红杉资本（Sequoia Capital）合伙人Konstantine Buhler在这的一只15分钟视频中，解析了AI革命的本质，以及为什么他们认为这是一个10万亿美元的机会——比工业革命更大、更快、更彻底。红杉资本就不用多介绍了，它是全球最成功的风险投资机构之一，投资了苹果、谷歌、YouTube等科技巨头。
核心洞察：为什么AI革命会比工业革命更猛烈
1. 时间压缩效应：从144年到几年
工业革命有三个关键节点，但你可能不知道它们之间隔了多久：
- 1712年：第一台蒸汽机诞生
- 1779年：第一个工厂系统出现（67年后，而且用的还是水力而非蒸汽）
- 1923年：福特流水线成熟（又过了144年）
"为什么花了这么长时间？"Buhler提出了一个关键概念：专业化势在必行（Specialization Imperative）。任何复杂系统要成熟，都必须将通用技术专门化，这个过程在工业革命中用了两个世纪，但在AI时代，我们认为只需要几年就能完成从通用大模型到专业化应用的转变。
2. 市场规模：不是抢夺，而是创造
红杉用了一个绝妙的类比来说明AI的市场潜力：
- 云计算时代：2000年软件市场3500亿美元，SaaS只占60亿，但今天SaaS不仅吃掉了传统软件的份额，还把整个市场扩大到了6500亿美元
- AI时代：美国服务业市场10万亿美元，目前AI自动化只占200亿（0.2%），这意味着99.8%的市场还在等待被革命
Buhler展示了一张内部备忘录，列出了按薪资总额排序的美国服务业岗位，注册护士、软件开发者、律师等职业每个都代表着数千亿美元的TAM（总可寻址市场），而红杉已经在每个领域都有布局，比如医疗领域的Open Evidence和Freed，法律领域的Harvey和Crosby。
3. 工作模式的根本性转变
从确定性到杠杆率，这是Buhler描述的最重要转变：
- 过去：你100%控制工作过程，100%确定结果
- 未来：你获得1000倍甚至10000倍的杠杆，但对具体结果的确定性降低
举个具体例子：销售人员过去可能管理10个客户账户，亲自跟进每一个，但使用AI代理（如Rocks）后，可以部署数百个AI代理，每个客户一个专属代理，实时监控变化、发现机会、推荐行动，虽然AI可能会犯错或遗漏，但人类的角色变成了纠正和指导，而不是执行，这就是杠杆率的力量。
正在发生的5大投资趋势
1. 真实世界验证取代学术基准
"十年前我做AI工程师时，我们用ImageNet作为计算机视觉的基准。但今天，卓越的证明在真实世界。"
案例：Expo想证明他们的AI是世界最强黑客，他们没有去刷学术榜单，而是直接在HackerOne上与全世界的真人黑客竞争，最终登顶第一，这种真实世界的验证才是新的黄金标准。
2. 强化学习终于兑现承诺
不只是OpenAI这样的大实验室在用强化学习，红杉的被投公司Reflection用强化学习训练出了编程领域最好的开源模型，强化学习从理论走向了大规模商业应用。
3. AI进入物理世界
这不仅仅是人形机器人，更包括用AI创造硬件和流程。Nominal用AI加速硬件制造过程，甚至用AI做部署后的质量保证，AI不再局限于数字世界。
4. 计算力成为新的生产函数
红杉调研发现，被投公司普遍预期每个知识工作者的算力消耗将增长10-10000倍，因为每个人可能同时使用数十、数百甚至数千个AI代理，FLOPs per knowledge worker（每个知识工作者的浮点运算次数）成为衡量生产力的新指标。
5. 测量标准的迁移
从学术基准到真实世界表现，这个转变如此重要，以至于值得单独强调——如果你的AI不能在真实场景中证明自己，那些漂亮的论文分数毫无意义。
未来12-18个月的5大投资主题
1. 持久记忆：AI的致命短板
Buhler直言："持久记忆领域没有等效的缩放定律。"
持久记忆包含两层含义：
- 长期记忆：记住与AI分享的所有上下文
- 身份持久性：AI保持自己的个性和风格
尽管有向量数据库、RAG、更长的上下文窗口等尝试，但这个问题依然没有被真正解决，而这是AI进入更多工作场景的前提条件，一个进入生产力领域的AI必须理解整个组织和职能的完整上下文。
2. 无缝通信协议：AI之间的对话
"MCP（Model Communication Protocol）令人兴奋，但记住，TCP/IP不是终点线，而是发令枪。"
未来场景：你想买东西时，AI不仅帮你研究，还能直接执行购买——找到最优价格、完成交易、处理物流，所有这些都通过AI之间的无缝通信完成，这将打破现有电商平台的护城河。
3. AI语音：不是明年，而是现在
Buhler特意强调他没有选AI视频，因为AI语音已经到了实用阶段：
- 保真度足够高
- 延迟降到可以实时对话
企业应用潜力巨大：物流协调、场外交易、固定收益大宗交易等大量B2B场景仍然依赖语音沟通，这些都可以被AI语音革命。
4. AI安全：从开发到消费的全链条
未来可能出现的场景：
- 开发层：保护大模型实验室的安全开发
- 分发层：防止恶意行为者在分发过程中插入后门
- 用户层：当用户按AI指示在终端下载软件时，AI安全代理会检查潜在漏洞
"在数字世界，你可以为每个人、每个AI代理部署数百个AI安全代理，因为你不受物理空间限制。"
5. 开源AI：关键的十字路口
"两年前，我们认为开源有机会与最先进的基础模型竞争，甚至可能获胜。今天，这个立场看起来岌岌可危。"
红杉认为开源AI的成功对自由、开放的未来至关重要，否则AI的未来将只属于资金雄厚的巨头，他们希望帮助构建一个人人都能用开源模型构建优秀产品的未来。
三个最核心的洞察
Q：为什么红杉认为AI比工业革命还要大？
A： 不是因为技术更先进，而是因为时间压缩效应。工业革命用144年完成的专业化过程，AI可能只需要几年，而且AI瞄准的是10万亿美元的服务业市场——这个市场目前99.8%还没被触及，相比之下，工业革命主要改造的是制造业。
Q：对创业者来说，最大的机会在哪里？
A： 专业化是关键词。通用大模型已经有巨头把持，但将这些通用能力专门化到具体行业和场景，这是创业公司的机会。就像工业革命中的洛克菲勒和卡内基，他们不是发明蒸汽机的人，而是将通用技术专业化的人。红杉的投资组合显示，每个服务业细分领域都有巨大机会。
Q：什么是判断AI公司是否有前途的新标准？
A： 忘掉学术基准，看真实世界表现。能否在实际场景中击败人类专家？能否处理真实的复杂性和不确定性？还有一个关键指标：FLOPs per knowledge worker——你的产品能让每个知识工作者消耗多少算力？10倍是及格线，1000倍以上才是真正的颠覆。
关注我们
