传奇风投如何玩转「加密时代」:详解a16z的投资风格和理念

财联社Pubblicato 2022-02-25Pubblicato ultima volta 2022-02-25

Introduzione

总募资将达 75.15 亿美元,硅谷风险投资机构 a16z 是市面上最活跃的加密领域投资者之一。

原文标题:《总募资将达75.15亿美元,传奇风投a16z如何玩转“加密时代”?》
撰文:董宇佳
硅谷风险投资机构Andreessen Horowitz(简称a16z)是市面上最活跃的加密领域投资者之一。
2022年,a16z继续在区块链领域上加倍下注。据报道,该公司正在为其第四支加密货币基金寻求45亿美元的资金,并计划在2022年3月之前敲定。若募集成功,a16z发行的4只加密货币基金总募资金额将高达75.15亿美元。
2021年,a16z加快了布局速度,在区块链领域共投资了9个国家的43个项目。回看近年来a16z在加密领域超50笔的投资,其不仅出手阔绰,偏爱领投,且极其关注初创公司,领域内的各赛道几乎“雨露均沾”。

投资


自2017年以来,a16z的投资“版图” (图源:CB Insights)
《区块链日报》总结了a16z的4个投资风格和理念,试图解释它是如何成为加密货币创投圈传奇的。
四只基金总募资高达75.15亿美元
2013年,彼时成立仅四年的a16z领投了一家名为Coinbase的初创公司,以每股1美元的价格买入股票。
这是a16z在加密货币领域完成的第一笔投资。
8年后的2021年4月,已成为美国最大加密货币交易所的Coinbase在纳斯达克上市。尽管上市首日收盘价较每股381美元的开盘价跌了近14%,但其当日858亿美元的总市值比a16z领投完成的2500万B轮融资高出了4000多倍。
a16z对于加密领域的押注和兴趣自这笔投资后不断加大。
在被称为“加密寒冬”的2018年——彼时比特币等加密货币价格下跌了50%以上,a16z推出了首只加密货币基金,并成功筹集3亿美元。
这只基金由a16z的合伙人Chris Dixon和前美国司法部检察官Katie Haun共同创立和领导。
2020年4月,a16z的第二只加密基金募集了5.15亿美元。这笔基金投资了一些初创公司,其中包括帮助构建去中心化应用程序的Aleo,以及支持无需担保的加密借贷平台Goldfinch等。
此后,a16z一路高歌猛进。2021年6月,该公司推出了第三只加密货币基金,募资22亿美元,这在当时刷新了加密货币基金的募资规模记录,直到2021年11月被Paradigm价值25亿美元的基金超越。
据外媒报道,a16z的第三支该基金在2021年12月份已基本完成部署。
基金规模的翻倍“扩张”、筹集新基金间隔时间的缩短,以及基金部署时间之快,a16z不仅向外界展现了自身加快向该行业投入资金的速度,也显示出区块链行业的狂热。
如果a16z能成功募集到开篇所提及的45亿美元,那么这将再次打破业内最大的加密货币基金募资记录,并且a16z的四只基金总募集金额将高达75.15亿美元。
不过,世界上最著名的加密投资者之一、帮助a16z筹集并部署加密货币基金的Katie Haun已离开a16z,创立了另外一家加密和Web3.0投资基金。
Haun在2021年12月16日在推特上回顾了当年加入a16z并创立加密基金的想法,她称这在2018年“是一个登月实验”;不过,在许多人的努力工作之下,“它超出了我和Chris两个最疯狂的预期。”
“媒体型的投资机构”
与其它不常露面的创投公司不同,a16z的风格较为高调。在公司官网,列出了员工撰写的系列文章、录制的播客,以及领投的去年红极一时的Clubhouse语音社群的相关公告。
Waterdrip Capital创始合伙人郑玉山对《区块链日报》记者表示:“a16z更像一个媒体型的投资机构。”
他认为,a16z营销策略的好处在于能使机构的影响力变大,在名气的加持下,对其所投项目有着低成本的宣传优势。不过他指出,这也存在坏处——让行业更为浮躁。
“如果机构、GP热衷在媒体上发声的话,必然会使独立思考和做事情的时间减少,在一线做资源对接、业务分析上的精力也更为有限。”
在2021年,a16z还推出了科技媒体刊物Future。
此外,a16z两位创始人在推特上也是加密领域的KOL。上月,创始人之一Marc Andreessen在推特上与推特前CEO、Block现CEO Jack Dorsey就Web3.0问题互呛。
Dorsey质疑Web3.0虽然号称去中心化,但创投公司才是实际拥有者。随后,这番话引起了该领域内最大的投资机构a16z的不满,Andreessen将Dorsey拉黑。
投资9个国家的43个项目
研究机构CB Insights去年底发布的一份报告指出,2021年是a16z具有里程碑意义的一年,投资组合内有43家公司以上市(IPO)与收购(M&A)的方式出场。区块链和加密货币类别成为了a16z投资战略的基石。
记者梳理发现,目前a16z在区块链相关项目的投资已横跨交易所、NFTDeFiGameFi稳定币、Web3.0、DAO等领域,包括Coinbase、OpenSeaSolanaUniswap等明星项目。
对于a16z在加密行业细分赛道“雨露均沾”的投法,欧科云链研究院高级研究员孙宇林向记者表示,“它在领域内的广泛布局是有其核心投资理念支撑的,a16z认为区块链是下一代计算模式,因此它其实是在投资下一代计算模式以及基于下一代计算模式建立的新应用。”
一位不愿透露姓名的投资圈内人士则表达了不太一样的看法。在他看来,a16z主要靠信息不对称和影响力来投资。“所以它肯定要雨露均沾”,他进一步解释道,“a16z的这套打法几乎在各行业都是有用的,先帮项目方赚流量,反过来得到领投的身份,再继续帮助项目方进一步拓展影响力”。
此外,a16z并不局限于投资美国本土加密领域标的,还不断拓宽全球市场,将风险基金扩展到更多国家。上述报告提及,a16z在2021年的43个区块链交易跨越了9个国家。
2021年10月,a16z完成了对印度的第一笔投资,和Coinbase一起领导了印度加密货币交易初创公司CoinSwitch Kuber的2.6亿美元投资。这也是a16z在2021年支持的最大一笔交易。
2022年伊始,a16z再度出手非洲最大的移动和Web3.0游戏发行商——Carry1st,在其完成的2000万美元A轮融资中以领投身份现身。这是a16z对非洲大陆初创公司的第一笔投资。
a16z的投资风格
a16z的投资风格之一是,热衷于领投、出手阔绰。
从至今已成立的三只加密基金可以看出,其在加密领域的投资持续加码。在对OpenSea、Axie Infinity等众多平台和项目的融资中,a16z均以领投身份参与。
孙宇林向《区块链日报》记者指出,在风险投资领域,领投机构可以被看作是创业公司和投资人之间的桥梁,除了在投资金额上占较大比重外,领投机构还要在相关事务性工作中承担主导作用。
第二,a16z更为偏爱区块链领域内的初创公司,仅2021年就有数十家初创公司获得a16z的投资。例如,NFT音乐版权初创公司Royal获得由a16z牵头的5500万美元投资;隐私计算初创公司Nym Technology在2021年11月份由a16z领投的融资中筹集了1300万美元。
a16z还把“触角”伸向了稳定币、GameFi等细分赛道的初创公司。
a16z的联合创始人Marc Andreessen曾对外表示,支持新兴市场的初创公司“极具吸引力”。据报道,a16z在2014年1月就已在比特币相关初创企业上投资了将近5000万美元。
a16z的第三个投资风格是,一旦关注到某个项目有增长潜力,便会不断加码,持续投入资金。
Coinbase和OpenSea便是典型的例子。直到2020年,a16z先后投资了Coinbase 8次,甚至在Coinbase上市之前,它是其最大的机构投资者。
据报道,a16z已在对Coinbase的押注上获得超过70亿美元的净利润回报。
对占据NFT市场95%份额的OpenSea也是如此。2021年3月,OpenSea在由a16z领投的A轮融资中获得2300万美元;四个月后再度在a16z牵头的B轮融资中筹集1亿美元。
近日,OpenSea宣布完成3亿美元的C轮融资。不过此次a16z没有参与其中,但其前合伙人Katie Haun创立的投资基金参投。
此外,a16z至今已向去中心化交易所dYdX和移动加密支付平台Celo加码了不下三次。
a16z另一被外界所熟知的投资理念是长期投资,这也在其官网上得以明确:“我们是长期、耐心的投资者,拥有坚定的资本基础,预计将持有10年以上的投资。”
隐私计算网络Oasis Network曾获得a16z的投资,前者中国区的宣发PM余慧琳告诉《区块链日报》记者,a16z的投资习惯是看长期持有。对于项目方是否受到投资回报压力,她回复称:“我的判断是投资方没有给到太大的压力。”

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"VISReg: A New Self-Supervised Learning Method Tackles Representation Collapse in JEPA World Models" Yann LeCun has highlighted the new self-supervised learning (SSL) work VISReg (Variance-Invariance-Sketching Regularization), which addresses the core challenge of "representation collapse" in JEPA-based world models. SSL often collapses, mapping different inputs to similar vectors, losing discriminative power. While methods like VICReg and SIGReg attempted to regularize the representation distribution, they suffered from issues like vanishing gradients during collapse or coupled scale and shape optimization. VISReg overcomes these by decoupling the regularization into independent "scale" and "shape" objectives. It uses a variance term to prevent amplitude collapse (providing constant gradient even during collapse) and a sliced Wasserstein distance (SWD) based sketching target with stop-gradient to align the distribution shape to an isotropic Gaussian, without interfering with scale. This approach, requiring only ~15 lines of PyTorch core code, offers linear computational complexity and scales efficiently across multiple GPUs. Evaluated across 15 datasets (in-domain, out-of-distribution/OOD, dense prediction), VISReg outperforms 7 mainstream SSL methods (MoCoV3, DINO, iBOT, I-JEPA, MAE, data2vec) without relying on heuristic tricks like EMA or stop-gradient. Key results include: superior average OOD accuracy; matching DINOv2's OOD performance using only ~1/10 of the data (ImageNet-22K vs. LVD-142M); better transfer learning fine-tuning results across multiple datasets; and competitive performance in semantic segmentation and generative guidance. VISReg also demonstrates robustness on low-quality data like long-tailed or low-rank datasets where other methods fail. The work provides a more stable, efficient, and generalizable regularization solution for SSL and JEPA models.

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