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(2026达沃斯：吴恩达等嘉宾达沃斯圆桌对谈片段)
门槛没了。真的没了。
以前几个月才能做出来的 MVP，现在几天就能上线。
当任何人都能快速做出 AI 产品，问题变了：你做的，到底有没有价值？用户买单吗？能撑得起一家公司吗？
2026 年 1 月 22 日，达沃斯会议期间，吴恩达、OpenAI 欧洲负责人、Cerebras 战略官和 ETH AI Center 负责人坐在一起，参加了一场名为《AI 时代的创业》的圆桌讨论。
他们给出的答案是：速度，已经不是优势，而是及格线。
门槛没了之后，AI 创业还剩什么能赢？
答案是三种能力：
第一，重构流程的能力。用 AI 设计新流程，而不是优化旧流程。
第二，全栈开发的能力。技术和产品都得会，一个人干全队的活。
第三，做成产品的能力。把 Demo 变成能用、能做大的产品。
光快，不够。
做对，才是硬道理。
第一种能力：用 AI 重构流程
在这场达沃斯圆桌对谈里，吴恩达讲了一个企业最典型的误区。
他说，现在很多公司部署 AI，最常见的做法就是：找一个环节，用 AI 替代人工。比如贷款审批，把某一步从人工 1 小时压到 10 分钟。
看起来像是提高了效率，实际上只是改快了一小步，整个产品形态并没有改变。
还是贷款这个例子。传统流程要走营销、申请、初审、复审、执行等五六步。如果 AI 已经能做出可信的自动批准结果，那就不应该去优化旧流程里的某一步，而是应该打造一个 10 分钟批贷的全新产品。
这个差别，不是速度快不快，而是产品逻辑是不是从 AI 能力出发重新设计的。
在他看来，如果其他环节不变，AI 只是一个效率工具。真正该做的，是围绕新能力，重构整个流程。
OpenAI 欧洲业务负责人 Laura 接着从用户视角补充说：
“企业的老习惯是哪里慢就改哪里，换掉一个环节，结果发现根本没变，问题还在。真正有效的 AI 部署，是把旧流程推倒，从头设计”
她强调，AI 最该改的，是客户从接触到拿到结果的整个体验，而不是只盯着某一个环节。
说白了，AI 创业的第一种能力，就是能看到一个可以被 AI 彻底重构的场景，然后做出从一开始就不一样的产品。
判断标准很简单：
如果去掉 AI，产品照样能用，那你做的可能只是个工具。
如果去掉 AI，产品就不能用了，那才算一个真正的 AI 产品。
流程重构需要什么样的人来执行？
这是第二个问题。
在以往，创业团队通常需要一个产品经理负责想清楚用户要什么，一个工程师负责把功能写出来，再配上运营、设计、前台、招聘……每个角色各有分工。
但现在，吴恩达说的情况已经变了。
他说，开发成本越来越低后，一个人如果既能写代码、又能理解用户，还能判断下一步该做什么，就能替代一整支传统团队。
“我们以前是一个产品经理配几个工程师，后来发现最有效的组合，是把他们合成一个人。”
他在 AI Fund 就是这么做的。招前台、HR、财务，都优先考虑会写代码的人。甚至连 CFO，都能自己写出内部使用的自动化脚本，不用再花几千美元去找供应商开发。
为什么需要这种全栈能力？
吴恩达认为：AI 工具把“怎么做”变得很容易，真正拖慢进度的，是“要做什么”这件事没人决策。
以前，工程师可能要等产品经理写完需求文档、设计评审、开个会才动手。现在，工具快了，模型强了，工程师常常第二天就做好了。
反过来，是产品经理跟不上工程师。
所以他说，在他的公司，有时为了不浪费工程资源，团队配置直接精简：1 个产品配 1 个工程师，甚至让一个人兼顾产品和工程。而且他发现，那些速度最快、反应最灵活的创业者，往往都是既能动手，又懂用户。
Cerebras 的战略官 Andy 也表示，技术能力只是基础，创业者还得懂得如何拆解问题、如何组建团队、如何从用户视角判断产品方向。最优秀的技术创始人，都具备同理心、产品判断力和讲故事的能力，而不仅仅只是会写代码。
这就是第二种全栈开发能力：既能动手做，又能判断做什么。
在人人都能用 AI 写代码的年代，一人顶多岗不是压榨，是 AI 创业的标配。
第三种能力：把 Demo 做成产品
快速做出来只是第一步，真正难的是怎么把一个 Demo 变成能让成千上万用户天天用、用得稳的产品。
吴恩达说：
“很多创业者能做出 Demo，但做不大，卡住的不是技术，是产品没做到位。”
ETH AI 中心的 Alex 进一步解释：很多项目失败不是因为模型不够好，而是没把 Demo 打磨成真正能用的产品。展示一个好看的 PPT 很容易，但要让它能被很多人用、出了问题能解决、还能一直好用，那就是另一回事了。
什么叫“打磨成真正能用的产品”？
Laura 举了个例子。有个叫 Fyxer AI 的创业公司，只做了一件事：帮用户写和回复电子邮件。
听起来不复杂，但他们做得非常细：哪些邮件需要立刻处理、哪些可以跳过、什么语气更合适……产品上线 6 个月，就拿下了数百万的年收入。
Laura 的总结是：Fyxer AI 不是在节省发邮件的时间，而是在改善整个沟通体验。
反过来看，很多 AI 创业公司失败，不是因为不会做，而是因为没想清楚这些问题：
数据进来了怎么清洗？
用户提的反馈怎么用？
出错了谁来修、怎么修？
新用户怎么上手？老用户怎么留住？
AI 创业的第三种能力，就是要把 Demo 做成能持续运转的产品，打通从开发、使用、反馈到优化的整个链路。
在开发成本极低的今天，能做出闭环，才是真正的壁垒。
结语｜开发容易，做成难
吴恩达说：开发成本正在归零，该做的就是大量试错。
但这也意味着，Demo 满天飞的时代，真正稀缺的不是技术，是把东西做成的能力。
留下来的，是那些能用 AI 重构流程、一个人干全栈活、把 Demo 做成产品的人。
门槛没了，能力就是新门槛。
识自AI
本文由AI深度研究员出品，内容整理自达沃斯 AI House 圆桌对谈《Unprecedented Scale – Building Startups in the Age of AI》等网上公开素材，属评论分析性质。内容为观点提炼与合理引述，未逐字复制原对谈材料。未经授权，不得转载。
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参考资料：
https://www.youtube.com/watch?v=dLwVrlzZly4
https://www.linkedin.com/posts/ai-house-davos_when-anyone-can-ship-an-ai-product-in-days-activity-7417839632358412288-8sz1
https://ch.linkedin.com/company/eth-ai-center
https://www.linkedin.com/posts/ai-house-davos_when-anyone-can-ship-an-ai-product-in-days-activity-7417839632358412288-8sz1
来源：官方媒体/网络新闻
排版：Atlas
编辑：深思
主编: 图灵
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