风险投资公司Sierra Ventures的合伙人Shomik Ghosh在一次访谈中分享了他对人工智能（AI）领域早期投资的见解，重点讨论了前沿AI（Frontier AI）与应用AI（Applied AI）的区别，以及评估早期AI公司的关键因素。

Ghosh此前曾在Boldstart Ventures担任合伙人，专注于投资于解决企业痛点的技术创始人，投资项目包括Cloudquery、Kiln AI和Noded AI。在此之前，他曾在Top Tier Capital担任成长阶段投资者，投资了CircleCI、Anaplan和Shape Security等公司。Sierra Ventures是一家专注于支持创新企业和深度科技初创公司的早期风险投资公司，主要投资于种子轮和A轮，领域包括人工智能、网络安全、企业基础设施和云技术。近年来，Sierra Ventures特别强调对早期AI的投资，支持构建基础AI平台、机器学习基础设施、自主系统和企业AI应用的公司。

前沿AI与应用AI的区分

Ghosh认为，人工智能是一项巨大的赋能转变，其渗透到各行各业的速度比以往的技术范式转变更快，因为它站在云计算、个人电脑/移动设备以及之前每一波AI进步的肩膀上。他表示，前沿AI意味着利用技术来解决可能性边缘的问题，例如，在仓库之外有意义地赋能行业，或使用新型激光技术和原材料设计新的半导体芯片或眼镜。应用AI则意味着利用技术来解决今天已知但以前无法解决的问题。一个很好的例子是语音代理，Smallest AI等公司正在帮助客户提供类似人类的聊天体验，并为客户带来成果，而不是帮助实现成果的产品。交付成果与帮助改进流程之间的区别是应用AI带给行业的关键转变。

早期AI公司评估的关键因素

在评估一家早期AI公司时，Ghosh强调，技术新颖性本身通常对研究领域更有用。对于大多数初创公司而言，技术新颖性是一种手段，目的是为客户提供更好的结果。初创公司创始人不应该仅仅因为技术上难以构建而构建某些东西，而应该是因为以这种方式构建，可以带来更好的客户结果，并围绕业务建立更好的护城河，使其他人更难复制。在AI代码生成时代，许多技术新颖性可以很快被突破，因此越来越重要的是理解结果驱动的工程，而不仅仅是纯粹的技术工程。

Ghosh表示，他们希望看到创始人为尚未发生的未来而构建。对代理、模型和硬件改进进行有把握的押注，这些改进很可能在短期内发生，并构建能够利用这些改进的产品。他们希望创始人解释为什么未来会发生，以及为什么现在为未来构建将通过现在做好准备，在未来将客户的生活改善10倍。他们还希望创始人完全拥抱AI。如果不使用Cursor、Codex、Claude Code进行实验和学习，就很难设想未来，因为这些产品正在对软件领域进行改进。

AI代理的未来

英伟达（Nvidia）的黄仁勋（Jensen Huang）曾表示，OpenClaw是代理时代的ChatGPT时刻。Ghosh对此表示赞同，并认为企业中代理的时间表不再是一个长期押注，而是一个快速实现的押注，无论企业是否愿意，因为计算机使用、浏览器和个人代理从底层向上渗透到组织中。代理时代已经到来，企业将在组织的各个方面采用代理，他们将需要治理、安全、监控、基础设施、计算和数据轨道来为所有这些提供服务。

对AI领域创业者的建议

Ghosh认为，AI是一个巨大的赋能转变，它正在影响世界的方方面面。鉴于此，要构建的产品和要解决的问题的范围是无限的。他鼓励创始人更多地思考他们希望解决的问题，然后反向思考AI如何帮助解决这些问题。不要仅仅追逐一家成功的公司，这家公司已经筹集了很多资金。我们可以使用AI来交付改变生活的结果，因此他鼓励创始人花更多时间思考他们希望解决的问题，然后反向思考AI如何帮助解决这些问题。

展望未来，Ghosh预计，随着能力的成熟和市场的稳定，早期AI公司的建设将在未来五年内不断发展。但他不确定“市场稳定”是否是一个合适的术语。他认为AI正在以指数级的速度改进，因此将会出现很多颠覆。但颠覆创造了无尽的机会，因此早期公司建设正在进入近年来我们所见过的最具活力的时代之一。他表示，我们忘记了，像OpenAI和Anthropic这样的公司成立不到十年，但已经被认为是巨型科技公司。随着能力迅速扩展，存在一个时间窗口，可以建立如此多的巨型公司。这是他一生中经历过的最激动人心的科技时代之一。

补充信息：

DeepMind：由Google收购的英国人工智能公司，曾开发出AlphaGo，在围棋比赛中击败世界冠军李世石，展示了AI在复杂策略性任务中的潜力。（来源：维基百科）生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）：一种深度学习模型，通过生成器和判别器之间的对抗训练来生成新的、逼真的数据样本。与扩散模型相比，GANs在训练过程中可能存在稳定性问题，但生成速度通常更快。（来源：Ian Goodfellow等人的原始GAN论文）欧盟AI法案：旨在规范AI技术在欧盟地区的应用，对高风险AI系统进行严格监管，并对违规行为处以高额罚款。（来源：欧盟委员会官方网站）红队<网络安全测试团队>：一种网络安全测试方法，通过模拟真实攻击者的行为来评估系统的安全性，发现潜在的漏洞和弱点。（来源：SANS Institute）