据Greg Brockman（@gdb）在Twitter上表示，迭代速度是AI开发中的超级力量（来源：Twitter，2025年10月2日）。在人工智能行业中，快速迭代能够让团队迅速测试、部署和优化机器学习模型，大幅缩短新产品上市时间。这不仅推动了产品创新，还帮助企业根据客户反馈实时调整，保持市场竞争力。优先实现快速迭代的企业能够抓住AI新趋势，及时优化模型，提高运营效率，从而实现业务增长并提升市场地位（来源：Twitter，@gdb）。

据DeepLearning.AI报道，Andrew Ng与数据教授Chanin Nantasenamat指出，生成式AI正在重塑开发者的工作方式，使开发流程从过度规划转向快速原型设计和早期反馈。这一转变让企业能够利用真实数据快速测试想法、加速产品迭代和上线速度，从而大幅缩短开发周期并提升创新能力。讨论中强调，生成式AI带来的快速实验文化为企业创造更多市场机遇，优化产品开发流程（来源：DeepLearning.AI，2025年9月1日）。

根据Andrew Ng（@AndrewYNg）在YC Startup School的演讲，他结合AI Fund的经验，分享了AI创业公司快速发展的具体方法。Ng指出，创业者应充分利用现有AI模型与API，以缩短开发周期，实现快速原型迭代和部署。同时，他强调聚焦于AI能够独特解决的高价值细分业务场景，有助于创业公司更快实现产品市场契合。Ng还建议组建具备技术和行业经验的跨职能团队，以加速商业落地。这些建议为有志于AI领域创业者提供了切实可行的操作路径和市场机遇。（来源：Andrew Ng，Twitter，2025年7月10日）

根据Andrej Karpathy（@karpathy）在Twitter上的观点，AI行业应采用“更多Gist，少用Git”的协作方式，强调通过轻量级代码片段（如GitHub Gist）实现更高效的AI知识分享和开发协作（来源：https://twitter.com/karpathy/status/1941618002841174234）。这种趋势表明，AI开发者更倾向于共享可复用的AI代码片段，从而加速原型设计和创新迭代。对于AI初创企业和开发团队而言，推广基于代码片段的协作，有助于简化上手流程并提升开发效率，在生成式AI和机器学习MLOps等领域尤为重要。企业可通过支持Gist等平台的开放式分享，优化AI开发流程，增强团队敏捷性和创新能力。

据Andrew Ng（@AndrewYNg）指出，AI开发者可以通过利用AI模块化组件和AI辅助编程工具，在时间或资源有限的情况下，加快AI应用的开发进度。Ng建议减少项目范围，专注于快速原型开发，从而提升实战经验和开发效率。这一方法能够帮助企业和开发者高效测试并部署AI功能，缩短产品上市时间（来源：Andrew Ng，Twitter，2025年7月3日）。对于希望抓住AI应用市场机遇的初创公司和企业，该策略具有重要的实际价值。