近年来，人工智能（AI）的快速发展将算力和硬件推到了技术革新的前沿。AI模型的训练和推理高度依赖强大的计算能力，而硬件正是实现这种算力的物理基础。无论是GPU、TPU等专用处理器，还是分布式计算集群，硬件性能直接决定了AI应用的效率与规模。在这个背景下，AI硬件产品经理的角色日益重要，但他们是否需要深入理解技术呢？
我们必须明确算力与硬件的关系。算力是衡量计算系统处理数据能力的指标，而硬件是算力的载体。AI任务，尤其是深度学习，需要处理海量数据和复杂计算，这推动了对高性能硬件的需求。例如，GPU因其并行计算能力成为训练神经网络的首选；而专用AI芯片（如TPU）则通过优化架构进一步提升了能效。硬件不仅包括处理器，还涉及内存、存储和网络设备，这些组件的协同工作决定了整体算力的上限。因此，硬件设计直接影响AI系统的性能、成本和可扩展性。
AI硬件产品经理是否需要懂技术？我的答案是：绝对需要。作为连接技术与市场的桥梁，产品经理负责定义硬件产品的规格、功能和市场定位。如果缺乏技术知识，他们可能无法准确评估硬件设计的可行性、与软件的兼容性，以及未来技术的发展趋势。例如，一款AI芯片的产品经理需要了解其架构如何影响模型训练速度，才能与工程师有效沟通，优化产品。同时，技术理解有助于识别潜在风险，如散热问题或供应链限制，从而制定更可靠的产品策略。
这不意味产品经理必须是硬件工程师。核心在于掌握关键概念，如算力需求、功耗、延迟和可扩展性，并能将这些技术要素转化为商业价值。在计算机软硬件的生态中，硬件产品经理还需关注软件栈的支持，因为AI硬件往往需要配套的驱动程序和工具链。缺乏技术背景可能导致产品与市场需求脱节，甚至引发项目失败。
算力与硬件的紧密关系凸显了技术在AI时代的重要性。对于AI硬件产品经理而言，懂技术不是可有可无的选项，而是必备能力。它不仅提升决策质量，还促进团队协作，推动产品创新。作为一名从业者，我坚信，在软硬件融合的浪潮中，技术与商业的结合将塑造更智能的未来。
