吳恩達最新發聲：引入AI后，不能100倍快、100倍多？那是你用錯了

人工智能正在重塑創業格局，Vibe Coding和對強大模型的即時訪問降低了構建的門檻。人人都能快速交付產品的時代，創業者如何脫穎而出？

在最新結束的2026年達沃斯人工智能峰會“前所未有的規模——AI時代的創業新范式”圓桌論壇上，DeepLearning.AI創始人吳恩達（Andrew Ng）與來自ETH AI Center、Cerebras Systems及OpenAI的頂尖專家齊聚一堂，圍繞AI時代的創業、規模化和未來趨勢發表了深刻見解。

作為人工智能領域的領軍人物，吳恩達表示，企業不要只利用AI做成本優化，不要只盯著節省了多少錢，而應引入“100 倍”的戰略視角：

能不能做得快100倍？能不能做得多100倍？

今天這篇文章，希望對你有所啟發~

01

Agentic ，而非Agent

目前在科技圈爆火的 Agentic AI 概念，由吳恩達首次提出并推動普及。

彼時，他注意到AI正在從簡單的對話轉向能夠執行多步工作流（Multi-step workflows）和具備一定自主性（Autonomy）的形態。

因為“Agent”一詞已有幾十年歷史，為了區分這種新趨勢，他開始使用“Agentic”一詞。

2024 年 3 月的紅杉資本 AI 峰會上，吳恩達首次系統性地提出了 Agentic AI和 Agentic Workflow的概念。

如今，這一概念已成為行業共識，即AI正在從單純的聊天轉向能執行復雜任務的智能體。

02

從“效率提升”到“工作流重構”

吳恩達對目前企業應用AI的現狀提出了尖銳的觀察，指出僅靠購買AI產品或進行分散的實驗無法實現真正的變革。

許多企業采用“自下而上”的策略，讓各個部門自由嘗試AI。這被稱為“百花齊放”式的底層實驗，雖然能帶來微小的效率提升，但往往很快遇到天花板，無法從根本上改變業務。

他強調必須超越單一的技術視角，重新設計整個價值鏈，進行工作流重構。

吳恩達用銀行貸款審批的例子詳細闡述了這種改變：：舊模式下，用AI將人工審批貸款的時間從1小時縮短到10分鐘。這只是節省了成本。

新模式下，企業應利用 AI 的速度重新設計整個價值鏈。不僅僅是審批環節，而是將市場推廣、申請接收、初步審批、最終審批、放款執行這一整套流程串聯起來。

企業不再是“審批成本更低的銀行”，而是能提供“10 分鐘即時到賬”這一全新產品的銀行。這不再是削減成本，而是通過提供以前無法實現的服務來創造了以前無法實現的增長。

吳恩達建議企業在引入代理型 AI 改變工作流時，不要只盯著節省了多少錢，而應提出兩個戰略問題：

“能否做得快100倍？”（時間價值）

“能否做得多100倍？”（規?；?，如覆蓋下沉市場）

吳恩達也反對“一刀切”，他批評那些建議所有銀行或醫院都采用相同AI策略的咨詢報告。應該深入一層看，每家企業的資源和護城河都不同，策略必須定制化。

03

團隊進化：PM與工程師的融合

吳恩達指出，由于構建成本極低，現在的瓶頸不再是“如何構建”，而是“構建什么”（假設生成）。一個人可以快速利用 AI 構建原型、投放市場、收集反饋并修正，完成以往需要整個研發部和市場部配合的假設測試閉環。

以前一個產品經理 (PM) 需要對應4 到 8 個工程師，因為寫代碼很慢。但隨著 AI 編程工具的普及，工程師的產出速度極大提升，導致 PM 來不及寫需求文檔，反而成了瓶頸。PM 與工程師的比例從 1:8 變為 1:2，再到 1:1。

為了追求極致速度，最有效的方式是將這兩個角色“坍縮進一個人體內”。

這個“一人團隊”既是決策者也是執行者。消除了寫文檔、開會解釋需求、等待反饋的溝通閉環，使得從“想法”到“產品”的過程幾乎是即時的。

04

人才策略：全員代碼化

“一人團隊”的規模化不僅僅指工程師，而是指所有職能角色的效率爆發。吳恩達表示，他在招聘營銷、招聘、前臺甚至CFO時，都強烈偏好會寫代碼的人。

他的招聘人員寫代碼自動篩選簡歷；他的CFO自己編寫代碼定制工作流，而不是花幾周時間去采購昂貴的外部軟件。

吳恩達認為，所有知識工作者如果能通過AI輔助編程，效率都會大幅提升。當每個角色都能用代碼/AI 自主解決工具問題時，企業就不再需要龐大的 IT 支持部門或復雜的采購流程，單兵作戰能力大幅增強。

盡管外界常認為技術人員不懂商業，但吳恩達認為技術創始人能看清未來，且學習商業邏輯比商業人士學習深層技術更容易。

05

工程師效率的新金字塔

針對“年輕人更懂AI”的刻板印象，吳恩達提出了一個具體的效率分級：

第一梯隊（最高效）：擁有10-20年豐富經驗，且精通AI工具的工程師。他們既有深厚的架構經驗（知道該問什么），又能利用AI極速執行。

第二梯隊：精通AI工具的應屆畢業生。他們非常出色，能快速產出，但可能缺乏構建穩健系統的經驗（“后端可能是一團糟”）。

第三梯隊：經驗豐富但仍像2022年那樣工作的工程師。他們拒絕使用AI工具，效率低下。吳恩達明確表示“絕不會再雇傭”這類人。

第四梯隊（最低效）：既無經驗也不懂AI的畢業生。

吳恩達對學術現狀表達了擔憂，認為大學仍在培養適應“2022年工作”的學生。他指出，甚至有計算機專業的本科畢業生從未調用過API（如OpenAI或Anthropic），這在今天是不可接受的。

結語

除了構建產品，吳恩達也強調了分發的重要性。

他提到了AI Fund投資的約會應用Mino（由Renate Nyborg創立）。他們發起了“被拒絕很酷”（Rejection is hot）的營銷活動，鼓勵人們在現實生活中見面并接受被拒絕的風險。這種獨特的敘事能力對于將產品推向市場至關重要。

此外，吳恩達忠告創業者，既然構建成本正在迅速降為零，理性的經濟行為就是“大量構建”。

現在是驗證想法、快速試錯的最佳時機，無論是軟件還是硬件，他鼓勵創業者只要有好主意，就去構建它。

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