AI新范式入门到精通！吴恩达亲授：小模型+边缘计算，看这篇就够了！

吴恩达指出，当下大模型的卷生卷死，谁是赢家不重要。关键的是谁能构建可信的AI应用，谁才能成为真正塑造未来之人，顺便成为下一个通过AI财富自由者。

AI创业的真机遇不在「更大」，而在「更聪明」！

当巨头们在百亿美金的赛道上比拼模型参数时，真正的创业机会正在另一端悄然爆发——智能体的时代，正在打开。

这是AI世界的「中小企业革命」：它不追求通用智能的神话，而是用成千上万个专注、可靠、懂业务的智能体，去啃下那些不起眼却极其值钱的现实问题。

一、AI创业：机会在智能体！

模型越大越好？投入越多越好？AI界的竞争，真的是这么朴实无华？

如果真是这样，那AI就不适合创业。

但除了做大模型，更大的机会在于使用工具去解决各行各业的实际问题，也就是所谓的智能体。

目前， AI智能体市场约为51亿美元，预计到 2032 年将增至 691 亿美元，7 年增长约17倍。

智能体会将任务其分解为一系列更小、更易于管理的子任务。它制定战略计划，逐步执行，并在过程中进行调整，模拟高级人类推理。

智能体会用多组提示词＋知识库，再联动外部工具，如搜索引擎、代码执行等。

智能体还能对大模型输出的结果进行自我批评。通过对「这是最好的方法吗？这能更准确吗？我遗漏了什么？」等问题自问自答、反复迭代的自我纠正，极大地提升了输出的质量和可靠性。

对于准备进入 AI 领域的创业者，必须明白：智能体的优势在于「专业化」。

大厂试图用单一模型包打天下，而多智能体中每个智能体只负责中一部分工作。

如何为智能体分配不同的角色，让小型、廉价的模型集体工作时超越像GPT-5这样的价格昂贵的标准模型，从而在特定领域降本增效——

这就是创业者能带来的价值增量。

二、不去追求AGI，要用AI解决日常问题

科技界热衷于追求通用人工智能（AGI）。

这一追求消耗了数十亿美元的研究资金，并引发了无数的媒体炒作。吴恩达对此的建议是忽略它。

对于想进入AI界的创业者，最好期待AGI不会出现，因为AGI的出现意味着所有公司解雇所有知识型员工。

若这一天真的到来，自然也没了创业者的生存空间。

而当前AI领域之所以需要创业者，是因为当今每个行业都存在大量「无聊」、缺乏魅力但极具商业价值的难题。

创业公司应当专注于可衡量的成果，例如自动化文档处理、优化能源消耗、提高医疗诊断准确性以及简化制造流程。

这些应用不会登上头条，但它们通过提高效率、减少错误和降低成本，创造了数十亿的价值。这就是现在在人工智能领域真正赚钱的地方。

创业者要选择自己熟悉的行业，批判性审视工作过程反复出现是每一步流程，看看有哪些重复的、数据密集型的工作消耗了最多的人力？哪些流程最容易出错？这些都是你的目标。

构建或部署解决这些特定、高成本问题的窄人工智能解决方案。投资回报是直接、可衡量且巨大的。

在此过程中，创业者不必从头开发模型，而是要秉持「拿来主义」，积极探索和实验领先，且成本只有专有模型十分之一的开源模型，无论其来源如何。通过构建这些成本效益高且快速改进的基础，初创公司可以以更低的烧钱速度运营，更快地推出产品，并超越那些陷入昂贵专有模型的巨头。

三、关注小模型的边缘计算

当前，大多数大模型都在云端运行.

然而，吴恩达指出，随着小模型性能的增加，以及硬件价格的降低，未来将会见到更多的小尺寸模型，以及更多的模型在本地运行。

小模型的市场总量，将会从2022 年的9.3亿美元增长到2032 年的 54.5 亿美元；而边缘计算的市场，预计将在2028年达到3780亿美元。

边缘计算使得更多涉及隐私数据的应用变成可能。

例如，创业者可以开发一款手机app，实时分析用户的语音及使用数据，据此检测诸如抑郁症，阿尔茨海默症等的早期迹象，而所有数据都安全地存储在本地设备上，从而让用户方向使用。

在制造业中，创业者可在摄像头上增加多模态模型，让用户可以输入提示词，从而即时识别用户关心的微小的缺陷。

而在零售业中，创业者可以开发可供租赁的导购机器人去替代推销人员，接受商家定制的机器人通过观察用户的行为，选择潜在用户发送赠品，并将商家关注的私有用户数据保存在本地。

边缘计算+小模型之所以可行，是因为现有的基础设施已经完善，数十亿的智能手机及物联网作为计算设备，本身已经存在。

这些设备零延迟，零云成本和极致的隐私保护。

创业者要做的只是利用好这三个优势，通过优化小模型在特定领域的性能，构建一个个小而美的应用。

随着模型变得越来越小、同时性能越来越强大。

对AI领域的创业者而言，护城河不该是技术本身。

当下，人人都可以下载开源模型并部署。创业企业的真正不可取代之处在于提供给用户可信任感。

创业者不需要教育客户自己的技术有多先进，而是要想办法说服客户需要信任你开发的AI。

于此同时，监管机构也不再接受黑盒系统；他们要求可解释和透明的模型。

当模型本身不再稀缺，真正的竞争优势来自值得信赖的AI应用。

那些发展最快的公司不仅仅是在部署更多模型；它们在部署经过验证、监控和适当管理的模型。只有致力于构建可靠和透明系统的承诺，才能持久地保住领先地位。

四、关注军民两用的应用场景

2025年2月，吴恩达发表了暴论「我很高兴谷歌改变了其对AI武器的立场」。

不过，这样的言论也并非无的放矢，AI在军事领域的应用已成为一个关键、不可避免且充满创新的爆炸性领域。

尽管自主武器充满伦理风险，但现实是「军事 AI 淘金热」已经拉开序幕。这不仅仅局限于涉及生死的武器。

吴恩达自己的投资组合公司正在开发自主无人机，它们通过在灾区进行快速侦察来拯救生命，并为偏远部队提供安全的后勤保障。这可视为一种军民两用的应用场景。

除此之外，AI 驱动的智能安防，例如威胁检测、复杂硬件的预测性维护、军事仿真和培训，以及前所未有的大规模的后勤优化。全球各国政府的投资正在涌入，为能够提供强大、可靠和尖端 AI 解决方案的初创公司创造了一个成熟的生态系统。

企业家应调查「军民两用」技术。

为优化商业供应链而设计的AI系统，可以适应军事物流。用于工业检查的计算机视觉模型，可以重新用于海军舰艇的设备维护。

关键在于构建既适用于民用又适用于国防部门的基础技术，从而开辟一个庞大、资金充足的庞大市场。但许多人因胆怯而不愿进入。

五、远见即财富，洞见即机遇

以上几点，便是吴恩达对AI创业者给出的几点实用建议，这些指导从当前的技术出发，具有可操作性。

遵照这些建议，用AI创业并活下来，并非遥不可及的梦想，而是当下的现实。

如果你有远见、能洞察世界发展趋势，未来触手可及。

未来的AI财富，不属于那些拥有最大GPU集群的人，而属于懂得用最小模型解决最具体问题的人。

在巨头的阴影之外，是创业者的黄金边界——他们让智能真正落地，让信任成为新的护城河。

AI不再是技术的战争，而是执行与洞察的竞赛。胜者，将是那些在「巨浪之下」仍能稳稳立足的智能体造梦者。

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。

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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。

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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。

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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。

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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。