AI創(chuàng)業(yè)的真機(jī)遇不在「更大」，而在「更聰明」！

當(dāng)巨頭們?cè)诎賰|美金的賽道上比拼模型參數(shù)時(shí)，真正的創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)正在另一端悄然爆發(fā)——智能體的時(shí)代，正在打開(kāi)。

這是AI世界的「中小企業(yè)革命」：它不追求通用智能的神話，而是用成千上萬(wàn)個(gè)專(zhuān)注、可靠、懂業(yè)務(wù)的智能體，去啃下那些不起眼卻極其值錢(qián)的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。

AI創(chuàng)業(yè)：機(jī)會(huì)在智能體！

模型越大越好？投入越多越好？AI界的競(jìng)爭(zhēng)，真的是這么樸實(shí)無(wú)華？

如果真是這樣，那AI就不適合創(chuàng)業(yè)。

但除了做大模型，更大的機(jī)會(huì)在于使用工具去解決各行各業(yè)的實(shí)際問(wèn)題，也就是所謂的智能體。

目前，?AI智能體市場(chǎng)約為51億美元，預(yù)計(jì)到?2032?年將增至?691?億美元，7?年增長(zhǎng)約17倍。

智能體會(huì)將任務(wù)其分解為一系列更小、更易于管理的子任務(wù)。它制定戰(zhàn)略計(jì)劃，逐步執(zhí)行，并在過(guò)程中進(jìn)行調(diào)整，模擬高級(jí)人類(lèi)推理。

智能體會(huì)用多組提示詞＋知識(shí)庫(kù)，再聯(lián)動(dòng)外部工具，如搜索引擎、代碼執(zhí)行等。

智能體還能對(duì)大模型輸出的結(jié)果進(jìn)行自我批評(píng)。通過(guò)對(duì)「這是最好的方法嗎？這能更準(zhǔn)確嗎？我遺漏了什么？」等問(wèn)題自問(wèn)自答、反復(fù)迭代的自我糾正，極大地提升了輸出的質(zhì)量和可靠性。

對(duì)于準(zhǔn)備進(jìn)入?AI?領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者，必須明白：智能體的優(yōu)勢(shì)在于「專(zhuān)業(yè)化」。

大廠試圖用單一模型包打天下，而多智能體中每個(gè)智能體只負(fù)責(zé)中一部分工作。

如何為智能體分配不同的角色，讓小型、廉價(jià)的模型集體工作時(shí)超越像GPT-5這樣的價(jià)格昂貴的標(biāo)準(zhǔn)模型，從而在特定領(lǐng)域降本增效——

這就是創(chuàng)業(yè)者能帶來(lái)的價(jià)值增量。

不去追求AGI，要用AI解決日常問(wèn)題

科技界熱衷于追求通用人工智能（AGI）。

這一追求消耗了數(shù)十億美元的研究資金，并引發(fā)了無(wú)數(shù)的媒體炒作。吳恩達(dá)對(duì)此的建議是忽略它。

對(duì)于想進(jìn)入AI界的創(chuàng)業(yè)者，最好期待AGI不會(huì)出現(xiàn)，因?yàn)锳GI的出現(xiàn)意味著所有公司解雇所有知識(shí)型員工。

若這一天真的到來(lái)，自然也沒(méi)了創(chuàng)業(yè)者的生存空間。

而當(dāng)前AI領(lǐng)域之所以需要?jiǎng)?chuàng)業(yè)者，是因?yàn)楫?dāng)今每個(gè)行業(yè)都存在大量「無(wú)聊」、缺乏魅力但極具商業(yè)價(jià)值的難題。

創(chuàng)業(yè)公司應(yīng)當(dāng)專(zhuān)注于可衡量的成果，例如自動(dòng)化文檔處理、優(yōu)化能源消耗、提高醫(yī)療診斷準(zhǔn)確性以及簡(jiǎn)化制造流程。

這些應(yīng)用不會(huì)登上頭條，但它們通過(guò)提高效率、減少錯(cuò)誤和降低成本，創(chuàng)造了數(shù)十億的價(jià)值。這就是現(xiàn)在在人工智能領(lǐng)域真正賺錢(qián)的地方。

創(chuàng)業(yè)者要選擇自己熟悉的行業(yè)，批判性審視工作過(guò)程反復(fù)出現(xiàn)是每一步流程，看看有哪些重復(fù)的、數(shù)據(jù)密集型的工作消耗了最多的人力？哪些流程最容易出錯(cuò)？這些都是你的目標(biāo)。

構(gòu)建或部署解決這些特定、高成本問(wèn)題的窄人工智能解決方案。投資回報(bào)是直接、可衡量且巨大的。

在此過(guò)程中，創(chuàng)業(yè)者不必從頭開(kāi)發(fā)模型，而是要秉持「拿來(lái)主義」，積極探索和實(shí)驗(yàn)領(lǐng)先，且成本只有專(zhuān)有模型十分之一的開(kāi)源模型，無(wú)論其來(lái)源如何。通過(guò)構(gòu)建這些成本效益高且快速改進(jìn)的基礎(chǔ)，初創(chuàng)公司可以以更低的燒錢(qián)速度運(yùn)營(yíng)，更快地推出產(chǎn)品，并超越那些陷入昂貴專(zhuān)有模型的巨頭。

關(guān)注小模型的邊緣計(jì)算

當(dāng)前，大多數(shù)大模型都在云端運(yùn)行.

然而，吳恩達(dá)指出，隨著小模型性能的增加，以及硬件價(jià)格的降低，未來(lái)將會(huì)見(jiàn)到更多的小尺寸模型，以及更多的模型在本地運(yùn)行。

小模型的市場(chǎng)總量，將會(huì)從2022 年的9.3億美元增長(zhǎng)到2032 年的 54.5 億美元；而邊緣計(jì)算的市場(chǎng)，預(yù)計(jì)將在2028年達(dá)到3780億美元。

邊緣計(jì)算使得更多涉及隱私數(shù)據(jù)的應(yīng)用變成可能。

例如，創(chuàng)業(yè)者可以開(kāi)發(fā)一款手機(jī)app，實(shí)時(shí)分析用戶(hù)的語(yǔ)音及使用數(shù)據(jù)，據(jù)此檢測(cè)諸如抑郁癥，阿爾茨海默癥等的早期跡象，而所有數(shù)據(jù)都安全地存儲(chǔ)在本地設(shè)備上，從而讓用戶(hù)方向使用。

在制造業(yè)中，創(chuàng)業(yè)者可在攝像頭上增加多模態(tài)模型，讓用戶(hù)可以輸入提示詞，從而即時(shí)識(shí)別用戶(hù)關(guān)心的微小的缺陷。

而在零售業(yè)中，創(chuàng)業(yè)者可以開(kāi)發(fā)可供租賃的導(dǎo)購(gòu)機(jī)器人去替代推銷(xiāo)人員，接受商家定制的機(jī)器人通過(guò)觀察用戶(hù)的行為，選擇潛在用戶(hù)發(fā)送贈(zèng)品，并將商家關(guān)注的私有用戶(hù)數(shù)據(jù)保存在本地。

邊緣計(jì)算+小模型之所以可行，是因?yàn)楝F(xiàn)有的基礎(chǔ)設(shè)施已經(jīng)完善，數(shù)十億的智能手機(jī)及物聯(lián)網(wǎng)作為計(jì)算設(shè)備，本身已經(jīng)存在。

這些設(shè)備零延遲，零云成本和極致的隱私保護(hù)。

創(chuàng)業(yè)者要做的只是利用好這三個(gè)優(yōu)勢(shì)，通過(guò)優(yōu)化小模型在特定領(lǐng)域的性能，構(gòu)建一個(gè)個(gè)小而美的應(yīng)用。

隨著模型變得越來(lái)越小、同時(shí)性能越來(lái)越強(qiáng)大。

對(duì)AI領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者而言，護(hù)城河不該是技術(shù)本身。

當(dāng)下，人人都可以下載開(kāi)源模型并部署。創(chuàng)業(yè)企業(yè)的真正不可取代之處在于提供給用戶(hù)可信任感。

創(chuàng)業(yè)者不需要教育客戶(hù)自己的技術(shù)有多先進(jìn)，而是要想辦法說(shuō)服客戶(hù)需要信任你開(kāi)發(fā)的AI。

于此同時(shí)，監(jiān)管機(jī)構(gòu)也不再接受黑盒系統(tǒng)；他們要求可解釋和透明的模型。

當(dāng)模型本身不再稀缺，真正的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)來(lái)自值得信賴(lài)的AI應(yīng)用。

那些發(fā)展最快的公司不僅僅是在部署更多模型；它們?cè)诓渴鸾?jīng)過(guò)驗(yàn)證、監(jiān)控和適當(dāng)管理的模型。只有致力于構(gòu)建可靠和透明系統(tǒng)的承諾，才能持久地保住領(lǐng)先地位。

關(guān)注軍民兩用的應(yīng)用場(chǎng)景

2025年2月，吳恩達(dá)發(fā)表了暴論「我很高興谷歌改變了其對(duì)AI武器的立場(chǎng)」。

不過(guò)，這樣的言論也并非無(wú)的放矢，AI在軍事領(lǐng)域的應(yīng)用已成為一個(gè)關(guān)鍵、不可避免且充滿創(chuàng)新的爆炸性領(lǐng)域。

盡管自主武器充滿倫理風(fēng)險(xiǎn)，但現(xiàn)實(shí)是「軍事 AI 淘金熱」已經(jīng)拉開(kāi)序幕。這不僅僅局限于涉及生死的武器。

吳恩達(dá)自己的投資組合公司正在開(kāi)發(fā)自主無(wú)人機(jī)，它們通過(guò)在災(zāi)區(qū)進(jìn)行快速偵察來(lái)拯救生命，并為偏遠(yuǎn)部隊(duì)提供安全的后勤保障。這可視為一種軍民兩用的應(yīng)用場(chǎng)景。

除此之外，AI 驅(qū)動(dòng)的智能安防，例如威脅檢測(cè)、復(fù)雜硬件的預(yù)測(cè)性維護(hù)、軍事仿真和培訓(xùn)，以及前所未有的大規(guī)模的后勤優(yōu)化。全球各國(guó)政府的投資正在涌入，為能夠提供強(qiáng)大、可靠和尖端 AI 解決方案的初創(chuàng)公司創(chuàng)造了一個(gè)成熟的生態(tài)系統(tǒng)。

企業(yè)家應(yīng)調(diào)查「軍民兩用」技術(shù)。

為優(yōu)化商業(yè)供應(yīng)鏈而設(shè)計(jì)的AI系統(tǒng)，可以適應(yīng)軍事物流。用于工業(yè)檢查的計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型，可以重新用于海軍艦艇的設(shè)備維護(hù)。

關(guān)鍵在于構(gòu)建既適用于民用又適用于國(guó)防部門(mén)的基礎(chǔ)技術(shù)，從而開(kāi)辟一個(gè)龐大、資金充足的龐大市場(chǎng)。但許多人因膽怯而不愿進(jìn)入。

遠(yuǎn)見(jiàn)即財(cái)富，洞見(jiàn)即機(jī)遇

以上幾點(diǎn)，便是吳恩達(dá)對(duì)AI創(chuàng)業(yè)者給出的幾點(diǎn)實(shí)用建議，這些指導(dǎo)從當(dāng)前的技術(shù)出發(fā)，具有可操作性。

遵照這些建議，用AI創(chuàng)業(yè)并活下來(lái)，并非遙不可及的夢(mèng)想，而是當(dāng)下的現(xiàn)實(shí)。

如果你有遠(yuǎn)見(jiàn)、能洞察世界發(fā)展趨勢(shì)，未來(lái)觸手可及。

未來(lái)的AI財(cái)富，不屬于那些擁有最大GPU集群的人，而屬于懂得用最小模型解決最具體問(wèn)題的人。

在巨頭的陰影之外，是創(chuàng)業(yè)者的黃金邊界——他們讓智能真正落地，讓信任成為新的護(hù)城河。

AI不再是技術(shù)的戰(zhàn)爭(zhēng)，而是執(zhí)行與洞察的競(jìng)賽。勝者，將是那些在「巨浪之下」仍能穩(wěn)穩(wěn)立足的智能體造夢(mèng)者。