解读硅谷顶级玩家Bret Taylor的AI洞察
关键区别：当前AI有坚实的技术基础设施支撑，就像1999年的互联网，虽有泡沫但蕴含真正价值。而2018年区块链更多是"屠龙之术"。
Pets.com倒下了
但Amazon、Google成为巨头
点子没错，只是时机太早
技术很酷，但缺乏实际应用
除了炒币，难找到价值场景
更像屠龙之术
判断项目的核心不是"想法酷不酷"，而是"支撑技术、成本、用户习惯现在到位了吗"
看公司是否用AI解决真实存在的、能算得出账的痛点，而不是追逐无法落地的概念
Sierra的创新模式：AI Agent解决了客户问题才收费，搞不定转人工就免费。这是按结果付费（Outcome-based Pricing）的革命。
传统软件销售许可证或订阅，出问题后各方互相推诿。而AI Agent时代，供应商和客户的激励第一次被彻底拉平 - 你不再为工具付费，而是为搞定一件事付费。
包含"自主性"和"代理权"，就像雇佣一个靠谱员工，按完成任务量拿提成
企业要的不是模型，是解决方案。法律智能体Harvey成功是因为帮客户做"反垄断审查"，不是因为卖AI
成本革命：客服电话成本从10-20美金降低到几美分，近两个数量级的下降！
过去企业最头疼的就是电话客服 - 成本高昂，很多品牌的客单利润还不够一通电话的服务成本。现在LLM让与所有客户进行有温度对话在经济上变得可行。
聊天框优化是维生素（锦上添花），解决电话等待问题是止痛药（刚需）
保险理赔、银行分期、零售退货等最传统、最笨重、成本最高的沟通环节
一次用户交互背后可能涉及20次以上模型调用，混合不同功能、成本、速度的模型。
把ChatGPT和知识库拼在一起，现在已经是工程师的周末项目。真正的价值在于深耕应用场景的"脏活累活"。
银行、保险、医疗等强监管行业的100%合规对话
关键信息（如银行账号）的绝对准确识别
分清背景噪音和有效信息，避免误判
每个垂直场景都会诞生专门的Agent公司
从"写代码"（砌砖块）到"设计和维护解决问题的系统"（当包工头）
就算AI能生成ERP系统，谁来维护？新规则出来谁更新？出安全漏洞谁打补丁？软件像草坪，种下就得负责养护。
把复杂业务需求拆解成AI Agent可执行的清晰步骤
为每个步骤定义成功与失败的量化指标
预判出错环节，设计兜底方案
为不同任务选择性价比最高的模型组合
泡沫终将破裂，但价值永存。最古老、最笨拙的渠道正被AI注入灵魂，被新商业模式重新定价。真正的机会在于为客户创造可衡量的价值，然后从中分一杯羹。
谁会成为下一个Amazon？
The Verge Decoder Podcast with Nilay Patel
Sierra CEO Bret Taylor on AI agents and the OpenAI "bubble"免责声明：本内容基于公开访谈和报道整理，仅供学习参考。投资和职业决策请谨慎考虑个人情况。