共3648字 約10分鐘
文 | 林舒
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前言:
AI不是一個(gè)產(chǎn)業(yè),而是一種“新經(jīng)營方式”。在未來,AI不再是一個(gè)要不要用的問題,而是你與AI共處的方式將決定你的競爭力。家族辦公室的角色,從“資本投入者”,正悄然轉(zhuǎn)型為“新經(jīng)營邏輯的搭建者”。
“下一輪 AI,賣的不是工具,而是收益。”
這是5月3日在舊金山舉辦的第三屆紅杉資本AI峰會(huì)的提出一句“讖語”。
6小時(shí)的閉門討論中,150位來自全球的 AI 創(chuàng)業(yè)者、投資人和科學(xué)家,圍繞著峰會(huì)的關(guān)鍵詞:結(jié)果、收益、交付、閉環(huán),陷入了深思。
這場峰會(huì)最值得記住的,不是AI模型的參數(shù)有多強(qiáng)大,不是哪家初創(chuàng)企業(yè)融資更多,而是一次關(guān)于“AI如何嵌入利潤表”的哲學(xué)轉(zhuǎn)向——AI,不再止于代碼,而走向現(xiàn)金流。
紅杉的觀點(diǎn)很清晰:
AI 不再是一個(gè)“技術(shù)方向”,而是一個(gè)“經(jīng)營方式”。
它改變的不是功能界面,而是交付關(guān)系;
它提升的不是使用頻率,而是業(yè)務(wù)成果;
它取代的,不是某個(gè)崗位,而是“低效的流程本身”。
一場從“工具”到“交付”的升維
在過去幾年,AI 應(yīng)用層的想象力幾乎是“按功能堆砌”的:寫文案、生成圖片、編代碼、翻譯語言。但這種以“人機(jī)配合”為主的思路,正在被顛覆。
紅杉用一個(gè)清晰的路徑形容這種演化:
Software as a Tool → Software as a Co-worker → Software as an Outcome “從幫你干活,到替你干完,到為你贏得結(jié)果。”
這并不只是語言游戲。在紅杉看來,如果 AI 仍然只是一個(gè)“可用來做事”的工具,那它在公司利潤表上的位置,依然是“成本”;而只有當(dāng)它真正帶來可衡量的成果,它才開始成為“資產(chǎn)”——甚至是核心收入來源之一。
也因此,一個(gè)關(guān)鍵的趨勢正在出現(xiàn):企業(yè)不再為“使用權(quán)”付費(fèi),而是為“成果交付”埋單。
AI應(yīng)用,正在跨過“界面”成為“入口”
科技史上,每一代平臺(tái)的更替,都發(fā)生在“交互方式”變化之后。PC 時(shí)代的主入口是桌面圖標(biāo),移動(dòng)時(shí)代是 App 和通知欄,那么 AI 時(shí)代的主入口呢?
峰會(huì)上,OpenAI 首席執(zhí)行官 Sam Altman給出了他的答案:“Agent”。
也就是智能體——能夠理解指令、拆解流程、自動(dòng)執(zhí)行并反饋結(jié)果的“數(shù)字行動(dòng)者”。
這一轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵在于:AI 從“你使用的對(duì)象”變成“你交代任務(wù)的承接人”。
從工具到角色,從功能到分工。
OpenAI、Anthropic、LangChain 等新一代AI公司,正在構(gòu)建這樣的“系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)”——一個(gè)由多種智能體組成的協(xié)作框架,彼此傳遞任務(wù)、形成鏈路閉環(huán),最終把一個(gè)“意圖”落實(shí)為一個(gè)“結(jié)果”。
從操作系統(tǒng)到意圖系統(tǒng),這是一個(gè)看似細(xì)微卻深刻的轉(zhuǎn)向。它要求的不只是模型的聰明,更是調(diào)度、記憶、判斷和責(zé)任的能力。
什么樣的AI產(chǎn)品,會(huì)成為下一個(gè)“入口級(jí)”平臺(tái)?
紅杉在峰會(huì)上指出,在 AI 產(chǎn)品的評(píng)估維度上,也必須發(fā)生根本性變化。
傳統(tǒng)軟件強(qiáng)調(diào) DAU(每日活躍用戶)、留存率、點(diǎn)擊頻次。但 AI 時(shí)代更重要的指標(biāo)是:
“它完成了多少次有價(jià)值的交付?”
也就是說,從“你打開了我?guī)状巍鞭D(zhuǎn)變?yōu)椤拔姨婺阃瓿闪藥状稳蝿?wù)”。衡量標(biāo)準(zhǔn)的轉(zhuǎn)變,也意味著產(chǎn)品設(shè)計(jì)邏輯的重塑。
這是一種從“參與”轉(zhuǎn)向“托付”的產(chǎn)品哲學(xué):用戶不再需要點(diǎn)點(diǎn)點(diǎn),而是只需“說出目標(biāo)”;AI 不再提供路徑選擇,而是完成整個(gè)旅程。
ChatGPT 的最新版本,正在逼近這個(gè)能力邊界。紅杉指出,其日活與月活之比首次接近 Reddit,這意味著它開始成為用戶的“每日調(diào)度中樞”而非“偶爾嘗試對(duì)象”。
智能體經(jīng)濟(jì):AI之間的合作關(guān)系,正在像人類組織靠攏
也許最令人驚訝的,不是 AI 代替人做事,而是它們開始“彼此合作”。
紅杉提出了“Agentic Economy”(智能體經(jīng)濟(jì))這一概念,用以描述一個(gè)未來場景:AI 不僅作為工具為人類所用,更作為協(xié)作者在系統(tǒng)內(nèi)部自主形成分工與流通。
一位參會(huì)者打了個(gè)比方:
“想象一下 Claude Code 能為你寫完一個(gè)程序,并通過 PR 向另一個(gè) AI 提交測試請求,再由第三個(gè) AI 做部署。”
這不再只是“自動(dòng)化”,而是“自組織”。
在這個(gè)新世界里,AI 需要擁有三樣?xùn)|西:
身份(Identity):知道自己是誰,有權(quán)限和邊界;
能力(Agency):能采取行動(dòng)、完成任務(wù);
信任(Trust):與其他智能體建立可信關(guān)系。
這些,原本是人類社會(huì)組織的基本結(jié)構(gòu)。現(xiàn)在,正被復(fù)制進(jìn)機(jī)器的邏輯之中。
家辦AI投資趨勢:從風(fēng)口下注者,到智能時(shí)代的結(jié)構(gòu)性共建者
OpenAI CEO Sam Altman 在會(huì)上亮出一張時(shí)間表:
2025年,AI 代理開始工作;
2026年,AI 將發(fā)現(xiàn)新知識(shí);
2027年,AI 將進(jìn)入物理世界創(chuàng)造價(jià)值。
這不是愿景,是路線圖。
從這一天起,我們該重新審視 AI 創(chuàng)業(yè)者的自我定位:“你不再是工具提供者,不是平臺(tái)締造者——而是客戶結(jié)果的承諾人。”
AI不是一個(gè)項(xiàng)目,而是一種生產(chǎn)方式的更迭。家族資本應(yīng)該押注的,是未來的‘新協(xié)作者’,而不是舊時(shí)代的‘新工具’。
1.從投技術(shù)到投“能交付結(jié)果”的智能體(Agent)
大模型已進(jìn)入“基礎(chǔ)設(shè)施”階段,模型能力雖然依然重要,但不再稀缺。市場正從比拼“誰的模型更強(qiáng)”,轉(zhuǎn)向“誰能把模型用成干活的人”。
我們看到越來越多AI初創(chuàng)項(xiàng)目開始構(gòu)建“角色導(dǎo)向”的Agent體系——
AI財(cái)務(wù)分析師,能日常讀財(cái)報(bào)、判斷趨勢
AI合規(guī)顧問,可掃描合同、標(biāo)注風(fēng)險(xiǎn)
AI銷售代表,自動(dòng)模擬Cold Call并記錄客戶反饋
它們不是插件,而是可以被“委托”任務(wù)的角色型軟件。
這類公司往往不具備模型自研能力,但其優(yōu)勢在于:理解業(yè)務(wù)場景、構(gòu)建交付閉環(huán)、擁有行業(yè)知識(shí)圖譜。 它們的盈利模型,也更加可持續(xù)——通過訂閱制或按任務(wù)量收費(fèi),而非一次性Licensing。
家族辦公室可關(guān)注此類Agent初創(chuàng)項(xiàng)目,尤其是To B場景中已在試點(diǎn)/交付的公司。例如:
Lexis:AI法律助手,已對(duì)接50家律所,主攻風(fēng)控審閱
Harvey:專為法律、財(cái)稅等場景開發(fā)的“專業(yè)型GPT”
Cognosys:多Agent協(xié)作平臺(tái),用于企業(yè)級(jí)智能分工
2.AI原生產(chǎn)品 vs AI拼接插件,誰更有潛力?
家族辦公室不妨將眼光放在“AI原生場景”的公司,而非“用AI修修補(bǔ)補(bǔ)”的舊流程。
比如,一家創(chuàng)業(yè)公司從頭設(shè)計(jì)一個(gè)AI主導(dǎo)的財(cái)富管理平臺(tái),其每一步操作(資產(chǎn)配置建議、稅務(wù)規(guī)劃、合規(guī)披露)都內(nèi)嵌了AI角色驅(qū)動(dòng),而非簡單把GPT接在傳統(tǒng)理財(cái)App上。
這類公司真正理解AI如何塑造新流程、而非改造舊流程。
方向參考:
教育領(lǐng)域:AI學(xué)習(xí)教練(非內(nèi)容生成,而是進(jìn)度管理、習(xí)慣塑造)
醫(yī)療領(lǐng)域:AI病歷分析師(專科語義識(shí)別+風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警)
投資領(lǐng)域:AI陪跑投顧(能記住家庭偏好+動(dòng)態(tài)調(diào)整資產(chǎn)建議)
3.AI是“人力資本加速器”,而非成本優(yōu)化器
家族辦公室擅長的,不是追風(fēng)口,而是搭建面向三代的財(cái)富系統(tǒng)。這決定了其參與AI的方式,更應(yīng)聚焦“長期人才賦能”而非“短期財(cái)務(wù)套利”。
家辦的AI投資,也可用于自身人才結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。舉例:
配備AI助手支持二代學(xué)習(xí)決策、商業(yè)談判、洞察力提升;
利用AI分析創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目、篩查風(fēng)險(xiǎn),建立家族“數(shù)字智囊”;
在教育型投資(如EdTech平臺(tái))中結(jié)合AI輔導(dǎo)能力,實(shí)現(xiàn)“投教育+投AI”的雙重杠桿。
把AI當(dāng)作家辦的“內(nèi)部資產(chǎn)”運(yùn)營,不再只是投外部項(xiàng)目,而是成為組織能力的一部分。
4.從ROI到RTD:重新定義回報(bào)率
傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)投資回報(bào)(ROI)在AI項(xiàng)目中很難精準(zhǔn)量化,尤其早期項(xiàng)目常常缺乏明確收入模型。這時(shí),一個(gè)更關(guān)鍵的指標(biāo)是:
RTD(Return to Delegation)——AI被托付任務(wù)后,實(shí)際的完成率與效果質(zhì)量。
這背后考驗(yàn)的,是AI能否被“信任使用”,而不只是“看起來很聰明”。
家族辦公室可以在自有企業(yè)中進(jìn)行試點(diǎn)部署:
例如將AI應(yīng)用于法律文件審閱、資產(chǎn)流動(dòng)性檢測、合規(guī)報(bào)表生成等任務(wù);
逐步積累“信任經(jīng)驗(yàn)”,并用自己的場景驗(yàn)證AI產(chǎn)品的實(shí)際效果。
5.參與AI協(xié)作網(wǎng)絡(luò)
AI不是一個(gè)產(chǎn)業(yè),而是一種“新經(jīng)營方式”。最前沿的AI趨勢,不是“一個(gè)聰明模型”,而是多個(gè)智能體之間如何協(xié)作,構(gòu)成“數(shù)字組織”。
例如,有項(xiàng)目正嘗試構(gòu)建:
AI項(xiàng)目經(jīng)理調(diào)度AI程序員和AI測試員,完成完整軟件項(xiàng)目;
AI投顧聯(lián)動(dòng)AI合規(guī)官與AI風(fēng)控官,為客戶生成資產(chǎn)配置建議書。
這類系統(tǒng)的價(jià)值不在于單一角色強(qiáng)弱,而在于如何像企業(yè)一樣組成協(xié)作體系。其核心投資邏輯,與投“行業(yè)平臺(tái)”和“組織治理結(jié)構(gòu)”類似。
結(jié)語:
在未來,AI不再是一個(gè)要不要用的問題,而是你與AI共處的方式將決定你的競爭力。家族辦公室的角色,從“資本投入者”,正悄然轉(zhuǎn)型為“新經(jīng)營邏輯的搭建者”。
備注:市場有風(fēng)險(xiǎn),投資需謹(jǐn)慎,本文不構(gòu)成投資建議
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