吴恩达最新发声：引入AI后，不能100倍快、100倍多？那是你用错了

人工智能正在重塑创业格局，Vibe Coding和对强大模型的即时访问降低了构建的门槛。人人都能快速交付产品的时代，创业者如何脱颖而出？

在最新结束的2026年达沃斯人工智能峰会“前所未有的规模——AI时代的创业新范式”圆桌论坛上，DeepLearning.AI创始人吴恩达（Andrew Ng）与来自ETH AI Center、Cerebras Systems及OpenAI的顶尖专家齐聚一堂，围绕AI时代的创业、规模化和未来趋势发表了深刻见解。

作为人工智能领域的领军人物，吴恩达表示，企业不要只利用AI做成本优化，不要只盯着节省了多少钱，而应引入“100 倍”的战略视角：

能不能做得快100倍？能不能做得多100倍？

今天这篇文章，希望对你有所启发~

01

Agentic ，而非Agent

目前在科技圈爆火的 Agentic AI 概念，由吴恩达首次提出并推动普及。

彼时，他注意到AI正在从简单的对话转向能够执行多步工作流（Multi-step workflows）和具备一定自主性（Autonomy）的形态。

因为“Agent”一词已有几十年历史，为了区分这种新趋势，他开始使用“Agentic”一词。

2024 年 3 月的红杉资本 AI 峰会上，吴恩达首次系统性地提出了 Agentic AI和 Agentic Workflow的概念。

如今，这一概念已成为行业共识，即AI正在从单纯的聊天转向能执行复杂任务的智能体。

02

从“效率提升”到“工作流重构”

吴恩达对目前企业应用AI的现状提出了尖锐的观察，指出仅靠购买AI产品或进行分散的实验无法实现真正的变革。

许多企业采用“自下而上”的策略，让各个部门自由尝试AI。这被称为“百花齐放”式的底层实验，虽然能带来微小的效率提升，但往往很快遇到天花板，无法从根本上改变业务。

他强调必须超越单一的技术视角，重新设计整个价值链，进行工作流重构。

吴恩达用银行贷款审批的例子详细阐述了这种改变：：旧模式下，用AI将人工审批贷款的时间从1小时缩短到10分钟。这只是节省了成本。

新模式下，企业应利用 AI 的速度重新设计整个价值链。不仅仅是审批环节，而是将市场推广、申请接收、初步审批、最终审批、放款执行这一整套流程串联起来。

企业不再是“审批成本更低的银行”，而是能提供“10 分钟即时到账”这一全新产品的银行。这不再是削减成本，而是通过提供以前无法实现的服务来创造了以前无法实现的增长。

吴恩达建议企业在引入代理型 AI 改变工作流时，不要只盯着节省了多少钱，而应提出两个战略问题：

“能否做得快100倍？”（时间价值）

“能否做得多100倍？”（规模化，如覆盖下沉市场）

吴恩达也反对“一刀切”，他批评那些建议所有银行或医院都采用相同AI策略的咨询报告。应该深入一层看，每家企业的资源和护城河都不同，策略必须定制化。

03

团队进化：PM与工程师的融合

吴恩达指出，由于构建成本极低，现在的瓶颈不再是“如何构建”，而是“构建什么”（假设生成）。一个人可以快速利用 AI 构建原型、投放市场、收集反馈并修正，完成以往需要整个研发部和市场部配合的假设测试闭环。

以前一个产品经理 (PM) 需要对应4 到 8 个工程师，因为写代码很慢。但随着 AI 编程工具的普及，工程师的产出速度极大提升，导致 PM 来不及写需求文档，反而成了瓶颈。PM 与工程师的比例从 1:8 变为 1:2，再到 1:1。

为了追求极致速度，最有效的方式是将这两个角色“坍缩进一个人体内”。

这个“一人团队”既是决策者也是执行者。消除了写文档、开会解释需求、等待反馈的沟通闭环，使得从“想法”到“产品”的过程几乎是即时的。

04

人才策略：全员代码化

“一人团队”的规模化不仅仅指工程师，而是指所有职能角色的效率爆发。吴恩达表示，他在招聘营销、招聘、前台甚至CFO时，都强烈偏好会写代码的人。

他的招聘人员写代码自动筛选简历；他的CFO自己编写代码定制工作流，而不是花几周时间去采购昂贵的外部软件。

吴恩达认为，所有知识工作者如果能通过AI辅助编程，效率都会大幅提升。当每个角色都能用代码/AI 自主解决工具问题时，企业就不再需要庞大的 IT 支持部门或复杂的采购流程，单兵作战能力大幅增强。

尽管外界常认为技术人员不懂商业，但吴恩达认为技术创始人能看清未来，且学习商业逻辑比商业人士学习深层技术更容易。

05

工程师效率的新金字塔

针对“年轻人更懂AI”的刻板印象，吴恩达提出了一个具体的效率分级：

第一梯队（最高效）：拥有10-20年丰富经验，且精通AI工具的工程师。他们既有深厚的架构经验（知道该问什么），又能利用AI极速执行。

第二梯队：精通AI工具的应届毕业生。他们非常出色，能快速产出，但可能缺乏构建稳健系统的经验（“后端可能是一团糟”）。

第三梯队：经验丰富但仍像2022年那样工作的工程师。他们拒绝使用AI工具，效率低下。吴恩达明确表示“绝不会再雇佣”这类人。

第四梯队（最低效）：既无经验也不懂AI的毕业生。

吴恩达对学术现状表达了担忧，认为大学仍在培养适应“2022年工作”的学生。他指出，甚至有计算机专业的本科毕业生从未调用过API（如OpenAI或Anthropic），这在今天是不可接受的。

结语

除了构建产品，吴恩达也强调了分发的重要性。

他提到了AI Fund投资的约会应用Mino（由Renate Nyborg创立）。他们发起了“被拒绝很酷”（Rejection is hot）的营销活动，鼓励人们在现实生活中见面并接受被拒绝的风险。这种独特的叙事能力对于将产品推向市场至关重要。

此外，吴恩达忠告创业者，既然构建成本正在迅速降为零，理性的经济行为就是“大量构建”。

现在是验证想法、快速试错的最佳时机，无论是软件还是硬件，他鼓励创业者只要有好主意，就去构建它。

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