当AI巨头们的模型参数“卷”得火热时，那么又有谁在真正“卷”价值？
上周 GPT-5 上线时的热闹劲儿还没过去，争议就跟着来了。有人说发布会的图表数据有误导性，社区里“chart crime”的吐槽刷了屏，连 Sam Altman 自己都在 AMA 活动里承认，这次上线确实“有点坎坷”，甚至不得不让之前的 4o 版本临时回归应对用户抱怨。
这场不大不小的风波，其实戳中了当下 AI 行业的一个痛点：模型参数越卷越大，技术迭代越来越快，但大家心里越来越没底——到底什么样的 AI 才算真正创造了价值？
就在大家围着技术“烟花”啧啧称奇或摇头叹息时，AI领域的“老江湖”吴恩达，却早已调转船头，埋头干起了更“土”的活儿。他最近在播客专访里的说道：
“我现在每天琢磨的，不是什么模型参数又刷新了纪录，而是这个想法有没有扎进一个真问题？能不能无缝塞进现有的流程里？AI到底能不能在这里真正干成点事儿？”
这位曾经的斯坦福AI教授、Google Brain的奠基人、深度学习的全球布道者，如今的身份更像一个“AI落地包工头”。
他主导的AI Fund，不是什么传统风投，更像一个“AI公司制造车间”——平均每个月就能和团队从零开始打造出一家新的AI初创公司。
他的秘诀？极其朴素，又极其锋利：
“就看一件事：这个场景，够不够‘深’？”
从“实验室里的天才”到“产线上的老师傅”
吴恩达的履历金光闪闪：在斯坦福训练神经网络开直升机悬停，是强化学习的先行者；在谷歌说服拉里·佩奇启动Google Brain，是早期大模型规模化应用的推动者；在百度，更是把AI技术实实在在推向了产业一线。
按说，这种级别的“技术大神”，该整天泡在算法前沿才对。但他变了。
现在 AI 缺的不是聪明脑袋，缺的是落地的“硬逻辑”，他在访谈中一针见血，很多人还在纠结“AI能不能做到”，我们已经逼着团队问下一个问题：你做的这东西，是真解决了问题，还是只是个没人用的酷炫玩具？
这种转变，不是看轻技术，而是“看透”了技术。实验室里的突破令人兴奋，但真正的价值，必须扎根在具体业务的土壤里。
“制造车间”模式：三个月，见真章
AI Fund玩的和别人不一样。它不投“PPT创业”，而是亲自下场，和创始人一起“抡起袖子干三个月”。这三个月，核心目标就一个：
搞出个能跑、能给人用、能看出效果的原型来！
吴恩达特别强调：“现在做个初步验证的原型，成本低到吓人，几千美金、两三天就能搞定。失败了？太好了！至少我们知道了此路不通，省了大把冤枉钱。”
他管这叫“快速试错，低成本排雷”。
这种“实干派”作风，让他们的原型项目成功率（能进入下一阶段）高达75%，这在九死一生的创业圈堪称奇迹。
举个“车间”里的成功案例：Landing.ai 和富士康的合作。没扯什么“工业4.0”的宏大概念，就死磕工厂里最疼的几个点：质检不准、产线僵化、供应链调度混乱。用AI视觉精准揪出产品瑕疵，优化生产排期，打通供应链数据。刀刀砍在成本的肉上，效率的提升看得见摸得着。
吴恩达的“灵魂三问”：你的场景够“深”吗？
“场景够深”听着玄乎？吴恩达在访谈里掰开了揉碎了讲，核心就是三个硬指标，像三把尺子量出真价值：
第一问：任务够不够“小”？
别一上来就“AI+医疗”“AI+教育”，大而空没用。我们专找那些能钉在用户“待办清单”上的小钉子，吴恩达说，比如：怎么让客服回邮件快一倍？怎么帮急诊医生5分钟写出病历初稿？怎么自动生成适合不同学生的数学练习题？问题越小、越具体，越容易扎进去！
第二问：有没有“长个儿”的空间？
“第一版糙点没关系”，吴恩达看得很开，关键是你得让我看到，它能不能从“凑合用”一路进化到“真好用”？
那种做完原型就卡住、没法再优化的“浅坑”，他扭头就走。真正的好场景，得能让模型准确率从50%爬到80%，再冲到90%甚至更高，给技术和商业的成长都留足后劲。
第三问：能不能自己“跑”起来？
“最好的AI产品，得像拧开水龙头就出水一样自然，”吴恩达打了个比方，“它得能自己转，别老要人伺候着改参数、调数据、当保姆。”
理想的AI不是重建一套流程，而是丝滑地嵌入老流程，悄悄把那些费时费力的脏活累活干掉。
他举了个接地气的例子：给女儿做的乘法练习小工具。几小时捣鼓出来，用手机语音出题、互动。技术简单吧？但它真解决了家里陪娃学习的痛点。
还有那个帮医生写研究文档的项目，把原本团队吭哧吭哧干九周的活儿，压缩到AI五分钟出初稿，医生只需审核润色。
省时间、少犯错、真正融进日常节奏里——能做到这三点，这口“井”就算挖深了。
反过来，那些“不够深”的场景，往往长这样：
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看着酷炫像个Demo，真用起来效率感人；
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像个“祖宗”，得专人伺候Prompt、修数据；
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目标模糊，纯粹在“秀肌肉”，不知道解决啥实际问题。
对这些，吴恩达的态度斩钉截铁：“原型一做，立刻见分晓。感觉苗头不对，掉头要快！”
慢拿钱，快动手：创业者的新生存法则
在AI创业圈烧钱成风的当下，吴恩达却念起了“反经”：
“现在用AI做个原型验证，便宜得很，几千块顶天了！与其花几星期写天花乱坠的商业计划书去忽悠投资人，不如先撸起袖子，花半天时间做个能用的初版出来试试水！”
他观察过形形色色的创业者，发现决策速度能差出10倍：“有的创始人，15分钟就能拍板试一个点子；有的呢，非得写文档、拉会、研究几周…时间就这么溜走了。”
在瞬息万变的AI战场，速度就是生命线。
AI Fund每月“出厂”一家新公司的节奏，靠的就是这套“小步快跑，快速迭代”的打法。用最低成本验证方向，行就猛踩油门，不行就立马刹车——“要败，也得败得快！” 这样团队才不会被拖垮，才能腾出手抓住真正的好机会。
落实到产品上，他坚持原型必须能“喘气”的原则：我们不求第一版多完美，但它必须能真干活，得让哪怕一个客户觉得“哎，这玩意儿帮我省了一小时！” 这种最朴素的反馈，比一万份市场报告都值钱。
结语：AI的黄金时代，属于“挖井人”
当整个行业都在仰望星空，畅想AGI如何改变人类命运时，吴恩达却始终盯着脚下的大地。他很少谈那些宏大的科幻叙事，总是强调：
不是AI会取代你，而是会用AI解决问题的人，会取代那些不会用的人。
能真正用好AI的人，核心本事不是懂多少算法，而是精准找到那口值得深挖的“井”——一个具体的、能持续优化的、能融入真实工作流的痛点。
他打造的AI Fund，就像一台精密的“价值筛子”，滤掉那些浮在表面的技术泡沫。手握数亿美元，不投概念，只投能扎进具体场景的“铲子”：让客服响应快一点，让生产线顺一点，让老师备课轻松点，让医生写病历省力点。
这也值得每一位AI创业者思考：你选的这个场景，挖下去，到底有没有“深水”？
技术可以一日千里，但价值，必须一寸寸从真实的土壤里长出来。 与其追逐下一个炫酷的模型，不如静下心来，好好挖一口属于自己的“深井”。这也是红熊AI正在做的事。
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