说视频。
HeyGen 清晰地定义了边界：专注于沟通类视频，而非电影级制作。这种战略聚焦避免了资源分散，是快速迭代的前提。
核心哲学
Move fast and be the absolute best. Ride the AI wave, embrace research uncertainty, bet six months ahead, and build flexible products that upgrade themselves as models improve.
快速行动，做到绝对最好。顺应 AI 浪潮，拥抱研究不确定性，提前六个月下注，构建随模型改进而自动升级的灵活产品。
关键洞察：传统软件基于稳定技术栈，但 AI 时代每 2-3 个月就有重大突破。HeyGen 的策略是'冲浪'而非'筑堤' - 设计能随 AI 进步自动改善的产品架构。
工作节奏
2-month roadmap planning (aligned with model upgrade cycles), 6-12 month strategic bets, bi-weekly commitment lists, daily shipping.
2 个月路线图规划（与模型升级周期同步），6-12 个月战略押注，每两周承诺清单，每天发布。
传统软件按季度或半年规划，HeyGen 缩短到 2 个月。这不是随意的选择，而是精确对齐 AI 模型的更新周期。这种节奏让他们能在竞争对手完成一次迭代时，完成 3 次学习循环。
速度至上
Ship in days, not weeks. When in doubt, ship an experiment. Moving slow is the only unforgivable sin. Speed isn't just execution—it's a mindset.
以天为单位发布，而非周。有疑问时，发布实验。行动缓慢是唯一不可饶恕的罪过。速度不仅是执行力，更是一种心态。
深刻之处：速度不是牺牲质量，而是学习速度。他们一个月发布 5 个实验 vs 竞争对手 1 个功能 = 5 倍学习速度。学习复利最终带来更好的产品质量。但注意边界：服务稳定性和用户体验质量绝不妥协。
团队结构
All teams: PM + Engineering + Design + Data Science. The 2-Person Rule: One PM/Designer + One Engineer builds prototypes. Prove it works, then polish.
所有团队：PM + 工程 + 设计 + 数据科学。2 人规则：一个 PM/设计师 + 一个工程师构建原型。先验证可行，再打磨。
颠覆传统：不是'PM 定义 → 设计师设计 → 工程师实现'的瀑布流程，而是 2 人小组快速构建原型验证。避免了过早投入设计资源在未经验证的概念上。设计师的价值在验证后的简化和体验统一。
核心 vs 增长团队
Core Product: Build foundational features, longer cycles, zero-bugs aspiration. Growth Teams: Experiment engine, maximize learning velocity, 20% input for 80% outcome.
核心产品：构建基础功能，较长周期，追求零 bug。增长团队：实验引擎，最大化学习速度，20% 投入获得 80% 产出。
清晰的团队定位差异：核心产品追求体验完整性和稳定性（像 Figma、Canva 那样少 bug），增长团队追求实验速度和学习效率。不同的游戏规则，不同的成功指标。
反模式
7 Deadly Sins: Perfect Architecture, Research Paralysis, Stable Foundation Fantasy, Consensus Trap, Quality Excuse, Big Bang Release, Sunk Cost Fallacy.
七宗罪：完美架构、研究瘫痪、稳定基础幻想、共识陷阱、质量借口、大爆炸发布、沉没成本谬误。
这些'反模式'在传统软件开发中往往被视为'最佳实践'。HeyGen 明确指出：在 AI 快速变化的环境下，这些做法会致命。特别是'完美架构' - 当你设计好架构时，底层 AI 能力已经变了。
为什么我们会赢
We ship 5x faster than competitors. Learning compounds into better products. Instability is our advantage. We focus on quality for users, speed for learning, innovation for differentiation.
我们的发布速度是竞争对手的 5 倍。学习复利带来更好的产品。不稳定性是我们的优势。我们专注于用户质量、学习速度、创新差异化。
核心竞争力的来源：不是技术壁垒（AI 能力大家都能用），而是学习速度。5 倍的实验速度 = 5 倍的学习机会 = 复利增长的产品洞察。这是指数级的优势，不是线性的。
✦ 范式转变：从"建在稳定基础上"到"冲浪不确定性" - AI 时代的根本性思维转变
✦ 速度复利：5 倍实验速度 = 5 倍学习机会 = 指数级产品洞察增长
✦ 质量新定义：不是"打磨再发布"，而是"快速迭代至最佳"
✦ 架构哲学：构建能随 AI 模型自动改进的产品，而非追求技术完美
✦ 团队协作：2 人原型组 + 验证后设计打磨，避免过早优化
这不仅是一套开发方法论，更是对 AI 时代产品开发本质的深刻理解：当技术基础每 2-3 个月剧变时， 唯一的竞争优势是学习速度和适应能力。传统的"最佳实践"在此环境下反而成为致命弱点。