紅杉資本（Sequoia Capital）最近分享了他們未來對 AI 領(lǐng)域的投資判斷。

在他們看來，AI 革命將是一場堪比工業(yè)革命的變革。我們正處在一場深刻的「認(rèn)知革命」 （Cognitive Revolution） 的重要發(fā)展階段，這其中蘊(yùn)含著高達(dá) 10 萬億美元的機(jī)遇。

在未來 12-18 個(gè)月，紅杉將重點(diǎn)關(guān)注五大投資主題：持久化記憶、通信協(xié)議、AI語音、AI 安全和開源 AI。他們預(yù)測，知識(shí)工作者的算力消耗將增長 10-10000 倍，這將為那些致力于 AI 專業(yè)化應(yīng)用的創(chuàng)業(yè)公司創(chuàng)造巨大機(jī)會(huì)。

這五個(gè)賽道，很明顯也將是未來一段時(shí)間內(nèi)，可以重點(diǎn)關(guān)注的創(chuàng)業(yè)賽道。

文章基于視頻編譯，略有刪減。

原視頻：https://www.youtube.com/watch?v=yoycgOMq1tI

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01我們正處在認(rèn)知革命的時(shí)代

我們認(rèn)為，人工智能堪比第二次工業(yè)革命。回顧工業(yè)革命中的三個(gè)重要時(shí)間點(diǎn)：

• 首先是，蒸汽機(jī)發(fā)明，開啟了整個(gè)時(shí)代；

• 其次是，第一個(gè)現(xiàn)代工廠系統(tǒng)的誕生，它首次將所有生產(chǎn)要素整合于同一屋檐下；

• 最后是，如今我們所熟知的工廠流水線。

值得注意的是，這些節(jié)點(diǎn)之間的時(shí)間跨度：從第一臺(tái)蒸汽機(jī)問世到第一座工廠建成，歷時(shí) 67 年，而那座工廠甚至沒有使用蒸汽機(jī)，而是依靠水力驅(qū)動(dòng)。而第一座工廠到我們今天所知的流水線，又過去了 144 年。

為什么花費(fèi)了這么長時(shí)間？尤其是在那 144 年里發(fā)生了什么？我們認(rèn)為，根本原因在于「專業(yè)化」的必然要求。任何一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，在發(fā)展到一定規(guī)模后，必須將通用組件、勞動(dòng)力與高度專業(yè)化的組件、勞動(dòng)力相結(jié)合，才能走向成熟。換句話來說，工業(yè)革命的本質(zhì)，就是將蒸汽機(jī)這一通用技術(shù)，進(jìn)行專業(yè)化改造，來適應(yīng)特定行業(yè)的生產(chǎn)需求。

現(xiàn)在，我們正處在認(rèn)知革命的時(shí)代?？梢哉f，1999 年的第一塊 GPU NVIDIA GeForce 256，就是這個(gè)時(shí)代的「蒸汽機(jī)」；而 2016 年出現(xiàn)的第一個(gè) AI 工廠，則匯集了生產(chǎn) AI 所需的所有要素，如算法、算力與數(shù)據(jù)等。

因此，問題就變成了：誰將成為這場認(rèn)知革命中的約翰·洛克菲勒、安德魯·卡內(nèi)基、威斯汀豪斯和韋奇伍德？我們相信，答案是當(dāng)下和未來的創(chuàng)業(yè)公司，在踐行著「專業(yè)化」的使命，最終將構(gòu)建出未來的應(yīng)用程序。

0210 萬億美元的服務(wù)業(yè)市場，目前只有 200 億被AI改造

上面這張圖，左邊這個(gè) 3500 億美元的圓圈，代表了云計(jì)算轉(zhuǎn)型初期軟件行業(yè)的總支出，其中，僅 60 億美元的小部分屬于「軟件即服務(wù)」（SaaS）。后來發(fā)生的情況是，SaaS 不僅擴(kuò)大了它在本地部署軟件市場中的份額，還推動(dòng)了整個(gè)市場的擴(kuò)張，現(xiàn)在市場規(guī)模已超過 6500 億美元。

我們相信，類似的情景將在人工智能領(lǐng)域重現(xiàn)，而且機(jī)遇將更為巨大。我們看到的是一個(gè)價(jià)值 10 萬億美元的美國服務(wù)業(yè)市場，而目前其中可能只有約 200 億美元被AI自動(dòng)化。這就是一個(gè)「10 的 13 次方」級(jí)別的巨大機(jī)會(huì)，不僅要擴(kuò)大 AI 在這塊蛋糕中的份額，更要將整個(gè)蛋糕做得更大。

這張圖是首次公開，節(jié)選自紅杉內(nèi)部的一份備忘錄，按市場潛力對服務(wù)業(yè)崗位進(jìn)行了排序。最右側(cè)的數(shù)值是根據(jù)美國人口普查局的數(shù)據(jù)，將每個(gè)崗位的員工數(shù)量與年薪中位數(shù)相乘得出的。這張圖直觀展示了各細(xì)分市場的潛力 （TAMs），并且紅杉已在這些領(lǐng)域進(jìn)行了投資。

例如，在注冊護(hù)士領(lǐng)域，我們投資了 Open Evidence 和 Freed；在軟件開發(fā)領(lǐng)域，有 Factory 和 Reflection；在法律領(lǐng)域，則有 Harvey、Crosby 和 Finch。在紅杉，我們非常關(guān)注潛在市場規(guī)模，尤其是市場本身。我們的創(chuàng)始人唐·瓦倫?。―on Valentine）始終強(qiáng)調(diào)市場的決定性作用。

這張標(biāo)普 500 指數(shù)的市值構(gòu)成圖清晰地顯示，少數(shù)巨頭占據(jù)主導(dǎo)。例如，英偉達(dá)市值超過 4 萬億美元，百分比代表其一年內(nèi)的業(yè)績表現(xiàn)。但在這張圖上，你看不到像科克蘭（Kirkland and Ellis）這樣的律師事務(wù)所，也看不到貝克·蒂莉（Baker Tilly）這樣的會(huì)計(jì)師事務(wù)所，盡管這些企業(yè)的年收入也高達(dá)數(shù)十億美元。

我們相信，認(rèn)知革命提供了一個(gè)契機(jī)，能夠拓展市場邊界，在服務(wù)業(yè)領(lǐng)域催生出眾多以 AI 為核心的大型獨(dú)立上市公司，重塑未來市場。

03當(dāng)下，五個(gè)明確的投資趨勢

接下來，讓我們談?wù)勗诋?dāng)前人工智能認(rèn)知革命中，我們觀察到的五個(gè)投資趨勢。

趨勢一：杠桿優(yōu)于確定性

我們注意到，工作范式正在轉(zhuǎn)變：從過去我們對任務(wù)的杠桿作用極小、但對結(jié)果有 100% 的確定性，轉(zhuǎn)變?yōu)槿缃駥θ蝿?wù)擁有超過百倍的杠桿，但對結(jié)果的具體形態(tài)卻無法完全預(yù)知。例如，一名銷售人員過去可能需要親自管理所有客戶賬戶，逐一監(jiān)控商機(jī)。但在未來的 AI Agent 時(shí)代，他可以利用工具，為每個(gè)客戶配備一個(gè) AI Agent，成百上千地自動(dòng)追蹤客戶進(jìn)展、洞察變化，并主動(dòng)提示互動(dòng)與合作的機(jī)會(huì)。當(dāng)然，AI Agent 的工作方式不會(huì)與你完全一樣，它可能會(huì)遺漏信息或犯錯(cuò)，這時(shí)就需要人來介入修正。在這種模式下，我們看到了百倍甚至千倍的杠桿，盡管伴隨著一些不確定性。

趨勢二：真實(shí)世界的驗(yàn)證

在大部分時(shí)間里，我們都依賴學(xué)術(shù)基準(zhǔn)來評(píng)估模型。十多年前我作為一名 AI 工程師時(shí)，我們就使用 ImageNet 作為計(jì)算機(jī)視覺研究的基準(zhǔn)。但現(xiàn)在，需要到在真實(shí)世界中去驗(yàn)證 AI 能力。以 Expo 公司為例，它想證明自己是世界上最強(qiáng)的 AI 黑客。他們沒有僅僅停留在學(xué)術(shù)基準(zhǔn)上，而是進(jìn)入真實(shí)世界，在 HackerOne 平臺(tái)上與全球所有注冊黑客同場競技，尋找漏洞。最終，他們在真實(shí)世界的數(shù)據(jù)上證明了自己是世界排名第一的黑客。我們認(rèn)為，這種基于真實(shí)世界數(shù)據(jù)的衡量，才是新的黃金標(biāo)準(zhǔn)。

趨勢三：「強(qiáng)化學(xué)習(xí)」的落地

在 AI 行業(yè)內(nèi)，討論強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)很久了，但在過去一年，它真正走向了真正走向了產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的核心。不僅大型的推理實(shí)驗(yàn)室從中受益，我們許多投資組合中的公司也同樣獲益。以 Reflection 為例，利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)來訓(xùn)練優(yōu)秀的開源編碼模型。

趨勢四：AI進(jìn)入物理世界

「AI 進(jìn)入物理世界」，正在真正成為現(xiàn)實(shí)。這不僅限于人形機(jī)器人，還包括利用人工智能來創(chuàng)造流程和硬件。例如，Nominal 公司利用 AI 加速硬件制造過程，并在產(chǎn)品部署后，繼續(xù)使用 AI 進(jìn)行質(zhì)量保證。

趨勢五：計(jì)算成為新的生產(chǎn)函數(shù)

「計(jì)算」已成為新的生產(chǎn)力，具體的衡量指標(biāo)是每位知識(shí)工作者的浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)（FLOPS）。根據(jù)我們對被投公司的調(diào)研，他們普遍預(yù)測，每位知識(shí)工作者的算力消耗至少將增加 10 倍。因?yàn)樵谛碌墓ぷ髂Ｊ较拢R(shí)工作者可能會(huì)同時(shí)使用一個(gè)、幾十個(gè)、幾百個(gè)甚至上千個(gè) AI Agent。在更樂觀的愿景中，我們預(yù)見我們預(yù)見未來每位知識(shí)工作者的算力消耗可能會(huì)增長一千倍甚至一萬倍。這不僅對提供推理服務(wù)的公司意義重大，對于保護(hù)這些推理過程以及利用這一新生產(chǎn)函數(shù)賦能更多勞動(dòng)者的公司來說，都蘊(yùn)含著強(qiáng)大的機(jī)遇。

04未來一年，紅衫重點(diǎn)投資的 5 個(gè)方向

接下來，讓我們探討，未來 12 至 18 個(gè)月內(nèi)，紅杉將重點(diǎn)布局的五個(gè)投資主題。

主題一：持久記憶

持久記憶至少包含兩層含義：一是長期記憶，即讓 AI 長時(shí)間記住與其共享的上下文信息；二是 AI 身份的持久性，即讓 AI Agent 在一段時(shí)間內(nèi)保持其獨(dú)特的個(gè)性和風(fēng)格。為了讓 AI 能深度融入到企業(yè)生產(chǎn)流程中，解決記憶問題至關(guān)重要。

在持久記憶領(lǐng)域，還沒有出現(xiàn)像模型縮放定律（Scaling Laws）這樣的普遍解法，盡管向量數(shù)據(jù)庫、檢索增強(qiáng)生成 （RAG） 等技術(shù)已經(jīng)在嘗試，或者不斷加長的上下文窗口。但這個(gè)問題仍未被徹底解決，是一個(gè)巨大的機(jī)會(huì)。

主題二：無縫通信協(xié)議

最近，模型上下文協(xié)議（MCP）備受關(guān)注。讓我們回想一下互聯(lián)網(wǎng)革命，TCP/IP 協(xié)議并非終點(diǎn)，而是發(fā)令槍。AI 時(shí)代同樣迫切需要一套標(biāo)準(zhǔn)化的通信協(xié)議，以實(shí)現(xiàn)不同 AI Agent 之間的無縫協(xié)作。以購物為例，未來你或許只需向自己的 AI Agent 下達(dá)指令，它便能自動(dòng)與其他商家的 Agents 進(jìn)行詢價(jià)、比價(jià)、乃至完成支付。這將徹底重構(gòu)現(xiàn)有的商業(yè)模式，并削弱那些依靠簡化用戶操作建立護(hù)城河的平臺(tái)的優(yōu)勢。

主題三：AI語音

我們認(rèn)為，AI 視頻可能在一年后才會(huì)成熟，但 AI 語音的時(shí)代就在當(dāng)下。AI 語音的成熟度體現(xiàn)在兩個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)的突破：一是保真度，語音質(zhì)量已足以滿足日常乃至專業(yè)用途；二是延遲，已降低到可以支撐實(shí)時(shí)、流暢對話的水平。

AI 語音的應(yīng)用前景廣闊，包括 AI 朋友、AI 伴侶、AI 治療師等面向消費(fèi)者的應(yīng)用。我們對其在企業(yè)端的潛力也同樣興奮。比如在物流行業(yè)，許多協(xié)調(diào)工作至今仍通過語音完成，未來可以利用 AI 語音實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。如果你想買賣大宗固定收益產(chǎn)品，很可能也是通過語音與場外交易臺(tái)溝通。所有這些企業(yè)級(jí)的應(yīng)用場景，都可以通過 AI 語音來提速。

主題四：AI安全

我們在 AI 安全領(lǐng)域看到了一個(gè)絕對巨大的機(jī)會(huì)，它貫穿從開發(fā)層一直到消費(fèi)者的全鏈條。

在開發(fā)層，有機(jī)會(huì)幫助大型基礎(chǔ)模型實(shí)驗(yàn)室和 AI 實(shí)驗(yàn)室以安全的方式開發(fā)技術(shù)；在分發(fā)層，確保技術(shù)以安全的方式傳播，確保模型在傳播中不被篡改；對于用戶自身而言，要確保他們在消費(fèi)產(chǎn)品或編寫新應(yīng)用時(shí)，不會(huì)無意中引入漏洞。例如，當(dāng) AI 指示消費(fèi)者通過終端下載一個(gè)軟件時(shí)，消費(fèi)者可能不熟悉終端操作，而 AI 也可能不知道該軟件會(huì)給消費(fèi)者的環(huán)境帶來漏洞。我們將進(jìn)入一個(gè) AI 同時(shí)保護(hù)個(gè)人和 AI Agent 的世界。與物理世界不同，數(shù)字世界的安全防護(hù)不受空間與成本的限制，未來可以為每個(gè)人、每個(gè) Agent 配備成百上千個(gè) AI 安全 Agent，構(gòu)建立體化的防護(hù)體系。

主題五：開源AI

我們發(fā)現(xiàn)，開源 AI 正處在一個(gè)關(guān)鍵的十字路口。兩年前，開源模型還沒有被認(rèn)為有實(shí)力與最先進(jìn)的閉源模型一較高下。但今天，這一判斷正面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。我們堅(jiān)信，開源能夠參與競爭并提供一些最頂尖的基礎(chǔ)模型，這一點(diǎn)至關(guān)重要。我們認(rèn)為這對于一個(gè)更自由、開放，讓任何人都能創(chuàng)造的未來是必不可少的。我們希望能幫助構(gòu)建這樣一個(gè)未來：讓每個(gè)人都能用上開源模型來打造卓越的產(chǎn)品，確保 AI 的未來不僅僅局限于資金極其雄厚的行業(yè)巨頭。

以上，是我們正在深度思考的五個(gè)投資主題?，F(xiàn)在的問題是，如果這些投資主題都能取得突破，將會(huì)發(fā)生什么？我們相信，這些進(jìn)展將凝聚成一股強(qiáng)大的力量，將工業(yè)革命時(shí)期通往「流水線」所需的百年漫漫長路，顯著壓縮至短短數(shù)年。

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