在2026年初的达沃斯世界经济论坛期间，一场名为《AI时代的创业》的圆桌讨论备受关注。人工智能领域的知名学者吴恩达、OpenAI欧洲负责人Laura、Cerebras战略官Andy以及ETH AI Center负责人Alex齐聚一堂，深入探讨了当前AI创业生态的剧变。
门槛消失了，价值成为新问题
讨论的核心观点非常鲜明：随着开发工具的普及和模型能力的提升，技术实现的门槛正在迅速消失。过去可能需要几个月才能完成的MVP（最小可行产品），现在几天甚至几小时就能搭建出来。当“快速做出一个AI产品”变得轻而易举时，真正的问题就浮现了：你做的产品，究竟有没有独特的价值？用户是否愿意买单？它能否支撑起一家真正的公司？
吴恩达明确指出，在当下，速度已经不再是竞争优势，而是一条基础及格线。当技术门槛被抹平，AI创业者要想胜出，必须具备三种新的核心能力。
能力一：用AI重构流程，而非优化环节
吴恩达在讨论中指出，当前许多企业在部署AI时，都陷入了一个典型的误区：找到一个具体的业务环节，用AI去替代人工，以此提升局部效率。例如，将贷款审批中的某一步从人工审核的1小时缩短到AI处理的10分钟。
这种做法看似提高了效率，但实际上只是对旧有工作流程的“微创手术”，产品的根本形态并未改变。吴恩达认为，如果AI已经具备独立做出可信决策（如自动批准贷款）的能力，那么创业者就不应该去修补旧流程的某一步，而应该基于AI的新能力，彻底重构整个业务流程，打造一个“10分钟完成贷款审批”的全新产品。
这其中的差异，关键不在于速度提升了多少，而在于产品逻辑是否是从AI的底层能力出发进行重新设计的。如果其他环节保持不变，AI就只是一个效率工具。真正的机会在于围绕AI的核心能力，推倒重来。
OpenAI的欧洲业务负责人Laura从用户体验的角度补充道：“企业的传统惯性思维是，哪里慢就去修补哪里。结果往往是换掉一个环节后，发现根本问题依旧存在，产品体验没有本质改善。”她强调，有效的AI部署应该着眼于重塑客户“从接触服务到获得结果”的完整体验链条，而不是只盯着某个孤立的节点。
简单来说，AI创业的第一种能力，是能够识别出一个可以被AI技术彻底重构的商业场景，并设计出从一开始就与众不同的产品。一个很直接的判断标准是：
- 如果抽离AI技术，你的产品依然能够运行，那么它可能只是一个锦上添花的工具。
- 如果抽离AI技术，你的产品就无法运转，这才称得上是一个真正的AI原生产品。
对于关心此类技术深度融合与商业变革的讨论，可以关注云栈社区的开发者广场板块，那里常有关于技术趋势与创业实践的深度杂谈。
能力二：成为全栈开发者，一人即团队
流程重构的构想，需要什么样的人才来执行？这引出了第二个关键能力。
在传统创业模式中，团队通常分工明确：产品经理负责定义需求和用户体验，工程师负责实现功能，再辅以设计、运营、市场等角色。但吴恩达指出，这种模式正在发生改变。
“当开发成本变得极低时，一个既能编写代码、又深刻理解用户需求、还能判断产品方向的人，其价值可以抵得上一支传统的团队。”吴恩达分享了他的观察，“我们过去的经验是，一个产品经理搭配几个工程师。但后来我们发现，最高效的配置往往是让这两种能力合并在一个人身上。”
他在自己创立的AI Fund中就贯彻了这一理念。招聘前台、HR甚至财务人员时，都会优先考虑具备基础编程能力的人。他甚至提到，他们的CFO能够自己编写内部使用的自动化脚本，而无需额外花费数千美元外包开发。
为什么这种“全栈能力”变得如此重要？吴恩达认为，AI工具已经极大地简化了“如何实现”（How）的问题，真正的瓶颈往往卡在“要做什么”（What）的决策环节。
过去，工程师可能需要等待产品经理撰写详细的需求文档、经过设计评审和会议后，才能开始编码。现在，有了强大的AI辅助编程工具，工程师可能隔天就能实现一个功能原型。反过来，产品经理的思考和决策速度有时会跟不上工程师的实现速度。
因此，在他的团队中，配置被高度精简：通常是一个产品经理搭配一个工程师，甚至直接让一个人同时承担产品设计和工程实现的工作。他发现，那些行动最迅速、对市场反应最敏捷的创业者，往往正是这种“既能动手，又懂用户”的复合型人才。
Cerebras的战略官Andy对此表示赞同。他认为，技术实现能力在今天只是基础，创业者更需要掌握如何拆解复杂问题、如何组建团队，以及如何从用户视角做出精准的产品判断。最优秀的技术创始人，通常都兼具同理心、产品判断力和讲述产品故事的能力，而不仅仅是会写代码。
这就是第二种核心能力：全栈开发与产品能力。在人人皆可用AI辅助编程的时代，一个创业者能“一人成军”不再是压榨，而是参与竞争的基本配置。
能力三：将演示（Demo）打磨为可用的产品
能够快速做出一个演示原型只是创业的第一步。真正的挑战在于，如何将这个Demo转化为一个能让成千上万用户稳定、持续使用，并且具备商业价值的产品。
吴恩达直言：“很多创业者能做出令人眼前一亮的Demo，但无法将产品规模做大。卡住他们的通常不是技术，而是产品本身没有做到位。”
ETH AI中心的负责人Alex进一步解释道，许多AI项目的失败，并非因为底层模型不够先进，而是团队未能将那个精彩的Demo“打磨”成一个真正可用的产品。在幻灯片上展示一个酷炫的功能很容易，但要让它能承受大量用户并发访问、在出现问题时能快速定位修复、并且持续提供稳定可靠的服务，则是完全不同的另一回事。
那么，什么是“打磨成可用的产品”？
OpenAI的Laura举了一个例子：一家名为Fyxer AI的创业公司，只专注于一件事——帮助用户撰写和回复电子邮件。这个方向听起来并不复杂，但他们做得极其深入和细致：自动识别哪些邮件需要优先处理、哪些可以稍后回复、针对不同收件人采用何种沟通语气更为合适……正是这种对单一场景的深度挖掘和极致优化，让这家公司在产品上线仅6个月后，就实现了数百万美元的年收入。
Laura总结道，Fyxer AI的成功之处在于，它不仅仅是在“节省用户写邮件的时间”，而是在系统地“改善用户整体的沟通体验和效率”。
反观许多失败的AI创业公司，问题往往出在Demo之后的一系列现实挑战上：
- 用户数据涌入后，如何清洗、标注和管理？
- 收集到的用户反馈如何有效分析并指导产品迭代？
- 当AI出现错误或产生不合理输出时，如何建立快速修复和回滚机制？
- 如何设计新用户引导流程，降低上手门槛？又如何构建用户留存体系？
因此，AI创业的第三种核心能力，是产品化与工程化能力。即具备将灵光一现的Demo，转化为一个能够持续运转、形成“开发-使用-反馈-优化”完整闭环的成熟产品的能力。在开发成本趋近于零的今天，能否构建并运营好这个闭环，才是真正的竞争壁垒。
结语：易开发，难产品
吴恩达在讨论的最后强调，随着开发成本的急剧下降，创业者最应该做的就是大胆、快速地进行试错。
但这同时也意味着，我们正处在一个Demo泛滥的时代。技术本身已不再是稀缺资源，真正的稀缺品是“把一件事做成功的能力”——即运用AI思维重构业务流程的能力，兼具技术与产品视野的全栈能力，以及将原型打磨为可规模化的产品的执着与韧性。
当技术的门槛消失，这些更深层次的能力，便构成了AI创业者的新门槛。这不仅仅是技术能力的比拼，更是对产品洞察、商业逻辑和工程实现能力的综合考验。关于人工智能如何更深度地融入产品与业务流程，引发更多变革，是当下智能云与数据领域持续探索的前沿方向。
本文内容基于达沃斯AI House圆桌对谈《Unprecedented Scale – Building Startups in the Age of AI》等公开资料进行整理与评论分析，属观点提炼与合理引述。
发表于 昨天 10:53
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