红杉本钱最新判别：专业化才是这轮AI革新的要害

　　1999年，英伟达发布了榜首块真实意义上的GPU——GeForce 256；

　　到2016年，深度学习大迸发，GPU算力、大规划数据集和开源结构逐步老练，AI的练习与运用榜首次像工厂流水线相同标准化、规划化，智能效果（AI Token）开端源源不断地发生。

　　红杉判别，10万亿美元的新时机不会留给传统巨子，而会归于那些把通用AI技能不断“做专做深”的创业公司。

　　除了这些中心观念，红杉还共享了他们对AI作业的最新趋势洞悉，并提出了5个要点出资主题，值得细读。

　　1712年，英国工程师 托马斯·纽科门（Thomas Newcomen） 发明晰国际上榜首台有用蒸汽机。

　　1779 年，英国实业家 理查德·阿克赖特（Richard Arkwright） 建立了国际上榜首个现代工厂体系（纺织厂），出产流程榜首次从“家庭手工业的涣散小作坊”，变成了 统一管理、流水作业的工厂形式。

　　1923 年，由福特汽车公司最早提出的流水线形式，逐步扩展为一整套现代化的机器出产线体系，把装置分解为多个标准化工序，每个工人只担任其间一部分，极大的提高了功率。

　　从榜首台蒸汽机到榜首座工厂之间隔了 67 年，而那座工厂乃至不是靠蒸汽机驱动，而是靠水力；

　　任何杂乱体系，发展到必定规划后，都得把“通用技能”和“专门东西”结合起来，才干真实落地。

　　就像光有蒸汽机还不行，还要一向拆解、细化，把它们改形成合适纺织、采矿、运送等不同场景的机器，才干真实高效作业。

　　1999 年，英伟达推出的榜首块 GPU——GeForce 256，就像当年的蒸汽机，点着了智能核算的火种。

　　GPU 算力、大规划数据集，以及 TensorFlow、PyTorch 这样的开源结构逐步完善，AI 的练习和运用榜首次像工厂流水线相同“有章可循”。

　　这意味着，AI 从零星的探究真实走进了规划化出产的阶段，开端动力源不断地发生智能效果（AI Token）。

　　那么问题来了，AI革新里的“洛克菲勒”（石油大王）“卡内基”（钢铁大王）会是谁？

　　咱们以为，不会是传统巨子，而会是今日这些正在把通用技能不断“做专做深”的勇于探究商业形式的公司，以及未来还未诞生、但会用 AI 打造出一个个详细运用的新玩家。

　　云核算转型之初的软件开销是3500亿美元，其间SaaS（软件即服务）只要一小块 60 亿美元。

　　后来的故事是，SaaS 不只扩展了它在本地化软件商场的比例，还把整个商场扩展到 6500 亿美元以上。

　　现在，AI自动化的商场规划只要200亿美元，而未来这将是一个10万亿美元的商场。

　　测算逻辑是：“该作业的从业人数 × 年薪中位数”（数据来自美国人口普查局）。

　　最左面是英伟达，市值超越 4 万亿美元，百分比显现的是它曩昔一年的涨幅。

　　可是，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 这样的管帐事务所，虽然它们的营收都有数十亿美元。

　　所以，红杉以为，AI革新带来的时机，不仅仅把现有商场分一杯羹，而是把商场的鸿沟全体做大。

　　未来，十分有或许会诞生一批全新的公司，它们专门服务作业打造AI运用，并最终生长为独立的上市巨子。

　　未来，AI 能帮咱们把功率扩大几十倍、上百倍，但也要承受成果或许没那么完美。

　　而在 AI 署理的国际里，你或许会用像 Roks 这样的东西，每个客户都配一个 AI Agent，帮你追寻发展、发现改变、提示你何时该从头出手。

　　当然，这些 AI Agent 不会像你自己相同滴水不漏，它们有时会犯错、会漏掉细节，这时候需要人来校对。

　　但总体上，你等于有了一整个“兼顾团队”，带来的是百倍乃至千倍的功率提高，仅仅要学会和一些“不确定性”同处。

　　曩昔很长一段时间，AI 的要靠学术基准来衡量，比方十几年前图像识别就靠 Imagenet 排名。

　　比方 ，Expo 想证明自家的 AI 是国际上最强的“黑客”，他们挑选了在 HackerOne 渠道上与和全球黑客直接比拼。

　　HackerOne 是一个全球性的网络安全众测渠道，上面有不计其数的黑客，他们会测验侵略体系、找缝隙，然后提交陈述获取奖金。

　　无论是顶尖的大型推理实验室，仍是红杉出资的草创公司，都把强化学习当作中心技能。

　　比方 Reflection，就依托强化学习，练习出了现在最强的开源编程模型之一。

　　假如说曩昔的出产函数是“本钱+劳动力”，那么在 AI 年代，它变成了 “算力×常识作业者”。

　　由于常识作业者或许不止依靠一个 AI 帮手，而是一起调用几十、几百乃至上千个 AI Agent 来完结作业。

　　这意味着，谁能供给更高效的推理服务、更安全的推理维护，或许把这种新式算力出产方式更好地带给更多人，谁就能捉住下一个大时机。

　　现在我们在测验的办法，包含 向量数据库、RAG、超长上下文窗口，都还没彻底解决问题。

　　最近 MCP 很热，但假如对标互联网革新，就会发现 TCP/IP 并不是结尾，而是起跑线。

　　视频或许还需要一两年才干真实遍及，而语音现已预备好了：音质现已满足天然，推迟也低到能够实时对话。

　　C端有 AI 朋友、AI 陪同、AI 心思咨询师；B端更有巨大潜力，比方物流调度、金融大宗买卖。

　　这是一个极端巨大的时机，由于无论是在研制环节、分发进程，仍是最终用户的运用场景中，安全都至关重要。

　　举个比如，有的用户或许会在 AI 的指导下运转 Terminal 指令去装置软件，但他并没意识到，这个操作或许带来严峻的安全缝隙。

　　在数字国际里没有物理约束，每个人，乃至每个 AI Agent，都能装备多个安全署理，为其供给多层次的维护。

　　就在两年前，很多人还深信开源模型能和最顶尖的商业模型掰手腕，乃至有或许后发先至。

　　【出资人说】正在组成超级创业者社群、超级读者群、超级媒体群等，现在总人数已超1000人。

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