对话红杉资本Roelof Botha:AI发展过热,快速增长并不等于成功

Odaily星球日报Publicado em 2025-05-02Última atualização em 2025-05-02

Resumo

AI热潮下的风投视角:Roelof Botha谈如何识别伪增长、穿透泡沫、坚持长期价值

来源:Lessons from 20 Years of Venture Capital: Roelof Botha (Managing Partner at Sequoia Capital)

整理&编译:Daisy,ChainCatcher

编者按:

在人工智能技术迅速发展的背景下,AI 投资持续升温,风险资本的决策逻辑也在不断变化。Sequoia Capital 管理合伙人 Roelof Botha 在接受《The Generalist》播客专访时,分享了他对当前市场阶段的判断、AI 投资风险的看法,以及 Sequoia 内部如何应对决策偏误的方法。

他回顾了自己在 PayPal 经历危机管理的经历,指出在资本充裕的环境中,企业容易出现战略松动。同时,他也探讨了如何评估早期高增长公司的长期潜力和市场上限,以及在特定情境下坚持投资纪律的重要性。

这次对话提供了一个从风险投资视角审视 AI 创业周期的切入口,涵盖了风险控制、心理偏差与投资策略的实操经验。

以下内容为访谈的整理与编译。

TL;DR:(too long, didn't read)

1.从整体市场来看,并没有出现系统性泡沫。当然,局部领域,比如人工智能领域,确实存在过热现象。

2.公司成长加速是大趋势的一部分,不是偶发现象。

3.初创项目在早期阶段的快速增长,并不意味着其具备长期成功的基础,需关注市场上限和可持续性。

4.投资时,如果只看早期的增长曲线,很容易误判未来的上限。早期投资者必须思考:这个模式能不能真正成为大众行为?

5.快速增长并不等于成功。

6.资本过剩容易导致企业战略松懈,而资源受限时,反而能激发最大程度的创新和执行力。

7.人很容易被最初接触到的信息所影响。

8.Sequoia 通过制度化流程(如投资项目横向对比、公开识别心理偏误等)来减少认知偏差对决策的干扰。

9.长期主义和集体判断是 Sequoia 在波动市场中保持理性的核心原则。

当前市场与投资理性

Mario:你认为当前市场存在泡沫吗?

Roelof:以我的标准来看,我不认为现在是一个泡沫期。对我而言,泡沫意味着各类资产价格在各领域普遍膨胀,而现在并非如此。举例来说,美国房地产市场,不论是住宅还是商业地产,目前整体仍然疲软。我们在 Sequoia 有一个内部追踪器,每周一更新,追踪大约 690 家上市科技公司的企业价值与收入的倍数。从这个统计来看,目前整体水平大概处于过去二十年中第 60 个百分位。换句话说,从整体市场来看,并没有出现系统性泡沫。当然,局部领域,比如人工智能领域,确实存在过热现象,但整体并非如此。

Mario:除了每周的追踪报告,你们还有哪些方式在评估投资时保持理性?

Roelof:除了市场倍数追踪,我们还有一个工具,就是记录当前基金所有已完成投资的案例。这让我们可以不断审视我们最近投资的项目,与过往投资的项目进行比较。因为人类在决策上,天然倾向于做相对比较。如果你今天只看过去一个月内遇到的项目,标准很容易被当前环境拉低或者拉高。但如果你把视野放宽到整个基金投资周期,乃至更长期,就能更准确地判断一个项目的绝对质量——这家公司是否有潜力成为“传奇公司”。Sequoia 成立五十多年,支持的公司在今天的纳斯达克市值中占比超过 30% ,这一事实也要求我们始终以最高标准要求自己。

Mario:在人工智能快速发展下,脱颖而出的企业是不是越来越多了?

Roelof:确实,今天公司成长到可观规模所需的时间,比以往任何时候都短。但这并不是一个突然出现的新现象,而是过去几十年持续演进的结果。从半导体到计算机系统,到互联网,到移动互联网,再到今天的人工智能,每一次技术跃迁,都在降低企业触达用户的门槛、加快产品推广速度。尤其是今天,全球超过 50 亿人连接互联网,大部分拥有智能手机,这意味着新的服务几乎可以即时触达到全球市场。再加上海量的数据积累,为 AI 的发展提供了丰富的燃料。因此,公司成长加速是大趋势的一部分,不是偶发现象。

Mario:在当前高速发展背景下,投资人最大的挑战是否在于判断机会的天花板?

Roelof:确实如此。首先是判断市场规模的上限。举个例子,十五年前曾经非常流行的闪购电商(如 Gilt、Rue La La),当时增长曲线极为陡峭,令人印象深刻。但事实证明,闪购模式并没有成为主流消费方式,而是局限于小众市场。投资时,如果只看早期的增长曲线,很容易误判未来的上限。因此,早期投资者必须思考一个问题:这个模式能不能真正成为大众行为?其次是竞争壁垒问题。领先者未必最终胜出。比如谷歌并不是第一个搜索引擎,Facebook 也不是第一个社交网络。在很多技术领域,往往是第二、第三个进入者,总结了前人的经验教训,最终实现了超越。因此,我们在投资时不仅要判断市场规模,还要评估公司的护城河是否足够深厚,是否能够持续领先。

Mario:你提到 AI 领域出现了 SPV(特殊目的实体)投资、少量自投、大量外募等现象,这是否是泡沫的信号?

Roelof:这种现象主要集中在 AI 领域。我的观点是:即使整体市场不是泡沫,但局部领域可能过热。此外,我担心这种轻率投资方式会破坏市场健康,尤其是对创业公司本身。回顾我的亲身经历,PayPal 在 2000 年曾面临巨大的资金压力,正是因为“烧钱”受到限制,才促成了团队集中精力创新、优化商业模式、压缩成本。过度融资反而会让公司失去这种危机感,变得松懈,不利于打造健康的长期业务。

高增长背后的风险与误判

Mario:现实中,创始人在获得巨额融资后还能保持自律和理性吗?

Roelof:非常少见。真正能做到的,往往是那些经历过重大危机、亲历生死时刻的创始人。例如,Airbnb 的 Brian Chesky 在 2020 年疫情期间经历了公司几近崩溃的危机。这种经历让他对资本和风险有了深刻认知。我相信像他这样的人,即使将来再拿到充裕资金,也能保持谨慎和纪律。但对于绝大多数没有经历过类似苦难的创始人来说,仅凭理性自律,是很难抵抗充裕资本带来的松懈诱惑的。

Mario:似乎只有亲历过痛苦,才能真正领会教训。

Roelof:没错,我自己也是如此。2000 年,我在 PayPal 时,我们的月度亏损高达 1400 万美元,公司仅剩七个月的现金。最初我们在扩张上花钱如流水,但当市场崩盘、融资渠道关闭后,我们被迫迅速行动。那段时间我们压缩了开支,解决了在线支付欺诈问题,调整了收入模式。从那以后,我们的收入连续三年快速增长。这段经历教会了我:资源受限时,反而能激发最大程度的创新和执行力。因此,我经常建议创业者自问,如果只剩 12 个月的现金流,你今天会做出什么决策?这样的假设能极大地澄清真正重要的事情,避免资源浪费。

决策中的心理偏误与应对机制

Mario:你对决策心理学的兴趣是从何时开始的?

Roelof:兴趣源自多个方面。首先,我父亲是经济学教授,从小耳濡目染。大学时,我主修精算学,这个学科要求做几十年周期的预测,训练了我用极长时间尺度去思考问题。而大多数人,比如会计,习惯只看过去一年的数据。到了斯坦福商学院,我选修了组织行为学课程,系统学习了认知偏误(heuristics and biases)。从那以后,我开始大量阅读这方面的书籍。后来在 Sequoia,我们不仅在团队讨论中引入了对偏见的识别,甚至要求每份投资备忘录中,都主动列出可能存在的心理偏误,比如:“我是否因为太久未投资而过于焦虑?我是否因为认识创始人而过于亲近?”这样一来,把偏误显性化,可以极大地减少它们对决策的隐性影响。

Mario:这种主动识别偏差的方法,相当于为决策加了一层保护。

Roelof:正是如此。如果你能在团队中公开讨论偏误,比如有人承认:“我觉得自己在这个案子上可能有点倾向性。”那么团队其他人也能更理性地参与判断,从而集体降低偏误的影响。我们始终相信,团队胜过个人,群体理性能够补救个人情绪带来的盲点。

Mario:你认为最常见且需警惕的决策偏误有哪些?

Roelof:有两个特别重要。第一个是锚定效应。人很容易被最初接触到的信息所影响。比如,六个月前你看过一家公司,当时估值便宜,现在它翻了三倍,于是你本能地抗拒投资。但正确的问题应该是:以今天的条件,这是不是一个好的进入时机?而不是纠结过去的价格。第二个是损失厌恶。人们往往在已有收益时过早退出,害怕失去已有的利润,而不是继续持有有潜力继续增长的资产。这种心理会让人错失真正长期复利的机会。为了对抗这种倾向,我们专门成立了 Sequoia Capital Fund,允许我们长期持有优秀公司上市后的股份,而不是在 IPO 时立即分发给 LP。

Mario:Sequoia 设立长期基金,在一定程度上是用制度修正人性的短板。

Roelof:没错。设立机制,是我们对抗本能弱点的一种方式。依靠个体意志是不够的,必须通过结构化设计来提高集体决策的理性水平。

投资复盘与长期心态

Mario:在你的投资经历中,有哪些让你印象深刻的认知偏差或错误决策?

Roelof:有的。比如我们曾经有机会投资 Twitter 的早期轮次,但最终选择了放弃。原因之一就是对公司当时的增长数据感到质疑,而没有足够前瞻性地理解其网络效应潜力。事后复盘,这其实是过度依赖短期可量化指标,而忽略了长期非线性增长可能性的错误。这也是为什么后来我们在内部教育中,非常强调要同时看重定量数据和定性趋势。

Mario:真正改变世界的企业,早期往往数据并不亮眼。

Roelof:正是如此。传奇公司往往在早期充满不确定性,它们的成长路径并不线性,甚至显得有些混乱。如果只用传统财务指标去套,往往会错过它们。因此,识别早期潜力,需要结合数据、趋势、创始人特质和更宏观的市场洞察。

Mario:在当前 AI 投资热潮下,你如何看待初创公司的快速增长?背后存在哪些风险?

Roelof:今天的公司成长速度确实令人惊叹。有些公司在短短几个月内就获得了数亿美元的收入。但问题在于,这种爆发式增长是否可持续。首先,要评估市场容量。有些领域本身天花板就不高,增长到一定规模后便会迅速放缓。如果在估值已经极高的情况下进入,风险巨大。其次,是竞争格局。初期领先并不意味着可以长期保持领先。竞争者不断涌现,用户黏性和网络效应才是真正能够抵御冲击的护城河。

Mario:也就是说,快速增长并不等于成功。

Roelof:完全正确。增长速度快是一种信号,但必须结合市场规模、护城河、盈利模型、团队执行力等多重因素来综合评估。否则,就容易陷入盲目追逐高增长的陷阱。

Mario:在这样的环境下,Sequoia 如何保持决策的冷静与理性?

Roelof:我们有几项内部原则。首先,始终坚持“折扣未来价值而非追溯过去价格”。即使某个项目过去便宜,现在涨了三倍,如果按照长期价值来看仍然合理,我们就不会因为心理障碍错失机会。其次,广泛比较。每次新投资决策时,不只跟当期案子比较,还要横向对比整个基金周期内所有投资,确保标准不下滑。再者,公开讨论潜在偏误。每个投资备忘录都会要求负责人列出自己可能存在的心理偏差,比如是否因为太久未出手而过于急切。通过集体讨论,可以把这些偏差显性化,从而降低它们对决策的隐性影响。

Mario:Sequoia 内部似乎非常重视自我反思。

Roelof:没错。我们相信,只有不断检视自己,才能在长期维持优秀的决策水平。市场环境变化极快,任何时候掉以轻心,都会导致灾难性的后果。五十年来,Sequoia 之所以能够持续成功,靠的正是这种持续自我迭代的文化。

Mario:你会给年轻投资人或创业者什么建议?

Roelof:保持好奇心,保持谦逊。好奇心驱使你不断学习新事物,谦逊则提醒你始终意识到自己的认知有限。不要因为短期成功而自满,也不要因为短期挫折而气馁。真正伟大的事业,都是在不断试错与修正中走出来的。

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No entanto, até agora, informações sobre fundações ou organizações de investimento adicionais que apoiam a Grok AI não estão prontamente acessíveis, marcando uma área para exploração futura potencial. Como Funciona a Grok AI? A mecânica operacional da Grok AI é tão inovadora quanto a sua estrutura conceptual. O projeto integra várias tecnologias de ponta que facilitam as suas funcionalidades únicas: Infraestrutura Robusta: A Grok AI é construída utilizando Kubernetes para orquestração de contêineres, Rust para desempenho e segurança, e JAX para computação numérica de alto desempenho. Este trio assegura que o chatbot opere de forma eficiente, escale eficazmente e sirva os utilizadores prontamente. Acesso a Conhecimento em Tempo Real: Uma das características distintivas da Grok AI é a sua capacidade de aceder a dados em tempo real através da plataforma X—anteriormente conhecida como Twitter. 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Esta estrutura de governança permite que os detentores de tokens votem em questões críticas, como implementações de funcionalidades e alocação de tesouraria. Este modelo alinha-se com a ética de empoderamento comunitário encontrada em várias aplicações descentralizadas, enfatizando a importância da tomada de decisão coletiva. Investidores e Parcerias Estratégicas Atualmente, não existem investidores institucionais ou capitalistas de risco publicamente identificáveis ligados ao $DUOLINGO AI. Em vez disso, a liquidez do projeto origina-se principalmente de trocas descentralizadas (DEXs), marcando um contraste acentuado com as estratégias de financiamento das empresas tradicionais de tecnologia educacional. Este modelo de base indica uma abordagem orientada pela comunidade, refletindo o compromisso do projeto com a descentralização. No seu whitepaper, o DUOLINGO AI menciona a formação de colaborações com “plataformas de educação blockchain” não especificadas, com o objetivo de enriquecer a sua oferta de cursos. Embora parcerias específicas ainda não tenham sido divulgadas, estes esforços colaborativos sugerem uma estratégia para misturar inovação em blockchain com iniciativas educativas, expandindo o acesso e o envolvimento dos utilizadores em diversas vias de aprendizagem. Arquitetura Tecnológica Integração de IA O DUOLINGO AI incorpora dois componentes principais impulsionados por IA para melhorar as suas ofertas educativas: Motor de Aprendizagem Adaptativa: Este motor sofisticado aprende a partir das interações dos utilizadores, semelhante a modelos proprietários de grandes plataformas educativas. Ele ajusta dinamicamente a dificuldade das lições para abordar desafios específicos dos alunos, reforçando áreas fracas através de exercícios direcionados. Agentes Conversacionais: Ao empregar chatbots alimentados por GPT-4, o DUOLINGO AI oferece uma plataforma para os utilizadores se envolverem em conversas simuladas, promovendo uma experiência de aprendizagem de línguas mais interativa e prática. Infraestrutura Blockchain Construído na blockchain Solana, o $DUOLINGO AI utiliza uma estrutura tecnológica abrangente que inclui: Contratos Inteligentes de Verificação de Habilidades: Esta funcionalidade atribui automaticamente tokens aos utilizadores que passam com sucesso em testes de proficiência, reforçando a estrutura de incentivos para resultados de aprendizagem genuínos. Emblemas NFT: Estes tokens digitais significam vários marcos que os alunos alcançam, como completar uma seção do seu curso ou dominar habilidades específicas, permitindo-lhes negociar ou exibir as suas conquistas digitalmente. Governança DAO: Membros da comunidade com tokens podem participar na governança votando em propostas-chave, facilitando uma cultura participativa que incentiva a inovação nas ofertas de cursos e funcionalidades da plataforma. Cronologia Histórica 2022–2023: Conceituação O trabalho preliminar para o DUOLINGO AI começa com a criação de um whitepaper, destacando a sinergia entre os avanços em IA na aprendizagem de línguas e o potencial descentralizado da tecnologia blockchain. 2024: Lançamento Beta Um lançamento beta limitado introduz ofertas em línguas populares, recompensando os primeiros utilizadores com incentivos em tokens como parte da estratégia de envolvimento comunitário do projeto. 2025: Transição para DAO Em abril, ocorre um lançamento completo da mainnet com a circulação de tokens, promovendo discussões comunitárias sobre possíveis expansões para línguas asiáticas e outros desenvolvimentos de cursos. Desafios e Direções Futuras Obstáculos Técnicos Apesar dos seus objetivos ambiciosos, o DUOLINGO AI enfrenta desafios significativos. A escalabilidade continua a ser uma preocupação constante, particularmente no equilíbrio dos custos associados ao processamento de IA e à manutenção de uma rede descentralizada responsiva. Além disso, garantir a criação e moderação de conteúdo de qualidade num ambiente descentralizado apresenta complexidades na manutenção dos padrões educativos. Oportunidades Estratégicas Olhando para o futuro, o DUOLINGO AI tem o potencial de aproveitar parcerias de micro-certificação com instituições académicas, proporcionando validações verificadas em blockchain das habilidades linguísticas. Além disso, a expansão cross-chain poderia permitir que o projeto acedesse a bases de utilizadores mais amplas e a ecossistemas de blockchain adicionais, melhorando a sua interoperabilidade e alcance. Conclusão DUOLINGO AI representa uma fusão inovadora de inteligência artificial e tecnologia blockchain, apresentando uma alternativa focada na comunidade aos sistemas tradicionais de aprendizagem de línguas. Embora o seu desenvolvimento pseudónimo e o modelo económico emergente tragam certos riscos, o compromisso do projeto com a aprendizagem gamificada, educação personalizada e governança descentralizada ilumina um caminho a seguir para a tecnologia educativa no domínio do Web3. À medida que a IA continua a avançar e o ecossistema blockchain evolui, iniciativas como o DUOLINGO AI poderão redefinir a forma como os utilizadores interagem com a educação linguística, empoderando comunidades e recompensando o envolvimento através de mecanismos de aprendizagem inovadores.

461 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2025.04.11

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