红杉：
《红杉AI崛起2025主题：人工智能万亿美元机遇演讲》

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本次红杉 AI 崛起 2025 主题演讲围绕人工智能的市场潜力、发展时机、应对策略、企业构建、评估标准以及未来展望等核心议题展开，多位红杉资本合伙人及嘉宾分享了深刻见解，为行业参与者提供了全面且具有前瞻性的指引。

开场致辞与核心议题框架

红杉资本合伙人 Packardium 开场时，提出了审视 AI 市场的四核心议题框架：本质为何（What is it?）、意义何在（So what?）、时机是否成熟（Why now?）、当下如何应对（What now?）。演讲围绕此框架展开，同时提及听众对英伟达 CEO 黄仁勋登场的期待，巧妙调动现场氛围，并表明将先分享初步思考再深入核心内容。

AI 的 “意义何在”：巨大市场潜力与行业变革

从市场规模来看，云计算市场当前收入达 4000 亿美元，而 AI 服务领域市场起点至少比云计算转型初期大一个数量级，未来 10-20 年最终市场规模有望极为庞大。且 AI 的冲击不仅限于服务市场，还同时席卷软件领域，两个高利润市场都面临被 AI 重新定义的机遇。众多企业正从销售软件工具和预算，转向销售成果、劳动力和预算，业务模式迎来根本性变革。

AI 的 “时机是否成熟”：发展条件全面具备

从技术浪潮叠加视角，过去数十年技术浪潮持续叠加，推动 AI 发展至关键节点。AI 所需的强大计算能力、高速网络、海量数据、高效分发渠道和充足人才储备等先决条件均已成熟。从分发传播原理看，AI 具备大众知晓、渴望拥有和有能力购买这三个关键条件。2022 年 11 月 ChatGPT 推出后迅速吸引全球关注，Reddit 和 Twitter（现名 X）月活用户达 12-18 亿，全球互联网用户增至 56 亿，AI 发展基础设施完备，采纳无实质性障碍，技术分发物理规则改变，发展轨道已铺设完成。

AI 的 “当下如何应对”：聚焦应用层，以客户为中心

在市场机遇方面，尽管 AI 领域空白市场较去年有所减少，但宏观上机遇之门仍敞开。历史经验表明，价值最终将在应用层实现，此前技术转型中收入突破 10 亿美元的公司多位于应用层，AI 领域大概率遵循此规律。不过，基础模型因扩展定律、测试时计算挑战及新通信模式，会深入渗透应用层。对于非垂直整合业务的初创企业，需以客户为中心逆向思考，聚焦特定垂直行业或功能领域，解决需人工介入的复杂问题，这是竞争核心与价值所在。

企业构建：遵循普适原则，关注 AI 特殊性

构建 AI 公司，95% 的工作遵循企业构建基本原则，如以独特方式解决重要问题、吸引卓越人才等。剩余 5% 的 AI 特殊性体现在构建护城河的策略上，需在完整价值链（从创想转化为产品，经工程构建、市场推广、销售到后续支持）中发力。例如，为客户提供独到见解和端到端解决方案，利用产品使用数据构建独特数据飞轮，深入行业、用行业专业语言沟通，给予客户全方位关怀支持等，这些都是基础模型难以企及的优势。

红杉资本对 AI 公司的评估标准

评估 AI 公司，95% 的标准与评估其他类型公司一致，5% 的 AI 特殊性考量因素关键且重要。其一，区分实际收入与 “虚假繁荣” 式收入，需考察产品采纳率、用户参与度、留存率及用户真实使用情况，避免被试用性质收入误导，同时重视客户信任，信任在当前阶段甚至超越产品本身。其二，关注利润空间，不苛求当前毛利率，因销货成本长期趋于下降，且若能从销售工具转型为销售成果，定价点可能提高，需规划清晰的毛利率提升路径。其三，审视数据飞轮，数据飞轮必须能切实驱动业务指标改善，否则便失去核心价值，这是构建坚固护城河的关键之一。

最后的箴言：把握机遇，加速前进

当前市场对 AI 存在巨大需求 “真空”，宏观经济因素如关税、利率等仅是背景噪音，技术普及浪潮势不可挡，会淹没短期市场波动。“大自然厌恶真空”，若不迅速抓住机遇，其他人便会抢占先机，因此在关注护城河、关键指标的同时，需全力冲刺，以最高速度、时刻全力以赴。

Sonia：AI 的当下与近期展望

客户视角：应用参与度提升，突破性应用涌现

2023 年 AI 应用 DAU/MAU 比率不尽如人意，而如今 ChatGPT 的该比率持续攀升，接近 Reddit 水平，表明更多人从 AI 获益并探索其在生活工作中的应用。AI 应用在广告（创作出精准且富美感的文案）、教育（快速可视化抽象新概念）、医疗健康（提升患者诊断准确性）等领域展现出深远影响潜力。2024 年语音生成技术跨越 “恐怖谷” 效应，实现 “《她》时刻”，编程领域也达到令人瞩目的产品市场契合度，AI 正从根本上改变软件开发的可及性、效率和经济模式。

技术视角：预训练放缓，多技术方向协同突破

预训练进展放缓，早期易获取成果已被充分挖掘，但推理能力取得重要突破，OpenAI 在该领域进展显著。同时，合成数据、工具使用、智能体脚手架等技术方向协同发展，大型基础模型、推理时计算能力提升及工具使用创新，共同推动 AI 胜任更复杂任务，MMLU 基准测试和实际应用案例均能证明此趋势。此外，AI 领域众多激动人心的技术创新发生在研究与产品交叉地带，Deep Research 和 NotebookLM 是过去一年的标志性突破。

价值累积与杀手级应用

经过数年发展，价值最终将在应用层累积，Harvey、OpenEvidence 等从客户需求出发的公司印证了这一点，且应用层竞争因基础模型参与日趋白热化。AI 第一批杀手级应用如 ChatGPT、Harvey 等已崭露头角，众多新兴企业蓄势待发，且不少企业将奉行 “智能体优先” 战略，智能体服务将从初级原型进化为成熟形态，垂直领域智能体是初创企业的黄金机遇，同时编码领域的发展将揭示 AI 丰饶时代特征，“品味” 与 “判断力” 将成为稀缺资源。

Constantine：AI 的中长期预测

下一波浪潮：智能体经济

一年前 AI Sent 大会聚焦智能体概念，当时智能体处于商业化萌芽阶段，如今已发展为机器网络（智能体集群），在众多企业中成为 AI 技术栈关键组成部分，能相互协作、竞争并共同推理。未来数年内，这一趋势将进一步成熟，演化为完整的智能体经济。智能体经济中，智能体不仅传递信息，还能转移资源、执行交易、记录行为、理解信任与可靠性，形成自身经济运行体系，且完全以人为核心构建，与人类协同工作。

实现智能体经济的技术挑战

实现智能体经济面临三大严峻技术挑战。其一，持久身份，智能体自身需具备行为模式一致性，且要持续理解用户，当前在实现真正记忆能力、基于记忆的自我学习能力及确保智能体一致性与差异性平衡方面存在瓶颈。其二，无缝通信协议，当前行业正聚焦此领域，处于构建关键协议层初期阶段，MCP 相关协作积极，需开发支持信息传递、价值转移和信任构建的标准化协议。其三，安全，与智能体交互缺乏直接物理接触，安全与信任至关重要，围绕信任与安全的 “配套产业” 将应运而生，其重要性远超当前经济环境。

对个体的影响与工作未来

智能体经济将从多方面影响个体。在思维模式上，个体需拥抱随机性思维，摆脱对确定性的固守，适应计算过程本身的随机性，这与过去数十年习惯的思维方式本质不同。在管理思维上，需聚焦理解智能体的支持能力与边界，未来多数经济体将转向复杂管理决策，如流程优化调整和精准反馈提供，需避免对智能体进行年度绩效评估。在杠杆效应与不确定性方面，个体将拥有前所未有的巨大杠杆效应，但也要面对显著增加的不确定性，需学会管理不确定性和驾驭风险。此外，AI 将重塑个体工作方式、企业组织架构与运营流程及整个经济形态与运行逻辑，企业扩张速度加快且所需人力资源减少，经济体将达到有史以来最高杠杆运作水平，流程与智能体深度融合形成 “神经网络的网中网”。

结语与后续交流

演讲最后，感谢听众莅临，强调本次 AI Ascent 大会的重要性，同时提供了 AI 商业化答疑、课程应用场景探索、各类 AI 产品学习手册等后续交流与学习资源，邀请听众加入相关星球社区，共同学习与成长。