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你的 AI 产品上有两个正在走动的时钟，且它们并不同步。模型厂商的更新节奏大约是季度性的——2026 年 2 月发布 Claude Opus 4.6，3 月发布 GPT-5.4，4 月发布 Claude Opus 4.7，一周后发布 GPT-5.5。而你的产品路线图在 1 月份就已经确定，直到 7 月才会再次评估。在这期间，你花了 8 个工程周构建的功能可能变成了一个单行 API 参数，而团队中没有人有一套流程来察觉这一点。

这不是一个预测问题。这些发布早有预兆——任何阅读变更日志（changelog）的人都能预见到。这是一个规划产出物（planning-artifact）的问题。路线图是为那个底层平台十年才更新一次的世界而发明的。现在的平台每季度更新一次，而这种产出物却没有跟上。

演示总是成功的。这是 AI 产品开发中最昂贵的一句话。产品经理看到模型处理好了理想路径（happy path），工程师发布了该功能的直观版本，六周后，支持队列里塞满了指标未能预见的投诉。模型本身没有退化。提示词（prompt）也没有变糟。只是该功能的形态并非模型所擅长的，而团队在工作开始前没有办法指出这一点。

相当大一部分已发布的 AI 功能都是以这种方式失败的——不是因为模型不好，而是因为任务错了。产品需要的输出是确定性的，而引擎是随机性的。用户对长尾误差的容忍度是千分之一的错误率，而模型的失败分布比这更厚。单位经济效益（unit economics）要求的延迟预算只有你在可负担范围内模型所能提供的一半。评估质量所需的地面真值（ground truth）并不存在，也无法低成本创建。这些都不是模型问题。它们是任务形态（task-shape）问题，应该在写下第一条提示词之前就被筛选出来。