在人工智能浪潮席卷全球的背景下，硬件產(chǎn)品經(jīng)理作為連接技術(shù)與市場的橋梁，其角色愈發(fā)重要。許多人爭論硬件產(chǎn)品經(jīng)理是否需要懂技術(shù)，作為一名關注計算機系統(tǒng)服務的從業(yè)者，我認為答案是肯定的。

理解技術(shù)有助于產(chǎn)品經(jīng)理準確識別用戶需求。AI硬件產(chǎn)品，如智能芯片、邊緣計算設備等，往往涉及復雜的計算機系統(tǒng)架構(gòu)。如果產(chǎn)品經(jīng)理對操作系統(tǒng)、處理器架構(gòu)、網(wǎng)絡通信等基礎知識一竅不通，很難與工程師有效溝通，更無法將用戶場景轉(zhuǎn)化為可行的技術(shù)方案。例如，在設計一款面向數(shù)據(jù)中心的AI加速卡時，產(chǎn)品經(jīng)理需要了解PCIe帶寬、內(nèi)存層次結(jié)構(gòu)等概念，否則可能提出不切實際的功能需求。

技術(shù)知識能提升決策效率。硬件開發(fā)周期長、成本高，一旦方向錯誤，損失巨大。懂技術(shù)的產(chǎn)品經(jīng)理能評估技術(shù)可行性，避免團隊陷入“空中樓閣”式的開發(fā)。以分布式AI訓練系統(tǒng)為例，產(chǎn)品經(jīng)理若熟悉網(wǎng)絡延遲、同步協(xié)議等技術(shù)細節(jié)，就能更合理地規(guī)劃產(chǎn)品迭代路徑，減少資源浪費。

“懂技術(shù)”并非要求產(chǎn)品經(jīng)理成為編程專家或硬件工程師。關鍵在于掌握技術(shù)原理和系統(tǒng)思維，能夠理解技術(shù)邊界、評估風險，并在跨部門協(xié)作中扮演“翻譯官”角色。例如，在計算機系統(tǒng)服務中，產(chǎn)品經(jīng)理需清楚云計算、容器化、負載均衡等概念，以便與開發(fā)、運維團隊協(xié)同設計高可用的AI硬件解決方案。

同時，技術(shù)素養(yǎng)也有助于產(chǎn)品經(jīng)理把握行業(yè)趨勢。AI硬件領域技術(shù)迭代迅猛，從GPU到TPU，從邊緣計算到量子計算，只有持續(xù)學習技術(shù)動態(tài)，才能預見市場變化，引領產(chǎn)品創(chuàng)新。

技術(shù)能力需與商業(yè)洞察、用戶體驗設計等技能相結(jié)合。優(yōu)秀的產(chǎn)品經(jīng)理應平衡技術(shù)深度與廣度，既避免“技術(shù)盲”，也不淪為“技術(shù)控”，而是以用戶價值為核心，驅(qū)動產(chǎn)品成功。

在AI硬件領域，懂技術(shù)不是可選項，而是必備素養(yǎng)。它賦能產(chǎn)品經(jīng)理更精準地定義產(chǎn)品、更高效地推進項目，最終在激烈的市場競爭中占據(jù)先機。對于有志于此的同行，我建議多涉獵計算機系統(tǒng)知識，參與技術(shù)討論，讓“技術(shù)思維”成為你的核心競爭力。