吴恩达深度对话：中国开源模型已领先，你对Agentic AI的理解可能全错了

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引言

在人工智能飞速发展的今天，全球AI领域的风向标人物——Coursera创始人、Google Brain发起人吴恩达（Andrew Ng）再次抛出重磅观点。在最近的一次深度对话中，他不仅揭示了中国在开源权重模型发布上已经领先美国的现状，还直指目前大众在使用Agentic AI（智能体化AI）时存在的严重误区。本文将结合最新的AI资讯，深入解读吴恩达的核心洞察，探讨在大模型竞争下半场，个人与国家应如何构建核心竞争力。

Agentic AI：从“一锤子买卖”转向迭代工作流

目前，大多数用户与chatGPT或claude交互的方式仍停留在“简单提示”阶段：输入一段文字，期待模型一口气给出完美答案。吴恩达指出，这种方式在处理复杂任务时往往效果不佳，因为人类写文章、写代码也需要构思、草拟、修改。

真正的Agentic AI（智能体化AI）核心在于其“迭代性”。它不再追求一次性输出，而是通过一种迭代式的工作流——先写大纲，进行背景研究，撰写初稿，最后自我修正。这种工作流虽然耗时更长，但在医疗建议、法律合规及复杂编程任务中，其表现远超单一提示词。吴恩达强调，与其空等遥不可及的AGI（通用人工智能），不如利用现有的LLM技术构建稳健的Agentic系统，这才是目前最具商业价值的方向。

开源模型之争：中国正在悄然反超

在人工智能的全球版图中，中美两国的竞争一直是焦点。吴恩达观察到一个显著趋势：过去一两年中，中国在开源权重模型的发布和采用率上已经走在了世界前列。这些模型在全球范围内可免费下载使用，构成了人工智能供应链的关键一环。

尽管美国的闭源模型（如GPT-4系列）在绝对性能上仍保持领先，但中国开源生态的爆发正在重塑行业格局。对于开发者和企业而言，开源权重模型提供了更高的灵活性和掌控力。吴恩达警告称，如果美国继续通过限制性法规阻碍开源发展，可能会在这一关键的人工智能基础设施竞赛中失去优势。

AI时代编程依然是“必修课”

针对“AI时代不再需要学习编程”的论调，吴恩达给出了坚决的反驳。他认为这可能是“有史以来最糟糕的职业建议”。在AI日报和最新的行业观察中，我们看到效率最高的并不是单纯的软件工程师，而是那些懂得如何用代码驱动AI的营销、财务和HR专家。

未来最重要的技能是准确告诉计算机你想要什么。懂得编程语言的人，能够从软件的“使用者”转变为软件的“创造者”。在AI的辅助下，编程的门槛已经大幅降低，但这并不意味着编程思维的消失。相反，掌握编程逻辑将成为个人在AI变现和职业发展中的核心护城河。

政策、能源与人才：AI竞赛的隐形瓶颈

除了算法层面的竞争，吴恩达还提到了制约AI发展的几大现实瓶颈：

能源短缺：数据中心本质上是电能向智能的转化器。审批流程繁琐和能源供应不足已成为阻碍大模型落地的重大障碍。

人才流动：移民政策对全球顶尖人才的吸引力直接决定了国家的科研上限。

社会信任：硅谷之外的人群对AI替代工作的恐惧正在蔓延。吴恩达呼吁，必须让AI技术真正惠及每一个人，通过技能培训消除不信任感。

总结与展望：在这个黄金时代去创造

吴恩达在对话的最后反复强调了一个词：创造。现在是AI发展的黄金时期，许多以前无法想象的创意，如今都可以借助提示词和智能体工具实现。无论你是通过 https://aigc.bar 获取最新的AI新闻，还是在研究如何利用大模型优化业务，核心目标都应落在“创造价值”上。

未来的竞争不在于谁拥有最强的模型，而在于谁能更好地利用这些工具解决现实世界的问题。正如吴恩达所言，不要等待AGI的降临，现在就开始动手去创造吧。