為何 AI 重要？如何全面重塑經濟與工作型態？
AI 市場大於雲端：一場跨越軟體與勞動的產業巨變
Packer Radio 首先致敬了紅杉資本創辦人 Don Valentine 曾提出的經典框架，以「AI 是什麼？它帶來了什麼影響？我們該如何應對？」等問題開場。
他預測，AI 轉型的起點市場規模將比雲端轉型的軟體時代大上十倍，未來 10 至 20 年的市場發展將是「絕對的龐大」，並將同時衝擊「服務」及「軟體」兩個利潤市場：
從工具進化為「副駕駛 」甚至「自動駕駛 」，AI 將不僅重塑服務，也將顛覆整個軟體產業與勞動市場。
並補充，「從販售工具轉向販售成果，這兩個總目標市場 都已開放競爭。」
AI 造起的下一波巨浪：全球都已在船上
Packer 提醒世人，自 ChatGPT 問世的瞬間開始，AI 就已全面進入實用階段。一個劃時代的技術需要運算能力、網路覆蓋、數據規模與使用者基礎，而這些早已準備就緒：
鑑於這場革命的必要元素已經建構完成，當起跑槍響時，AI 的採用幾乎沒有障礙，這將成為史上最快速且最廣泛的技術普及案例。
新創企業如何跑贏 AI 競賽：應用層成價值高地
Packer 的圖表指出，歷史上最成功的科技公司幾乎都來自應用層 ，AI 時代也將如此，真正的價值將累積在懂得從「客戶視角」出發的新創企業手中：
聚焦於特定產業或具體功能以解決問題的垂直化策略，並透過人機協作建立競爭壁壘，是目前最具潛力的競賽賽道。
他舉例：「第一批 AI 的『殺手級應用』已經出現，包括 ChatGPT、Harvey、Glean、Sierra、Cursor 和 A Bridge 等。」
Sonya 則特別提到「醫療診斷、語音助理、教育概念與廣告的可視化」等領域的深層應用，向創業者提供一些方向。
Sequoia 的 AI 投資指南：從收入飛輪到技術實力的四項篩選器
在挑選 AI 相關的投資標的時，Sequoia 強調 95% 的標準與其他產業相同，但 AI 特有的 5% 則側重四大指標：
- 營收的實質性：區分真正的業務增長與短期「嚐鮮」的公司，關注產品採用率、用戶參與度及留存率。
- 與客戶的信任感：在當前階段，客戶對企業的信任比產品本身更重要，信任是長期成功的基礎。
- 潛在毛利率提升能力：隨著 AI 運算成本下降，企業需展現能夠確保健康毛利率的具體作法。
- 有效的數據飛輪：數據飛輪必須與業務指標直接相關，否則無法形成有效競爭壁壘。
這些都是無法輕易複製的護城河，並將成為判斷一家 AI 新創是否具備長期競爭力的重要依據。
邁向 AI 代理經濟時代：AI 不再只是工具，而是數位夥伴
Konstantine 隨後透露，大型模型的訓練正在放緩，轉而尋找新的突破方式，包括 OpenAI 的「推理能力 」及 Anthropic 的「模型上下文協議 」等，都試圖創造新方法來擴大應用。
其中，AI 的下一個重大浪潮將是「代理經濟」：
AI 技術正從單一任務的執行者，進化為能協作、溝通並交易的「代理人 」。未來將邁入真正的「代理經濟 」，這些智慧代理人將與人類共事，創造一個高度自動化且互信的數位經濟體。
代理經濟的三大技術門檻：身份、溝通與安全
要真正實現代理人經濟，AI 還必須解決三大技術關卡，這些都將是未來技術創新的新戰場：
- 建立穩定且持久的身份系統 ：代理本身需要保持一致的個性與理解力，並持續地理解用戶，目前在記憶及自我學習方面仍有重大挑戰。
- 發展代理人之間無縫溝通的協議層 ：代理之間需要建立類似個人電腦的 TCP/IP 協議層，才能傳遞資訊與價值。
- 建構基於信任的安全機制 ：在交易對象都是代理的情況下，安全與信任的重要性更需提升，有望催生出圍繞著信任及安全的資安產業。
工作與經濟的再定義：AI 帶來的「高槓桿且高隨機」的新時代
Konstantine 總結道，AI 不只將重塑工作型態，更改變人們的思維模式，從傳統電腦的電腦科學的「確定性」轉向「隨機性 」思維，畢竟 AI 和人類一樣，記憶及反應都是不可確定的。
在管理層面亦同，管理 AI 代理需要做出更複雜的決策，包括流程的阻擋與回饋等，也是一門學問。
不難想像，未來將是「少數人驅動多數生產」的高槓桿時代，我們已經看到許多公司以較少的人員，以前所未有的速度擴張。我們將能夠做更多事情，但也必須管理其中的不確定性和風險。
最終，這些流程與 AI 代理將合併，形成龐大的神經網路，重塑個人工作，重塑企業，甚至重塑經濟，因此沒有人能夠被排除在外。
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