十万亿美金的人工智能革命，红杉美国合伙人 Konstantine Buhler 最近发表了一场题为 《The 10 Trillion AI Revolution》的演讲，非常值得一看。演讲要点： 1、产业阶段判断 工业革命花了 211 年才完成“蒸汽机→工厂→流水线”的细化； AI 革命现在只走到“GPU 蒸汽机→深度学习工厂”，下一幕是“专用流水线”——垂直场景的 AI 专用系统会替代今天的通用大模型，成为新垄断者诞生地。 2、市场规模重估 AI 服务市场不是 200 亿，而是 10 万亿美元（红杉把“被替代职业人数×年薪”直接加总）。 云时代的 SaaS 把 3500 亿软件市场撑到 6500 亿；AI 时代会把今天所有“人力服务”重算一遍，边界被整体外推。 3、五大趋势决定打法 1）生产力杠杆：百倍效率换可控性下降 → 产品必须把“人-机校验”做成默认工作流。 2）评价标准出实验室：真实业务指标 > 学术 benchmark，先做场景“擂台赛”。 3）强化学习实用化：RL 不再是论文，而是核心配方，谁先调出“RL+垂类数据”谁先赢。 4）AI 进物理世界：软件红利吃完，硬件制造、质检、物流、机器人是下一个 10× 洼地。 5）算力新生产函数：FLOPs/人×10～10 000 倍增长，推理效率与安全是隐形千亿市场。 4、红杉当下在押的 5 条赛道 1）持久记忆（长时记忆 + 身份一致） 2）无缝通信协议（AI-to-AI 的“TCP/IP”） 3）AI 语音（比视频更快落地，B2B 调度/交易场景最肥） 4）AI 安全（研发-分发-终端三层防护，可做“安全代理”标准化产品） 5）开源竞争力（防止巨头锁死生态，持续投开源模型与工具链） 5、给创业者的一句话行动清单 Step1 选一条“年薪×人数>500 亿美元”的垂直人力赛道； Step2 用 RL+专有数据训练“小模型”，先在一个真实 KPI 上做到世界第一； Step3 把“持久记忆+多 Agent 协同”做进产品，让用户直接雇佣一支 AI 团队； Step4 把节省下来的 50% 成本换成按结果计费的新商业模式； Step5 在 18 个月内把业务数据反喂模型，形成数据飞轮，达到对手 10 倍效率差——那就是你的“专用流水线”。 15 个关键词 专业化、10 万亿替代成本、RL工程化、AI 物理化、FLOPs 生产函数、持久记忆、AI 语音入口、安全代理、开源护城河、真实 KPI 竞技、数据飞轮、垂直小模型、人-机校验工作流、按结果计费、效率差×10。 演讲链接： https://www.youtube.com/watch?v=yoycgOMq1tI(qinbafrank)