?。▉碓矗嘿Y本市場那些事兒）

　　人工智能浪潮席卷全球，算力需求激增，機房基礎(chǔ)設(shè)施面臨前所未有的挑戰(zhàn)，如何構(gòu)建新一代AIDC（人工智能數(shù)據(jù)中心）已成為產(chǎn)業(yè)共同面對的核心命題。

　　9月17日，在首屆AIDC產(chǎn)業(yè)發(fā)展大會上，科研機構(gòu)、數(shù)據(jù)中心服務(wù)商、互聯(lián)網(wǎng)運營商代表等產(chǎn)業(yè)鏈各方代表齊聚上海，圍繞標(biāo)準共建、技術(shù)共研與生態(tài)協(xié)同等話題討論，并在大會上預(yù)發(fā)布《AIDC基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)范》，為未來2～3年的AIDC建設(shè)提供參考，推動產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

　　值得一提的是，華為新發(fā)布的面向智能世界2035十大技術(shù)趨勢報告披露，到2035年全社會的算力總量將增長10萬倍，在計算架構(gòu)、材料器件、工程工藝、計算范式四大核心層面實現(xiàn)顛覆性創(chuàng)新，最終催生新型計算的全面興起。

　　算力需求大爆發(fā)

　　隨著人工智能技術(shù)深入各行各業(yè)，算力需求呈爆發(fā)式增長。

　　“當(dāng)前，全球人工智能技術(shù)發(fā)展風(fēng)起云涌，成為推動新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要力量，而算力作為數(shù)字經(jīng)濟時代的關(guān)鍵生產(chǎn)力要素，其賦能作用日益凸顯，已成為驅(qū)動各行業(yè)變革的核心力量?！?中國電子技術(shù)標(biāo)準化研究院副院長陳大紀表示。

　　中國移動數(shù)智化部發(fā)展規(guī)劃處高級項目總監(jiān)高從文表示，行業(yè)評估國內(nèi)人工智能服務(wù)器復(fù)合年增長率超過20%，智能算力規(guī)模復(fù)合增速超30%。這意味著，GPU芯片算力和交換機芯片容量不斷挑戰(zhàn)物理極限、迭代周期減少，AI基礎(chǔ)設(shè)施需要持續(xù)升級。

　　華為最新發(fā)布的《智能世界2035》和《全球數(shù)智化指數(shù)2025》報告，展望了未來十年包括人工智能、算力、數(shù)據(jù)存儲等方面的關(guān)鍵技術(shù)趨勢。

　　報告指出，隨著大模型的發(fā)展，AI智能體將從執(zhí)行工具演進為決策伙伴，驅(qū)動產(chǎn)業(yè)革命。到2035年，全社會的算力總量將增長10萬倍，計算領(lǐng)域?qū)⑼黄苽鹘y(tǒng)馮?諾依曼架構(gòu)的束縛，在計算架構(gòu)、材料器件、工程工藝、計算范式四大核心層面實現(xiàn)顛覆性創(chuàng)新，最終催生新型計算的全面興起。

　　全球計算聯(lián)盟（GCC）秘書處CTO苗福友接受券商中國記者采訪時表示，隨著大模型進入實用化階段，人工智能正催生出大量全新的應(yīng)用場景，AI產(chǎn)業(yè)正處于應(yīng)用快速爆發(fā)期。

　　他解釋，爆發(fā)體現(xiàn)在兩方面，一是基礎(chǔ)模型的訓(xùn)練，基礎(chǔ)模型的訓(xùn)練會消耗大量的芯片算力，不管在中國還是在其他國家，這是普遍發(fā)生的事情。二是各種應(yīng)用層出不窮，也會產(chǎn)生很多算力方面需求。相應(yīng)地，算力需求產(chǎn)生的驅(qū)動，帶來AIDC形態(tài)要求它發(fā)生一些變化，不管是從散熱還是供電、機房空間等都產(chǎn)生變化，對數(shù)據(jù)中心提出了新的要求。

　　他進一步指出，從多方預(yù)測來看，未來兩三年，國內(nèi)AIDC建設(shè)仍將保持每年40%以上的年增速，隨后每年新增建設(shè)量還會增加，然后慢慢趨于平緩，預(yù)計到2030年前后，年增長率或在10%左右。

　　AIDC行業(yè)新標(biāo)準出臺

　　AI算力需求激增給數(shù)據(jù)中心帶來變革性影響。在AI算力需求大爆發(fā)之下，相關(guān)算力密度、機房功率密度等問題接踵而至。

　　全球計算聯(lián)盟（GCC）理事長金海教授指出，AIDC建設(shè)面臨“熱、電、空間”挑戰(zhàn)，以及標(biāo)準缺失、建設(shè)周期長導(dǎo)致的“AI等機房”困境。他呼吁產(chǎn)業(yè)鏈加快標(biāo)準體系建設(shè)、突破技術(shù)瓶頸、構(gòu)建協(xié)同創(chuàng)新生態(tài)。

　　更關(guān)鍵的是，AIDC基礎(chǔ)設(shè)施標(biāo)準尚未完善，上下游企業(yè)多處于各自探索階段，這不僅帶來成本浪費，也延長了交付周期。業(yè)內(nèi)普遍反映，如今數(shù)據(jù)中心建設(shè)往往以“年”為單位計算交付時間，導(dǎo)致AI設(shè)備等待機房的現(xiàn)象發(fā)生，影響到產(chǎn)業(yè)發(fā)展的速度。

　　中國電子技術(shù)標(biāo)準化研究院副院長陳大紀認為，AIDC產(chǎn)業(yè)正飛速發(fā)展，同時面臨著規(guī)劃、交付、運營等多方面的挑戰(zhàn)，產(chǎn)業(yè)界需要一個面向新趨勢的AIDC標(biāo)準與規(guī)范，在結(jié)構(gòu)、電氣、液冷等多方面提出新的技術(shù)要求，共同推動AIDC與AI產(chǎn)業(yè)蓬勃健康發(fā)展。

　　在大會上，產(chǎn)業(yè)鏈上下游共14位代表聯(lián)合發(fā)布《AIDC基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)范》，標(biāo)志著AIDC建設(shè)進入新階段，將推動產(chǎn)業(yè)向標(biāo)準化、規(guī)模化發(fā)展。

　　“ 隨著AIDC基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)范的預(yù)發(fā)布，產(chǎn)業(yè)將從各自探索走向有章可循的新范式?！敝袊娮蛹夹g(shù)標(biāo)準化研究院高級工程師沈芷月對券商中國記者表示，新的規(guī)范標(biāo)準破解了AI等機房的困境，通過推動基礎(chǔ)設(shè)施標(biāo)準化和規(guī)范化發(fā)展，有效降低行業(yè)整體的建設(shè)和運營成本。此外，有利于引導(dǎo)有序競爭，強化產(chǎn)業(yè)協(xié)同。 

　　與此同時，華為在大會上發(fā)布了匯聚計算、數(shù)字能源、集成服務(wù)以及華為云等多領(lǐng)域綜合實踐與經(jīng)驗積淀的《AIDC機房參考設(shè)計白皮書》，進一步為行業(yè)提供了可落地的參考實踐。

　　華為董事、ICT BG CEO楊超斌表示，AIDC是智算時代關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，隨著AI算力規(guī)模與芯片功率的快速提升，液冷數(shù)據(jù)中心正成為AIDC的必然選擇。面對當(dāng)前液冷機房建設(shè)的挑戰(zhàn)，需要協(xié)同產(chǎn)業(yè)鏈，加快液冷機房的產(chǎn)品化與標(biāo)準化，加速AIDC的部署與使用，共同推動AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

　　紅杉資本：AI正在引領(lǐng)一場價值10萬億美元的革命，比工業(yè)革命更宏大

　　紅杉資本將當(dāng)前的人工智能浪潮定義為一場深刻的“認知革命”，認為其變革力量將媲美甚至超越工業(yè)革命，并蘊藏著一個價值10萬億美元的龐大商業(yè)機遇。

　　近日，紅杉資本合伙人Konstantine Buhler發(fā)表了題為《AI革命：一場價值10萬億美元的浪潮，比工業(yè)革命更宏大》的演講。

　　他明確指出，AI的下一個戰(zhàn)場是龐大的服務(wù)業(yè)市場。與SaaS軟件不僅蠶食傳統(tǒng)軟件份額、更極大地擴展了整個市場邊界的歷程相似，AI也將對服務(wù)業(yè)進行顛覆性重塑和擴張。同樣，AI也將對法律、會計、醫(yī)療等傳統(tǒng)上由大型合伙企業(yè)主導(dǎo)的服務(wù)業(yè)進行顛覆性重塑和擴張，催生出由AI驅(qū)動的全新上市公司，甚至改變我們今天熟知的S&P 500指數(shù)榜單。

　　在“認知革命”的黎明階段，紅杉資本正積極尋找并投資那些能將通用AI技術(shù)“專業(yè)化”的初創(chuàng)公司。這些公司如同當(dāng)年的洛克菲勒和卡內(nèi)基，肩負著構(gòu)建未來市場領(lǐng)導(dǎo)者的使命，將通用AI模型打磨成解決特定行業(yè)痛點的“認知裝配線”。

　　為了指引投資方向，Buhler分享了紅杉資本正密切關(guān)注的五大投資趨勢和未來12至18個月的五大投資主題。這些趨勢和主題，正是AI時代淘金者手中的藏寶圖。

　　演講要點提煉：

　　紅杉資本將人工智能（AI）定義為一場“認知革命”，其規(guī)模和影響將媲美甚至超越工業(yè)革命。

　　AI的核心商業(yè)機遇在于價值10萬億美元的美國服務(wù)業(yè)市場，AI不僅將搶占份額，更會像SaaS重塑軟件市場一樣，極大地擴展服務(wù)業(yè)市場本身。

　　AI的發(fā)展被類比為工業(yè)革命的“專業(yè)化”進程，即從通用技術(shù)（如蒸汽機/GPU）走向高度專業(yè)化的應(yīng)用（如工廠流水線/專用AI應(yīng)用），而初創(chuàng)公司是推動這一進程的核心力量。

　　紅杉資本觀察到五個正在發(fā)生的趨勢：1）工作模式轉(zhuǎn)向“高杠桿、高不確定性”；2）衡量標(biāo)準從學(xué)術(shù)基準轉(zhuǎn)向“真實世界驗證”；3）強化學(xué)習(xí)從理論走向?qū)嵺`；4）AI深入物理世界，超越機器人范疇；5）算力成為新的生產(chǎn)力，人均算力消耗將增長10至1000倍。

　　未來12-18個月，紅杉將重點關(guān)注五個主題：1）持久性記憶；2）AI間的無縫通信協(xié)議；3）AI語音；4）貫穿全鏈條的AI安全；5）開源AI。

　　 推動上述主題的發(fā)展，旨在將“認知裝配線”的構(gòu)建時間從數(shù)年大幅壓縮至數(shù)月，從而加速整個認知革命的到來。

　　認知革命：以史為鑒，專業(yè)化是關(guān)鍵

　　紅杉資本認為，理解AI革命的未來，必須以史為鑒。Buhler將AI的發(fā)展與工業(yè)革命的三個關(guān)鍵節(jié)點進行類比：1999年的首款GPU（圖形處理器）如同當(dāng)年的“蒸汽機”；2016年出現(xiàn)的AI系統(tǒng)如同第一座“工廠”；而未來的AI應(yīng)用則相當(dāng)于“工廠流水線”。

　　值得注意的是，從第一座工廠到成熟的工廠流水線，工業(yè)革命花費了144年。Buhler強調(diào)，這一漫長周期的核心驅(qū)動力是“專業(yè)化”——將通用技術(shù)和勞動力，改造為能實現(xiàn)特定產(chǎn)出的高度專業(yè)化組件和勞動力。

　　如今，AI正處在同樣的歷史節(jié)點。通用大模型提供了基礎(chǔ)能力，但真正的價值釋放有賴于初創(chuàng)公司將其“專業(yè)化”，以解決特定行業(yè)和場景的問題。在紅杉看來，今天的AI初創(chuàng)企業(yè)正是這場認知革命中扮演洛克菲勒、卡內(nèi)基角色的關(guān)鍵力量，它們通過專業(yè)化構(gòu)建未來的偉大應(yīng)用。

　　萬億美元機遇：AI重塑服務(wù)業(yè)版圖

　　商業(yè)價值是投資的核心。Buhler指出，AI的機遇遠超軟件市場。他將目光投向了價值10萬億美元的美國服務(wù)業(yè)市場，目前AI的滲透率可能僅為200億美元左右。這正是AI的“10的13次方”美元級別的機遇。

　　紅杉的一份內(nèi)部備忘錄顯示，注冊護士、軟件開發(fā)人員、法律服務(wù)等崗位的市場規(guī)模均極其龐大。公司已在這些領(lǐng)域進行了布局，投資了如Open Evidence、Factory、Harvey等初創(chuàng)公司。

　　Buhler強調(diào)，正如標(biāo)普500指數(shù)的市值排行榜上沒有傳統(tǒng)的律師事務(wù)所或會計師事務(wù)所，認知革命將創(chuàng)造一個歷史性機遇，讓AI驅(qū)動的服務(wù)型公司能夠成長為新的上市巨頭，從而極大地擴展資本市場的版圖。

　　五大投資趨勢：當(dāng)下正在發(fā)生什么

　　Buhler分享了紅杉資本觀察到的五個正在發(fā)生的關(guān)鍵趨勢，它們揭示了AI如何改變現(xiàn)實世界：

　　杠桿而非確定性： 工作模式正從“低杠桿、高確定性”轉(zhuǎn)向“超高杠桿、結(jié)果存在不確定性”。例如，銷售人員可利用AI代理管理數(shù)百名客戶，其自身角色則轉(zhuǎn)變?yōu)樾拚椭笇?dǎo)AI，從而實現(xiàn)超過1000%的杠桿效應(yīng)。

　　真實世界驗證： 衡量AI能力的黃金標(biāo)準已從學(xué)術(shù)基準轉(zhuǎn)向真實世界的表現(xiàn)。例如，AI安全公司Expo通過在Hacker One平臺上與全球頂尖人類黑客同臺競技并取勝，來證明其技術(shù)的卓越性。

　　強化學(xué)習(xí)走向?qū)嵺`： 長期停留在理論層面的強化學(xué)習(xí)，在過去一年已成為許多初創(chuàng)公司獲得競爭優(yōu)勢的實用工具，尤其在編程等領(lǐng)域。

　　AI深入物理世界： AI的影響力遠不止人形機器人，它正通過優(yōu)化流程和加速硬件制造來改變物理世界，例如Nominal公司利用AI加速硬件制造和質(zhì)量保障。

　　算力即新生產(chǎn)力： 每位知識工作者消耗的算力（FLOPS）預(yù)計將至少增加10倍，樂觀情況下甚至可達1000倍。這對算力供應(yīng)商和利用AI武裝員工的企業(yè)都意味著巨大機遇

　　五大投資主題：未來18個月的布局

　　展望未來12至18個月，紅杉資本將重點投資以下五個主題，以解決當(dāng)前AI發(fā)展的核心瓶頸：

　　持久性記憶： AI需要具備長期記憶（記住長期上下文）和身份持久性（保持獨特個性），才能勝任更復(fù)雜的生產(chǎn)力任務(wù)。目前該領(lǐng)域尚未出現(xiàn)類似模型訓(xùn)練的“規(guī)模法則”，存在巨大機遇。

　　無縫通信協(xié)議： 如同TCP/IP協(xié)議引爆了互聯(lián)網(wǎng)革命，AI之間若能建立無縫通信協(xié)議，將催生顛覆性應(yīng)用，例如AI可自主完成全網(wǎng)比價、下單、支付等完整的購物流程。

　　AI語音的爆發(fā)： AI語音有許多令人興奮的應(yīng)用。這包括AI朋友、AI伴侶、AI治療師，所有這些面向消費者的應(yīng)用。在企業(yè)端，AI語音可用于自動化物流協(xié)調(diào)、金融交易等場景。

　　貫穿始終的AI安全： AI安全覆蓋從模型開發(fā)、分發(fā)到終端用戶的全鏈路。未來，每個用戶甚至每個AI代理都可能擁有數(shù)百個專屬的AI安全衛(wèi)士。

　　開源AI的十字路口： 紅杉認為，確保開源社區(qū)能與頂尖閉源模型競爭至關(guān)重要，這關(guān)系到AI生態(tài)能否保持開放和自由，避免未來被少數(shù)資金雄厚的科技巨頭壟斷。

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