红杉资本2026 AI大会:这可能是我见过最诚实的AI判断

这场大会的主题叫 “This is AGI”（这就是通用人工智能），三位合伙人每人讲了 20 分钟左右。他们的核心判断，概括如下：

Pat Grady负责开场，拆解AI革命的独特性；

接下来，我把整个会议中，这三位加起来超过60年投资经验的人，在过去一年里见过的最聪明的创始人、最前沿的实验室、最真实的商业数据，浓缩整理成这篇文章，分享给大家。干货满满，不容错过！！！

一、首先：一个你可能没有想过的视角

Pat Grady在开场时说了一句很有意思的话：

我们过去几十年经历的所有技术浪潮——互联网、云服务、移动手机——都是关于”信息怎么分发”的革命。但AI不一样。AI是关于”信息怎么被处理”的革命。

这个区别听起来有点抽象，但实际上非常关键。信息分发，解决的是”我怎么把信息送到你手上”的问题。Facebook 是信息分发。微信是信息分发。你在手机上刷到的每一条内容，都是分发。

但AI解决的是”我怎么理解和处理这些信息”的问题。这个问题解决之后，分发就不再是瓶颈了——因为 AI 可以自己生成内容、自己做决策、自己执行。

更重要的是，这种信息处理的底层能力，每隔几个月就会发生一次质的飞跃。Pat 把过去几年里的三次大跃迁列了出来：

2022 年 11 月：ChatGPT 出现→ 世界第一次看到"预训练"的力量→ 一个模型读过了人类有史以来所有的文字，  然后突然能跟你对话了2024 年初：o1 模型发布→ 世界第一次看到"推理时计算"的力量→ 不只是预训练时喂多少数据，  而是在回答每个问题的时候，花多少算力去"思考"2025 年底到 2026 年初：Claude Code + Opus 4.5/4.7→ 世界第一次看到"长时程 Agent"的力量→ 一个 AI 不只是回答一个问题，  而是可以持续工作几小时，完成一整个复杂的项目

Pat说了一句让全场安静了几秒的话：

如果一个Agent可以被派出去完成一项工作，能够从错误中恢复，能够持续存在直到任务完成——我不管你怎么定义AGI，这感觉起来已经非常接近AGI 了。

然后他又补了一句：

现在我们终于从”更快的马”进入了”汽车”的时代。过去几年的AI应用，是让你的工作效率提升10%到40%。但现在开始出现的是让效率提升10倍到40倍的应用——它们不只是更快，而是改变了工作的本质，改变了组织的形态。

二、红杉给创业者的免费战略课：MAD 框架

Pat在大会上给所有”在实验室之上构建”的创业者给了一个框架，他说这是免费的，”所以只值得你为它付出的每一分钱”。

这个框架叫 MAD——三个字母分别代表三个关键词。

M：Moats（护城河，Custom-back从客户出发，往上看）

Pat说了一件反直觉的事：

在一场计算革命里，所有人都会往下看——盯着最新的模型能力、盯着最新的工具发布。但你真正应该做的是往上走，紧紧围绕你的客户。

原因很简单：你的产品明天可能就过时了，但你客户的需求变化得没有这么快。

Claude Code很强大，但打开终端，大多数普通员工走不了几步。Anthropic 没有做错什么，但这就是机会——给特定客户在特定场景下，设计一条最短的路让他们到达目的地。

A：Affordance（让用户不需要学习就会用）

这个词是从设计领域借来的。锤子为什么不需要说明书？因为它的形状本身就是给人手用的，2 岁小孩都知道要抓住锤柄去敲东西。

智能体工具也一样——它可能非常强大，但如果普通人打开后一脸懵，那它就还停在”技术演示”阶段，而不是”产品”阶段。

真正的机会是：给用户设计一条不需要学习就知道怎么走的路。

D：Diffusion Gap（扩散差距就是你的机会）

这是三个里最有趣的一个。

Foundation模型的能力在以极快速度进化，但财富500强企业消化这些能力需要时间。这个差距每天在扩大，而这个差距就是你在应用层构建公司的空间。

Pat用赛车做了一个比喻：

在赛道上，没有领先是永远安全的。雨下得越大，没有人领先，但任何人也都有可能赢。现在 AI 领域正在下着一场滂沱大雨。

三、Sonia的智能体故事：从AutoGPT的失败到2026年的爆发

Sonia 是红杉负责AI领域投资的合伙人，她的演讲从2022年讲起。

2022 年，GitHub上出现了两个爆款项目——AutoGPT和Baby AGI。它们的逻辑很简单：把 GPT-3 套上一些工具，加上一个循环，让它自己朝目标跑。

结果是：挺可爱的，确实有点意思，但完全没用。

我们都知道智能体的时代会来，2022年的时候我们也看到了趋势。但问题是——那些模型还没准备好。

然后时间快进到2025年底到2026年初，一切都变了。两个产品成为了真正的”home run”（全垒打）：Claude Code 和 OpenClaw。一个面向工程师，一个面向任何有手机的人。工程师可以用它开发软件，普通人可以用它管理生活。

Sonia说了一句话我特别认同：

无论你是硬核工程师还是普通用户，现在任何人都可以创建智能体了。人们正在为各种事情构建智能体——有搞笑的，比如一个智能体会举报邻居偷税漏税；有正经的，比如智能体在帮建筑公司跑推广 campaign；还有专业的，我们红杉内部现在在比赛谁构建的智能体能最好地帮自己工作。

Agent 到底是什么？

Sonia给出了一个很清晰的定义：

一个智能体是这样一个系统——它感知周围环境，选择行动，然后自主地朝着目标推进。

然后她把这个系统拆成了三个组成部分：

第一，推理和规划能力——这是大脑。让模型能够在执行任务的同时思考下一步。

第二，工具使用能力——这是手臂和腿。让 Agent 可以操作终端、写代码、搜索网页、发消息。Sonia 说了一件有意思的事：过去 20 年人类为人类构建的所有工具——Slack、GitHub、各种 API——现在全都可以直接给 Agent 用。她说：”SaaS 没有死。相反，随着 Agent 数量增长，这些工具的价值会爆发性增长。”

第三，持久性和适应性——这是 Harness。让 Agent 能够长时间保持专注、遇到问题自我修正、持续推进。这部分通过强化学习在快速进步，Sonia 把这个过程形容为”把 Agent 送去驾驶学校”。

从”小助手”到”无人监督上线”的能力阶梯

Sonia把Agent的能力演进分成了几个阶段：

第一阶段：Tab自动补全（2023 年）→ AI 在一行代码中辅助人类→ 有用，但不具变革性第二阶段：Agentic Development（现在）→ 一个人和 Agent 对话，指挥一个 Agent 团队→ 这已经是一个范式的转变第三阶段：Async Agents / 后台 Agent（即将到来）→ Agent 在后台异步运行，自动生成子 Agent→ Sonia 认为这个范式的规模会超过当前的模式最前沿：Dark Factories（已经出现）→ 完全去掉人工审核→ 包括网络安全公司在内，已经在生产环境中运行

最核心的一句话：Services is the new Software

Sonia说了一件我认为可能是整个大会最重要的一句话：

在医学领域，你可以雇一个 Agent 检查你的基因组，给你个性化健康建议，帮你开药，推荐临床试验。在法律领域，Agent 可以代表你谈判合同、执行诉讼、帮你和解。在数学和科学领域，Agent 已经可以解决国际数学奥赛的问题、发现新的超导体材料。

她又说了一件更直白的话：

雇一个 Agent 比雇一个人类员工容易太多了。

• 人类难以规模化。Agent 靠计算力无限扩展。
• 人类需要维持满意度。Agent 低声下气，24 小时待命。
• 人类需要薪水。Agent 需要 token，成本往往更低。
• 今天人类总体上更聪明，但历史的规律很清楚——Agent 在很多领域超越人类只是时间问题。

所以 Sonia 的结论是：服务是新软件。 AI 服务的市场，不是软件市场的替代，而是一个全新的增量——10 万亿美元的服务市场正在被 AI 重新定义。

四、Constantine的浪漫收尾：认知革命和人类的最后堡垒

Constantine做了整场大会最特别的演讲。他没有讲投资逻辑、没有讲公司分析，而是讲了四个故事，然后用这四个故事预言了一个他相信一定会到来的未来。

故事一：铝的故事

华盛顿纪念碑在1800年代完工时，顶端放了100盎司铝——当时世界上最珍贵的金属，甚至在 Tiffany’s 公开展示。

然后电解法发明了。铝可以在工厂里大规模生产了。几十年后，铝被用来包糖果、裹三明治，然后扔进垃圾堆。

铝，就是intelligence(智能)。电解法，就是artificial intelligence(人工智能)。

我们正在进入一个世界——那些需要花几十年才能学到的、PhD级别的专业技能，将会被instant invoke，用完就可以 crumple up and throw them right in the trash（揉成一团扔进垃圾桶）。

故事二：外星设计

2006年NASA用进化算法设计卫星天线。传统的数学和物理方法给出的设计，是漂亮的、对称的、符合人类直觉的几何形状。

算法给出的结果呢？——看起来像是某种海洋生物，歪歪扭扭，不对称，违反了所有”应该长什么样”的直觉。但它比传统设计效率高出几个数量级。

当机器做认知工作时，它们给我们的结果将不符合人类直觉。AI设计芯片、AI设计汽车、AI设计建筑——它们可能看起来会非常不一样。AI不会像我们一样思考。它有外星设计。

故事三：新兴科学

工业革命早期，瓦特改进了蒸汽机，纽曼完善了燃烧原理。100多年里，无数的工程师在不断调试、改进、优化。

直到卡诺出现，建立了热力学——那门解释了所有这些现象底层规律的基础科学。

我们现在在AI领域的位置，就相当于工业革命早期的”调试阶段”。即使你认为AI已经是一门被理解的科学——它还没有。未来几十年，会有一门像热力学一样基础的新科学被提出来。可能在座的某位会创造它，而那门科学将会被教进高中。

故事四：艺术与非理性

摄影出现的时候，所有人都认为绘画完了。机器可以在几分之一秒内完美复现现实，画的像照片一样好——人类花一辈子才能掌握的技艺，被机器瞬间超越。

但艺术没有结束。它进化了。

印象派、表现主义、立体主义——这些全新的艺术形式，正是人类对科技巨变的回应。摄影能做精确的复现？那人类就去做摄影做不到的事——捕捉光影在心灵中的感受，而不是光在视网膜上的成像。

两千五百年前，毕达哥拉斯说：”人是万物的尺度。” AI可以做任何工作，AI会做任何工作。但只有人类的连接，才能给这些工作一个”被关心的理由”。

五、最后的最后

Constantine在整场大会的最后一分钟说了这段话，我认为是整场最值得记住的文字：

十年后，工作会非常不同。事情会发生巨大的变化。但唯一不变的是——今天和坐在你旁边的人建立的关系，才是未来你会回顾的东西。

他鼓励全场所有人在这个AI Ascent大会上去和身边的人建立真正的关系，好好享受这段时间，”真正投入那些让我们最具人性特质的事情”。

一句话总结

红杉资本2026 年AI 大会的核心，可以浓缩成一句话：

AI不是更快的信息分发，而是全新的信息处理革命——它把最珍贵的认知技能变得像铝一样廉价，把最复杂的组织工作变得可规模化，把人类从执行者变成了最终的决策者和连接者。

而Constantine的最后那句话，或许是整个AI时代最诚实的提醒：不管AI能做什么，唯一不会被替代的，是你愿意关心什么、愿意和谁站在一起。

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• 原文来自 Sequoia Capital AI Ascent 2026 Keynote，主题 “This is AGI”，2026 年。演讲者：Pat Grady（战略框架）、Sonia Saxena（Agent时代）、Constantine German（认知革命的未来）

https://www.youtube.com/watch?v=LRo33rnv6rQ