我们坚信，我们正处在一场人工智能（AI）革命的洪流之中。这场变革的深远程度，将媲美甚至超越工业革命。
本文旨在深入探讨这场认知革命的本质，并阐释其为何蕴含着一个高达10万亿美元（）的巨大机遇。
我们将从四个层面展开论述：
阐明我们关于人工智能的核心论点； 剖析其背后的商业机遇； 探讨当下正在发生的几大关键投资趋势； 展望未来12至18个月内值得关注的投资主题。
历史的启示：从工业革命到认知革命
我们认为，人工智能的崛起，堪比当年的工业革命。 为了更清晰地理解这一点，我们不妨回溯工业革命中的三个关键历史节点：
瓦特蒸汽机的发明：它是一切的开端。 第一个工厂体系的建立：它首次将所有必要的生产要素整合于同一屋檐下。 第一条现代工厂流水线的诞生：它塑造了我们今天所熟知的生产模式。
然而，一个引人深思的现象是这些里程碑之间巨大的时间跨度。 从第一台蒸汽机问世到第一座工厂建成，中间间隔了67年，而这座工厂甚至并非由蒸汽驱动，其动力源于水力。 随后，从第一座工厂到现代流水线的出现，又过去了144年。
为何这一进程历经了如此漫长的时间？ 特别是，在那漫长的144年里，究竟发生了什么？
我们相信，答案在于一个核心法则——专业化势在必行。
任何一个复杂系统在发展到一定规模后，若想走向成熟，就必须将通用目的的组件和劳动力，与高度专业化的组件和劳动力相结合。 换言之，这144年所做的，正是将那些通用的基础技术进行深度专业化，以适应特定产出的需求。
现在，我们正身处这场认知革命。 我们可以做一个类比：1999年诞生的首款GPU（图形处理器）——GeForce 256，就好比当年的蒸汽机；而2016年，当所有生产AI所需的核心要素被整合在一起时，则标志着第一座 AI 工厂的落成。 那么问题随之而来：谁将成为这场认知革命中的洛克菲勒、卡内基、威斯汀豪斯或韦奇伍德？
我们相信，答案正是今天的创业公司。 它们是践行「专业化势在必行」这一法则的中坚力量，而那些尚未诞生的初创企业，则将构建起未来纷繁复杂的AI应用生态。
万亿市场的商业机遇
当然，我们并非历史学家，而是红杉资本。 因此，让我们将目光聚焦于商业价值。
在云计算转型的初期，全球软件市场的总支出约为3500亿美元，其中，软件即服务（SaaS）仅占60亿美元的微小份额。 然而，SaaS不仅逐步蚕食了本地部署软件的市场份额，更极大地扩展了整个软件市场的边界，使其如今的总规模超过6500亿美元。
我们坚信，相似的图景将在人工智能领域重现，且其机遇将更为庞大。 摆在我们面前的，是价值10万亿美元的美国服务业市场，而目前被AI自动化的部分可能仅有约200亿美元。 这就是我们所说的10万亿美元（）机遇——它不仅是要在这个巨大的市场中切分更大的蛋糕，更是要将整个蛋糕做得更大。
为了更具体地说明，我们在此分享一张红杉内部备忘录的图表，它根据从业人数与年薪中位数的乘积，对美国服务业的各个岗位进行了排序。
您会发现，这些都是潜力巨大的潜在市场（TAMs）。 同时您也会注意到，红杉资本已在其中诸多领域进行了布局。 例如，在注册护士领域，我们投资了Open Evidence和Freed；在软件开发领域，有Factory和Reflection；在法律服务领域，则有Harvey、Crosby和Finch。
“正如红杉创始人唐·瓦伦丁始终强调的：市场，市场，还是市场。
看看今天的标普500指数的市值分布图，少数巨头公司占据了主导地位。 例如，英伟达的市值已超过4万亿美元。 但这张图上，你找不到像凯易（Kirkland & Ellis）这样的顶级律所，也看不到像贝克·蒂莉（Baker Tilly）这样的大型会计师事务所，尽管它们的年收入都高达数十亿美元。
我们相信，认知革命提供了一个历史性的机遇，它将催生出一批以AI为核心、服务于专业领域的、足以跻身标普500之列的大型独立上市公司，从而彻底重塑当前的市值格局。
当下五大投资趋势
接下来，让我们聚焦于此刻正在人工智能领域发生的五个显著投资趋势。
1. 杠杆与不确定性的权衡
我们的工作模式正在发生转变：从过去对任务拥有极低杠杆但对结果有100%确定性，演变为如今对任务拥有超过100%的杠杆，但对结果的具体表现形式确定性更低。 比如，一位销售人员过去可能需要亲自管理所有客户，逐一跟进以寻找机会。
在AI代理的未来，他可以利用类似Rocks这样的工具，为每个客户配备一个专属AI代理，这些代理能7x24小时追踪客户动态，发现重新接洽和扩大合作的机会。
这种模式带来了超过100%甚至1000%的杠杆效应。 当然，AI代理的工作方式不会与你完全一致，它可能会犯错或遗漏信息，而这正是人类介入修正的价值所在。
2. 现实世界的衡量标准
长期以来，AI的性能评估依赖于学术基准测试，例如十多年前我们进行计算机视觉研究时使用的ImageNet。 但如今，证明卓越性的最佳方式是在真实世界中取得成功。
以Expo公司为例，为了证明其AI是世界顶级的AI黑客，他们没有局限于学术测试，而是直接进入真实世界的战场——在HackerOne平台上，与全球所有注册的人类黑客同台竞技，寻找系统漏洞。 最终，他们用真实世界的数据证明了自己能够战胜对手，成为世界第一。
这已成为新的黄金标准：用现实世界的成果，而非仅仅是学术指标来衡量价值。
3. 强化学习的中央舞台
强化学习在AI行业已被讨论多年，但在过去一年里，它真正走向了舞台中央。 不仅是大型的推理实验室，我们投的多家初创公司也正从中受益。 例如，Reflection公司就利用强化学习来训练编程领域最优秀的一批开源模型。
4. AI融入物理世界
AI正在真实地步入物理世界，这不仅限于人形机器人。 它还体现在利用AI来创造新的流程和硬件。 例如，Nominal公司运用AI来加速硬件制造流程，并在产品部署后，继续利用AI进行质量保证。
5. 算力：新的生产函数
我们观察到，新的生产函数正在变为「每知识工作者拥有的算力」。 根据对我们投资组合公司的调查，他们预测每位知识工作者的算力消耗至少会增加10倍。 这是因为知识工作者未来可能会同时使用一个、几十个甚至成千上万个AI代理。 更乐观的预测是，这一数字可能达到1000倍甚至10000倍的增长。
这不仅对AI推理公司意义重大，也为那些保护推理过程安全以及利用新生产函数赋能更多劳动者的公司创造了巨大机遇。
未来五大投资主题
展望未来一年，我们正积极布局以下五个重要的投资主题。
1. 持久化记忆
持久化记忆至少包含两层含义：一是长期记忆，即让AI能够长久记住与之交互的上下文信息； 二是身份的持久性，即让AI代理在一段时间内保持其独特的个性和风格。
要让AI深入更多工作职能，攻克这一难题至关重要。 一个用于生产力场景的AI，必须具备长期记忆，能够理解整个组织和特定职能的完整背景。
目前，无论是向量数据库、RAG（检索增强生成）还是不断扩大的上下文窗口，都未能从根本上解决这个问题，这预示着一个巨大的机遇。
2. 无缝通信协议
回顾互联网革命，TCP/IP协议的出现并非终点，而是发令枪。 同样，在当前的认知革命中，我们需要一套能让不同AI代理之间实现无缝通信的协议。 我们相信，这将催生出许多重要的应用。
以购物为例，未来，AI将能够通过无缝通信协议，自动为你研究、比价并执行最优的购买决策，这将深刻改变现有电商平台的护城河。
3. AI语音
我们特意强调AI语音而非AI视频。 尽管AI视频可能在一年后成熟，但AI语音的技术已经来到了现在时。 其保真度（音质）已足以满足日常使用，同时延迟也已降低到可以进行实时对话的水平。
除了AI伴侣、AI治疗师等面向消费者的应用外，AI语音在企业端的潜力同样巨大。 无论是物流协调，还是大宗固定收益产品的场外交易，这些至今仍依赖语音沟通的场景，都将被AI语音技术极大地加速和自动化。
4. AI安全
我们看到了AI安全领域绝对巨大的机会，它贯穿从开发层到消费层的整个链条。 在开发端，需要工具来帮助基础模型实验室在安全的环境中进行研发。 在分发端，要确保模型在传递过程中不被恶意行为者篡改。 在用户端，则要防止用户在与AI交互时无意中引入安全漏洞。 未来，我们将进入一个由AI来保护人类用户和AI代理本身的世界。 在数字世界里，我们可以为每个人、每个AI代理部署数百个AI安全代理，其成本和物理空间的限制远小于现实世界。
5. 开源的十字路口
开源AI正处在一个关键的转折点。 两年前，我们曾认为开源模型有实力与最先进的闭源基础模型一较高下，甚至取而代之。 但今天，这一地位看起来岌岌可危。 我们坚信，一个充满活力、能够提供顶级性能的开源选项至关重要，它关乎一个更自由、更开放、任何人都能参与创新的未来。
我们希望助力构建这样的未来，让开源模型惠及每一位开发者，确保人工智能的未来不被少数资金雄厚的巨头所垄断。
结语
以上是我们正在深入思考的五大投资主题。 如果我们能成功地将这些思考转化为切实的进展，我们相信，通往认知流水线的漫长道路将被极大地压缩——从过去的数百年，缩短至短短数年。
感谢您的阅读，我们期待与您一同投身于这场伟大的认知革命，共同建设未来。
视频地址：https://www.youtube.com/watch?v=yoycgOMq1tI&ab_channel=SequoiaCapital
