AI 世界正在发生什么 — 红杉 Pat Grady 谈话

Pat Grady（红杉资本合伙人）· 波士顿学院投资委员会 · 2026 年 9 月 24 日 · 约 15 分钟 · 中英双语字幕

出处：视频来自 X（Twitter）@gradypb（Pat Grady，Sequoyah/红杉资本合伙人）2026-09-24 发布的谈话，原标题 "What is going on in the world of AI"，为波士顿学院投资委员会所做的 AI 趋势速览。字幕与中文文字稿由 JediX AI 制作（Whisper 转写 + 人工校译），仅供学习交流，版权归原作者所有。

内容速览

三个拐点：2022 年 11 月 ChatGPT（预训练的力量）→ 2024 年底 OpenAI o1（推理的力量）→ 2025 秋 Claude Code 与 Opus 4.5（长程智能体的力量）。第三点是跃变——那一刻真正抵达了 AGI，「2026 是 AGI 之年」已成共识。
这一波是「计算革命」而非通信革命：不是软件 TAM，而是服务业 TAM，大概率大一个数量级；分发渠道已就位（人人在线），速度史上最快。
好、坏、丑：好——Instinct/Muse 从应用变助理、医疗教育落地、蓝领岗位；坏——hyperscaler 举债 capex、网络安全、「AI 精神病」、白领岗位冲击；丑——恐慌营销与国家资助行为、财富分化。
实验室真实信念：从 AGI 转向冲 ASI；RSI 已在发生；对齐是被低估的真实问题；新架构、定制芯片、持续学习。
扩散鸿沟 = 创业公司机会：高价值知识工作每个主流领域都会跑出一家巨头；JEV 分类器七天零到一亿美元收入；Instinct 日环比 10%+。
估值疯了：红杉按投后 1.1 亿进，一个月后纯出资方价格平均 34 亿（12 个月七个案例）——纯粹是泡沫的写照。

中文文字稿

我为波士顿学院投资委员会准备了一组幻灯片，回应一个命题——AI 世界正在发生什么。此刻是 2026 年 9 月 24 日，录个视频给这个时刻留个时间戳。

技术浪潮的演进框架

过去几十年技术变革层层叠加：芯片 → 系统 → 网络 → 互联网 → 移动设备上的复杂应用 → 如今用 AI 完成神奇的事。

这一波有三个不同之处：

一、规模最大。这次吃的不只是软件市场（TAM），而是服务业市场——大概率大一个数量级。
二、速度最快。这不是 AI 特有的，只是分发渠道已经就位：云转型启动时全球联网人口不到一亿，移动转型开始时还得先买智能手机；现在人手一部、人人在线，一旦起飞速度极快。
三、形态本质不同。以前的云、互联网、PC、网络都是「通信革命」，关乎信息的分发方式。这一波是「计算革命」，关乎信息的处理方式——自六七十年代硅革命以来还没发生过。听着像咬文嚼字，但影响真实：大家脚下赖以构建的技术底座一直在移动。

过去五年三个拐点：

2022 年 11 月 ChatGPT——预训练的力量
2024 年底 OpenAI o1——推理的力量（系统 1 / 系统 2 思维）
去年秋天 Claude Code 与 Opus 4.5——长程智能体的力量

虽然看起来是连续曲线上的三个点，但我们认为第三点是跃变——那一刻我们真正抵达了 AGI。我们今年 1 月发博客说「2026 是 AGI 之年」，当时被嘲笑，如今已成共识。

对现实世界的影响：好、坏、丑

「所以呢？」（Don Valentine 式追问）——实际意义是：汽车真的来了。过去几年只是更快的马（好一点的软件），现在是汽车（以根本不同的方式运载你）。

好的方面：

神奇应用：Instinct 和 Muse 已从应用变成助理，不只处理任务而是真把事办成。类似 Zoom 跨过信任门槛那一刻——以前 AI 理论上能干活但没人信，现在真的能，且改变了你的行为方式
医疗：乡村医生口袋里装着整个医学界的专业能力
教育：公立学校难推进还没铺开，但看 Alpha School 能看到未来
数据中心建设和 AI 物理侧创造大量蓝领岗位

坏的方面：

超大规模厂商开始入不敷出：资本开支不再由自由现金流支撑，而是靠举债
网络安全威胁未来几年会急剧恶化
「AI 精神病」：与机器交谈过久造成的心理问题
大多数白领岗位被冲击；会用的能如鱼得水，不学的陷入麻烦

丑的方面：

大量「AI 毁灭人类」恐慌营销。我们正与中国冷战，社交媒体上的数据中心恐慌营销背后是国家资助行为
AI 加剧财富分化与社会撕裂，「内战」说法戏剧化但有生之年并非不可能

实验室内部：真实信念

用奥卡姆剃刀建模最靠谱——他们完全不擅长公关，看似矛盾的说法就是真实观点。

实验室迅速从追求 AGI 转向宣布「我们到了，现在冲 ASI」
RSI（递归自我改进）：模型能自己构建自己——过去大半年已经在发生
「起飞」（takeoff）：模型进步快到人类跟不上，推高 p(doom)（AI 接管人类的概率）
近几个月都意识到对齐是真实问题且重视不够，于是有了 Dario 的《Pacing the Frontier》
技术：模型超越语言进入科学领域（证明新数学定理）；新架构让效率大增；全员投定制芯片；「持续学习」是当下大热点

实验室的商业现实

token 争夺战：降价抢 API 生意；用部署码竞争；把顾问大军开进财富 500 强
算力仍严重受限，需求跑赢供给
人才战缓和（仍热但没一两年前疯）
实验室开始建立并购能力，有了自己的企业引力

扩散鸿沟与创业公司机会

模型能力与实际采用之间的巨大鸿沟 = 「扩散鸿沟」，这是应用层创业者的机会（主要是创业公司）。机会清单比以往任何时候都长：

高价值知识工作（编程、网络安全、医疗、金融服务、会计）——每个主流领域都会跑出一家巨头
企业记录系统：云时代诞生了 ServiceNow、Workday、Salesforce，这一波新的记录系统正在成形
前沿技术：一次性生成候选药物（Chai Labs——以前数年的分子设计现在几天搞定）；垂直领域/新架构的 NeoLab
JEV 上周爆火：分类器（做选择题的模型），比 LLM 便宜 100 倍且快得多，七天从零到一亿美元收入
增速疯狂：Instinct 日环比 10%+；一家高价值知识工作公司从 2 亿（去年）到 7 亿（今年）美元收入；另一家 2 到 50

运营趋势

「自持智能」运动：根本原因不是怕基础模型或 GDPR，而是基础模型只占据价格-性能帕累托前沿上的少数几个点；曲线上大多数点位用自己后训练的开源模型更优。落地=把负载从基础模型迁到开源
应用层公司每四个月就得重塑一次（底座一直在动）
组织打法学实验室：玩长板游戏——把最强的人保护起来放开干，不玩短板游戏
组织结构从层级命令控制走向「智能体网络」：AI 传递信息、掌握动态、员工自主工作。没有 Jack Dorsey 说的那么戏剧化，但在朝那个方向走

估值与「两步走」

估值完全疯了。因为太疯，很多公司玩「两步走」：拆开出资方和共建方。红杉按投后 1.1 亿美元进（共建方价），一个月内纯出资方的价格平均 34 亿美元——过去 12 个月七个真实案例的数据，前所未见，纯粹是泡沫的写照。

结语

我们不知道未来会怎样，不知道门后等着的是什么。但我们知道：当成本下降、能力上升，我们将活在加速变化的世界里。抓稳了。