红杉中国，准备这样预测下一个AI独角兽 | 笔记

我们去年底发了一篇展望2025年AI的文章，其中第2条提到了AGI，认为2025年将提出更难的基准，但AGI仍然很难跨越莫拉维克悖论。

这种悖论，部分体现在那些前沿AI模型可以解出奥数题，却难以完成实际工作中初级员工的任务。而智能体的实际应用，恰恰是从完成简单的工作任务开始。

红杉中国想跨越这个悖论，推出了xBench，测评专业领域智能体的表现——从完成简单的任务开始。

（招聘和营销两个专业智能体的xBench测评结果）

如果说当初ChatGPT带给人们的惊喜来自实际对话的体验，GPT-4的发布所引发的震撼，基本上是来自其刷题的分数。

它的技术报告中，用一系列学术和专业资格试题来测试GPT-4，得分达到甚至超过了人类的平均水平；在一系列美国大学本科和研究生入学，律师资格考试等专业领域，以及有关科学和数学的通识，初步的视觉和推理能力，编程能力等方面，实现了对GPT-3.5的大幅度提升。

配合这个模型的发布，微软发布了一篇论文称，GPT-4呈现了早期的“火花”；而OpenAI请了几位经济学家，发布一篇论文，根据GPT-4在各职业岗位技能上广泛的可替代程度，提出了（General Purpose Technologies)，即GPTs are GPTs。

论文调查了美国1016种职业，包括工作行为的具体描述，将其进一步分解为每种职业的具体任务，共计19265种。对应GPT所训练出的基础能力，微调出来的具体专业领域的能力，以及融合其他技术的能力，与目前所有职业技能进行对照，划分其对GPT “暴露”的程度。

调查结果表明，大约 80% 的美国劳动力至少有 10% 的工作任务会受到 GPT 的影响，而大约 19% 的员工可能会看到至少 50% 的工作任务受到影响。这种影响涵盖所有工资水平，高收入工作可能面临更大的暴露风险。这个硬币的另外一面是，AI如果能接管现有的许多工作技能，将会创造巨大的价值。

今天回头看来，AI大模型通的通用智能，可以通过刷题获得高分，达到大学生甚至博士的水平，可以在对话中侃侃而谈，学识渊博，而在真实世界的应用中却显得“低能”。大模型过分依赖这类测评获得存在感，在一定程度上会陷入了刷题与刷榜的游戏。

OpenAI o3的发布再一次，在编程、数学、科学等一系列基准测试中成为学霸中的学霸，让测评分数都不够用了，迅速趋于饱和。

这个评价体系的创始人François Chollet 认为，o3可以解出奥数题，却在一些非常简单的任务上仍然会失败，新出一道小学数学可能轻松拿捏它，“这表明它与人类智能存在根本性的差异。”

与此同时，大模型也在撞上数据墙，各种围绕刷题和刷榜的demo，在经过了近两年的“核弹”、“王炸”级别的不断的炒作之后 ，令人产生疲劳感，人们越来越关注AI大模型的“高分低能”问题。

应该把大模型当成一个智能体，投入到实际工作中，并对其表现进行考评，而不是仅仅停留在教室和实验室里测试它们的分数。已经有一些开创性的测评方式，如硅谷研究机构METR，对OpenAI及Anthropic大模型完成的1460项任务，根据其所用的时长、完成程度和成本进行分析，初步得出了。

红杉中国也走过了同样的路。2022年ChatGPT推出后，红杉中国密切追踪AGI的进程，每个月测评主流模型，在内部汇报和投资参考。他们在中国同样也遇到了测试基准快速“饱和”的问题，主流模型从20-30分在18个月内提升到90-100分。

2024年10月，OpenAI推出推理模型o1之后一个月，红杉中国大规模更新了xbench题库，换掉了所有都得满分的题，新增的试题主要针对Chatbot复杂问答及推理，以及简单的模型外部工具调用能力。结果这一次题库被大模型更快地刷爆，仅用了6个月。

2025年3月，红杉开始第三次对xbench题库进行升级，这一次，他们开始停下来质疑现有评估方式，思考两个核心问题：

模型能力和AI实际效用之间的关系：“我们出越来越难的题目意义是什么，是否落入了惯性思维？AI落地的实际经济价值真的和AI会做难题正相关吗？” 举个例子，程序员工作的Utility Value很高，但AI做起来进步非常快，而“去工地搬砖”这样的工作AI却几乎无法完成。

不同时间维度上的能力比较：“每一次xbench换题，我们便失去了对AI能力的前后可比性追踪，因为在新的题集下，模型版本也在迭代，我们无法比较不同时间维度上的单个模型的能力如何变化。” 这样的测评，在判断创业项目的时候，尤其是在评估AI能力这件事上，可能已经失灵。

这次红杉中国决定从水平到垂直，进入一个个行业领域，去发现智能体的劳动生产率，基于AI技术与市场匹配（Technology Market Fit，TMF），甚至预测AI技术将率先在哪些领域实现大规模应用，从而尽早发现优秀的产品和团队。

xBench既测试AI的系统能力上限与技能边界，即AGI能力，也会量化AI系统在真实场景中的效用值（Utility Value）。如果说前者是对齐人类的抽象思维范式和价值观，那么后者则动态对齐现实世界的真实需求，基于实际工作流程和具体社会角色，为各垂直领域构建具有明确业务价值的测评标准。

xbench还采用长青评估（Evergreen Evaluation）机制，通过持续维护并动态更新测试内容，以确保时效性和相关性。xBench将定期测评市场主流智能体产品，跟踪模型能力演进，捕捉智能体产品迭代过程中的关键突破，进而预测下一个智能体应用的TMF。

红杉中国要构建 xbench 指数，服务于它的AI独角兽捕获机器。通过长期更新的评估追踪并预测代理产品之间的竞争格局：“我们可以追踪交替领先的产品，同时也希望发现能力在短期内迅速提升的新秀产品。”

红杉中国称之为AI“下半场的评估”，目前已经被证明了的赛道是AI编程，接下来，招聘和市场营销可能是基于深度搜索技术而产生的两个充满机会的AI应用赛道。

33位中美顶尖名校中国博士组成的团队，与这两个行业专家合作，提炼出了真实的需求和工作流程，具体到时间分配，并且计算出每个工作环节和模块的市场价值。

行业专家对具体的工作提出要求，通过搜索智能体输出结果，如应聘候选人专业表现，然后由大型语言模型进行评判，得出分数。

(对招聘智能体工作流程的打分）

基于这样的方法，红杉在5月份对前沿模型的最新版本的招聘和营销智能体的能力进行了测评，推出了榜单，并且首次对外公开xBench。红杉想以此来建立一个动态的榜单和指标体系，对模型研究者和垂直智能体的开发者开放测评结果。

具体到抽象的过程，比较能反应中国创业者的特点，尤其是是在进入智能体创业的阶段，是不是还要“通用”，什么是“通用”。从MANUS等中国创业者最早提出通用智能体这个概念，并且引发出现象级的主张之后，我们可以看到，它实际上把“通用”建立在一系列创造经济价值的的典型行业与场景之上，它是一个演变泛化的过程。它与硅谷创业者所擅长的从抽象到具体形成互补。

参考报告：

https://xbench.org/#/reports