AI 创业致胜之道：吴恩达深度解析速度与机遇

著名人工智能科学家吴恩达（Andrew Ng）在这场面向创业者的 YC分享中，以他在 AI Fund 每月孵化一家初创公司的丰富实战经验为基础，深入剖析了在当前 AI 浪潮下，创业公司如何获得成功的关键要素。他强调，在技术日新月异的今天，执行速度是预测一家创业公司成功与否的最强指标。

下面是我对Andrew 所说的“快”的解读：绝非盲目求快的“风风火火”，而是一种战略性的敏捷与灵活：

吴恩达强调的“快”是一种高质量的迭代速度，核心是快速学习和适应的能力。

体现在决策上：当他提到一个团队可以“on a dime”（立刻）转型，或者“一个想法错了完全没关系，马上换一个同样坚决地执行”，这描述的是决策敏捷性。团队不应在错误的道路上内耗，而是要快速识别并转向。
体现在开发上：他举例说，由于 AI 编程助手的存在，一个团队可以在一个月内将代码库完全重写三次。这听起来“风风火火”，但本质是为了灵活性。当发现更好的技术栈或数据结构时，团队有能力快速切换，而不是被初期的技术选型所束缚。这与传统软件开发中“技术选型是单向门”的沉重枷锁形成了鲜明对比。
最终目标是学习速度：快速构建原型的目的，是为了以最低的成本去验证一个想法，即快速完成“构建-反馈-学习”的闭环。蛮干是追求交付速度，而吴恩达的“快”是追求认知迭代的速度。

他把“人”和“专业”放在技术前。这一点在 AI 应用的早期阶段尤为重要。

AI 新应用的“冷启动”困境：当你要开发一个前所未有的 AI 应用时，市场上不存在可供分析的用户数据，无法进行传统的 A/B 测试。此时，唯一能依赖的“数据”，就是领域专家（Subject Matter Expert）脑中经过长期思考和经验沉淀后形成的“直觉”或“洞察”。
“聪明猜测”的来源：吴恩达所说的“具体化的好点子”，正是来源于这种专家的“聪明猜测”（Smart Guess）。他提到自己在创办 Coursera 之前，花了数年时间在“想法的迷宫中游荡”（wandering the idea maze），与用户交谈、打磨直觉。这种深度的行业浸泡，使得创始人的直觉判断成为早期产品开发最宝贵、最快速的导航工具。技术（如 AI 编程助手）是强大的引擎，但没有专家的方向指引，引擎再强也只会原地空转或开向悬崖。