AI 领域的投资逻辑与未来图景

导读

围绕 AI 投资、创业趋势及技术落地展开对话，揭示 AI 领域的投资逻辑与未来图景。

来源 | 前海未来实验室 管理智慧 AI+

在最近的一场聚焦 AI 的讨论中，红杉资本的 SonyaHuang 与 Conviction（信念）基金创始人 SarahGuo，围绕 AI 投资、创业趋势及技术落地展开了一场精彩对话，揭示了 AI 领域的投资逻辑与未来图景。

*Conviction（信念）基金是在 OpenAI2022 年发布 ChatGPT 并引发热潮的几周前，由 SarahGuo 成立的专注于投资 AI 早期项目的基金，首期规模达 1.15 亿美元，该基金投资了一些人工智能初创公司，如 Cognition、Harvey、Mistral 和 Sierra 等，这些公司后来估值飙升。

投资案例：从技术基建到垂直场景的突破

SonyaHuang 以 LangChain 为例，阐述了对 AI 基础设施的关注。作为开发者构建大语言模型应用的平台，LangChain 解决了大语言模型 " 随机性 " 带来的挑战，其核心价值在于为日益复杂的智能体提供 " 健壮的编排机制 "。

早在 GPT 爆发前，红杉就关注到创始人 HarrisonChase 对智能体趋势的预判，认为其构建的 " 脚手架和开发者基础设施 " 是支撑未来智能体网络的关键（" 给淘金者卖铲子 " 永远是一个不坏的商业策略）。这一投资逻辑凸显了对底层技术架构的长期看好。

SarahGuo 则分享了未公开的投资案例 Solr。这家公司通过 " 拖放式流程图 + 语言模型 " 的组合，让非技术背景的业务人员能快速自动化手动流程。她以某物流公司为例，该公司在无工程师的情况下开发了 75 个工作流，仅靠 IT 总监即可运作，展现了 AI 在降低技术门槛、释放垂直领域专业知识上的潜力。

Sarah 强调，当 AI 能让 " 领域知识 " 与 " 技术工具 " 无缝结合时，规模化效率将迎来质变。

投资策略：避开基础模型 " 打击区 "，深耕垂直领域

谈及 AI 创业的 " 安全区 "，SonyaHuang 坦言，两年前她认为应用层是避风港，但 ChatGPT 的成功让基础模型开始 " 向上吞噬 " 横向应用，她建议初创企业一定要避开通用工具（如客服机器人、办公助手、甚至是编程助手）

如今，她更看好 " 垂直特定领域、由领域驱动 " 的公司，建议深耕医疗、教育、法律等垂直领域——这些场景的专业性和数据门槛能形成护城河。这类公司凭借深耕行业的专业知识，能避开基础模型的直接竞争。

SarahGuo 则以医疗 AI 公司 OpenEvidence 为例，指出在 " 运营复杂、监管严格、对知识质量要求高 " 的领域，AI 的价值不仅在于技术，更在于 " 习得的专业知识和信任 "。她强调，当 AI 进入需要深度行业积累的场景时，创始人对垂直领域的理解深度成为核心壁垒，而非单纯的技术能力。

机器人技术：谨慎乐观中的范式革命

关于 AI 与机器人技术的结合，两位投资人呈现出不同视角。SarahGuo 认为，" 通用物理智能 " 可能在未来几年突破，如让机器人理解 " 拿起任意杯子放入洗碗机 " 的复杂指令。尽管数据成本和硬件成本仍是挑战，但一旦实现泛化能力，机器人将颠覆家庭和工业场景的体力劳动。她以 " 这次不一样 " 的判断，暗示 AI 可能加速机器人从 " 专用 " 到 " 通用 " 的跨越。

SonyaHuang 则持保守态度，她以自动驾驶汽车的十年沉浮为类比，指出机器人技术的难点在于 " 物理世界的复杂性 " 而非数字智能。即便 Waymo 已实现自动驾驶，但其背后是巨额投入和漫长研发周期。她认为，机器人领域可能仅有少数公司能跨越 " 鸿沟 "，但成功后的市场规模将无比庞大——正如幼儿更青睐 " 机器人 Waymo" 而非传统 Uber，沉浸式体验将成为颠覆关键。

给创业者的建议：用 " 牵引力 " 击穿融资壁垒

面对非 AI 创业者的困惑，两位投资人强调 " 牵引力（traction）" 的核心地位。SarahGuo 指出，即便在 AI 热潮下，资本仍关注 " 是否解决真问题、是否有尖叫式产品市场契合度 "。她以投资组合中某创始人拒绝迎合投资人 "AI 故事 " 为例，直言 " 若产品对客户有效，营销对客户有说服力，就无需妥协 " ——客户认可永远优先于资本叙事。

SonyaHuang 则建议，新市场创业者应 " 用收入或客户验证愿景 "。她提到，寻找与自身世界观契合的投资人、以 " 设计合作伙伴 " 模式验证需求，比空谈概念更具说服力。两位投资人一致认为，在融资 " 灰色地带 " 徘徊时，不如回归产品，让客户爱上你的服务——当吸引力足够强，资本自然会跨越领域偏见。

AI 原生时代：从 " 副驾驶 " 到 " 空中交通管制 "

关于企业如何内化 AI，SonyaHuang 提出 " 囚徒困境 " 理论：在 AI 驱动的效率革命中，拒绝转型的公司将被淘汰。她以 HubSpot 的 " 空中交通管制 " 理论为例，指出企业正从 "AI 辅助编码 " 转向 "AI 自主执行任务 "，员工角色将从 " 执行者 " 进化为 " 策略制定者 "。如今，使用无 AI 功能的开发工具已如同 " 用算盘对抗计算器 "，团队效率差距将呈指数级扩大。

SarahGuo 以 Duolingo 为例，展现了 AI 在垂直场景的渗透路径：通过生成式 AI 降低内容创作成本，支持更多语言组合，同时利用 AI 优化动画细节以提升用户参与度。她建议企业区分 " 差异化场景 " 与 " 通用效率场景 " ——前者需自建 AI 能力，后者可借助合作伙伴，最终实现 " 小团队撬动大影响 " 的轻量化增长。

结语：AI 的普惠价值与社会使命

当非营利组织问及 AI 应用时，SarahGuo 强调其 " 均衡器 " 属性：在教育领域，AI 可通过个性化辅导实现著名教育家布卢姆提出的 " 两西格玛原则 "，让每个孩子获得优质教育；在运营层面，AI 能帮助非营利组织用自然语言处理数据、讲述故事，提升筹款效率。SonyaHuang 则补充，AI 不仅能优化流程，更能重构使命——例如通过智能工具扩大艺术教育覆盖面，让技术成为社会价值的放大器。

这场对话勾勒出 AI 投资的双重逻辑：既要在技术浪潮中捕捉垂直场景的机会，也需在喧嚣中坚守 " 解决真问题 " 的本质。

对创业者而言，AI 不是追逐的标签，而是重新定义效率与体验的工具— " 当你能用 10 人完成传统架构下 10 万人的事，或许才是真正的创业革命 "。AI 是超级能动性，是创造力的涡轮增压发动机！

麦肯锡指出，AI 不仅是工具，更是 " 认知能源 "：规则性工作由智能体完成（效率提升 90%+），人类则回归创造性决策、情感价值与跨学科创新！

（文章仅代表作者本人观点）

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