红杉资本内部分享会:掌握AI浪潮，开启亿美元新机遇。

五月九日消息，最近举行的AI 红杉资本合伙人帕特·格雷迪在Ascent会议上。（Pat Grady）、索尼娅·黄（Sonya Huang）和康斯坦丁·布勒（Konstantine Buhler）对人工智能领域的最新趋势和市场机遇进行了深入分析，为企业家和投资者提供了全面的行动指南。

市场前景：人工智能-超越云计算的万亿级蓝海

引用红杉资本传奇创始人唐·瓦伦丁的格雷迪（Don Valentine）从“是什么？为什么重要？为什么现在？我们该怎么办？”四个方面分析了人工智能的市场潜力。他指出，目前人工智能服务市场的初始规模已经远远超过云计算初始市场的至少一个数量级，预计未来10到20年将发展成为一个惊人的行业。

通过对比云计算和人工智能转型，格雷迪揭示了人工智能市场的巨大潜力。他指出，人工智能不仅影响了服务市场，也影响了软件市场。许多公司正在从工具销售向成果交付转变，从软件预算向人工预算占领转变。

格雷迪强调，技术传播的物理规律表明，只要满足了解商品、渴望产品、获取商品的条件，技术普及是不可阻挡的。与云计算时代相比，人工智能的普及速度惊人。自ChatGPT发布以来，全球视野开始聚焦人工智能。社交平台用户的快速增长和互联网覆盖面的扩大为近年来人工智能的普及奠定了基础。

第二，价值核心：网络层-竞争焦点和胜利关键

格雷迪指出，历史表明，重大技术革命的价值大多集中在网络层面，人工智能领域也是如此。然而，随着大型模型的进步，基本模型已经渗透到网络层面。创业公司需要从用户需求出发，专注于垂直领域和特定功能，解决复杂问题。

格雷迪还提到，人工智能公司的建设与普通公司没有本质区别，关键在于处理重要问题，引进人才。他强调，95%的人工智能投资公司和普通投资公司一样，剩下的5%应该关注人工智能初创公司的独特性，需要注意以下几点:

—收入氛围:要区分真正的收入和氛围收入，检查利用率、参与性、留存率等数据，确定是否造成了长期的行为变化。

—毛利：不要过分关注当前的毛利，而要关注未来的毛利路径，特别是能否从销售工具转变为销售结果。

—资料飞轮：资料飞轮必须与业务指标紧密相连，否则毫无价值。

格雷迪还分享了他对人工智能领域的深刻洞察，强调技术变革的成熟度、技术传播的速度以及如何在人工智能领域建设一家成功的公司。他指出，人工智能的先决条件已经到位，包括计算能力、网络、数据、分销和人才等。技术变革迫在眉睫，发展迅速。技术性浪潮通常是积累的，人工智能的机会比以前更大，发展更快。最后，他强调，技术选择的上升浪潮将吞没市场变化，现在是在人工智能领域“拼命奔跑”的时候，应该以最大的速度前进。

三、 扩展人工智能应用和技术创新

索尼娅指出，2023年人工智能技术的参与率非常低，炒作超过了现实。但是到了2024年，情况发生了显著的变化。尤其提到ChatGPT日活跃用户和月活跃用户的比例大大提高，接近Reddit的水平，这说明越来越多的人开始从人工智能中获得实际价值。

此外，人工智能在广告、教育、医疗保健等领域的应用也在不断深入。例如，可以在广告领域创建精准美丽的广告文案；在教育领域，可以瞬间可视化新概念；在医疗保健领域，像Open 像Evidence这样的应用可以更好地诊断病人。索尼娅强调，人工智能在各个领域的潜力正在逐步被发现。

索尼娅提到，2024年是语音技术的“Her时刻”，语音生成技术跨越了“恐怖谷”，从“近乎完美”进化到真正跨越了令人不安的低谷。他承认，语音技术的发展令人惊叹，模糊了科幻与现实的界限。另外，Anthropic等人工智能编程工具的Claude 3.5和Sonnet等，在编程领域带来了巨大的变化。这类工具使开发者能够取得许多令人印象深刻的成果，重塑软件开发的普遍性、速度和经济效益。

四、 技术创新和价值创造

自Alexnet时代以来，索尼娅指出，预训练已经扩大了9-10倍的量级，大量的初级成果已经被挑选出来。尤其提到研究生态系统正在探索新的突破方法，OpenAI的推理技术是一个重要的突破。另外，生成数据、工具使用、智能脚手架等技术相结合，创造出新的智能拓展模式。AnthropicMCP建立了强大的生态系统和网络，促进了智能工具的使用。同时，她还强调，人工智能领域最令人兴奋的技术创新正在研究和产品之间的模糊界限。Deepseek和Notebook LM是过去一年的两个突破性例子。

索尼娅认为，过去几年的发展表明，价值正在逐渐流向网络层面。她特别提到Harvey和Open。 像Evidence这样的公司创造了以客户为导向的价值，ChatGPT等首批人工智能杀手级应用、Harvey、Glean等已经崭露头角。

另外，很多新公司都会成为以智能体为先的公司，智能体将在原来的形态中转化为真正稳定的智能体。企业正在通过严格的检测与评估协调，或者是针对端到端任务进行调整的智能体。她说:“垂直智能体为创业公司的创始人提供了极好的机会。通过端到端的训练，它在非常具体的环节中表现出色。使用的技术包括强化学习、生成数据和用户信息，使人工智能系统在非常具体的任务中表现出色。”

最后，她提到代码作为一个首先达到临界点的市场类别，将为智能体过剩的时代提供浏览。当劳动力便宜丰富时，品味将成为稀缺资产，影响技术景观和其他行业。

聚焦重点领域：未来人工智能之路

康斯坦丁的演讲讨论了人工智能的即时未来，以及它目前的状态和最近的发展。他的演讲集中在三个关键领域:即将到来的主要趋势、实现这些变化所需的技术以及这些变化对日常生活的深刻影响。

智能经济的兴起

首先，康斯坦丁将观众的注意力集中在智能体经济这个新概念上。“在过去的一年里，我们见证了智能体已经从最初的商业模式发展成为人工智能堆栈的重要组成部分。展望未来几年，我们坚信这一领域将走向成熟，成为一个完整的智能体经济。智能体系不仅可以交流信息，而且可以转移资源，进行交易，建立独特的经济秩序。”他进一步说：“这个经济并非与人类分离，而是紧紧地围绕着人类。智能体与人类将进行深度合作，共同塑造未来。”

核心技术挑战

要实现这种愿景，必须克服一系列的技术挑战。康斯坦丁强调了三个关键领域：“首先，我们应该给智能体一个长期的身份。也就是说，智能体必须保持自己的一致性，同时也要对用户有长期的了解。不然，信任和可靠就无从谈起了。” 第二，他提到了无缝通信协议的重要性：“想象一下，如果没有TCP/IP协议，我们的网络将如何运行？现在我们正处于建立这个关键协议层的初始阶段，大型企业和研究机构正携手合作，共同推进MCP协议等标准的制定。” 最后，康斯坦丁谈到了安全：“在一个不能零距离交易的世界里，信任和可靠变得尤为重要。未来，安全和认可将成为智能体经济的基石，产生一个全新的产业。”

技术变革对个人和企业的深刻影响

当谈到这些技术变革对个人和企业意味着什么时，康斯坦丁指出，这将彻底改变我们的思维模式。“我们正从决定论的计算时代进入一个随机的时代，”他说。电脑不再是严格执行指令的设备，而是变得更加独立和不可预测。” 他还提到了管理思维模式的变化:“未来，每个人都需要了解智能体能和局限性，就像一个优秀的工程经理需要充分了解团队成员一样。” 最后，他强调了杠杆效应和不确定性:“我们即将进入一个资源极其丰富的世界，但与此同时，我们必须学会管理风险和不确定性。”

康斯坦丁的演讲以展望未来结束:“我们相信，随着这些过程和智能体的整合，个人工作、公司运营甚至整个经济体系都将得到重塑。我们期待在这个激动人心的时代与您一起前进。

本文来源于“腾讯科技”，作者：无忌，36氪经授权发布。

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