一句線年的AI格局演變明顯地從最初的興奮和快速投資階段轉(zhuǎn)向了一個注重落地、差異化和展示實際價值的階段。

　　當前大模型方向無論是基礎(chǔ)技術(shù)還是產(chǎn)業(yè)應用都還在快速發(fā)展中，商業(yè)化進程也屬于非常早期，所以這些預測也可能是錯的，兼聽則明。

　　在詳細介紹Sequoia 2025年AI趨勢之前，先看看過去一兩年Sequoia對于大模型方向幾個有意思的觀點。

　　隨著2022年底ChatGPT的發(fā)布，全世界的聰明人，還有聰明錢迅速對這個方向進行了各種分析和跟進。在砸入真金白銀之前，通過過去一系列的文章可以看出Sequoia的判斷從謹慎觀望又怕錯過，到迅速跟進分析投入，先小錢再大錢，也代表了VC們對這一輪以大模型為代表的“技術(shù)革命”的認識變化。Sequoia過去兩年一系列關(guān)于AI的文章中，我個人認為有3個非常有洞見的觀點：

　　2023年生成式AI的崛起標志著一個轉(zhuǎn)折點，早期用例開始出現(xiàn)，展示了生成式AI在各個行業(yè)的潛力。在興奮之余，人們也開始擔憂構(gòu)建和訓練這些模型所需的巨額資本支出，以及相應收入產(chǎn)出的缺乏。這種投資與變現(xiàn)之間的脫節(jié)被稱為AI的2000億美元問題或者“AI的6000億美元問題”。

　　無論是2000億美元，還是6000億美元，這2個問題的核心都是關(guān)于大模型如何盈利，如何完成商業(yè)閉環(huán)。

　　Nvidia 2023 Q4年賣了500億美元的GPU, 則大模型服務提供商買芯片的500億投入需要相應產(chǎn)生2000億美元的營收，才是正常的生意。

　　1. 假設每花費1美元購買GPU，在數(shù)據(jù)中心運行該GPU大約還需要花費1美元的能源成本。

　　2. 如果英偉達在2023 Q4實現(xiàn)500億美元的GPU營收(基于分析師預測的保守估計)，這意味著數(shù)據(jù)中心支出約為1000億美元。

　　3. 大模型應用和服務提供商也需要獲得利潤，比如大模型服務商OpenAI，Microsoft，Google， XAI，Salesforce等。假設他們需要獲得50%的利潤率(對應SaaS軟件的經(jīng)驗)，則意味著對于當前2023年的GPU資本支出，這些GPU需要在其生命周期內(nèi)產(chǎn)生2000億美元的收入才能收回前期資本投資。

　　4. 這還不包括云服務供應商的利潤——如果他們要獲得正回報，總收入要求會更高。

　　AI應用未來是按成果收費($/outcome)，而傳統(tǒng)SaaS按座位收費($/seat)，比如Sierra(客服AI)按問題解決次數(shù)收費，而不再按傳統(tǒng)的按座位收費。這種pricing策略的變化背后是商業(yè)模式的根本轉(zhuǎn)變。

　　AI應用降低了服務交付的邊際成本，使原本因成本過高而無法獲得服務的客戶群體現(xiàn)在可以負擔。主要體現(xiàn)在各種原來高成本的服務或者軟件現(xiàn)在成本迅速下降，門檻急劇降低且構(gòu)建成本下降，整個市場規(guī)模也會有效擴張。

　　比如之前一個客服人員每天服務量有限，質(zhì)檢人員每天人工檢驗量有限，靠大量的人工成本高難以負擔，未來AI客服和質(zhì)檢則可能以非常低的成本去7x24服務客戶，自動完成全量質(zhì)檢等。新的技術(shù)可以拿到更多原來無法拿到的增量市場。

　　基于大模型技術(shù)的AI應用正在滲透各個領(lǐng)域， 這種轉(zhuǎn)變本質(zhì)上是將原本需要人力完成的服務轉(zhuǎn)化為軟件自動化服務。由于服務市場的總規(guī)模遠超軟件市場，因此整體TAM會達到萬億美元級別。這不僅是市場替代，更是通過降低成本實現(xiàn)了市場擴張。

　　從這個圖里也可以看出，雖然AI基礎(chǔ)設施和模型層已經(jīng)被巨頭占據(jù)，但應用層還有巨大的WHITE SPACE等待創(chuàng)業(yè)者去開拓，而且根據(jù)歷史經(jīng)驗，這個空間足夠孕育出很多成功的公司。

　　在2023年勢頭基礎(chǔ)上，2024年AI行業(yè)則以新想法和潛在應用的豐富性為特征，焦點也從各種參數(shù)的大模型預訓練競爭中先后到達了GPT-4同等領(lǐng)先模型的水平，這一輪競賽國內(nèi)外爭先恐后，都不甘落后。 2024年業(yè)界對殺手級應用的尋找愈發(fā)激烈，從AI驅(qū)動的助手到特定行業(yè)的專業(yè)工具，各種用例都在被探索。

　　盡管創(chuàng)新迅速，但在沒有明確盈利路徑的情況下，高資本支出的長期可持續(xù)性問題依然存在。這個洞察的背后也是這次Sequoia對2025年AI發(fā)展趨勢預測的基調(diào)。

　　到2025年，AI生態(tài)系統(tǒng)已經(jīng)經(jīng)歷了重大轉(zhuǎn)變。從2023，2024的狂熱開始進入更有結(jié)構(gòu)的格局，更加強調(diào)提供實際價值和合理的投資回報。

　　Solidification of the AI Ecosystem(AI生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)固)：曾經(jīng)混亂且快速發(fā)展的AI格局已經(jīng)穩(wěn)固，形成了更明確的關(guān)鍵參與者和聯(lián)盟們。

　　Shift From Exploration to Evaluation(從探索轉(zhuǎn)向評估)：重點已從單純產(chǎn)生新想法轉(zhuǎn)向嚴格評估其有效性和實際應用，這種轉(zhuǎn)變反映了行業(yè)正在走出最初的炒作階段，朝著創(chuàng)造實際價值的方向發(fā)展。

　　Focus on Execution and ROI(專注于執(zhí)行和投資回報)：隨著已經(jīng)投入大量資金，2025年的重點是高效落地、實現(xiàn)變現(xiàn)并展示明確的投資回報。簡單講，就是更加務實，也反映出行業(yè)越來越認識到AI的長期成功取決于其為企業(yè)和消費者創(chuàng)造實際價值的能力。

　　Sequioa關(guān)于2025年的AI預測主要有3個，包括LLM提供商之間的差異化、AI搜索作為殺手級應用的崛起，以及AI投資的穩(wěn)定化及持續(xù)的ROI挑戰(zhàn)。

　　隨著這些提供商繼續(xù)完善其戰(zhàn)略并利用其獨特優(yōu)勢，AI行業(yè)的競爭將進一步加劇。這些公司的不同方法可能會導致不同的結(jié)果，一些公司會領(lǐng)先，而其他公司則可能難以保持步伐。

　　Google：Google的優(yōu)勢在于其垂直整合，包括自己的AI芯片(TPUs)、廣泛的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設施和強大的內(nèi)部研究團隊。這種對AI價值鏈的端到端控制使Google能夠在多個領(lǐng)域進行積極競爭。

　　OpenAI：OpenAI在AI領(lǐng)域建立了強大的品牌，主要得益于ChatGPT的持續(xù)火爆。這種品牌認知轉(zhuǎn)化為強大的收入引擎，使OpenAI在吸引消費者和企業(yè)客戶方面具有顯著優(yōu)勢。

　　Anthropic：Anthropic的優(yōu)勢在于其集中了頂尖AI人才，最近已經(jīng)從OpenAI和其他領(lǐng)先機構(gòu)吸引了關(guān)鍵研究人員，為推動創(chuàng)新提供了深厚的專業(yè)知識儲備。

　　xAI：xAI是一門心思先把數(shù)據(jù)中心搞起來，先搞幾十萬H100/GB200的卡再說，其快速建設和部署大規(guī)模計算基礎(chǔ)設施的能力對于訓練和運行下一代大型AI模型至關(guān)重要，Grok據(jù)說效果也不錯。

　　Meta：Meta選擇通過專注于開源模型來實現(xiàn)差異化，Llama系列模型已獲得大量追隨者，Meta已成為可訪問性和開源社區(qū)驅(qū)動創(chuàng)新的倡導者。

　　隨著領(lǐng)先的LLM提供商(Microsoft/OpenAI、Amazon/Anthropic、Google、Meta和xAI)的成熟，它們已經(jīng)發(fā)展出專門的優(yōu)勢以在競爭格局中實現(xiàn)差異化，也因此塑造了它們的戰(zhàn)略重心并影響各自獲取市場的方式。有的是賣云，有的是賣API，有的是賣訂閱(token)，有的是賣應用等。

　　Sequoia對于AI Serarch方向如此重視有點意外，AI搜索形態(tài)和體驗相比原來的傳統(tǒng)搜索有較大的提升，但如何賺錢現(xiàn)在好像也沒有確定的方向，Perplexity都開始做電商導購了，不知道能不能賺到錢。

　　Fragmentation of the Search Market(搜索市場的分化)：AI搜索的崛起可能會分化當前由Google主導的搜索市場。專業(yè)化的AI搜索引擎正在出現(xiàn)，以滿足不同專業(yè)領(lǐng)域的具體需求，提供更有針對性和相關(guān)性的結(jié)果。例如，Perplexity面向分析師和投資者，Harvey面向律師，OpenEvidence面向醫(yī)生。這一趨勢表明，搜索將不再是一個單一的市場，而是一個多樣化的專業(yè)工具生態(tài)系統(tǒng)。

　　AI Search Revolutionizes Information Access(AI搜索革新信息獲取)：自ChatGPT出現(xiàn)以來，業(yè)界一直在尋找AI的殺手級應用——能從根本上改變我們與技術(shù)互動方式的應用。AI搜索已成為這一稱號的有力競爭者，有潛力徹底改變我們獲取和利用信息的方式。AI搜索超越了簡單的網(wǎng)頁索引，轉(zhuǎn)向語義理解和知識綜合，使用戶能夠更高效地找到信息并獲得更深入的見解。

　　Lingering Questions about ROI(揮之不去的ROI問題)：盡管投資趨于穩(wěn)定且創(chuàng)業(yè)公司可能受益，但對實現(xiàn)足夠AI投資回報的擔憂仍然存在。巨額資本投入需要通過切實的商業(yè)成果來證明其合理性，這仍是行業(yè)面臨的一個關(guān)鍵挑戰(zhàn)。專注于開發(fā)能夠創(chuàng)造實際價值的應用對于應對這一挑戰(zhàn)和確保AI生態(tài)系統(tǒng)的長期可持續(xù)性至關(guān)重要

　　Benefits to Startups from Declining Compute Prices(計算價格下降對創(chuàng)業(yè)公司的益處)：雖然科技巨頭的主導地位帶來挑戰(zhàn)，但AI基礎(chǔ)設施的過度建設正在推動計算價格下降，為創(chuàng)業(yè)公司創(chuàng)造有利條件。作為AI計算資源的主要消費者，創(chuàng)業(yè)公司從這一趨勢中受益，因為它降低了他們的成本并使他們能夠更自由地進行實驗和創(chuàng)新。

　　Emergence of Oligopolistic Dynamics(寡頭壟斷動態(tài)的出現(xiàn))：少數(shù)科技巨頭(Microsoft、Amazon、Google)在AI基礎(chǔ)設施市場的主導地位引發(fā)了對寡頭壟斷行為的擔憂。這些公司對AI發(fā)展所需的資源和平臺有重要控制權(quán)，可能限制競爭和創(chuàng)新。

　　Stabilization of CapEx(資本支出的穩(wěn)定化)：隨著眾多數(shù)據(jù)中心建設項目的進行，2025年AI基礎(chǔ)設施的資本支出預計將趨于穩(wěn)定。這種穩(wěn)定化反映了從確保資源和建設能力轉(zhuǎn)向優(yōu)化利用和最大化現(xiàn)有基礎(chǔ)設施回報的轉(zhuǎn)變。

　　Shift from Aggressive Spending to Focus on Execution(從激進支出轉(zhuǎn)向?qū)Ｗ?zhí)行)：2024年，大型科技公司出于對在AI軍備競賽中落后的擔憂，資本支出激增。隨著我們進入2025年，這種激進的支出正轉(zhuǎn)向更注重執(zhí)行和實現(xiàn)已投資回報的謹慎方式。

　　這個表里4大巨頭前3季度AI相關(guān)的CapEx投入累計達到了155億美元，接近1200億人民幣。2024全年應該可以到200億美元，而2025據(jù)說會超過260億美元，接近2000億人民幣。無論是資金投入強度，還是人才密度都比國內(nèi)高出至少一個數(shù)量級。

　　隨著AI行業(yè)進入新階段，2025年的重點是將基礎(chǔ)構(gòu)建塊轉(zhuǎn)化為解決現(xiàn)實世界問題的應用，以及完成變現(xiàn)的商業(yè)閉環(huán)。

　　From Building Blocks to Impactful Applications(從構(gòu)建塊到有影響力的應用)：AI生態(tài)系統(tǒng)的基礎(chǔ)要素已經(jīng)基本具備，必贏官網(wǎng)首頁大規(guī)模數(shù)據(jù)中心仍然在持續(xù)建設中，更強大的大模型正在訓練中，創(chuàng)新研究也正在推動AI能力的邊界。2025年的重點需要轉(zhuǎn)向利用這些構(gòu)建塊(Building Block)來開發(fā)真正改善人們生活并解決各個領(lǐng)域關(guān)鍵挑戰(zhàn)的大模型應用和軟件。

　　Navigating the Hype Cycle(駕馭炒作周期)：雖然AI的潛力是不可否認的，但也不能盲目樂觀。行業(yè)正經(jīng)歷炒作和期望膨脹的時期，隨后可能就是當進展未能達到最初預期時的幻滅期。如何看待并選擇合適的策略應對這個炒作周期需要對AI帶來的機遇和挑戰(zhàn)進行清醒的評估，專注于長期價值創(chuàng)造而不是短期收益。

　　The Opportunity for Visionary Companies(有遠見公司的機遇)：當前的格局為能夠有效利用AI創(chuàng)造價值和解決現(xiàn)實世界問題的公司提供了獨特的機遇。這不僅需要技術(shù)專長，還需要對特定領(lǐng)域的深入理解，以及將AI能力轉(zhuǎn)化為滿足真實用戶需求的實際解決方案的能力。從這個角度看，除了幾家巨頭外，我更看好類似Salesforce這種有真實數(shù)據(jù)，有大量客戶和業(yè)務流程在平臺上的公司未來一定是最先享受這波紅利的。

　　大模型過去2年多的發(fā)展說日新月異一點都不夸張，從來沒有一個技術(shù)的發(fā)展和應用如此迅速，發(fā)展和采納的時間周期被折疊了，我們需要快速擁抱新技術(shù)，擁抱變化，并快速改變來應對。隨著行業(yè)的成熟，專注于實際落地、差異化和價值導向?qū)Υ_保大模型技術(shù)未來能否真正爆發(fā)至關(guān)重要。

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