阿里内部全面禁用Claude的通知正式生效，全员切换至自研的通义千问。表面看这是一场战略切割，但从产品视角来看，这或许是千问迎来质变的最好契机。今天我们就来聊聊，为什么"吃自己的狗粮"才是做产品的终极方法论。
一、热点背后：阿里”断舍离”的产品逻辑就在今天，阿里7月3日下发的内部通知正式生效：全面禁用Anthropic旗下所有产品——包括Claude全系列模型和Claude Code，办公网络、设备、API调用全部拦截，统一替换为自研的Qoder（原通义灵码）和通义千问企业版。
讽刺的是，就在今年年初，阿里还在鼓励员工使用Claude、GPT，甚至提供大额报销额度。从”花钱买外部工具”到”强制切换自家产品”，这个180度的大转弯，外界更多解读为数据合规、地缘博弈和供应链安全。
但如果我们换一个视角——从产品经理的角度来看，这其实是通义千问（Qwen）最好的进步契机。
为什么？因为这触及了做产品最核心、也最容易被忽视的一条铁律：Dogfooding（吃自己的狗粮）。
硅谷有句名言：”If you don’t eat your own dog food, you shouldn’t expect anyone else to.”（如果你自己都不吃自己的狗粮，就别指望别人会吃。）
一个产品，只有自己公司的人也成为了成功的用户，才有可能真正把产品打磨好。否则，永远只会停留在理论上，或者为了打榜去专门优化某些参数，而实际体验毫无提升。
二、没有”内部成功用户”，产品永远停留在榜单上大模型行业有一个怪圈：跑分没输过，体验没赢过。
很多团队做AI产品，优化方向完全被Benchmark（基准测试）牵着鼻子走。MMLU提高了2个点，GSM8K又刷了个新高，发个战报，行业震动，然后呢？用户用了一周后默默卸载，转投竞品。
问题出在哪？出在“反馈回路”断裂了。
做产品最怕的不是技术不行，而是不知道用户到底哪里不爽。当你把产品推给外部用户时，你得到的反馈往往是滞后的、模糊的、碎片化的：”不好用”、”感觉不太对”、”没有XXX好用”。你很难定位到具体是哪个环节、哪个交互、哪段逻辑出了问题。
但如果你的产品是公司几万人每天都在用的”吃饭家伙”，情况就完全不同了：
反馈是即时的：同事在工位上就会直接骂”这玩意儿又卡了”、”这个功能简直是反人类”；反馈是具体的：工程师会精确地告诉你”在XX场景下，XX参数的输出有问题”；反馈是持续的：不是一次性的用户调研，而是每天8小时工作时间内的高频使用。这就是“内部成功用户”的威力——它能帮你建立一个高密度、高质量、零延迟的产品反馈闭环。
三、那些惊艳市场的产品，都是内部”用”出来的纵观科技史，几乎所有真正伟大的产品，都遵循着同一个路径：内部孵化 → 深度使用 → 反复打磨 → 外部商业化。我们来看几个典型案例。
1. DeepSeek：最苛刻的内部用户，最明确的优化方向DeepSeek为什么能在一众大模型中杀出重围，甚至让硅谷感到紧张？
很多人归结于其技术架构的创新（MoE、MLA等），但更关键的一点是：DeepSeek背后是幻方量化，一家管理着数百亿资金的顶级量化私募。
幻方内部几千名高智商的量化研究员、工程师，每天都在深度使用DeepSeek进行投研分析、代码编写、策略回测。这些人是全世界最苛刻的用户——因为模型的一个小误差，可能直接导致数百万的交易损失。
公司内部的人都在用，好坏全清楚，优化的方向极其明确。不需要去猜用户想要什么，不需要去看榜单刷分，内部的真实业务场景就是最严苛的试金石。这就是DeepSeek能在”实际体验”上弯道超车的底层原因。
2. 腾讯TAPD与WorkBuddy：内部打磨多年，外部降维打击腾讯是做”内部工具外部化”的高手。
最经典的案例是TAPD（腾讯敏捷产品研发平台）。这个工具从2006年起就在腾讯内部使用，支撑了QQ、微信、王者荣耀等上万款产品的研发协作。在内部服务了整整12年，经历了腾讯内部几万名产品经理和研发人员的”毒打”和反复提需求后，TAPD于2017年正式对外开放。
结果呢？开放仅一年，就服务了超过120万用户、20多万个项目，迅速成为国内研发管理领域的标杆产品。12年的内部打磨，让它一出场就是完全体。
最近的现象级产品腾讯WorkBuddy也是如此。这款AI桌面智能体工作台，最早就是开发出来给内部员工使用的。腾讯内部大量的运营、产品、分析师每天都在用它处理文档、分析数据、生成报告。在内部不断打磨的过程中，团队发现体验确实好，而且外部职场人也有强烈的共性需求，于是顺势作为一个产品向外面推出，迅速引爆了市场。
汤道生曾说，WorkBuddy目前还在投入期，没有设商业化目标。这恰恰是“Dogfooding”模式的底气——先把内部用得爽，商业化是水到渠成的事。
3. Google Gemini与理想汽车：全员即用户，创始人即产品经理
Google Gemini的成功同样离不开内部的深度使用。谷歌在全球拥有超过18万名员工，从工程师到销售，从研究员到行政，Gemini被嵌入到了Google Workspace、搜索引擎、广告投放等几乎所有内部工作流中。这种全员级别的深度使用，为Gemini提供了海量的真实场景反馈，推动其快速迭代。
而在硬件领域，理想汽车是另一个绝佳案例。李想本人就是一个超级汽车发烧友，他不仅是CEO，更是自家产品的”首席体验官”。从座椅的硬度到车机系统的交互逻辑，从HUD的显示角度到后排空间的毫米级调整，李想都以一个”苛刻用户”的身份亲自把关。创始人自己就是最成功的用户，这是理想汽车能在细节体验上碾压竞品的核心密码。
四、阿里全员切换千问：为什么这是千问质变的开始？回到阿里。
过去，阿里内部对AI工具的态度是”实用主义”——哪个好用就用哪个，公司甚至给员工报销Claude和GPT的费用。这导致了一个尴尬的局面：阿里自己研发的千问，最了解它的反而不是阿里自己的员工。
工程师用Claude写代码，运营用GPT写文案，产品经理用外部工具做竞品分析……千问在内部缺乏足够深度的真实使用场景，反馈回路自然也就断了。
而阿里的“全面禁用Claude、切换千问”，本质上是强行打通了这条反馈回路。
想象一下接下来会发生什么：
阿里数万名工程师被迫用Qoder和千问写代码，他们会立刻发现：”这里的代码补全不够智能”、”那个上下文理解有问题”、”这个Agent的工作流设计不合理”……这些反馈会直接、迅速地传导给千问团队。阿里的运营、产品、市场人员用千问写方案、做分析，他们会发现：”长文本处理有丢失”、”某些行业的理解不够深”、”输出格式不够灵活”……当内部几万人每天都在”挑刺”的时候，千问的迭代速度和方向感将发生质的飞跃。这不是理论推演，这是已经被DeepSeek、TAPD、WorkBuddy反复验证过的产品进化路径。
短期的阵痛是必然的——习惯了Claude丝滑体验的员工一定会抱怨、会不适应。但正是这些抱怨，才是千问最宝贵的”产品需求文档”。
五、给产品经理的3条启示从阿里切换千问、DeepSeek突围、腾讯内部工具外部化的故事中，我们能提炼出哪些可落地的产品方法论？
启示一：做产品，先做自己的”第一用户”
不要停留在想象中去设计产品。在写PRD之前，先问自己：“如果我是这个产品的重度用户，我最在意什么？最不能忍受什么？”
如果条件允许，一定要让自己的团队成为产品的第一批用户。不是象征性地”体验一下”，而是真正地把日常工作流迁移上去，在真实的业务压力下感受产品的每一个细节。
启示二：建立”高密度反馈闭环”，而非”低频用户调研”
传统的用户调研（问卷、访谈、焦点小组）是低频的、有损的。用户说的和做的往往不一致，他们描述的问题和真实痛点之间隔着巨大的鸿沟。
Dogfooding的本质，是用“行为数据”替代“言语反馈”。你的同事在使用产品时的每一次皱眉、每一次放弃、每一次绕道而行，都是最真实的产品信号。建立内部反馈群、设置一键吐槽按钮、定期组织内部”吐槽大会”——让反馈的摩擦成本降到最低。
启示三：警惕”打榜思维”，回归”体验指标”
对于AI产品（乃至所有技术驱动型产品），Benchmark只是入场券，不是护城河。
真正决定产品生死的，是那些无法被量化的体验细节：响应速度是否流畅？错误恢复是否优雅？异常场景是否被妥善处理？新手引导是否足够直觉？
这些细节，只有在你自己成为深度用户后，才能感知到。正如张小龙所说：”产品经理要让自己变成‘小白’，用‘小白’的视角去审视产品。“而Dogfooding，就是让你在最熟悉产品的同时，依然保持”小白”的痛感。
结语阿里全面禁用Claude、切换千问，短期来看是一次被动的战略调整，但长期来看，这可能是千问从”能用”走向”好用”、从”追赶者”变成”引领者”的关键转折点。
做产品没有捷径。你愿意在自己身上“动刀子”，产品才能在市场上“砍出路”。
正如那些伟大的产品所证明的：自己都不爱用的产品，用户凭什么爱你？
与所有产品人共勉。
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