摘要：这事儿乍一听有点玄乎，但他举了个特实在的例子：以前写代码跟盖房子似的，一砖一瓦都得精打细算；现在倒好，AI成了“demolitionexpert”，不满意就推倒重来，原型成本低到能一口气做20个，哪怕18个失败都不心疼。

话说吴恩达在Buildathon上放了个大招，现在用AI搞原型开发，效率直接飙到过去的10倍。

搁以前，三个工程师吭哧半年才能整出个东西，现在周末跟朋友喝着咖啡就能撸完代码。

这事儿乍一听有点玄乎，但他举了个特实在的例子：以前写代码跟盖房子似的，一砖一瓦都得精打细算；现在倒好，AI成了“demolitionexpert”，不满意就推倒重来，原型成本低到能一口气做20个，哪怕18个失败都不心疼。

他喊出的新口号“Movefastandberesponsible”简直戳中痛点，以前硅谷老说“快速行动，打破常规”，结果捅了不少娄子。

现在学聪明了，先在沙盒里撒欢实验，就像程序员给自己划了个“安全区”，哪怕大语言模型出点岔子，也不至于伤及无辜。

等摸准了门道，再往生产环境里搬，这套路说白了，就是拿AI当“试错工具”，用最低成本找最靠谱的方向。

要说现在编程圈最扎心的真相，恐怕就是“代码正在贬值”。

吴恩达掰着手指头数工具进化史：从GitHubCopilot到ClaudeCode，半代工具差就能拉开一大截效率，以前写代码像攒宝贝，现在AI分分钟生成一箩筐，连数据库迁移都能自动搞定。

有次他一天换了三种架构，放以前得纠结半个月，现在摆摆手说“不行就重来”，反正AI能兜底，这事儿可把开发者逼到墙角了，只会写代码迟早被淘汰，得转型当“系统设计者”。

就像乐队指挥，不用自己演奏所有乐器，但得懂怎么让AI“各司其职”，他团队里的CFO更绝，学了编程后自动生成财务报表，连法律顾问都用脚本筛合同条款。

说白了，现在拼的不是敲代码手速，而是能不能精准告诉AI“该干啥”，这活儿没点编程逻辑底子还真玩不转。

现在计算机毕业生有点尴尬：一边是7%的失业率，一边是企业抢破头招AI工程师。

吴恩达跑了一圈发现，高校课表跟现实严重脱节，学生还在啃汉诺塔递归，企业要的却是RAG工作流和提示工程。

有次他碰到个应届生，居然没碰过AI编程助手，这就跟学开车没摸过方向盘似的。

他给AI工程师划了三条硬指标：玩得转最新编程工具，懂提示工程这些“AI积木”，还得有产品直觉，就像盖房子，得知道怎么用AI搭框架，还得懂用户想要啥样的“户型”。

斯坦福都开始新增“AI辅助软件工程”课了，可不少学校还在按老黄历教书，这局面就像拿算盘教大数据，难怪企业招不到人，毕业生找不着活儿。

说到底，AI不是来抢饭碗的，而是来重新定义“饭碗”的，以前埋头写代码就能混饭吃，现在得站在更高维度当“AI指挥官”。

吴恩达这话糙理不糙：“别信‘AI时代不用学编程’的鬼话，以后最吃香的，是能让AI听自己话的人。”

来源：念寒尘缘