吴恩达亲授：从0到1打造AI应用，你只差这篇Prompt终极指南！

吴恩达AI创业指南：从Prompt到落地

原创于 2025-10-14 17:44:37 发布 · 517 阅读

8 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#人工智能 #prompt #microsoft #深度学习 #开源 #github

还记得第一次看吴恩达的视频，还是在Coursera上那门经典的《机器学习》课程。那时候的他，是站在AI浪潮前的布道者。而如今十几年过去，他依旧在AI的浪尖，但这次，他在谈创业。

最近，在 YC 的一场演讲《Startup Building at Speed with AI》中，吴恩达分享了他对 AI 时代创业的新思考。这次的主题很简单——如何在AI的加速世界中，更快地把一个想法变成产品原型（demo）。

没有花哨的技术，也没有宏大的叙事，更多的是他对“速度”“判断力”“责任感”的冷静分析。下面是这场演讲的核心观点整理与个人一些思考。

吴恩达认为，AI 时代的创业成功公式可以简化为：

具体的想法 + AI加速开发 + 快速反馈循环 + 正确的技术判断 + 负责任的创新。

在过去，我们常说创业是一场马拉松。但在AI时代，它更像是一场短跑接力。AI工具的出现，极大地降低了试错成本，一个两三人的团队，就能完成过去需要十几个人才能实现的MVP。

他指出：

拖延才是创业最大的敌人。等待产品完美、等待市场验证、等待投资人反馈——都意味着错失窗口期。
AI时代的赢家，是最先跑通demo的人。

这话听起来简单，却击中了现实的痛点。当代码生成、模型调用、原型验证都能在一两天内完成时，“执行速度”几乎成了唯一的护城河。

过去我们讨论“敏捷开发”“快速迭代”的方法论，如今似乎不再需要复杂的流程和模板。当生产力工具的效率提升一个数量级，方法论本身就被技术颠覆了。

吴恩达提醒创业者：AI并非又一个“移动互联网”机会，它不是换个界面和接口的问题，而是底层范式的变化。

理解AI的构建模块（Building Blocks），做出正确的技术选择，是获得速度优势的关键。

这些核心模块包括：

Prompting（提示工程）
RAG（检索增强生成）
Fine-tuning（模型微调）
Evaluation（模型评估）
Guardrails（安全护栏）

在移动互联网时代，我们的技术栈差异，可能只是“你用Java，我用C++”。
但在AI时代，这种差异放大了十倍。

你是选择使用一个现成的API，还是自己搭RAG？你是用大模型的默认推理，还是做轻量微调？每一个决策，都会直接影响到你的产品体验、成本和速度。

这就是吴恩达所说的“技术判断力”。它不仅是一种工程能力，更是一种战略能力。深刻理解AI的底层逻辑，才能真正跑得更快。

“当工程师的速度提升了10倍，瓶颈会转移到哪里？”

吴恩达的回答是——产品管理。

过去，一个产品经理要协调七八个程序员，推动一款新功能上线；而现在，随着AI编程助手的成熟，三个产品经理可能就能配合两个工程师，快速产出多个demo。

这意味着，决定“我们要做什么”的速度，反而成了新的短板。在AI的世界里，思考的速度比写代码更稀缺。

吴恩达甚至提出一个略显激进的观点：

“每个人都应该学会编程。”

他认为市场、销售、运营人员如果也能写一点代码，能用AI工具把自己的想法快速变成原型，公司创新速度将被彻底重构。

不过这一点，也引发了不少争议。现实中，“全员编程”确实有点超前。并不是每个人都需要学习Python或LangChain。但让全员掌握AI工具的使用能力，让他们能自然地与AI协作，倒是非常现实的方向。

未来公司里的“AI流利度”，或许会成为新的竞争力。

吴恩达在演讲最后强调，技术只是手段，产品才是目的。
AI创业不该陷入“堆技术”的陷阱，而是要不断问自己：用户真正需要什么？

AI的浪潮确实让人兴奋，但他也提醒——

“在追求速度的同时，不要忽视社会责任。AI创业不仅是创造价值，更要创造正向的影响。”

这也是吴恩达一贯的风格：理性、克制、脚踏实地。

从某种意义上说，吴恩达的这场演讲，其实揭示了软件范式的第三次革命。

第一阶段：人类通过编程语言和机器对话；
第二阶段：图形化界面让更多人能使用软件；
第三阶段：自然语言成为编程语言。

未来，我们将越来越多地用英语（或中文）直接“编程”。但正如吴恩达所说——这并非想象中那么简单。自然语言的歧义、上下文理解的复杂性，仍然需要结构化的工程化思维来驾驭。

AI并没有让工程消失，它只是让更多人能参与到“构建世界”的过程。

吴恩达的演讲没有惊天动地的新理论，但它像一面镜子，让我们重新审视AI时代的创业逻辑。

速度，不只是代码运行的快慢，而是理解用户、验证假设、反馈迭代的速度。技术，不只是叠加工具，而是找到最适合自己路径的判断力。责任，不是口号，而是创业者在AI浪潮中保持人性温度的底线。

或许这就是吴恩达一贯的风格——冷静地看热潮，温和地谈未来。

当AI成为每个人的生产力杠杆时，真正的竞争不在工具，而在于谁能最快把“想法”变成现实。

如何学习大模型 AI ？

我国在AI大模型领域面临人才短缺，数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着Al技术飞速发展，预计到2025年，这一缺口将急剧扩大至400万，严重制约我国Al产业的创新步伐。加强人才培养，优化教育体系，国际合作并进，是破解困局、推动AI发展的关键。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述

2025最新大模型学习路线

明确的学习路线至关重要。它能指引新人起点、规划学习顺序、明确核心知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

对于从来没有接触过AI大模型的同学，我帮大家准备了从零基础到精通学习成长路线图以及学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线。

在这里插入图片描述

针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

大模型经典PDF书籍

新手必备的大模型学习PDF书单来了！全是硬核知识，帮你少走弯路！

在这里插入图片描述

配套大模型项目实战

所有视频教程所涉及的实战项目和项目源码等
在这里插入图片描述

博主介绍＋AI项目案例集锦

MoPaaS专注于Al技术能力建设与应用场景开发，与智学优课联合孵化，培养适合未来发展需求的技术性人才和应用型领袖。

在这里插入图片描述

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【`保证100%免费`】

在这里插入图片描述

为什么要学习大模型？

2025人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用，大模型作为其中的重要组成部分，正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等领域，为各行各业带来了革命性的改变和机遇。

在这里插入图片描述

适合人群

在校学生：包括专科、本科、硕士和博士研究生。学生应具备扎实的编程基础和一定的数学基础，有志于深入AGI大模型行业，希望开展相关的研究和开发工作。
IT行业从业人员：包括在职或失业者，涵盖开发、测试、运维、产品经理等职务。拥有一定的IT从业经验，至少1年以上的编程工作经验，对大模型技术感兴趣或有业务需求，希望通过课程提升自身在IT领域的竞争力。
IT管理及技术研究领域人员：包括技术经理、技术负责人、CTO、架构师、研究员等角色。这些人员需要跟随技术发展趋势，主导技术创新，推动大模型技术在企业业务中的应用与改造。
传统AI从业人员：包括算法工程师、机器视觉工程师、深度学习工程师等。这些AI技术人才原先从事机器视觉、自然语言处理、推荐系统等领域工作，现需要快速补充大模型技术能力，获得大模型训练微调的实操技能，以适应新的技术发展趋势。

课程精彩瞬间

大模型核心原理与Prompt：掌握大语言模型的核心知识，了解行业应用与趋势；熟练Python编程，提升提示工程技能，为Al应用开发打下坚实基础。

RAG应用开发工程：掌握RAG应用开发全流程，理解前沿技术，提升商业化分析与优化能力，通过实战项目加深理解与应用。

Agent应用架构进阶实践：掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用，能够独立完成Agent系统的设计与开发，提升多智能体协同与复杂任务处理的能力，为AI产品的创新与优化提供有力支持。

模型微调与私有化大模型：掌握大模型微调与私有化部署技能，提升模型优化与部署能力，为大模型项目落地打下坚实基础。