
qinbafrank|2025年09月04日 06:10
十万亿美金的人工智能革命,红杉美国合伙人 Konstantine Buhler 最近发表了一场题为 《The 10 Trillion AI Revolution》的演讲,非常值得一看。演讲要点:
1、产业阶段判断
工业革命花了 211 年才完成“蒸汽机→工厂→流水线”的细化;
AI 革命现在只走到“GPU 蒸汽机→深度学习工厂”,下一幕是“专用流水线”——垂直场景的 AI 专用系统会替代今天的通用大模型,成为新垄断者诞生地。
2、市场规模重估
AI 服务市场不是 200 亿,而是 10 万亿美元(红杉把“被替代职业人数×年薪”直接加总)。
云时代的 SaaS 把 3500 亿软件市场撑到 6500 亿;AI 时代会把今天所有“人力服务”重算一遍,边界被整体外推。
3、五大趋势决定打法
1)生产力杠杆:百倍效率换可控性下降 → 产品必须把“人-机校验”做成默认工作流。
2)评价标准出实验室:真实业务指标 > 学术 benchmark,先做场景“擂台赛”。
3)强化学习实用化:RL 不再是论文,而是核心配方,谁先调出“RL+垂类数据”谁先赢。
4)AI 进物理世界:软件红利吃完,硬件制造、质检、物流、机器人是下一个 10× 洼地。
5)算力新生产函数:FLOPs/人×10~10 000 倍增长,推理效率与安全是隐形千亿市场。
4、红杉当下在押的 5 条赛道
1)持久记忆(长时记忆 + 身份一致)
2)无缝通信协议(AI-to-AI 的“TCP/IP”)
3)AI 语音(比视频更快落地,B2B 调度/交易场景最肥)
4)AI 安全(研发-分发-终端三层防护,可做“安全代理”标准化产品)
5)开源竞争力(防止巨头锁死生态,持续投开源模型与工具链)
5、给创业者的一句话行动清单
Step1 选一条“年薪×人数>500 亿美元”的垂直人力赛道;
Step2 用 RL+专有数据训练“小模型”,先在一个真实 KPI 上做到世界第一;
Step3 把“持久记忆+多 Agent 协同”做进产品,让用户直接雇佣一支 AI 团队;
Step4 把节省下来的 50% 成本换成按结果计费的新商业模式;
Step5 在 18 个月内把业务数据反喂模型,形成数据飞轮,达到对手 10 倍效率差——那就是你的“专用流水线”。
15 个关键词
专业化、10 万亿替代成本、RL工程化、AI 物理化、FLOPs 生产函数、持久记忆、AI 语音入口、安全代理、开源护城河、真实 KPI 竞技、数据飞轮、垂直小模型、人-机校验工作流、按结果计费、效率差×10。
演讲链接:
https://www.youtube.com/watch?v=yoycgOMq1tI(qinbafrank)
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