硅谷AI agent挣钱了？美国的月亮能照进中国吗？

几乎毫无疑问，AI agent会进入千行百业，改造千行百业。

当然，“AI agent”这个词也可以换成“互联网+”、“数字化”、“Saas”，这句话几乎是十年前的翻版。

十年后，AI agent的故事又起来了。《商业why酱》今年第3期节目，创新工场的汪华老师一个令人激动的发现： 随着今年AI基座模型能力的大幅提升，垂类领域的AI agent，从用户满意度、到付费表现，都有指数级飙升。

不过，汪华老师说的，基本都是硅谷AI agent的故事。

硅谷的to B服务诞生了很多赚钱的公司，但中国确是一块盐碱地。那么，“AI agent”这波，会成为重演“Saas/互联网+”to B企业服务在中国的扑街故事吗？

带着这些问题，我跟过去十年都在硅谷做to B赛道投资、Fusion Fund的创始合伙人张璐聊了聊，她过去十年“不投to C，只投to B”。她对AI agent在硅谷落地的真实情况了如指掌。

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主播：杨轩 36氪原创内容负责人

嘉宾：张璐 Fusion Fund创始合伙人

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1：38  巨头垄断大模型（算力/资金门槛高），开源生态激活中小企业应用层创新。

3：48  “AI迭代速度已不能按年或按月计算，而是按周甚至按天——快，就是现在最大的特点。”

- 垂直领域的“巨鲸市场”

4：05  AI Agent红利期紧迫——等到明年再做？太晚了！

4：48  AI Agent将渗透服务业（金融、医疗、物流等），覆盖美国50%+GDP（远超互联网时代）

5：36  所有有高质量数据的行业都是战场

6：13  7人团队用AI完成商业票据自动化，拿下某世界500强企业60亿美元订单。——垂直≠规模小，单点市场规模巨大。

8：12  一家AI医疗影像公司，用AI完成低精度扫描→高精度成像，落地60+医院。

- ToB应用的范式变革，医疗与金融站在AI爆发的最前线

9：21  某知名软件企业停招新人却要提升3倍效能——未来领袖必须学会管理人类与AI两种劳动力。

13：32  你的AI产品若只能帮客户省钱，定价一定受限；若能帮他们赚钱，价值才能真正释放。

16：34  全球30%数据是医疗数据，但利用率不到5%——这是沉睡的巨矿，联邦学习正在唤醒它。

19：19  金融、医疗等严监管行业，对联邦学习的接受度很高。

22：26  AI在金融领域具有巨大的应用潜力，但挑战也很巨大，例如声纹伪造可能催生“AI防欺诈”新需求。

- 破解幻觉：B端AI落地生死线

25：58  ToB场景对幻觉零容忍——一个错误可能摧毁客户信任。

26：19  通过RAG消除大模型带来的幻觉，给AI装上“事实校对员”。

- 底层重构：CPU也能跑AI？

27：44  底层架构上，大模型+强化学习架构融合成主要趋势

28：51  CPU运行AI模型成为可能

30：32  谷歌Gemini实现实时跨语言声纹通话——25年前埋下的AI种子，正在爆发。

- AI Coding：开发者“效率革命”

32：29  初创公司依赖大模型API，易被上游切断生态

36：11  开发者心态：快乐＞恐慌。写代码群体对AI Coding技术接纳度最高——Debug的苦差事交给AI，创造力留给自己。

36：45  去年两家创业公司：10人团队年收2000万美金，30人年收1亿美金——AI把创新成本压成纸片。

- 终于到了AI大规模商业化的阶段

38：17  美国70%的AI机会都将属于大厂

40：55  开源对于创新至关重要

43：21  物理AI及太空科技发展也很快

45：04  数据孤岛+行业认知门槛——连续创业者更容易创业成功

49：51  Fusion Fund内部的AI分析师Ada

59：41  硅谷大公司CTO们手握几十亿预算——他们找初创企业像在超市扫货，很短的时间内就能签百万美元级订单。

- AI Agent尚未爆发，现在只是序章

01：01：05  500强企业中，员工选择AI心理咨询师比例＞真人

01：03：38  C端应用方面，硅谷焦点主要在于数据隐私的担忧

01：06：07  未来对算力的需求一定会越来越多

01：07：26  AI加速Lonevity（长寿）、提升生命质量的技术发展

01：08：56  AI Agent尚未爆发，现在只是序章