风投市场现状:竞争激烈,回报集中在特定领域

Odaily星球日报Xuất bản vào 2024-07-15Cập nhật gần nhất vào 2024-07-15

Tóm tắt

我们正处于低流动性时期,市场周期的底部附近。

原文作者:DEZ

原文编译:深潮 TechFlow

风险投资行业的现状如何?如果你问一个风险投资人他们对当前市场的看法,你可能会听到以下三种一致的说法:

A)市场过于拥挤

B)竞争极其激烈

C)回报集中在顶端。

这是一个有趣且一致的评论,尤其是考虑到风险投资人在初创企业生态系统中所扮演的关键角色。那么,风险投资是一个正在消亡的资产类别吗?当然不是。但它是否面临结构性挑战?毫无疑问。

让我们从宏观角度来探讨原因。

截至 2024 年,目前已有三家备受瞩目的风险投资支持的公司上市:Reddit、Rubrik 和 Ibotta。截至本周早些时候,这三家公司分别拥有约 100 亿美元、 60 亿美元和 20 亿美元的企业价值,并预计在未来十二个月内实现 12 亿美元、 9.22 亿美元和 4.15 亿美元的收入。

这些公司都是大型、资本充足且知名的企业,拥有数千到数百万的忠实用户。这些公司已经跨越了所谓的“鸿沟”,正在努力成为高效运作的上市公司。这些数十亿美元的成功案例是风险投资人的梦想,能够极大地提升我们的职业生涯。

然而,尽管在长远来看,回报资本是风险投资人唯一重要的事情,但我们(作为一个行业)在涉及到我们工作的核心部分——定价时,仍然非常愿意暂停怀疑。

在过去的几周里,早期初创企业环境继续分化为两种类型:AI 原生公司和其他所有公司。

AI 原生公司专注于应用、推理和前沿 / 深度技术模型层。这些企业如 Hebbia 最近以 7 亿美元的估值融资,Cognition Labs 现在估值为 20 亿美元(仅仅 6 个月后,非常惊人),Harvey 据报道即将完成一轮融资,估值为 15 亿美元。

事实上,我们并不是生活在一个这些估值少之又少的融资环境中。实际上,它们相当普遍。还有其他公司如 Glean(估值 20 亿美元)、Skild AI(估值 15 亿美元)和 Applied Intuition(估值 60 亿美元)也在强化这一趋势。我特别了解 Hebbia、Cognition 和 Harvey 这三家公司,它们有几项优势:

  • 它们在赚钱:据报道,Hebbia 的收入为 1300 万美元且已实现盈利,Cognition 的收入可能在 500 万到 1000 万美元之间,Harvey 的收入超过 2000 万美元。

  • 它们正在为自己建立品牌和人才密度:如果你查看它们的员工构成,会发现有很多常春藤盟校的毕业生和技术老手。

  • 它们拥有知名品牌客户:如 普华永道、KKR (Kohlberg Kravis Roberts & Co.)、T-Mobile、桥水联合基金、美国空军、Centerview Partners 等。

  • 它们代表了应用软件的换代:更多地关注工作成果而非工作流程(即不要帮我完成工作,直接为我完成工作)。

然而,尽管有可疑的独角兽估值,它们都牢牢处于「鸿沟」之中。没有任何保证它们能够生存到上市的那一天。这个领域的竞争非常激烈。它们所构建的技术可能会趋于平稳,无法为其最终客户提供足够明确的投资回报。而且,上市公司的同行在收入规模上大 20 倍,已经明确确立了自己作为市场领导者的地位,并且按未来 12 个月收入的 5 到 8 倍估值,而不是 20 到 100 倍的未来收入估值。

这就是风险投资行业面临的结构性挑战:资本过剩,但可投资的优质资产却寥寥无几,这导致了不可持续的估值上涨,最终损害了股权价值。然而,在这些疯狂的估值中,有些在事后看来会显得相对便宜。今天,确实有一些真正的、持久的、跨代的公司正在建立,只是没有人能明确分辨出哪些公司会成为 Webvan,哪些会成为 Doordash。

(译者注:即很难预测哪些公司最终会失败,哪些公司会取得巨大成功。

Webvan:一个在线杂货配送公司,成立于 1999 年,但由于管理不善、市场需求低估等原因,最终在 2001 年破产倒闭。Webvan 经常被用作创业失败的典型例子。

Doordash:一个在线食品配送平台,成立于 2013 年,并迅速扩展,最终在 2020 年成功上市,成为一家市值数十亿美元的公司。Doordash 是创业成功的典型代表。)

像 Doordash 这样的公司,为其投资者带来了丰厚的回报,这反过来又激发了对风险投资作为资产类别的新一轮兴趣。这种循环不断重复,到 2040 年,我们可能会讨论一种新的投资技术,这种技术也会出现类似的价格错位。这就是当前风险投资的现状。为了进一步阐明这一点,我认为有几个关于风险投资现状的主题非常清晰:

1、我们正处于低流动性时期,市场周期的底部附近。2022 年是自全球金融危机以来 IPO 最少的一年, 2023 年也没有明显改善。风投市场现状:竞争激烈,回报集中在特定领域

2、应用软件一直是不断给予的礼物,自 1996 年以来占所有 IPO 的 8% ,但它作为风险投资子行业正在成熟。鉴于此,可投资的市场机会正在缩小。

风投市场现状:竞争激烈,回报集中在特定领域

3、风险投资从未如此竞争激烈。过去 20 年,风险投资这个资产类别增长了四倍以上。这正体现了「你的利润率是我的机会」。

风投市场现状:竞争激烈,回报集中在特定领域

4、对于被认为是独一无二的资产,价格不再是考虑因素。100 倍的收入倍数被接受并且越来越普遍。

风投市场现状:竞争激烈,回报集中在特定领域

如果我不得不简化我的核心论点,那就是当你将 700 万美元变成 40 亿美元时,它往往会吸引竞争,而竞争是当前风险投资状态的决定性因素。定价、交易速度、交易过程的强度,所有这些都源于竞争,而今天风险投资领域的竞争动态通过“两个城市的故事”得到了充分展示;目前有 AI 原生公司和其他所有公司。

现在真正的问题是,如果这是风险投资的现状,那又如何?我有自己的想法和策略正在实施,但我现在会保留这些想法。同时,祝大家度过愉快的一周,投资顺利。

为避免疑问,我没有与这些公司直接交谈。这些数据是我从公开记录和私人对话中收集的估计。

需要说明的是,我并不是说这些是成功的先决条件,但它们是聚集人才密度的强烈早期指标。

Nội dung Liên quan

Gã khổng lồ 'Ông vua suy luận' của Google cũng 'chuồn' sang Meta, xưa kia còn được Lý Phi Phi mời về

Làn sóng nhân sự cấp cao rời Google, đặc biệt là DeepMind, tiếp tục diễn ra âm thầm nhưng mạnh mẽ. Mới đây, thông tin cho thấy Denny Zhou, chuyên gia hàng đầu về lĩnh vực suy luận (reasoning) của Google, thường được mệnh danh là "Ông hoàng suy luận", đã chuyển sang làm việc cho Meta với tư cách là Nhà khoa học nghiên cứu tại MSL từ bốn tháng trước mà không có bất kỳ thông báo công khai nào. Ông từng có đóng góp nền tảng trong nhiều kỹ thuật quan trọng như Chain-of-Thought (CoT) và từng được CEO Sundar Pichai giới thiệu tại Google I/O. Meta đồng thời cũng đón chào một bổ nhiệm quan trọng khác: Giáo sư Dawn Song của UC Berkeley, chuyên gia bảo mật AI nổi tiếng, đã gia nhập với vai trò Phó chủ tịch nghiên cứu AI tại MSL, cùng toàn bộ đội ngũ công ty khởi nghiệp Virtue AI của bà. Trong khi đó, Google liên tục chứng kiến làn sóng ra đi của các nhân tài chủ chốt. Noam Shazeer, đồng tác giả Transformer, rời Google để đến OpenAI. Tiếp theo là John Jumper, người đoạt giải Nobel và là cựu phó chủ tịch DeepMind, cùng hai nhà nghiên cứu cốt cán Jonas Adler và Alexander Pritzel, đều chuyển sang Anthropic. Nguyên nhân được cho là do sự thay đổi ưu tiên chiến lược nội bộ tại Google. Để đuổi kịp đối thủ trong lĩnh vực AI cho lập trình (AI coding), Google đã thành lập một "Đội đặc nhiệm Coding" (Coding Strike Team) với sự tham gia của người đồng sáng lập Sergey Brin và được ưu tiên cấp phát tài nguyên tính toán rất lớn. Sự ưu tiên mạnh mẽ cho hướng đi mang tính thương mại cao này được cho là đã làm lu mờ tầm nhìn ban đầu về "mô hình thế giới" (world model) cho AGI của DeepMind, dẫn đến mâu thuẫn và khiến một số nhà nghiên cứu có tầm nhìn dài hạn cảm thấy thiếu sự hỗ trợ cần thiết và quyết định ra đi.

marsbit24 phút trước

Gã khổng lồ 'Ông vua suy luận' của Google cũng 'chuồn' sang Meta, xưa kia còn được Lý Phi Phi mời về

marsbit24 phút trước

Chip tiến trình 0.7nm ra mắt, định luật Moore lại sống

Định luật Moore đã có hy vọng? IBM vừa giới thiệu tiến trình chip 0.7 nm đầu tiên trên thế giới, tích hợp gần 100 tỷ bóng bán dẫn trên một chip nhỏ bằng móng tay, mật độ gấp đôi chip 2 nm. Trước đây, tiến trình tiên tiến nhất của TSMC là 2nm và đã khó tiến xa hơn trong nhiều năm. CEO Jensen Huang của NVIDIA nhiều lần tuyên bố Định luật Moore đã chết, nhưng giờ đây đã có bước ngoặt. 0.7 nm (7 angstrom) đánh dấu lần đầu tiên bóng bán dẫn nhân tạo vượt qua ngưỡng 1 nm, tiến gần đến kích thước nguyên tử đơn lẻ (0.1-0.5 nm). So với tiến trình 2 nm, nó có thể cải thiện hiệu suất 50% hoặc tiết kiệm năng lượng 75%, tùy chọn. Đột phá nhờ kiến trúc "NanoStack" của IBM, thiết kế bóng bán dẫn xếp chồng theo chiều dọc ba chiều đầu tiên trong ngành dựa trên tấm nano. Nó lấy hai phiến wafer chứa bóng bán dẫn tấm nano, lật ngược một tấm và xếp chồng lên tấm kia, tạo thành cấu trúc 3D kết nối dọc. IBM đã xác nhận kỹ thuật này khả thi và trình diễn hiệu suất trên SRAM, giảm 40% diện tích, rất quan trọng cho chip AI. Phó chủ tịch IBM Huiming Bu nhấn mạnh nhu cầu về hiệu suất cao nhưng tiết kiệm chi phí điện, phù hợp với thách thức cơ sở hạ tầng năng lượng cho các trung tâm dữ liệu AI. Mặc dù IBM không tự sản xuất chip mà chuyển giao công nghệ, họ dự kiến công nghệ NanoStack có thể sản xuất hàng loạt trong vòng 5 năm tới và kéo dài quá trình thu nhỏ chip ít nhất một thập kỷ nữa.

marsbit56 phút trước

Chip tiến trình 0.7nm ra mắt, định luật Moore lại sống

marsbit56 phút trước

Những người tạo ra ChatGPT, đã không còn dùng ChatGPT để làm việc nữa

Những người tạo ra ChatGPT tại OpenAI đã chuyển sang sử dụng Codex, một tác nhân AI (AI Agent), làm công cụ chính thay vì ChatGPT. Trong vòng chưa đầy một năm, Codex hiện chiếm 99,8% tổng lượng token đầu ra hàng tuần của công ty, tăng mạnh từ mức dưới 10% cách đây 10 tháng. Sự thay đổi bắt đầu từ khoảng tháng 9 năm ngoái khi Codex được nâng cấp và bổ sung khả năng. Nhân viên nhận thấy việc giao toàn bộ nhiệm vụ phức tạp cho Codex tự động xử lý hiệu quả hơn là tương tác hỏi-đáp qua hộp chat. Hiện nay, mỗi phòng ban từ pháp lý, tài chính đến tuyển dụng đều coi Codex là công cụ AI số một. Tác nhân AI này không chỉ xử lý các câu hỏi ngắn mà có thể tự động thực thi các nhiệm vụ dài từ vài phút đến vài giờ, tự điều chỉnh công cụ và lặp lại cho đến khi hoàn thành. Gần 1/4 yêu cầu Codex tương đương với công việc con người cần hơn một giờ để làm. Ban đầu, các kỹ sư là nhóm áp dụng nhiều nhất, nhưng sau đó xu hướng lan nhanh sang các bộ phận không liên quan đến lập trình. Đến tháng 4/2026, các phòng ban như pháp lý, tài chính cũng sử dụng Codex làm công cụ chính, với hơn 85% token đầu ra của mỗi nhân viên đến từ đây. Đáng chú ý, người dùng cá nhân và tổ chức không phải nhà phát triển đang tăng trưởng nhanh hơn nhiều so với nhà phát triển. Họ sử dụng Codex cho các tác vụ đa dạng: xử lý hàng chục ngàn trang biểu mẫu thuế, tự động hóa quy trình phê duyệt, và thậm chí cả lập trình. Hơn 25% công việc của nhân viên tài chính trên Codex là lập trình, cho thấy ranh giới công việc đang mờ dần. Codex đã phát triển từ một công cụ hỗ trợ viết code thành một tác nhân quy trình làm việc tổng hợp, có thể tự động xử lý toàn bộ chuỗi nhiệm vụ. Người dùng nặng nhất có thể chạy các tác nhân song song với tổng thời lượng công việc lên tới hơn 60 giờ trong một ngày. Được xây dựng trên nền tảng GPT-5.5, Codex không chỉ xử lý tác vụ hiệu quả hơn mà còn được dùng để tối ưu hóa chính hệ thống của OpenAI, tăng tốc độ xử lý token lên hơn 20%. Báo cáo này cho thấy một sự chuyển đổi trong cách làm việc: từ tương tác hỏi-đáp sang ủy thác toàn bộ nhiệm vụ phức tạp cho AI tự thực thi. Trong tương lai, lợi thế cạnh tranh có thể nằm ở việc cá nhân và tổ chức dám giao phó công việc ở quy mô lớn đến đâu cho các tác nhân AI.

marsbit1 giờ trước

Những người tạo ra ChatGPT, đã không còn dùng ChatGPT để làm việc nữa

marsbit1 giờ trước

Grayscale cắt giảm phí trước khi ra mắt MSOL – Liệu các tổ chức có thúc đẩy đợt tăng giá tiếp theo của Solana?

Trong bối cảnh thị trường tiền điện tử đang suy yếu với tổng vốn hóa giảm xuống mức thấp nhất từ tháng 9/2024, Solana (SOL) cũng chịu chung xu hướng với mức giảm 5.7% trong tuần. Tuy nhiên, động thái của các tổ chức đang thu hút sự chú ý đến triển vọng Q3 của SOL. Grayscale đã cắt giảm mạnh phí quản lý hàng năm cho Quỹ ETF Solana của mình từ 0.35% xuống 0.19%, đưa nó vào nhóm ETF Solana có phí thấp nhất thị trường. Động thái này được cho là phản ứng trước sự cạnh tranh từ Morgan Stanley, vốn đang lên kế hoạch ra mắt ETF Solana (MSOL) với mức phí chỉ 0.14%. Bên cạnh cuộc chiến phí ETF, các tín hiệu cơ bản của Solana vẫn tích cực. Lĩnh vực Tài sản Thế giới Thực (RWA) trên Solana đã đạt tổng giá trị kỷ lục 3,1 tỷ USD với hơn 290.000 người nắm giữ. Sự quan tâm của tổ chức cũng được củng cố khi Sàn giao dịch Chứng khoán Kazakhstan (KASE) niêm yết ETF Solana (SOLZ), mở rộng khả năng tiếp cận toàn cầu. Như vậy, mặc dù kỹ thuật thị trường ngắn hạn còn yếu, Solana đang cho thấy dấu hiệu của một chu kỳ tích lũy thể chế mạnh mẽ cho quý III, với động lực từ ETF và các tín hiệu on-chain bắt đầu hội tụ.

ambcrypto2 giờ trước

Grayscale cắt giảm phí trước khi ra mắt MSOL – Liệu các tổ chức có thúc đẩy đợt tăng giá tiếp theo của Solana?

ambcrypto2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片