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16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。
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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”。
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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。
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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
