Compute Allocator
What it is
Compute Allocator 是 AI 时代产品经理的新角色定位。当 Agent 运行时间从几分钟变成几小时，产品经理的核心职责从"写 PRD 等工程师实现"转向"决定哪些任务值得投入算力预算"。
Clara Vo（Anthropic）提出："当你说 Claude 可以跑八个小时，真正的意思是 Claude 可以花掉大概五百美元。"产品经理需要成为算力投资的决策者。
Why it matters
AI 工具按 input（token）定价，但商业价值取决于 outcome（用户付费、业务增长）。Compute Allocator 是连接 input 成本和 outcome 价值的桥梁：
- 没有算力预算意识的团队会产生大量低价值 AI 产出
- 计划、PRD、spec 仍然是算力投资的决策依据
- 角色从"协调者"转向"投资者"——决定把有限的算力花在哪里
Key points
- 算力即预算：Agent 运行 8 小时 ≈ 500 美元，需要 ROI 思维
- 计划文档的新价值：PRD 和 spec 不再是"给工程师的指令"，而是"算力投资的决策依据"
- 验证先于执行：Compute Allocator 需要判断"这件事值得让 Agent 跑 8 小时吗"
- 与 PM 传统角色的关系：不是取代 PM，而是 PM 职责的上移——从"定义功能"到"定义值得投入算力的问题"
Evidence across sources
| Source | Key Claim | Relevance |
|---|---|---|
| AI Agent 时代的工作、算力与组织 | Clara Vo: "产品经理的新角色是算力分配者" | 原始定义来源 |
| AI Agent 时代的工作、算力与组织 | HTML 作为 Agent 计划文档的新媒介，降低算力浪费 | 算力分配的具体工作流 |
Open questions
- Compute Allocator 的决策框架是什么？如何量化"值得 500 美元算力"的标准？
- 这个角色需要技术背景吗？还是判断力比技术能力更重要？
- 当算力成本每年下降 90%，Compute Allocator 的角色会消失还是进化？
Prompts for witness
- 你最近一次让 Agent 跑超过 1 小时的任务是什么？它创造了多少价值？值得吗？
- 如果你有一个月 1000 美元的 Agent 算力预算，你会怎么分配？
- 在你的工作中，哪些任务"值得让 Agent 花 8 小时"，哪些不值得？