吴恩达深度访谈：中国开源模型反超美国？重新定义 Agentic AI 工作流

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引言：AI 领路人的深度观察与行业警示

在人工智能浪潮席卷全球的当下，吴恩达（Andrew Ng）作为 Coursera 创始人、Google Brain 发起者以及 AI 领域的教父级人物，其观点始终代表着行业的前瞻风向。在最近的一次深度对话中，吴恩达不仅探讨了中美在 AI 领域的竞争态势，更对当下火热的 Agentic AI（智能体化 AI）概念进行了拨乱反正。他指出，许多人对于 AI 的使用方式存在本质误区，而中国在开源生态上的发力，正在悄然改变全球 AI 的权力格局。了解这些前沿趋势，对于每一个关注 AI资讯 和 AGI 发展的从业者都至关重要。更多 AI 深度内容，欢迎访问 AI门户。

中国开源权重模型的“逆袭”：领先优势已现

吴恩达在对话中给出了一个令许多人惊讶的观察：在开源权重模型（Open Weights Models）的发布与应用方面，中国已经远远领先于美国。虽然美国的闭源模型（如 GPT-4 等）在绝对性能上依然占据高位，但开源模型作为 AI 供应链的基础设施，其影响力正在向全球辐射。

他提到，中国发布的开源模型不仅数量庞大，且任何人都可以免费下载使用。数据显示，中国开源权重模型的累计采用量正在逼近甚至已经超过美国。这种趋势意味着，全球各地的开发者正在基于中国的技术底座构建应用，形成了一种庞大的生态联盟。吴恩达呼吁美国政府应更加重视开源生态的建设，而不是通过过度的监管枷锁（如反开源法规）来限制创新。在 大模型 的全球竞赛中，开源权重模型的普及程度将直接决定一个国家的科技话语权。

纠正 Agentic AI 的误区：从“单次提示”到“迭代工作流”

作为“Agentic”概念的提出者，吴恩达对目前市场上过度营销该词的行为表达了担忧。他指出，很多人使用 人工智能 的方式是错误的——即通过一个复杂的提示词（Prompt），指望模型“一口气”生成最终结果。

真正的 Agentic AI 核心在于迭代式工作流。吴恩达将其类比为人类写作：我们不会从第一个字直接写到最后一个字而不做修改，而是会经历“写大纲、查资料、写初稿、反复润色”的过程。AI 也是如此。如果能让大语言模型采用多步骤、可迭代的流程，其在处理医疗建议、法律合规或代码编写等复杂任务时的表现，将远超单次生成的质量。他建议开发者不要盲目等待所谓的“AGI”来解决所有问题，而是利用现有的技术，通过构建标准作业程序（SOP）和 Agentic 工作流，去创造真正的业务价值。

AI 时代编程无用论？这可能是最糟糕的职业建议

针对“AI 将取代程序员，未来不需要学习编程”的论调，吴恩达予以了强烈反驳。他认为，在可预见的未来，懂得计算机语言、理解编程逻辑的人，其生产力将是普通人的数倍。

他强调，未来最重要的技能是“准确告诉计算机你想要什么”。虽然 AI 可以辅助生成代码，但作为“软件的创造者”而非仅仅是“使用者”，需要具备深厚的逻辑思维和系统构建能力。在硅谷，那些擅长利用 AI 辅助编程的营销人员、财务专家和工程师，正在迅速拉开与他人的差距。因此，对于下一代教育而言，编程不仅是一项技能，更是一种与数字世界沟通的基本素养。

全球 AI 竞赛的底层瓶颈：能源、人才与监管

在探讨美国如何保持竞争力时，吴恩达提出了几个关键瓶颈：

能源供应：数据中心本质上是“将电能转化为智能”的机器。审批流程的繁琐和能源容量的限制，正在成为制约 AI 发展的硬伤。

人才政策：他高度评价了移民对美国 AI 发展的贡献，并担心收紧的学生移民政策会削弱国家的创新根基。

监管误区：他批评了一些游说团体利用“安全噱头”制造恐慌，试图通过限制性许可来阻碍开源发展。吴恩达主张，要赢得 AI 竞赛，应该“多踩油门、少踩刹车”。

结语：在创造的黄金时代，去创造吧

吴恩达最后呼吁，我们正处于一个“创造的黄金时期”。无论是利用 AI 进行头脑风暴，还是开发解决特定痛点的应用，现在的门槛已经降到了历史最低。AI 不应只是被视为替代人类的工具，而应是增强人类能力的“外骨骼”。

作为 AI日报 的关注者，我们不仅要追踪 openai 或 chatGPT 的每一次更新，更要深刻理解吴恩达所倡导的“创造者精神”。在这个充满变数的时代，唯有不断学习、不断创造，才能在 AI 浪潮中立于不败之地。

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