解读

面试官想考察三件事：

1. 对“持久”二字的定义——能否穿越技术周期、政策周期、资本周期；
2. 对国内AI落地真实约束条件的体感——数据合规、算力管制、人才流动、算法开源；
3. 作为AI产品经理，能否把技术要素转译为商业竞争要素，并给出可落地的资源配置优先级。
   因此，回答不能停留在技术优劣对比，而要呈现“政策-商业-技术”三维视角，并给出可验证的闭环逻辑。

知识点

1. 数据：

   • 合规持久性：2021-2024年《个人信息保护法》《数据出境安全评估办法》持续收紧，高价值数据获取成本指数级上升；
   • 稀缺维度：行业纵深数据（医疗影像、金融交易、工业传感器）具有“时间+场景”双轴沉淀效应，后入者无法靠烧钱短期补齐；
   • 网络效应：用户行为反馈回模型，模型再提升用户体验，形成“数据-体验”双轮飞轮，边际成本递减。

2. 算法：

   • 开源半衰期：国内大厂基模型（通义、盘古、文心）已开源7B-13B量级，SOTA差距从季度压缩到月度；
   • 专利护城河：算法专利在国内维权周期长、赔偿低，且容易通过“模型蒸馏+结构微调”绕开；
   • 人才流动性：顶级算法研究员平均18个月跳槽一次，Know-how随人扩散，壁垒持续稀释。

3. 算力：

   • 政策红线：2023年10月后，A100/H100高端GPU进口需许可证，国内云厂商优先保障政府与国企配额；
   • 资本弹性：算力可随融资窗口快速采购，但受政策配额约束，无法线性扩张；
   • 成本刚性：大模型训练成本每18个月翻10倍，边际推理成本随用户规模线性上升，不可沉淀为企业资产。

4. 人才：

   • 供给稀缺：既懂行业Know-how又能把算法指标转译成用户价值的AI产品经理，国内真实存量不足五千人；
   • 组织匹配：人才价值高度依赖“数据+场景+算力”配套，单点流动无法带走全套系统；
   • 复利载体：人才在组织内持续沉淀“数据解读框架+场景迭代方法论”，形成跨周期记忆，不受硬件折旧与开源冲击。

答案

“最持久的竞争壁垒是稀缺场景下的合规数据，但数据壁垒要真正成立，必须靠‘AI产品经理’这一复合型人才把数据转译为可持续的用户价值闭环。”
分三层论证：

1. 政策维度：国内对高价值数据“先合规、后交易”已成定局，谁先拿到脱敏授权谁就拥有排他期，政策窗口关闭后不可复制；
2. 商业维度：AI产品最终比拼的是“单位数据带来的用户留存提升率”，只有AI产品经理能把原始数据指标（如AUC提升1%）转译成用户可感知的体验差（如理赔审核时间从2天缩短到2小时），从而把数据优势变成付费意愿；
3. 技术维度：算法与算力都可外购或替代，但场景数据一旦与用户飞轮绑定，后入者即使花十倍资金也无法逆向还原用户行为时序，因而壁垒最持久。

结论：数据是核心壁垒，但离开既懂合规又懂场景落地的AI产品经理，数据只是沉默成本；反之，人才若无稀缺数据，也无法凭空创造壁垒。二者是“锁与钥匙”关系，而数据是那把锁。

拓展思考

1. 落地验证：面试时可反问面试官“贵司核心数据资产是否已完成数据资产入表？若未入表，产品经理如何评估数据边际成本？”体现对财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的敏感度。
2. 风险对冲：提出“数据壁垒+人才壁垒”双保险策略——在数据合规授权书中设置“产品经理驻场”条款，确保关键人才与数据使用权绑定，防止人才流失导致壁垒空心化。
3. 迭代指标：建议把“单位合规数据带来的边际LTV提升”设为AI产品经理的核心OKR，而非单纯追求模型指标，既满足财务审计，也符合资本市场对AI商业化的评估逻辑。