（關(guān)注公眾號(hào)設(shè)為標(biāo)，獲取AI深度洞察）

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昨天，在2025年AI EXPO Taiwan 開(kāi)幕后，全球AI領(lǐng)域的權(quán)威專家、深度學(xué)習(xí)先驅(qū)吳恩達(dá)博士接受了媒體的一場(chǎng)專訪。在這場(chǎng)干貨十足的對(duì)談中，吳恩達(dá)不僅分享了他對(duì)生成式AI當(dāng)下發(fā)展?fàn)顩r的犀利洞察，更為資源有限的中小企業(yè)提供了一套實(shí)用的AI競(jìng)爭(zhēng)策略。

"大公司已經(jīng)在模型訓(xùn)練上投入了數(shù)十億美元，但這并不意味著小公司就沒(méi)有機(jī)會(huì)，"吳恩達(dá)在采訪中開(kāi)門(mén)見(jiàn)山地表示，"實(shí)際上，AI的真正價(jià)值在于應(yīng)用層面，而這恰恰是小公司可以充分發(fā)揮優(yōu)勢(shì)的領(lǐng)域。"

在當(dāng)前AI技術(shù)迅猛發(fā)展的背景下，吳恩達(dá)的這番見(jiàn)解無(wú)疑為眾多因資金和技術(shù)門(mén)檻而望而卻步的小公司帶來(lái)了一劑強(qiáng)心針。那么，小公司究竟該如何在AI大浪中找準(zhǔn)自己的位置？如何利用有限資源在與巨頭的競(jìng)爭(zhēng)中實(shí)現(xiàn)彎道超車？以下是吳恩達(dá)的獨(dú)家分享：

1、 開(kāi)源模型成本

Q:您在 DeepSeek 推出后曾發(fā)表分析，指出擴(kuò)大規(guī)模（Scaling Law）并非 AI 發(fā)展的唯一路徑，您現(xiàn)在還持相同看法嗎？此外，許多政府和企業(yè)對(duì)開(kāi)源 AI 的安全性有所顧慮，您如何看待這個(gè)問(wèn)題？

吳恩達(dá):我的看法是，一方面，開(kāi)源或開(kāi)放式模型對(duì)技術(shù)社區(qū)而言是非常了不起的貢獻(xiàn)；但另一方面，它也與地緣政治和“軟實(shí)力”掛鉤。比如，當(dāng)人們使用這些模型時(shí)，如果模型由某個(gè)國(guó)家或公司發(fā)布，模型就可能帶有那一方的價(jià)值觀或立場(chǎng)。這種“軟實(shí)力”影響非常大。從供應(yīng)鏈角度來(lái)看，開(kāi)源或開(kāi)放基礎(chǔ)模型是 AI 產(chǎn)業(yè)鏈的重要一環(huán)，企業(yè)確實(shí)會(huì)用到它們。現(xiàn)在中國(guó)在開(kāi)源模型（像一些以 Qwen 和 DeepSeek為基礎(chǔ)的模型）上進(jìn)展很快，效果也很好。至于其他國(guó)家，比如美國(guó)、印度等等，是否能進(jìn)行足夠的投入來(lái)在開(kāi)源模型供應(yīng)鏈中占據(jù)重要地位，目前還說(shuō)不好。

對(duì)安全的擔(dān)心，我覺(jué)得也很正常。有些公司確實(shí)比較保守，不太敢使用美國(guó)公司提供的 API，比如擔(dān)心數(shù)據(jù)隱私等安全問(wèn)題。不過(guò)，如果你能在自己的機(jī)器上、本地環(huán)境里托管模型，安全隱患就會(huì)小很多。況且現(xiàn)在也確實(shí)有很多初創(chuàng)公司在用諸如量化過(guò)的開(kāi)源模型，既好用，又很便宜。至于公司或個(gè)人如何趕上這波 AI 熱潮，但又沒(méi)法自己訓(xùn)練大模型，我給的建議是：很多價(jià)值其實(shí)體現(xiàn)在應(yīng)用層。如今有許多花了數(shù)十億美元訓(xùn)練的大模型可以免費(fèi)或很低成本地使用，我們完全能把它們用到各種垂直領(lǐng)域應(yīng)用上。我們團(tuán)隊(duì)在做項(xiàng)目時(shí)，會(huì)想辦法避免被單一模型“綁死”，會(huì)搭建一種通用軟件結(jié)構(gòu)，以便日后能快速替換或接入不同的 AI 模型。畢竟現(xiàn)在每隔三到六個(gè)月，就會(huì)有更強(qiáng)的新模型出現(xiàn)。

當(dāng)然，這里還有一個(gè)問(wèn)題：未來(lái)會(huì)怎么樣？如果像中國(guó)這樣的大規(guī)模投入，可能會(huì)在開(kāi)源基礎(chǔ)模型供應(yīng)鏈中取得很大優(yōu)勢(shì)。如果其他國(guó)家或地區(qū)也想在基礎(chǔ)層面擁有競(jìng)爭(zhēng)力，那么就得加大對(duì) AI 基礎(chǔ)層、基礎(chǔ)設(shè)施的投資。否則，大家只能在這些基礎(chǔ)設(shè)施之上做應(yīng)用，很難在最底層擁有話語(yǔ)權(quán)。

Q:有人認(rèn)為 DeepSeek 的突破是建立在美國(guó)公司開(kāi)源的基礎(chǔ)上，您認(rèn)為美國(guó)公司應(yīng)該限制開(kāi)源范圍，或者美國(guó)政府應(yīng)該介入監(jiān)管開(kāi)源嗎？

吳恩達(dá):開(kāi)源確實(shí)能讓知識(shí)在國(guó)內(nèi)外更快傳播。的確，你開(kāi)放了，別人也能用，但對(duì)你自身的好處會(huì)更大。而且，這也關(guān)乎“軟實(shí)力”：如果全世界都在用某個(gè)國(guó)家發(fā)布的開(kāi)源模型，那么當(dāng)模型被問(wèn)到有關(guān)領(lǐng)土、主權(quán)，或者某些爭(zhēng)議性話題時(shí)，模型的回答可能會(huì)傾向于那個(gè)國(guó)家的價(jià)值觀。對(duì)發(fā)布模型的一方來(lái)說(shuō)，這其實(shí)是一種影響力。

在美國(guó)，有一些大公司投入巨資訓(xùn)練模型，然后隔一段時(shí)間就換一種說(shuō)法，想辦法通過(guò)立法或監(jiān)管去限制開(kāi)源的發(fā)展。比如曾經(jīng)炒過(guò) AI 有可能毀滅人類，或者 AI 可以被用來(lái)制造武器，后來(lái)又說(shuō)“因?yàn)橹袊?guó)”之類的。其實(shí)很多都只是大公司為了自身商業(yè)利益而制造的恐慌，想減少競(jìng)爭(zhēng)。如果真的壓制開(kāi)源，大多數(shù)人都會(huì)是受害者，只有少數(shù)美國(guó)公司可能因此維持或建立起壟斷。對(duì)世界其他地方顯然不是好事。至于我自己團(tuán)隊(duì)跟臺(tái)灣的合作，目前沒(méi)有新的正式公告。不過(guò)我們?cè)谂_(tái)灣的人才和團(tuán)隊(duì)一直在擴(kuò)張，有不少項(xiàng)目正在進(jìn)行，也有很多軟件和公司正在孵化中。

2、企業(yè)采用AI的策略

Q:我想請(qǐng)教一下關(guān)于生成式 AI 在實(shí)際應(yīng)用中似乎并未達(dá)到預(yù)期熱度的問(wèn)題。您覺(jué)得企業(yè)在采用這類技術(shù)時(shí)遇到的主要挑戰(zhàn)是什么？另外，針對(duì)這一領(lǐng)域的另一些熱門(mén)話題，您怎么看待人們?cè)谑褂眠@些新技術(shù)時(shí)可能面臨的機(jī)遇和挑戰(zhàn)？非常感謝。

吳恩達(dá):我并不覺(jué)得生成式 AI 沒(méi)有達(dá)到預(yù)期的炒作水平。大約一年前，“生成式”還是個(gè)專業(yè)術(shù)語(yǔ)，主要指用迭代式的工作流程不斷改進(jìn)結(jié)果。從技術(shù)角度看，這條路走得挺順利的。我們已經(jīng)在醫(yī)療診斷、處理法律文檔、信息分發(fā)等場(chǎng)景中，利用生成式工作流程做出了很多成功的應(yīng)用，效果相當(dāng)不錯(cuò)。然而，大約六個(gè)月前，一些大型公司的市場(chǎng)部門(mén)開(kāi)始瘋狂使用“生成式”這個(gè)概念，幾乎到處都能看到這個(gè)詞，這可能導(dǎo)致了過(guò)高的期望值。有些大公司的確出現(xiàn)了“市場(chǎng)宣傳跑在技術(shù)前面”的現(xiàn)象。但如果站在實(shí)際應(yīng)用層面看，生成式 AI 在很多地方的表現(xiàn)還是相當(dāng)好的，而且我們也看到了很多結(jié)合這些工作流程而取得顯著提升的項(xiàng)目。

我認(rèn)為我們現(xiàn)在正處在早期階段，大家可能還在摸索各種微調(diào)、改進(jìn)和迭代的方式。至于最終行業(yè)是否會(huì)統(tǒng)一某些標(biāo)準(zhǔn)，還有待觀察。但就技術(shù)本身而言，這些探索都是好的。還有一些人討論所謂的代理通信協(xié)議（像是 MCP、ACP 等等），說(shuō)讓代理之間互相協(xié)助，可最終具體會(huì)不會(huì)形成某種通用標(biāo)準(zhǔn)，現(xiàn)在還太早下定論。不過(guò)我個(gè)人覺(jué)得這都是不錯(cuò)的想法。

Q:我們看到基礎(chǔ)模型的發(fā)展有兩個(gè)方向：一是擴(kuò)展模型規(guī)模，二是增強(qiáng)推理能力。您認(rèn)為哪個(gè)方向更具持續(xù)性？聲音技術(shù)對(duì)使用者代理工作流程有何影響？

吳恩達(dá):我感覺(jué)有少數(shù)做大模型的公司具備強(qiáng)大的公關(guān)能力，成功地讓大眾對(duì)大模型的關(guān)注度大幅提高，這也讓人們對(duì)“規(guī)模化訓(xùn)練”和“推理能力”的重要性產(chǎn)生了某種“被放大的印象”。誠(chéng)然，這兩者都很重要，但 AI 不只是大模型。實(shí)際上，AI 是由很多不同的工具組合而成，而大模型公司因?yàn)榫邆浠I資、宣傳等多方面資源，才會(huì)讓大家以為只有大模型才是關(guān)鍵。就“規(guī)模化訓(xùn)練”來(lái)說(shuō)，它現(xiàn)在能為模型帶來(lái)很好的效果，尤其在某些任務(wù)上會(huì)比以往的模型更強(qiáng)。但它并不是魔法，對(duì)很多業(yè)務(wù)判斷或商業(yè)決策方面的問(wèn)題，它并不能自動(dòng)給出完美答案。至于“推理模型”，它在數(shù)學(xué)、編程等確切領(lǐng)域表現(xiàn)很好，但放到商業(yè)場(chǎng)景里，也并非無(wú)所不能。

在我看來(lái)，現(xiàn)在更值得關(guān)注的還有“代理式工作流”——也就是如何把 AI 嵌入業(yè)務(wù)流程，使得大量應(yīng)用有機(jī)地結(jié)合起來(lái)。另一個(gè)值得關(guān)注的領(lǐng)域是語(yǔ)音交互；多模型協(xié)同的進(jìn)步讓語(yǔ)音界面比以前更容易實(shí)現(xiàn)。對(duì)很多客服類場(chǎng)景，或者用戶界面來(lái)說(shuō)，讓用戶直接用聲音和系統(tǒng)交互可能更有效率。我還想提一下“視覺(jué) AI 工作流”，如今 AI 理解圖像的能力越來(lái)越強(qiáng)，包括對(duì)文檔的識(shí)別和提取。其實(shí)我們?nèi)祟惷磕甓紩?huì)生成海量文檔，像醫(yī)療報(bào)告、保險(xiǎn)理賠、法律文件、PPT 等等——很多時(shí)候都還是圖片或 PDF 形式。如果能用 AI 更好地解析并獲取其中的信息，將極大提升生產(chǎn)力。總之，大模型只是 AI 的一部分，AI 的生態(tài)其實(shí)包含語(yǔ)音、視覺(jué)、文檔處理、視頻生成、代理式工作流等等，能一起協(xié)同提升很多行業(yè)的效率。

Q:許多公司認(rèn)為擁有更便宜、更適合其特定使用情境的模型更為重要，您如何看待這個(gè)趨勢(shì)？

吳恩達(dá):首先，降低寫(xiě)軟件的成本和門(mén)檻本身是大勢(shì)所趨。回顧計(jì)算機(jī)史：我們從打卡機(jī)到鍵盤(pán)終端，又從匯編語(yǔ)言發(fā)展到更高級(jí)的編程語(yǔ)言，然后出現(xiàn)了各種 IDE，如今 AI 輔助編程又把門(mén)檻降得更低。每次門(mén)檻降低，就會(huì)有更多人能夠編程，自然也就會(huì)產(chǎn)生更多軟件。的確，會(huì)有一些項(xiàng)目質(zhì)量不高，但總體上對(duì)整個(gè)社會(huì)肯定是好事，就像當(dāng)年互聯(lián)網(wǎng)普及后，大家都可以隨時(shí)發(fā)帖子、寫(xiě)文章，雖然也產(chǎn)生了良莠不齊的內(nèi)容，但我們整體的信息交流效率卻大幅提升。關(guān)于責(zé)任問(wèn)題，只能說(shuō)和“人人都有麥克風(fēng)”一樣，隨著編程門(mén)檻降低，“人人都能寫(xiě) App”，就會(huì)出現(xiàn)一些濫用或沒(méi)考慮后果的情況。只能寄希望于隨著大家對(duì)技術(shù)的理解加深，加之必要的監(jiān)管或行業(yè)規(guī)范，能逐漸完善這種生態(tài)，但完全杜絕難度也很大。

至于“小模型”，就像計(jì)算機(jī)硬件一樣：我們有超大算力的 GPU、CPU，也有筆記本、智能手表這樣算力很弱的設(shè)備。因?yàn)槿蝿?wù)種類不同，我們不可能每次都用最強(qiáng)的 GPU。同理，如果你只是要做簡(jiǎn)單的語(yǔ)法檢查或基本的邏輯推斷，就沒(méi)必要用特別大的模型；但要做復(fù)雜的數(shù)學(xué)、編程或商業(yè)決策，可能就需要更大的模型。未來(lái)肯定會(huì)出現(xiàn)各種規(guī)模、針對(duì)不同任務(wù)優(yōu)化的模型，而不只是一味追求大規(guī)模。

3、AI與教育

Q:您在文章中提過(guò)“10 倍工程師”（10x Engineer）以及其他領(lǐng)域的“10 倍專業(yè)人士”概念。您覺(jué)得這種“10 倍人才”會(huì)如何影響組織的團(tuán)隊(duì)結(jié)構(gòu)和協(xié)作模式？另外，您也曾力陳“編程技能”依舊重要，即使 AI 很強(qiáng)，也不能完全忽視編程基礎(chǔ)。那對(duì)于想讓自己保持競(jìng)爭(zhēng)力的商科、管理等非技術(shù)專業(yè)人士，您覺(jué)得他們應(yīng)該優(yōu)先學(xué)習(xí)哪些編程概念？

吳恩達(dá):現(xiàn)在在軟件工程領(lǐng)域，我們發(fā)現(xiàn)有的工程師可以給團(tuán)隊(duì)帶來(lái)遠(yuǎn)超普通人的貢獻(xiàn)，我們就把這些人稱為“10 倍工程師”。過(guò)去，公司是自上而下做決策，但如果團(tuán)隊(duì)里有人比管理者更懂具體業(yè)務(wù)，那就應(yīng)該讓最懂行的人來(lái)拍板決定，而不是讓管理層獨(dú)斷。這意味著我們得把正確的數(shù)據(jù)和信息流轉(zhuǎn)給最合適的人，而不是所有信息都流向單一上級(jí)。

“10 倍”人才并不僅僅存在于寫(xiě)代碼的人。比如我團(tuán)隊(duì)里有個(gè)記者出身的小伙子——他自己寫(xiě)了個(gè)爬取 RSS 新聞源的腳本，每天自動(dòng)幫他篩選最重要的新聞。他對(duì)自己工作流程的痛點(diǎn)最了解，所以他能想出這種點(diǎn)子，并用 AI 輔助的方式寫(xiě)出腳本。在沒(méi)有 AI 幫助時(shí)，他也許需要很長(zhǎng)時(shí)間才能寫(xiě)完代碼，或者干脆就不會(huì)自己動(dòng)手開(kāi)發(fā)。但有了 AI，他可以把自己的業(yè)務(wù)見(jiàn)解轉(zhuǎn)化為應(yīng)用，這種創(chuàng)新我根本不可能事先告訴他“去怎么做”，因?yàn)槲彝耆恢浪浾吖ぷ鞯募?xì)節(jié)。因此，當(dāng)公司或團(tuán)隊(duì)里存在這種被賦能的個(gè)人時(shí)，自上而下的管理就顯得沒(méi)那么重要，反而是要確保大家拿得到所需的信息，能自由發(fā)揮。至于要不要學(xué)編程，我一直認(rèn)為很多人對(duì)編程的難度有誤解，以為很神秘、很難。其實(shí)編程有很多抽象概念沒(méi)錯(cuò)，但也沒(méi)有想象中那么可怕，尤其現(xiàn)在有 AI 輔助，很多基礎(chǔ)功能的編碼可以讓 AI 幫著完成。你只要花一些星期或幾個(gè)月的時(shí)間學(xué)基礎(chǔ)，就可以寫(xiě)出很多對(duì)自己或公司有用的東西。

Q:作為一位 AI 教育者，您如何看待普通專業(yè)人士學(xué)習(xí) AI 技能的門(mén)檻？

吳恩達(dá):我認(rèn)為教育還需要點(diǎn)時(shí)間來(lái)適應(yīng)這一變化。因?yàn)閷W(xué)生畢業(yè)后，在工作中幾乎肯定會(huì)用到各種 AI 工具，所以我們不應(yīng)該把學(xué)生培養(yǎng)成“過(guò)去時(shí)代的樣子”，而應(yīng)該讓他們真正學(xué)會(huì)如何和 AI 合作。不過(guò)在教學(xué)過(guò)程中，一定程度的“獨(dú)立思考”依舊非常重要，就像學(xué)乘法表時(shí)，還是要自己先動(dòng)腦，而不是直接用計(jì)算器。在大學(xué)層面，這就更復(fù)雜了，因?yàn)榇髮W(xué)生幾乎無(wú)法被強(qiáng)制禁止使用 AI 工具。學(xué)校需要設(shè)置合理的教學(xué)和考核方式，確保學(xué)生該掌握的內(nèi)容還是得掌握，比如在關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)上要求獨(dú)立完成，或者在學(xué)習(xí)過(guò)程中規(guī)定什么時(shí)候可以用 AI，什么時(shí)候必須自己來(lái)。這方面各校還在探索中，畢竟變革來(lái)得很快，傳統(tǒng)教學(xué)體系要跟上需要時(shí)間。

Q：您曾在演講提到對(duì)孩子來(lái)說(shuō)現(xiàn)在有 AI 可以運(yùn)用，是很好的時(shí)代，但最近也有發(fā)生大學(xué)生創(chuàng)業(yè)者協(xié)助面試者用 AI 在 Google 等大公司的面試?yán)镒鞅住Ｄ阌X(jué)得整個(gè)教育體系怎么在 AI 時(shí)代里，重新調(diào)整評(píng)估體系？

吳恩達(dá):我們?cè)?Coursera 等平臺(tái)上已經(jīng)做了不少實(shí)驗(yàn)，初步數(shù)據(jù)來(lái)看，如果能用 AI 給學(xué)生一些輔助性解答，比如關(guān)鍵提示而不是直接給答案，確實(shí)能有效提高完成率和滿意度。至于幫老師批改作業(yè)，比如提供更迅速或更細(xì)致的反饋，這也在嘗試中，效果還不錯(cuò)。另外，有個(gè)很有意思的案例：在美國(guó)田納西州，一些體育老師（不是計(jì)算機(jī)專業(yè)）在教中小學(xué)計(jì)算機(jī)課。有了平臺(tái)里集成的課程資源和 AI 輔助，老師也可以跟學(xué)生一起學(xué)習(xí)相關(guān)知識(shí)。老師在教學(xué)中主要提供社交和情感層面的支持，讓學(xué)生不要怕“不會(huì)”或者“做錯(cuò)”，而技術(shù)內(nèi)容就交給平臺(tái)上更專業(yè)的教學(xué)資源和 AI 答疑系統(tǒng)。這種模式值得繼續(xù)探索，雖然可能不適用于所有情境，但至少讓那些原本沒(méi)有計(jì)算機(jī)師資的學(xué)校也能開(kāi)這類課程。

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參考資料：https://www.inside.com.tw/article/37967-andrew-ng-real-ai-power-is-creating-new-value-with-tools-not-replacing-professionals

來(lái)源：官方媒體/網(wǎng)絡(luò)新聞

排版：Atlas

編輯：深思

主編: 圖靈