近日，红杉资本合伙人 Konstantine Buhler 在彭博的采访中深入剖析了 AI 作为国家战略资产的四大核心支柱：算力、电力、数据、算法，并强调“记忆（AI Memory）”正迅速成为新的关键能力。随着生成式 AI 的演进，智能体不再只是执行命令的工具，而是具备持续自我认知与协作能力的“合作者”。
他还首次公开介绍了红杉内部高度关注的协议——Model Context Protocol（MCP），一个旨在让 AI 与 AI、AI 与软件之间实现语言互通与任务协同的基础框架。通过 MCP，多个专长不同的 AI Agent 能像跨学科团队一样协作，打通调研、决策、生成等流程，真正开启“AI 生态系统”时代。
面对中国 AI 研究力量的快速崛起，Buhler 表示虽然中国在人才密度上已具备规模优势，但美国依然凭借开放协作的技术文化、顶尖工程师生态，在算法和应用落地层面保持领先。
这些新协议证明了一个事实：AI 不仅仅是企业成功的问题，它更是一个国家层面的战略需求。这充分说明了这个行业的重要性。回顾十年前，人们还在担心美国能否在 AI 领域保持领先地位。
AI 的实力实际上有四大支柱：算力、电力、数据和算法。美国之所以能遥遥领先，靠的就是第四个支柱——算法。因此在全球范围内发展新的技术盟友时，必须确保在算法进步方面始终处于最前沿。美国拥有世界上最优秀的研究人员和最顶尖的工程师。
川普总统已经在卡塔尔争取到了一项总额高达1.2万亿美元的经济承诺，其中包含价值2435亿美元的具体经济协议。这项声明是总统在多哈亲自宣布的。目前这些协议还处于酝酿阶段，具体涉及哪些行业和公司尚未公布。
回到基础设施领域的领导地位话题，除了算力、数据、电力和算法之外，还有一个非常关键但经常被忽视的组成部分，那就是“记忆”。当你和一个智能 Agent 互动时，你希望它能够记住你——更重要的是，它也必须记住它自己。例如，医生在与病人交流时，一个智能 Agent 应该能够帮助医生回顾以往的沟通记录，不仅仅是病人的生命体征或病历数据，而是要具备一种随时间推移不断学习和进化的能力。这正是像 Open Evidence 这样的公司正在努力的方向。
“记忆”正在成为一个全新的关键技术领域，尤其是在生成式 AI 语境下。如果我们想要构建不仅能回应人类还能进行自我反思的 AI，那么它就必须具备记忆能力。越来越多的公司开始在“记忆能力”上投入大量资源，尤其是像 Open Evidence 这样专注于长期智能交互的公司。这也是 AI 从工具转变为“合作者”的关键一步。
以医疗为例，有了记忆能力，医生可以精准回忆起每一次与病人的互动细节，甚至是沟通方式的演变——而这些，在今后的 AI 辅助医疗中将变得尤为重要。
关于基础设施部署的问题，彭博《Big Take》提出了一个观点：一家企业的突然崛起，说明中国的相关产业正在迅速发展，几乎没有受到美国政策或政治不确定性的影响。超过 50% 的 AI 研究人员都在中国。结合这些情况，中国的 AI 产业确实发展迅速，而且他们也在研究类似的问题。
中国确实拥有非常优秀的研究人员，但美国同样拥有最具创造力、最聪明的研究人才。就在最近，红杉年度峰会邀请了业界最顶尖的 150 位专家参加，从黄仁勋、Sam Altman 到一些非常有潜力的年轻新星，全部到场。最受关注的技术议题是一个名为 “Tool Use” 的概念，也就是让 AI 能够相互协作。目前，我们已经有了一个全新的协议，叫做“MCP（Model Context Protocol）”，它可以让所有这些 Agent 和软件互相沟通、共享信息。
MCP 的真实应用案例之一是一家投资组合公司 Rocks，它能够帮助顶尖销售人员完成非常深入、精准的背景调研，并通过 MCP 协议将所有信息整合，自动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，自动生成一个完整的产品演示 demo。
接下来，我们将看到 AI Agent 生态系统的兴起。想象一下，多个 AI Agent 彼此配合，就像一个跨学科的专家团队一样完成任务。这种模式的最大价值在于扩展能力：你不再局限于一个模型的能力，而是可以调用整个生态系统的集体智慧。这也意味着，AI 将变得越来越像一个合作伙伴，而不是一个工具。它将能够与人类一起构建知识、提出问题、修正错误。这是 AI 发展的下一个阶段，也是决定哪个国家、哪家公司领先的关键因素。
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