红杉闭门会议：AI的“意义何在？”——市场潜力与行业变革

开场致辞与核⼼议题Packardium (红杉资本合伙⼈): 各位来宾，⼤家好。我是红杉资本的合伙⼈Packardium。今天，我将与我的同事Sonia、Constantine以及红杉全体同仁共同主持本次活动。在深⼊探讨今天的核⼼议题之前，我和Sonia、Constantine希望先分享过去⼀年中我们积累的⼀些⻅解。我们深知，这部分内容如同开胃⼩菜，真正的主菜尚在后头。因此，我们充分理解各位的期待，但仍恳请允许我们先分享⼀些初步的思考，随后再进⼊主题。⾸先，我们需要明确⼀些基本认知。我们应如何看待当前⼈⼯智能（AI）领域的动态？我们采⽤⼀个简明的框架来审视市场：其⼀，本质为何？ (What is it?) 这是红杉资本创始⼈唐·瓦伦丁（Don Valentine）先⽣经常提出的问题。其⼆，意义何在？ (So what?) 它为何如此重要？其三，时机是否成熟？ (Why now?) AI的发展或许⼤势所趋，但它是否已近在眼前，⼀触即发？其四，当下如何应对？ (What now?) 我们应当采取何种策略？如何把握机遇？怎样才能脱颖⽽出？过去数年，我们持续探讨这些议题。在接下来的⼏分钟内，我们将更新部分观点。坦率地说，关于“本质为何”，我本准备了详尽的阐述，但Constantine巧妙地提醒我，向⼀群AI领域的专家解释AI的基本概念，或许并⾮明智之举。因此，我们将直接进⼊“意义何在？”这⼀环节。AI的“意义何在？”：市场潜⼒与⾏业变⾰诸位是否还记得去年的这张演示图？（示意）⾮常好，感谢。顶⾏代表云计算转型，底⾏则代表AI转型。图表的左侧象征过去，中间是当下，右侧则展望未来。此图揭示，云计算市场当前的收⼊规模已⾼达4000亿美元，这⼀数字已超越云计算转型初期全球软件市场的总体量。以此类推，AI服务领域的市场起点⾄少要⼤⼀个数量级。展望未来10⾄20年，其最终市场规模有望达到难以估量的庞⼤规模。这⼀点⾄关重要。⽬前，我们更新了认知。AI的冲击不仅仅局限于服务市场，它正同时席卷服务与软件两⼤领域。这意味着这两个利润丰厚的市场均⾯临AI带来的挑战。我们观察到众多企业以软件为起点，逐步智能化，演变为“副驾驶”（Co-pilot）模式，进⽽升级为“⾃动驾驶”（Autopilot）模式。它们的业务重⼼实际上是从销售软件⼯具和预算，转向销售成果，乃⾄销售劳动⼒和预算。这两个巨⼤的潜在市场（TAMs）都⾯临着被AI重新定义的机遇。AI的“时机是否成熟？”：条件已具备好的，那么这张去年的演示图，还有⼈记得吗？（示意）哦，略感遗憾，只有寥寥数⼈举⼿。好吧，⼜增加了⼀位。感谢各位，不必拘谨。这个“层叠蛋糕”模型清晰地展示了过去数⼗年来技术浪潮的持续叠加，最终将我们引领⾄当前这个关键时刻。这张演示图包含两个核⼼观点：其⼀，AI已迫在眉睫，⽽⾮仅仅是不可避免。 实现AI发展的各项先决条件均已成熟：强⼤的计算能⼒、⾼速⽹络、海量数据、⾼效的分发渠道以及充⾜的⼈才储备。我们已拥有所有必要的成功要素，⼀切准备就绪。其⼆，这些技术浪潮往往呈现叠加效应。 因此，AI所带来的机遇远超以往任何⼀次技术浪潮，其发展速度也更为迅猛。我个⼈其实对这张以时间为X轴、以某种虚荣指标为Y轴的图表颇有微词。⼈们常⽤此类图表来佐证各种观点。但其核⼼观察是准确的：事物发展的速度正变得越来越快。然⽽，鲜有⼈深⼊探究其背后的根本原因。因此，我们希望花些时间探讨。从分发传播的基本原理来看，只需满⾜三个条件：⼤众必须知晓你的产品，他们必须渴望拥有你的产品，并且他们必须有能⼒购买你的产品。仅此⽽已。是否还有⼈记得那个标志？（指向Salesforce早期Logo）在云计算转型初期，市场关注度极低。Benioff（Salesforce创始⼈）不得不采取各种极具创意的“游击式”营销策略，才勉强吸引到⼀些注意⼒。AI的境遇则截然不同。2022年11⽉30⽇，ChatGPT横空出世，全球的⽬光瞬间聚焦于AI。中间这⼀列数据，代表Reddit和Twitter（现名X）的⽉活跃⽤户总和。在云计算转型之初，这些平台尚不存在；在移动互联⽹转型初期，它们也⼏乎未成⽓候。如今，这些平台的⽤户规模已达到12亿⾄18亿。这固然不是了解新兴事物的唯⼀途径，但⽆疑是⼀个相当⾼效的渠道。图表的右侧，让我们设想⼀下，倘若当初听从Benioff的建议，那时全球仅有2亿互联⽹⽤户。⽽今天，这⼀数字已飙升⾄56亿，基本覆盖了全球每⼀个家庭和企业。那么，这⼀切究竟意味着什么？这意味着AI发展的基础设施已然就绪。当发令枪响，采纳AI已⽆任何实质性障碍。这并⾮AI独有的现象，⽽是技术分发领域的新常态。物理规则已经改变，发展的轨道已经铺设完毕。AI的“当下如何应对？”：制胜策略这是去年的⼀张演示图。我们应如何⾏动？我们应在哪些领域⼒争上游？此图包含两个要点：其⼀，⼴阔的空⽩市场。 再次强调，这是去年的图景。如今，空⽩市场有所减少，新兴⼒量开始崭露头⻆。但从宏观来看，机遇之⻔依然敞开。其⼆，这些企业标识代表了在先前技术转型浪潮中，收⼊成功突破10亿美元⼤关的公司。 我们关注的并⾮“独⻆兽”的估值，⽽是切实的收⼊和⾃由现⾦流。这些公司在历次转型中均取得了骄⼈的业绩。它们中的⼤多数都位于图表的顶端，即应⽤层。我们过去坚信，并且现在依然坚信，AI领域也将遵循同样的规律：价值最终将在应⽤层得以实现。然⽽，不容忽视的是，竞争已然存在。我们⾯临着第⼆种扩展定律（Scaling Law）、测试时计算（Test Time Compute）的挑战，以及利⽤⼯具进⾏推理和智能体间通信的新模式。这些因素使得基础模型能够相当深⼊地渗透到应⽤层。对于⼀家初创企业，如果并⾮致⼒于构建垂直整合的业务，应当如何应对？以客户为中⼼，进⾏逆向思考。聚焦于特定的垂直⾏业或功能领域。着⼒解决可能需要⼈⼯介⼊的复杂问题。这便是竞争的核⼼，也是价值的所在。这应当是每⼀位从业者优先考量的战略⽅向。企业构建的普适性与AI的特殊性我们如何才能在竞争中胜出？去年我们展示过相关内容。我想各位没有发笑，是因为去年已经⻅过。构建⼀家AI公司，其95%的⼯作依然遵循企业构建的基本原则。依然是那些核⼼要素：以独特且富有吸引⼒的⽅式解决⼀个重要问题，吸引卓越的⼈才与你同⾏等等。余下的5%则具有AI领域的特殊性。在争夺应⽤层主导权的竞赛中，有若⼲因素需要纳⼊考量。这是“Leoni商品化部⻔”（Leoni Merchandising Sector）的示意图。我们的合伙⼈，传奇⼈物Doug Leoni，倾注了40年⼼⾎精⼼打磨了这张图表。它精准地描绘了将您头脑中的创想转化为客户⼿中实际产品所必须经历的全过程。创想必须转化为产品，产品必须由⼯程团队构建，随后必须推向市场、完成销售并提供后续⽀持。这便是完整的价值链。此图的底部代表从技术出发的视⻆，顶部则代表从客户出发的视⻆。这揭示了如何在整个价值链上构建企业的护城河。您的客户或许对AI的期望尚不明确？您可以提出独到的⻅解。您可以提供端到端的解决⽅案，直接化解客户的痛点，⽽⾮仅仅提供⼀个⼯具。您可以利⽤⾃身产品的使⽤数据构建数据⻜轮，这是他⼈⽆法复制的优势。您可以做到“源于⾏业，服务于⾏业”，正如OpenEvidence在医疗领域的实践。