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吴恩达 YC 演讲:AI 创业如何快人一步?
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吴恩达在YC演讲中为AI创业者指点迷津,核心在于“快”字诀。他强调执行速度对初创公司至关重要,并深入探讨了AI技术如何加速工程、产品反馈,以及学习编程的重要性。他认为,AI应用层蕴藏巨大机会,智能体AI的兴起带来了新的创业方向。吴恩达还分享了提升创业公司速度的四点建议,并强调构建用户喜爱产品的重要性。

💡 **聚焦具体想法:** 吴恩达建议初创公司应专注于具体的产品想法,拥有明确的细节,以便工程师快速构建。具体想法能为团队指明方向,并能快速验证或证伪,从而节省时间。可以寻求行业专家的帮助,他们的直觉能帮助更快地做出高质量决策。

💻 **利用AI编码助手:** AI编码助手能显著提升工程速度,降低初期成本投入。在构建测试想法的快速原型时,AI编码可以将速度提升至少10倍。即使在编写生产级代码时,速度也能提高30%到50%。吴恩达建议团队“快速行动,同时肩负责任”,而非“快速行动,破坏一切”。

🔄 **加快产品反馈:** 为了跟上工程师的快速开发速度,需要建立有效的反馈策略。可以凭借直觉判断,咨询朋友或团队成员,在人流量大的地方获取陌生人反馈,或者进行A/B测试。将反馈数据与直觉结合,有助于更快地做出高质量的产品决策。

🧠 **充分理解AI:** 作为AI从业者,深入理解AI知识,并出色地运用AI,可以帮助初创企业获得领先优势。正确的技术判断能快速解决问题,而错误的技术判断则可能导致时间上的巨大浪费。紧跟AI发展,能够利用最新的生成式AI工具和构建模块,快速组合,创造丰富的软件应用。

💖 **先有产品,再考虑“护城河”:** 吴恩达认为,初创公司应该首先构建一个用户真正喜欢的产品,而市场推广、技术模式和护城河等是次要的。在AI时代,用户的喜爱才是核心。建立品牌概念和发展势头,足以让竞争对手难以追赶。

天下武功,唯快不破:AI 创业亦是如此。

最近吴恩达在 YC 演讲上倾囊相授,为所有 AI 创业者提供建议,总结下来就一个字 —— 快!

吴恩达表示:

执行速度是衡量创业公司成功几率的一个重要指标。

除了强调速度的关键作用,吴恩达还探讨了 AI 技术如何加速工程和产品反馈,以及学习编码对个人的重要意义。

虽然只有短短四十多分钟,但干货满满。

难怪网友都纷纷表示:

吴恩达是一名出色的老师,从 ML、DL、GAN 等专业知识再到今天的创业课堂,他始终在用知识风暴帮助世界。

那让我们来看看他到底讲了些什么。

新的市场机遇

吴恩达首先抛出了 AI 技术栈的概念:最底层是半导体公司,其次是云计算或超大规模云服务商,再往上是 AI 基础模型公司,最顶层是应用层。

当前绝大多数人都将目光放在构建基础模型等技术层面上,但事实上,最大的创业机会却存在于应用层

正是因为 AI 应用创造出了足够多的收入,才能支撑底层技术的发展。

在过去一年里,尤其值得关注的是,智能体 AI 的兴起。

它也为 AI 技术栈带来了新的智能体编排层,可以帮助应用开发者更好地协调对底层技术层的调用,让应用开发变得更加容易。

与 LLM 通过 Prompt 一次性生成输出不同,智能体工作流允许 AI 进行迭代思考。

就像我们人类写一篇文章一样,先写一份大纲,再查找一些网络资料,然后写初稿,再进行批注修改,以及重复这个过程……

吴恩达发现,智能体工作流虽然迭代循环过程较慢,但往往能生产出更好的工作成果,例如在处理复杂合规文件、医疗诊断等任务中。

它的出现也带来了更多的创业机会,关键在于初创企业如何将原有的工作流转换成智能体工作流

如何提升创业公司速度

至于如何让初创公司更快地发展,吴恩达根据自己在 AI Fund 创业的实践经验,认为可以从以下四点入手:

专注具体想法

首先需要拥有一个具体的产品想法,意味着拥有足够丰富的细节,可以让工程师直接开始构建。

比如,“用 AI 提升电子邮件的个人效率”,这很模糊、不够具体,但如果是“能否开发一个与 Gmail 集成的应用,通过合适的提示和筛选,实现邮件自动化处理”,那么工程师就能立马 get 到!✅

具体带来速度,可以给团队指出明确的方向,也能被迅速验证或证伪,从而节省时间。

当然一个好的具体想法并不是那么容易产生,也许你可以转而寻求行业领域专家的帮助。

他们长时间思考相关问题,在数据获取缓慢的情况下,专家的直觉往往能帮助更快地做出高质量决策。

另外,成功的初创公司都有一个共同的特点,就是他们只专注一个非常明确的想法,并努力去实现它。

如果数据证明想法错误,那就迅速调整方向,转向另一个全新的想法。

初创公司往往资源有限,如果同时对多个想法都付诸实践,反而哪个都做不好。

利用 AI 编码助手

然后就是实践过程中,现在可以直接用 AI 辅助编码,工程速度得以大幅提升,初期成本投入也可以迅速下降。

在构建测试想法的快速粗糙原型(quick and dirty prototypes)时,AI 编码可以将速度提升至少 10 倍。

因为原型对复杂的遗留系统集成较少,对可靠性、可扩展性甚至安全性的要求也较低。(当然,只是在测试阶段,代码可以不安全)

在编写生产级代码时,速度也能提高 30% 到 50%。

现在创建代码变得相当容易,三四年前还是 Copilot 的代码自动补全,然后接着是 CursorWindsurf 等新一代 AI 驱动的 IDE,几个月前又有了例如 o3 的智能编码助手。

工具日新月异,转换技术栈、完全重建代码库已经不再困难,所以吴恩达建议,初创团队要“快速行动,同时肩负责任”,而不是“快速行动,破坏一切”。

很多概念验证都无法投入生产,但只要验证成本足够低,即使无法成功也没有关系。

不过,有了 AI 编码,就不再需要程序员了吗?

恰恰相反,吴恩达认为更多人应该学习编码,只有那些对计算机有着更深理解的人,才能让计算机始终按照自己的意愿工作。

加快产品反馈

此外,吴恩达发现了一个相当有趣的现象,初创团队的产品管理工作反而日益成为瓶颈,因为工程师的速度实在太快。

为了跟上他们的速度,所以需要建立一套行之有效的产品反馈策略

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