作者 ｜ 大模型機(jī)動(dòng)組
郵箱 ｜ damoxingjidongzu@pingwest.com

在近日紅杉資本舉辦的 AI Ascent 2025 演講中，紅杉資本的三位合伙人概述了為什么人工智能代表的市場(chǎng)機(jī)遇至少是云計(jì)算的10倍大，初創(chuàng)公司應(yīng)該在哪里集中精力以取得成功，以及AI代理的崛起將如何創(chuàng)造一個(gè)全新的經(jīng)濟(jì)范式。我們針對(duì)其演講內(nèi)容進(jìn)行了梳理，并進(jìn)行了編譯：

Packer Radio：

大家好，我是紅杉資本的合伙人Packer Radio，今天我和紅杉資本的所有合伙人Sonya、Konstantine一起為大家主持我們的主題演講。在進(jìn)入今天的核心內(nèi)容之前，我和Sonia、Konstantine想先分享一些我們?cè)谶^(guò)去一年里的心得體會(huì)。

昨天，我收到一位與我合作的創(chuàng)始人發(fā)來(lái)的郵件，他說(shuō)：“嘿，伙計(jì)，我這場(chǎng)活動(dòng)可能會(huì)遲到一會(huì)兒，大概 9 點(diǎn) 35 分才能到?！蔽耶?dāng)時(shí)就想，這時(shí)間卡得真奇怪，那剛好是黃仁勛出場(chǎng)的時(shí)間。所以，我們理解大家的心情，但還是想先分享一些想法，然后再進(jìn)入正題，沒(méi)問(wèn)題吧？

首先，來(lái)校準(zhǔn)一下認(rèn)知，我們?cè)趺纯碅I領(lǐng)域當(dāng)下的情況呢？我們過(guò)去常用來(lái)分析市場(chǎng)的簡(jiǎn)單框架是什么樣的？

這就涉及到Don Valentine提出的幾個(gè)問(wèn)題：AI是什么？他出現(xiàn)了又怎么樣？我們現(xiàn)在該怎么辦？我們?nèi)绾卫盟课覀円绾尾拍軇俪觯?/p>

過(guò)去幾年我們都討論過(guò)這些問(wèn)題，接下來(lái)幾分鐘，我們會(huì)更新一下我們的一些想法。

說(shuō)實(shí)話，關(guān)于 “AI是什么” 我本來(lái)準(zhǔn)備了一段精彩的發(fā)言，但Konstantine委婉地提醒我，對(duì)著一屋子AI領(lǐng)域的人解釋什么是AI可不是個(gè)好主意。所以，我們直接跳到 “那又怎樣” 這個(gè)話題。為了活躍下氣氛，有誰(shuí)還記得去年的這張 PPT嗎？

謝謝。太棒了。第一行是云轉(zhuǎn)型，第二行是AI轉(zhuǎn)型，頁(yè)面左邊是過(guò)去，中間是現(xiàn)在，右邊是未來(lái)。這說(shuō)明了什么呢？云轉(zhuǎn)型開(kāi)始時(shí)，其 4000 億美元的收入規(guī)模比全球軟件市場(chǎng)還要大。

以此類推，我們?cè)贏I服務(wù)領(lǐng)域所瞄準(zhǔn)的市場(chǎng)，起點(diǎn)規(guī)模至少要大一個(gè)數(shù)量級(jí)，從現(xiàn)在起 10 到 20 年后的終點(diǎn)規(guī)模，有望變得極其龐大，這一點(diǎn)很關(guān)鍵。

實(shí)際上，我們最近改變了想法。AI所涉足的不只是服務(wù)市場(chǎng)，還有軟件市場(chǎng)，這意味著這兩個(gè)收益領(lǐng)域都受到了沖擊。我們看到很多公司，一開(kāi)始做軟件，而隨著功能逐漸智能，軟件變成了某種輔助工具，再進(jìn)一步發(fā)展，成為了能自行處理的全自動(dòng)化工具。

它們實(shí)際上已經(jīng)從依靠軟件預(yù)算銷售工具，轉(zhuǎn)變?yōu)榘磩趧?dòng)預(yù)算銷售成果或服務(wù)。這兩個(gè)領(lǐng)域都充滿了機(jī)遇。還有誰(shuí)記得去年的這張PPT嗎？

哎呀，有點(diǎn)小失落，才 34 個(gè)人舉手。好吧，又多了一個(gè)。好的，謝謝大家。別害羞，大家都可以舉手。這張分層蛋糕圖展示了過(guò)去幾十年里層層堆疊，將我們帶到當(dāng)下的技術(shù)浪潮。

這張圖有兩個(gè)要點(diǎn)：第一，投入AI領(lǐng)域不僅是不可避免的，而且迫在眉睫。前提條件已經(jīng)具備，計(jì)算能力、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)、分發(fā)渠道、人才，我們所需的所有要素都已齊全，萬(wàn)事俱備。第二，這些技術(shù)浪潮往往具有疊加效應(yīng)。

與之前的浪潮相比，這次的機(jī)遇要大得多，而且到來(lái)的速度也快得多。我不太喜歡這張圖，橫軸是時(shí)間，縱軸是某個(gè)虛榮指標(biāo)，人們常用它來(lái)為各種觀點(diǎn)找依據(jù)。

不過(guò)觀察到的現(xiàn)象是正確的，事情的發(fā)展速度比以往任何時(shí)候都要快得多，但沒(méi)多少人深入探究過(guò)原因，我們來(lái)簡(jiǎn)單分析一下。從傳播的物理原理來(lái)看，只需要三個(gè)條件：人們得知道你的產(chǎn)品，得想要你的產(chǎn)品，還得有能力購(gòu)買你的產(chǎn)品，就這么簡(jiǎn)單。云轉(zhuǎn)型剛開(kāi)始的時(shí)候，根本沒(méi)人關(guān)注。Benioff不得不采用瘋狂的游擊營(yíng)銷策略，才能吸引到別人的注意。

AI則大不相同。2022 年 11 月 30 日，ChatGPT 發(fā)布，全世界都開(kāi)始關(guān)注AI。中間這欄數(shù)據(jù)顯示的是 Reddit 和前身為推特（Twitter）平臺(tái)的月活躍用戶總數(shù)之和。云轉(zhuǎn)型開(kāi)始的時(shí)候，這些平臺(tái)還不存在，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型開(kāi)始的時(shí)候，它們也才剛剛起步，如今這些平臺(tái)的用戶總數(shù)在 12 億到 18 億之間。

這雖然不是發(fā)現(xiàn)新鮮事物的唯一途徑，但卻是個(gè)不錯(cuò)的渠道。再看頁(yè)面右邊，想想當(dāng)初貝尼奧夫推廣業(yè)務(wù)的時(shí)候，全球互聯(lián)網(wǎng)用戶只有 2 億人，如今已經(jīng)達(dá)到 56 億人，幾乎涵蓋了世界上的每個(gè)家庭和企業(yè)。

這一切意味著什么呢？意味著基礎(chǔ)條件已經(jīng)具備。一旦起跑槍響，推廣過(guò)程中將不再有障礙。這并非AI特有的現(xiàn)象，而是技術(shù)傳播的新現(xiàn)實(shí)。傳播機(jī)制已經(jīng)改變，軌道已經(jīng)鋪好。

這是去年的另一張PPT。面對(duì)這種情況，我們?cè)撛趺醋?？該在哪些領(lǐng)域發(fā)力才能取勝呢？這張PPT有兩個(gè)要點(diǎn)：第一，還有很大的發(fā)展空間。同樣，這是去年的PPT，現(xiàn)在的空白區(qū)域已經(jīng)少了一些。一些公司開(kāi)始嶄露頭角，但總體而言，機(jī)會(huì)仍然很多。第二，這些標(biāo)識(shí)代表收入達(dá)到 10 億美元以上的公司。我們關(guān)注的不是獨(dú)角獸企業(yè)，而是收入和自由現(xiàn)金流，收入達(dá)到 10 億美元以上才是我們看重的。

在之前的技術(shù)轉(zhuǎn)型中，大多數(shù)這樣的公司都處于行業(yè)頂端，大多集中在應(yīng)用層。我們一直認(rèn)為，并且現(xiàn)在依然堅(jiān)信，AI領(lǐng)域也是如此，價(jià)值就存在于應(yīng)用層。但你猜怎么著？競(jìng)爭(zhēng)也很激烈。

我們有了第二條縮放定律，即測(cè)試時(shí)計(jì)算。還有結(jié)合工具使用和智能體間通信進(jìn)行推理的技術(shù)，這使得基礎(chǔ)模型在應(yīng)用層有了很大的發(fā)展空間。如果你是一家初創(chuàng)公司，又不打算打造垂直整合的業(yè)務(wù)，那就從客戶需求出發(fā)，專注于特定的垂直領(lǐng)域和功能，去解決復(fù)雜的問(wèn)題。

這可能需要人為介入，但這就是競(jìng)爭(zhēng)所在，也是價(jià)值所在。這一點(diǎn)大家一定要牢記于心。我們?cè)撊绾卧诟?jìng)爭(zhēng)中取勝呢？來(lái)吧，大家笑一笑，這是個(gè)很有趣的話題。

我們?cè)撊绾卧诟?jìng)爭(zhēng)中取勝呢？去年我們展示過(guò)這部分內(nèi)容，所以我猜你們沒(méi)笑是因?yàn)槿ツ昕催^(guò)了。在AI領(lǐng)域創(chuàng)辦一家公司，95% 的工作和創(chuàng)辦其他公司沒(méi)什么兩樣，都是用獨(dú)特且有吸引力的方式解決重要問(wèn)題，吸引優(yōu)秀人才追隨你，都是這些大家熟知的事情。

另外 5% 則是AI領(lǐng)域特有的。在競(jìng)爭(zhēng)應(yīng)用層的過(guò)程中，有幾個(gè)方面需要考慮。這是我們的合伙人Doug Leone打造的營(yíng)銷周期圖，這位業(yè)界傳奇花了 40 年精心打造了這個(gè)內(nèi)容。

它展示了你如何把腦海中的想法轉(zhuǎn)化為客戶手中的產(chǎn)品。首先，想法要變成產(chǎn)品，這需要工程團(tuán)隊(duì)進(jìn)行開(kāi)發(fā)，然后推向市場(chǎng)，進(jìn)行銷售和后續(xù)支持，這就是完整的價(jià)值鏈。

頁(yè)面底部是從技術(shù)出發(fā)的視角，頂部是從客戶需求出發(fā)的視角。通過(guò)這種方式，你可以在整個(gè)價(jià)值鏈上建立起競(jìng)爭(zhēng)壁壘。如果你的客戶不確定他們想從AI中獲得什么，你要有自己的見(jiàn)解。

你可以為他們提供端到端的解決方案，直接解決問(wèn)題，而不是只扔給他們一個(gè)工具。你還可以利用自己產(chǎn)品的使用數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)飛輪，這是別人沒(méi)有的優(yōu)勢(shì)。

你可以深入某個(gè)行業(yè)，為這個(gè)行業(yè)服務(wù)，就像 Open Evidence 為醫(yī)療行業(yè)所做的那樣。你要能說(shuō)行業(yè)內(nèi)的 “行話”，比如 Harvey 會(huì)派律師團(tuán)隊(duì)與律師事務(wù)所溝通。說(shuō)實(shí)話，我們不太建議派工程師去做這種事，雖然這種方式比較艱難，但也不是不行。

你可以用基礎(chǔ)模型可能做不到的方式緊緊 “擁抱” 你的客戶。順便說(shuō)一句，我們也很喜歡基礎(chǔ)模型，但我們假設(shè)在座的大多數(shù)人都不是在打造基礎(chǔ)模型，而是在開(kāi)發(fā)應(yīng)用程序。

好了，我還有兩張PPT，講完就交給下一位。我們經(jīng)常被問(wèn)到一個(gè)問(wèn)題：在評(píng)估AI公司時(shí)，你們看重什么？同樣，95% 的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)和評(píng)估其他公司是一樣的。

下面是AI公司特有的 5% 的標(biāo)準(zhǔn)。第一是收入。收入的 “感覺(jué)” 很重要，收入可能會(huì) “迷惑” 你。大家都喜歡高收入，感覺(jué)很棒，“我們收入好多啊，快看看”。但這是真正的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，還是僅僅是短期的 “嘗鮮” 行為呢？

我沒(méi)有具體的衡量指標(biāo)，這需要你們自己去考察產(chǎn)品的采用率、用戶參與度、留存率。人們到底用你們的產(chǎn)品做什么？不要在只有表面收入的時(shí)候，就誤以為自己有了真正的營(yíng)收，這會(huì)給你帶來(lái)麻煩的。

另外，“感覺(jué)” 良好也很重要。說(shuō)起來(lái)，Andrew Reid在這兒?jiǎn)?？?lái)做個(gè)氛圍檢查。大家感覺(jué)怎么樣？我不是問(wèn)你個(gè)人，我是問(wèn)大家整體感覺(jué)如何？

我聽(tīng)到有人說(shuō) “感覺(jué)絕佳”，很好。你需要讓客戶也有這種良好的感覺(jué)。這意味著什么呢？意味著客戶必須信任你，而你要努力贏得這份信任。在當(dāng)前這個(gè)發(fā)展階段，信任比產(chǎn)品更重要。產(chǎn)品會(huì)不斷改進(jìn)，如果客戶信任你能把產(chǎn)品做得更好，那你就處于有利地位。

如果客戶不信任你，那你可就麻煩了。第二點(diǎn)是利潤(rùn)率。我們不一定關(guān)心你現(xiàn)在的毛利率是多少，因?yàn)槌杀局猩唐蜂N售成本（COGS）這部分可能會(huì)持續(xù)下降。

在過(guò)去 12 到 18 個(gè)月里，每個(gè)Token的成本下降了 99%，而且這一成本曲線還會(huì)繼續(xù)下降。雖然測(cè)試時(shí)計(jì)算等成本會(huì)增加，但最終也會(huì)下降。如果你能成功從銷售工具轉(zhuǎn)向銷售成果，沿著價(jià)值鏈向上攀升，就能獲取更多價(jià)值。

你的定價(jià)可能也會(huì)提高，所以即使你現(xiàn)在的毛利率可能不高，但從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，你應(yīng)該有一條實(shí)現(xiàn)健康毛利率的清晰路徑。第三點(diǎn)是數(shù)據(jù)飛輪。

數(shù)據(jù)飛輪能推動(dòng)哪些業(yè)務(wù)指標(biāo)增長(zhǎng)呢？我看大家不太確定。我有個(gè)好消息和一個(gè)壞消息。好消息是，如果你回答不上這個(gè)問(wèn)題，我依然支持你。壞消息是，你的數(shù)據(jù)飛輪可能沒(méi)什么用。

要么你根本就沒(méi)有真正的數(shù)據(jù)飛輪，要么它與業(yè)務(wù)指標(biāo)無(wú)關(guān)，也就沒(méi)有價(jià)值。這一點(diǎn)非常重要，因?yàn)檫@是你能建立的最好的競(jìng)爭(zhēng)壁壘之一。最后一張PPT，有誰(shuí)能告訴我這兩者是如何關(guān)聯(lián)的嗎？

如果有人能回答出來(lái)，我會(huì)非常佩服。目前市場(chǎng)對(duì)AI有著巨大的需求，所有那些宏觀經(jīng)濟(jì)因素，比如關(guān)稅、利率，但這些都是雜音，無(wú)關(guān)緊要。技術(shù)采用率的上升趨勢(shì)完全蓋過(guò)了市場(chǎng)的任何波動(dòng)，忽略那些雜音就好。市場(chǎng)上有著巨大的需求，如果你們不搶占先機(jī)，別人就會(huì)。因?yàn)樽匀粎拹赫婵铡?/p>

所以，盡管我們剛剛討論了競(jìng)爭(zhēng)壁壘、評(píng)估指標(biāo)等內(nèi)容，但現(xiàn)在你們要做的就是拼命往前沖，以最快的速度前進(jìn)。好，接下來(lái)我將話筒交給Sonya。

Sonya Huang：

接下來(lái)我將重點(diǎn)介紹AI目前的發(fā)展情況。我們先從客戶需求和技術(shù)發(fā)展兩個(gè)角度進(jìn)行快速的年度回顧。先回顧一下 2023 年，我們當(dāng)時(shí)展示了這張圖表，對(duì)比了原生AI應(yīng)用和傳統(tǒng)移動(dòng)應(yīng)用的日活躍用戶與月活躍用戶的比例。

當(dāng)時(shí)的結(jié)論是，AI應(yīng)用的用戶參與度較低，數(shù)據(jù)顯示市場(chǎng)的熱度超過(guò)了實(shí)際情況?，F(xiàn)在我們很高興地告訴大家，情況有了巨大的變化。比如，ChatGPT 的日活躍用戶與月活躍用戶比例大幅上升，現(xiàn)在已經(jīng)接近 Reddit 的水平，這真是個(gè)好消息。

這意味著越來(lái)越多的人從AI中獲得了價(jià)值，我們都在共同探索如何將AI融入日常生活。有時(shí)候，使用AI的體驗(yàn)既有趣又有益。我自己就花了大量時(shí)間使用 GPT，試圖簡(jiǎn)化各種事情，次數(shù)多得都有點(diǎn)不好意思說(shuō)。

雖然那些像 “吉卜力時(shí)刻”這樣的應(yīng)用很有趣，也在網(wǎng)絡(luò)上走紅，但更令人興奮的是，我們才剛剛觸及表面的深層次應(yīng)用。比如在廣告領(lǐng)域，AI能夠創(chuàng)作出極其精準(zhǔn)、精美的廣告文案；在教育領(lǐng)域，能一鍵可視化新的概念；在醫(yī)療領(lǐng)域，能更好地診斷病人。

以 Open Evidence 這樣的應(yīng)用為例，我們才剛剛探索到AI的潛力。隨著AI模型的能力越來(lái)越強(qiáng)，通過(guò)它們我們能實(shí)現(xiàn)的事情也越來(lái)越意義深遠(yuǎn)。在座有誰(shuí)看過(guò)電影《她》（Her）嗎？

今天現(xiàn)場(chǎng)也有看過(guò)這部電影的觀眾。雖然我們還沒(méi)有像電影里那樣的AI “斯嘉麗?約翰遜”，但 2024 年迎來(lái)了我所說(shuō)的 “《她》時(shí)刻”。語(yǔ)音和語(yǔ)音生成技術(shù)取得了巨大進(jìn)步，已經(jīng)跨越了 “恐怖谷” 效應(yīng)（uncanny valley，指當(dāng)機(jī)器人或虛擬角色與人類相似度達(dá)到一定程度時(shí)，人類對(duì)其的好感度會(huì)突然下降）。有不少人都這么評(píng)價(jià)，先不展開(kāi)細(xì)說(shuō)了。

讓我來(lái)震撼一下你們的思維。你們看過(guò)電影《她》吧，華金?菲尼克斯（Joaquin Phoenix）在里面把愛(ài)上操作系統(tǒng)的情節(jié)演繹得非常精彩，這不禁讓人暢想未來(lái)會(huì)是什么樣。Sesame 的語(yǔ)音演示太驚艷了，我很期待看到后續(xù)的發(fā)展。

科幻與現(xiàn)實(shí)之間的差距正在以驚人的速度縮小，感覺(jué)圖靈測(cè)試突然就來(lái)到了我們身邊。這里要感謝Jim Fan，我在推特上看到他的觀點(diǎn)，借用過(guò)來(lái)用于這次演講。

最后，去年最熱門的應(yīng)用領(lǐng)域是編程，AI編程已經(jīng)達(dá)到了極佳的產(chǎn)品市場(chǎng)契合度。去年秋天，Anthropic 的 Claude 3.5 和 Sonnet 發(fā)布，迅速改變了編程領(lǐng)域的格局。

現(xiàn)在人們用AI編程實(shí)現(xiàn)了很多令人驚嘆的事情。比如，有人用AI編寫了自己的軟件，不管你是經(jīng)驗(yàn)豐富的高級(jí)工程師，還是完全不懂編程的新手，都能借助AI編程實(shí)現(xiàn)很多功能。

我們認(rèn)為，AI正在從根本上改變軟件開(kāi)發(fā)的可及性、速度和經(jīng)濟(jì)性。從技術(shù)發(fā)展的角度來(lái)看，也有壞消息。預(yù)訓(xùn)練的發(fā)展似乎在放緩。

從 AlexNet 時(shí)代以來(lái)，我們已經(jīng)將預(yù)訓(xùn)練的規(guī)模擴(kuò)大了 9 到 10 個(gè)數(shù)量級(jí)，這意味著很多容易實(shí)現(xiàn)的成果已經(jīng)取得。不過(guò)，研究界正在尋找新的突破方向。

最重要的突破來(lái)自 OpenAI 的推理技術(shù)。去年，我們很榮幸邀請(qǐng)到了Strawberry team的Noam Brown，在 AI Summit 上為我們提前介紹推理技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)。

今年，我們很高興Dan Roberts也來(lái)到了現(xiàn)場(chǎng)，他稍后會(huì)分享關(guān)于 O3 和推理技術(shù)的最新進(jìn)展。除了推理技術(shù)，還有合成數(shù)據(jù)、工具使用、遺傳架構(gòu)等技術(shù)。這些技術(shù)相互結(jié)合，為我們提升AI的智能水平提供了新途徑。

Anthropic 的 MCP構(gòu)建了強(qiáng)大的生態(tài)系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)，我們也很期待它如何加速遺傳工具的使用。所有這些，更大的基礎(chǔ)模型、推理時(shí)的推理能力、工具使用等，共同推動(dòng)AI能夠完成越來(lái)越復(fù)雜的任務(wù)。

Meter 基準(zhǔn)測(cè)試是衡量這一發(fā)展的一個(gè)量化指標(biāo)，但我認(rèn)為更有意義的是，和大家交流那些只有借助 O3、Operator、Deep Research 或 Sonnet 等技術(shù)才能實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用。

目前，AI領(lǐng)域很多令人興奮的技術(shù)創(chuàng)新都發(fā)生在研究和產(chǎn)品的模糊邊界地帶。過(guò)去一年里，有兩個(gè)突破性的例子，分別是 Deep Research 和 Notebook LM。今天，這兩個(gè)產(chǎn)品的創(chuàng)造者也來(lái)到了現(xiàn)場(chǎng)，我們感到非常興奮。

Notebook 的Riser和Jason正在創(chuàng)辦一家名為 Hux 的新公司，OpenAI 的Issa Fulford也會(huì)探討AI堆棧中價(jià)值的產(chǎn)生點(diǎn)。我還記得和紅杉資本的優(yōu)秀伙伴們討論過(guò)這個(gè)問(wèn)題。

當(dāng)時(shí)，我在這個(gè)問(wèn)題上還猶豫不決，我不太確定像 GPT 這樣的應(yīng)用前景，而我的伙伴 Packer 卻堅(jiān)信價(jià)值最終會(huì)集中在應(yīng)用層。我當(dāng)時(shí)還心想，Packer，祝你好運(yùn)吧。但看看過(guò)去幾年的發(fā)展，我覺(jué)得你是對(duì)的，Packer，你眼光真準(zhǔn)。

從那些創(chuàng)造價(jià)值的公司，比如 Harvey 和 Open Evidence 身上，我們看到它們真正從客戶需求出發(fā)創(chuàng)造價(jià)值。我們堅(jiān)信，應(yīng)用層才是價(jià)值最終的匯聚地，隨著基礎(chǔ)模型越來(lái)越多地在這一層展開(kāi)競(jìng)爭(zhēng)，應(yīng)用層的競(jìng)爭(zhēng)也日益激烈。順便說(shuō)一句，其實(shí)我們都看走眼了，真正在這個(gè)領(lǐng)域賺得盆滿缽滿的是英偉達(dá)的黃仁勛，我們也很期待馬上聽(tīng)到他的分享。

回到應(yīng)用層的話題。我們現(xiàn)在認(rèn)為，第一批AI的殺手級(jí)應(yīng)用已經(jīng)出現(xiàn)，比如 ChatGPT、Harvey、Glean、Sierra、Cursor、Abridge 等。而且，在眾多豐富多樣的終端市場(chǎng)上，有一大批新公司正在崛起，包括 Listen Labs、Open Evidence，還有 WorkOS 等，今天在座的很多人可能都有所了解。

我們還有一個(gè)預(yù)測(cè)，未來(lái)很多這樣的新公司會(huì)以智能體為先，而且這些公司所推出的智能體將從現(xiàn)在拼湊而成的雛形，發(fā)展為真正強(qiáng)大的產(chǎn)品。我們看到公司在構(gòu)建智能體方面主要有兩條路徑：

第一條路徑是通過(guò)嚴(yán)格的測(cè)試和評(píng)估進(jìn)行編排；第二條路徑是針對(duì)端到端的任務(wù)對(duì)智能體進(jìn)行優(yōu)化。今天，我們也很期待 Harrison、Blank Chain 和 OpenAI 的Issa分享更多相關(guān)內(nèi)容。

關(guān)于 2025 年AI公司的發(fā)展形態(tài)，我們的下一個(gè)預(yù)測(cè)是垂直領(lǐng)域智能體。對(duì)于那些深入了解特定領(lǐng)域的初創(chuàng)公司創(chuàng)始人來(lái)說(shuō)，垂直領(lǐng)域智能體是一個(gè)絕佳的機(jī)會(huì)。我們看到一些公司正在打造專門針對(duì)特定工作流程進(jìn)行訓(xùn)練并表現(xiàn)出色的智能體。

它們采用包括在合成數(shù)據(jù)和用戶數(shù)據(jù)上進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)，讓AI系統(tǒng)在特定任務(wù)上表現(xiàn)得非常出色。目前的一些證據(jù)讓我們對(duì)這個(gè)領(lǐng)域充滿信心，比如 Expo 展示的智能體，其表現(xiàn)已經(jīng)超越了人類滲透測(cè)試人員。

在開(kāi)發(fā)運(yùn)維領(lǐng)域，Traversal 開(kāi)發(fā)的AI故障排查工具比最優(yōu)秀的人類專家還要厲害。在網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，Meter 和網(wǎng)絡(luò)工程師的相關(guān)成果也說(shuō)明了這一點(diǎn)。雖然這些數(shù)據(jù)還處于早期階段，但它們讓我們非常樂(lè)觀地認(rèn)為，專注解決特定問(wèn)題的垂直領(lǐng)域智能體如今能夠超越最優(yōu)秀的人類。

關(guān)于 2025 年智能體的最后一個(gè)預(yù)測(cè)是，我們正在進(jìn)入一個(gè) 富足的時(shí)代。編程領(lǐng)域作為率先發(fā)生變革的市場(chǎng)類別，將讓我們初步了解這個(gè) 富足時(shí)代”的真正含義。當(dāng)勞動(dòng)力變得廉價(jià)且充足時(shí)會(huì)發(fā)生什么？我們會(huì)得到一堆質(zhì)量參差不齊的AI成果嗎？當(dāng)審美品味成為稀缺資源時(shí)又會(huì)怎樣？

我們期待看到編程智能體的持續(xù)進(jìn)步，以及它對(duì)技術(shù)格局的影響，同時(shí)也把它視為AI將如何改變其他行業(yè)的一個(gè)預(yù)兆。接下來(lái)我把時(shí)間交給Konstantine。

Konstantine Buhler：

大家早上好。感謝Sonya，也感謝Paker。我們剛剛討論了非常重大且重要的話題。那么，為什么這一切如此重要呢？

如今世界局勢(shì)如何，AI當(dāng)下的發(fā)展?fàn)顩r以及它的短期未來(lái)走向又是怎樣的呢？現(xiàn)在我們退一步，思考一下對(duì)AI中期和長(zhǎng)期發(fā)展的預(yù)測(cè)。在這部分內(nèi)容中，我們將從三個(gè)方面展開(kāi)。我們會(huì)先探討下一波主要的發(fā)展浪潮，接著研究實(shí)現(xiàn)這一浪潮所需的技術(shù)，最后談?wù)勥@對(duì)我們每個(gè)人的日常生活意味著什么。

一年前，在AI峰會(huì)上，我們主要討論的是智能體。那時(shí)我們就在探討智能體，而它們才剛剛開(kāi)始形成商業(yè)應(yīng)用。當(dāng)時(shí)的話題主要圍繞這些機(jī)器助手展開(kāi)，我們?cè)A(yù)測(cè)它們最終會(huì)形成機(jī)器網(wǎng)絡(luò)。如今，這些機(jī)器網(wǎng)絡(luò)被廣泛稱為智能體集群。它們?cè)谠S多公司中發(fā)揮著作用，并且正逐漸成為AI體系中至關(guān)重要的一部分。智能體之間相互協(xié)作、競(jìng)爭(zhēng)，彼此進(jìn)行推理交流。

在未來(lái)幾年，我們認(rèn)為這一趨勢(shì)會(huì)進(jìn)一步成熟，發(fā)展成為一個(gè)智能體經(jīng)濟(jì)。在智能體經(jīng)濟(jì)中，智能體之間不僅會(huì)交流信息，還會(huì)轉(zhuǎn)移資源、進(jìn)行交易、相互監(jiān)督。它們能夠理解信任和可靠性的概念，并且擁有自己的經(jīng)濟(jì)體系。

這個(gè)經(jīng)濟(jì)體系并非將人類排除在外，而是與人類緊密相關(guān)。在智能體經(jīng)濟(jì)中，智能體與人類相互協(xié)作。但是，為了實(shí)現(xiàn)這一重大且重要的下一波發(fā)展浪潮，也就是進(jìn)入智能體經(jīng)濟(jì)時(shí)代，我們面臨著許多重要的技術(shù)挑戰(zhàn)，接下來(lái)我們將討論其中的三個(gè)方面。

坦率地說(shuō)，在座各位在開(kāi)展業(yè)務(wù)的過(guò)程中都需要應(yīng)對(duì)這三個(gè)挑戰(zhàn)。第一個(gè)是持久身份問(wèn)題。當(dāng)我們談到持久身份時(shí)，實(shí)際上包含兩個(gè)層面。首先，智能體自身需要具備持久性。

如果你和某人做生意，對(duì)方每天都像是換了個(gè)人，你可能不會(huì)和他們長(zhǎng)期合作。這種巨大的差異會(huì)產(chǎn)生負(fù)面影響。智能體必須能夠保持自身的個(gè)性和認(rèn)知。第二種持久性是對(duì)用戶的理解。

同樣地，如果你和一個(gè)人做生意，對(duì)方卻完全不記得關(guān)于你的任何事情，甚至連你的名字都記不住，這也會(huì)對(duì)信任和可靠性構(gòu)成巨大挑戰(zhàn)。目前，我們嘗試了各種方法，從基于檢索增強(qiáng)生成（RAG）和向量數(shù)據(jù)庫(kù)，到使用超長(zhǎng)的上下文窗口。

但在座的各位都清楚，在真正的記憶和自我學(xué)習(xí)方面，仍然存在重大挑戰(zhàn)。要實(shí)現(xiàn)真正的記憶功能，并且讓智能體在關(guān)鍵方面保持一致，僅在必要的地方有所差異，這是非常困難的。

第二個(gè)重大技術(shù)變革是我們需要無(wú)縫的通信協(xié)議。如今，令人欣喜的是，似乎每個(gè)人都在關(guān)注這個(gè)問(wèn)題。想象一下，如果個(gè)人計(jì)算機(jī)沒(méi)有無(wú)縫的通信協(xié)議，沒(méi)有 TCP/IP 協(xié)議，沒(méi)有互聯(lián)網(wǎng)，那會(huì)是怎樣的情景。

我們現(xiàn)在才剛剛開(kāi)始構(gòu)建這一協(xié)議層。圍繞 MCP（可能是某種通信協(xié)議相關(guān)的技術(shù)）有很多令人興奮的進(jìn)展?？吹礁鞔笃髽I(yè)相互合作，共同推出一系列協(xié)議，這真的很棒。這些協(xié)議將實(shí)現(xiàn)信息、價(jià)值和信任的傳遞。

最后一個(gè)是安全問(wèn)題。這是一個(gè)關(guān)注度日益上升的話題，肯定也在大家的重點(diǎn)關(guān)注范圍內(nèi)。如果你無(wú)法與合作伙伴面對(duì)面、掌心相對(duì)地進(jìn)行交易，那么安全和信任的重要性就會(huì)進(jìn)一步提升。在與智能體交互的過(guò)程中就是這種情況。

圍繞信任和安全，將會(huì)形成一整個(gè)產(chǎn)業(yè)。在智能體經(jīng)濟(jì)中，安全的重要性甚至?xí)仍谖覀儺?dāng)前的經(jīng)濟(jì)體系中更高。我們討論了實(shí)現(xiàn)智能體經(jīng)濟(jì)這一重大發(fā)展浪潮所需的技術(shù)。

現(xiàn)在，我們來(lái)談?wù)勥@對(duì)我們每個(gè)人意味著什么。首先，它將改變我們的思維模式。坦率地說(shuō)，在座各位已經(jīng)具備了我們所說(shuō)的 “隨機(jī)思維模式”，這與傳統(tǒng)的確定性思維模式截然不同。我們很多人喜歡計(jì)算機(jī)科學(xué)，就是因?yàn)樗哂写_定性。

對(duì)吧？你給計(jì)算機(jī)編寫一個(gè)程序，它就會(huì)按照程序執(zhí)行任務(wù)，即使可能會(huì)出現(xiàn)系統(tǒng)錯(cuò)誤。但現(xiàn)在，我們正進(jìn)入一個(gè)隨機(jī)計(jì)算的時(shí)代。如果你讓計(jì)算機(jī)記住數(shù)字 73，明天、下周、下個(gè)月它都能記住。但如果你讓一個(gè)人或者AI記住 73，它可能會(huì)記住 73，也可能記住 37、72、74、下一個(gè)質(zhì)數(shù) 79，甚至什么都不記得。

關(guān)鍵在于，這種思維方式與我們過(guò)去幾十年的習(xí)慣有著本質(zhì)的區(qū)別。第二個(gè)改變是管理思維模式。這種管理思維模式要求我們了解智能體能夠?yàn)槲覀冏鍪裁?，不能做什么。大家都知道，成為一名?yōu)秀的集成電路工程師和成為一名出色的工程經(jīng)理是有很大差異的。

這將是大多數(shù)經(jīng)濟(jì)體需要進(jìn)行的轉(zhuǎn)變，即做出更復(fù)雜的管理決策，比如規(guī)劃流程和給予反饋。我真心希望不要發(fā)展到對(duì)智能體進(jìn)行年終考核的地步，大家盡量避免這種情況吧。

對(duì)我們每個(gè)人來(lái)說(shuō)，第三個(gè)重大改變是前兩者的結(jié)合，即我們能夠獲得更多的助力，但同時(shí)也要面對(duì)更大的不確定性。我們正在進(jìn)入一個(gè)新世界，在這個(gè)世界里，你可以完成更多的事情，但你必須學(xué)會(huì)應(yīng)對(duì)不確定性和管理風(fēng)險(xiǎn)。

在這個(gè)世界中，在座的各位都有能力蓬勃發(fā)展。一年前在AI峰會(huì)上，我們討論過(guò)這張圖表，當(dāng)時(shí)談到了助力作用。我們認(rèn)為組織內(nèi)部的各個(gè)職能部門將開(kāi)始引入AI智能體。

然后我們預(yù)測(cè)這些職能會(huì)逐漸融合、聚集，整項(xiàng)流程都將由AI智能體完成。我們甚至預(yù)測(cè)會(huì)出現(xiàn)第一個(gè) “一人獨(dú)角獸” 企業(yè)（指由單人創(chuàng)辦且估值達(dá)到十億美元的企業(yè)）。雖然目前這還沒(méi)有成為現(xiàn)實(shí)，但我們已經(jīng)看到一些公司以比以往更快的速度發(fā)展壯大，而且所需的人力比以往任何時(shí)候都少。

我們相信，最終我們將見(jiàn)證經(jīng)濟(jì)發(fā)展達(dá)到前所未有的高效水平。這些流程和智能體最終會(huì)融合。在非常龐大、復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部會(huì)存在子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而形成一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)。

這將改變一切。它將重塑個(gè)人工作模式，重新構(gòu)建公司架構(gòu)，并且徹底改變經(jīng)濟(jì)格局。感謝大家的參與。今天的AI峰會(huì)一定會(huì)非常精彩，我們也很感激大家的到來(lái)。