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      頂級風投a16z創始人:50倍估值的公司才值得投,平庸的 “安全牌” 是最大陷阱

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      最近看到硅谷頂級風投公司 a16z 的創始人Marc Andreessen的一段訪談,其中提到一個觀點:「投資最大的風險不是虧損,而是平庸」讓我深深震撼。

      Marc Andreessen現任頂級風投 a16z 聯合創始人兼合伙人,掌管其成長型其金。 作為硅谷后期投資的領軍人物,他從零構建了 a16z 的成長投資業務。主導了 Databricks,Stripe, Figma,Coinbase,SpaceX 等數十億美元級科技巨頭的關鍵輪次投資。

      前不久,Marc接受了一檔知名播客的訪談,他談論了a16z的估值哲學以及現階段的 AI 布局,以下是整理出來的部分訪談的精彩內容。



      一、反共識的成長型投資策略

      主持人:我想從一個宏觀的觀察開始。過去十年,成長型股權投資可以說是過度擁擠了。只要是個手里有錢的基金,都在往科技公司里砸錢。

      為了對抗風險,大多數基金的策略是“廣撒網”,構建一個包含30、40甚至50家公司的分散組合,試圖以此捕捉科技行業的整體增長(Beta)。

      但 a16z 的成長基金似乎完全不同,你們的持倉極度集中。在一個充滿不確定性的后期市場,為什么要采取這種看似容錯率極低的策略?

      Marc:這是一個直擊核心的問題。這關乎我們對“科技行業回報本質”的理解。

      首先,你要明白,科技行業的投資回報分布并不是正態分布,而是極端的冪次法則分布。 如果你去看歷史數據,不僅是在早期風投,即便是在成長及后期階段,某個年份里這一代最偉大的那家公司,其產生的回報往往超過了剩下所有“還不錯”的公司的總和。

      這就帶來了一個殘酷的數學事實:如果你為了所謂的“安全性”去買了一堆二流、三流的公司(也就是所謂的“廣撒網”),你的回報會被極度稀釋,最終你只能得到一個平庸的市場平均回報。

      作為風險投資人,如果我們要給LP提供阿爾法,我們就不能做“指數基金”。 所以,我們的策略是“精準捕魚”,而不是“拖網捕魚”。

      主持人: “精準捕魚”聽起來很性感,但在執行層面上,這意味著你必須在幾千家公司里準確地找到那唯一的一個。你們是怎么做篩選的?漏斗是什么樣的?

      Marc:我們的漏斗非常窄,也非常深。我們看幾百家公司,可能只會對其中的20家進行深度跟蹤,最后一年只投2到3家。 我們的核心標準不是“這是一家好公司嗎?”,而是“這就那家定義品類的公司嗎?”

      舉個例子,在云計算早期,你可以投很多公司,但只有投了 AWS 或者后來的 Snowflake、Databricks,你才算真正抓住了價值。在設計領域,你可以投很多工具,但只有 Figma 拿走了桌面上大部分的籌碼。

      我們尋找的是那種具有不可避免性的企業。一旦它們形成了網絡效應或技術壁壘,它們的增長就不僅僅是線性的,而是具有掠奪性的——它們會吸走行業里絕大部分的利潤池。

      主持人: 這很有趣。但問題是,當這種“王者氣象”顯露出來的時候,通常已經是 D 輪、E輪甚至 Pre-IPO了,估值已經非常高,竟爭者都在排隊。你們憑什么能投進去?

      Marc:問得好。這就是所謂的“阿爾法”來源之一——時間與關系的套利。

      很多人認為成長型投資就是“支票簿戰爭”,誰給的估值高誰贏。這是錯的。

      如果等到一家公司正式啟動融資、摩根士丹利把 PPT發到你郵箱里的時候,你再開始研究,那你就輸了。那時候你只是價格的接受者。

      我們的做法是建立一個“影子組合”。對于那些我們認為可能成為“王者”的公司,我們會在真正投資前的兩年,三年甚至更久就開始跟蹤。

      這意味著什么?意味著在創始人根本不需要錢的時候,我們就去拜訪他。我們幫他介紹客戶,幫他招人,幫他理清戰略——完全免費。

      我們在通過這種長期的、無償的價值輸出來建立信任。

      當市場窗口打開,或者創始人突然決定“我想融資了”的那一刻,他第一個想到的電話是打給誰?是那個拿著支票本剛出現的陌生人,還是那個已經陪跑了三年、懂他業務每一個細節的老朋友?

      所以,我們的很多交易,根本就沒有進入公開競價流程。這是我們在極度擁擠的市場中保持優勢的唯一方法。

      二、“市場在久期上犯了錯”

      主持人:讓我們來談談價格。這可能是價值投資者最糾結的地方。像 Stripe、SpaceX 或者 Databricks 這樣的公司,它們的估值倍數通常高得嚇人。比如50倍、甚至100倍的 ARR(年度經常性收入)。

      作為一個理性的投資人,你怎么說服自己接受這種溢價?市場是不是瘋了?

      Marc:市場并沒有瘋,但市場確實存在一個巨大的、系統性的盲區。這個盲區叫久期錯配。

      華爾街的分析師,以及大多數對沖基金,他們非常擅長建立未來12到24個月的財務模型。他們對下個季度的 EPS 預測可能比我準得多。

      但是,當他們面對那些真正偉大的、具有顛覆性的科技公司時,他們往往嚴重低估了增長的持久性。

      傳統的金融理論認為,高增長最終會均值回歸。一家公司今年增長100%,明年可能就只有50%,后年20%。

      但在數字經濟時代,對于那些擁有極強網絡效應或平臺效應的公司(比如 Stripe 或 Facebook),這種衰減速度比人們想象的要慢得多。它們可能在巨大的體量下依然保持30%-40% 的增長長達十年。

      主持人:能舉個具體的思維模型嗎?

      Marc:好的。假設有兩家公司。

      公司 A:估值便宜,10倍營收,但增長平庸,每年增長15%,且面臨激烈競爭。

      公司B:估值昂貴,50倍營收,但它是市場壟斷者每年增長40%,且這種增長能持續10年。

      大多數人不敢買公司 B,因為怕估值回調。他們擔心如果倍數從50倍跌到25倍,股價就會腰斬。

      但數學告訴我們,如果公司B 能保持復利增長,即使它的估值倍數壓縮一半,十年后它的股價依然會遠超公司 A。

      增長的復利力量最終會壓倒估值倍數的收縮。我們賭的不是下個季度的財報超預期,我們賭的是:市場低估了這家公司在未來十年統治行業的能力。

      當然,這也帶來了風險,如果你判斷錯了,你買的不是“王者”而是“老二”,那你就會遭遇“雙殺”:業績不達標,估值也沒了。這就是為什么我剛才強調“精準捕魚”如此重要。買貴了沒關系,買錯了才是災難。

      三、AI的全棧布局

      主持人:現在所有人的目光都在 #AI 上。a16z 無疑是這場浪潮中最激進的機構之一。但我聽到一種聲音,說這只是另一個 Saas 周期,或者就像當年的移動互聯網。你怎么看?這次有什么本質不同?

      Marc:不,這次完全不同。如果你把 AI 僅僅看作是更聰明的軟件”,你就低估了這次變革的量級。

      我們正在經歷從 SaaS (Software as a Service) 到 Service as Software 的范式轉移。這不僅僅是詞序的顛倒,這是商業模式的降維打擊。

      主持人:請展開講講,這個區別在哪里?

      Marc:在SaaS時代(比如 Salesforce、Workday),軟件是一種工具。你把軟件賣給企業,目的是提高員工的效率。作為投資者,我們通過這種模式賺取的是企業IT 預算的一部分。通常 IT 預算只占企業總收入的5%左右。

      但在 AI時代,尤其是生成式 AI,軟件不再只是工具,它開始直接交付結果。 比如我們投資的 Harvey(法律 AI)或 Cursor(編程AI)。

      當一家律所使用 Harvey 時,它不僅僅是讓律師打字更快,它實際上是在完成初級律師起草合同、檢索法條的工作。

      當程序員用 Cursor 時,AI實際上是在寫代碼,而不僅僅是補全代碼。

      這意味著什么?這意味著這些 AI 公司切入的不再是那5% 的IT預算,而是那巨大的、原本屬于薪資的預算,也就是企業最大的成本項,通常占收入的30% 到50%。

      TAM(潛在市場規模)瞬間被放大了10倍。這不再是關于“軟件銷售”,這是關于“勞動力替代”和“智力邊際成本歸零” 。

      主持人:這個視角非常宏大。那在具體布局上,你們怎么操作?現在大家都在搶投基礎模型,這是唯一的路嗎?

      Marc:我們把 AI 投資分為三層,這就像當年淘金熱的邏輯:

      1.基礎設施層: 這是最確定的賭注。無論哪家模型贏,無論哪個應用火,它們都需要算力,都需要數據處理。

      所以我們重倉了 Databricks。它是 AI 時代的數據湖倉,是所有 AI 應用的地基。我們還投資了 CoreWeave(算力云)。這是“賣鏟子”的邏輯,穩健且巨大。

      2.模型層: 這一層競爭最激烈,資本密集度最高。這里只有極少數贏家。

      我們很早就支持了 OpenAI 和 Mistral。我們相信在這個層面,技術領先優勢會轉化為巨大的平臺效應。

      3.應用層: 這是目前的深水區,也是未來阿爾法最大的地方。很多人說“基礎模型會吞噬掉應用層的價值”,我不同意。真正的價值在于工作流的重構。

      像 Cursor 這樣的公司,它不是簡單地套一個 GPT-4的殼。它深入理解了程序員的工作流,把 AI 無縫嵌入到 IDE 里,創造了一種全新的開發體驗。

      這種“用戶體驗+垂直領域數據”的護城河,是基礎模型廠商很難攻破的。

      四、美國活力

      主持人:除了純軟件和 AI,我注意到 a16z 最近在大力推行一個叫“美國活力”的概念,投了很多硬件、軍工、航天公司。這在過去的風投圈是絕對的禁區。為什么會有這種轉變?

      Marc: 這是一個時代的召喚。過去20年,硅谷太沉迷于“比特”了令-我們做了更好的社交軟件、更好的廣告算法、更好的外賣平臺。這很好,但這不夠。

      如果你看現實世界,“原子”層面的問題堆積如山:美國的制造業空心化、國防工業供應鏈脆弱、基礎設施老化。

      我們認為,下一波巨大的機會在于用軟件定義的硬件去解決國家級的問題。

      看看 SpaceX。Elon Musk 證明了,用硅谷的迭代思維去做火箭,可以把成本降低一個數量級,把國家隊遠遠甩在身后。

      看看 Anduril(國防科技)。Palmer Luckey 證明了,現代國防需要的不是更昂貴的坦克,而是智能化的無人機群和軟件系統。

      主持人:但這類投資非常難。周期長、資本密集、還有政府監管風險。你們怎么管理這種風險?

      Marc:這確實很難,所以這里沒有“游客”。我們在投資自動駕駛時也學到了很多。這類公司不像 Saas 公司那樣每個季度都有線性的 ARR 增長。它們在很長六段時間里看起來都在燒錢,毫無產出。

      但也正因為難,護城河才深得可怕。

      一旦Spacex 的星鏈(Starlink)網絡建成了,一旦Waymo 的數據飛輪轉起來了,后來者幾乎不可能追趕。

      我們愿意為了這種終局的壟斷地位,去承擔前期的技術風險和長周期。這就是我們在投資組合構建中保留一部分“硬科技”賭注的原因。

      五、像洋基隊一樣贏

      主持人:最后,我想聊聊人。a16z 的成長基金規模巨大,但你們的運作方式聽說很特別,特別是你們取消了傳統的“投資委員會”投票制度。為什么?

      Marc: 這是我對組織行為學的一個深刻觀察:群體決策傾向于平庸。

      如果你把一個激進的、非共識的投資機會放到一張桌子上,讓10個人投票。通常的結果是:大家會因為由于某些明顯的風險而投反對票。

      最終通過IC的,往往是那些“挑不出大毛病”但也沒有巨大潛力的平庸案子。

      但在風險投資里,最大的風險不是失敗,而是平庸。

      所以,我們實行“單人拍板制” 如果是你負責看這個案子,你做了所有的盡職調查,你建立了和創始人的關系,那么你就有權力決定投不投。你不需要說服我,也不需要說服其他合伙人。 但是,這是關鍵,你必須對結果負全責。

      主持人:這聽起來壓力巨大。如果投砸了怎么辦?

      Marc:這就是我們文化的另一面。我常把我們的團隊比作紐約洋基隊。

      我們提供最好的資源:最好的品牌、最強大的投后服務團隊(人才招聘、市場營銷、政策游說)、頂級的薪酬。

      作為交換,我們要求你交出世界級的成績單。

      如果你連續幾年都投不出好案子,或者你的判斷持續出錯,那么這里可能不適合你。

      這聽起來很殘酷,但這才是頂級竟技場的規則。我們不想要那種“大鍋飯”式的合伙人文化,我們想要的是群饑餓的、有獨立判斷力的獵手,他們背靠著航母,但像獨狼一樣思考。

      主持人:這解釋了為什么你們能保持這種攻擊性。這期對話信息量太大了。如果讓你把今天的討論濃縮成一句話送給聽眾,會是什么?

      Marc: 我會說:“別被市場的噪音干擾,別被短期的估值嚇退。去尋找那些真正不可避免的未來,然后在那里重倉,并在那里堅持。平庸是最大的敵人。”

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