“立即行動。”

近日，人工智能數據云公司Snowflake（SNOW.N）峰會上，OpenAICEO山姆·奧爾特曼（Sam Altman）呼吁創業者群體迅速行動，因為他認為2026年將是AI驅動發現的關鍵年。

奧爾特曼現場表示，過去用戶可能習慣了讓AI幫忙查資料、潤色句子、寫段代碼，頂多是個幫手。但在明年的部分場景中，AI將開始幫助人類解決原本解不出的難題。

執行過程中，AI Agent（智能體）成為當下AI落地的重要方式。當大模型成為AI時代的基礎設施，Agents將走向哪里？這也是紅杉中國近期一場面向企業CEO與技術高管峰會提出的核心問題。

紅杉中國合伙人周逵結合近期同樣具備熱度的具身智能概念表示：無論是“硬”的機器人還是軟的“Agent”，共同特點都是在獲得信息同時有進一步交付的能力。企業選擇Level 2還是Level 4的智能目標，導致的智能能力和商業結果大不相同。

工具屬性逐漸落地

“提效”是普通用戶對AI的普遍認知，更細化場景中，AI正在帶來不同行業場景下的差異性結果。

Revelio Labs是一家專注于勞動力市場數據分析的美國金融科技公司，據該公司數據，自ChatGPT發布以來，招聘廣告中“可被AI完成”的任務比例整體下降了19%。在數據庫管理、IT支持等技術崗位方面，這一下降幅度高達31%。這一現象表明，AI技術的應用正在顯著改變企業的招聘需求和人力資源配置。

ChatGPT剛剛面世時，行業影響還未這樣深。據紅杉資本觀察，2023年的AI 應用的用戶參與度較低，數據顯示市場熱度超過了實際情況。

如今，ChatGPT 的日活躍用戶與月活躍用戶比例大幅上升，現在已經接近 Reddit（RDDT.N，美國版天涯）的水平。落地應用包括在廣告領域，AI 能夠創作出精美的廣告文案，在教育領域能一鍵可視化新概念，在醫療領域能更好地診斷病人。

HeadAI中國合伙人王健聰在與錦秋基金的一次活動上表示，營銷渠道也在全面擁抱AI的賦能。從內容創作的靈感火花到程序化廣告的精準觸達，AI無處不在。紅人營銷領域也經歷了諸多升級迭代，一些老牌數據分析公司紛紛增加了AI功能，新興公司則運用AI來驅動整個工作流程 。

紅杉資本重點強調了AI編程的重大突破，該場景已經達到了極佳的PMF（產品與市場達到最佳契合的狀態）。現在已有很多人通過AI編寫了自己的軟件，AI也正在從根本上改變軟件開發的可及性、速度和經濟性。

奧爾特曼用OpenAI內部使用的AI編程Agent產品Codex舉例稱：你可以給它一堆任務，Codex會在后臺持續工作，你只需要看結果并進行調整。它已經不是實驗室里的樣品，而是 OpenAI 自己工程師們的“搭檔”。

快速跟進

在趨勢明確、技術穩步發展、市場需求逐漸被挖掘的前提下，“快速跟進”是目前海內外相關行業人士普遍給出的建議。

紅杉資本合伙人帕特?格雷迪（Pat Grady）表示，目前市場對 AI 有著巨大需求，包括關稅、利率等宏觀經濟因素屬于“雜音”，當下技術采用率的上升趨勢完全覆蓋掉了市場波動，在市場存在巨大需求的背景下，如果創業者不搶占先機，別人就會。“因為自然厭惡真空。”帕特稱。

人工智能權威學者吳恩達近期宣布了基金項目AI Fund 完成 1.9 億美元新基金募集的進展情況，通過回顧 AI Fund 相關經驗，吳恩達表示，創業成功的首要預測因素就是速度。雖然身在硅谷，但吳恩達發現很多人其實從未真正見識過一支高效團隊可以有多快地執行。“如果你見過的話，你會知道，這種速度是傳統企業完全想象不到的。”他稱。

奧爾特曼也建議快速行動，他稱，現在行業內仍存在很多猶豫。大家總想著再等等下一個模型，看看新版本有多強，或者在猶豫到底該用A公司還是B公司的技術。但技術發展越來越快，那些敢動手、動得快、犯錯成本低、學得也快的公司，最終會獲得勝利。關于快速行動的建議在風險投資公司Conviction創始人薩拉?郭（Sarah Guo）看來，主要基于當下的實驗成本已經低到可以隨時嘗試、隨時修正的程度。

速度之外便是核心的技術支撐，包括人工智能相關技術發展以及對技術的理解能力。吳恩達認為，雖然像市場營銷、銷售、定價這些商業技能也很重要，而且相關知識已經積累了很久、相對普及，但真正稀缺的資源是“技術理解力”——因為技術在快速演進。

吳恩達稱自己對擅長Go-to-Market（商業推進）的人非常尊重——定價很難，營銷很難，產品定位也很難，但這些知識是更容易被學習到的。真正稀缺的是那些真正懂技術的人，知道什么該做、什么不該做、怎么可以讓事情加速兩倍。所以 AI Fund 非常喜歡和技術背景深厚的人合作，尤其是那些對方向有直覺判斷的人。而商業相關的能力當然也很重要，但它們相對更容易補足。

下一步發展方向

雖然Agent今年以來呈現明顯熱度，但行業目前對其暫未有非常明確的定義，Agent涉及的類別與應用場景足夠豐富。

中信建投證券研究認為，中美大廠Agent發展思路存在差異：北美云廠商主要關注幫助客戶高效部署模型和Agent，國內互聯網大廠Agent布局仍延續互聯網時代用戶流量邏輯，通過類“Manus”的通用Agent產品搶占用戶；中美B端企業更多關注Agent創建和管理平臺。

長期關注硅谷創業群體的拾象科技CEO李廣密表示，目前在LLM（大語言模型）的競爭格局中，OpenAI和Anthropic占據了絕對的領先優勢。在AGI路線圖開始分化的背景下，兩家頭部公司已選擇了不同的發展路徑。

而在具體落地場景中，李廣密判斷Coding（編程） Agentic AI將成為AGI時代類似抖音和微信級別的機會，現在離各種Agent應用大爆發還差一步——就等“Long Context”（長上下文）問題得到解決，未來三年將是這一領域發展的關鍵窗口期，到2030年前，將有多家市值超過10萬億美元的公司誕生，這將標志著AI時代經濟價值的巨大增長。

紅杉中國合伙人張涵表示，目前AI Agent的熱潮和十幾年前移動互聯網應用大量出現時的狀態很相似，各類新產品如雨后春筍般出現。當下AI agent領域早期公司融資市場情緒偏樂觀，企業想要尋求投資，需要創始人對人工智能、大模型相關技術發展有深刻認知和足夠的趨勢判斷力，對業務切入方向洞察深入且細致，團隊強執行力和高迭代速度，就有可能打動投資人。

此外，張涵認為，如果企業未來想要發展成一個國際化的公司，構建包含人力、品牌、財務、合規、法務等模塊的海外架構是必要的。同時，除了用AI和新技術的構建提高企業的流程效率和競爭力，國際化企業更重要的是高效的人才吸引及管理，并通過全球人才協同創造價值。

AD：

鄭重聲明：本文版權歸原作者所有，轉載文章僅為傳播更多信息之目的，如作者信息標記有誤，請第一時間聯系我們修改或刪除，多謝。