她在谷歌秘密研发2年半，打造出病毒级AI爆品，这是她的4步心法

那是2022年，ChatGPT还没诞生。在谷歌内部，这家发明了AI革命核心技术的公司，当时却感觉自己慢了一拍。一个小型团队，就在这种背景下，开始了一个项目。他们在黑暗中默默研发了两年半，然后，产品引爆了整个科技圈。

这个项目就是NotebookLM。它几乎凭一己之力，扭转了外界关于“谷歌在AI产品上已被超越”的舆论。

最令人震惊的是什么？领导这个项目的PM叫Raiza Martin，她没有大学文凭，在谷歌的第一年，甚至只是模仿别人说话来让自己显得合群。她成功的秘诀，就是打破所有规则：彻底无视绩效考核，并像盾牌一样保护她的团队不受公司内部“狂热”的干扰。这不仅是一个关于酷炫AI工具的故事，更是一本教你如何在已经忘了如何创新的巨头内部，真正从0做出点东西的实战手册。

她叫Raiza Martin，一位移民到美国的女性。她没有上过大学，刚进入谷歌时，感觉自己像个闯入者，格格不入。尽管她在创业公司里几乎做过所有岗位，但在谷歌，周围全是博士，她觉得自己必须隐藏起来。第一年，她只是模仿同事说话的方式，句子里夹杂着“正交性 (orthogonal)”、“非零 (non-zero)”这类黑话，只为融入环境。她害怕被别人发现自己“不够格”。

但突然有一天，她醒悟了。“我来这里不是为了成为别人，”她意识到。于是她决定做回自己——那个直率、坦诚、只关心用户的自己。她开始在会议上说：“恕我直言，这是个很蠢的主意。” 在谷歌这种出了名“讲体面”的文化里，这种做法极具争议，但效率却更高，总能拿到结果。这种独特的个人风格，吸引了她前老板Josh Woodward（现Gemini负责人）的注意。2022年，Josh正在组建一个全新的神秘部门：谷歌实验室（Google Labs），他邀请Raiza成为这个部门的第一位产品经理，任务只有一个：搞清楚AI到底能用来做什么。

核心的冲突，不仅仅是开发一款产品，而是在那样的环境中生存下来。当ChatGPT发布后，一场“狂热”席卷了整个谷歌。所有人都陷入了疯狂，上千个项目一夜之间冒出来，随之而来的是层层叠叠的办公室政治。那种“我们必须赢”的能量是巨大的，但却毫无方向，一片混乱。像Raiza负责的这种小型实验项目，随时可能被扼杀、被吞并，或者被直接砍掉资源。

更糟糕的是，他们的想法在当时看来毫不起眼。当全世界都在为那种能聊任何话题的通用聊天机器人感到兴奋时，Raiza的团队却押注在一个更安静、更个人化的概念上：一个只能跟你聊你自己的文档的AI。这个想法，源于Raiza自己的痛点。作为一个手头有了“谷歌薪水”的新贵，她决定去弥补人生的遗憾——回去读大学。她瞬间被淹没在海量的教科书、PPT和课堂笔记里。“我当时最想要的，”她回忆道，“就是把所有这些资料都扔进一个容器里，然后直接跟它对话。” 在2022年，实现这个想法的技术“极其脆弱和困难”。因此，在长达两年半的时间里，这个项目几乎无人知晓，一直在黑暗中默默打磨。

转折点并非某个“灵光一现”的时刻，而是一个坚定的决策：忽略所有外界的喧嚣，只专注于那一个极其个人化的痛点。当其他团队都在追逐通用人工智能这个宏大又性感的目标时，Raiza的团队却在痴迷于解决一个学生如何高效学习的问题。这是一个反主流的赌注。他们不是在为全世界开发，而是在为学生Raiza开发。

那个关键决策是，拥抱一场“持久战”。Raiza的核心信念，也成了她的核心策略：“只要你坚持做一件事足够久，一些有趣的事情就一定会发生。” 她认为，自己的首要职责不是写文档、向上管理，而是成为一面“盾牌”。她必须将自己的小团队和公司内部的混乱隔离开，保护他们的专注力，给他们足够的时间和空间去持续构建。他们在赌AI领域的摩尔定律是真的——只要他们把产品的框架搭好，模型的能力终将进化到能让它变得神奇的那一天。事实证明，他们赌对了。随着模型越来越强，产品体验也越来越好。就像她开玩笑说的，她的学习成绩也越来越高了。

暗中构建的4步心法

这段旅程，揭示了一套可复制、但非传统的实战心法。

第一步：找到一个“秘密”痛点，而不是一个热门趋势

• 具体行动: 不要从市场分析开始，从一个你个人无法忍受的、未被解决的烦恼开始。Raiza不是想打造“下一代AI研究工具”，她只是想通过自己的考试。她想上传课程资料，然后向这些资料提问。这个极其具体甚至有点自私的用例，成了产品的锚点。
• AI应用: 技术概念上，这叫“基于私有知识库的检索增强生成（RAG）”。他们打造的不是一个无所不知的AI，而是一个只懂你教给它知识的专家AI。这极大地减少了“AI幻觉”，并显著提升了在学习、分析报告等特定任务上的实用性。
• 数据结果: 这个专注的策略，让项目在没有成为主流爆款的压力下，安然存活了两年半。当他们最终加入AI语音摘要等功能时，产品的核心已经打磨得非常坚固，最终创造出了一种“魔法般”的体验并迅速走红。
• 背后逻辑: 最大的机会，往往隐藏在被大公司忽略的细分问题里。通过解决你自己的问题，你常常也在为上百万个有同样问题但没说出来的人提供解决方案。

第二步：为你的团队打造一面“人体盾牌”

• 具体行动: Raiza将自己的首要角色定义为“缓冲垫”。用她的话说：“我当时唯一要想的，就是如何将这个核心团队隔绝起来，让他们保持专注。” 她主动避开了关于项目命名、组织架构的争论，保护团队不受公司内部的“狂热”和“层层政治”的侵扰。
• AI应用: 这是一个“人”的策略，而非技术策略。但在AI这个技术格局瞬息万变的领域，专注力是最宝贵的资源。一个需要不断响应外部新闻和内部变动的团队，不可能做出深刻、有意义的工作。
• 数据结果: 整个团队在超过两年的时间里，都完整且积极地朝着同一个愿景努力——这在大型科技公司的实验性项目中，几乎是天方W谭。这种连续性，是打造一款有深度产品的关键。
• 背后逻辑: 在大公司里，创新成功的关键，有时不在于你的想法有多好，而在于你能在多长时间内保护这个想法不被公司的“免疫系统”杀死。作为领导者，你的工作就是吸收掉所有混乱，让你的团队不必分心。

第三步：押注技术曲线，而不是当前的技术水平

• 具体行动: 他们在底层AI技术几乎还不可用时，就开始构建NotebookLM了。“当时技术非常脆弱，开发极其困难，”Raiza承认。他们不是在为2022年的模型开发产品，而是在为他们预见到将在2024年出现的模型设计产品。
• AI应用: 这意味着他们的产品架构需要与具体模型解耦，UI/UX设计也必须能充分利用未来更大的上下文窗口、更低的延迟和更强的推理能力。他们相当于在发动机还在发明时，就开始造车身了。
• 数据结果: 随着谷歌基础模型的快速迭代，NotebookLM的性能“免费”得到了提升。当它最终面向公众发布时，技术已经追上了产品的愿景，让用户感觉它就像横空出世一样，体验完整且惊艳。
• 背后逻辑: 不要被今天的技术局限所束缚。在AI这样的指数级增长领域，你必须为18-24个月后的技术水平去设计产品。如果你只为今天而设计，那你发布之时，就已经过时了。

第四步：彻底无视“绩效考核游戏”

• 具体行动: Raiza做了一个极其激进的决定：她完全停止了写自己的绩效评估报告。“我真的不喜欢做这件事，我只想做我喜欢的事，”她说。有一个评估周期，她的经理实在等得不耐烦，只好帮她写了报告。Raiza把省下来的精力，全部投入到了产品本身。
• AI应用: 这无关AI技术，但关乎创造AI的文化。通过为“用户价值”而不是“内部指标”进行优化，你才能做出用户真正想要的东西，而不是那些只在晋升PPT里看起来很美的东西。
• 数据结果: 当其他人在润色自己的绩效文档时，她的团队交付了两款重要产品：AI Test Kitchen和后来的病毒级爆品NotebookLM。
• 背后逻辑: 大公司里奖励员工的体系（绩效考核、刷存在感的项目）常常与真正创新所需要的行为（承担风险、长期主义、接受失败）相悖。有时候，你必须主动选择退出这场游戏，才能真正赢得胜利。

这整个过程让我想起了克莱顿·克里斯坦森在《创新者的窘境》中提出的理论。当全世界都认为AI的主战场是巨头之间的搜索大战时，Raiza的团队却在执行一次经典的“新市场颠覆”。他们为一项没有好的解决方案的任务——“如何理解消化自己的一大堆数字文档”——创造了一款产品。它不是为了打败搜索，而是为了开创一个全新的品类。在AI时代，当所有人都追逐更大、更强的通用模型时，NotebookLM证明了，真正的机会或许在于打造那些小而美的、能将一件事做到极致的工具。

当然，这套心法并非万无一失。它需要公司内部存在一个像“实验室”这样有耐心资本的部门，以及一个像Raiza的老板那样愿意保护非传统团队的领导。在大多数企业环境里，一个“默默无闻”了两年半的项目早就被砍掉了。这个策略是一场高风险、高回报的赌博，赌的是团队的远见和毅力，任何一个环节缺失都可能导致失败。它最适合特种部队式的“臭鼬工厂”项目，而不是那些负责公司核心产品迭代的团队。

但它的启示是强大的。在这个被AI的喧嚣和企业的浮躁所定义的时代，最有效的策略，或许正是最安静的那一个。找到一个真实存在的人类问题，保护一个精悍的小团队，然后坚持下去。正如Raiza Martin所证明的：只要你在黑暗中构建得足够久，你，或许就将成为那个创造光的人。