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　　应用层才是 AI 真正的价值所在，聚焦解决行业痛点、服务客户的应用。随着基础模型竞争下沉，应用层角逐愈发激烈。

　　AI 创业应提供完整解决方案，切实解决问题，而非单纯提供工具；同时善用产品使用数据打造独特的数据飞轮优势。

　　AI 创业，95% 的工作与常规创业无异，仅 5% 具有 AI 特性。

　　警惕 “虚假营收”，关注用户实际使用产品的场景与目的，勿将表面流水错认为真实营收，以免陷入困境。

　　当前阶段，在 AI 领域客户信任重于产品本身。产品可迭代优化，客户信任是持续发展的关键，缺乏信任将寸步难行。

　　智能体经济中，智能体间存在信息交互、资源转移、交易与监督等行为，形成独特经济体系，且该体系与人类经济深度交融。

　　智能体持久身份构建极具挑战，需保证自身存续性，同时精准理解用户需求，实现可靠记忆功能，并在关键属性保持稳定，仅在必要时差异化调整。

　　AI智汇社正在搭建「AI 产品市集」社群，邀请从业者、开发人员和创业者，扫码加群：

　　咱们先校准下对 AI 领域现状的认知。当下，AI 发展可谓日新月异，全球 AI 产业规模持续扩张，预计 2025 年将突破 1.5 万亿美元，年复合增长率超 30% ，已然成为数字经济的核心驱动力。从技术层面看，大模型、多模态融合、具身智能等前沿技术不断取得突破，大模型参数规模从千亿级迈向万亿级，应用场景也从单一模态向多模态协同转变。像 OpenAI 的 GPT-4.5 参数规模达 1.8 万亿，复杂推理能力逼近人类水平；中国的 DeepSeek-V3 混合专家模型则通过创新将训练成本降至行业平均的 1/15 。

　　回顾过往，我们常用一些简单框架来剖析市场，诸如 SWOT 分析法，从优势、劣势、机会和威胁四个维度，评估企业在市场中的内外部条件，助力制定竞争策略。还有波特五力模型，通过分析供应商和购买者的议价能力、新进入者威胁、替代品威胁以及现有竞争者的竞争强度，洞察行业竞争格局与盈利空间。过去几年，围绕这些框架，我们探讨了 AI 企业如何基于自身优势抓住市场机遇，应对潜在威胁等问题。接下来几分钟，我们将结合当下 AI 领域新进展，更新一些看法，重新审视这些框架在新形势下的应用，以及 AI 市场呈现出的新特征与新趋势 。

　　实不相瞒，原本我精心准备了一段关于「AI 是什么」的精彩阐述。不过 Konstantine 提醒得在理，在一屋子 AI 行家面前解释 AI 的概念，着实不是明智之举。所以，咱们直接切入「那又怎样」这个关键话题。

　　这是去年大会的一张幻灯片。第一行标注着云计算转型，第二行是 AI 转型。页面从左至右，依次代表过去、现在与未来。它透露出怎样的信息呢？如今，云计算已然成长为规模高达 4000 亿美元的庞大产业，其体量在软件市场初兴之时，整个软件市场都难以望其项背。

　　以此类推，AI 服务市场的起点规模，至少要比云计算初期大上一个数量级，也就是十倍之多。展望未来 10 到 20 年，AI 市场的发展潜力巨大，或许会膨胀到超乎我们想象的程度。

　　事实上，我们近来对 AI 的看法有了新的转变。AI 的影响力范畴，不单单局限于服务市场，软件市场同样被其波及。这就意味着，AI 正在同时冲击这两大收益领域。我们留意到，众多公司正经历着显著变革，从单纯销售工具，逐渐转向销售最终成果；在预算分配方面，也从以往争夺软件预算，过渡到抢占人力资源预算。AI 正以强劲之势，重塑这两个体量巨大的市场格局 。

　　回顾去年，这张分层蛋糕图生动展现了过去几十年里层层交叠的技术浪潮，正是这些浪潮推动我们走到了当下。

　　这张图蕴含着两大要点，不容忽视。其一，投身 AI 领域已不仅是大势所趋，更是时不我待。当下，计算能力不断飞跃，网络基础设施愈发完善，数据呈爆发式增长，分发渠道多元且高效，专业人才也不断涌入，所有这些 AI 发展所需的关键要素，都已准备就绪，恰似箭在弦上，不得不发。

　　其二，过往技术浪潮层层叠加，此番 AI 浪潮所带来的机遇，相较于之前任何一次，都要庞大得多，并且其发展速度也更为迅猛。每一次技术革新都为后续发展奠定基础，而 AI 集诸多前沿技术于一身，正以超乎想象的态势重塑世界。

　　实话说，我对这张图不太感冒。它以时间为横轴，某个华而不实的虚荣指标为纵轴，人们常用这类图佐证各种观点，却往往流于表面。不过，图中反映的现象倒是没错，当下事物发展速度远超以往，只是鲜有人深入探究根源，接下来咱们就简要剖析一番。

　　从传播的底层物理逻辑来讲，产品实现广泛传播只需满足三个基本条件：让人们知晓产品的存在，激发人们对产品的需求渴望，确保人们具备购买产品的能力，原理就是如此简明。回顾云计算转型之初，市场关注度极低，Salesforce 的创始人 Benioff 为吸引目光，甚至不得不采用极为激进的游击营销策略。

　　AI 的发展态势则截然不同。2022 年 11 月 30 日 ChatGPT 一经发布，瞬间引发全球瞩目。中间栏数据展示的是 Reddit 与前身为推特（Twitter）平台月活跃用户总数之和。云计算转型开启之际，这些平台尚未问世；移动互联网转型起步时，它们也才崭露头角，而如今，这些平台的用户总数已达 12 亿至 18 亿之多。庞大的用户基数意味着 AI 信息的传播拥有极为广泛的渠道与受众，能在极短时间内触达海量人群，这是云计算起步阶段难以企及的传播优势，也极大地加速了 AI 发展的进程 。

　　尽管这并非挖掘新鲜事物的唯一渠道，但无疑是个优质途径。再将目光投向页面右侧，贝尼奥夫当初推广业务时，全球互联网用户仅 2 亿人，而如今已激增至 56 亿，几乎覆盖世界所有家庭与企业。

　　这一系列变化说明了什么？意味着技术发展的基础条件已然成熟。就像发令枪响起，技术推广不再有阻碍。这并非 AI 独有的特性，而是当下技术传播的新趋势 —— 传播机制已然革新，发展轨道也已铺设完毕。

　　应用层才是价值的高地。这是去年的另一张 PPT 呈现的关键信息。在这样的形势下，我们该如何行动？聚焦哪些领域才能脱颖而出？去年的探讨提炼出两个核心要点：

　　其一，AI 领域仍有巨大的发展潜力。尽管空白区域有所减少，部分公司开始崭露头角，但整体而言，机遇依旧俯拾皆是；

　　其二，这些图标代表着收入超 10 亿美元的企业。我们更关注实际收入与自由现金流，在我们眼中，只有收入突破 10 亿美元大关的企业，才具备真正的价值与竞争力。

　　在过往的技术转型浪潮里，那些站在行业顶端的企业，大多扎根于应用层。我们始终坚信，AI 领域同样如此，应用层才是价值的核心所在。然而，如今这里也是竞争的红海。

　　随着第二条 Scaling Law—— 测试时计算（test-time compute）的出现，加上结合工具使用与智能体间通信的推理技术，基础模型在应用层的发展有了更多可能。对于初创公司而言，如果不打算构建垂直整合的业务模式，那不妨从客户实际需求切入，聚焦特定垂直领域与功能，专攻复杂问题的解决。

　　尽管过程中可能需要人工干预，但这既是竞争的焦点，也是价值的源泉，大家务必将此铭记于心。那么，我们究竟该如何在这场激烈的竞争中脱颖而出呢？

　　这张图清晰呈现了将创意转化为客户手中产品的完整路径。从想法到产品落地，离不开工程团队的开发，再推向市场，开展销售与后续支持工作，这便构成了完整的价值链。

　　页面底部体现的是从技术维度出发的视角，顶部则聚焦客户需求视角。通过这种双向结合的方式，能够在整个价值链上构筑起竞争壁垒。当客户对 AI 应用需求尚不明确时，企业需有自己的专业判断。

　　企业应提供端到端解决方案，直接帮助客户解决问题，而非仅提供单一工具。同时，充分利用产品使用数据打造数据飞轮，形成独特竞争优势。可以深耕特定行业，像 OpenEvidence 服务医疗行业那样，用行业专属语言沟通，比如 Harvey 派遣律师团队与律所交流。虽然派工程师沟通并非最佳选择，但也并非不可行。企业要以基础模型难以企及的方式，深度贴近客户。当然，我们认可基础模型的价值，但假设在座各位大多并非在开发基础模型，而是专注于应用程序。

　　AI 创业尤其要关注以下三点：我们常被问及评估 AI 公司的标准。实际上，95% 的评估要点与评估其他公司并无二致，即致力于解决关键问题，以独特且具吸引力的方式吸纳优秀人才。仅有 5% 的标准具有 AI 行业特殊性。

　　首先，要警惕 “氛围营收”（vibe revenue）。营收带来的良好感觉容易使人产生错觉，毕竟高收入总是令人愉悦，让人忍不住感叹 “我们赚了好多”。但需分辨，这究竟是真实的业务增长，还是用户一时兴起的短期消费行为？

　　判断并无固定标准，需着重考察产品使用率、用户活跃度和留存率，了解用户使用产品的具体场景。切不可仅凭表面营收，就误以为实现了真正盈利，否则将陷入困境。

　　同时，营造良好的客户体验至关重要。当听到客户反馈 “感觉绝佳” 时，说明方向正确。要知道，赢得客户信任才是关键。在当前阶段，信任的价值甚至超越产品本身。产品可不断迭代升级，只要客户信任你能持续优化，企业就能占据有利地位；反之，则会面临危机。

　　其次，关注利润率。当下毛利率并非核心关注点，因为商品销售成本（COGS）有望持续降低。过去 12 - 18 个月，单个 Token 成本降幅达 99%，且下降趋势仍将延续。虽然测试阶段成本会有所增加，但最终也会回落。若能从销售工具转型为销售成果，向价值链上游迈进，就能创造更高价值，提升定价空间。即便当前毛利率欠佳，企业也应规划出实现健康毛利率的清晰路径。

　　最后，谈谈数据飞轮。其能否推动业务指标增长？不少人对此感到迷茫。对此，有喜有忧。

　　好消息是，即便无法明确星空体育官方入口 星空体育官网回答，我仍会给予支持；坏消息是，这意味着数据飞轮可能并未发挥作用。要么根本不存在真正的数据飞轮，要么其与业务指标脱节，失去了价值。需知，数据飞轮是构建竞争壁垒的绝佳手段，其重要性不言而喻。

　　当前，AI 市场需求极为旺盛，诸如关税、利率等宏观经济因素，不过是干扰视线的杂音，无需在意。技术采用率的上升态势强劲，远超市场波动的影响，大可将那些干扰抛诸脑后。市场需求庞大，若不率先抢占，便会被他人捷足先登，毕竟 “自然厌恶真空”。

　　即便刚刚探讨过竞争壁垒、评估指标等内容，此刻，你们只需全力冲刺，以最快的速度抢占市场。

　　我将聚焦于 AI 当前的发展状况展开介绍。首先，从客户需求与技术演进这两个维度，对过去一年进行快速回顾。

　　回溯 2023 年，我们曾展示过一张图表，用于对比原生 AI 应用和传统移动应用的日活跃用户与月活跃用户占比情况。

　　当时得出的结论是，AI 应用的用户参与度不高，数据表明市场的火爆程度存在虚高成分。如今，令人欣喜的是，局面已发生巨大转变。以 ChatGPT 为例，其日活跃用户与月活跃用户的比例显著攀升，如今已逼近 Reddit 的水平。

　　这无疑是个振奋人心的消息。它表明，越来越多的人正从 AI 技术中切实受益，我们也共同投身于探索 AI 融入日常生活的实践。使用 AI 的过程，时常兼具趣味性与实用性。我个人就花费大量时间运用 GPT，借助它简化各类事务。

　　诸如 “吉卜力时刻” 这类应用，虽凭借趣味性在网络走红，但更值得期待的是，AI 深层次应用的广阔前景才刚刚展露。于广告领域，AI 可产出精准且优质的文案；在教育行业，能将抽象概念一键可视化；医疗场景中，也有助于提升疾病诊断的准确性。

　　以 OpenEvidence 这类应用为典型，其展现出的不过是 AI 潜力的冰山一角。随着 AI 模型性能持续提升，依托它们所能达成的成果，将具备愈发重大的价值与意义。

　　尽管我们尚未拥有电影中如 “斯嘉丽・约翰逊” 般的 AI 存在，但 2024 年已然迎来我称之为的 “《她》时刻”。语音及语音生成技术实现重大突破，成功跨越 “恐怖谷” 效应。科幻场景与现实世界间的界限正以惊人速度消弭，仿佛图灵测试瞬间近在咫尺。这里特别感谢 Jim Fan，我从推特上获取其观点，并将之引用于此次演讲。

　　回顾去年，编程领域成为 AI 应用的热门焦点，AI 编程已然实现出色的产品市场契合（PMF）。去年秋季，Anthropic 推出 Claude 3.5 Sonnet，迅速重塑编程领域的竞争态势。

　　如今，人们借助 AI 编程创造出诸多令人惊叹的成果。有人利用 AI 独立开发软件，无论你是经验老到的高级工程师，还是毫无编程基础的新手，都能凭借 AI 编程实现多样化功能。我们坚信，AI 正从底层变革软件开发，在可及性、开发速度与成本效益上带来全新突破。

　　首批 AI 杀手级应用已然涌现。不过，从技术演进视角审视，也存在隐忧 —— 预训练技术的发展势头似乎有所放缓。

　　自 AlexNet 时代起，预训练规模已实现 9 - 10 个数量级的增长，这使得许多易于达成的成果已被摘取。所幸，研究领域正积极探寻新的突破口。其中，OpenAI 的推理技术堪称关键突破。此外，合成数据、工具运用、遗传架构等技术协同发力，为提升 AI 智能水准开辟了新路径。

　　Anthropic 的 MCP 成功搭建起庞大的生态系统与网络，我们十分期待它能加速工具的应用进程。更大规模的基础模型、更强的推理能力，再加上工具的灵活运用等，这些因素共同助力 AI 处理愈发复杂的任务。

　　Meter 基准测试虽可量化这一发展，但我认为，探讨那些依托 o3、Operator、Deep Research 或 Sonnet 等技术才能实现的应用，更具价值。当下，AI 领域许多激动人心的技术创新，都诞生于研究与产品的模糊交界地带。过去一年，Deep Research 和 NotebookLM 便是极具代表性的突破性成果。

　　曾经，我对 GPT 套壳类应用的发展前景心存疑虑，而我的伙伴 Pat 却笃定价值终将聚焦于应用层。回顾过往几年的发展历程，不得不说 Pat 眼光独到、判断准确。

　　从 Harvey 和 Open Evidence 等创造价值的企业身上可以看到，立足客户需求方能创造价值。我们坚信，应用层才是价值的最终汇聚点。随着基础模型在应用层的竞争加剧，应用层的角逐也日趋白热化。

　　我们还做出一项预测：未来，众多新兴公司将以智能体为发展核心（agent-first），其推出的智能体也会从当前拼凑而成的初级形态，蜕变为功能强大的成熟产品。

　　目前，企业构建智能体主要有两条路径：其一，通过严谨的测试与评估，对智能体进行系统编排；其二，围绕端到端任务，对智能体展开针对性优化。

　　谈及 2025 年 AI 公司的发展趋势，我们的另一预测是垂直领域智能体将迎来机遇。对于熟知特定领域的初创公司创始人而言，垂直领域智能体极具潜力。当前，已有企业着手打造专门针对特定工作流程训练、且能高效完成任务的智能体 。

　　为使 AI 系统在特定任务上展现卓越性能，这些企业采用了一系列先进技术，其中包括在合成数据以及用户数据基础上开展强化学习。

　　当下，已有诸多实例为该领域注入信心。Expo 所展示的智能体，其表现已超越人类渗透测试人员；在开发运维范畴，Traversal 研发的 AI 故障排查工具，能力胜过最顶尖的人类专家；网络领域中，Meter 与网络工程师的相关成果，同样彰显出智能体的优势 。

　　尽管这些数据尚处于早期阶段，但足以让我们满怀乐观地断定：专注于特定问题解决的垂直领域智能体，如今已具备超越人类顶尖水平的实力。

　　关于 2025 年智能体发展，我们还有最后一项预测 —— 我们正步入一个 “富足时代”（abundance era）。编程领域作为率先被变革的市场类别，将率先让我们领略 “富足时代” 的内涵。当劳动力变得廉价且充沛时，会产生何种影响？我们是否会收获大量质量参差不齐的 AI 成果？而当审美品味成为稀缺资源时，又会出现怎样的局面？

　　我们期待见证编程智能体的持续精进，及其对技术格局所产生的影响，同时将其视作 AI 变革其他行业的先行信号。

　　刚刚，我们探讨了极具分量的关键议题：从 “意义何在”，剖析人工智能发展的重要性；到 “当下如何”，梳理其现实发展状况与短期走向。接下来，我们不妨将视角拉远，着眼于人工智能中长期发展的预测。

　　我们将按序探讨下一波核心发展浪潮，剖析达成这一浪潮所需的技术，最后解读其对日常生活产生的影响。

　　一年前的 AI 峰会上，智能体是我们热议的焦点。那时，智能体的商业应用才初露端倪，大家围绕这些机器助手展开讨论，我们也曾预言它们终将构建起机器网络。如今，这种机器网络已被普遍称作智能体集群，在众多企业中崭露头角，逐步成为 AI 体系的关键支柱。智能体之间既相互协作、竞争，也会进行推理与交流。

　　我们预计，在未来几年，这一趋势将进一步深化，催生出智能体经济（agent economy）。在智能体经济模式下，智能体不仅会交换信息，还能实现资源转移、开展交易、互相监督。它们能够理解信任与可靠性的内涵，并拥有专属的经济体系。不过，这个经济体系并非将人类排除在外，而是与人类经济活动深度融合，形成智能体与人类协同合作的局面。

　　然而，想要迎接这一意义深远的下一波发展浪潮，迈入智能体经济时代，我们还面临诸多关键技术挑战，接下来将着重探讨其中三个方面。

　　谈到智能体的持久身份，实则涵盖两个核心层面。其一，智能体自身需具备稳定性。试想商业合作场景中，若交易对象每天都呈现截然不同的特质，恐怕无人愿意与之维持长期合作，这种不确定性会严重影响合作关系。同理，智能体必须保持自身的个性特征与认知逻辑。

　　其二是智能体对用户的记忆与理解能力。若合作伙伴连你的基本信息都无法记住，甚至记不住你的名字，信任与可靠性将无从谈起。当前，我们尝试借助检索增强生成（RAG）、向量数据库，以及拓展超长上下文窗口等技术解决问题，但在实现真正意义上的记忆功能与自我学习能力方面，仍面临巨大阻碍。要让智能体既能保持关键属性的一致性，又能在必要时灵活应变，绝非易事。

　　当下，无缝通信协议成为行业关注焦点。回顾个人计算机发展历程，若没有 TCP/IP 协议与互联网的支撑，计算机网络便无法互联互通。如今，智能体领域的通信协议层建设才刚刚起步。值得欣喜的是，围绕 MCP 已取得诸多令人振奋的进展，各大企业携手合作，共同推出一系列协议标准，这些协议将成为信息、价值与信任传递的关键纽带。

　　安全问题的受关注度与日俱增，已然成为重中之重。在无法面对面完成交易的情况下，安全与信任的重要性愈发凸显，而智能体交互场景正是如此。可以预见，围绕信任与安全，将催生出一个庞大的产业体系。在智能体经济中，安全的重要性甚至会超越当前传统经济体系。

　　解决了实现智能体经济所需的技术挑战后，接下来我们深入探讨，这一变革对我们每个人的日常生活究竟意味着什么？

　　首先，智能体经济将重塑我们的思维模式。坦白讲，在座各位已具备 “随机思维模式”（stochastic mindset），这与传统的确定性思维大相径庭。过去，许多人钟情计算机科学，正是因为其确定性 —— 编写程序，计算机便依指令执行，即便偶有系统错误。

　　然而如今，我们正踏入随机计算时代。让计算机记住数字 73，它能长期精准存储；但让人类或 AI 记忆，结果却充满变数，可能记成 37、72、74，甚至联想到下一个质数 79，亦或完全遗忘。这种思维方式，与我们数十年来的习惯有着本质区别。

　　其次，管理思维模式将迎来革新。新的管理思维要求我们清晰认知智能体的能力边界，明白其可为与不可为。这就如同优秀的集成电路工程师与出色的工程经理，二者职责与思维差异显著。

　　未来，多数经济体都需实现这种转变，做出更复杂的管理决策，如优化流程、有效反馈。希望我们无需走到对智能体进行年终考核的地步，尽量规避此类情况。

　　第三个重大改变是前两者的融合 —— 我们将获得更多助力，却也需直面更大的不确定性。在这个全新的世界中，人们能够完成更多任务，但必须学会应对不确定性、管理风险。

　　值得庆幸的是，在座各位都具备在这个新世界蓬勃发展的能力。一年前的 AI 峰会上，我们曾探讨过一张图表，当时谈及智能体的助力作用。我们预测，组织内部各职能部门将逐步引入 AI 智能体，开启全新的协作模式。

　　基于此前的分析，我们进一步预测：各职能部门将逐步实现深度融合与聚集，AI 智能体将包揽全流程工作。我们甚至大胆预言，首个 “一人独角兽” 企业终将诞生。尽管目前这一设想尚未成真，但已出现部分公司，它们以远超以往的速度崛起，且运营所需人力大幅缩减，这无疑是未来趋势的缩影。

　　我们坚信，随着发展，经济运行将达到前所未有的高效境界。各类流程与智能体最终会深度融合，在庞大复杂的神经网络中，子神经网络将不断涌现，进而形成 “网络的网络” 架构。这一变革将带来颠覆性影响 —— 个人工作模式将被重塑，公司架构面临重新定义，经济格局也将被彻底改写。从个人职业发展到全球经济生态，每个层面都将因这场变革而焕然一新。

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