紅杉美國最新內部分享：如何掘金 AI 的萬億美元機會？

作者：深思圈

當整個科技圈還在忙着追逐AI浪潮時，紅杉資本已經開始思考這波技術革命背後更深層次的機遇。在他們舉辦的年度AI Ascent大會上，三位核心合夥人Pat Grady、Sonya Huang和Konstantine Buhler分享了他們對AI發展趨勢和市場機遇的獨特見解。

這場演講沒有充斥着讓人望而生畏的技術術語，而是用通俗易懂的語言揭示了AI如何改變商業世界和我們的生活。從市場規模到應用層價值，從數據飛輪到用戶信任，他們揭示了AI創業的關鍵成功要素。更重要的是，他們預測了AI agent經濟的到來，以及它將如何徹底改變我們的工作方式。對於創業者和投資者來說，這場分享揭示了一個清晰信號：AI浪潮已經來臨，現在正是全速前進的時候。別擔心宏觀經濟的噪音，科技採用的浪潮足以淹沒任何市場波動。

如果你想了解爲什麼紅杉認爲AI市場比雲計算大十倍，初創企業如何在這個領域制勝，以及即將到來的"智能體經濟"會如何顛覆我們的世界，這篇解讀爲你提供了第一手的思想盛宴。

市場機遇：爲什麼AI是萬億級的衝擊波

演講一開始，Pat Grady就拋出了幾個關鍵問題：AI是什麼？爲什麼重要？爲什麼是現在？以及我們該怎麼做？這套框架來自紅杉資本傳奇創始人唐·瓦倫丁(Don Valentine)，他用這些問題來評估每一個新興市場。

去年的AI Ascent大會上，紅杉展示了一張對比圖，上面一行是雲計算轉型，下面一行是AI轉型。現在，雲計算已經是4000億美元的龐大產業，比當初軟件市場剛剛起步時整個市場都要大。如果按這個類比，AI服務的起點市場至少要大一個數量級，也就是十倍於雲計算初期。未來10到20年，這個市場可能會變得無比巨大，遠超我們的想象。

今年紅杉更新了他們的觀點，認爲AI不只是在喫服務市場的蛋糕，還同時在喫軟件市場的蛋糕。我們已經看到很多公司從簡單的軟件工具起步，逐漸變得更智能，從協助人工作的"副駕駛"(co-pilot)模式，進化到幾乎完全自動化的"自動駕駛"(autopilot)模式。這些公司正在從銷售工具轉向銷售成果，從爭奪軟件預算轉向搶佔人力資源預算。AI同時在衝擊這兩個巨大的市場。

歷史上每一波技術革命都比前一波更大，而且AI的到來比以往任何一次技術革命都更快。Pat用一個簡單的分析解釋了爲什麼會這樣：分析技術傳播的物理規律，你只需要三個條件——人們必須知道你的產品，他們必須想要你的產品，他們必須能夠獲得你的產品。與雲計算剛起步時相比，AI的普及速度驚人。當年Salesforce的創始人Marc Benioff不得不採取各種"遊擊式"營銷策略才能引起人們注意，而2022年11月30日ChatGPT一發布，全世界的目光立刻聚焦到了AI上。同時，分享信息的渠道大幅增加，僅Reddit和Twitter(現在改名X)每月就有12億到18億活躍用戶。互聯網用戶也從當年的2億增長到了現在的56億，幾乎覆蓋了全球所有家庭和企業。

"這意味着基礎設施已經到位，當發令槍響起時，普及沒有任何障礙，"Pat解釋道，"這不是AI特有的現象，這是技術分發的新現實，物理規則已經改變。軌道已經鋪設完畢。"

應用才是價值高地：如何在AI時代制勝

回顧歷史上幾次重大的技術革命，無論是個人電腦、互聯網還是移動互聯網，那些真正實現10億美元以上營收的公司，大多數都集中在應用層。紅杉堅信，AI領域也將遵循同樣的規律：真正的價值在於應用層。

但現在的情況有所不同。隨着大模型的進步，它們通過推理能力、工具使用和智能體之間的通信，已經能夠深入到應用層了。如果你是一家創業公司，該如何應對這種情況？Pat建議，要從客戶需求出發，專注於特定垂直領域，專注於特定功能，解決那些可能需要人在環中的復雜問題。這就是真正的競爭所在，也是價值產生的地方。

構建AI公司有什麼特別之處嗎？Pat表示，95%的內容和建立普通公司沒什麼區別——解決重要問題，找到獨特且有吸引力的方式，吸引優秀的人才加入。只有5%是AI特有的，他特別強調了三點：

第一，警惕"氛圍營收"(vibe revenue)。Pat解釋說，很多創業者喜歡"氛圍營收"，感覺很爽，公司好像增長很快，但實際上這可能只是客戶在試水，而不是真正的行爲改變。他建議創始人仔細檢查用戶的採用率、參與度和留存率，看看人們實際在用產品做什麼。別自欺欺人，以爲有了真實營收，結果只是"氛圍營收"，這最終會害了你。

"在當前的發展階段，信任比你的產品更重要。"Pat強調，"產品會逐步變得更好，如果客戶信任你能把它做得更好，你就沒問題；如果他們不信任你，你就麻煩了。"

第二，毛利率。Pat表示，他們不一定關心初創公司現在的毛利率是多少，因爲AI領域的成本結構正在快速變化。過去12到18個月，每個token的成本已經下降了99%。如果創業者成功地從銷售工具轉向銷售成果，向價值鏈上遊邁進，價格點也會上升。雖然現在毛利率可能不理想，但公司應該有一條通向健康毛利率的清晰路徑。

第三，數據飛輪。Pat問臺下的創業者："誰有數據飛輪？這個數據飛輪能推動哪些業務指標的提升？"他指出，如果回答不了這個問題，那麼所謂的數據飛輪可能只是一個空想。它必須與具體的業務指標掛鉤，否則就毫無意義。這一點尤爲重要，因爲數據飛輪是創業公司能夠構建的最強大的護城河之一。

演講的最後，Pat用了一個有趣的比喻："大自然厭惡真空。"他說，現在市場上對AI存在着巨大的"吸力"，所有宏觀經濟的噪音，比如關稅和利率波動，都無關緊要。技術採用的上升趨勢完全淹沒了市場上的任何波動。"市場上有一個巨大的吸力，如果你不搶佔先機，別人就會。所以，不管我們之前說的關於護城河、指標之類的東西，你們現在都處在一個需要拼命奔跑的行業。現在是時候全力以赴，時刻保持最大速度前進。"

從炒作到真實價值：AI的用戶參與度大幅提升

接下來，Sonya Huang回顧了過去一年AI應用的顯著進展。她分享了一個令人振奮的數據：2023年，原生AI應用的日活躍用戶與月活躍用戶比例(DAU/MAU)非常低，意味着用戶雖然好奇嘗試，但並不經常使用，炒作遠超實際價值。但現在情況發生了戲劇性的逆轉。ChatGPT的日活/月活比例一路攀升，現在已經接近Reddit的水平。

"這是個極好的消息，"Sonya興奮地說，"意味着我們越來越多的人正在從AI中獲得真正的價值，我們都在共同學習如何將AI融入日常生活。"

這種使用既有輕鬆有趣的一面，也有深刻的實用價值。Sonya坦言她個人爲了嘗試"吉卜力化"各種圖片，燒掉了數量驚人的GPU。但除了這些有趣的應用外，更令人興奮的是那些深層次的應用，如廣告領域能夠創作出驚人精準和美觀的廣告文案，教育領域能夠即時可視化新概念，醫療健康領域如OpenEvidence這樣的應用能更好地輔助診斷。

"我們才剛剛觸及可能性的冰山一角，"Sonya說，"隨着AI模型能力的不斷提升，我們通過這個'前門'能做的事情將越來越深刻。"

語音的突破與編程的爆發：兩大關鍵領域

2024年，AI領域有兩個特別值得關注的突破。第一個是語音生成技術。Sonya稱之爲語音領域的"《她》時刻"，引用了電影《Her》中華金·菲尼克斯愛上AI助手的故事。語音生成技術已經從"幾近成熟"完全跨越了"恐怖谷"，達到了接近以假亂真的水平。

在現場，Sonya播放了一段語音演示，聲音如此自然，以至於讓人難以分辨是人類還是AI。"科幻與現實之間的鴻溝正在以驚人的速度彌合，感覺圖靈測試真的就這樣悄悄地來到了我們身邊。"

第二個關鍵突破是編程領域。Sonya指出，這一領域達到了"尖叫級"的產品市場契合度(screaming product market fit)。自Anthropic的Claude 3.5 Sonnet於去年秋季發布以來，編程領域發生了一場迅速的"氛圍轉變"(vibe shift)。人們現在用AI編程做出令人印象深刻的成果，比如有人用"vibe coding"的方式自己動手制作了DocSend的替代品。

"無論你是經驗豐富的'十倍效能'工程師，還是完全不懂編程的人，AI都在從根本上改變軟件創造的可及性、速度和經濟效益，"Sonya解釋道。

從技術角度看，盡管預訓練模型的進步似乎正在放緩，但研究生態系統正在尋找新的突破途徑。最重要的進展是OpenAI的推理能力，同時合成數據、工具使用和AI智能體編排(AI scaffolding)等技術也在迅速發展，這些因素結合起來，創造出能夠完成越來越復雜任務的人工智能。

價值在哪裏產生：應用層的戰場白熱化

Sonya回憶起她曾經與同事們就AI價值創造的問題進行過辯論。她承認自己當時對GPT包裝應用持懷疑態度，而她的合夥人Pat則堅信價值將在應用層產生。現在看來，Pat是對的。從價值創造的實際情況來看，像Harvey和OpenEvidence這樣專注於從客戶需求出發的公司，確實創造了巨大的價值。

"我們非常相信應用層是價值最終匯聚的地方，"Sonya說，"而且隨着基礎模型日益向這個層面滲透，這個戰場正變得越來越激烈。"

當然，她也開玩笑地指出，真正的贏家可能是英偉達的CEO黃仁勳，他的公司從AI芯片銷售中獲得了巨大的收益。

Sonya認爲，第一批AI的"殺手級應用"已經出現，除了ChatGPT、Harvey、Glean、Sierra、Cursor等知名應用外，還有一批新興公司正在各種專業領域崛起。她特別提到許多新公司將是"智能體優先"(agent-first)的，它們銷售的智能體將從目前只是簡單拼湊的原型，進化爲真正強大的產品。

垂直智能體：專攻特定領域的AI代理

在2025年的智能體市場中，Sonya特別看好垂直智能體(vertical agents)的發展。這爲那些深耕某一領域的創業者提供了絕佳機會。這些垂直智能體針對特定工作流程進行端到端訓練，使用包括合成數據和用戶數據的強化學習技術，使AI系統在非常具體的任務上表現出色。

已經有令人振奮的早期案例。在安全領域，Expo公司展示了他們的智能體能夠超越人類滲透測試員；在DevOps領域，Traversal公司創建了比最優秀的人類故障排除員更出色的AI故障排除員；在網路領域，Meter公司的AI也超越了網路工程師。

這些案例雖然還處於早期階段，但讓人樂觀地相信，爲解決特定問題而訓練的垂直智能體，表現可以超越當今最優秀的人類專家。

Sonya還提出了"富足時代"(abundance era)的概念。以編程爲例，當勞動力變得廉價而充足時，會出現什麼情況？我們會得到大量AI生成的低質量內容嗎？當"品味"(taste)成爲稀缺資產時又會發生什麼？這些問題的答案將預示着AI如何改變其他行業。

智能體經濟：AI的下一個重要階段

在演講的最後部分，Konstantine Buhler展望了AI的下一個重要階段——"智能體經濟"(agent economy)。一年前的AI Ascent大會就已經開始討論智能體，當時這些機器助手才剛剛開始形成商業模式。如今，這些被稱爲"智能體集羣"(agent swarms)的機器網路已經在許多公司中扮演重要角色，成爲AI技術棧的關鍵部分。

Konstantine預測，在未來幾年裏，這將進一步發展成熟爲一個智能體經濟。在這個經濟中，智能體不只是傳遞信息，它們還能轉移資源，進行交易，相互記錄行爲，理解信任和可靠性，並擁有自己的經濟體系。

"這個經濟體系並不會排斥人類，它完全是圍繞人類展開的，"Konstantine解釋道，"智能體與人合作，人也與智能體協作，共同構成這個智能體經濟。"

構建智能體經濟的三大技術挑戰

要實現這個宏大的願景，我們面臨着三個關鍵技術挑戰：

第一個挑戰是持久身分(persistent identity)。Konstantine解釋說，持久身分實際上包含兩個方面。首先，智能體本身需要保持一致性。如果你和一個做生意的人打交道，而他每天都在變，你很可能不會長期合作下去。智能體必須能夠保持其自身的個性和理解力。其次，智能體需要記住並理解你。如果你的合作夥伴對你一無所知，甚至幾乎記不住你的名字，這也會對信任和可靠性構成挑戰。

當前的解決方案如RAG(檢索增強生成)、向量數據庫和長上下文窗口都在嘗試解決這個問題，但在實現真正的記憶、基於記憶的自我學習，以及保持智能體一致性方面，仍然存在重大挑戰。

第二個挑戰是無縫通信協議。"想象一下沒有TCP/IP和互聯網的個人計算會是怎樣，"Konstantine說，"我們現在才剛剛開始構建智能體之間的協議層。"他特別提到了MCP(模型協作協議)的發展，這只是未來一系列用於實現信息傳遞、價值傳遞和信任傳遞的協議中的一個。

第三個挑戰是安全。當你無法與合作夥伴面對面交流時，安全和信任的重要性會更加凸顯。在智能體經濟中，安全和信任將比當前經濟中更爲重要，這將催生一個圍繞信任和安全的完整產業。

從確定性到隨機性：思維方式的根本轉變

Konstantine認爲，智能體經濟的到來將從根本上改變我們的思維方式。他提出了"隨機性思維"(stochastic mindset)的概念，這與傳統的確定性思維截然不同。

"我們很多人之所以愛上計算機科學，是因爲它是如此的確定無疑，"他解釋道，"你編程讓計算機做某事，它就會照做，即使結果是段錯誤。現在，我們正在進入一個計算將具有隨機性的時代。"

他用一個簡單的例子說明：如果你讓計算機記住數字73，它明天、下周、下個月都會記住。但如果你讓一個人或AI記住，它可能記住73，也可能記住37、72、74，或者下一個質數79，甚至什麼都不記得。這種思維方式的轉變將對我們處理AI和智能體的方式產生深遠影響。

第二個變化是管理思維模式(management mindset)。在智能體經濟中，我們需要理解智能體能做什麼，不能做什麼，這類似於從獨立貢獻者轉變爲管理者的過程。我們將需要做出更復雜的管理決策，比如何時叫停某些流程、如何提供反饋等。

第三個主要變化是前兩者的結合：我們將擁有更強的槓杆效應，但確定性會顯著降低。"我們正在進入一個你可以做更多事情的世界，但你必須能夠管理這種不確定性和風險，"Konstantine說，"在這個世界裏，在座的每一位都非常適合茁壯成長。"

槓杆效應的極致：重塑工作、公司與經濟

一年前，紅杉預測組織中的各個職能部門會開始擁有AI智能體，並逐漸融合，最終整個流程將由AI智能體完成。他們甚至大膽預測會出現第一個"一人獨角獸公司"。

雖然"一人獨角獸"尚未實現，但我們已經看到公司以前所未有的速度擴張，用的人比以往任何時候都少。Konstantine相信，我們將達到前所未見的槓杆水平。

"最終，這些流程和智能體將會融合，形成一個神經網路的網路，"他展望道，"這將改變一切，重塑個體工作，重塑公司結構，重塑整個經濟。"

紅杉的三位合夥人通過這場演講，勾勒出了AI從當前發展到未來可能演變的清晰路徑。從市場機遇的宏觀分析，到應用層價值的洞察，再到智能體經濟的遠景，他們不僅闡述了What和Why，更重要的是指明了How——如何在這個萬億級的機遇中把握先機，創造價值。

對於創業者而言，這不僅是一場思想盛宴，更是一份行動指南：抓住應用層的價值，構建真實而非"氛圍"的營收，建立數據飛輪，爲即將到來的智能體經濟做好準備，並且永遠記住——現在是全力以赴，保持最大速度前進的時候。