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智能体将如何重塑市场 AI
Apr 13, 2026

智能体将如何重塑市场

原文链接: How Agents Will Reshape Markets 作者: Annelies Gamble 免责声明: 本翻译好的文章仅限于我自己阅读,不是转载和发布。 来源 (Source) 围绕 AI 的许多讨论都集中在随着智能体(agents)使越来越大份额的工作流自动化,它们将对工作岗位产生什么影响。同样重要的是,一旦这些工作流由代表人员和公司的智能体处理,市场会发生什么变化。 当软件成为买家、推荐者、谈判者、审查者、调度员和看门人时,会发生什么改变? 我最近采访了研究数字市场和 AI 经济学的经济学家 Andrey Fradkin。他也是 Justified Posteriors Podcast 的联合主持人。他的许多工作不仅集中在 AI 如何改变公司内部的生产力,还集中在它如何改变市场本身的结构。 我们的对话探讨了当智能体降低搜索、议价、匹配和代表的成本时会发生什么——以及这可能如何重塑公司的边界、市场设计以及价值的去向。 AI 作为一种交易成本冲击 在《企业的性质(The Nature of the Firm)》一书中,罗纳德·科斯(Ronald Coase)认为,企业之所以存在,部分原因是它们降低了交易成本:搜索信息、谈判协议和执行协议所涉及的摩擦。正如 Andrey 所说,“企业是市场经济中间的独裁孤岛。” 通过市场进行协调是昂贵的。搜索是昂贵的。签订合同是昂贵的。谈判是昂贵的。监督是昂贵的。代表(Representation)是昂贵的。 “我们之所以首先拥有企业,是因为存在交易成本,”Andrey 说。 但 AI 正开始改写这些交易成本。 智能体自动化了任务。在这样做的过程中,智能体降低了人、公司和系统之间的协调成本。当这种情况发生时,在公司内部完成的工作和通过市场完成的工作之间的边界可能会开始转移。 “我们可能会看到公司——我不想说解体——但它们的组织方式可能会非常不同,”Andrey 说。换句话说,如果智能体真正降低了搜索、匹配、议价和代表的成本,它们就使新的市场结构成为可能。 代表(Representation)也可能变得更便宜 这方面的一个含义是,过去过于昂贵的代表形式可能会走向下沉市场。 从历史上看,许多人只有在非常高价值的交易中才能获得代理人或中间人的服务。好莱坞经纪人。体育经纪人。高端招聘人员。经纪人。值得信赖的谈判代表。一个比你更了解市场并能在市场中代表你的人。 “这些人的目的是什么,”Andrey 说,“是他们是进行特定交易的专家,而且他们掌握大量信息。” 我们之所以没有在每次市场互动中都拥有这些服务,是因为它们很昂贵。 “它们只对足够大的事情有价值,”他说。 […]

OpenClaw:构建、训练与与个人 AI 代理共处的完整指南 AI
Mar 31, 2026

OpenClaw:构建、训练与与个人 AI 代理共处的完整指南

我组建了由 9 个 AI 代理组成的团队来管理我的工作和生活。你也可以这样做,方法在这里。 “OpenClaw 可能是有史以来最重要的一次软件发布。” —Jensen Huang,NVIDIA 首席执行官 Claire Vo 汇编了关于入门并精通 OpenClaw 的权威逐步指南。基于我们的 播客节目 ,这篇文章涵盖了从首次安装到运行一个完整 AI 代理团队所需的一切,以及那些改变她生活的具体使用场景。无论你是刚接触 OpenClaw 还是已经在运行,Claire 的指南都会让你能力提升一个档次。 特别感谢 Peter Steinberger、Dave Morin 和 Nat Eliason 对本文稿件的审阅。如需了解更多 Claire 的内容,请收听她的播客 How I AI 和 ChatPRD,并在 X 及 LinkedIn 找到她。 早上 6 点,在我还没看手机之前,一个名叫 Polly 的人工智能代理已经读完了我的电子邮件、查看了日历,并为我的一天做好了安排。当我坐下来喝咖啡时,另一个代理已经提醒了我丈夫学校的主题日。第三个 AI 正半路写着一封销售邮件,这封邮件将在潜在客户联系我方后三分钟进入他们的收件箱。还有一个代理甚至帮我起草了这一段(其余部分则是由我的人类之手精心撰写)。 三个月前这些都不存在。 如果你在关注 AI 新闻,可能已经听说过 OpenClaw。有一阵子,X 上几乎全是龙虾表情和对它能做的一切的无比激动的帖子: 替你经营生意 、 买车 、和朋友们一起策划 AI 起义 ,还有更多。你也可能看到了一些恐怖故事,比如它开始删除某用户的整个 Gmail 收件箱 ,或者那次它把我个人日历完全弄乱 。 你既感兴趣又有些害怕。我也是。但一个能帮我打理生活和事业的专属个人助理的想法太诱人,我不得不深入研究。越玩 OpenClaw,我越确信它是最强大的个人用途 AI 工具之一,也是这些工具未来走向的一个标志。 快进两个月,我全天候与九个(还在增加!)OpenClaw 代理聊天,它们管理我的业务、编写代码、促成销售,并确保我按时到达孩子们的篮球比赛现场。 我在 Telegram 上的 OpenClaw 代理 […]

商业洞察
Mar 30, 2026

人工智能的捆绑时刻 | Tomasz Tunguz

SaaS 时代的定义是分拆:找到工作流程、优化它、拥有它。 Salesforce 选择了销售自动化。 Slack 选择了聊天。 Dropbox 选择了文件共享。通过完善单一工作流程赢得单点解决方案。剧本:拥有一个痛点,然后从那里扩展。 人工智能的发展速度比任何人预测的都要快。当型号每 42 天更换一次时,买家就无法组装出最好的产品组合。他们想要一个可以信赖三到五年的平台。 法律 → 专业服务。 Harvey 现在将自己定位为法律和专业服务的人工智能,而不仅仅是律师事务所。它为企业法务部门、法院系统提供服务,并与普华永道共同构建了覆盖25个以上司法管辖区的税务人工智能模型。 企业搜索→工作人工智能。 Glean 最初是作为企业搜索开始的。现在,它为医疗保健、金融服务和政府销售垂直解决方案,并拥有专门的销售、人力资源和工程代理。 音频模型 → 语音代理。 ElevenLabs 从文本转语音开始。现在,它提供用于客户服务、音乐生成和人工智能有声读物的语音代理。 基金会模型公司也在做同样的事情。 OpenAI 推出了专门的医疗保健和生命科学垂直领域,配备了特定行业的销售团队和解决方案工程师。 Anthropic 建立了一个由医疗保健、保险和联邦市场客户经理组成的行业组织。他们不销售 API。它们正在成为平台。 这些公司都认识到分拆带来的认知负担。他们不卖功能。他们正在出售信任。 有一个更深层次的逻辑在起作用。集成后,人工智能系统可以了解团队如何运作、捕获工作流程并在其基础上构建更多系统。随着软件开发成本的下降,受到广泛采用的值得信赖的合作伙伴可以比其他任何人更快地扩张。 SaaS 手册奖励专业化。人工智能剧本奖励广度。 原文链接:https://www.tomtunguz.com/2026-03-24-saas-unbundled-ai-rebundled/

深度学习
Mar 30, 2026

来自 100 多位 First-Check GP 和 LP 的关于今天获得资助的信号

SIERRA Ventures 种子前风险投资峰会:一间房间的资产管理规模高达 90B 美元 100 多位初级 GP 和 LP 齐聚 SIERRA Ventures Pre-Seed VC 峰会,进行为期一天的坦诚对话,讨论目前创建和资助公司所需的实际条件。 总的来说,它们代表了超过 10 亿美元的首次 AUM,超过 200 亿美元的后续资本,以及超过 700 亿美元的 LP 资产管理规模,塑造了下一代公司的建立和融资方式。 Haystack Ventures 的 Semil Shah 通过一场炉边谈话定下了基调,挑战了创始人和投资者应如何看待人工智能时代。 Carta 洞察主管 Peter Walker 带来了数据。 Premji Invest 的 Sandesh Patnam 提供了增长和公开市场的现实检验。 Venrock 的 Ethan Batraski、Threshold Ventures 的 Lisa Xu、IVP 的 Shravan Narayen、Elizabeth Weil […]

心灵自行车 – Rex Woodbury – Digital Native 大模型内核
Mar 30, 2026

心灵自行车 – Rex Woodbury – Digital Native

每周撰写有关技术与人如何交叉的文章。白天,我正在构建 Daybreak 来与早期创始人合作。晚上,我正在撰写有关市场趋势和创业机会的 Digital Native。 如果您还没有,请在此处,加入每周 70,000 多名读者的行列: 大家好👋, 我们正在黎明招聘! 我们正在寻找一名 EA/办公室经理来维持公司的列车运行。 这是 LinkedIn 上的招聘信息。如果您有兴趣或有任何线索,请告诉我或让他们填写 LinkedIn 申请表。这个角色没有“合适”的背景,但我们正在寻找两个主要的东西:(1) 一个善于交际的人,因为这个角色意味着成为 Daybreak 的代言人并与我们的创始人和有限合伙人互动,以及 (2) 一个能够完成工作而不出错的执行机器。我们将提供有竞争力的现金补偿以及结转资金。另外,你会和我和贾里德一起工作,我们觉得在一起很有趣:) 话不多说,继续本周的文章…… 心灵自行车 史蒂夫·乔布斯因称个人电脑为思维自行车而闻名。 这句话通常与 80 年代中期 Macintosh 的推出联系在一起,但有证据表明乔布斯早在 1980 年就使用了这个比喻,当时苹果公司才只有三年。这个比喻很好:显然,计算机一直是增强人类智力和好奇心的工具。 ![观看史蒂夫·乔布斯首次向公众展示 Macintosh | The Verge] 人工智能是比喻的自然进化。人工智能可以帮助您的思维更快、更远;很少有人会不同意这一点。但人工智能是利用“其他人”的智力来做到这一点的。克劳德是我最好的新朋友——没有克劳德,黎明几乎无法运作——但克劳德不是我。我认为克劳德是一位高效的员工,而不是我自己。从你的自己的头脑中获得更多里程怎么样?这是乔布斯比喻的更字面的解释:你如何才能为自己特定的、个人的、独特的头脑获得一辆自行车? 数字克隆,也称为数字孪生,是人工智能领域最伟大的想法之一。我们如何复制一个人的智力、意识、知觉?最后一个词是我们 Daybreak 公司之一的名称。 Sentience 今天秘密 出现。 Sentience 构建了您的数字版本,它可以理解您的知识、反映您的声音并可以根据您的环境进行操作。 ChatGPT 和 Claude 是令人难以置信的工具,但它们是在海量通用数据集上进行训练的。它们针对统计上可能的响应进行了优化,这意味着随着时间的推移,输出会趋同,情报会越来越集中在少数平台中。 相比之下,感知创建了一个个人模型,随着时间的推移,个人塑造并拥有这个模型。你成为你自己的模型,你的知觉对你来说变得独特。 我如何使用感知 过去几个月我一直在使用 Sentience,它已成为我运作方式的核心。该产品的工作原理是首先摄取数据:我导入了我的电子邮件、日历历史记录、Slack 线程、笔记和 […]

人工智能服务的四个 P – Euclid Ventures 商业洞察
Mar 30, 2026

人工智能服务的四个 P – Euclid Ventures

在此观看整集 本集由 Parafin 赞助,这是为垂直平台提供资本产品支持的嵌入式金融基础设施。在 Ribbit Capital、Thrive Capital 和 GIC(1 亿美元的 C 轮融资,使其估值达到 7.5 亿美元)的支持下,Parafin 支持诸如 Amazon、DoorDash、Jobber 等客户NMI. 点击此处 了解 Parafin 如何为您提供支持。 人工智能代理热潮有望改变货运业。与运营商协商的语音代理。处理海关文书工作的文件代理人。自主预约的调度代理。 演示非常出色。保留率……没那么多。 正如 Deepak Chhugani 所说,采用这些工具的物流公司遇到了同样的问题:变更管理是残酷的,每个经纪人的工作流程都不同,当出现问题时客户会责怪供应商。结果是越来越多资金充足的代理初创公司难以续签合同。对于致力于为复杂的传统行业带来代理解决方案的人工智能原生创始人来说,这个故事也许并不陌生。 Deepak 是 Nuvocargo 的创始人/首席执行官,这是一个人工智能原生物流平台,已从 Tiger Global、QED Investors、NFX 和 Y 筹集了超过 8500 万美元组合器。他对保留问题的回答与我们最近的文章一致:不要出售代理。在 BuildVision 的 Mike Powers(在 Verticals 此处) 和 汉诺威公园的 Chris Hladczuk(在 Verticals 此处) 之间,这是我们越来越多听到的故事。 Nuvocargo 出售结果。他们实际上是一家获得许可的货运经纪人——毛利率约为 40% […]

商业洞察
Mar 30, 2026

人工智能采用与人工智能优势 – 异常值路径

上周,在黄仁勋在圣何塞举行的 GTC 主题演讲之前,我与莎拉·郭共同主持了一场赛前秀。三个小组,十二位嘉宾,涵盖开放模型、代理人工智能和物理人工智能。在后台,一位创始人告诉我,他最大的竞争对手不再是另一个人工智能实验室。这是一个由一位奥地利开发人员构建的开源项目,六个月前还不存在。几分钟后,Jensen 上台将 OpenClaw 项目称为“可能是有史以来最重要的软件版本”,并将其与 Linux 和 HTML 进行比较。他预计到 2027 年芯片订单将达到一万亿美元,描述了一个价值 35 万亿美元的代理人工智能生态系统,并推出了 Vera Rubin,这是一个下一代基础设施平台,集成了五个机架级计算机上的七个芯片,作为统一的超级计算机运行。观众都被迷住了。 但最让我震惊的并不是詹森宣布的内容。这是我后来在走廊里观察到的情况。每次谈话都是关于收养。谁在使用什么?多快?有多少代理?有多少代币?创始人、投资者和高管就像学生比较考试成绩一样交换笔记,每个人测量同一事物的略有不同的版本。您部署了多少人工智能? 我们以前看过这部电影。公司追逐虚假货币,虚荣指标伪装成基本面。 市场份额经常被误认为获胜。增长常常被误认为是持久性。运输功能经常被误认为是构建产品。现在,采用被误认为是优势。 错误的记分卡已经出现。由人工智能编写的代码的百分比。部署的代理数量。消耗了代币。每个冲刺发布的功能。这些感觉像是进步。它们很容易测量。它们发出活动信号。确实,如果没有它们,你就没有机会成为人工智能原生者,但它们相当于现代的虚荣指标,因为它们几乎没有说明你是否真的在构建能够获胜的东西。 在最近举行的一家投资组合公司的董事会会议上,首席技术官表示,排名前 5% 到 10% 的建筑商现在的生产力比一年前提高了 3 到 5 倍。建筑商的中位数可能上涨了 10% 到 20%。这一差距并没有缩小。它正在扩大。两组之间的差异并不在于技术的流畅程度。两个小组都使用相同的工具。两者都可以访问相同的模型。区别在于他们选择构建什么以及为什么。 在过去的二十年里,软件的约束性限制是:(1) 招聘工程师很困难,(2) 编写代码很慢,(3) 交付产品需要几个月的时间。资本是围绕这些瓶颈进行配置的。路线图是围绕它们制定的。竞争优势通常取决于谁能够吸引和留住最优秀的工程人才并以最快的速度交付。人工智能正在实时消除这些限制。代码已生成。原型是即时的。迭代几乎是免费的。当生产限制消失时,优势就会转移。当你可以构建任何东西时,问题就变成了构建什么。当想法、特征、方向和噪音太多时,瓶颈就不再是执行。这是判断。 这是让人感到不舒服的部分,因为它更难测量并且不可能自动化。判断力是区分信号和噪音的能力,是对好想法说“不”而支持伟大想法的能力,是在数据模棱两可时坚持信念的能力,是在新信息需要时改变方向的能力。在 LinkExchange、Tellme 和 Zappos,我们犯了无数错误,但最重要的决策从来都不是关于速度。他们要在不确定的情况下做出正确的选择。进入什么市场?服务什么客户?接下来要建造什么?停止做什么?这些选择多年来不断复杂化并决定了结果。 人工智能压缩了想法与执行之间的距离。它不会缩小良好判断和错误判断之间的距离。它会放大你指向的任何内容。拥有明确战略的强大团队将更快、更专注于重要的事情。战略模糊的弱团队会变得更加吵闹、更加心烦意乱。清晰的思维复合。混乱的思维得以解开。差距并没有缩小。它变宽了。 丹尼尔·卡尼曼花了数十年的时间研究人类如何在不确定的情况下做出决定,他最重要的发现之一也是最令人谦卑的。我们确实对自己判断的质量过度自信。我们混淆了流畅性和准确性。我们错误地将活动视为进步。当我们只是忙碌时,我们就会感到富有成效。在人工智能让每个人都更有生产力的世界里,进步的幻想变得更加诱人。我们运送更多、建造更多、部署更多,却将数量误认为是价值。 解药不是放慢速度。它是为了改变我们测量的方向。停止衡量活动并开始衡量学习。优化反馈循环,随着时间的推移,判断力会变得更加敏锐。投资于能够持续做出更好决策的人,而不仅仅是更快的人。建立可提高决策质量并加快决策速度的系统和文化。了解我们发货的内容,而不仅仅是我们是否发货。 在 GTC 上,华尔街对 Jensen 的愿景反应不一。投资者权衡了人工智能泡沫的前景以及数万亿美元的需求预测。随着叙述从“人工智能帮助软件公司”转变为“人工智能威胁单机商业模式”,软件行业继续重新定价。从芯片到模型、编排、定价到采购的整个堆栈都在实时重新定价。每一层都在变化。当地面发生变化时,每个人都感到适应和采用人工智能的紧​​迫性。 没有判断力的紧迫感只是对更好品牌的恐慌。每个人都会采用人工智能。每个人都将建造更多、交付更快并部署代理。这就是赌注。获胜的创始人将是那些做出更好选择的人。真正的问题不在于你使用了多少人工智能。问题是人工智能是在提高你的判断力还是在加速你的错误。了解其中的差异是获得 AI 优势的关键。 原文链接:https://outlierspath.com/2026/03/23/ai-adoption-vs-ai-advantage/

商业洞察
Mar 30, 2026

为什么产品而非模型将赢得企业人工智能 |由 G2 风险投资伙伴 | 2026 年 3 月 | G2 见解

为什么产品而非模型将赢得企业人工智能 企业人工智能已经是一个巨大的市场,估计价值约 400 亿美元,同比增长超过 3 倍。1 然而,尽管人工智能工具、基础模型和代理平台呈爆炸式增长,但企业实际利用人工智能所做的事情却出人意料地狭窄。 在过去的几个月里,一波报告试图捕捉到 2025 年底企业人工智能采用的状态,从 Menlo Ventures 的自下而上分析 到 OpenRouter 对近 100 万亿美元的研究令牌。每一个都提供了不同的市场份额,有时,这些片段似乎是矛盾的。我们希望退后一步,将这些报告综合成一个连贯的叙述,讲述企业人工智能目前的状况,更重要的是,它的发展方向。 简短的回答?企业在人工智能上花费了数百亿美元,但他们主要做两件事:编码和副驾驶。在这两者中,只有一个已证明具有投资回报率。 企业实际利用人工智能做什么 编码已成为生成式人工智能的第一个“杀手级用例”。现在,它约占通过 OpenRouter 处理的所有代币的 50%,估计占企业代币的 85% 以上(!!)。² Menlo Ventures 认为编码占部门 AI 支出的 60% 左右,同比增长 8 倍。³ 这是有道理的 — 编程本质上是一种生成活动,而生成 AI 是一个自然的选择。 Claude Code、GitHub Copilot 和 Cursor 等工具正在带来显着的生产力提升,随着这些功能的持续快速改进,我们仍处于早期增长阶段。 Copilot 是第二大支出类别——想想 ChatGPT Enterprise、Microsoft Copilot 和 Claude for Work。企业正在大规模购买这些工具,但人们仍然对其投资回报率持怀疑态度。使用率常常低于预期,并且对于员工是否发现其中有意义的价值尚无定论。 […]

避开索伦之眼 – 埃文·塔纳 (Evan Tana) 深度学习
Mar 30, 2026

避开索伦之眼 – 埃文·塔纳 (Evan Tana)

机会从未如此巨大。两者都没有构建错误的风险。我与 SPC 社区讨论了人工智能及其周围的创始人的市场状况。随后进行了数周的辩论,并且对话仍在继续发展。 越来越让人感觉创始人是在索伦之眼下进行建设。在《指环王》中,索伦之眼是一种无所不见的力量。一旦它固定在你身上,你就无处可藏。如今,基础模型实验室也开始有了同样的感觉,而且视野只会变得越来越大。 竞争不再是一维的。现在有四个向量:现有企业、其他初创公司、基金会模型本身,以及最重要的是您自己的客户。 实验室不仅仅是建立更好的模型。他们正在武装您的客户。 要了解这对您意味着什么,请从三个维度评估您的初创公司。 买家能力:您的客户能否真正使用新的人工智能工具? 买方代理:他们是否有权直接建造? 产品架构:您的产品主要是工作流程还是底盘? 虽然能力和代理关系到买家的技能和自主权,但产品架构则询问你的产品在堆栈中的位置。 工作流 位于界面层 — 用户直接与之交互以完成工作的表面。 底盘是底层——数据、安全、编排、身份和访问、计算、部署。一切都依赖于基础设施。 你的产品越是在工作流程层面上存在,而没有更深层次的基础,你暴露的风险就越大。 如果你的买家是高代理、高能力的,并且你的产品主要是工作流程,那么你就面临着他们构建自己的产品版本的真正风险。我亲眼目睹了这一情况——内部团队在几天内就开发出了定制工具,而在一年前,这些工具需要几个月的时间才能采购和实施。 面临风险的公司 将这些维度放在一起,就会出现一些模式。这可能会发人深省,特别是如果它描述了您的出发点。 适用于软件公司的软件。 对于为高代理、高能力组织构建水平工作流应用程序的创始人来说,这是针对您的。如果您客户的团队看起来很像您的团队(有才华的工程师,可以访问前沿模型),那么您就处于危险之中。他们只会自己建造。 初创公司和中端市场科技公司是 2026 年最危险的 ICP。我们从初创公司和中端市场科技公司的内部团队那里亲耳听到了这一点,他们构建了自己版本的工作流程工具,他们过去需要付费——一年前需要几个月才能采购和实施的工具现在只是一个周末项目。不仅仅是他们。多个前沿实验室的工程师正在做同样的事情。 这里的一个结论是,过去看起来“无聊”的低能力+低代理客户(以企业为中心、重服务、采购缓慢)现在相对有吸引力。困难就是护城河。 围绕模型缺陷进行构建。看看视频和图像应用程序。一年前,说“它的修复效果不好”或“视频中的角色一致性被破坏”可能就足够了。这种想法现在是一个失败的赌注。 Model capabilities are non-linear.这种行为是如此的突然,以至于今天的困难明天就变得微不足道了。 Error 500 (Server Error)!!1500.That’s an error.There was an error. Please try again later.That’s all we know. 构建随着模型改进而变得更强大的东西。他们不会在下一个版本中淘汰这种东西。 如何生存 生存取决于你如何反应。问题不再在于你是否能够构建,而在于你在窗口关闭之前是否知道“什么”要构建,以及“为什么”。 战略不能等待。现在每个人都可以快速构建。我在纽约遇到了两位非技术创始人,他们在两天内构建了成熟的产品。这令人难以置信,但这也意味着构建速度是赌注。 The old playbook […]

当人工智能进攻时 AI 编程革命
Mar 30, 2026

当人工智能进攻时

本周,超过 43,000 名安全专业人士齐聚旧金山参加网络安全行业的年度主要活动 RSA 会议。最初是关于数字签名标准的高度专业化的单面板活动,现已发展成为全球最大的技术会议之一。 在围绕人工智能安全、零信任原则和自主代理控制平面的所有讨论中,安全的一个子领域一直备受关注:攻击性安全。仅在过去两周内,已有超过 3.5 亿美元投入到初创公司中,这些公司构建的人工智能系统旨在完成一件事:抢在别人之前攻击你。 XBOW 由 GitHub Copilot 的创建者之一创立,以 10 亿美元以上的估值筹集了 1.2 亿美元。 Armadin,由 Kevin Mandia(他创建了 Mandiant 并以 5.4B 美元的价格出售给谷歌)领导,以创纪录的 1.9 亿美元种子轮和 A 轮融资推出。 RunSybil,由 OpenAI 第一位安全研究员共同创立,筹集了 4000 万美元,由 Khosla Ventures 领投,Anthropic 的 Anthology Fund 参与其中。还有其他几家由高度复杂的安全和人工智能团队领导的公司正在悄然积累可观的收入。 大量资本进入了两年前几乎不存在的类别。那么发生了什么事? 攻击面刚刚改变 几十年来,安全测试一直在一个简单的模型上进行:聘请一个专家团队,让他们在您的系统上进行几周的指导,然后获取报告。每年重复一次,如果你勤奋的话,也可以每季度重复一次。假设攻击面的变化足够缓慢,以便定期进行人工主导的评估来跟上步伐。 这个假设正在被打破。有两件事同时发生。 首先,攻击面比以往任何时候都扩张得更快。工程团队不断发布代码。人工智能编码助手正在加速编写和部署代码的数量。 Vibe 编码正在以一年前难以想象的速度生产应用程序。每一个新的部署、每一个新的 API 端点、每一个新的集成都是一个潜在的切入点,并且已构建的内容和已测试的内容之间的差距正在扩大。 第二,也是更重要的是,攻击者变得越来越快。 AI 不仅仅帮助防御者。这也有助于进攻。强大的编码助理的推理能力可以用来发现漏洞、设计漏洞并将攻击路径链接在一起。过去需要技术熟练的红队队员几天才能完成的事情现在只需几分钟即可完成。博思艾伦的一份报告得出结论,威胁行为者采用人工智能的速度比政府和私营公司采用人工智能进行网络防御的速度要快。 例如,当网络安全和基础设施安全局将 CVE 添加到其已知利用的漏洞列表中时,防御者将有 […]

物理人工智能:为什么是现在以及有何不同? AI 编程革命
Mar 30, 2026

物理人工智能:为什么是现在以及有何不同?

在 Bessemer 机器人日与 Dyna 的 Jason Ma、xDOF 的 Philipp Wu 和 Perceptron 的 Armen Aghajanyan 讨论机器人研究的前沿 物理人工智能上周成为焦点,从 NVIDIA 的 GTC(在 Jensen 的主题演讲中包括 Olaf 机器人客串)到 Bessemer 机器人日 到 Unitree 的 IPO 消息。势头并没有就此止步:本周带来了亚马逊收购 Fauna Robotics 的消息以及人形机器人出现在白宫! 资料来源:摩根士丹利,“机器人年鉴第 1 卷”(2025 年 12 月) 物理人工智能无疑正在蓬勃发展,该领域的风险投资最近也出现了有意义的增长(上图)。正如我在 2026 年预测文章 中所写,实体人工智能竞赛可能比 LLM 战争更加激烈和重要。 资料来源:Bessemer Venture Partners,“智能机器人:物理人工智能的新时代”(11​​/4/25) 但机器人技术并不总是一个“热门”类别,许多投资者仍然保留着之前周期的疤痕组织(上图)。那么这次到底有什么不同呢?关键的转变是今天的物理人工智能催化剂并不是按顺序展开的。相反,它们并行复合,创造出一种融合,使这一刻感觉从根本上不同于之前的时刻: 物理 AI 基础模型正在迅速发展: 专为物理世界构建的新型 AI […]

软件是新餐厅——它改变了一切 深度学习
Mar 30, 2026

软件是新餐厅——它改变了一切

我是在小企业周围长大的。我的祖父拥有一家连锁理发店。我的第一家公司向商业街的商家出售网站。当我最终建立 FanGo(为 Grubhub 餐厅订餐提供动力的基础设施)时,我花了数年时间与美国数千名最小的经营者一起工作:餐馆老板、街角商店经理、家庭经营的餐馆,它们构成了这个国家的大部分经济结构,尽管它们几乎不占据头条新闻。 在风险投资中,“SMB”(中小型企业)是一个你不能大声说出来的短语。它是生活方式业务、糟糕的单位经济效益、请,看在上帝的份上,不要围绕向中小型企业销售来建立你的市场营销*。传统观点是很糟糕的:中小企业不断流失,收购成本高昂,而且以惊人的速度倒闭。少数破解中小企业代码的公司——Square、Toast、DoorDash——是通过对这些运营商施加巨大的结构性压力,从通常没有多余资金的企业中榨取利润来做到这一点的。这不是批评,而是批评。这只是市场的物理现象。 所以我明白为什么风险投资界将小企业列为一个类别。但我从未完全相信它,因为它们形成背后的“原因”是持久的——它改变了一切。 重塑一切的晚餐 几周前,我与 Cartography Capital 的 Ben Stein 共进晚餐,他是我认识的最敏锐的深度科技投资者之一,谈话转向了软件领域正在发生的事情。构建它是如何变得如此容易的。产品运输的障碍是如何崩溃的。现在,您如何通过一些提示和 Anthropic ,在周末将想法转变为可运行的应用程序。 我们面临着一个显而易见的问题:这对风险投资意味着什么——考虑到过去 40 年大部分风险投资都是软件? Ben 倾身过去,用 Ben 说话的方式说道——就像他已经领先了三步,只是在等你赶上——“很简单。软件就是新的中小企业。” 我和它坐了一会儿。然后一分钟。然后是最后几周。 他是对的。 餐厅镜头 这是我不断回顾的镜头——我熟悉的镜头:餐馆。 餐饮业是一个杠铃。一方面,大型连锁店——Cheesecake Factory、麦当劳、Applebee’s,这些投资组合由私募股权投资。另一方面,是长尾:夫妻店、你已经去过十五年的越南河粉店、夫妻档中餐馆二十年占据下西区的同一个角落。 这条长尾巴的非凡之处不仅在于它的大小,还在于它的起源故事。对于许多业主来说,餐厅并不是一家初创公司。这是一张票。您是越南的一名医生,移民到美国后无法行医。你所拥有的只是你母亲的面条食谱和节省的几千美元。一家餐馆是其他人不会给你的机会。你所需要的只是一个想法、一个店面和一些值得吃的东西——在某些情况下,你甚至不需要最后一部分。只是一片食物荒漠和一些饥饿的人。 这家餐厅是通往中产阶级的一条道路,不需要传统的凭证。关键的是,大多数走这条路的人并不是想建立餐厅帝国。他们试图建立一个“生活”。爱的劳动。一种生存策略。家族遗产。 软件也遵循同样的道路 软件看起来很像餐馆。 在其历史的大部分时间里,软件都具有特定的经济形态:启动成本高,边际成本极低。这种特点——构建成本高、扩展成本低——正是它对风险投资如此有吸引力的原因。您可以将资金投入到构建某些东西的固定成本中,并观察利润随着规模的扩大而扩大。 人工智能正在颠覆这个方程式。构建软件的固定成本正在崩溃。曾经需要一个由十名工程师组成的团队和十八个月的时间才能完成的工作,现在只需要一名创始人和几周的时间。我在技能层中写到了这种动态——人工智能打破了技能与人类的捆绑,第一次允许技能独立存在。同样的力量现在正在将软件创建与工程团队分离开来。 创建软件产品的门槛从未如此之低——这意味着创办软件公司的人的类型即将发生巨大变化。** 从现在开始,并不是每个构建软件的人都试图打造一家由风险投资支持的独角兽。有些人更像是拿着处方的越南医生。他们构建软件是因为它可以解决特定社区的特定问题。因为这让他们可以为自己工作。因为这是一种热爱的劳动,一种赚取中产阶级收入的手段,或者是获得别人不会给他们的机会的最佳机会。 这是新的。这很重要。 投资者的机遇与挑战 对于投资者来说,这创造了机遇,也带来了挑战。 机会是明确的。这类新兴的软件中小型企业将需要工具——不是企业软件,也不是为风险投资支持的初创公司构建的平台,而是更像 Square 为餐馆设计的工具:为长尾设计的基础设施。建立这些企业的人们将比当今的普通中小企业所有者拥有更高的技术素养,这意味着他们对产品的兴趣将会更高。那是一个真正的市场。 挑战更加困难。乍一看,许多软件中小型企业“看起来”像是风险投资。他们会有 ARR。他们会有成长。他们将拥有一位能讲好游戏的创始人。但它们不会是风险投资规模的企业。它们将成为伟大的小企业——可持续发展,甚至盈利,对使用它们的人来说真正有价值——但不是那种返还资金的公司。 这是我在“Vibe 投资”的兴起 中警告的模式——当进入壁垒下降时,用于区分真正机会和噪音的信号变得更难解读。投资于氛围而不是基本面变得很有吸引力。正如我在《风险投资中的算牌》(https://collinwallace.substack.com/p/counting-cards-in-venture)中所探讨的那样,在这种环境下获胜的投资者是那些对自己实际承保的资产保持严格纪律的投资者,而不是那些在每一次看似全垒打的投球上摇摆不定的投资者。 失败模式是可以预见的:无论如何我们都会资助他们。 我们将可访问性误认为是可扩展性。我们将软件创建的民主化与风险规模成果的民主化混为一谈。 中小企业长尾即将到来 餐饮业用了150年的时间演变成了杠铃。美国有一百万家餐馆。其中 50% 的公司每年的收入不到 40 […]