跟吴恩达学：借助开源项目搞定软件开发

人工智能于2025年迎来了真正意义上的爆发点，并非实验室里徒有其表的噱头，而是实实在在地改变了行业规则以及普通人赚钱的方式，这一年，从AI思考问题的方式，到科技公司争抢人才的情况，再到数据中心成为新基建的进程，条条趋势都与你我紧密相关。

模型会推理成了行业标配

今年最为关键的变化在于，AI并非再如以往那般呆呆地等候指令，而是已然学会了恰似人类一般先进行思考而后予以回应。在年初之际，当你欲使AI去解决复杂问题时，还得手动输入诸如“让我们一步一步思考”这类提示词，不然它便会胡言乱语。然而到了2025年年底，几乎所有的主流模型皆已将推理能力内置其中了，并不需要你再煞费苦心去教导。

对于这种能力而言，其源头能够追溯至一篇经典论文，研究者发现，仅需在指令之中增添一句“让我们一步步来”，模型输出的质量便能够显著提升。而后，团队借助强化学习微调，将这种能力稳固于模型内部，致使 AI 在生成答案之前自动展开多步骤思考。那些真正引发革命的是 OpenAI 的 o1 模型，它首次把完整的推理工作流径直塞入模型架构里，并且开源了技术路线，使得整个行业皆能跟上。

但是，推理能力并非毫无用处，代价极为惊人。就拿Gemini 3 Flash来说，开启推理功能之后，耗费了1.6亿Token才获取到71分，然而不开启推理仅仅使用740万Token就得到了55分。更为棘手的是，推理过程会致使响应速度变慢，这使得各大公司当下的核心任务演变成了怎样在维持性能的情况下，将推理成本以及延迟降低下来。

AI人才薪酬被永久性抬高了

2025年，Meta引发了一场人才抢夺之战，将顶尖AI工程师的年度薪资直接提升到堪与职业体育明星相媲美的程度。吴恩达表明，这并非偶然之事，其背后是AI价值定位历经十几年的根本性转变。以往从事AI工作的人员所获薪资为普通工程师水平，如今顶级人才的价值已全然脱离科技行业的传统薪酬体系。

不少人忧心这属于泡沫，然而行业共识正逐步形成，即对于期望投身通用人工智能竞赛的公司而言，耗费天价争抢人才就是具备战略性的必要支出。要是你不掏这笔钱，竞争对手就会掏，最终人才以及技术都会跑到对手那里去。截至2026年，这场博弈已从单纯的价格竞争，演变成薪酬构成、公司文化与长期发展潜能的全面竞争。

Meta于2025年所设定的那个人才定价新基准，已然被永久性地抬高起来了，不会再度降回去，这表明智能自身已然成为这个时代颇为稀缺的生产资料，任何掌握顶尖大脑的一方，便掌握着未来十年的主动权。

数据中心成为新工业时代的发动机

二零二五年，单单AI行业的资本支出就已然超过了三千亿美元，其中很大部分都投入到了数据中心建设当中。麦肯锡做出预测，为了能够满足AI训练以及推理的所需，到二零三零年总投资额或许会高达五万两千亿美元。这个数字大得能让人脑袋发晕，然而却引发了一个切实的问题：这么多资金投入下去，未来的应用需求真的能够将其消化掉吗？

已经有金融机构，因担忧企业债务过高，主动退出了百亿美元级别的数据中心融资项目，如此表明市场并非盲目乐观。但，另一方面，哈佛经济学家杰森·弗曼指出，2025年上半年美国GDP的增长，几乎全由数据中心和AI投资贡献。这意味着AI已不再仅仅是科技行业内部事宜，而是在全球经济放缓大背景下，强力撑起一个新工业时代的开幕。

智能体编程从打辅助变成主导

在人才以及算力均已到位的状况下，2025年时，AI最为直接的具有革命性的应用便落在了软件开发这一方面。2024年，首款明星编码智能体Devin的出现即已足够令人感到兴奋了，不过到了今年，编码智能体在同类任务之上的完成率普遍突破了80%。它们并非仅为简单的自动补全工具，而是摇身一变成为了能够规划任务、调用工具、审查代码、甚至操控整个代码库的数字工程师。

在这个跃迁进程里，先前所述的模型推理能力为其赋予了灵魂，智能体能先进行清晰思考而后行动，将复杂任务细分为小块，交付给成本更低的模型去实施，整体计算成本由此被大幅降低，诸如Loveable、Replit这般的初创公司，已然使全无编程经验的用户也能够一键生成 Web 应用，氛围编码正渐成现实。

吴恩达着重指出，那些擅长运用AI的开发者，他们的原型构建能力以及效率，反倒能够达成数量级的提高。AI辅助编码恰似当年的拼写检查那样，正快速演变成编码行为自身不可分割的一个部分。

附赠一份软件开发学习建议

针对于这些趋势，吴恩达给出了三条学习方面的建议，其一为多去参与人工智能相关课程，借此系统性地夯实基础，其二是最好依靠自身实际操作亲自搭建AI系统，仅仅只是观看而不进行实践操作是毫无作用的，在他的认知当中，在开发这个范畴里不进行学习便直接着手操作是一种极其糟糕的不良习惯，然而仅仅只是进行学习却不付诸实践同样是没有效果的。

借此知行合一之历程，你方可真切领会如何搭建一个AI系统。紧随此类趋势，寻常人亦能于AI浪潮中觅得自身之位置。一个由量子位智库所发布的2025十大AI趋势报告，可作补充参照。

瞧完这五大趋向，于推理成本、人才薪资以及数据中心投入这三个方面之中，你认为哪一个会成为2026年力度最大的变数呢？欢迎于评论区域分享你的判定 ，同时也千万别忘记点赞转发以使更多人瞧见这份归纳。