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由此，百度研究院演变成在北京的深度学习研究院IDL、大数据实验室和硅谷人工智能实验室三个分支。
人工智能虽然不能等同于深度学习+大数据，但是涵盖这两个概念的，那么，硅谷和北京怎么分工？各自的边界在哪里？又怎么合作？出现冲突听谁的？尽管吴恩达顶着首席科学家和研究院院长的帽子，但余凯、张潼等研究院副院长级别也不低，在工业界的历练更多，也更年长，在各自领域也有自己的专长和班底，中间还夹个王劲，更何况还有地理上区隔。因此，吴恩达入局之时其实就是个乱局。
余凯
那么，为何不让吴恩达作为首席科学家向李彦宏汇报，这样不就一了百了吗？对此一个不为外人知晓的事实是：2012年起，在余凯的领导下，百度在当时的深度学习等前沿研究上是比较领先的，甚至在一些技术单点上比Google更超前。一个不争的事实是，百度在2012年就开始大规模采购和建立GPU运算集群，当时Google与Intel还有很深入的商业合作，Google内部并不鼓励向英伟达大规模采购GPU。对此，时任谷歌自动驾驶算法工程师朱家俊深有体会，这位在谷歌自动驾驶内部最早应用深度学习并跑出成果的华人工程师今天已经名满天下并自立门户，但当时谷歌内部对此意见并不完全统一，他几乎靠一己之力推动着。
从2012年起，百度与英伟达走得很近，百度是英伟达在中国的第二大客户（第一大自行脑补），百度由此已经开始用深度学习改善图片搜索和语音的体验。2014年，百度上马利用FPGA加速在语音识别和广告系统中的深度神经网络模型，这些研究和应用都是一度都是领业界之先的。
江湖上也有吴恩达一入职百度就获批采购一千台GPU集群的说法，但事实是，百度建立大规模GPU集群是吴恩达入百度之前的事， 用大规模GPU建立超级计算机更是前百度杰出科学家吴韧在吴恩达加入前就完成的工作， 现在被世界上大小公司所追随。
正是因为百度IDL研究院北京团队做得不错的考量在里面，以及吴恩达从学术转换到工业界可能会有的沟坎要过，百度虽然给了吴恩达首席科学家的这个高大上的虚衔，但在实际权限上，并木有一步到位，王劲的节制以及默认北京团队继续我行我素都是这种认知的体现。
众所周知，百度邀请吴恩达加入，给出了三年每年1200万美元的大合同，这个大合同的给出，各方有各自的解读，但一种倾向是，这个钱更多是希望其好好做花瓶，招募人才和PR用，所以其实也不希望其太多的介入工程化，当然，学术背景出身的吴恩达本身工程化能力一般也是事实，这两个叠加在一起，百度并不指望吴恩达在工程上推动什么。
有邻里会问，那费这么大劲请吴恩达做甚，这与李彦宏长期以来有赶超谷歌情结在里面驱动，既然深度学习以及人工智能有机会让百度超越谷歌，那么，每年花一千多万美金请个能带来PR效应的首席科学家有啥不可呢？更何况这位科学家还在谷歌大脑工作，策反过来里外里是双重价值啊。正是这种赶超思路的推动，百度在自动驾驶上一度也紧跟谷歌，是本土最激进的创新力量之一。
但对吴恩达来说，并不愿意满足李彦宏对其做一花瓶的定位，而是希望真正发挥其首席科学家的引领性，这种双方认知的错位让吴恩达在百度这三年里在纠结和Diss中度过。
