红杉资本连续三年关注AI盈利前景。前两年企业融资与资本支出多被英伟达获取，从2023年的2000亿美元升至去年的6000亿美元。在近期的AI峰会上，该风投机构合伙人PatGrady打趣，所投创业者今年仍冲着黄仁勋演讲而来。
AI盈利迫在眉睫 。算力、数据、网络等基础条件已具备，PatGrady称AI可服务市场规模达万亿美元，且有大量空白待填补。然而，大模型厂商和消费端成熟企业的布局，挤压着初创企业生存空间。
智能体时代商业模式独特 。红杉资本合伙人KonstantineBuhler解释，构建智能体存在持久身份问题，复刻记忆、保持内容一致性难度大。虽智能体可融合压缩业务流程，但随机计算的不确定性仍需人类介入。
智能体经济学受限。智能体用硅基员工替代碳基员工，提升了效率、降低了成本，但因需人类参与，效率提升难以完全转化为业务收入，撞上了Amdahl定律之墙。
AI渗透率行业异质化。部分行业串行任务“堵点”多，导致AI渗透率在不同行业差异大。金融科技独角兽企业Ramp分析显示，美国商业体系整体AI渗透率达40%，远超政府预计的8%，但仅科技与金融行业超平均水平。
行业观点分歧 。AnthroPic联合创始人下调AGI对美国经济增长预期，而EpochAI认为社会经济平稳过渡到完全自动化更现实。
初创企业发展建议 。Pat Grady建议所投企业深入垂直领域，处理复杂问题。大模型虽强，但在特定领域仍有局限。
应用层差异化是关键。大模型竞争激烈，但在应用层才能做出差异化。Cursor和Windsurf在编码领域脱颖而出，Windsurf创始人认为其优势在于满足客户对产品的实际需求。
初创企业需交付端到端结果 。红杉资本提醒投资企业，不要依赖可能消失的“氛围收入”，要交付端到端结果，处理人类无法离开的环节。
