以长期主义和构建产业协同生态为核心价值观的红杉资本近期举行了第三届人工智能峰会。此次峰会汇聚了 150 位全球顶尖 AI 领域创始人，释放了三大核心信号。

一、AI 商业模式从 “工具导向” 向 “结果导向” 转型

这一转型的底层逻辑是实现商业模式闭环，将技术转化为可量化的业务成果。过去十年，企业软件的核心价值是“提升效率”——通过SaaS工具实现流程自动化，客户为此支付“软件费用”。但AI正在穿透这一逻辑，形成全新的商业闭环：

Software as a Tool（工具）→ Software as a Co-worker（协作）→ Software as an Outcome（成果）

对用户而言，付费逻辑从 “为模型能力买单” 转变为 “为实际问题解决能力买单”。例如，法律 AI 工具已从单纯提供 API 服务，升级为直接输出法律文书，通过结果交付实现价值闭环。

二、AI “操作系统” 级入口的竞争

这场竞争的核心在于通过增强用户粘性构建平台壁垒，而粘性的根基在于两大能力：记忆能力（用户与AI的历史交互数据沉淀）与执行能力（AI调用工具的效率）。

记忆能力：从“工具”到“数字伙伴”的进化

长期记忆功能使AI能够深度学习用户的习惯、偏好及场景需求，从而实现千人千面的个性化服务。

记忆能力的关键价值让AI从“被动响应指令”升级为“主动理解需求”，形成类似人类助理的“数字伙伴”关系。例如，在医疗领域AI系统基于患者病史、基因数据和用药记录，动态调整诊疗方案，避免“一刀切”的推荐。

执行能力：从“能力展示”到“任务闭环”的跃迁

高效调用工具（如API接口、硬件设备）的能力，决定了AI能否在复杂场景中完成端到端的任务闭环。执行效率是企业采纳AI的关键门槛。例如，一个法律AI工具若能自动调用合同模板库、检索判例数据库并协调律师团队，其效率远超依赖人工操作的传统模式。

当AI同时具备深度记忆与高效执行，将形成不可逆的用户依赖, 从而构筑真正的护城河。

三、智能体经济的崛起：从工具到自主经济参与者的跃迁

人工智能正从被动工具进化为具备自主决策与协作能力的经济主体，推动”智能体经济”形成。但实现这一愿景需满足三大核心要素：

1. 持久身份：智能体的“数字人格”构建

每个智能体需拥有唯一且可验证的标识，以建立其在经济体系中的身份基础。比如，中国国家网络身份认证体系的“网号+网证”双轨制，为智能体身份认证提供政策和技术框架。

2. 行动能力：打通数字世界与物理世界

智能体需具备调用物理工具（如机器人、IoT 设备）和数字工具（API、数据库）的能力，以完成闭环任务。这里面的挑战在于需要解决工具权限管理、实时响应性及容错机制（如失败任务的自动重试或人工介入）。

3. 可信协作：跨智能体的信任基础设施

智能体间的协作需依赖可信机制，确保交互的透明性、可追溯性和责任划分。关键问题是如何定义智能体间的责任归属？比如 LOKA协议，这是卡内基梅隆大学提出的分层架构（身份层+沟通层+伦理层），为智能体提供去中心化标识与伦理决策框架。另外，如何平衡隐私保护与数据共享？

竞争优势的本质是 “数据 – 场景 – 生态” 的三位一体

根据红杉资本 AI 峰会提出的未来 AI 产业三大核心信号，AI 产业的发展趋势为投资机构和创业公司提供了关键发力点与评估维度：能否在构建收入闭环的同时，建立可持续的竞争壁垒。红杉资本指出，AI 企业的可持续壁垒最终取决于：

1. 数据飞轮：用户交互数据反哺模型优化的闭环效率；
2. 场景深耕：在垂直领域（如医疗、法律）中解决复杂问题的不可替代性；
3. 生态协同：通过入口级产品或标准协议构建跨主体协作网络。

创业公司需围绕上述维度，判断自身能否在 AI 从 “技术验证” 迈向 “价值创造” 的关键十年中，占据生态位并实现长期价值。

根据红杉资本的预测，到2026年，垂直领域智能体与混合治理框架将催生万亿级市场，而未能实现“工具→协作→成果”转型的企业将被淘汰。