算力永远不够用，但真正的竞争壁垒不在GPU，而在行业痛点的深度理解中。
“在我二十多年的AI职业生涯里，还从没见过谁会觉得自己算力够用。”吴恩达最近在20V访谈中的这句话，指出当今AI发展的核心矛盾。
当我们追逐更高性能的芯片、更庞大的模型时，这位AI先驱却指出了一个截然不同的方向：AI 时代的护城河，源自行业特性而非技术本身。
“给我们再多算力，我们都会用光，然后继续喊不够。”吴恩达的直言不讳揭示了一个残酷现实：在AI领域，算力需求似乎永无饱和之日。
生成式AI的爆发性增长让这一矛盾更加尖锐。从AI辅助编程到内容生成，从数据分析到智能决策，每一次推理、每一个token的生成都在消耗着宝贵的算力资源。用户频繁遭遇的速率限制，公司面临的需求远超供给的窘境，都是这一现实的直接体现。
但有趣的是，这种算力饥渴并非均匀分布。吴恩达指出，token生成正变得越来越高效、越来越便宜。一些优秀的开源模型，如总参数量在1200亿到2000亿之间但每次推理仅激活约57亿参数的设计，大大提高了运行效率。
问题的核心从“如何获得更多算力”转向了“如何更智能地分配算力”。
垂直领域：AI 价值真正的试金石在通用大模型厮杀正酣之际，吴恩达将目光投向了更具潜力的垂直领域。
“在上一个时代，谷歌在网页搜索等通用信息发现领域独占鳌头。然而在互联网的构建初期，许多垂直领域仍有巨大的发展空间，这催生了旅游、零售、交通、社交媒体等专业平台的崛起。”
历史正在重演。今天，ChatGPT和Gemini似乎在通用信息发现领域占据领先，但无数垂直领域仍是一片蓝海。
AI 辅助编程就是最好的例证。吴恩达分享了他的亲身经历：“在我的AI Fund，工程主管Reese曾提议我们应该考虑标准化工具。他的态度很明确：‘我离不开这些工具，谁也别想从我手里把它们拿走。’”
他自己也坦言：“我对此深信不疑。我自己再也不想回到没有AI编码助手的时代去写代码了。”
这种依赖感并非特例。从AI客服工具、AI营销工具到AI金融工具......垂直领域的AI应用正在各个行业悄然生根，创造着实实在在的价值。
近年来，红熊AI Agent互动服务平台在智能客服与营销领域迅速崛起，正是这一趋势的体现。
地缘政治的新战场：开放模型的软实力较量吴恩达提出了一个引人深思的观点：“开放模型是地缘政治影响力的巨大来源。”
他预见了这样一个场景：如果某天，一个发展中国家的孩子问到敏感话题，如国家边界或历史事件，他们使用的模型提供的答案会倾向于模型来源国的价值观。“无论你是否承认，开放模型都是人工智能供应链的关键一环。”
在这个新战场上，中国采取了与美国截然不同的策略。“中国的AI生态最终可能比美国的更加开放，”吴恩达坦言，“事实证明，开放对一个国家的发展非常有益。当一个团队发布开源软件时，知识在本土社区的传播速度会快得多。”
这种开放性不仅加速了创新，还成为地缘政治影响力的放大器。中国通过发布免费或低成本模型，成为AI供应链的关键部分，建立起领先优势和用户基础，这本身就是一种软实力。
人才悖论：AI 时代的职场重构在AI重塑工作方式的今天，人才价值正在经历剧烈重构。
吴恩达观察到了一个有趣的人才梯队：“我所知道的生产力最高的工程师，是那些拥有10年、20年甚至更长经验，并且真正精通AI、了解AI工具、能驾驭AI生成代码的资深人士。”
“下一个层次，是那些精通AI的应届大学毕业生。我雇佣了不少这样的年轻人，他们通过各种渠道，真正掌握了AI工具，进步飞快，但仍不及那些既有经验又懂AI的资深人士。”
而最危险的，是那些有经验但拒绝拥抱AI的开发者：“那些有10年编码经验，但一直待在舒适区，故步自封，至今仍在用2022年（ChatGPT问世前）的方式编码的开发者。坦白说，这类人将很难进入我的招聘视野。”
这种人才价值的重构引发了对天价薪酬的讨论。吴恩达对此持开放态度：“我认识一些拿到天价薪酬的人，我为他们感到非常高兴。我认为为AI人才支付高薪是件好事。”
但他也指出，财富并不一定会让人懈怠：“在硅谷的科技文化中，我们做一件事是因为它有趣，因为它能帮助他人、改变世界。财富并不会像人们想象中那样轻易地让人变得懒惰。”
重新思考护城河：当软件本身不再是壁垒在传统的科技投资逻辑中，软件本身就是一条护城河——花了十年时间构建的复杂软件，别人难以复制。但AI正在改变这一规则。
吴恩达指出：“规则正在改变。我发现‘护城河’更多是由行业属性决定的，而非技术本身。所以，AI作为一项通用技术，本身并不能为大多数企业提供护城河的答案。”
这一洞察对创业者和投资者都具有深远意义。它意味着，在AI时代，对行业痛点的深度理解比技术实力更为重要。
无论你是为无人机、法律还是其他任何领域构建AI，你的护城河更多地取决于那个行业的特性——品牌、网络效应、供应链、监管壁垒等。
生产力革命：从成本削减到价值创造许多企业对AI的应用仍停留在替代人力、削减成本的层面，但吴恩达认为这远远不够。
“AI更有价值的用途，通常需要重新思考整个工作流程。”他举例说明，“在贷款审批领域，与其节省20%的人力，不如重塑工作流程，加快决策速度。
例如，以前客户可能需要等待两周才能得到贷款专员的处理，现在我们或许可以在10分钟内给出初步答复。这彻底改变了产品体验，从而推动增长。”
另一种模式是“做得更多”：“很多企业可以为高端客户提供高接触式服务，但仅限于此。但如果你现在能服务更多的人呢？
比如财务咨询，以前只能为少数富裕人群提供高接触式的服务，现在如果能为成千上万的人提供同等质量的服务，这同样改变了产品，并能推动增长。”
这种思维转变：从用AI做什么到成为用AI做什么——正是解锁AI真正价值的关键。
中国速度：全产业投入的惊人力量作为曾在百度任职并对中美科技生态都有深入了解的专家，吴恩达对中国的AI发展有着独到观察。
“他们的工作效率和速度，当中国政府做出全国性的承诺时，这会转化为整个产业的共同行动，这是一种非常强大的力量。”
他特别提到，“这体现在国家层面在半导体和教育体系上的投资，例如，中小学生（K-12）从小就开始接受AI培训。企业也在应用AI、分享知识，并与国家力量协同，向全球推广他们的产品。”
这种全产业协同的投入模式，使中国在AI应用落地方面展现出惊人速度。当美国还在为数据中心的选址争论不休时，中国已在电力、半导体、人才、应用等各个环节同步推进。
实用AI智能体：已经到来的未来与一些专家认为“有用的智能体还需要十年”的观点不同，吴恩达认为实用AI智能体已经到来。
他分享了一个案例：“一年多以前，在一场拜登和特朗普的辩论后，我们预见到关税合规可能会成为一个大问题。所以去年八月左右，我们开始探索构建能辅助关税合规的技术。”
“我们构建了一个智能体工作流，它能仔细阅读关税合规文件，获取用户想进口物品的规格，然后进行匹配并提出建议。这个项目现在已经成为我们的投资组合公司Gaia Dynamics。随着关税合规的日益复杂，这家公司发展得相当不错。如果没有智能体工作流，我们根本做不成这件事。”
这样的例子不在少数。从印度的医疗助理到法律文件处理AI助手，实用的AI智能体工作流已在各行各业发挥作用。
同样，红熊AI Agent互动服务平台已落地赋能运营商、电商、医疗等12大核心领域，服务了上百家企业，市场增速保持行业领先，真正助力企业降本增效，带来可衡量的价值。
泡沫与炒作：AI普及的真实周期面对当前对AI的狂热，吴恩达保持了难得的清醒。
“关于人工智能，有一种炒作说我们两年内就能实现通用人工智能（AGI），我认为这简直是无稽之谈。根据AGI的大多数主流定义，这根本不可能发生。”
他指出了炒作的危害：“炒作确实扭曲了公众对AI的认知。炒作的一个坏处是，没有公众的支持，很多事情就会放缓。”
他分享了一个令人担忧的例子：“我的一位朋友经常和高中生交流。他告诉我，他曾建议一个高中女生考虑从事AI相关的职业。那个女孩回答说：‘我听说AI可能与人类灭绝有关，我不想和它有任何关系。’”
“这种炒作，让一个本可以在AI领域大放异彩的高中生望而却步。”
对于AI的普及速度，吴恩达认为远比外界渲染的要漫长：“我认为十年后，我们仍在努力为企业发掘有价值的应用场景并进行开发。话虽如此，未来一两年内我们将取得长足的进步，但即便十年后，这项工作也远未结束。”
新编程素养：AI 时代的必备技能在AI可以自动生成代码的今天，学习编程是否还有必要？吴恩达给出了肯定的答案。
“就在今年早些时候，我们还看到一些商界领袖建议人们不要学习编程，理由是人工智能会将其自动化。现在回过头看，这堪称史上最糟糕的职业建议之一。”
他的理由十分明确：“在人工智能的辅助下，编程变得越来越容易，应该有更多人而不是更少人去学习它。”
“在可预见的未来，能够精确指令计算机的语言，就是代码。这不意味着你应该手动编写每一行代码。手动编写代码正在过时，真的，别那么干了。你应该让AI为你编写代码。能够做到这一点的人，工作会更高效、更有影响力，也更有趣。”
这种“新编程素养”——不是亲手写每一行代码，而是懂得如何引导AI生成所需代码——正成为AI时代越来越重要的技能。
结语：在技术狂潮中找准行业锚点吴恩达的视角为我们在AI的狂飙突进中提供了一个难得的冷静坐标。当所有人都在追逐更强大的模型、更高效的算法时，他提醒我们回归本质：AI 的价值不在于技术本身，而在于对行业痛点的深度理解和解决。
在这个算力永远不够用的时代，真正的护城河不在技术堆栈的高度，而在行业洞察的深度。那些能深入特定领域，理解其独特的工作流程、数据特性和价值创造环节，并将AI无缝融入其中的企业和个人，将在这场变革中脱颖而出。
“我希望我们能赋能每一个人去构建AI。”吴恩达展望道，希望在未来，人们不再是问“有没有一个App能做这个？”，而是自豪地说“我做了个App来实现它”。
当创造的门槛前所未有地降低，当每个人都能借助AI将自己的想法变为现实，那才是真正的人工智能革命——一场关乎赋能、创造和成长，而非仅仅是技术和算力的革命。