近日，红杉资本合伙人(Packer Radio?)发表演讲（AI’s Trillion-Dollar Opportunity: Sequoia AI Ascent 2025 Keynote/《AI 的万亿美元机遇：红杉 AI Ascent 2025 Keynote》），演讲内容涵盖人工智能（AI）所带来的深远变革进行了全面的剖析，涵盖了市场潜力、技术趋势、投资策略、价值聚焦点及长期未来的预测。
演讲伊始，红杉资本合伙人 Packer Pat 在轻松幽默的开场中提出了一个核心问题框架：What, So What, Why Now, What Now？这是一套经典的风投视角评估技术变革的方式。他首先指出，当前AI的市场潜力远超过当年云计算的变革，后者在演进过程中打造了一个4000亿美元的年营收市场，而AI不只是服务市场，它还深入侵蚀了软件与劳动两个利润池，将从“软件预算”转向“劳动力预算”，从“工具销售”演变为“结果销售”。
他接着指出，AI不是“是否到来”的问题，而是“它已经来了”的问题。他用“层级蛋糕”类比技术演进的历史，从主机时代到PC、互联网、移动端、云计算，每一次浪潮叠加而上，而AI作为第六波浪潮，不仅是必然的，更是迫在眉睫的。关键技术条件已经成熟：计算资源、网络连接、数据基础、分发渠道与人才储备都已就绪。他特别指出，AI的技术扩散比过去任何一代更快，分发的“物理规律”已经被根本性改变：全球已有56亿人联网、社交媒体加速信息传播、ChatGPT发布第一天便引发全球关注，不再像Salesforce刚兴起时那样需要“游击式”营销。这意味着AI的采用门槛已降至最低。
演讲进一步探讨了“赢家机会”在哪里。他们通过回顾历次技术浪潮中年营收突破10亿美元的公司分布，指出最大价值依旧在“应用层”。但这一次基础模型（Foundation Models）深入渗透到了应用层，初创公司若不打造垂直整合型产品，就必须“从客户反推”思维出发，聚焦特定行业、特定职能，并处理复杂问题，甚至保留“人在回路”（human-in-the-loop）。这是AI初创企业应当关注的生存策略核心。
在谈到“如何赢得AI竞争”时，演讲提出“95%的构建AI公司其实与普通公司无异”，关键还是在人、产品、执行。而剩下的5%才是AI特有的挑战。他们用Doug Leone的“Merchandising Cycle”解释产品从创意到客户手中的全过程，强调了完整价值链中的护城河建设：给客户一个端到端解决方案，围绕用户使用数据建立专属数据飞轮（data flywheel），并以行业专家的角色与客户深度连接。
他们特别强调了三个评估AI初创公司的重要指标：第一，真实收入（revenue）与“氛围收入”（vibe revenue）的区别——不要自欺欺人。需要衡量使用行为的持久性和价值贡献；第二，毛利率路径（gross margin path）——当前或许低，但未来要能走向高附加值的结果导向产品；第三，数据飞轮的业务指标联系——如果数据飞轮不能推动关键业务指标，那么它就没有价值。
随后，演讲过渡到回顾过去一年AI领域的重大进展。相比2023年AI原生应用的活跃度低、参与热情高但用户粘性差，如今ChatGPT等工具的DAU/MAU比值已接近Reddit，说明AI已真正融入日常生活。除了娱乐用途（如将一切“jiblify”），更关键的是其在广告、教育、医疗等行业的深度应用正在展开。
他们回顾了2024年“语音的Her时刻”：合成语音已越过“恐怖谷”，声音生成变得拟真，科幻迅速逼近现实。尤其是像Sierra、Harvey、Open Evidence等AI应用在垂直行业中展现出强大生命力，说明“AI的杀手级应用”已经出现，并且大多集中在“代理”领域（agent-first companies）。
Sequoia 预测，未来的AI公司会以“代理”作为起点，并逐步进化为能够在端到端任务上表现卓越的“垂直代理”（vertical agents）。例如，安全领域中AI代理已经在渗透测试任务上超过人类专家；运维领域有AI Troubleshooter；网络工程中也出现了媲美专业工程师的AI。这些早期数据点虽然有限，却已足以让他们对“AI代理能超过人类”的趋势充满信心。
下一步的发展方向是“代理经济体”（agent economy）。这是一种由代理之间彼此交易资源、建立信任、完成任务的复杂系统构成的新经济形态。它不是取代人类，而是人类与代理协作的范式，需要三项核心技术突破：第一，持久身份（Persistent Identity）——代理必须拥有稳定的人格与记忆，能维持一致性体验；第二，通用通信协议（Communication Protocol）——正如互联网需要TCP/IP，如今MCP（Multi-agent Communication Protocol）等标准正在构建AI之间的通用语言；第三，安全机制（Security）——代理之间没有“面对面”信任机制，必须依赖新的“信任基础设施”。
在更长远的维度上，他们提出一个新的思维模式转变：从“确定性心态”走向“随机性心态”（stochastic mindset）。过去的计算机科学是可预测、可复现的，但AI系统本质是概率驱动的，带有不确定性。这对未来人才提出新的认知与管理要求。
此外，未来经济将更多地是“代理管理者经济”（manager economy of agents）：人不再亲自执行任务，而是分派任务、反馈调优，逐步像管理团队那样管理AI系统。在这种模式下，个体能获得史无前例的生产杠杆（leverage），但同时也要承担更高的不确定性与风险。红杉甚至预测未来会出现“独角兽一人公司”（one-person unicorn）。
最终，他们认为这些AI代理将彼此互联，形成更大的神经网络网络（network of neural networks），从根本上重塑个人劳动、重构公司架构、重建经济形态。
整体看这场演讲是对AI当下趋势的观察，也是红杉对未来10年AI基础设施、商业模式与社会结构重构的深度预测。在AI这场奔跑中，如不积极参与，就只能被浪潮吞没。