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昨晚在家刷行业资讯，红杉 2025 年度 AI Ascent 的 AI 内部分享又双叒叕刷屏了。说实话，每次看到这种顶尖 VC 的分享，感觉随时要被新的技术潮流拍在沙滩上~

这次红杉的分享，Pat Grady、Sonya Huang 和 Konstantine Buhler 三位大佬从市场、应用到未来的“智能体经济”，画了一张相当宏大的蓝图。今天，就结合这份“热乎”的材料，给家人们聊聊几点思考和观察。

01 万亿市场的 泼天富贵 vs 氛围营收

Pat Grady 一上来就扔了个“王炸”：AI 市场比云计算大十倍。下图第一行为云计算的 4000 亿美元的产业。而 AI 服务的起点要大一个数量级！

而且不光吃服务市场的蛋糕，连软件市场的蛋糕也一起啃了。听起来，就是遍地都是黄金的感觉。他还提到，AI 的普及速度远超以往任何技术革命，因为“轨道已经铺设完毕”——信息渠道、用户基础都 ready 了。

我觉着，这个判断大方向上是没错的。从 ChatGPT 到各种 AIGC 应用，我们确实感受到了 AI 惊人的渗透力。但 Pat 也提到了一个非常关键的点——“氛围营收”（vibe revenue）。

啥叫“氛围营收”？说白了，就是客户可能只是出于好奇或者“FOMO”（Fear Of Missing Out）心态来试用你的 AI 产品，付了点小钱，让你感觉公司增长很快，数据很好看。但实际上，这可能并没有带来用户行为的真正改变，也没有形成真实的、可持续的用户粘性。

• 用户到底用你的产品干了啥？ 是不是真的解决了核心痛点？
• 留存率和参与度怎么样？ 是不是“三天打鱼两天晒网”？
• 客户的信任度建立了多少？ AI 产品迭代快，如果用户不信任你能持续优化，那麻烦就大了。

坦白说，现在很多 AI 应用，尤其是一些套壳 GPT 的应用，很容易陷入“氛围营收”的陷阱。所以，大家一定要擦亮眼睛，别被一时的“繁荣”迷了眼，也别被上线 1 天 7 天，直接预估 ARR 多少多少给糊住了~

应用层是“兵家必争之地”，但你的“护城河”够深吗？

红杉坚信，真正的价值在于应用层。这点所有人都举双手赞同，毕竟大多数人也只能搞搞应用层的事情~ 回顾 PC、互联网、移动互联网时代，最终跑出来的巨头，大部分都集中在应用层。

但是，现在的局面有点微妙。大模型的能力越来越强，通过推理、工具使用、智能体通信，已经开始往应用层渗透了。这对创业公司来说，挑战不小。

Pat 给的建议是：从客户需求出发，专注垂直领域，专注特定功能，解决人机交互中的复杂问题。 这话说得没错，但执行起来难度不小。

• 你的数据飞轮真的转起来了吗？ 还是只是一个美好的“PPT 构想”？这个飞轮具体提升了哪些业务指标？如果回答不上来，那可能就是个“空想”。
• 你的毛利率健康吗？ 虽然早期 AI 成本高，token 成本也在降，但从销售工具转向销售成果，价值链往上走，最终能不能跑出健康的商业模式，这是个大大的问号。
• 你的壁垒是什么？ 是独特的数据？是深入行业 Know-How 的 workflow 整合？还是极致的用户体验？

说实话，现在很多 AI 应用同质化还挺严重的。比如前阵子火爆的各种 AI coding、 vibe coding 工具，功能上你追我赶，但真正能让用户“非你不可”的核心壁垒，似乎还不太清晰。找到并挖深自己的“护城河”，是 AI 应用必须思考的生死命题。

03 AI 产品如何真正落地？

Sonya Huang 分享的 AI 应用进展，让我印象最深的有两点：

• 用户参与度大幅提升： ChatGPT 的 DAU/MAU（日活 / 月活）比例已经接近 Reddit，这说明 AI 正在从“尝鲜品”变成“日用品”，用户开始从中获得真实价值。这点非常鼓舞人心！

• 两大关键突破：

• 语音生成： 跨越“恐怖谷”，达到了“《Her》时刻”。最近也体验了几个 AI 语音产品，确实有被惊艳到，那种自然流畅度，未来在有声读物、虚拟助手、情感陪伴等领域的想象空间巨大。
• 编程领域： 达到了“尖叫级”的产品市场契合度（screaming product market fit）。无论是 cursor 还是 lovable，AI 编程正在从根本上改变软件开发的效率和方式。现在身边几乎没有人不在用 AI 辅助编程了。

Sonya 还提到了垂直智能体（vertical agents）。特定工作流程、用专门数据训练的 AI，在安全、DevOps、网络等领域已经展现出超越人类专家的潜力。这可能是未来 AI 应用的一个重要方向。与其追求大而全，不如在某个细分领域做深做透，打造出“专家级”的 AI 解决方案。

比如，医疗领域的 OpenEvidence 辅助诊断，法律领域的 Harvey，这些都是深耕垂直行业的典范。当 AI 能够为特定行业的专业人士提供实实在在的效率提升和价值创造时，付费意愿自然就上来了。

04  智能体经济

最后，Konstantine Buhler 畅想的“智能体经济”（agent economy），听起来比较科幻。AI 智能体不仅能传递信息，还能转移资源、进行交易、相互记录、理解信任，甚至拥有自己的经济体系。

听起来有点像《西部世界》或者《黑客帝国》的雏形？Konstantine 强调，这个经济体系是围绕人类展开的，人与智能体协作。

要实现这个宏大愿景，面临三大技术挑战：

• 持久身份（persistent identity）： 智能体得有“人设”，能记住你，你也得能认出它。
• 无缝通信协议（seamless communication protocols）： 智能体之间怎么“说话”、“打钱”？
• 安全（security）： 这个不用多说，没有安全，一切都是空中楼阁。

Konstantine 提出的“随机性思维”（stochastic mindset）和“管理思维模式”（management mindset）也很有意思。我们习惯了计算机的确定性，但 AI 天生就带有不确定性。未来，我们可能更像是在“管理”一群 AI 员工，需要容忍它们的“小差错”，并引导它们完成更复杂的任务。

短期内，我们可能更多看到的是“智能体集群”（agent swarms）在特定任务中的应用，比如自动化营销流程、智能客服调度等。离真正的“经济体”，恐怕还有一段路要走。

05 “超级个体”已在路上

红杉一年前预测的“一人独角兽公司”，虽然还没成为现实，但这个概念本身就极具冲击力。它代表了 AI 技术对个体能力的极致放大。

在我看来，即便“一人独角兽”是终极理想，但“超级个体”的时代确实已经悄然来临。借助强大的 AI 工具，一个人能够完成过去需要一个团队才能完成的工作。内容创作、软件开发、市场分析、客户服务……AI 正在成为个体从业者的“超级外挂”。

这种杠杆效应是前所未有的。它会如何重塑我们的工作方式、公司的组织结构，乃至整个经济形态？这是我们每个人都需要思考的问题。

Konstantine 认为，智能体经济的到来，将从根本上改变我们的思维方式：

最后

总结下来，有几个核心感触：

AI 浪潮下的，市场巨大，机会很多，但“氛围营收”的泡沫、技术应用的实际门槛、商业模式的持续性，都是需要冷静思考的问题。

应用层是主战场，垂直深耕是更容易一些的机会。 与其追逐大而全的模型，不如聚焦特定场景，解决真实痛点，打造有深度、有壁垒的 AI 应用。用户价值永远是第一位的。

“智能体”是未来，但道阻且长： “智能体经济”令人神往，但技术挑战和伦理风险也不容忽视。饭要一口一口吃，路要一步一步走。

拥抱变化，提升“AI 素养”： 无论是产品、开发、运营还是内容创作者，AI 都在改变你的工作。学习如何与 AI 协作，利用 AI 提升效率和创造力，将是未来职场的必备技能。

AI 的发展就像一列高速行驶的列车，我们都在车上。有人看到了窗外的风景，有人在研究列车的构造，有人在思考下一站的目的地。

好了，这就是我今天想分享的内容。如果你对构建 AI 智能体感兴趣，别忘了点赞、关注噢~