近日，紅杉資本合伙人 Konstantine Buhler 在彭博的采訪中深入剖析了 AI 作為國(guó)家戰(zhàn)略資產(chǎn)的四大核心支柱：算力、電力、數(shù)據(jù)、算法，并強(qiáng)調(diào)“記憶（AI Memory）”正迅速成為支柱之外的新關(guān)鍵能力。隨著生成式 AI 的演進(jìn)，智能體不再只是執(zhí)行命令的工具，而是具備持續(xù)自我認(rèn)知與協(xié)作能力的“合作者”。

　　他還首次公開(kāi)介紹了紅杉內(nèi)部高度關(guān)注的協(xié)議——Model Context Protocol（MCP），一個(gè)旨在讓 AI 與 AI、AI 與軟件之間實(shí)現(xiàn)語(yǔ)言互通與任務(wù)協(xié)同的基礎(chǔ)框架。通過(guò) MCP，多個(gè)專(zhuān)長(zhǎng)不同的 AI Agent 能像跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)一樣協(xié)作，打通調(diào)研、決策、生成等流程，真正PG電子官網(wǎng)開(kāi)啟“AI 生態(tài)系統(tǒng)”時(shí)代。

　　面對(duì)中國(guó) AI 研究力量的快速崛起，Buhler 表示雖然中國(guó)在人才密度上已具備規(guī)模優(yōu)勢(shì)，但美國(guó)依然憑借開(kāi)放協(xié)作的技術(shù)文化、頂尖工程師生態(tài)，在算法和應(yīng)用落地層面保持領(lǐng)先。

　　你對(duì)過(guò)去 24 小時(shí)內(nèi)基礎(chǔ)設(shè)施協(xié)議的反應(yīng)，美國(guó)的技術(shù)進(jìn)入海灣國(guó)家，在那里的國(guó)家設(shè)立數(shù)據(jù)中心和開(kāi)發(fā)項(xiàng)目，你怎么看？

　　這些新協(xié)議證明了一個(gè)事實(shí)： AI 不僅僅是企業(yè)成功的問(wèn)題，它更是一個(gè)國(guó)家層面的戰(zhàn)略需求。這充分說(shuō)明了這個(gè)行業(yè)的重要性。我回想十年前，我們還在擔(dān)心美國(guó)能否在 AI 領(lǐng)域保持領(lǐng)先地位。

　　AI 的實(shí)力實(shí)際上有四大支柱：算力、電力、數(shù)據(jù)和算法?；仡櫳弦徊?AI 的發(fā)展，美國(guó)之所以能遙遙領(lǐng)先，靠的就是第四個(gè)支柱——算法。

　　所以，當(dāng)我們?cè)谌蚍秶鷥?nèi)發(fā)展新的技術(shù)盟友——無(wú)論是算力、電力還是數(shù)據(jù)——我們必須確保在算法進(jìn)步方面始終處于最前沿。我們擁有世界上最優(yōu)秀的研究人員，最頂尖的工程師。

　　我們這邊剛剛收到來(lái)自白宮的突發(fā)消息：川普總統(tǒng)已經(jīng)在卡塔爾爭(zhēng)取到了一項(xiàng)總額高達(dá)1.2萬(wàn)億美元的經(jīng)濟(jì)承諾。據(jù)白宮方面表示，這項(xiàng)承諾中包括了價(jià)值2435億美元的具體經(jīng)濟(jì)協(xié)議。

　　這項(xiàng)聲明是總統(tǒng)在多哈親自宣布的。我們剛剛連線了彭博社的記者 Annmarie Horden，她目前正在卡塔爾多哈。她提到，這些協(xié)議目前還處于醞釀階段，具體涉及哪些行業(yè)和公司尚未公布。一旦有更多細(xì)節(jié)，我們會(huì)第一時(shí)間為大家?guī)?lái)更新。

　　現(xiàn)在，我們回到剛才的對(duì)話主題——美國(guó)在基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)地位。你剛才提到了四個(gè)關(guān)鍵類(lèi)別，其中有一個(gè)最近頻繁出現(xiàn)在我桌面上的話題，那就是在生成式 AI 語(yǔ)境下的“AI 內(nèi)存（AI memory）”。

　　很多人說(shuō)我們必須在這個(gè)領(lǐng)域加大投入，找到解決方案。但就我個(gè)人而言，我對(duì)這方面缺乏專(zhuān)業(yè)背景，也沒(méi)有學(xué)術(shù)理解。你們行業(yè)為什么現(xiàn)在頻繁在討論這個(gè)問(wèn)題？

　　除了算力、數(shù)據(jù)、電力和算法之外，還有一個(gè)非常關(guān)鍵但經(jīng)常被忽視的組成部分，那就是“記憶”（memory）。因?yàn)楫?dāng)你和一個(gè)智能 Agent 互動(dòng)時(shí)，你當(dāng)然希望它能夠記住你——但更重要的是，它也必須記住它自己。

　　舉個(gè)例子，比如醫(yī)生在與病人交流時(shí)，一個(gè)智能 Agent 應(yīng)該能夠幫助醫(yī)生回顧以往的溝通記錄。不僅僅是病人說(shuō)了什么、不僅是他們的生命體征或病歷數(shù)據(jù)，而是要具備一種隨時(shí)間推移不斷學(xué)習(xí)和進(jìn)化的能力。這正是像 Open Evidence 這樣的公司正在努力的方向。

　　所以說(shuō)，“記憶”正在成為一個(gè)全新的關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域，尤其是在你提到的“生成式AI”（genetic AI）語(yǔ)境下。如果我們想要構(gòu)建一種不僅能回應(yīng)人類(lèi)、還能進(jìn)行自我反思的AI，那么它就必須具備記憶能力。這不僅僅是記住幾次對(duì)話，而是建立起一種持續(xù)性、自我認(rèn)知的長(zhǎng)期記憶體系。

　　正因如此，越來(lái)越多的公司開(kāi)始在“記憶能力”上投入大量資源，尤其是像 Open Evidence 這樣專(zhuān)注于長(zhǎng)期智能交互的公司。這也是AI從一個(gè)工具，真正轉(zhuǎn)變?yōu)椤昂献髡摺钡年P(guān)鍵一步。

　　以醫(yī)療為例，有了記憶能力，醫(yī)生可以精準(zhǔn)回憶起每一次與病人的互動(dòng)細(xì)節(jié)，甚至是溝通方式的演變——而這些，在今后的AI輔助醫(yī)療中將變得尤為重要。

　　問(wèn)題來(lái)了：這一切活動(dòng)的基礎(chǔ)設(shè)施應(yīng)該部署在哪里？今天彭博《Big Take》提出了這樣一個(gè)觀點(diǎn)：一家企業(yè)的突然崛起，說(shuō)明中國(guó)的相關(guān)產(chǎn)業(yè)正在迅速發(fā)展，幾乎沒(méi)有受到美國(guó)政策或政治不確定性的影響。

　　Chance Amont 曾在三月份告訴我，現(xiàn)在有超過(guò) 50% 的 AI 研究人員都在中國(guó)。結(jié)合你剛才提到的這些情況，你是否認(rèn)同這樣的觀點(diǎn)？也就是說(shuō)，中國(guó)的 AI 產(chǎn)業(yè)確實(shí)發(fā)展迅速，而且他們也在研究與你所在行業(yè)類(lèi)似的問(wèn)題？

　　他們確實(shí)擁有非常優(yōu)秀的研究人員，這一點(diǎn)毫無(wú)疑問(wèn)。但同樣真實(shí)的是，我們也擁有這個(gè)星球上最具創(chuàng)造力、最聰明的研究人才。

　　舉個(gè)例子，就在最近，我們剛剛舉辦了紅杉年度峰會(huì)，我們邀請(qǐng)了業(yè)界最頂尖的 150 位專(zhuān)家參加。從黃仁勛、Sam Altman 到一些非常有潛力的年輕新星，全部到場(chǎng)。

　　在這次大會(huì)上，最受關(guān)注的技術(shù)議題是一個(gè)名為 “Tool Use” 的概念，也就是讓 AI 能夠相互協(xié)作。我們正在教會(huì)計(jì)算機(jī)如何使用計(jì)算機(jī)。幸運(yùn)的是，在過(guò)去幾個(gè)月，我們?cè)谶@個(gè)領(lǐng)域取得了重大進(jìn)展。

　　目前，我們已經(jīng)有了一個(gè)全新的協(xié)議，叫做“MCP（Model Context Protocol）”。你可以把每一個(gè) AI Agent 理解為一個(gè)“專(zhuān)家”，同樣，每一款軟件也可以被視為某種專(zhuān)業(yè)能力的體現(xiàn)。比如說(shuō)，你的 CRM 系統(tǒng)可能非常擅長(zhǎng)記錄和理解你與客戶(hù)之間的歷史互動(dòng)。但問(wèn)題在于，這些“專(zhuān)家”之間并不一定使用相同的語(yǔ)言。而 MCP 就像是一個(gè)通用的“翻譯協(xié)議”，讓所有這些 Agent 和軟件可以互相溝通、共享信息。對(duì)我們美國(guó)來(lái)說(shuō)，這種能力正是保持技術(shù)領(lǐng)先的關(guān)鍵所在。我們必須加深協(xié)作，推動(dòng)開(kāi)放創(chuàng)新。

　　我來(lái)分享一個(gè)這個(gè)協(xié)議的真實(shí)應(yīng)用案例：我們有一家投資組合公司，叫 Rocks。它能夠幫助頂尖的銷(xiāo)售人員，在與潛在客戶(hù)會(huì)面前，完成非常深入、精準(zhǔn)的背景調(diào)研。

　　而現(xiàn)在，他們不僅可以完成調(diào)研，還能通過(guò) MCP 協(xié)議將所有信息整合，并自動(dòng)生成一套量身定制的 pitch deck（提案演示文稿）。甚至可以接入 Cognition 或 Cloud Code，自動(dòng)生成一個(gè)完整的產(chǎn)品演示 demo。

　　這就是我們?cè)?AI 協(xié)作層面保持領(lǐng)先的方式——依靠研究人員和工程師之間的深度協(xié)作。我們必須繼續(xù)投資這種合作機(jī)制。我們知道，中國(guó)在多個(gè)領(lǐng)域都在加速發(fā)展，但在美國(guó)，我們擁有一種獨(dú)特的“開(kāi)放式創(chuàng)新文化”，它讓來(lái)自不同公司、不同背景的人才可以自由聚集、自由實(shí)驗(yàn)、自由分享成果。

　　你剛才提到了 Tool Use 和 MCP ——聽(tīng)起來(lái)這些都是讓 AI 系統(tǒng)彼此協(xié)作的方式。那么接下來(lái)你覺(jué)得行業(yè)里還會(huì)有什么突破？你是否已經(jīng)看到某些早期信號(hào)？

　　是的，接下來(lái)我們將會(huì)看到的是 AI Agent 生態(tài)系統(tǒng)的興起。想象一下，多個(gè) AI Agent 彼此配合，就像一個(gè)跨學(xué)科的專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)一樣完成任務(wù)。例如，一個(gè) Agent 可能擅長(zhǎng)財(cái)務(wù)分析，另一個(gè)擅長(zhǎng)寫(xiě)代碼，還有一個(gè)擅長(zhǎng)市場(chǎng)策略——它們可以通過(guò) MCP 無(wú)縫協(xié)作。

　　這種模式的最大價(jià)值在于擴(kuò)展能力：你不再局限于一個(gè)模型的能力，而是可以調(diào)用整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的集體智慧。這也意味著，AI 將變得越來(lái)越像一個(gè)合作伙伴，而不是一個(gè)工具。它將能夠與人類(lèi)一起構(gòu)建知識(shí)、提出問(wèn)題、修正錯(cuò)誤。這是 AI 發(fā)展的下一個(gè)階段，也會(huì)是決定哪個(gè)國(guó)家、哪家公司領(lǐng)先的關(guān)鍵因素。