红杉资本眼中的10万亿美元AI革命：从144年压缩到几年，关键在于专业化
昨天，红杉美国合伙人 Konstantine Buhler 发表了一场题为 《The $10 Trillion AI Revolution》（10万亿美元的人工智能革命） 的演讲。
在这次演讲里，红杉给出了两个明确判断：
第一，AI革命的演进速度远快于工业革命；
第二，专业化将成为AI革命的核心逻辑。
如果把AI革命和工业革命放在一条时间线上，对比会更直观。
1712年，第一台蒸汽机诞生；直到67年后的1779年，才出现第一座现代工厂。
而AI只花了17年就完成了类似的跨越。1999年，英伟达发布了第一块真正意义上的GPU——GeForce 256；到2016年，深度学习大爆发，GPU算力、大规模数据集和开源框架逐渐成熟，AI的训练与应用第一次像工厂流水线一样标准化、规模化，智能成果（AI Token）开始源源不断地产生。
这轮AI革命的速度虽快，但底层逻辑却和工业革命很像。
工业革命用了144年不断“做专做深”：把通用蒸汽机改造为适配纺织、采矿、运输等场景的专用机器。红杉认为，这背后反映的是一个规律：复杂系统要成熟，必须同时依赖通用技术和高度专业化的组件。
“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。
这正是AI的当下和未来。红杉判断，10万亿美元的新机会不会留给传统巨头，而会属于那些把通用AI技术不断“做专做深”的创业公司。尤其在服务业等领域，更可能诞生一批围绕AI打造的新一代上市公司。
其中还提到了知识工作者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。
除了这些核心观点，红杉还分享了他们对AI行业的最新趋势洞察，并提出了5个正在发生的投资趋势：
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。
和未来的5个重点投资主题的领域值得细读。
1.AI的专业化之路，正孕育下一个产业巨头
回顾工业革命，有三个关键节点：
- 1712年，英国工程师 托马斯·纽科门（Thomas Newcomen） 发明了世界上第一台实用蒸汽机。
- 1779 年，英国实业家 理查德·阿克赖特（Richard Arkwright） 建立了世界上第一个现代工厂系统（纺织厂），生产流程第一次从“家庭手工业的分散小作坊”，变成了 统一管理、流水作业的工厂模式。
- 1923 年，由福特汽车公司最早提出的流水线模式，逐渐扩展为一整套现代化的机器生产线体系，把装配分解为多个标准化工序，每个工人只负责其中一部分，大大提升了效率。
需要注意的是，这三个节点的时间跨度非常长。
从第一台蒸汽机到第一座工厂之间隔了 67 年，而那座工厂甚至不是靠蒸汽机驱动，而是靠水力；从第一座工厂到现代流水线之间又隔了 144 年。
问题来了，为什么会花这么久？尤其是，这 144 年之间到底在发生什么？
红杉认为，漫长演化背后一个新兴技术的趋势：复杂系统发展到一定规模后，必须往“专业化”走。
任何复杂系统，发展到一定规模后，都得把“通用技术”和“专门工具”结合起来，才能真正落地。就像光有蒸汽机还不够，还需要不断拆解、细化，把它们改造成适合纺织、采矿、运输等不同场景的机器，才能真正高效运转。
回到 AI 革命里，其实一切都能找到对应关系。
1999 年，英伟达推出的第一块 GPU——GeForce 256，就像当年的蒸汽机，点燃了智能计算的火种。
到了 2016 年，深度学习迎来大爆发。GPU 算力、大规模数据集，以及 TensorFlow、PyTorch 这样的开源框架逐渐完善，AI 的训练和应用第一次像工厂流水线一样“有章可循”。这意味着，AI 从零散的探索真正走进了规模化生产的阶段，开始能源源不断地产生智能成果（AI Token）。
那么问题来了，AI革命里的“洛克菲勒”（石油大王）“卡内基”（钢铁大王）会是谁？
我们认为，不会是传统巨头，而会是今天这些正在把通用技术不断“做专做深”的创业公司，以及未来还未诞生、但会用 AI 打造出一个个具体应用的新玩家。
2.AI 服务市场，10 万亿美元的新机会
云计算转型之初的软件支出是3500亿美元，其中SaaS（软件即服务）只有一小块 60 亿美元。
后来的故事是，SaaS 不仅扩大了它在本地化软件市场的份额，还把整个市场扩大到 6500 亿美元以上。
红杉认为人工智能会发生类似的情况，而且机会更大。现在，AI自动化的市场规模只有200亿美元，而未来这将是一个10亿美元的市场。
通过这些数据，你能看到，AI所能取代的服务市场到底有多大。在上面的很多领域，红杉都做了投资，比如册护士领域的 Open Evidence 和 Freed，软件开发领域的 Factory 和 Reflection，法律领域的 Harvey、Crosby 和 Finch。
在红杉内部，他们一直强调市场的重要性。
这张图展示了标普 500 的市值分布。你会注意到，只有少数几家特别大的公司。最左边是英伟达，市值超过 4 万亿美元，百分比显示的是它过去一年的涨幅。
但是，你不会在上面看到 Kirkland & Ellis 这样的律师事务所，也不会看到 Baker Tilly 这样的会计事务所，尽管它们的营收都有数十亿美元。
所以，红杉认为，AI革命带来的机会，不只是把现有市场分一杯羹，而是把市场的边界整体做大。未来，很可能会诞生一批全新的公司，它们专门服务行业打造AI应用，并最后成长为独立的上市巨头。
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五大AI投资主题：从持久记忆到开源竞争
第一个机会：持久记忆。
它包含两层意思：一是长时记忆：AI 能长期记住你说过的话、你的习惯和上下文，而不是“聊完就忘”。二是身份的持久性，AI Agent 能在一定时间内保持自己的个性和风格。
如果要让 AI 真正进入生产力场景，这就是绕不开的关键。但和模型规模扩展不同，持久记忆还没有出现类似“规模定律”的突破。现在大家在尝试的方法，包括 向量数据库、RAG、超长上下文窗口，都还没彻底解决问题。这背后，正孕育着一个巨大的机会。
第二个机会：无缝通信协议。
最近 MCP 很热，但如果对标互联网革命，就会发现 TCP/IP 并不是终点，而是起跑线。未来 AI 之间要能真正无缝交流，这将催生出一大批新应用。
举个例子：在购物场景里，今天你可能先用 AI 查信息，再自己去下单；而在未来，AI 之间能直接沟通——帮你比价、下单、完成支付，整个过程自动完成。这样一来，那些原本靠“平台垄断体验”的企业优势，都会被削弱。
第三个机会：AI 语音。
可能有人会问，为什么不是 AI 视频？这是刻意的选择。视频可能还需要一两年才能真正普及，而语音已经准备好了：音质已经足够自然，延迟也低到可以实时对话。
这意味着，语音将是 AI 最快落地的大入口。应用场景非常多：C端有 AI 朋友、AI 陪伴、AI 心理咨询师；B端更有巨大潜力，比如物流调度、金融大宗交易。这些原本依赖语音沟通的场景，AI 能显著提高效率和准确性。
第四个机会：AI 安全。
这是一个极其巨大的机会，因为无论是在研发环节、分发过程，还是最终用户的使用场景中，安全都至关重要。
举个例子，有的用户可能会在 AI 的指导下运行 Terminal 命令去安装软件，但他并没有意识到，这个操作可能带来严重的安全漏洞。
未来，我们会进入一个 “AI 安全代理” 普及的时代。在数字世界里没有物理限制，每个人，甚至每个 AI Agent，都能配备多个安全代理，为其提供多层次的保护。
第五个机会：开源。
就在两年前，很多人还坚信开源模型能和最顶尖的商业模型掰手腕，甚至可能后来居上。但今天，这种信心已经明显动摇，开源的处境变得更加脆弱。
我们认为，开源能否保持竞争力至关重要。只有开源继续发展，更多人才能自由地去构建 AI 的未来；同时，这也能防止整个行业被少数资金雄厚的巨头牢牢掌控。
来源：乌鸦智能说、高飞的微博
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