红杉资本AI峰会观点解读:AI的商业逻辑,正经历从“工具交付”到“成果交付”的根本性变革

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作者：微信文章



王泽的说说NO.129
前几天，第三届红杉资本AI峰会在旧金山落下帷幕。150位全球顶尖AI创始人齐聚红杉资本会场，围绕着“AI的商业逻辑正经历从‘工具交付’到‘成果交付’的根本性转变”的议题展开讨论。最近朋友圈很多人都在转发相关文章，本期说说提炼主要观点并解读。

观点1：AI 不再卖工具，而是卖成果。过去十年，软件的核心价值是“提升效率”：提高运营效率、自动化部分流程、辅助人类决策。企业为此购买 SaaS、堆积工具，预算划在“软件费用”一栏里。现在，AI正在穿透这个逻辑，从卖工具到卖协作，最终走向卖成果。

解读

我们说的软件、信息系统，本质上是完成了线下业务线上化的转变，核心的价值是效率提升，例如流程环节效率——线下跑着签字到线上审批，信息传递效率——纸质单据邮寄到影像扫描。也会有部分简单的辅助决策，例如会计引擎——人工手写科目到科目映射；报表系统——手工报表到自动生成报表。

本质上，企业采购软件和技术，也是要解决某个业务问题。只是在信息化阶段，企业更愿意采购软件技术后自己用，自己维护，自己对自己的业务负责。从技术发展上，AI之前的技术，也确实只能做到这个程度。

从传统软件厂商角度看，可能也喜欢只交付一个工具，一锤子买卖，一手交钱一手交货，毕竟持续对业务结果负责，挑战还是很大的：要懂业务、要能跟随企业业务变化而变化、要能持续。

从企业侧考虑，业务需求方可能会更倾向要结果，要把业务的问题解决掉。但企业信息化团队可能会对技术本身、对工具更有兴趣。

观点2：随着 AI 从工具变成代理，用户行为也随之转变。红杉观察到，AI真正的价值，不是产品被打开了多少次，而是它交付了多少结果。

解读

随着技术的升级换代，AI技术越来越能代替人去交付结果。用户，无论是个人还是企业，对技术使用的行为也会发生改变。用户接受新技术需要有个过程，从怀疑、到试用、到喜欢、到坚信。效果需要逐步显现。

AI真正的价值不是被打开了多少次，而是交付了多少结果。这句话很经典。如果只是工具，即使每天被打开1万次，但是没有产生业务结果，那么这1万次的打开就是浪费。有时候我们看到，有人宣传费控系统的用户数有几千人几万人，感觉很厉害，但这个数据没有任何意义。费控系统的核心价值是提高了多少预算控制效率、提高了多少审批效率、系统体验有多好。即使再多的人用，使用体验不好，费用预算控制不住，也白搭。

AI大牛们在强调，AI时代，是能够交付业务结果的。技术的升级和迭代，也会让技术大牛们更好地去理解业务，贴近业务做技术研发。

观点3：成果型产品的结构：不是能用，而是能干完。在峰会上，红杉定义了“成果型产品”的三大判断标准：

1、是否能跑完一个完整任务流程：不是帮你做一部分，而是从头到尾，交付闭环；

2、是否能让结果被归因：是否能度量它带来了什么明确价值（节省了什么、提升了什么）；

3、是否能在过程中持续学习和优化：是不是越用越好、越跑越稳、越交付越准。

解读

标准一，能否跑完任务流程，或者具体的某个完整的业务环节。这个标准的核心是能否直接代替人交付结果，而非AI做一部分，人再补一部分。类似我们说的识别，AI识别只是把数据结构化，数据结构化出来是做审核、还是记账、还是风控才是触达到业务结果。拿我们做的智能财务审核举例，财务审核是独立的一个业务环节，成果型产品要能做到从数据汇总、数据结构化处理、数据审核完整闭环。不是搞个OCR把发票审了，其他附件转人工；不是200条规则自动化，剩下的规则转人工；不是规则都报错，让人工校验一遍报错的规则是否是对的。

标准二，AI带来的业务结果是否能明确衡量。包括结果的价值从哪些维度衡量，是否能量化。比如具体带来多少用户，多卖出了多少产品，带来了多少收入，提高了多少效率，减少了几个人工。还是拿我们做的智能财务审核举例，AI审核一定要承诺自动化单据量、承诺整单100%审核、承诺审核时效、承诺审核质量，这才是结果价值可量化，对业务结果负责。

标准三，AI产品越用越好、越稳、越准。AI技术天然自带自我优化属性，AI技术处理的业务越多，技术就越成熟，效果就越好。自我优化，是AI技术与传统信息化技术唯二的本质差异。

观点4：管理逻辑正在被 AI 重写：即随机思维。我们正进入一个计算结果存在概率波动的阶段，而不是线性可复现的系统。管理范式在突变，从“确定性执行”到“目标试探”。

解读

传统信息系统是计算准确的功能设计，流程环节、界面展示，都是固定的。这也是系统软件的优势，只要没有bug，能够实现100%准确。但，日常生活和企业经营的业务场景非常复杂，并不是单一的100%准确的系统技术能够解决。这时，需要我们思考是否进一步用AI，通过AI学习解决更复杂、传统技术解决不掉的问题，带来更多可衡量的价值，哪怕做不到100%的绝对准确。

其实，人工处理业务，也无法做到100%准确。还是从单据审核举例，人工审核没有任何一家企业敢承诺做到100%准确，大家都会有一个容忍度，比如差错率1%还是2%。这也是为什么有六西格玛质量管理方法，有初审复审的工作机制的原因。

AI的业务结果价值足够大，从投产比看，就可以接受这个概率波动，与接受人工处理的概率波动一致。而且，AI成果型产品的标准三就是越用越好，这个概率波动会越来越小。

观点5：AI 正在从“技术产品”，进化为一种新的经济运行方式。它不再售卖功能，而是兑现结果；不再依赖输入，而是主动生成价值； 不再等待指令，而是协同完成任务。

解读

这里的观点，已经不是一个技术应用的问题，而是上升到日常生活，成为经济运行的方式，类似我们目前对高铁、office的使用和态度。AI会融入到商业模式、企业内外部经营事项、个人日常生活等等各个方面。

技术的迭代和深入应用到业务场景，AI成果型产品已经不用再等待指令、等待输入，而是能够自动根据业务状态、时间、前置任务等，直接交付成果，产生价值。

观点6：下一轮竞争的核心： 在于构建自我驱动、持续交付的协作模式，而非仅仅利用AI做事。

解读

自我驱动，是说从AI产品视角，不是等待需求提出，而是通过自我学习了解需求，通过自我学习预测需求，提前给出解决方案，给出价值呈现。反向的，这也给所有AI技术从业者（包括企业内部的信息化团队）提出挑战，我们是否真正的了解业务、了解业务需求。

持续交付，无论是个人还是企业，生活和企业经营是连续的，也要求AI成果型产品的服务也要持续交付，才能持续满足需求，持续创造价值。

（注：观点来源"AI深度研究员“公众号文章：《红杉 AI 峰会闭门 6 小时，150 位创始人共识浮现：AI 不再卖工具，而是卖收益》）



王 泽

北京令才科技有限公司 总经理

上国会、北国会、高顿财经、大成方略专家讲师

广东财经大学、北京物资学院研究生校外实践导师
拥有15年财务共享建设和运营管理经验，在财务与新技术、新模式融合方面有独到见解。参与多家财务共享运营及智能化转型，对财务共享建设、财务共享运营管理、财务共享信息化规划、财务共享智能化落地等方面具有丰富经验。2014年财政部国内财务共享典型案例研究课题组成员，参与编写《财务转型始于共享服务》、《中国财务共享服务案例集》。令才商学苑《财务共享运营管理系列微课》、《智能财务共享VIP全能实操课》主讲人。
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