本文来自微信公众号：Z Finance，编译：Nicole Wang，原文标题：《深度｜投资Manus的顶级VC Benchmark：数百亿美元正流入尚未验证收入模型的AI公司，风投行业从投成长变成了赌故事》，头图来自：AI生成

风险投资生态严重失衡：资本过度涌入尚未盈利的AI公司，催生近千家高估值“僵尸独角兽”；GP、LP及创始人因激励错位共同维持虚高估值，退出渠道（IPO/并购）长期阻塞，形成缺乏真实反馈与修正动力的封闭循环系统。

• 💀 僵尸独角兽泛滥：零利率时代催生近千家估值虚高、增长乏力的私营企业，账面持有约3万亿美元资产。

• ⛓️ 系统性激励扭曲：GP靠账面估值兑奖金，LP避免资产重估，创始人维护个人净资产，无人推动真实定价。

• 📈 AI狂热推高泡沫：数百亿美元涌入未验证收入模型的AI公司，估值达传统企业10-20倍，单位经济被忽视。

• 💸 资本堆叠加剧失衡：中东主权基金等新资金持续注入，加剧私募市场流动性透支与估值幻觉。

• 🚪 传统退出路径失效：IPO窗口关闭、并购监管严苛，导致千亿美元级资产长期滞留非公开市场。

• ⚠️ 生态修正机制缺失：封闭循环中无自然调整动力，LP流动性危机（如耶鲁抛售）或成潜在破局点。

第六次做客《Invest Like the Best》的 Benchmark 合伙人 Bill Gurley，这一次不再谈某一笔成功案例或行业趋势，而是掀开了整个风险投资生态结构性失衡的面纱。他以系统性思维为出发点，从激励错配、估值幻觉，到退出机制失灵，全面审视风险投资行业如何从“投成长”演化为“赌故事”。

在这场深入两个小时的对谈中，Bill 指出：今天的市场早已不同于以往：私募市场流动性透支，上市窗口长期关闭，激励机制高度错位；同时，数百亿美元正流入尚未验证收入模型的AI公司，风险投资行业从“投早期成长”变成了“赌后期幻觉”。更危险的是，这种资本堆叠行为不仅制造了大批“僵尸独角兽”，还对估值系统、退出通道乃至捐赠基金的资产负债表产生了深远影响。

更深层的危机在于，系统中没有任何一方具备校正激励的动力：GP依赖账面估值兑奖金，LP追逐账面回报避免流动性重估，创始人则以估值虚高维护个人净资产。没有真实反馈的系统，如何产生真实回报？

这是一次罕见的、直指本质的行业体检。面对一个越来越像“封闭循环、缺乏出口、激励失序”的资本系统，Bill Gurley 提出了一个发人深省的问题：当我们把所有资源押注在AI这张牌上时，我们是否还留有空间去修复整个生态的基本逻辑？

这一集，不止是一次访谈，更像是一封写给风险投资行业的“通知书”。以下是全文翻译。

一、风险投资的系统性失衡：从激励错位到收益幻觉

Patrick：我们今天的嘉宾是Bill Gurley，他曾是Benchmark Capital的普通合伙人。这是他第六次做客《Invest Like the Best》节目，同时也是他迄今为止最全面的一次市场分析，聚焦重塑风险投资的现实。

Bill探讨了当前风险投资回报背后令人不安的数学问题，比如企业保持私有状态的时间显著拉长。他也解释了为何从GP到LP到创始人之间都缺乏合理的激励机制，难以准确评估资产，最终导致系统性协同失灵。我们还进一步讨论了AI作为平台转型对投资结构的影响，覆盖从AI收入质量评估到国际竞争动态等多个方面。Bill提供了许多关键观点，无论是理解当前市场，还是展望未来演化都极具价值。下面请欣赏我们之间的对话。

嗨Bill，你再次刷新纪录，成为“投资最佳”栏目出镜次数最多的嘉宾，正式超越了我们老朋友Michael Mauboussin。欢迎回来。

Bill：好吧，我想不到还有谁比我更愿意参与这样的对话。

Patrick：很有意思，这是自2019年以来，我们第一次以双人形式进行这样一次深度交流，时间过得真快。既然今天就只有你我两人，我想从更广的视角聊起，先请你谈谈你眼中的市场现状。我记得你在Benchmark工作时经常会做“市场版国情咨文”之类的演讲。现在是2025年的夏天，在这个时间点上，面对你观察到的一切，希望你能为我们做一次全面阐述。

Bill：很乐意。是的，我过去经常在LP年会上用“风险投资现状”作为开场内容，那是我非常熟悉的演讲节奏。但最近我开始意识到，这个世界正发生很多剧烈变化，而整个风险投资生态也可能会因此永远不同。以往我在演讲中都围绕“风险投资行业周期性”来展开分析，而现在，这个周期性正在崩塌、扭曲，或者变得更加混乱。我们稍后会详细聊到。

要谈这个问题，我想先提出两个前提。第一，我始终推崇系统级思维。市面上有一本系统思考相关的经典著作，我和Michael在Santa Fe Institute共同度过的时光几乎都围绕“整体行为不等于其个体行为总和”的理念展开。而跨系统观察本身就很难，而这个行业里越来越多的变量开始交织并相互作用，这是一个值得关注的复合过程。

第二，我必须事先声明，我不会对任何参与者做价值评判。确实有一些人和公司正在努力推动改变，我认为他们是在做对的事，也符合自身的最佳利益。尽管整体影响可能会带来风险，但我的出发点不是责备谁，而是希望提供结构性的观察。所以如果可以的话，我想从当下的市场现实谈起。我不会对每个点都做深入分析，但希望能点出一些对风险投资生态系统参与者至关重要的信号。无论是风险投资人、创始人、LP，还是任何与这个系统相关的人，这都是非常宏观的议题。

我们先说一个关键变量，不分析只陈列：那就是大型基金的持续扩张。我刚进入行业时，大部分知名VC都专注早期，不参与后期，基金体量也小得多。如今，很多品牌基金从每三四年承诺5亿美元，变成了50亿美元，是十倍的扩张。

他们积极参与我们所谓的“后期阶段”，尽管我认为那只是“大额支票”的委婉说法——比如向一家成立12个月的AI公司投资3亿美元，这根本不能叫“后期”。很多公司都在向高估值阶段进军，创建了行业专项基金，导致这些品牌管理的资本规模暴增。同时，也有很多原本不活跃的机构，如Fidelity、Capital Group偶尔做几笔，现在则是Atreides、Coatue、Altimeter、Thrive等机构在市场中非常活跃，连Masayoshi Son都回来了。我们有几年没听说他的消息了，但现在他又重新出现在市场中。

Patrick：他就像一个独立的市场风向标。

Bill：没错，所以现在市场上充斥着大量资本。接下来我们来看另一个惊人的现实，也就是我不太喜欢但很多人都在用的词：“僵尸独角兽”。我更喜欢将这批公司划分为“LLM之前”和“LLM之后”的，因为这确实是平台转换的分水岭。很多人都被这一轮AI平台热潮吸引。截至目前，大约有1000家私营公司融资超过10亿美元。ChatGPT说是1250家，NVCA给的数据是900家，我们就保守算作1000家。

Patrick：就说1000家吧，听起来也够吓人的。

Bill：没错。这些公司很多都募了2亿到3亿美元，加在一起就是3000亿美元。NVCA的估计是LP在这些资产上账面持有3万亿美元。我和一些LP有过1对1的电话，他们的VC配置从原来的5%～7%提升到了10%～15%，在一些情况下甚至占了整个私募股权配置的一半以上。这已经是资产负债表上的重要位置了。

但问题是，这些公司的估值到底值不值？它们大多数的估值都是在2021年，也就是疫情第二年、科技股爆发顶点时定下的。如果你还记得，当时Zoom暴涨，各类科技股疯狂冲高，整个融资窗口极其理想。而这些公司后来并没有维持高增长，所以我们要问的问题是——有没有人在认真评估它们现在值多少钱？

Patrick：这估值是2021年定的，对吧？

Bill：是的。问题在于，这里根本没人有动力去做真实的评估。对于不了解PE或VC的人来说，这听起来很疯狂—-GP给LP报价格，LP还可以选不同的价格。现在审计师介入了，一些LP们很沮丧，因为收到的估值信号不一致，有的高，有的低，标准完全不同。

Patrick：同一个资产，不同GP给出不同价格？

Bill：是的。更关键的是，很多大型捐赠基金里负责风险投资配置的管理人，其实也没有动力去压低这些估值。相反，他们的奖金往往是根据纸面回报来计算的。也就是说，激励机制是反向的。

Patrick：那创始人就没有动力去认真对待这些问题吗？从公司长远发展角度来说，这种估值虚高的运营方式并不健康吧？

Bill：这是个好问题。我想说两点。第一，我认识的每一位创始人，都会把自己持股比例乘以公司估值，然后当成自己的净资产。

Patrick：是啊，但那其实没意义，对吧？

Bill：我并不是批评他们，这种做法很正常。但你要说现在把那个数字打个七折甚至腰斩，对他们来说是非常困难的。第二个问题是清算优先权。简单解释一下：在并购时，投资人有权不转换成普通股，而是拿回最初投资金额。如果一家公司募了3亿，估值曾到20亿，那优先权无所谓；但现在估值降到4亿，那这3亿可能拿走75%的股权。这会成为实际问题。

Patrick：如果我们回顾这些所谓“僵尸独角兽”，你认为这些公司中，有多少其实已经实现盈利了？它们会一直苟活，直到有人打新标记，或者被迫重估？

Bill：我没有做系统性调查，也许有人像FOF、PitchBook或Carta能提供这类统计数据。但我个人的直觉是：我们正处在“ZIRP”（零利率时期）的后遗症阶段。这是百年来前所未有的状况。零利率持续了多久？五年、六年、七年？反正时间够长了。这种零利率的确延迟了整个市场的调整，也催生了大量的资本与投机行为。

顺便说一句，有次我参加一个仅20人的小型慈善活动，现场来了Warren Buffett。每人只能问一个问题，我问他：“如果利率是零，你觉得你那套现金流折现法还行得通吗？”他说：“当然不行，它会引发大量投机。”你看，他也知道。

总之，我们在那个时代积累了巨大的资金池，数百亿美元甚至上千亿美元。当钱太多的时候，市场会发生变化。一个领域原本只需要两三个玩家，现在突然涌入十几个，结果资源被稀释，扩张更难。最终活下来的，只有极少数公司。你钱太多的时候，会想什么都做。其实很多研究表明，资源受限更能激发创造力，反而会做得更专注。但当你有无限资本时，你会立项目七八个。

Patrick：什么都想干一把。

Bill：对，所以2022、2023年大家稍微调整了一下，那是AI热潮爆发前的一个阶段。很多公司都转向追求盈亏平衡，这其实很好。只做两件事，不做七件事。但问题是，原来那七件事拉动了营收，而现在砍掉后，增长也随之放缓。这很正常，我同意你的说法：很多公司有足够现金实现盈亏平衡，这本来是一件好事。我本人也非常欣赏传统意义上的“高质量公司建设”。但这里的问题是：他们可能就这样苟活下去，也就是我们所说的“僵尸公司”。

Patrick：但这又有什么关系？如果没人关心真实回报，这套机制是否可能就这样继续下去？会出现什么转折吗？

Bill：这正是我接下来想讲的。让我继续往下展开。

二、交易窗口关闭与退出困境：从IPO折扣到M&A失效

Patrick：我们接下来要讨论的主题是“下一个出口”。所有这些资产最终都需要被真实地定价。

Bill：没错，我们前面讲了大型基金和僵尸独角兽，现在该讲资本市场了。出于一些并不特别清晰、也不太好解释的原因，过去几年里IPO和并购市场都陷入停滞。2021年其实表现不错，但之后就停下来了。我认为这是一个特别关键的现象。如果你看看2024年，纳斯达克指数涨了30%，但资本市场的机会之窗却是关闭的，这似乎是大家的共识。在我从事风险投资、关注资本市场的整个职业生涯中，还从未见过这种现象：资本市场的窗口期是关闭的，但市场表现却强劲。

Patrick：是的，没有IPO。

Bill：对，这就是关键。所以背后一定有别的原因在起作用。我一直关注的一个点是银行在IPO中设定的折扣幅度，特别是对一些知名的高端品牌。但其他人会说，是因为上市成本太高。这点也成立。当然我们都知道，现在市场上钱很多。所以我们稍后还会进一步探讨这个议题，但现在的问题是：你不一定非得上市，尤其是那些表现突出的公司，完全没必要。

并购市场现在也有难度。很多人会把责任推到Lina Khan身上，但她已经离任了，而且2025年前五个月的并购交易其实创下了新高纪录。很可能是因为“MAG7”手上现金太多了。在任何自然系统里，这种巨额现金都会引发并购潮。

我相信他们很愿意用这些钱去做并购。他们回购股票，很可能只是因为没有合适的标的可以买。华盛顿不欢迎他们这么做，欧盟也同样限制重重，导致整体局势非常艰难。没有人愿意去签一份不确定性极高的并购协议。就拿今年最大的一笔交易来说——奇才队（Washington Wizards）的交易。从宣布到完成，预计要一年多时间。对任何董事会或管理团队来说，这种时间跨度都很难接受。

Patrick：你认为我们很快会看到第一家万亿美元市值的私营公司吗？

Bill：SpaceX可能会是第一个吧。

Patrick：现在应该只完成了三分之一的路程。OpenAI也走了三分之一，Stripe可能连十分之一都不到。还有很多公司，只要维持当下的发展势头，就有潜力实现。说真的，如果你真能成为一家市值万亿美元的私营公司，那你基本就没理由上市了。听起来很疯狂，但确实如此。

Bill：这个话题我们稍后还会回到。我想说的是，另一个抑制并购的因素就是估值太高了。我们在2021年就见识过了。而现在，我们仍然在为那些最令人兴奋的公司支付溢价，以确保它们保持完美状态，但这同时也让它们变得不适合被收购。

Patrick：你能再解释一下为什么这种情况会反复发生吗？这是不是一种反馈回路的问题？

Bill：我觉得LLM之前的最大背景是零利率政策，而LLM之后，全世界都坚信人工智能是我们有生以来最大的平台转变之一。这是我要讲的第五点。每个人都相信这个平台转变无可比拟。让我回顾一下三十多年前我和Michael Mauboussin在First Boston共事的经历，那时候，“网络效应”“复合效应”这些概念还远没有今天这么普及。而今天，它们已是广为接受的信念。

所以，那些亲眼看着Google或Meta从120亿美元涨到3万亿美元估值的人，如果他们相信这种增长是有可能实现的，就会给出更高的估值。我认为，从独立公司的角度看，这是可以理解的。如果大家都这么做，市场也就会逐渐接受这种逻辑。但结果如何，我们拭目以待。

接下来的一个重点是，很多LP，虽然不是全部，但确实有很多LP现在面临流动性困境。这种困境与IPO和并购的停滞直接相关，也是近来才出现的一种现象。比如，2025年第一季度，美国高校共计发行了120亿美元债券，是有记录以来第三高的季度。这代表什么？如果你的捐赠基金没有足够的流动性，却仍要履行3%、5%的资金承诺，就不得不依靠借债。

这很有意思。比如，最近你可能看到哈佛大学要在市场上出售10亿美元的私募二级份额。更有意思的是，耶鲁大学正在寻求出售60亿美元的私募资产。从历史上看，这一点非常有分量。没有任何一所大学像耶鲁那样对捐赠基金的投资理念产生如此深远的影响。

Patrick：当然，耶鲁是这个模式的缔造者。

Bill：对，大卫·斯文森（David Swensen）就是这套模式的教父。他在耶鲁担任首席投资官期间，创造了年化13%的复合收益率，持续35年。他主张用非流动性资产替代流动性资产，强调长期回报，并突破了当时人们对私募投资缺乏透明度、流动性差、难以管理的疑虑。

但现在你看，所有人都在效仿“耶鲁模式”。霍华德·马克斯（Howard Marks）有句话我很喜欢：只有当你做出“非共识且准确”的判断，你才能真正赚钱。可如果每个人都效仿耶鲁，把流动性降到50%呢？这还成立吗？我不确定。但我确实看到，耶鲁大学现在想推出自己开创的这套模式，确实非常有意思。

Patrick：如果你把LP的流动性问题考虑进去，它是不是可能成为打破这场停滞的关键变量？

Bill：很可能是的。Patrick，你得记住，很多公司正在裁员，试图实现盈亏平衡，创始人也在绷紧神经担心资金链问题。我在这个行业干了三十年，每一次市场低迷之后，都会有一次调整，然后市场会恢复。而这次唯一的不同是，我们还没看到这种调整，因为AI实在太吸引人了。我不是说大家不该兴奋。如果这真的是我们一生中最大的平台转变，那你确实该兴奋。但它也让大家忽视了市场的一些结构问题。比如估值——你怎么看AI公司估值和收入之间的关系？

Patrick：天哪。

Bill：相比其他公司，AI公司估值贵10倍、20倍是常态。有时甚至更高。

Patrick：有些时候可能还不止。

Bill：对。虽然LP们已经承诺了很多资金，但他们还是在别的地方找到钱了，比如中东。过去12个月里，你的朋友去中东多少次了？他们正在见募资顾问，资金已经在那边配置好了。没人想错过这波热潮，这也是当下市场结构中非常重要的一部分。最后我想说一个点，后期市场出现了一个全新的趋势。Josh和Thrive虽然不是唯一参与者，但他们一直是这波潮流的领先力量。

如果你去接触那些计划明年上市、已经在《华尔街日报》曝光的公司，然后对他们提出一个极具吸引力的报价，创始人就会有动力不上市。我们最近看到Databricks就是这么操作的。Stripe的Patrick和John在多个播客上也谈到这点。他们曾表示“我们可能会上市，但不是现在”；而最近的语气是“我们可能永远不会上市”。我采访的一些LP对此感到非常惊讶——因为他们多次买入或卖出Stripe的份额，而公司对此也很开放。这在我们的行业中很罕见。

Patrick：你是说，像Stripe这样的公司能通过员工股权出售、创始人减持或早期投资人退出，来模拟一个“预约制公开市场”？

Bill：没错，更像以前的OTC市场。

Patrick：Stripe无疑是一家由出色创始人领导的顶级公司。如果他们已经构建了属于自己的私人市场，那他们为什么还要去应付IPO那些额外负担？比如信息披露、审核合规、向竞争对手暴露商业模式……那简直没必要。

Bill：我同意，很可能他们也会这么继续做下去。

Patrick：那如果LP可以在二级市场上出售Stripe股份，且不受流动性约束，那他们也没理由担心这些问题了。

Bill：没错。我们马上就会进入这个话题。我想提一个我一直很在意的点，而且这个点很有意思也说得通。很多鼓励这种行为的投资人，还有另一个动因，传统IPO的配售模式。如果你是银行，你会把IPO份额配给大型投资人、公募基金、机构投资者等。通常是100倍超额认购，实际只拿到1%～2%。

但在这种“非上市但准上市”的模式中，比如Databricks、Stripe，他们就可以获得30%的份额。这比传统IPO高太多了。这其实是一个“寡头级的特权窗口”，能囤积公司最黄金的增长期，把公开市场排除在外。我们都知道Amazon上市估值不到10亿美元，如今却超过1万亿。那段复利增长本该属于公众投资者。但现在，它被提前垄断了。而且，这些参与方还可以转过头去对LP们说：想参与这种公司，就投我的基金吧，因为它们永远不会上市。

Patrick：我们已经了解了你的市场现实。现在我想对它们进行深入探讨。对我来说，一个有趣的前提是，我来自一个渴望非常健康的资本市场的地方。美国资本市场是世界历史上不可思议的成就，它推动了如此多的创新。所以，我的观点是，一个良好、健康运作的资本市场，能够合理地定价风险，我支持任何能够做到这一点的市场。我很好奇，考虑到目前的市场现实，您认为从这个角度来看，这个体系最薄弱的地方在哪里？您希望它能够改变吗？

三、私募市场主导新常态：留在牌桌与重估成长的代价

Bill：我同意你的愿望。我认为如果有更多公司选择上市，情况会好得多。有一件事我还没提到，你和很多人应该都知道，美国目前的上市公司数量远低于历史峰值。上市企业越来越少，我认为IPO流程是一个关键原因。我请我的朋友Jay Ritter帮我重新分析了几家品牌投行的数据。他们的IPO定价平均被低估了25%～26%，再加上7%的承销费用，实际资本成本高达33%。

我认识一位有过上市经验的CEO，在和银行家沟通时，对方说“我们认为你应该定价在X”，而这位创始人直接表示：“如果我把定价提高20%，明天我就能在私募市场融到10亿美元。”就像你说的，如果私募市场有更高流动性、效率和优化水平，那还要IPO干嘛？我实在想不到有什么理由。我认为私募融资已经能省去这部分成本了。

Hester Peirce写过一篇挺有意思的文章，只有八页长，也许可以放进节目笔记里。她是SEC任期最长的委员，现在SEC只有四位委员，她也是对crypto态度最友好的一位。这篇文章叫《A Creative and Constructive Balance》，她在里面提出，区块链或许能成为修复IPO市场的路径。这很启发人思考。

Patrick：什么意思？是说把私人资产代币化，然后拿出来交易？

Bill：对，把证券资产代币化。没有人会用IPO那种方式去做加密货币发行，那是完全不同的结构，更像是分布式账本。ICO本身其实就是这么运行的。这确实挺有意思的，我也会继续关注。并购也不容易，现在的监管非常严格。尤其在AI领域，我们见过一些“伪并购”——比如签许可协议或者招聘整个团队，但真正的大并购交易已经很久没出现了。这也算是一种规避路径吧。

想想现在这些AI公司正在进行的融资轮次吧。就算像Apple这样的大公司，也会觉得收购Perplexity这样的公司很难，尽管它只融了15亿美元，但价格太高了，很难成交。所以我不知道未来会如何。你刚才说“美国有世界上最好的资本市场”，这句话我经常听到，很多人也深以为傲，但我个人其实不这么认为。

Patrick：你最近还看到哪些值得关注的方向？比如你提到中东在这波科技浪潮中开始扮演重要角色，尤其在公司、技术、基础设施方面都投入巨大。除了这个，你在资本市场上还有看到什么真正让你眼前一亮的“新东西”吗？

Bill：我不知道这是否算创新，但最近Coatue宣布了一个挺有意思的新方向。我还没和Philippe深谈，只是从报道中看到的。他们以前要求的最低投资额是500万美元，现在直接降到大约2.5万美元，而且他们还计划和一家投行合作来做这些投资。这和我之前说的观点很类似，他们正在打通一条通往新型LP的渠道，也就是我们有时候说的“牙医与医生资金池”——以前这些个体投资者根本接触不到像Coatue这种管理人，现在可以了。

听说PE也在做类似的事，我知道华盛顿一家大型PE公司就正在积极游说，让401(k)账户可以投资PE，尝试打开一个全新的资金来源口子。我在推演这个理论时，也有不少人反驳我说：“美国的大型LP资金已经用完了。”但他们又会接着说，“我们会在别的地方找到钱。你看，我们现在正在中东拿钱。”所以这只是把更多的钱往系统顶部堆。

我一时间找不到更好的类比，但想象一下：一个系统有输入有输出，现在输出端被卡住了，而你却还在不断往输入端塞东西。我觉得人类的消化系统也许是最贴切的比喻，你光是不断往里喂食，是不能解决便秘问题的。

Patrick：你在和LP们交流的时候，当然不必点名，但他们会对你说什么？有没有一些他们私下聊得很多、但公开却不太谈的重点？

Bill：我觉得他们对我们刚才谈到的市场现实，现在看得更清楚了。他们知道自己要做决策了。如果你在捐赠基金工作，其实你可支配的时间很有限，而且决策反馈周期非常长可能是10年、15年。所以这很艰难。但最终你必须问自己，我们面对的这些问题是暂时的，还是结构性的？如果它是长期现实，那你的行为方式就得改变。我和一位LP聊过，他以前在Stripe上进进出出，很熟悉公司内部负责资本市场的人。他现在已经开始严肃思考这可能是“新常态”，并思考他们的策略该如何适应。

Patrick：Apollo公司最近发布了一份报告，说营收超1亿美元的美国公司中，87%现在都是私营公司。当然按市值算还是上市公司为主，因为有Apple、Google这种巨头，但就公司数量来看，这实在令人惊讶。1亿美元营收绝对不小了，而现在大部分这样的公司都没上市。

Bill：对，这让我可能得修正之前的说法。我原本讲的五个结构性现实，现在看更像是系统性混乱。你刚刚说的那个理想世界，是一个流动性强、交易成本低、上市流程高效的健康资本市场。我同意，那确实是一个更理想的世界。但现在看来，我们正在走向这样一个世界：普通人要想参与高增长科技公司的红利，就必须把钱投给那些收2%管理费、抽20%回报的风险基金。这让我想起那本《One Up On Wall Street》……作者是Peter Lynch，对吧？

Patrick：是的，我知道你说的是那本。

Bill：他当时可从来没想过世界会变成今天这个样子。但看起来我们真的在往那个方向走了。这个新世界会更加混乱、不透明，欺诈更多，交易成本更高，而这些几乎是不可避免的。我们说Stripe是一个标杆公司，但市场上还有上千家公司。我们可能能举出五个好例子，但现实中有1500家，它们不可能都像Stripe。

Patrick：很多年前你教过我一件事：你必须在球场上参与比赛的同时，也思考比赛的走向，并为未来的现实做好准备。如果我们用这个视角来理解当前这个更混乱、由私募市场主导、流动性更强的现实，那我想知道，不同的群体应当采取怎样的应对策略？我们从创始人说起，因为他们才是推动所有价值创造的原点，也是资本市场运转的基石。考虑到当前的环境，尤其是在AI领域，如果他们真能拿到15亿美元的融资，也许真的应该拿。那你怎么看？你会建议他们如何在赛场上尊重现实规则，又同时做对他们最有利的事情？

Bill：他们其实是被迫上场比赛的。我认为这是目前世界上最糟糕的境况之一。我最近发现一个词，叫“管饲管”（gavage）。你知道那是什么吗？

Patrick：不知道。

Bill：法国人会用一根管饲管强制给鹅喂食，以便做出鹅肝酱。那是一张非常直白的图像，一个漏斗直接插进鹅嘴里。我觉得这和2021年发生的事情如出一辙。在那个世界里，只要有哪家公司稍微看起来有点意思，就会有人跑来想砸给你一亿、两亿、甚至三亿美元。

我知道，这对那些过去一直在融资线上挣扎的创始人来说，听起来可能非常不可思议，甚至显得很傲慢。但这是现实。你们都知道这是现实。它让每个人都不得不全力押注、ALL IN。我经历过Uber和Lyft的例子，但其实无论哪个领域，我们都会遇到类似的资本堆叠问题。

你刚才提到了“传统的公司建设”但现实是，没有一家传统公司每年会烧掉1亿或1.5亿美元的现金。但现在所有大型AI公司都在这么干，甚至更严重。我记得OpenAI说过他们一年要烧掉70亿美元。这已经完全不是你祖父的创业公司，也不是你祖父那个时代的风险投资了。这是一个全然不同的世界。

作为创始人，你可能会想，我是不是可以无视这些喧嚣，照我自己的方式建立一家公司？但如果你的竞争对手已经拿到了3亿美元，而且准备把销售团队的规模扩大十倍、甚至五十倍——你根本活不下去，你会很快被边缘化甚至干掉。你被迫在这个游戏里参赛。好消息是，因为投资人现在迫不及待地要把钱砸给你，你或许能套现一些创始人股份。这对公司的长期健康未必有利，但它是投资人当前战略的一部分，所以他们也鼓励这么做。

在这种背景下，我认为创始人没有理由不这么做。如果有投资人愿意按30倍收入的估值给你钱，让你每年烧掉数亿美元，逼你参与一场你原本并不想玩的游戏，也许你确实应该收下这笔钱。但同时我也担心，如果我们要把所有中等规模的公司都剔除，只保留“打大满贯”的选项，这对整个创业生态系统是不健康的。但这确实是我现在的感觉。

我们从零利率政策时代里，几乎什么都没学到。我们曾经讨论过所有导致“僵尸独角兽”出现的结构性问题，现在又全部重演了。我觉得这也是为什么我们一直没真正经历过市场调整。而且我们对AI公司的投资方式，和我们投资那些僵尸公司的方式，几乎是一模一样的。

Patrick：在我回到GP和LP的实际操作问题前，我想插一个很核心的话题：AI本身。因为这正是2021年和现在之间最大的区别。就像我们过去从未见过这么大手笔的融资轮次一样，我们也从没见过公司收入增长得这么快。我知道你和我一样都是真正热爱科技的人。我每天都在使用这些技术，这是我见过最神奇的科技。我想请你即兴讲讲你的判断。

我的意思是，也许我们正处于一场牛市，但并没有非理性行为，因为我们确实看到了比如5%的GDP增长这样的疯狂数据。这可能是一门完全不同的技术，甚至比互联网还要具变革性——互联网可能还是上一个这么重要的范式转变。

Bill：我完全同意。我绝不会站在“这是炒作”这种立场上。我的看法是：如果这是一个平台转变，就像PC、互联网或移动设备那样，那它的影响就已经足够巨大了，根本不需要比它们“更强”来证明自己。

Patrick：也许它就是“又一个”？但比之前的更强？

Bill：是的，它至少是“其中之一”，也可能更大。这也就引出了我们刚才说的所有市场结构性话题。我不去评判任何单一参与者。我觉得事情本就如此自然发展。我脑子里现在确实有一个猜想：我们目前看到的一些收入增长，可能其实是来自“计算资源的转售”而非真正的商业模型。很多公司都在包装基础模型，捆绑托管服务，然后把这套东西转售出去。我认为，有一些公司其实是负毛利的。

也就是说，从托管公司拿资源的价格比直接从模型公司拿还便宜，但它们却把这部分营收计了三四次毛利。我们还没到真正重视单位经济效益的阶段。在“管饲式融资”催生出的全面战争环境中，单位经济效益根本无足轻重。你必须争市场份额，必须快。我觉得问题的解决方案其实就在眼前，只不过我们还没走到那一步。

但我对这点毫无疑问：哪怕你打算放弃基础模型业务，像Brett Taylor在Sierra那样做平台工具，它也依然是一个真实存在的变革，并且会对它所接触到的每家公司产生实质性影响。所以我毫不怀疑AI是真实的。我甚至觉得我们现在看到的很多非理性行为，其实都是对真实趋势的理性反应。

Patrick：你经历过很多技术范式转变，也投资过很多。相比之下，这次让你感到最兴奋的点是什么？

Bill：这个答案非常私人。就像你刚才说的，我每天可能在AI平台上搜索40到50次，比我用Google搜得还多。这种搜索是超快节奏的学习，查我忘掉的细节、我没接触过的知识，每天都在发生。我会想，对于那些本就善于自学的人，这种技术将极大加速他们的成长路径。然后我也想到了一些超出LLM的技术方向，比如Tesla的FSD，或者其他用传统AI技术在攻克的问题。这些对我来说甚至更有意义。

我对LLM的一些局限性还是有所保留的。也许未来可以解决，但它们毕竟是围绕语言设计的，不擅长处理数字问题。当有人说AGI会取代所有计算任务，我并不认同。系统还需要补齐、融合很多东西。就像现在让一个AI数学家解题，它会跑去写Python脚本——要做到真正意义上的自动推理，还有很多路要走。如果你坚持说“但它还不真实吗？”那我也无法反驳你。因为这就是目前的状况。

四、系统结构演化中的角色重塑：LP策略转向与创始人抉择

Patrick：我现在想谈谈有限合伙人（LP），以及资本追求最高风险调整后回报的普遍趋势（或者说缺乏这种趋势）。理性来看，随着时间的推移，资本池应该会不断转移，追求最高的风险调整后回报。这就是关键所在。所以我很好奇，您认为实现这一目标的障碍是什么？换句话说，LP现在应该做什么？他们是资本所有者，或者说他们代表资本所有者。他们的工作表面上是根据自身需求获得最佳的风险调整后回报。他们应该怎么做，又有哪些因素会阻碍他们这样做？

Bill：这可能是我最后想强调的一点了，然后我们可以大致谈谈目前的情况。不过，你在播客一开始就提出了一个很有启发性的问题。你说LP流动性问题会不会成为某种催化剂，导致世界发生改变？当时有很多事情迫在眉睫。时间紧迫，正如我们之前提到的，而且他们一直在举债。华盛顿正在广泛讨论“捐赠税”，这将增加这些捐赠基金的流动性需求，这是他们以前从未遇到过的。

研究经费削减也非常严重，不只是哈佛大学，连NIH和NSF的常规研究经费都被削减了。原本60%的补贴，现在可能只剩10%，不管是管理费还是其他什么。即使这样，大学也会对捐赠基金说，我们每年需要你们拿出5%或6%，而不是3%。所以这些现实会让LP的处境更难。

耶鲁率先进入二级市场，看起来像是个激励性事件。你的捐赠基金规模很小，从未接触过红杉，但现在你可以通过耶鲁间接获得这些资产。但如果越来越多的大型LP加入进来，而二级市场定价出现波动，那么这将对整个系统产生反馈效应。

我还特别关注中东态度是否会转变。我给你发了一个链接，卡塔尔主权基金的投资主管Sheikh Saud al-Sabah表示：“私募股权的时间不多了”，他也加入了对估值机制感到担忧的阵营。这种观点如果传播开来，不再只是个人看法，而是主流共识，那它的系统影响会非常大。如果我是LP，我会建议你积极参与后期私募市场，做买方也做卖方，至少去感受真实的市场反馈。

我并不是在制造银行挤兑，但既然大家都这么做，你就必须认真重新评估耶鲁模式是否还适用。当耶鲁是唯一这么做的机构时，这套策略肯定是奏效的。但现在情况不一定一样了。我觉得会有一家基金，专注于从数千家“僵尸独角兽”中挖掘价值，用一种乐观、建设性的态度重新定义这一类资产。对我来说，这种路径很有吸引力。

Patrick：如果你只从“回报”这个角度来看，安迪·拉特克利夫常说：“你必须逆势而行，才能赚到最多的钱。”部分答案是否定的？也许我们应该去关注AI之外的领域？因为那里供需结构完全不同，价格机制也完全不同？

Bill：我甚至认为，有些传统被定义为“后期投资人”的机构也在这么思考。他们在寻找的是：如果我找到一家还没意识到AI赋能潜力的传统公司，而我们可以用自己的方式把AI嵌进去，会发生什么？这是个很有意思的思维路径，有点像是反向Alpha。最早提出“非共识+正确”这个四象限的是Howard Marks，我读过他所有的著作。但现在这些平台转变已经成了共识。

你会问：那是不是应该停止投AI？这听上去当然有些荒唐，但它也揭示了一个张力。就像你说的，现在的大公司反应真得很快。ServiceNow网站全是AI，Microsoft财报里提到AI的次数多达67次，Satya Nadella 最近就AI连续讲了两个小时。这很有意思。我们曾在《创新者的窘境》《跨越鸿沟》里读到，大公司行动慢，是初创公司的机会。但这一次，好像很多大公司反而更早就觉察到了变化。

Patrick：也许只是形式不同而已？理论上，Google应该统治AI用例市场。但你看看现在，几乎没人用Gemini，也没人用Google做LLM日常工作，大家都在用Cursor、Anthropic、OpenAI。这不也正是在重复旧的故事吗？

Bill：确实如此。我觉得两边都有数据支撑。微软曾错过一次机会，结果幸存了下来，所以他们在这轮里表现得更敏感。你说到的那场采访我也看过，Friedberg问Sundar有没有读过《创新者的窘境》，Sundar居然说没有。你看，当你过得很顺时，确实不会去想这些问题。也许现在是该读一读了。

Patrick：现在回到投资角度，如果你评估一家令人兴奋的AI初创公司，它的收入结构可能跟传统SaaS完全不同。你会怎么看他们的“收入质量”？

Bill：我觉得这真的很难判断。你可能拿到了一笔百万美元的合同，但毛利率却是负的。另一方面，现在LLM模型每个token的成本可能是两代以前的100倍，但未来我们有理由相信价格会持续优化。我们在Benchmark最近一直在评估一个重要的概念：一家公司何时进入“优化模式”？在进入优化之前，它处于“沙盒期”，可以用充足的资金反复试错。但一旦进入优化期，它的所有决策都要基于ROI。这和早期互联网很像。当时刚起步的两年里，所有公司都在用Sun和Oracl的技术栈。五六年后，几乎没人用了。这种架构迁移周期是必须关注的。

Patrick：你怎么看AI领域的国际竞争态势？尤其是中国vs美国这一块。

Bill：我觉得中国这边变化非常有趣。DeepSeek大火之后，我们关注的是美国对其的反应。但与此同时，中国的头部公司如Alibaba、Xiaomi、Baidu，都在开源自己的大模型。如果最终出现四个资金雄厚、完全开放的模型，并且这些模型能够彼此学习、协同进化，那整个生态的开放性和实验性将大幅提高。这是我迄今见过国际AI演进中最具突破性的场景之一。

Patrick：你会更愿意押注哪一边吗？

Bill：这很难说。我注意到一些对中国态度最强硬的“鹰派”，反而是那些押注国防初创公司的投资人。我不希望自己变成战争贩子，但我也知道，一旦你投了一家公司，你会本能地捍卫它。那是种天然的忠诚，就像对孩子一样。从技术角度说，AI以外的很多方向也让我很兴奋，像机器人智能、医疗健康，我不认为AI真能10年内“解决所有疾病”，那太夸张了，但它的潜力确实巨大。

Patrick：你提到了国防初创企业生态系统。我想将这个话题延伸到现实世界的“硬科技”生态系统，其中很多其实跟战争无关，比如矿业公司之类。这些公司毫无疑问属于科技范畴，通常面向非常大的市场，但资本密集度截然不同它们需要大量资本投入，才能实现收入，而且周期很长，涉及核能、聚变、裂变等技术。你怎么看这类私募市场中的科技投资？我知道你在这方面涉猎不多，也许你对这类公司并不感兴趣？

Bill：从经验来看，如果我是个教授，我会说这是一个可以用数学模型研究的领域，而且——坦白说，它并不是一个回报率特别高的领域。你可以回头看看15、20年前那波太阳能投资潮，当时有大量风险投资涌入，但最终并没有取得预期成功。当然，也有一个显著的例外，那就是Elon Musk。SpaceX和Tesla这两个例子在统计上都是“异常值”，它们都与Elon Musk密切相关。

所以我认为，我们还需要再看看四五个不是Elon系家族出身的管理者，看看他们是否也能在这种资本密集型、周期长的行业里取得同样的执行力和突破。如果他们能做到，对整个世界都会是一件好事。顺便说一句，最近这一轮资本可获得性的浪潮，确实让人们对那些资本效率较低的企业重新燃起了兴趣，这之间是有关联的。

还有一点值得注意：如果监管环境收紧，人们是否还有“胃口”？你看，很多企业都涉及监管。如果美国不允许在中国开采，那反倒可能对本土采矿业是个利好。我其实不喜欢这个世界的这一面。我几年前还做过一个关于“监管俘获”的演讲，当时硅谷人几乎没人去华盛顿。而现在，硅谷的人都涌去华盛顿了。Hills、Valleys，大家都在走“山丘外交”。所以这是另一个值得纳入“现实状况”的变量。

Patrick：看起来这种情况很快就会发生。那些由风险投资和早期私募资金支持、同时又必须和强监管行业打交道的公司，最终都会被“清算”或“处理”。我挺好奇，像Anduril这种公司，估值可能达到300亿美元，虽然不像SpaceX那么高，但这也是个不小的数字。这能不能被视为另一个“成功数据点”？说明我们其实可以在那些资金密集型领域也跑出赢家？

Bill：在监管层面上来看，这的确是一个正向信号。历史上，这类行业的突破往往并不容易，仅仅因为监管本身太重了。你看，在Tesla之前，像Seven Motors这样的公司也尝试过进入汽车领域，但都失败了。很多企业在挑战监管门槛时就半路夭折了。所以Anduril能够拿到国防部的采购批文，并积极向军方销售产品，这确实是一个新的“数据点”。

作为一家初创企业，他们能走到这一步，的确非常了不起。但我不认为这就意味着所有VC都应该扎堆去投这类公司。这真的太难了。如果你能投到一家软件公司，或者像大家说的“社交网络公司”，那种商业模式里实现增长和盈利要容易得多，这比我们现在讨论的“致富路线”轻松得多。

Patrick：目前在整个创业投资生态中，还有哪些我们还没谈到、但你特别感兴趣的领域？无论是公司类型、投资策略还是市场动态？

Bill：如果我还是一位活跃的GP，我想我会像现在一些人那样，去研究AI的垂直领域，也就是AI在某些具体领域里表现得特别出色的那些方向。它在语言方面当然表现优异。编程本质上是一种更精确的语言形式，所以它在编程领域的表现也特别强势，而这在一些领域是至关重要的。它在法律领域也非常重要，在客户服务领域的表现同样突出。但我认为还有其他领域尚未被充分挖掘。这种“技术契合度”对我来说很有意思。

Patrick：回到我们一开始从LP和资本市场系统层面展开的那套“现实框架”讨论，你怎么看接下来会发生什么？你已经非常详细地阐述了当前的问题，也提到了一些可能驱动变革的因素。如果我们看五年后的未来，这整个体系会怎么演化？

Bill：我的直觉是，我们确实出了问题。你知道，我一直更像是个分析师，而不是乐观主义者。虽然我在风险投资这个行业还算成功，但我本质上更习惯批判性思考，毕竟我早年是做证券分析师出身的，所以我天然更倾向于怀疑而不是相信。当然，也有人会说“Gurley又在预测下一轮衰退了”。但我真的是这么觉得的。

我们的问题在于：当前体系下，流动性下降，高质量的传统公司建设能力缺失，资金消耗率却越来越高。这三点合在一起不是一个好组合。而且所有这一切又是自我强化的。换句话说，除非LP层面发生剧烈变化，我看不到有什么自然的“自我修正机制”会启动。我们正越陷越深。你可能看过Josh Kopelman拍的那个视频，他和Jack Altman一起录的。讲了一些非常基础但非常刺耳的GP数学。

Patrick：是的，我看了。大概三分钟，很有冲击力。

Bill：对。这可能值得分享出来。它很直白：从我们现在的入场价格、公司烧钱的速度、LP所期待的历史平均回报率来看，现在这局根本走不通。

Patrick：那如果真要“重置”，你觉得会发生什么？比如我们模拟一个世界，在这个世界里，所有资产都重新定价，公共市场机制开始全面介入，从而完成一轮深度重置。之后会怎么样？它的利与弊又是什么？

Bill：这个问题我真的很难回答。大多数人听到“重置”这两个字，第一反应都是“灾难”。但我自己过去几轮“重置期”时，其实过得比“狂热期”还要好。我是说，作为一个活跃的GP，我在“调整期”的状态往往更加专注、务实、有效率，反而更有成就感。有些人可能特别喜欢“泡沫期”的那种氛围，节奏快、故事多、市场热尤其是那些有销售基因的投资人。

但我发现，在“窗口期”谈公司建设、讨论长期主义，这些对话往往更真实，也更有深度。互联网泡沫之后，很多“伪装者”就离开了。有个当时流行的说法是，B2C的创始人回去做咨询了，B2B的创始人回去进银行了。换句话说，当硅谷没那么好赚钱时，那些“机会主义者”就离开了。

我讨厌这种投机主义，我不喜欢那些因流量和估值进来、却因为泡沫破裂而抽身离场的风格。他们往往融资太多、话说太满、对二级市场参与过度，最终搞得公司濒临崩盘。但这已经成了我们时代的一部分。如果市场真的出现回调，我相信还是会有人主动去寻找机会。这背后的原因之一是，我们的从业者太熟悉历史了——每个人都读过复利、网络效应、周期理论、繁荣与萧条。你还记得2020年疫情最初那次市场崩盘持续了多久吗？

Patrick：大概三个星期吧。

五、下一轮周期的生存逻辑：高效增长、战略纪律与创始人建议

Bill：是的，然后人们就开始买入反向资产了。所以我怀疑，即使未来有六个月的时间人们一度认为人工智能被高估，它也很可能会迅速反弹，因为市场对它的信心已经足够强大。

Patrick：如果你现在创办一家全新的投资公司，你认为品牌建设最重要的要素是什么？我们正处在这样一个时代：一些在2010年左右甚至更晚成立的投资机构，例如Thrive、Greenoaks、Andreessen Horowitz和Ribbit，如今已经拥有了极高的声望和独特的运营方式。在这样的新时代里，如果有人今年开始创业，希望十二年后也能成为这类投资机构的新代表，你会给他们什么建议？

Bill：很有趣，你的问题其实激发了我一些不是直接回应这个问题的想法。

Patrick：可以的，请说。

Bill：我们讨论了那么多关于系统性问题的内容，还有一个常被忽视的问题是：有些机构为了进入那些资本市场交易，会开出数亿美元的支票，竭尽全力做创始人最好的朋友，希望能脱颖而出。我说这话并不冒险，因为我不会去写那样的支票，也不会和他们竞争董事会席位。但我想指出的问题是：很多投资人不会承担起真正帮助创始人做出更好决策的责任。他们不会说“不”，也不会提出异议。你看看SBF和FTX，那就是一个典型案例，没人在董事会里，没人真正指出问题，没人承担制衡的职责，最终以灾难收场。

如果能有一个人在你周围，在必要的时候指出问题、推动单位经济效益、促使你成长，那对公司是极大的益处。我担心的是，这样的人越来越少。最出色的CEO，我把Marc Benioff、Reed Hastings、甚至Mark Zuckerberg都包含在内，他们都曾提到，上市的过程其实让他们变得更高效。而一个公司如果永远保持私有化，就很难获得这种外部压力所带来的“纪律”。回到你问的问题，老实说，我不知道。如果让我现在重新开始创业，面对这些变量和现实环境，我真的很难说我会怎么做。我可能现在无法给出明确答案。

Patrick：我很高兴这个问题触发了你一些新的思考。那我们就以创始人作为结束吧。我始终认为，这场对话的落点应该回到创始人，因为如果他们不去创造，公司和资本市场所有的事情都无从谈起。他们如今面临的是一个史无前例的好时代：技术工具越来越多，新平台的潜力令人振奋，而且有大量资本愿意支持他们。你见证过无数伟大企业的崛起，并直接支持了其中很多。最后，你想对今天的创始人说些什么？

Bill：如果你足够幸运，身处一个热门领域，比如我们刚才讨论的这些新赛道，我想我会说几件事：首先，单位经济效益终有一天会变得重要。这并不意味着你现在就必须“勒紧裤腰带”，但你必须意识到，当前很多模型的代币价格是前两代模型的1%。你可以提前规划，准备转向高效增长的模式。我认为烧钱没问题，但你必须知道最终你需要扩张，并以高效且有产出的方式来运营。

而当你深陷激烈竞争时，你很容易迷失在“战斗状态”中。很多创始人把构建组织能力视为官僚主义。他们会说，“我们不是那种老派的大公司”，但当你公司估值超过十亿美元，营收达到十亿美金的时候，没有结构化的运营，是没法继续前进的。这条建议在任何周期都适用，但在这个融资规模巨大的时代，尤为关键。

我最喜欢的一篇由Reid Hoffman写的文章是关于Uber的，他用了“海盗到海军”的比喻。他说，所有初创公司都是从“海盗”开始，但最终必须转变为“海军”。我觉得这个说法非常中肯，对很多人来说，这个转变可能不太舒服，但你必须找到让这个转变成功的方法。另一个相关的想法是Ben Horowitz写的一篇博客。他说他们只支持那些“愿意一路坚持下来的创始人”。这话非常打动人，因为这是创始人最爱听的。但其实几乎所有VC都是这么想的，因为换掉CEO的投资成功率就只有一半，那你为什么要自带风险？

但Ben在那篇博客后半部分写了几段很重要的文字：他说，“前提是这些创始人必须渴望去学，去领导。”我们在这个行业里经常忽视的是，领导千人组织的能力并不是与生俱来的。有些人一辈子都在学习如何管理好企业。你知道，大概有30位创始人曾跟Bill Campbell深度合作过，真正地接受指导，学会怎么做这件事。但这种成长是有代价的，不是自动发生的。它需要巨大的意愿力。而对某些性格的人来说，这真的非常困难。

我曾与Michael Dell深聊过这个话题。他曾一度不确定自己是否还想继续当CEO，但他最终找到了一种让自己既能胜任又能快乐的方式。这真的不容易。最后，我想强调两点：第一，网络效应是真实存在的，而且如果你能聚焦于此，它可能变得更强。很多人身处热门市场时容易忽视这一点。但你要问自己，当你拥有1000个客户，又增长到2000个客户时，是否能让第2000个客户的体验比第1000个更好？你是否在系统里设计好了这种“自增强机制”？如果你能做到，这对公司的影响将是深远的。

Patrick：你认为在AI时代，这种“增强体验”的方式主要靠数据积累吗？你是希望产品能自然产生越来越多的数据，从而改进模型和系统表现？

Bill：举个例子：假设你服务一个垂直行业。如果某一个客户的使用行为能反馈到系统里，最终让所有客户的体验都变得更好，那就是一种极具威力的机制。我看到一些法律领域的AI初创公司在这么做。他们收集所有诉讼过程中的输入，也收集所有判例与法律语料，再由AI去进行推理和输出。只要有人工参与修正错误、优化模型，这些系统就会越来越好。而一旦你率先建立这种正循环机制，你的领先优势可能会持续很长时间。

Patrick：你认为AI会让消费领域重新变得有趣吗？自从移动互联网之后，VC其实并没有太多资金投入到消费领域。你觉得AI可能重新点燃这个方向的潜力吗？

Bill：我看到一些中国正在发生的趋势可能是个信号，我应该花更多时间去了解这方面。我们曾经很早就支持了Character.ai，这家公司后来也取得了不错的发展。我认为第一波LLM并不太适合C端用户，原因有两个：一是语音识别不够好（但现在已经在快速改进）；二是记忆系统还很弱。虽然很多LLM开始把“记忆”功能放到上下文窗口外部，但那其实并不重要，关键是效果。

早期Character.ai最大的用户反馈是：它并不真正“了解你”。所以缺乏效率、缺乏网络效应、缺乏转换成本。而一旦这些方面改进了，我不难想象电影《Her》的情节可能真的会上演。说真的，如果明年我们还没看到四五家极具突破性的AI消费公司冒出来，我会感到惊讶。或许这就是我们一直在寻找的“非共识机会”。

Patrick：Bill，今天和你一起聊得非常愉快。既然你已经不再向LP做定期更新了，我们今后可能每隔几年就会通过一次这样的长访谈，来向整个行业更新你的思考。非常感谢你今天的时间和慷慨分享。

Bill：我知道LP社区会关注你所做的一切，Patrick。也欢迎任何人给我反馈，无论是想纠正我讲错的地方，还是想补充更多角度。我很乐意参与讨论，也很想继续学习。如今我处在职业生涯的“回馈阶段”，如果我的分享对大家有帮助，那是我的荣幸。

Patrick：再次感谢你，Bill。

Bill：谢谢

原视频：The Gift and The Curse of Staying Private

https://joincolossus.com/episode/the-gift-and-the-curse-of-staying-private/

本文来自微信公众号：Z Finance，编译：Nicole Wang