红杉资本AI Ascent峰会启示:从工具到收益,AI商业模式的范式革命

多客科技

作者：微信文章



2025年5月3日，红杉资本美国举办的第三届年度AI Ascent峰会成为全球AI领域的焦点。这场汇聚了150余位顶尖创始人与研究者的盛会，不仅展示了AI技术的最新进展，更揭示了AI商业模式的根本性转变——“下一轮AI，卖的不是工具，而是收益。”这一观点在峰会上得到了广泛认同，预示着AI产业正从“功能导向”向“价值导向”跨越。本文将结合红杉资本三位合伙人的分享，深入剖析这一转变背后的逻辑，并探讨其对中国AI创业者的启示。

一、市场机遇：从工具到收益的定价革命



红杉资本合伙人Packer Radio在峰会上指出，AI的市场潜力远超云计算，未来10-20年将催生“难以估量的万亿级生态”。然而，与云计算不同，AI的价值链高度集中于应用层，尤其是能解决垂直行业痛点的端到端解决方案。这一判断揭示了AI商业模式的核心逻辑：从销售工具到销售收益。

1
垂直领域的“杀手级应用”

在峰会上，多个垂直领域的AI应用案例被频繁提及。例如，Anthropic的Claude 3.5 Sonnet将编程门槛降至“零基础”，Harvey在法律领域的全流程自动化，以及医疗领域OpenEvidence的精准诊断辅助。这些案例验证了垂直化路径的可行性：通过深入行业场景，AI能够提供从工具到成果的完整解决方案，从而创造可量化的商业价值。

对于中国AI创业者而言，这一逻辑具有重要启示。教育、制造业、金融等监管严格且需求明确的领域，正是AI垂直化落地的沃土。

例如，在教育领域，AI可以提供个性化学习路径规划；在制造业，AI可以优化生产流程、降低能耗；在金融领域，AI可以实现风险评估与自动化交易。通过构建“行业语言”能力，中国创业者有望在这些领域打造出具有全球竞争力的AI应用。

2
从工具到成果的定价革命

传统SaaS模式正在失效，客户不再为功能买单，而是为可量化的结果付费。例如，AI驱动的CRM系统不再销售“客户管理工具”，而是承诺“完成XX个客户转化”。这种“KPI定价”模式要求创业者重新设计产品，将AI与业务指标直接挂钩。

这一转变对AI创业者的技术能力提出了更高要求。他们不仅需要具备强大的AI技术研发能力，还需要深入理解行业需求，将AI技术转化为能够直接提升业务效率的解决方案。例如，在制造业中，AI创业者可以通过分析生产数据，提供优化生产流程的建议，并承诺通过AI实现生产效率的提升。这种以结果为导向的定价模式，将使AI创业者能够更直接地体现其商业价值。

二、技术趋势：智能体经济与“操作系统级AI”的崛起



红杉资本合伙人Sonya Huang在峰会上强调，AI的下一阶段将从“单一工具”转向“智能体经济”（Agentic Economy），形成自主协作、交易价值的生态系统。这一趋势预示着AI技术将向更高层次的智能化迈进。

1
智能体的三大技术挑战
智能体经济的崛起，对AI技术提出了三大挑战：持久身份、通信协议、安全与治理。

持久身份：智能体需具备长期记忆与一致性，以建立用户信任。例如，Claude Code的“工程角色化”功能，使智能体能够在编程任务中保持一致的风格和逻辑。

通信协议：类似TCP/IP的标准化交互协议是智能体协作的基础。Anthropic的MCP协议等标准化协议的推出，将促进智能体之间的无缝协作。

安全与治理：需构建基于信任的机制，防止AI“幻觉”和决策偏差。随着智能体在更多领域的应用，安全与治理将成为AI技术发展的重要保障。

2
操作系统级入口争夺

未来的AI入口不再是APP，而是“任务调度系统”。用户只需发出指令，AI即可自动完成全流程操作。这一趋势预示着AI将深度融入人们的日常生活和工作场景。




对于中国AI创业者而言，争夺“智能体收件箱”（Agent Inbox）等新型交互范式的入口地位至关重要。通过构建能够理解用户意图、自动调度任务的AI系统，创业者有望成为用户意图的“第一承接者”，从而掌握AI时代的流量入口。

三、组织变革：首席AI官（CAIO）与混合开发模式



红杉资本合伙人Konstantine Buhler在峰会上披露的数据显示，60%的大型企业已设立CAIO，负责跨部门AI战略整合。这一趋势表明，AI已不再是单一的技术领域，而是成为企业战略的重要组成部分。

1
CAIO的职责与挑战

CAIO需协调技术、数据、合规等多维度资源，核心任务包括：推动AI从试点到全面落地；解决模型偏差、数据隐私等风险；构建高质量数据飞轮（Data Flywheel）以形成竞争壁垒。




对于中国AI创业者而言，设立CAIO或类似角色，将有助于企业更好地整合AI资源，推动AI技术的深度应用。同时，CAIO还需关注AI技术的伦理和社会影响，确保AI技术的健康发展。

2
开发策略的务实选择

多数企业选择混合路径——58%基于预训练模型定制应用，55%采用微调，仅25%自研模型。这一趋势表明，企业在AI开发上更加注重务实和效率。




对于初创公司而言，聚焦“轻量级创新”是更为明智的选择。例如，利用开源框架快速迭代产品，而非盲目投入底层研发。通过与云厂商等第三方合作，创业者可以降低开发成本，加速产品上市速度。

四、风险与策略：警惕虚假繁荣，构建信任飞轮



红杉资本在峰会上多次提醒创业者：“信任比产品更重要”。当前AI市场存在两大陷阱：虚假营收幻觉和成本与人才的平衡难题。

1
“氛围营收”幻觉

短期用户尝鲜带来的收入增长可能掩盖真实需求。创业者需关注用户留存率、参与度等指标，确保产品能够持续创造价值。




例如，ChatGPT的日活/月活比例已接近Reddit，标志着从“好奇尝试”到“日常依赖”的转变。这一转变背后，是用户对ChatGPT价值的认可和依赖。




2
成本与人才的平衡

技术人才短缺、开发成本高是AI创业的主要瓶颈。中国企业可通过校企合作、跨行业人才引入，以及采用第三方解决方案（如云厂商的AI服务）降低门槛。同时，创业者还需关注AI技术的可解释性和透明度，以增强用户信任。

五、结语：中国创业者的“富足时代”机遇



红杉资本的共识揭示了一个核心逻辑：AI的本质是“用软件取代服务”。中国庞大的市场规模、丰富的应用场景与数据资源，为垂直领域的智能体创新提供了沃土。然而，成功的关键在于——从“功能导向”转向“结果交付”；从“单点工具”转向“生态协作”；从“技术崇拜”转向“信任构建”。

未来的赢家，必是那些能将AI深度融入行业血脉，并敢于重新定义商业规则的颠覆者。中国AI创业者应抓住这一历史机遇，以结果为导向，深耕垂直领域，构建信任飞轮，推动AI技术的深度应用和商业化落地。在红杉资本AI Ascent峰会的启示下，中国AI创业者的“富足时代”已然到来。

END