150位全球顶尖AI创始人齐聚红杉资本会场。窗帘落下，与外界隔绝整整6小时——最先映入眼帘的是白板上的一句话：下一轮 AI，卖的不是工具，而是收益。
AI是下一个操作系统
像当年Windows和IOS一样，主导任务编排，资源调用，市场规模至少是云计算的10倍。 因为AI同时吞噬了软件和服务的利润池，saas，it外包全部会打散重组，现在我们正处在AI时刻的Iphone时代的前夜，平台、接口、标准正在成型，生态即将爆发。
底层模型不要碰
底层大模型不要碰中间层工具类会被边缘化，真正值钱的是结果型AI引用，展开说下就是，底层大模型是烧钱机器，不是创业战场，他已经被OpenAI、Google、DeepSeek这些超级巨兽之间的军备竞赛。
中间层的工具，比如Langchain、Pinecone（向量数据库）、make zapier（工具编排插件平台），或者我们耳熟能祥的cursor、trae等wrapper类产品，或者Haystack等rag系统工具，这些都是临时搭桥用的施工脚手架，一旦底层模型更强大，上层应用更成熟，这些不是被淘汰就是被吞并，要么被集成到大平台里面，要不就是没人记得的地下水管道，下面的AI公司才是未来的王道。
Sierra客服服务AI
他可不是陪聊或者是回答问题，而是接到任务处理流程，交付结果，直接给公司处理退订的、投诉的、下了订单的填表技术支持，一揽子干到底，而且这个应用最炸裂的是，你的客户不满意，他就不跟你收费，这是第一家AI按成交结算的公司，也是非常值得琢磨，就是怎样把AI包装成一个岗位，而不是某一个环节的功能。 openevidence，一个医疗AI辅助诊断，医疗版本的专家顾问，不是AI替你看病，而是辅助医生更加精准的做诊断，他把所有的医学文献、功能、指南进行汇总，医生输入情况之后，AI直接给出推荐诊疗路径、用药建议等注意事项，大量的节省了医生查资料的时间，极大的提高了诊疗质量，是真正被医院采购，医生原因依赖的系统，所以咱们如何做到在咱们PDF行业里面合规，是不是可以帮助专业人士加速决策，减轻失误，是一个非常值得探讨的问题。
SkiledAI
通用机器人大脑，你告诉他一个动作，他就自动适配不同的设备，把工业机器人升级到了AI感知+执行，用一套大模型来控制不同形态的机器人，比如质检机器人、装配机器人等等，一套系统适配多种机械臂，工厂老板再也不需要花巨资去花好几个月去训练不同的机器人了，只要部署了这个应用，很多操作就自动化了，显著降低了工厂自动化门槛，是降低成本的实打实的利器。
claude code
claude本来就是公认的AI编程一哥，这个code功能主打非程序员写代码，而不是面向开发者，你用自然语言跟他说，帮我写一个记录销售数据的网页，他就帮你自动生成网页的代码，然后帮你改错，更新逻辑等等，这不是玩具，而是真的把一个人编程多个开发者，让小微团队、产品经理、企业主都能够以外行人的身份带AI上场，显著减少请外包、带开发、建系统的成本。
这几个都是结果型AI，都是流程流程闭环，都是你交给他任务，他自己跑完整个流程，就像一个人带着一整个团队一样，直接把结果给你交付回来。
智能体经济 Agent Economy
这种新物种加新经济的概念，AI不再是ChatGPT或者deepseek那样的聊天机器人，而是有身份，知道自己是干什么的，比如客服、法律顾问、销售助手等等，有记忆的，不止是回忆起你刚刚说的那几句话，而是记住了你整个任务，有目标的直到问题的终点，不是停在你回答问题的层面，有自主回答问题能力的，可以自己查数据、调系统、发指令、填表格、写邮件，有这些综合能力的才叫做AI Agent智能体，是真正的数字员工，更重要的是，多个Agent之间还可以互相协作，分工交付，像一个真正的团队，比如扣子空间的计划执行流。
Harvey agent
创建Harvey agent这家公司，刚成立两年，已经估值50亿美元了，他的agent是AI法务专员，流程型的agent，他专门审查合同，起草法律意见，会读上下文，能引用法律模版，引用条款，生成法律初稿。
Langchain Ambient Agent
Langchain Ambient Agent，是AI行政助理，后台型的Agent，不用每次提醒，他自己就在后台运行，跟踪会议安排，编写发送会议纪要、收集资料等等，他的Agent inbox就像一个AI工作回执箱，可以看到具体执行了哪些业务。
Rox
Rox这家团队才15个人，已经获得5000w美元的投资，他的产品是面向销售的，是一个AI销售数字人，是协作型的Agent，他给销售自动整理客户背景，准备会议资料，撰写后续邮件、推进销售漏斗的进度。
这三个Agent组合起来，就像你雇佣了一只7*24小时的小型团队，他们最懂业务也不会出错。所以未来的公司不是有多少人，而是有多少个Agent，Agent不再是插件，不再是配角，不再是员工的辅助工具，而是岗位的直接替代者、流程的自动执行者，协作网络中的新节点，是组织结构里面的最小执行单位。
一个人的独角兽
one-person unicorn，一个人的独角兽企业，可能现在整个硅谷都在打赌，谁是第一家估值10亿美金的个人独角兽企业，这个人只需要做任务定义，加方向把控，带着一群Agent就能干完原来几十个人才能干完的业务，这可不是科幻，刚刚举例的那些应用全部都在走这条路。
企业需要AI原生化
企业下一轮竞争力的关键变量，而不是传统的降本增效，AI不是给企业装外挂，而是开始倒逼企业本身重构运行方式，传统企业里面，人是主力，执行流程依靠前期计划，成功等于流程设计的好，加人员按部就班执行的稳，非标准任务靠经验来判断分配，但是在Agent驱动的Ai组织里面，你只需要设定目标和约束，AI系统可以自动探索多种路径，从试错到反馈再到优化，更加像是一个演化系统，而不是命令系统，比如营销之前的方案是社媒、软文、网红加持，增加友好SEO等等，现在编程设定一个目标，就是提高点击率，AI就开始自动尝试不同文案，做不同落地页，跑AB test去优化。这是企业组织从流程确定下到目标不确定性的范式级转化。
传统领导者的工作是，分配任务跟进进度，解决瓶颈，AI时代的管理者变成设定目标确定约束条件，设定Agent系统之间的协作逻辑，管理者变成了流程的架构师，之前管理的如果是三个销售，现在指挥的是客服Agent+报价Agent+邮件Agent，无需指导他们如何写邮件，而是定义策略审核效果，这是管理者从管理人到编排AI的范式级转化。 传统模型下，产品经理提需求，程序员做实现，项目管理协调推进，在AI原生模式下，如果你是做产品的，就要开始像设计组织一样设计AI团队结构，如果是项目管理的，要接受人不再是最小执行单元的新常态，项目协作不再是10个员工，而是5个人加5个Agent系统，KPI对象不再是人，而是AI系统的输出结果，组织的效率瓶颈不再是人做的慢，而是你没有调好Agent结构。
OpenAI CEO Sam Altman 在会上亮出一张时间表：
“2025年，AI 代理开始工作；
2026年，AI 将发现新知识；
2027年，AI 将进入物理世界创造价值。”
这不是愿景，是路线图。
白领如何转型不被淘汰？三年窗口期如何吃到红利？AI创业公司如何突围？预知后事如何，请待下回分解。
