红杉美国：如何掘金 AI 的万亿美元机会？

撰文：深思圈

当整个科技圈还在忙着追逐 AI 浪潮时，红杉资本已经开始思考这波技术革命背后更深层次的机遇。在他们举办的年度 AI Ascent 大会上，三位核心合伙人 Pat Grady、Sonya Huang 和 Konstantine Buhler 分享了他们对 AI 发展趋势和市场机遇的独特见解。

这场演讲没有充斥着让人望而生畏的技术术语，而是用通俗易懂的语言揭示了 AI 如何改变商业世界和我们的生活。从市场规模到应用层价值，从数据飞轮到用户信任，他们揭示了 AI 创业的关键成功要素。更重要的是，他们预测了 AI agent 经济的到来，以及它将如何彻底改变我们的工作方式。对于创业者和投资者来说，这场分享揭示了一个清晰信号：AI 浪潮已经来临，现在正是全速前进的时候。别担心宏观经济的噪音，科技采用的浪潮足以淹没任何市场波动。

如果你想了解为什么红杉认为 AI 市场比云计算大十倍，初创企业如何在这个领域制胜，以及即将到来的 「智能体经济」会如何颠覆我们的世界，这篇解读为你提供了第一手的思想盛宴。

市场机遇：为什么 AI 是万亿级的冲击波

演讲一开始，Pat Grady 就抛出了几个关键问题：AI 是什么？为什么重要？为什么是现在？以及我们该怎么做？这套框架来自红杉资本传奇创始人唐・瓦伦丁 (Don Valentine)，他用这些问题来评估每一个新兴市场。

去年的 AI Ascent 大会上，红杉展示了一张对比图，上面一行是云计算转型，下面一行是 AI 转型。现在，云计算已经是 4000 亿美元的庞大产业，比当初软件市场刚刚起步时整个市场都要大。如果按这个类比，AI 服务的起点市场至少要大一个数量级，也就是十倍于云计算初期。未来 10 到 20 年，这个市场可能会变得无比巨大，远超我们的想象。

今年红杉更新了他们的观点，认为 AI 不只是在吃服务市场的蛋糕，还同时在吃软件市场的蛋糕。我们已经看到很多公司从简单的软件工具起步，逐渐变得更智能，从协助人工作的「副驾驶「(co-pilot) 模式，进化到几乎完全自动化的「自动驾驶「(autopilot) 模式。这些公司正在从销售工具转向销售成果，从争夺软件预算转向抢占人力资源预算。AI 同时在冲击这两个巨大的市场。

历史上每一波技术革命都比前一波更大，而且 AI 的到来比以往任何一次技术革命都更快。Pat 用一个简单的分析解释了为什么会这样：分析技术传播的物理规律，你只需要三个条件 —— 人们必须知道你的产品，他们必须想要你的产品，他们必须能够获得你的产品。与云计算刚起步时相比，AI 的普及速度惊人。当年 Salesforce 的创始人 Marc Benioff 不得不采取各种「游击式「营销策略才能引起人们注意，而 2022 年 11 月 30 日 ChatGPT 一发布，全世界的目光立刻聚焦到了 AI 上。同时，分享信息的渠道大幅增加，仅 Reddit 和 Twitter (现在改名 X) 每月就有 12 亿到 18 亿活跃用户。互联网用户也从当年的 2 亿增长到了现在的 56 亿，几乎覆盖了全球所有家庭和企业。

「这意味着基础设施已经到位，当发令枪响起时，普及没有任何障碍，「Pat 解释道，」这不是AI特有的现象，这是技术分发的新现实，物理规则已经改变。轨道已经铺设完毕。」

应用才是价值高地：如何在 AI 时代制胜

回顾历史上几次重大的技术革命，无论是个人电脑、互联网还是移动互联网，那些真正实现 10 亿美元以上营收的公司，大多数都集中在应用层。红杉坚信，AI 领域也将遵循同样的规律：真正的价值在于应用层。

但现在的情况有所不同。随着大模型的进步，它们通过推理能力、工具使用和智能体之间的通信，已经能够深入到应用层了。如果你是一家创业公司，该如何应对这种情况？Pat 建议，要从客户需求出发，专注于特定垂直领域，专注于特定功能，解决那些可能需要人在环中的复杂问题。这就是真正的竞争所在，也是价值产生的地方。

构建 AI 公司有什么特别之处吗？Pat 表示，95% 的内容和建立普通公司没什么区别——解决重要问题，找到独特且有吸引力的方式，吸引优秀的人才加入。只有 5% 是 AI 特有的，他特别强调了三点：

第一，警惕「氛围营收」(vibe revenue)。Pat 解释说，很多创业者喜欢「氛围营收」，感觉很爽，公司好像增长很快，但实际上这可能只是客户在试水，而不是真正的行为改变。他建议创始人仔细检查用户的采用率、参与度和留存率，看看人们实际在用产品做什么。别自欺欺人，以为有了真实营收，结果只是「氛围营收」，这最终会害了你。

「在当前的发展阶段，信任比你的产品更重要。「Pat 强调，」产品会逐步变得更好，如果客户信任你能把它做得更好，你就没问题；如果他们不信任你，你就麻烦了」

第二，毛利率。Pat 表示，他们不一定关心初创公司现在的毛利率是多少，因为 AI 领域的成本结构正在快速变化。过去 12 到 18 个月，每个 token 的成本已经下降了 99%。如果创业者成功地从销售工具转向销售成果，向价值链上游迈进，价格点也会上升。虽然现在毛利率可能不理想，但公司应该有一条通向健康毛利率的清晰路径。

第三，数据飞轮。Pat 问台下的创业者：「谁有数据飞轮？这个数据飞轮能推动哪些业务指标的提升？「他指出，如果回答不了这个问题，那么所谓的数据飞轮可能只是一个空想。它必须与具体的业务指标挂钩，否则就毫无意义。这一点尤为重要，因为数据飞轮是创业公司能够构建的最强大的护城河之一。

演讲的最后，Pat 用了一个有趣的比喻：「大自然厌恶真空。」他说，现在市场上对 AI 存在着巨大的「吸力」，所有宏观经济的噪音，比如关税和利率波动，都无关紧要。技术采用的上升趋势完全淹没了市场上的任何波动。「市场上有一个巨大的吸力，如果你不抢占先机，别人就会。所以，不管我们之前说的关于护城河、指标之类的东西，你们现在都处在一个需要拼命奔跑的行业。现在是时候全力以赴，时刻保持最大速度前进。」

从炒作到真实价值：AI 的用户参与度大幅提升

接下来，Sonya Huang 回顾了过去一年 AI 应用的显著进展。她分享了一个令人振奋的数据：2023 年，原生 AI 应用的日活跃用户与月活跃用户比例 (DAU/MAU) 非常低，意味着用户虽然好奇尝试，但并不经常使用，炒作远超实际价值。但现在情况发生了戏剧性的逆转。ChatGPT 的日活 / 月活比例一路攀升，现在已经接近 Reddit 的水平。

「这是个极好的消息，」Sonya 兴奋地说，「意味着我们越来越多的人正在从 AI 中获得真正的价值，我们都在共同学习如何将 AI 融入日常生活。」

这种使用既有轻松有趣的一面，也有深刻的实用价值。Sonya 坦言她个人为了尝试「吉卜力化」各种图片，烧掉了数量惊人的 GPU。但除了这些有趣的应用外，更令人兴奋的是那些深层次的应用，如广告领域能够创作出惊人精准和美观的广告文案，教育领域能够即时可视化新概念，医疗健康领域如 OpenEvidence 这样的应用能更好地辅助诊断。

「我们才刚刚触及可能性的冰山一角，「Sonya 说，「随着 AI 模型能力的不断提升，我们通过这个 ' 前门 ' 能做的事情将越来越深刻。」

语音的突破与编程的爆发：两大关键领域

2024 年，AI 领域有两个特别值得关注的突破。第一个是语音生成技术。Sonya 称之为语音领域的「《她》时刻」，引用了电影《Her》中华金・菲尼克斯爱上 AI 助手的故事。语音生成技术已经从「几近成熟」完全跨越了「恐怖谷」，达到了接近以假乱真的水平。

在现场，Sonya 播放了一段语音演示，声音如此自然，以至于让人难以分辨是人类还是 AI。「科幻与现实之间的鸿沟正在以惊人的速度弥合，感觉图灵测试真的就这样悄悄地来到了我们身边。」

第二个关键突破是编程领域。Sonya 指出，这一领域达到了「尖叫级「的产品市场契合度 (screaming product market fit)。自 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet 于去年秋季发布以来，编程领域发生了一场迅速的「氛围转变」(vibe shift)。人们现在用 AI 编程做出令人印象深刻的成果，比如有人用「vibe coding」的方式自己动手制作了 DocSend 的替代品。

「无论你是经验丰富的 ' 十倍效能 ' 工程师，还是完全不懂编程的人，AI 都在从根本上改变软件创造的可及性、速度和经济效益，」Sonya 解释道。

从技术角度看，尽管预训练模型的进步似乎正在放缓，但研究生态系统正在寻找新的突破途径。最重要的进展是 OpenAI 的推理能力，同时合成数据、工具使用和 AI 智能体编排 (AI scaffolding) 等技术也在迅速发展，这些因素结合起来，创造出能够完成越来越复杂任务的人工智能。

价值在哪里产生：应用层的战场白热化

Sonya 回忆起她曾经与同事们就 AI 价值创造的问题进行过辩论。她承认自己当时对 GPT 包装应用持怀疑态度，而她的合伙人 Pat 则坚信价值将在应用层产生。现在看来，Pat 是对的。从价值创造的实际情况来看，像 Harvey 和 OpenEvidence 这样专注于从客户需求出发的公司，确实创造了巨大的价值。

「我们非常相信应用层是价值最终汇聚的地方，」Sonya 说，「而且随着基础模型日益向这个层面渗透，这个战场正变得越来越激烈。」

当然，她也开玩笑地指出，真正的赢家可能是英伟达的 CEO 黄仁勋，他的公司从 AI 芯片销售中获得了巨大的收益。

Sonya 认为，第一批 AI 的「杀手级应用」已经出现，除了 ChatGPT、Harvey、Glean、Sierra、Cursor 等知名应用外，还有一批新兴公司正在各种专业领域崛起。她特别提到许多新公司将是「智能体优先」(agent-first) 的，它们销售的智能体将从目前只是简单拼凑的原型，进化为真正强大的产品。

垂直智能体：专攻特定领域的AI代理

在 2025 年的智能体市场中，Sonya 特别看好垂直智能体 (vertical agents) 的发展。这为那些深耕某一领域的创业者提供了绝佳机会。这些垂直智能体针对特定工作流程进行端到端训练，使用包括合成数据和用户数据的强化学习技术，使 AI 系统在非常具体的任务上表现出色。

已经有令人振奋的早期案例。在安全领域，Expo 公司展示了他们的智能体能够超越人类渗透测试员；在 DevOps 领域，Traversal 公司创建了比最优秀的人类故障排除员更出色的 AI 故障排除员；在网络领域，Meter 公司的 AI 也超越了网络工程师。

这些案例虽然还处于早期阶段，但让人乐观地相信，为解决特定问题而训练的垂直智能体，表现可以超越当今最优秀的人类专家。

Sonya 还提出了「富足时代」(abundance era)的概念。以编程为例，当劳动力变得廉价而充足时，会出现什么情况？我们会得到大量 AI 生成的低质量内容吗？当「品味」(taste)成为稀缺资产时又会发生什么？这些问题的答案将预示着 AI 如何改变其他行业。

智能体经济：AI 的下一个重要阶段

在演讲的最后部分，Konstantine Buhler 展望了 AI 的下一个重要阶段——「智能体经济」(agent economy)。一年前的 AI Ascent 大会就已经开始讨论智能体，当时这些机器助手才刚刚开始形成商业模式。如今，这些被称为「智能体集群」(agent swarms)的机器网络已经在许多公司中扮演重要角色，成为 AI 技术栈的关键部分。

Konstantine 预测，在未来几年里，这将进一步发展成熟为一个智能体经济。在这个经济中，智能体不只是传递信息，它们还能转移资源，进行交易，相互记录行为，理解信任和可靠性，并拥有自己的经济体系。

「这个经济体系并不会排斥人类，它完全是围绕人类展开的，」Konstantine 解释道，「智能体与人合作，人也与智能体协作，共同构成这个智能体经济。」

构建智能体经济的三大技术挑战

要实现这个宏大的愿景，我们面临着三个关键技术挑战：

第一个挑战是持久身份 (persistent identity)。Konstantine 解释说，持久身份实际上包含两个方面。首先，智能体本身需要保持一致性。如果你和一个做生意的人打交道，而他每天都在变，你很可能不会长期合作下去。智能体必须能够保持其自身的个性和理解力。其次，智能体需要记住并理解你。如果你的合作伙伴对你一无所知，甚至几乎记不住你的名字，这也会对信任和可靠性构成挑战。

当前的解决方案如 RAG (检索增强生成)、向量数据库和长上下文窗口都在尝试解决这个问题，但在实现真正的记忆、基于记忆的自我学习，以及保持智能体一致性方面，仍然存在重大挑战。

第二个挑战是无缝通信协议。「想象一下没有 TCP/IP 和互联网的个人计算会是怎样，「Konstantine 说，」我们现在才刚刚开始构建智能体之间的协议层。」他特别提到了 MCP (模型协作协议) 的发展，这只是未来一系列用于实现信息传递、价值传递和信任传递的协议中的一个。

第三个挑战是安全。当你无法与合作伙伴面对面交流时，安全和信任的重要性会更加凸显。在智能体经济中，安全和信任将比当前经济中更为重要，这将催生一个围绕信任和安全的完整产业。

从确定性到随机性：思维方式的根本转变

Konstantine 认为，智能体经济的到来将从根本上改变我们的思维方式。他提出了「随机性思维「(stochastic mindset) 的概念，这与传统的确定性思维截然不同。

「我们很多人之所以爱上计算机科学，是因为它是如此的确定无疑，「他解释道，」你编程让计算机做某事，它就会照做，即使结果是段错误。现在，我们正在进入一个计算将具有随机性的时代。」

他用一个简单的例子说明：如果你让计算机记住数字 73，它明天、下周、下个月都会记住。但如果你让一个人或 AI 记住，它可能记住 73，也可能记住 37、72、74，或者下一个质数 79，甚至什么都不记得。这种思维方式的转变将对我们处理 AI 和智能体的方式产生深远影响。

第二个变化是管理思维模式 (management mindset)。在智能体经济中，我们需要理解智能体能做什么，不能做什么，这类似于从独立贡献者转变为管理者的过程。我们将需要做出更复杂的管理决策，比如何时叫停某些流程、如何提供反馈等。

第三个主要变化是前两者的结合：我们将拥有更强的杠杆效应，但确定性会显著降低。「我们正在进入一个你可以做更多事情的世界，但你必须能够管理这种不确定性和风险，「Konstantine 说，」在这个世界里，在座的每一位都非常适合茁壮成长。」

杠杆效应的极致：重塑工作、公司与经济

一年前，红杉预测组织中的各个职能部门会开始拥有 AI 智能体，并逐渐融合，最终整个流程将由 AI 智能体完成。他们甚至大胆预测会出现第一个「一人独角兽公司」。

虽然「一人独角兽」尚未实现，但我们已经看到公司以前所未有的速度扩张，用的人比以往任何时候都少。Konstantine 相信，我们将达到前所未见的杠杆水平。

「最终，这些流程和智能体将会融合，形成一个神经网络的网络，「他展望道，」这将改变一切，重塑个体工作，重塑公司结构，重塑整个经济。」

红杉的三位合伙人通过这场演讲，勾勒出了 AI 从当前发展到未来可能演变的清晰路径。从市场机遇的宏观分析，到应用层价值的洞察，再到智能体经济的远景，他们不仅阐述了 What 和 Why，更重要的是指明了 How—— 如何在这个万亿级的机遇中把握先机，创造价值。

对于创业者而言，这不仅是一场思想盛宴，更是一份行动指南：抓住应用层的价值，构建真实而非「氛围「的营收，建立数据飞轮，为即将到来的智能体经济做好准备，并且永远记住 —— 现在是全力以赴，保持最大速度前进的时候。