十萬億美金的人工智能革命，紅杉美國合夥人 Konstantine Buhler 最近發表了一場題為 《The $10 Trillion AI Revolution》的演講，非常值得一看。演講要點： 1、產業階段判斷 工業革命花了 211 年才完成“蒸汽機→工廠→流水線”的細化； AI 革命現在只走到“GPU 蒸汽機→深度學習工廠”，下一幕是“專用流水線”——垂直場景的 AI 專用系統會替代今天的通用大模型，成為新壟斷者誕生地。 2、市場規模重估 AI 服務市場不是 200 億，而是 10 萬億美元（紅杉把“被替代職業人數×年薪”直接加總）。 雲時代的 SaaS 把 3500 億軟件市場撐到 6500 億；AI 時代會把今天所有“人力服務”重算一遍，邊界被整體外推。 3、五大趨勢決定打法 1）生產力槓桿：百倍效率換可控性下降 → 產品必須把“人-機校驗”做成默認工作流。 2）評價標準出實驗室：真實業務指標 > 學術 benchmark，先做場景“擂臺賽”。 3）強化學習實用化：RL 不再是論文，而是核心配方，誰先調出“RL+垂類數據”誰先贏。 4）AI 進物理世界：軟件紅利吃完，硬件製造、質檢、物流、機器人是下一個 10× 窪地。 5）算力新生產函數：FLOPs/人×10～10 000 倍增長，推理效率與安全是隱形千億市場。 4、紅杉當下在押的 5 條賽道 1）持久記憶（長時記憶 + 身份一致） 2）無縫通信協議（AI-to-AI 的“TCP/IP”） 3）AI 語音（比視頻更快落地，B2B 調度/交易場景最肥） 4）AI 安全（研發-分發-終端三層防護，可做“安全代理”標準化產品） 5）開源競爭力（防止巨頭鎖死生態，持續投開源模型與工具鏈） 5、給創業者的一句話行動清單 Step1 選一條“年薪×人數>500 億美元”的垂直人力賽道； Step2 用 RL+專有數據訓練“小模型”，先在一個真實 KPI 上做到世界第一； Step3 把“持久記憶+多 Agent 協同”做進產品，讓用戶直接僱傭一支 AI 團隊； Step4 把節省下來的 50% 成本換成按結果計費的新商業模式； Step5 在 18 個月內把業務數據反喂模型，形成數據飛輪，達到對手 10 倍效率差——那就是你的“專用流水線”。 15 個關鍵詞 專業化、10 萬億替代成本、RL工程化、AI 物理化、FLOPs 生產函數、持久記憶、AI 語音入口、安全代理、開源護城河、真實 KPI 競技、數據飛輪、垂直小模型、人-機校驗工作流、按結果計費、效率差×10。 演講鏈接： youtube.com/watch?v=yoycgOMq1t...…