吳恩達在YC演講中分享了AI創(chuàng)業(yè)的三大核心：速度為王、具體為要、工具賦能。他指出，應用層是AI商業(yè)化最直接的機會，要避免模糊的宏觀想法，聚焦具體場景快速驗證。AI編程工具已讓原型開發(fā)效率提升10倍，代碼本身的價值正在降低。

執(zhí)行速度決定成敗。AI技術迭代速度遠超產(chǎn)品設計速度，產(chǎn)品經(jīng)理與研發(fā)人員比例已出現(xiàn)反轉(zhuǎn)。要善用AI編碼工具，即便落后半代工具差距也會非常明顯。現(xiàn)在工程師三個月前后的開發(fā)方法已大不相同。

創(chuàng)業(yè)要聚焦具體場景。"用AI優(yōu)化醫(yī)療資源"這類想法太模糊，要具體到"在線預約核磁共振"等可落地場景。建議采用"并行原型法"，同時做20個原型找出可行方向?？焖俚鷷r可暫時忽略安全性等非核心要素。

AI改變開發(fā)范式。代碼自動補全工具和Agentic編碼助手大幅提升效率，代碼庫重寫已成常態(tài)。建議所有崗位人員掌握基礎編程能力，這將顯著提升工作效率。產(chǎn)品經(jīng)理要建立快速反饋機制，從直覺判斷到A/B測試形成完整閉環(huán)。

警惕AGI過度炒作。大多數(shù)創(chuàng)業(yè)公司根本無需擔心token成本，真正受影響的只是極少數(shù)團隊。要始終保持對AI技術的敏感性，掌握prompting、RAG、微調(diào)等"積木塊"，通過組合創(chuàng)新創(chuàng)造新價值。

以下是其演講的核心觀點總結(jié)：

1. 執(zhí)行速度至關重要：衡量一家初創(chuàng)公司未來成敗的一個關鍵因素是執(zhí)行速度。隨著新一代AI技術的發(fā)展，這為創(chuàng)業(yè)速度帶來了大幅提升的機會。通過快速試錯和驗證想法，可以顯著提高創(chuàng)業(yè)成功的概率。

2. 應用層存在最大機會：雖然半導體、云服務和基礎大模型等底層技術吸引了大量關注，但真正能夠創(chuàng)造更多收入的機會幾乎必然存在于應用層。這些應用不僅能直接帶來經(jīng)濟效益，還能反哺其他層級的技術發(fā)展。

3. 具體化想法：避免模糊和宏觀的想法，如“用AI優(yōu)化醫(yī)療資源”。相反，應聚焦于具體的場景或問題，例如開發(fā)一個可以讓醫(yī)院患者在線預約核磁共振時間的軟件。這樣的具體化不僅有助于團隊快速理解并開始工作，而且能更快地驗證想法是否可行。

4. 利用AI工具提速：使用AI編程工具可以極大地提升開發(fā)效率。比如，在編寫原型驗證代碼時，效率提升可達10倍甚至更多。這意味著即使是短期內(nèi)推翻重做整個代碼庫也變得更為可行和經(jīng)濟。

5. 產(chǎn)品反饋機制：建立快速的產(chǎn)品反饋循環(huán)非常重要。從直覺判斷到朋友和同事的初步反饋，再到小規(guī)模用戶的測試，以及最后的大規(guī)模A/B測試，形成一個完整的閉環(huán)。這樣可以幫助創(chuàng)業(yè)者迅速調(diào)整方向，找到產(chǎn)品市場匹配（PMF）。

6. 警惕過度炒作：關于AGI（人工通用智能）被過度炒作的問題，提醒創(chuàng)業(yè)者不要被市場上的一些夸張說法所誤導。大多數(shù)創(chuàng)業(yè)公司實際上并不需要擔心token成本等問題。

7. 持續(xù)學習和技術敏感性：對于AI技術的發(fā)展保持敏感和持續(xù)學習的態(tài)度非常關鍵。掌握如prompting、RAG、微調(diào)等基本技能就像是收集不同的積木塊，它們的組合可以創(chuàng)造出前所未有的新產(chǎn)品和服務。