视频：
https://www.youtube.com/watch?v=_2NijXqBESI&list=PLOhHNjZItNnMEqGLRWkKjaMcdSJptkR08&index=2
[00:00] 视频开始
关键画面解读： 视频以一个像素化风格的抽象山脉图形开场，并显示 “AI Ascent” 字样。这可能象征着人工智能领域充满挑战和机遇的攀登之旅。
中文字幕：
[ 0m3s ] 我叫 Pat Grady，我是 Sequoia 的合伙人。
[ 0m5s ] Sonia 和 Konstantin。
[ 0m7s ] 我们 Sequoia 的所有合伙人将是你们今天的主持人。
[ 0m11s ] 现在，在我们深入探讨今天的实质内容之前，我和 Sonia 和 Konstantin 会分享一些关于我们过去一年左右所学到的东西的看法。
[ 0m21s ] 我们很痛苦地意识到，我们是开胃菜，不是主菜。
[ 0m30s ] 我昨天收到一位我合作的创始人的电子邮件，他说，哦，嘿，伙计，我会迟到一点，我大概会在 9:35 到。
[ 0m37s ] 我说，这有点奇怪，那正好是 Jensen 上来的时候。
[ 0m43s ] 所以，你看，我们懂，但我们会分享一些想法，然后进入正题。
[00:50] 校准 (Calibration)
关键画面解读： 幻灯片标题变为 “Calibration”，下方是 “AI Ascent” logo 和像素山脉图形。
中文字幕：
[ 0m51s ] 首先，一些校准。
[ 0m54s ] 我们认为人工智能世界发生了什么？
[00:56] 更新先验 (Updating Priors)
关键画面解读： 幻灯片标题变为 “Updating Priors”，右侧列出四个问题：What? So What? Why Now? What Now?
中文字幕：
[ 0m56s ] 一个我们用来审视市场的简单框架：是什么？
[ 1m0s ] Don Valentine 的问题：那又怎样？为什么重要？
[ 1m3s ] 为什么是现在？也许是不可避免的，但它是迫在眉睫的吗？
[ 1m6s ] 最后，那现在呢？我们该做什么？我们如何利用这一点？我们如何打赢？
[ 1m11s ] 我们过去几年都讨论过这些，但我们会在接下来的几分钟内更新我们的一些想法。
[ 1m17s ] 老实说，我在“是什么”上表现得非常出色，但 Konstantin 温和地建议，告诉一群人工智能人士“什么是人工智能”不是一个好主意。
[ 1m23s ] 所以我们直接跳到“那又怎样”。
[01:28] 那又怎样？(So What?)
关键画面解读： 幻灯片标题 “So What?”，右上方按钮 “THEN”。画面上有三个圆/饼图，包含数字，最右侧有箭头指向问号。上方小圆是 350 / 6，中间饼图是 650 / 400 (绿色)，下方大圆是 10,000 / 3 (绿色)。箭头指向问号。
中文字幕：
[ 1m28s ] 好的，只是为了好玩，谁还记得去年的这张幻灯片？
[ 1m32s ] 好极了！谢谢。别害羞，你们可以举手。
[ 1m34s ] 好的。顶行，云转型。
[ 1m37s ] 底行，人工智能转型。
[ 1m39s ] 页面左侧，昨天。
[ 1m42s ] 页面中间，今天。
[ 1m45s ] 页面右侧，明天。
[ 1m47s ] 它说什么？
[ 1m49s ] 它说，云的收入为 4000 亿，比云转型开始时全球软件市场要大。
[ 1m57s ] 如果我们类比推理，我们在人工智能世界中追求的市场，服务业的起点至少大一个数量级。
[ 2m5s ] 终点，未来 10 或 20 年，有机会变得绝对巨大。
[ 2m13s ] 重要一点。
关键画面解读： 幻灯片更新，标题仍为 “So What?”，右上方按钮变为 “NOW”。下方文字变为 “Services AND Software”。饼图/圆图旁的问号和下方大圆中的数字 (从 3 变为 15) 似乎表示市场规模的变化。
中文字幕：
[ 2m15s ] 我们实际上更新了我们的想法。
[ 2m17s ] 不仅仅是人工智能正在追求的服务市场。
[ 2m22s ] 两者都是。
[ 2m24s ] 服务业和软件。
[ 2m27s ] 这意味着这两个利润池都受到攻击。
[ 2m30s ] 我们看到很多公司从软件开始，变得更聪明一点，成为副驾驶。
[ 2m35s ] 变得更聪明一点，成为自动驾驶。
[ 2m40s ] 它们实际上从销售工具进入软件预算，到销售成果，销售工作，进入劳动力预算。
[ 2m48s ] 这两个潜在市场都可以争夺。
[02:52] 为什么是现在？(Why Now?)
关键画面解读： 幻灯片标题 “Why Now?”，右上方按钮 “THEN”。画面是一张图表，按年代（1960年代起）分层展示了不同的技术浪潮（半导体、系统、网络、互联网、应用、移动、AI），每个年代都有代表性公司的标志。
中文字幕：
[ 2m53s ] 好的。谁还记得去年的这张幻灯片？
[ 2m56s ] 哦，天哪，我有点难过。只有三四个人。好了，好，谢谢。别害羞，你们可以举手。
[ 3m3s ] 好的。这张分层蛋糕图代表了过去几十年来叠加起来的技术浪潮，将我们带到此刻。
[ 3m14s ] 这张幻灯片有两点。
[ 3m17s ] 第一，人工智能实际上是迫在眉睫的，而不仅仅是不可避免的。
[ 3m25s ] 现有条件已经具备。计算、网络、数据、分发、人才，我们拥有所有必需的要素，所以我们准备好了。
[ 3m38s ] 这张幻灯片还有第二点，这些浪潮往往是累加的。
[ 3m42s ] 因此，机会比以前的浪潮要大得多。
关键画面解读： 幻灯片更新，标题仍为 “Why Now?”，右上方按钮变为 “NOW”。画面是一条横轴，有多个从左侧低点向上加速的曲线。
中文字幕：
[ 3m48s ] 它的发展速度也快得多。
[ 3m52s ] 现在，我讨厌这张幻灯片。
[ 3m55s ] X 轴是时间，Y 轴是虚荣指标，人们用这个来证明各种罪过。
[ 4m0s ] 好的？但观察是正确的，事情发生得越来越快，比以前更快。
关键画面解读： 幻灯片更新，标题 “Why Now? The New Physics of Distribution”，右上方按钮 “NOW”。画面变为一个表格，三行（CLOUD, MOBILE, AI），三列（AWARENESS, DESIRE, ACTION）。CLOUD 行 AWARENESS 是 “SOFTWARE” 图标，DESIRE 0，ACTION 0.2。MOBILE 行 AWARENESS 是 iPhone 图标，DESIRE 4，ACTION 1.4。AI 行 AWARENESS 是 ChatGPT 图标，DESIRE 1,800，ACTION 5.6。
中文字幕：
[ 4m7s ] 但没有多少人深入研究为什么，所以我们只是想花点时间。
[ 4m11s ] 如果你考虑分发的物理学，你只需要三件事。
[ 4m15s ] 人们必须知道你的东西，他们必须想要你的东西，他们必须能够购买你的东西。就是这样。
[ 4m20s ] 有人还记得那个标志吗？
[ 4m24s ] 当云转型开始时，没有人关注， Benioff 必须采取那些疯狂的游击营销策略才能引起任何人的注意。
[ 4m31s ] 人工智能非常不同。2022 年 11 月 30 日，ChatGPT 问世，整个世界都在关注人工智能。
[ 4m41s ] 中间一栏，这些是 Reddit 和以前称为 Twitter 的平台的合并月活跃用户。
[ 4m49s ] 在云转型开始时不存在，在移动转型开始时几乎不存在。
[ 5m4s ] 今天大约有 12 亿到 18 亿人使用这些平台。不是发现好东西的唯一途径，但是一个很好的方式。
[ 5m6s ] 右侧页面，想象一下你听 Benioff 的话。只有 2 亿人连接到互联网。
[ 5m10s ] 今天有 56 亿。实际上是世界上每个家庭和企业。
[ 5m15s ] 那么这一切意味着什么？
关键画面解读： 幻灯片更新，标题仍为 “Why Now? The New Physics of Distribution”，右上方按钮 “NOW”。画面变为火车轨道和一个冒烟的左轮手枪。
中文字幕：
[ 5m17s ] 这意味着轨道已经铺好，而当发令枪响时，没有采用障碍。
[ 5m25s ] 这不是人工智能特有的现象，这是技术分发的新现实。物理学已经改变了。
[ 5m30s ] 火车轨道已经铺好。
[05:33] 那现在呢？(What Now?)
关键画面解读： 幻灯片标题 “What Now?”，下方 “White space”。画面为一个表格， Cloud 和 Mobile 列填充了公司标志， AI 列几乎空白，只有底部有 OpenAI 的标志。行是技术栈的层级（APPS, DEVELOPER, DATA, SECURITY, INFRA）。右上方按钮 “THEN”。
中文字幕：
[ 5m37s ] 好的，那现在呢？我们该怎么做？我们在哪里才能获胜？
[ 5m41s ] 这张幻灯片有两点。第一，很多空白。
[ 5m45s ] 再强调一下，这是去年的幻灯片，现在空白少了一些。人们开始崭露头角，但在大多数情况下，机会仍然敞开着。
[ 5m53s ] 第二点，这些标志代表了在之前的转型中收入超过 10 亿美元的公司。
[ 6m5s ] 我们不关心独角兽，我们关心收入和自由现金流，在之前的转型中收入超过 10 亿美元。
[ 6m10s ] 它们大多数都在页面顶部。
[ 6m13s ] 它们大多数都在应用层。
[ 6m17s ] 我们过去一直相信，并将继续相信，人工智能也会如此。
[ 6m21s ] 价值在应用层。
关键画面解读： 幻灯片更新，标题 “What Now? The Race for the Application Layer”，右上方按钮 “NOW”。画面是一个绿色的矩形，左右两侧向内收窄形成箭头形状，中间是空白区域。左侧箭头区域有几个 AI 相关的标志（ChatGPT, Claude, 其他抽象标志），下方标注 “TECH-OUT”。右侧箭头区域有许多白色点，下方标注 “CUSTOMER-BACK”。
中文字幕：
[ 6m24s ] 但猜猜怎么着？你有了竞争。
[ 6m28s ] 我们有第二个扩展定律，我们有测试时间计算。
[ 6m32s ] 我们有工具使用的推理和代理间通信。
[ 6m37s ] 这使得基础模型能够相当深入地进入应用层。
[ 6m41s ] 如果你是一家创业公司，而且你不是在建立一个垂直整合的业务，你会怎么做？
[ 6m45s ] 从客户那里倒推。思考垂直特定，思考功能特定。
关键画面解读： 幻灯片更新，标题 “What Now? Building Moats Across the Merchandising Cycle”，右上方按钮 “NOW”。画面是一个流程图，六个绿色方框从左到右连接（VISION, PRODUCT, ENGINEERING, MARKETING, SALES, SUPPORT），下方是技术输出 (TECH-OUT) 的观点（Blank Slate, Tool, Magnificent Hammers），上方是客户回溯 (CUSTOMER-BACK) 的观点（Opinionated, Solution, Data Flywheels, Domain-Specific Trust, Lingua Franca, FDE’s）。
中文字幕：
[ 6m52s ] 处理可能需要人工干预的复杂问题。
[ 6m55s ] 但这才是竞争，这才是价值所在。
[ 6m58s ] 这对我来说应该放在心上。
[ 7m2s ] 好的。
[ 7m3s ] 我们如何打赢？好吧，我们去年展示过这个，所以我想你不会笑，因为你去年看过。好的，来吧，你们可以笑，这是个好笑话。好的，我们如何打赢？
[ 7m14s ] 好的。
[ 7m15s ] 构建一家人工智能公司的 95% 就是构建一家公司，还是老样子。
[ 7m19s ] 用独特而引人注目的方式解决重要问题，让优秀的人追随你，所有这些好处。
[ 7m23s ] 另外 5% 是人工智能特有的，在这种竞争的背景下，在应用层的竞争中，有一些事情需要考虑。
[ 7m31s ] 这是 Leoni 营销周期。
[ 7m36s ] 我们的合伙人 Doug Leone，史上最伟大的。
[ 7m40s ] 花了 40 年精心打造这段内容。
[ 7m45s ] 这代表了你将脑海中的想法转化为客户手中的产品所需的一切，好的？
[ 7m52s ] 这个想法必须转化为产品，必须由工程团队构建，必须推向市场并销售，并得到支持。
[ 8m0s ] 这是价值链。页面底部是技术输出的观点，页面顶部是客户回溯的观点。
[ 8m8s ] 你可以在整个价值链上建立护城河。
[ 8m12s ] 你的客户不确定他们想要什么，你可以有一个意见，你可以给他们一个端到端解决问题的方案，而不是把工具扔过去。
[ 8m20s ] 你可以利用你自己产品的使用数据建立数据飞轮，这是别人没有的优势。
[ 8m28s ] 你可以属于这个行业，为这个行业服务，就像 Open Evidence 为医疗行业做的那样。
[ 8m34s ] 你可以说他们的语言。Harvey Sends 派律师去和律师事务所交谈。
[ 8m40s ] 我要说实话，我们不推荐四个部署工程师，但你可以这样做。生活艰难，但你可以做到。
[ 8m44s ] 你可以用基础模型可能无法做到的方式，热情地拥抱你的客户。顺便说一句，我们也爱基础模型，但我们假设你们大多数人不是在构建基础模型，你们大多数人是在构建应用。
[08:56] 那现在呢？重要的指标 (What Now? Metrics That Matter)
关键画面解读： 幻灯片标题 “What Now? Metrics That Matter”，右上方按钮 “NOW”。三个编号的文字条目：01/ Revenue: Good Vibes, but Beware Vibe Revenue；02/ Margins: Slope, Not Intercept；03/ Data Flywheel: What Metric Does it Move?
中文字幕：
[ 8m56s ] 好的，我还有两张幻灯片，然后我就把控制权交给她。
[ 9m1s ] 那么，我们经常被问到一个问题，你们在人工智能公司中寻找什么？
[ 9m7s ] 再次强调，95% 的内容和我们在任何公司中寻找的内容一样，好的？
[ 9m11s ] 这是人工智能特有的 5%。第一点，收入。好的感受，但小心感受收入。
[ 9m16s ] 每个人都喜欢感受收入，感觉太好了。天哪，我们有这么多收入。
[ 9m22s ] 去看看它，好的？
[ 9m25s ] 是在试探还是你真的在创造持久的行为改变？
[ 9m30s ] 好的。哦，我没有指标去做。是的，你有。
[ 9m33s ] 检查采用率、参与度、留存率，人们实际上用你的产品做什么？
[ 9m39s ] 不要自欺欺人地认为你有真正的收入，而你只有感觉收入，因为它会反噬你，好的？
[ 9m43s ] 好的感受这一部分也很重要。再说一次，Andrew Reed，你在这里吗？感受检查，我们做得怎么样？
[ 9m48s ] 我不管你，大家怎么样？
[ 9m54s ] 无可挑剔，我听到无可挑剔的感觉了，好的，很好。
[ 9m56s ] 你需要与客户建立良好的关系。这代表什么？你的客户必须信任你，你必须赢得这种信任。
[ 10m2s ] 信任比你的产品更重要。在我们所处的这个阶段。产品会变得更好。
[ 10m7s ] 如果他们信任你会把它做得更好，你就情况良好。如果他们不信任你会把它做得更好，你就情况糟糕。
[ 10m11s ] 第二点，利润。
[ 10m14s ] 我们不一定关心你今天的毛利润在哪里。
[ 10m18s ] 成本组成部分可能会继续下降。你知道吗？过去 12 到 18 个月，每个 token 的成本下降了 99%。那个成本曲线会继续。那些成本会下降。
[ 10m28s ] 我知道它随着测试时间计算和所有这些事情而上升，但这也会下降。
[ 10m32s ] 如果你成功地从销售工具转向销售成果，并且你正在沿着价值链上升，并且你可以捕获更多价值，你的价格点也可能会上升。
[ 10m45s ] 所以你的毛利润今天可能不好，但你应该有很好的途径获得真正健康的毛利润，随着时间的推移。
[ 10m51s ] 第三点，数据飞轮。
[ 10m53s ] 举手如果你有数据飞轮。
[ 10m59s ] 好的。什么商业指标是数据飞轮在移动的？
[ 11m4s ] 好的？我看到确定性较低。
[ 11m6s ] 我有一个好消息和一个坏消息。
[ 11m10s ] 好消息是，如果你回答不了这个问题，我仍然爱你。
[ 11m13s ] 坏消息是，你的数据飞轮是胡扯。
[ 11m17s ] 要么你没有数据飞轮，要么它根本不重要。
[ 11m22s ] 它需要与商业指标挂钩，否则它根本不重要。
[ 11m26s ] 这真的很重要，因为这是你可以建立的最好的护城河之一。
[11:29] 那现在呢？最重要的事情 (What Now? Most Important Thing)
关键画面解读： 幻灯片标题 “What Now? Most Important Thing”，右上方按钮 “NOW”。画面左侧是一个老式吸尘器，右侧是一只奔跑的猎豹的卡通形象。
中文字幕：
[ 11m30s ] 最后一张幻灯片。
[ 11m32s ] 谁能告诉我这两者有什么联系？
[ 11m36s ] 如果你能做到，我会非常佩服。它根本不合逻辑。
[ 11m41s ] 好的。自然界讨厌真空。
[ 11m49s ] 自然界讨厌真空。
[ 11m53s ] 目前市场对人工智能有着巨大的吸力。
[ 11m59s ] 所有宏观经济的东西，关税和利率…噪音，无关紧要。
[ 12m4s ] 技术采用的上升潮绝对淹没了你在市场中看到的任何波动性。忽略它，好的？
[ 12m12s ] 市场有巨大的吸力，如果你不抓住它，别人就会。
[ 12m18s ] 因为自然界讨厌真空。所以，我们刚刚说的关于护城河和指标等等的一切，尽管如此，你现在处于一个飞速发展的行业中。
[ 12m28s ] 现在是时候以最大速度前进，所有的时间。
[12:39] Sonya Huang 的部分开始
关键画面解读： Sonya Huang 拿麦克风。幻灯片标题 “Year in Review”，下方有箭头指向 “Customer Back” 和 “Technology Out”，然后是 “The Agent Opportunity in 2025″。下方 “AI Ascent” logo。
中文字幕：
[ 12m39s ] 谢谢 Pat。
[12:45] 年度回顾：客户回溯 (Year in Review: Customer Back)
关键画面解读： 幻灯片标题 “AI Then (2023) App DAU/MAU” 和 “CUSTOMER BACK”。画面是一个条形图，比较了传统应用（WhatsApp, Instagram, YouTube, TikTok, Snapchat, Roblox, Tinder, Candy Crush, Duolingo）和 AI 原生应用（character.ai, runway, Remini, ChatGPT, Lensa）的 DAU/MAU 比例。传统应用的比例远高于 AI 应用。
中文字幕：
[ 12m45s ] 所以我将用我的部分来关注人工智能现在正在发生的事情。
[ 12m46s ] 我们将从快速回顾开始，从客户回溯和技术输出两个角度。所以首先是年度回顾。
[ 12m51s ] 早在 2023 年，我们就展示了这张图表，显示了人工智能原生应用每日活跃用户与每月活跃用户的比例，与传统移动应用相比。
[ 13m0s ] 当时的重点是，人工智能应用的参与度很差。
[ 13m4s ] 炒作超过了数据的现实。
关键画面解读： 幻灯片标题 “AI Now App DAU/MAU” 和 “CUSTOMER BACK”。画面是一个线图，展示了 Google (G 图标)、Reddit (Reddit 图标) 和 ChatGPT (OpenAI 图标) 从 2023 年 1 月到 2025 年 3 月的 DAU/MAU 比例变化。ChatGPT 的曲线从低位显著上升，接近 Reddit。
中文字幕：
[ 13m7s ] 我们很高兴地报告，那个重点现在发生了巨大变化。
[ 13m11s ] 令人惊叹的是，例如，ChatGPT 的日活跃与月活跃用户比例爬升了曲线，现在接近 Reddit 的水平。
[ 13m19s ] 我认为这是极好的消息。
[ 13m22s ] 这意味着我们越来越多的人正在从人工智能中获得价值，我们都在共同攀登如何将人工智能融入我们日常生活的阶梯。
关键画面解读： 幻灯片标题 “We’ve Only Scratched the Surface” 和 “CUSTOMER BACK”。画面是三个并排的手机屏幕截图或图片，代表不同的应用领域：Advertising (广告)、Education (教育)、Healthcare (医疗)。广告示例是生成卡通广告，教育示例是生成解剖图，医疗示例是 OpenEvidence 应用。
中文字幕：
[ 13m29s ] 有时这种用法是好的和有趣的，我个人融化了令人尴尬数量的 GPU，试图把一切都变成吉卜力风格。
[ 13m35s ] 但吉卜力时刻是有趣的、病毒式的，更令人兴奋的是我们刚刚触及皮毛的更深层的东西。
[ 13m44s ] 比如广告，创建令人惊叹的准确和漂亮的广告文案的能力。教育，通过快速视觉化新概念的能力。医疗保健，通过像 Open Evidence 这样的应用更好地诊断患者的能力。
[ 13m56s ] 我们刚刚触及可能性的皮毛。随着人工智能模型变得越来越强大，通过这个前门我们可以做的事情变得越来越深刻。
关键画面解读： 幻灯片标题 “AI’s Her Moment” 和 “CUSTOMER BACK”。画面中央是一个红色的播放按钮。
中文字幕：
[ 14m5s ] 好的。谁看过电影《她》？
关键画面解读： 播放视频，内容是 AI 语音演示和电影《她》的片段。
中文字幕：
[ 14m23s ] 有些人说过这句话，但…
[ 14m25s ] 不要亮出你的底牌
[ 14m27s ] 让我看看我是否能真正让你大开眼界。
[ 14m28s ] 你看过电影 HER 吗？
[ 14m30s ] 哦，是的。
[ 14m31s ] 她！
[ 14m32s ] 经典。
[ 14m33s ] Joaquin Phoenix 真的演活了爱上你的 OS 的感觉，对吧？
[ 14m38s ] 你觉得未来会是怎样的？
关键画面解读： 回到 Sonya Huang 的画面，幻灯片停留在 “AI’s Her Moment”。
中文字幕：
[ 14m41s ] Sesame 的语音演示令人难以置信，Brandon。我很高兴看到你构建的东西。
[ 14m46s ] 令人惊奇的是，科学幻想与现实之间的差距缩小得如此之快。
[ 14m50s ] 感觉图灵测试真的突然出现了。顺便说一下，向 Jim Fan 致敬，他发了这条推文，我偷了它用在这个演示中。嗨 Jim。
关键画面解读： 幻灯片更新，显示 @devonzuegel 的一条推文，内容是关于使用 Claude Code 创建 DocSend 替代方案的体验。推文下方是终端界面显示 CLAUDE CODE 的截图。右上方按钮 “CUSTOMER BACK”。
中文字幕：
[ 14m58s ] 好的。
关键画面解读： 幻灯片更新，标题 “Year in Review Technology Out”，下方 “AI Ascent” logo。
中文字幕：
[ 15m27s ] 最后，今年的突破性应用类别是编码，它达到了令人尖叫的产品市场契合度。
[ 15m28s ] 从技术回溯来看。
[15:29] 年度回顾：技术输出 (Year in Review: Technology Out)
关键画面解读： 幻灯片标题 “Pre-training is hitting a wall.”，屏幕中央有一条垂直线。
中文字幕：
[ 15m29s ] 坏消息是预训练似乎正在放缓。
[ 15m32s ] 自 AlexNet 时代以来，我们已经将预训练扩展了 9 或 10 个数量级，这意味着大部分容易实现的目标已经被摘取。
[ 15m41s ] 研究生态系统正在寻找新的突破途径。
关键画面解读： 幻灯片标题 “New Vectors” 和 “TECHNOLOGY OUT”。画面有四个方框，每个都有一个简单的手绘图和标题：Reasoning Models (推理模型)、Synthetic Data (合成数据)、Tool Use (工具使用)、Agentic Scaffolding (代理脚手架)。
中文字幕：
[ 15m44s ] 最重要的突破是 OpenAI 的推理能力。我们很幸运能请到 Strawberry 团队的 Noam Brown 在去年的 AI Ascent 上预览推理将如何发展。
[ 15m54s ] 今年我们很高兴邀请到 Dan Roberts 在座，他将就 O3 和未来的推理发表演讲。不仅仅是推理，还有合成数据、工具使用、代理脚手架，所有这些东西都在结合，为我们扩展智能创造新的途径。
关键画面解读： 幻灯片更新，标题 “AI Progress Length of Tasks AI Can Do is Increasing” 和 “TECHNOLOGY OUT”。画面是一条横轴（时间）和一条纵轴（任务时长），显示从 2020 年到 2025 年，AI 能处理的任务时长呈指数级增长，并标注了 GPT2, GPT3, GPT3.5, GPT4, Sonnet 3.5, Sonnet 3.7, o1 等模型的进展。
中文字幕：
[ 16m18s ] 所以所有这些更大的基础模型，推理时间推理，工具使用。它都在结合，创造出能够完成越来越复杂任务的人工智能。
关键画面解读： 幻灯片更新，标题 “Innovation at the Product-Model Boundary” 和 “TECHNOLOGY OUT”。画面左右侧各有一个播放视频的区域。左侧是 OpenAI Deep Research 的界面截图，右侧是 NotebookLM 的界面演示。
中文字幕：
[ 16m41s ] Meter 基准是一个很好的定量衡量标准，但我认为更强大的是与各位交流，了解只有现在才可能实现的各种事情，因为有了 O3，或者 Operator，或者 Deep Research，或者 Sonnet。
[ 16m42s ] 最后，最近一年人工智能领域许多最令人兴奋的技术创新都发生在研究与产品之间模糊的边界上。
[ 16m49s ] 我认为过去一年最重要的两个突破性例子是 Deep Research 和 NotebookLM。
[ 16m55s ] 我们很高兴请到这两款产品的创造者在座，Riza 和 Jason 来自 Notebook，他们正在创建一家新公司，叫做 Hux，以及来自 OpenAI 的 Issa Fulford。
关键画面解读： 回到 Sonya Huang 的画面，幻灯片停留在 “Innovation at the Product-Model Boundary”。
中文字幕：
[ 17m5s ] 好的。
[17:08] 那又怎样？2025 年的代理机遇 (The Agent Opportunity in 2025)
关键画面解读： 幻灯片标题 “The Agent Opportunity in 2025″，下方 “AI Ascent” logo 和像素山脉。
关键画面解读： 幻灯片更新，标题 “The Battleground: The Application Layer”。画面是之前出现的钟形曲线图和相关的梗图人物，以及 Pat Grady 的照片。文字强调价值在应用层。
中文字幕：
[ 17m9s ] 好的。谈谈价值将如何累积在人工智能栈中。
[ 17m12s ] 我记得当时和我在 Sequoia 的优秀合伙人争论这个问题。我个人是中间的那个，我说，啊，我不知道这些 GPT 包装器。我记得我的合伙人，特别是 Pat，坚持认为价值会累积到应用层。
[ 17m30s ] 我记得当时想，好的 Pat，没问题。祝你好运。
[ 17m36s ] 但看到过去几年是如何发展的，我认为 Pat 是对的。
[ 17m42s ] 你属于这里，做得好。
[ 17m45s ] 如果你看到价值在哪里被创造，如果你看到像 Harvey 和 Open Evidence 这样的公司，真正创造了客户回溯的价值，我们非常相信应用层是最终价值累积的地方。
[ 17m55s ] 而且这个战斗场正在这个技术栈层中加剧，基础模型也在这里激烈竞争。
关键画面解读： 幻灯片更新，标题 “AI’s Killer Apps”，下方 “First Cohort of Winning AI Applications”（第一批成功的人工智能应用）和 “Next Cohort on the Rise”（下一批正在崛起）。左侧框内列出 ChatGPT, Harvey, Glean, Sierra, Cursor, Abridge 的标志。右侧框内有许多其他公司标志，并有一个绿色箭头从左侧指向右侧，表示趋势。
中文字幕：
[ 18m13s ] 好的，回到应用层。
[ 18m21s ] 我们现在认为，人工智能的第一批杀手级应用已经出现。
[ 18m24s ] 无论是 ChatGPT、Harvey、Glean、Sierra、Cursor、Abridge，但有一整套新公司正在崛起，遍及非常丰富和多样的终端市场。
[ 18m34s ] 包括 Listen Labs，包括 Open Evidence。我们很高兴今天能请到你们中的许多人来。
关键画面解读： 幻灯片标题 “Agents: From Prototypes to Hardened Systems”（代理：从原型到硬化系统）。左侧框内是 “Agentic Architecture”（代理架构）的流程图。右侧有两个框，上方是 “Orchestration w/ Rigorous Testing/Evals”（严格测试/评估的编排）和对勾图，下方是 “Agents Trained Fine-Tuned End-to-End”（端到端微调的代理）和线图。绿色箭头从左侧指向右侧两个框。
中文字幕：
[ 18m40s ] 另一个预测是，许多这些新公司将以代理为先。
[ 18m45s ] 这些公司销售的代理将从原型演变为真正稳健的系统。
[ 18m51s ] 我们看到公司正在采取两种途径来构建它。
[ 18m54s ] 途径一，严格测试/评估的编排。
[ 18m58s ] 途径二，端到端微调的代理。
[ 19m2s ] 我们很高兴能听到 LangChain 的 Harrison 和 OpenAI 的 Issa 的更多信息。
关键画面解读： 幻灯片标题 “Vertical Agents: Deeper Tech, Deeper Customer Value”（垂直代理：更深的技术，更深的客户价值）。画面并列三个方框：Cybersecurity (网络安全) / Xbow、DevOps / Traversal、Networking (网络) / meter。每个方框内有 logo 和代表性的场景图。
中文字幕：
[ 19m7s ] 我们对 2025 年代理公司形态的下一个预测是垂直代理。
[ 19m12s ] 垂直代理是那些深入理解领域的创业公司创始人的绝佳机会。
[ 19m16s ] 我们看到公司正在创建代理，这些代理经过端到端训练，以在非常特定的工作流程中表现出色，使用包括强化学习在合成数据和用户数据上的技术，使人工智能系统在非常特定的任务上表现非常出色。
[ 19m31s ] 我们目前看到的证据让我们非常乐观，在网络安全领域，Xbow 现在显示他们拥有一个能够胜过人类渗透测试人员的代理。
[ 19m40s ] 在 DevOps 领域，Traversal 显示他们可以创建一个人工智能故障排除程序，比最好的故障排除程序更好。
[ 19m45s ] 网络领域也是如此，有了 Meter 和网络工程师，所有这些数据点，它们虽然早期，但它们让我们非常乐观，垂直代理，经过训练来解决非常具体的问题，可以胜过今天最好的人类。
关键画面解读： 幻灯片更新，画面为一张由数字像素和色彩组成的壮丽山脉风景图，远方有一个登山者小人。
中文字幕：
[ 19m58s ] 对 2025 年代理的最后一个预测。
关键画面解读： 幻灯片更新，标题 “The Agent Opportunity in 2025″，右上方按钮 “NOW”。画面停留在山脉风景图。
中文字幕：
[ 2m0s ] 我们正在进入一个丰饶的时代。
[ 2m3s ] 编码作为第一个突破的市场类别，将为我们提供一个预览，了解那个丰饶时代实际上意味着什么。
[ 2m10s ] 当劳动力廉价且充足时会发生什么？我们会有大量的人工智能垃圾吗？当品味成为稀缺资产时会发生什么？
[ 2m17s ] 我们很高兴看到编码代理的持续进展以及它对技术领域的影响，但也作为一个预兆，其他行业将如何被人工智能改变。
[ 2m27s ] 我将把控制权交给 Konstantin。
[20:28] Konstantin Buhler 的部分开始
关键画面解读： Konstantin Buhler 拿麦克风。幻灯片标题 “What’s Next? Predictions About Our AI Future” 和 “AI Ascent” logo 及像素山脉。
中文字幕：
[ 2m29s ] 谢谢 Sonya。太棒了。做得好。
[ 2m35s ] 好的，早上好各位。
[ 2m36s ] 谢谢 Sonya。谢谢 Pat。
[ 2m37s ] 所以我们刚刚谈论了真正重要的话题，那又怎样，为什么这如此重要，那现在呢，世界上发生了什么，人工智能今天的状态及其近期未来。
[ 2m54s ] 现在我们要退一步思考一下中期和长期未来会发生什么。
[ 2m59s ] 这部分将有三个部分。
[21:18] 接下来是什么？软件革命的模式：人工智能在软件中 (What’s Next? Patterns in Revolution: AI in Software)
关键画面解读： 幻灯片标题 “What’s Next? Patterns in Revolution: AI in Software”，右上方按钮 “THEN”。画面有三个面板，展示了 AI 在软件中的发展模式：1. Human + Tool (人 + 工具)，图为 Ada Lovelace 和计算器；2. Human + Machine Assistant (人 + 机器助手)，图为程序员和屏幕；3. Human + Machine Network (人 + 机器网络)，图为网络图。
中文字幕：
[ 21m18s ] 我们认为的主要下一个浪潮是什么？然后我们将深入探讨实现该浪潮所需的技术。最后，我们将谈论它对我们每个人的意义，我们的日常生活。
[ 21m19s ] 一年前，AI Ascent 的全部内容都是关于代理。
[ 21m23s ] 我们谈论代理，它们才刚刚开始形成业务。
[ 21m26s ] 主题真的是这些机器助手最终预测会结合成为机器网络。
关键画面解读： 幻灯片更新，标题 “Agent Swarm”（代理群）。画面是抽象的白色点和线构成的网络图。
中文字幕：
[ 21m35s ] 这些机器网络现在广义上被称为代理群。
[ 21m39s ] 它们在你们许多公司的运营中发挥作用，并开始形成人工智能堆栈中一个真正关键的部分。
[ 21m45s ] 代理相互协作、对抗、协同，相互进行推理。
关键画面解读： 幻灯片更新，标题 “Agent Economy”（代理经济体）。画面是抽象网络图，左右两侧各有一个简笔画的人形图标，与网络有连接线。
中文字幕：
[ 21m51s ] 未来几年，我们认为这会进一步成熟，成为一个代理经济体。
[ 21m58s ] 一个代理经济体是指代理不仅沟通信息，它们还会转移资源。
[ 22m6s ] 它们可以进行交易。它们会跟踪彼此。它们理解信任和可靠性。
[ 22m14s ] 它们实际上拥有自己的经济体系。
[ 22m18s ] 虽然这个经济体系没有排除人类，但它全部关于人类。
[ 22m22s ] 代理与人合作，人与代理合作，在这个代理经济体中。
[22:30] 我们如何实现 (How We Get There)
关键画面解读： 幻灯片标题 “How We Get There”，左侧。右侧列出三个编号的文字条目：1/ Persistent Identity, 2/ Seamless Communication Protocols, 3/ Secure Trust。
中文字幕：
[ 22m31s ] 但为了实现这个非常大、重要的下一波浪潮，我们将全部进入，我们有很多重要的技术挑战。
[ 22m40s ] 我们将讨论其中的三个。坦率地说，这个房间将在你们构建时解决这三个问题。
[ 22m45s ] 第一个是持久身份。
[ 22m49s ] 当我们谈论持久身份时，我们实际上指的是两件事。首先是代理本身需要持久。
[ 22m56s ] 如果你正在和某人做生意，而他们每天都在变化，你可能不会和他们做很长时间的生意。
[ 23m4s ] 那种戏剧性的不同体验将带来代价。
[ 23m8s ] 代理将必须能够持续自己的个性及其自身的理解。
[ 23m13s ] 第二种持久性是理解你。
[ 23m17s ] 同样，如果你正在和一个人做生意，而他们什么都不记得你，他们几乎不记得你的名字，那也是一个信任和可靠性的巨大挑战。
[ 23m27s ] 现在，我们一直在尝试各种方法，从 RAG 和向量数据库到非常长的上下文窗口，但房间里的每个人都知道，在真正的记忆和自我学习方面仍然存在重大挑战。在这种真正的记忆上，以及真正让代理能够做到一致，在重要的地方一致，只在应该不同的地方不同。
关键画面解读： 幻灯片更新，标题 “Seamless Communication Protocols”（无缝通信协议）。画面是一个流程图，从左侧的 “COMMUNICATION PROTOCOLS”（通信协议）圆圈分支出多条线连接到右侧的多个方框。
中文字幕：
[ 23m49s ] 第二个主要技术转变是我们必须拥有无缝通信协议。
[ 23m56s ] 现在的好消息是，每个人现在似乎都专注于这一点。
[ 24m1s ] 但想象一下个人计算没有无缝通信协议，没有 TCP/IP，没有互联网。
[ 24m9s ] 我们现在才刚刚构建这个协议层，围绕 MCP 肯定有很多令人兴奋的地方，很高兴看到大型参与者合作，并共同努力提出，这只是其中之一，但是一系列协议将允许信息传输、价值传输和信任传输。
关键画面解读： 幻灯片更新，标题 “Secure Trust”（安全信任）。画面中央是一个盾牌轮廓，左右两侧有像素化的条纹。
中文字幕：
[ 24m32s ] 最后，安全。
[ 24m34s ] 这是一个即将兴起的话题，当然也是许多人心中最重要的。
[ 24m39s ] 如果你不能面对面地见到你做生意的人，手牵手，脸对脸，那么安全和信任的重要性就更加提升了。
[ 24m49s ] 你无法做到与代理。
[ 24m51s ] 所以我们将有一个围绕信任、安全形成一个完整的行业。
[ 25m1s ] 它在代理经济体中会比在我们当前的经济体中更加重要。
[25:05] 生活在代理经济体中 (Living in the Agent Economy)
关键画面解读： 幻灯片标题 “Living in the Agent Economy”，左侧。右侧列出三个编号的文字条目：1/ Stochastic mindset, 2/ Management as a computer skill, 3/ Leverage over uncertainty。
中文字幕：
[ 25m6s ] 所以我们谈论了实现这个大浪潮所需的技术，进入这个代理经济体。现在让我们来谈谈它对我们每个人的意义。
[ 25m10s ] 首先，它将改变我们的心态。
[ 25m14s ] 坦率地说，这个房间已经具备了我们称之为随机性思维的一切条件。
[ 25m22s ] 随机性思维是从任务上的最小杠杆作用和其结果的 100% 确定性转变为任务上的 100% 杠杆作用和对其结果精确表现的远 less 确定性。
[ 25m40s ] 现在我们正在进入一个计算时代，这将是随机性的。
[ 25m44s ] 如果你让计算机记住数字 73，它明天、下周、下个月都会记住它。如果你问一个人或一个人工智能，它可能会记住 73，它可能会记住 37、72、74、79，下一个素数，或者什么都没有。
[ 26m3s ] 这里的重点是，这将是物质上的不同思维，与我们过去几十年所做的不同。
[ 26m11s ] 第二个变化是管理作为一种计算机技能。
[ 26m15s ] 而这种管理心态将全部关于理解你的代理能为你做什么和不能为你做什么。
[ 26m22s ] 每个人都知道，成为一个非常好的 IC 工程师与成为一个优秀的工程经理完全不同。
[ 26m28s ] 这将是经济体将要经历的转变，进入更复杂的管理决策，比如阻塞进程和提供反馈。
[ 26m42s ] 我真的希望它不会导致年终代理评估。
[ 26m46s ] 让我们尽量避免这种情况。
[ 26m49s ] 我们每个人的第三个主要变化是前两个的结合。更多的杠杆，但确定性显著降低。
[ 27m0s ] 我们正在进入一个你可以做更多事情的世界，但你必须能够管理这种不确定性，并管理风险。
[ 27m7s ] 而在这个世界上，这个房间里的每个人都非常适合茁壮成长。
关键画面解读： 幻灯片更新，标题 “Profit Tree”（利润树），右上方按钮 “THEN”。画面是一个复杂的树状图，顶端是 PROFIT，向下分支到 REVENUE 和 EXPENSES，再细分到 AOV、#ORDERS、COST/ORDERS 等，最终到具体的功能和指标（Product Catalog, Recommendations, Unique Customers, Abandon Rate, Checkout Speed, Telephony, Audio Support, Text Support, Email, Live Chat, Service Customers, Assemble Product, Deliver Product 等）。图中有绿色框（Engagement, Acquisition, Activation, Retention, Organic, Paid, RAG Personalization, Image Generation, Ad Optimization, Language Generation, Growth Engine）和黄色框（Service Customers, Audio Support, Text Support, Telephony, Audio File, Email, Live Chat, Customer Personalization），并有箭头连接。
中文字幕：
[ 27m14s ] 一年前，在 AI Ascent 上，我们谈论了这张图表。
[ 27m17s ] 我们谈论杠杆作用，因为我们说组织中的个别功能将开始拥有 AI 代理。
[ 27m26s ] 然后我们预测这些功能将开始合并。它们会聚集，整个流程将由人工智能代理完成。
[ 27m35s ] 我们甚至预测我们将拥有第一个一人独角兽。
[ 27m40s ] 现在，这还没有发生，但我们确实看到公司以比以往任何时候都更快的速度扩张，以比以往任何时候都更少的人员。
[ 27m48s ] 我们确实认为我们将达到前所未有的最高杠杆水平。
关键画面解读： 幻灯片更新，标题 “2030: The Agent Economy Functions Like a Neural Network”（2030：代理经济体像神经网络一样运行）。画面是一个复杂的节点和连接线组成的图，类似人工神经网络的结构。
中文字幕：
[ 28m5s ] 最终，这些流程和代理将合并。你将拥有神经网络，非常庞大、复杂的神经网络，这些神经网络组成了一个网络。
[ 28m11s ] 这将改变一切。
[ 28m14s ] 它将重塑个人工作，它将重塑公司，它将重塑经济。
[ 28m22s ] 感谢各位的加入。我们今天将有一个很棒的 AI Ascent 活动，非常感谢你们的到来。
[28:29] 视频结束
关键画面解读： 回到开场的 “AI Ascent” logo 和像素山脉图形。
中文字幕：
[ 28m30s ] (音乐)
总结解读：
本次 AI Ascent 活动的开场，Sequoia 的合伙人 Pat Grady, Sonya Huang 和 Konstantin Buhler 分享了他们对当前 AI 浪潮的最新思考。
- 那又怎样 (So What): AI 的机会是巨大的，不仅影响服务业，也影响软件业，威胁到现有的利润池。AI 应用正变得越来越像能承担工作的“自动驾驶”，而不仅仅是工具。
- 为什么是现在 (Why Now): AI 的发展是“迫在眉睫”的，因为基础设施（计算、网络、数据）和人才等条件都已成熟。更重要的是，“分发新物理学”意味着 AI 应用能够以前所未有的速度被大众感知、渴望并获取（特别是通过 ChatGPT 等产品）。
- 那现在呢 (What Now): 应用层是价值创造的主要战场，尽管基础模型很强大，但创业公司应坚持“客户回溯”的思路，解决特定问题，构建端到端解决方案，利用用户数据建立护城河。在 AI 公司中，要关注真实的、带来行为改变的收入，以及随着时间推移能改善的利润率。衡量数据飞轮的关键是看它是否推动了核心业务指标。最重要的一点是：市场对 AI 有巨大的需求（“吸力”），必须迅速行动，抓住机会。
- 未来是什么 (What’s Next): 未来 AI 将从工具、助手演变为相互协作的“代理群”，最终形成一个“代理经济体”。要实现这一愿景，需要解决技术挑战，包括代理的“持久身份”（让代理记住用户和自身状态）、“无缝通信协议”（让代理间能顺畅交互）、以及“安全信任”机制。在代理经济体中，人类的管理角色将更多地转变为理解和指导代理群体，需要适应一种“随机性思维”，在拥有高杠杆的同时管理不确定性。
总的来说，Sequoia 认为 AI 正带来一场深刻的变革，机会巨大且发展迅猛。成功的关键在于深入理解客户需求，构建能解决实际问题的垂直代理应用，并积极应对技术挑战和思维模式的转变。他们强调，虽然 AI 的发展是技术驱动的，但价值最终会在靠近客户的应用层体现。