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）”正迅速成為新的關(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。

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?；仡櫴昵?，人們還在擔(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。美國(guó)之所以能遙遙領(lǐng)先,，靠的就是第四個(gè)支柱——算法,。因此在全球范圍內(nèi)發(fā)展新的技術(shù)盟友時(shí)，必須確保在算法進(jìn)步方面始終處于最前沿,。美國(guó)擁有世界上最優(yōu)秀的研究人員和最頂尖的工程師,。

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，其中包含價(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,。目前這些協(xié)議還處于醞釀階段,，具體涉及哪些行業(yè)和公司尚未公布,。

回到基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)地位話題,，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”,。當(dāng)你和一個(gè)智能 Agent 互動(dòng)時(shí),，你希望它能夠記住你——更重要的是，它也必須記住它自己,。例如,，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,。

“記憶”正在成為一個(gè)全新的關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域,，尤其是在生成式 AI 語(yǔ)境下。如果我們想要構(gòu)建不僅能回應(yīng)人類還能進(jìn)行自我反思的 AI,，那么它就必須具備記憶能力,。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 這樣專注于長(zhǎng)期智能交互的公司,。這也是 AI 從工具轉(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,。

關(guān)于基礎(chǔ)設(shè)施部署的問(wèn)題,，彭博《Big Take》提出了一個(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,。超過(guò) 50% 的 AI 研究人員都在中國(guó)。結(jié)合這些情況,，中國(guó)的 AI 產(chǎn)業(yè)確實(shí)發(fā)展迅速,，而且他們也在研究類似的問(wèn)題。

中國(guó)確實(shí)擁有非常優(yōu)秀的研究人員,，但美國(guó)同樣擁有最具創(chuàng)造力,、最聰明的研究人才。就在最近,，紅杉年度峰會(huì)邀請(qǐng)了業(yè)界最頂尖的 150 位專家參加,，從黃仁勛,、Sam Altman 到一些非常有潛力的年輕新星，全部到場(chǎng),。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。目前,，我們已經(jīng)有了一個(gè)全新的協(xié)議,，叫做“MCP（Model Context Protocol）”，它可以讓所有這些 Agent 和軟件互相溝通,、共享信息,。

MCP 的真實(shí)應(yīng)用案例之一是一家投資組合公司 Rocks，它能夠幫助頂尖銷售人員完成非常深入,、精準(zhǔn)的背景調(diào)研,，并通過(guò) MCP 協(xié)議將所有信息整合，自動(dòng)生成一套量身定制的提案演示文稿,。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。

接下來(lái),，我們將看到 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)科的專家團(tuán)隊(duì)一樣完成任務(wù),。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,，也是決定哪個(gè)國(guó)家、哪家公司領(lǐng)先的關(guān)鍵因素,。