用AI后，不能100倍快？那是你用錯了

內容來源：筆記俠(Notesman)。

責編| 賈寧排版| 拾零

第 9456篇深度好文：3923字 | 10 分鐘閱讀

商業趨勢

筆記君說：

你好，我是柯洲，筆記俠創始人。

上個月的達沃斯論壇上，不少大牛在說AGI（通用人工智能）馬上就要來了，AI會取代人類大部分的工作。

有一個人，卻講了兩個數字，他說：“引入AI之后，能不能做得比以前快100倍？能不能做得比以前多100倍？如果不能，那就是你用錯了。”

他，就是AI大神吳恩達。他有多重身份：學者、創業者、投資人、教育家。

一個人，同時踩在技術、商業、教育的三塊甲板上。所以他的判斷，從不飄在天上。

今天我想和你聊聊，在這2個“100倍”的數字背后，吳恩達到底看到了什么。

一、為什么你只能省點小錢，

而別人能做到100倍？

先講一個吳恩達反復舉過的例子。

銀行審批貸款。這是一個特別典型的傳統流程：客戶提交申請，資料進入初審，然后復審、風控、放款。一套下來，少則三五天，多則一兩周。

很多銀行引入AI，最常見的做法是什么？

找一個環節，比如初審，用AI把人工1小時壓到10分鐘。看起來效率提升了，成本節省了，挺好。

但吳恩達說：你只是省了點小錢，而且這筆錢客戶根本感知不到。

客戶關心什么？客戶只關心一件事：我申請貸款，多久能批下來？

原來要等三天，現在還是三天。你省錢了，客戶沒感覺到，那他該換銀行還是換銀行。

那正確的做法是什么？

別盯著“省錢”，要盯著“重構”。

如果AI已經能做出可信的自動審批，為什么還要走那五六步的舊流程？為什么不直接推出一個“10分鐘極速批貸”的全新產品？

這個差別，不是速度快慢的差別，是產品邏輯的差別。

原來的邏輯是：我有一個流程，用AI把它改快一點。

新的邏輯是：我有一種新能力，圍繞它重新設計整個用戶體驗。

吳恩達管這個叫“成本思維”和“增長思維”的區別。成本思維的人，看到的是：我用AI省了20%的人力。增長思維的人，看到的是：我用AI搶了原來搶不到的市場。

市場份額不是省出來的，是靠“100倍快”和“100倍多”搶出來的。

快100倍，是時間維度地碾壓。原來要等一周的事，現在10分鐘搞定，用戶會說：哇塞，這太棒了！

多100倍，是規模維度的覆蓋。原來只能服務頭部客戶，現在因為成本暴跌，下沉市場全部變成你的增量。

吳恩達在達沃斯反復強調一句話：不要用AI保護你的過去，要用AI開創你的未來。

保護過去是什么？是想著“我原來有100個人，現在能不能只用20個人，干一樣的活”。

開創未來是什么？是想著“我原來只能服務本地客戶，現在能不能服務全國？我原來只能做一款產品，現在能不能做十款？”

格局完全不一樣。

省出來的，是賬面上的數字。搶出來的，是未來的江山。

二、“工作”的標準，正在重寫

聊完公司，再聊聊個人。

很多人擔心：AI會不會讓我失業？

吳恩達的回答很直接：AI不會直接取代你，但會用AI的人會。

為什么？因為現在的AI，能把一份工作的30%到40%的任務獨立完成。

你別小看這30%。正是這30%，把人和人之間的效率差距，拉到了10倍甚至更多。

我給你舉個例子。

以前兩個人競爭，拼的是什么？拼誰更勤奮、誰更能加班、誰記得更多知識點。

現在兩個人競爭呢？

一個人還在手動整理數據、手動寫郵件、手動做PPT。另一個人讓AI10秒生成初稿，自己只負責修改和把關。剩下的時間，他在琢磨用戶要什么、產品怎么改進、下一步該做什么。

三個月后，誰的成長更快？誰的價值更高？答案不用我說。

吳恩達觀察到一個很有意思的現象：硅谷公司的程序員和產品經理配比，在過去一年半里發生了劇變。

以前是8個程序員配1個產品經理。為什么？因為寫代碼慢，程序員是稀缺資源，產品經理寫完需求文檔，得等程序員慢慢實現。

現在呢？AI編程工具普及了，程序員的產出速度極大提升，有時候第二天就把功能做出來了，反過來追問產品經理：下一個需求呢？

于是程序員和產品經理的比例從8:1變成4:1，再變成2:1，現在很多團隊直接1:1，甚至讓一個人同時兼顧產品和寫代碼。

這個變化背后，藏著一個深刻的道理：執行力現在不稀缺了，洞察力、決策力才是稀缺的。

以前你能把事情做好，你就是人才。

現在AI能把事情做得又快又好，你要回答的是另一個問題：做什么？為什么做？

能回答這兩個問題的人，才值錢。

三、“效率金字塔”里，

你和團隊在第幾層？

既然AI拉大了人和人的差距，那這個差距到底是怎么分布的？

吳恩達在達沃斯提出一個“工程師效率四梯隊”模型，把這事講透了。

第一梯隊：有10-20年經驗的老員工，同時精通AI工具。

這類人既懂業務、又有架構經驗、還能用AI極速執行。他們是企業最需要的核心人才，也是市場上最稀缺的。

第二梯隊：應屆畢業生，沒什么工作經驗，但精通AI工具。

這類人沒有行業經驗，但架不住會用AI。這種人的生產力會超過企業里很多有經驗，但不會用AI，甚至是抗拒AI的老員工。

他們也是企業的“潛力股”，培養好了，能給企業帶來意想不到的驚喜，而且對比他們給企業帶來的效率提升，用工成本要低得多。

第三梯隊：經驗豐富，但拒絕使用AI的老員工。

吳恩達的原話很直接：“我絕不會再雇傭這樣的人。”

為什么？因為這些人覺得AI是歪門邪道，自己憑經驗就能搞定。結果呢？被會用AI的應屆生吊打。

你可能會說：一個應屆生，怎么可能比10年經驗的老員工厲害？

這就是工具革命的常態。一個會用挖掘機的新手，效率當然超過只會用鐵鍬的老師傅。

這些人幫企業創造的價值越來越少，最后要么被企業淘汰，要么自己跟不上節奏，主動離職。

AI對企業的改變，本質上也是這種工具革命，你不適應，你的員工不適應，企業在效率上當然就會落后。

第四梯隊：既沒經驗，也不懂AI的畢業生。

這類人剛走出校門，什么都不會，還不愿意學AI，對新工具毫無興趣。他們已經被時代甩在身后，連培養的價值都沒有。

吳恩達還補了一句更扎心的話：今天的大學，還在培養適應2022年工作的大學生。

什么意思？很多學校教的東西，全球已經沒有企業在用了，但學生還在死記硬背。相當于這些學生剛畢業，就連被企業培養的價值都沒了，真是學了個寂寞。

對企業來說，可以按照這個模型審視自己的團隊：

第一梯隊的人，要委以重任，給他們空間，讓他們放手去干。

第二梯隊的人，是潛力股，要重點培養，形成可復用的經驗方法論。

第三梯隊的人，要引導和訓練，給他們轉型的機會。如果實在爛泥扶不上墻，那該放棄就放棄吧。

第四梯隊的人，如果他們能通過面試，這就是你作為老板和HR負責人的重大失誤，要反思。

四、將來，最能打仗的，

是能用好AI的“一人團隊”

最后一個趨勢，可能是最可怕的。

吳恩達透露，他在AI Fund投資的公司里，進展最快的團隊，規模都在縮小。

以前需要10個人的項目，現在5個人、2個人，甚至1個人加上AI，反而是行動最快的。

為什么？

因為溝通成本沒了。一個人既是決策者，又是執行者。不需要寫文檔、不需要開會解釋、不需要等別人反饋。從“想法”到“產品”的過程，幾乎是即時的。

吳恩達自己也在踐行這個邏輯。他說，他現在招人——無論是招聘、市場、前臺，甚至CFO——都優先考慮會寫代碼的人。

為什么？

因為他的CFO能自己寫代碼定制工作流，不用花幾周時間去采購外部軟件。他的招聘人員能寫代碼自動篩選簡歷，不用等人力資源部排期。

當每個角色都能用AI自主解決問題時，企業就不再需要龐大的支持部門，單兵作戰能力大幅增強。

這對招聘意味著什么？

意味著你再也不能只盯著“這個人有沒有經驗”，而要問：這個人能不能用AI，把一個人的活干成一支隊伍？

當每個人都像特種兵一樣單兵作戰，組織反而會爆發出驚人的生命力和創新力。

所以，在AI時代，一個人的能力邊界，取決于他使用工具的能力。

結語：不要活在“工具思維”里

聊到這里，我想起開頭那個問題：引入AI后，100倍快、100倍多，真的可能嗎？

吳恩達的回答是：不是可能，是必須。

因為AI帶來的從來不是20%的改良空間，而是重構的戰略窗口。

窗口期從來不會太長。

有人用它重構產品，有人用它重構成本，還有人用它重構整個行業的競爭規則。那些只盯著“省錢”的人，很快就會發現自己省出來的那點利潤，被對手用“快100倍”的產品搶得干干凈凈。

我們不能活在“工具思維”里，總想著給馬車換更快的馬，卻不敢想也許根本不需要馬。

答案，不在吳恩達的演講里。

在你的下一個決定里。

參考資料：

1.《Seedance 2.0爆火后，吳恩達的四梯隊理論藏著2026企業的生死密碼》，單仁行

2.《吳恩達最新發聲：引入AI后，不能100倍快、100倍多？那是你用錯了》，盛景新經濟

3.《找工作更難了？吳恩達：不是裁員，是工作被AI重做》，36氪

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