科技投资机会
我想先问一个两部分的问题：你觉得现在科技投资领域最大的机会是什么？风险又在哪里？
机会很多，而且这个问题范围很大。我觉得美国的开放权重模型肯定是一个巨大的机会。中国已经有一个蓬勃发展的生态，美国目前还没有，但现在开始冒头了。它很可能会成为最大的机会之一，因为美国公司乃至整个西方世界的公司，都希望能真正掌握自己的 AI 技术栈，也希望看到开放模型能与闭源模型竞争。这绝对是个很大的机会。
另一个机会大概就是眼下巨大的算力短缺，这件事大家都知道。但很多算力需求要靠懂得如何搭建算力基础设施的人来满足，这才能让整个生态持续繁荣。所以我认为，尽管新云厂商（neoclouds）的估值已经很高，它们最终仍然非常重要，背后的融资也同样重要。
嗯，我会说就是这两件事。
AI 估值与市场风险
你们宣布要募集一只 100 亿美元的基金，这是一大笔钱，用来做成长期投资。这说明你很看好成长期、后期投资的机会。我想再追问一下：有没有什么让你对这个时点感到犹豫？现在市场看起来很狂热，估值高得离谱。我做投资时间还不长，但听人说，现在是个非常不寻常的投资时期。我想听听你怎么看这个时点：这对你和 Disruptive 意味着什么？你们准备怎么做？又该如何放在当前的市场周期里理解？
这很大程度上是强者和弱者分化的问题。我觉得现在正是做集中投资的好时机。回想我大概在 2011 年刚开始投资时，风投支持的私人公司里，估值达到 10 亿美元的——也就是独角兽——大概只有十家。那时候还没人用“独角兽”这个说法。现在我也说不准，大概有五六千家吧，数量已经呈指数级上升。
因此，要一一接触这些公司变得更难了。我们已经做了 15 年。过去 15 年学到的一点是，没必要把所有商业计划书都拿来研究；不可能把六千家公司全都覆盖，上市投资者也不会这么做。如果把范围缩小到最顶尖的十几、二十家公司左右，机会确实存在。这些公司已经变得非常庞大，而且保持私有的时间更长了。对你采访的投资人来说，这大概不是什么新鲜事，但世界上最好的公司在保持私有期间，对资本的需求非常旺盛；我认为它们也值得获得这些资本。因此，像我们这样的机构应该开出更大、更集中的支票。这一直是我们的做法，也确实奏效。
过去我们没做好的地方，或者我们看到别人没做好的地方，是他们采取撒网式投资。要覆盖的东西太多，就很难找到不公平优势，最后只是在防守。我们应该主动出击，明确指出哪些公司才是真正独一无二、值得继续融资的头部公司。它们可能还在私有阶段，就需要筹集 50 亿、100 亿，甚至 1000 亿美元，也需要我们这样的机构帮助完善生态中的这一环。
我不是说我们一年能投二十、三十、五十家公司，然后每笔都开出 5000 亿美元的支票；这样的机会非常少。但我确实认为，集中筹集大量资本，投给所在领域里独一无二的几家顶尖公司，会成为我们的不公平优势。这就是我们最终决定要做的事。
我觉得如今的泡沫感，来自太多公司都拿到了极高估值，这未必是公司的错。真正的问题是，现在一家需要算力的公司，已经没法像过去那样从车库起步，凑一点家里的钱、拿出一两万美元积蓄，再去买五万或十万张 GPU。那样根本算不过来。所以我认为，市场上正在出现巨大的分化：一边是最终可能掌握几乎一切的强者，另一边是弱者……
AI 估值与市场风险（续）
弱者可能会被收购，但要走到成功还很远。所以我会质疑传统风险投资的做法，而我们更偏向成长期投资，每年挑出五六家、七家左右我们认为会胜出的公司，不会超过这个数量。
本期节目由 Granola 赞助。Granola 是一款面向连续开会人群的 AI 记事本，能在你工作的各种场景里使用，让你专注于真正重要的事。到 granola.ai/sources 试用，输入优惠码 SOURCES，可享三个月优惠。
本期节目也由 Mercury 赞助。这是一家原生为 AI 时代打造的银行服务，已有超过 30 万名创业者使用，我自己也在用。访问 mercury.com 了解更多。Mercury 是金融科技公司，不是银行，详情请看节目说明。
本期节目还由 Atlassian 的 Jira 赞助。Jira 帮助团队掌握上下文、工作进度和控制权，推动工作向前。到 jira.com 免费试用。网址是 ji.com。
AI 算力的真实成本
你提到的算力限制，会不会促使你去寻找能改变现状的投资机会？这样一来，就不是每家公司都得面对同样的问题。你觉得未来有没有办法显著降低算力相关的资本成本？
我看到“算力效率”这类概念越来越受重视，模型开发者也越来越常谈到它，这确实应该受到重视。关键是，怎样从已有或能够获得的算力中创造更多价值？但我看不到一种办法，能让训练和运行要冲击前沿水平的模型变得便宜。无论在中国还是美国，想要做到前沿水平都是实打实的投入，所需资金都高得惊人，而且规模已经大到接近公共市场融资的量级。所以这些钱必须通过类似公开市场的方式获得，不管是股权还是债务。公司私有的那段时间虽然相对短，但我看不到它们能不花钱就做到这件事，也很难靠拿股权换算力来解决。个别情况下也许能有一些空间，但现在现金支出和放贷机构都很普遍，很难找到特别有创意的办法。
我一直在想，模型架构和训练方式上有没有什么变化，能让算力环境高效得多？也许这样一来，前沿模型只需要十分之一的算力。
我们听过这类说法。虽然我不怎么刷社交媒体，但 X 上的内容总有人转给我看，我也看到有人声称只用一万分之一的算力就能做到前沿水平。可如果认真研究蒸馏等方法到底做了什么，问题就来了：你能不能用一万美元做出一个在你自己设定的基准测试上表现合格的模型？也许可以。但如果把它交给主权客户，它能理解自己的缺陷吗？实际能用吗？我的判断是不能，所以你可能还是得自己做。
因此我不认为有什么捷径。我是投资人，不是来解决这个问题的；看到有人解决当然会很有意思。但到目前为止，我看到的说法都没有让我相信，这些模型真能用在主权客户、大型企业或美国最大银行等机构那里，让他们为了节省成本而放弃当前方案。实际上，我认为大家想要的还是最前沿、能力最强的模型。
打造 Disruptive 与 100 亿美元基金
聊聊 Disruptive 吧。你们一直很低调，我们现在就在你们总部所在的达拉斯。你本人以前从没上过播客，这年头能找到一位从没上过播客的投资人还挺少见的，谢谢你来。Disruptive 成功的秘诀是什么？你们是怎么起步的，又有什么不同？
谢谢。我觉得不同之处在于，我们创立 Disruptive 时抱着另一种想法。我们不是那种先做投行、再去风投公司工作，最后决定做一家赚管理费的机构的人。我们当时想的是：能不能在公司上市前投资私募市场里那些看起来已经走上成功轨道的公司？如果能为朋友和一些机构投资人——比如银行等熟人——提供这样的机会，能不能把它做成一门生意？我当时也不知道能不能做到。
但我们发现，一些非常独特的机会一直都在。不管是 2012 年，还是去年左右，投资人都希望投那些潜在回报极高的优秀公司。想想 25 年前还没上市的亚马逊：它当时大概值 3 亿美元，IPO 时公开流通股的市值是 6000 万美元。当时看起来已经很贵了，如今它成了 3 万亿美元的企业。把时间拉长到几十年，能在公司上市前就开始投资，价值不言而喻，也很有道理，而且还有一定的风险降低机制。
我们并没有去做更难的那件事——严格说，那件更难的事就是挑选那些还没证明产品市场契合度、还没取得技术突破的公司。我说的是投资那些已经在赢的公司。就像 NFL 赛季只剩一场比赛，有支球队全胜、很可能进超级碗；你能不能认出它可能会赢，并押它夺冠？如果赔率不错，这种机会的上行空间几乎没有上限。我认为投资也可以这么做。
我开始这么做时，风投领域还没人开很大的支票，因此单笔投资也很难产生太大影响。也许 Fidelity 和 BlackRock 有少数几家开始这么做，但他们当时也刚起步。我算是比较早开始考虑后期投资的人。历史上这类投资表现不错：最优秀的公司通常能招到全世界最好的工程师，因为领导团队有能力吸引他们；有了这些人才，公司往往会胜出。
我们早期做的事，就是把这类投资装进一个单独的基金载体，与投资人分享机会，让他们也参与进来。正常的市场环境里，这些公司会上市，所以短期回报也不错。不过，市场有起有落：有时公司会更长时间保持私有，有时根本不上市；主题也会转换，ESG 曾经很受关注，后来热度下降，现在轮到 AI。多年来，我们一直埋头专注在这个方向上。
打造 Disruptive 与 100 亿美元基金（续）
正如你刚才提到的，我们不做公关，不把精力放在其他基金经理怎么做上，也不争着和别人竞争，甚至不靠抢 LP 来做生意。我们就是了解自己的投资人，但更重要的是深入了解那一小批公司——世界上最好的十家、十五家、二十家公司。我们要真正认识它们，再想想能为它们做些什么与众不同的事。我们就是这样打造公司的：花时间和这些公司相处，不只是给它们钱。谁都想给它们钱。
至于怎么想到要做一只 100 亿美元的基金，当然得了解 LP 群体。过去十年左右，我们一直在给硅谷公司或成长期公司开出最大的一批支票。我们做了 15 年，但尤其过去五六年，我认为我们已经是开支票最多的投资方之一。既然如此，我们完全可以更系统地做这件事。我们可以规定每年只开一定数量的支票，也就是只投一定数量的公司。比如只投十家我们认为最优秀、而且我们能帮上忙的公司，再算算平均每笔支票的规模。理论上，我们没有理由不能部署 100 亿美元。这是个不错的目标，不过我最初设的范围是 50 亿到 100 亿美元，后来发现 LP 更倾向于上限。
如果我能持续找到优秀的异类公司，也继续做一些我们在幕后为被投公司提供的、不太常见的支持工作，那我看不出为什么不能组建一只大基金。我也不觉得还有谁会比我们更适合管理这笔钱。当然，有其他优秀的资本管理者，只是他们做的事可能不一样。我认为我们很擅长管理资本，比如在未来一两年内向十家公司投入 10 亿美元。
可你们为什么要从原来的模式转到这只基金？我们第一次见面时，你讲的是一笔笔单独的交易，LP 可以完整参与每笔投资。你说你们能很快开出大额支票，LP 也很喜欢。为什么现在要改成这只基金？这是你们第一次正式设立基金，对吧？
对，没错。这是我们第一只真正意义上的基金。
SPV 与私募市场的风险
以前也做过一些小规模的基金，但市场环境已经变了。2012 年我们刚开始组建大型 SPV（特殊目的载体）时，情况和现在不同。过去十年左右，出现了很多自称“家族办公室”的机构，但如果他们有 500 名投资人，我们也不知道“家族办公室”到底意味着什么。我们会如实说明自己是什么：一群优秀投资人，有机构、有家族，也有朋友。我们可以对所投公司坦诚开放，但其他投资人未必都能做到。
这让优秀公司很难弄清楚：如果一轮融资已经超额认购十倍，能从公司拿走 100 亿美元，那从全权管理的基金里募资可能更简单，因为它们并不清楚这些 SPV 背后是谁。现在我们已经看到问题，我想以后会越来越多。从监管角度看，这确实令人担忧。有些机构规模低于一定门槛，比如管理资产超过 1.5 亿美元时，可能就需要按规定登记为豁免报告顾问；但一些参与者可能说自己投了某家公司、或正在为好公司募资，实际上却没有把募集来的钱投进去。
想想 Anthropic 上一轮融资时，曾经公开点名批评过不少人。要是有人募了钱却没把钱真正投出去，最后受损的可能是公司声誉，尽管公司本身与此无关。市场里有不少处于灰色地带的参与者，确实有公司很直接地批评过他们。Databricks 等公司也一直明确支持这类投资方式——更准确地说，是支持公司有权不接受这类投资。
对我们来说，现在转变模式很合理。公司从安全角度需要知道：承诺的资金已经到位、来自哪里、出资方是谁，不必靠猜。这个模式对一部分人仍然有用，但如果长期只通过 SPV 部署资金，我觉得最终会被排除在外。我也不想造成逆向选择，导致好公司拒绝 SPV 资金、只接受全权管理基金的资金。我们现在提前调整，就是为了避免这种局面。
你觉得很多人会在 SPV 上亏钱吗？尤其是投 SpaceX、Anthropic、Databricks、OpenAI 这类热门公司的 SPV？会有很多人吃亏吗？
我觉得会，很遗憾，我确实这么认为。我现在还没有特别明确的案例，但一直在留意。我们是很多公司的股东，名字会出现在股权表上，也经常有人联系想买这些公司的股份。我们有名的一点——倒不是出了名——就是不会把自己的股份卖给第三方，也不通过经纪人交易。但我听过很多次，有些经纪公司或 SPV 转过头来想把我们的股票卖给我们自己。我不知道他们为什么会这么想。我猜有人是在编故事，而这让我确实担心……
SPV 与私募市场的风险（续）
我担心这里面会有大量欺诈。投资到公司最终有结果，可能要等很久；公司也许会保持私有十年。你可以说自己已经把钱投出去了，但过很久才知道结果是什么。甚至可能没有结果，那你就能继续蒙混过去；如果有了好结果，就得把股票或现金还给投资人。我们很久之后才能看清这些投资的结果。SEC 会做突击托管审计，确保管理人确实买了他们声称买入的东西，但我担心那些躲过监管审查的人。
如果私募市场更透明、更容易理解，也更容易让大众参与，也许就不会有我们刚才说的这种诈骗。这里存在信息不对称和准入不对称，这当然有利于像你这样的投资人，但也会带来负面结果。如果你能挥一下魔杖，改变私募市场的运作方式，你会怎么做？
这些信息由公司严格保密，我认为主要是因为它们还没准备好公开披露，毕竟都是年轻公司。我认识的公司里，没多少是出于自愿而不上市，或者本来就不该上市的；它们大多会在未来几年内上市。作为投资人，我们的投资组合大概有三十五到四十家公司，算是比较集中的组合。你看这些公司，会发现它们非常谨慎地安排上市时机，想尽可能选对时间。但正因为压力很大，总想把时机选到完美，上市反而会拖得更久。
我们能反复看到公司上市，而单个公司自己只会经历一次。我们会在不同公司身上反复看到这个过程，也会反复看到公司第一次做到十亿美元营收、达到某些运营指标。对公司来说都是第一次，我们却已经看过很多次，因此能很好地判断公司的成熟程度。
有时候他们自己都不知道公司成长到了哪一步；有时候知道，因为有些创始人已经连续创业过几次。
对。但我觉得私募市场很适合我们。公开市场的信息量很大，任何有彭博终端的人都能获得，所以大家的起点很平等。私募市场则有更多因素要考虑，包括你能为公司做什么。我不会用任何东西来换掉这个优势。
你们怎么识别一项真正有颠覆性的投资？
我刚才提到过一点：我们确实会维护一份清单。我有时说是二十家公司，有时是十五家，还有时候我自己也……总之，会有公司进出这份名单。最终，我们的工作就是……
SPV 与私募市场的风险（续）
我们做得不错，能预测投资的未来走向、持续跟踪这些公司，并判断它们是还太早，还是即将迎来突破。我们不会因为错过某轮融资、错过某个估值，就产生错失恐惧，觉得以后不能再投。恰恰相反，有时公司估值越高，我们越有信心，支票也开得越大，因为这时对我们来说逻辑更清楚，可以更好地测算回报，也可能更有能力帮助它们走向上市。
这就是我们的做法。遗憾的是，我们不是那种每天收商业计划书、挨个读的人。过去做得不好的时候，往往就是因为这么做。我们看过数据：主动找到、主动研究的公司，和主动找上门来的公司相比，我们主动发现的那些，投资表现要好得多。
公司找上门来，往往意味着逆向选择。
Disruptive 如何帮助被投公司
说到这里，你刚才一直在暗示你们能提供一些独特的帮助。Alex Davis 式的“帮助”具体是什么？如果一半工作是识别公司、评估投资、决定投多少，另一半是不是就是你刚才说的，陪公司经历很多“第一次”？比如第一次国际化？
也包括第一次走进一家 CEO 的办公室推销产品。公司在估值上可能已经很大，但对它们要去接触的那些大公司来说，很多事仍是第一次。我们已经多次帮助被投公司走过这个过程。我觉得所有投资人都说自己能创造价值，但显然，给公司资本、让公司使用这笔钱，就是一种价值。
如果你去问我们的投资人，他们会说我们还会做一些不寻常的事，帮公司创造不公平优势，不是靠什么不正当手段，而是有些创业公司很难从上到下找到一家机构或一个国家里最关键的人。我们会把这件事当成自己的工作。要做到这一点，你得真正了解公司，了解得就像在那家公司上班一样。我们还得能讲清楚公司的故事，甚至可能比公司自己更会讲。好公司不一定擅长讲故事，但我们必须擅长，才能帮到它们。
把叙事讲简单，是我们的一个强项。我个人很习惯坐下来和一家百年公司的 CEO 交流；他们未必了解当下发生的所有细节，但我可以用简单、直接的方式说明被投公司能做什么，不夸大其词，进而为它们打开一扇门。我们已经帮过很多公司，今后也会继续这么做。这意味着要在全球到处出差，一生里可能有一半时间都在路上，陪着这些公司的高管团队，帮助它们找到市场定位。这不是为了向 LP 交差；我们是真心觉得自己能帮到公司才去做。
拿 Databricks 来说，我们和他们关系很好，但他们已经深度融入所在生态，做得非常成功，所以要再帮他们反而更难。
我在 Sound Ventures 工作时也有类似体会：叙事和定位确实非常重要。有时候需要一个外部朋友，既能看到公司内部正在发生什么，也能看到周围的环境。经营公司时，人会专注于建设本身，很难透过树木看到森林。一个不每天身在其中、但能参与讨论的人，常常能帮公司更清楚地想明白该如何定位自己。
对。你刚才说了我的好话，这肯定比我自己夸自己有用。再具体一点，当我们和非投资人交流，或者和那些想在本国寻找合作对象的投资人交谈时，我就可以说：“我知道哪家公司最合适。”
Disruptive 如何帮助被投公司（续）
然后我们可以帮忙把合作推进下去。我们再用二十年的朋友关系替公司背书，效果和让当地刚入行的员工从上往下或从下往上去联系，完全不一样。
我们接触的这些规模的公司，大多需要自上而下地推进，所以你得帮它们打通这条路。如果能做到，就可能帮它们把一份合同或交易提前好几年完成。具体要看公司类型，是消费业务，还是我们常说的主权 AI 等等。
多做几次，就能真正帮上这些公司。
对。
对这些公司来说，重复做这件事会让我们很有帮助。
Framer 是一款 AI 网站构建工具，为 Sources Podcast 网站 podcast.sources.news 提供支持。Framer 把 AI 智能体放进设计、管理和发布网站的同一个画布里，让你加快进度，同时保留审美和控制权。我用 Framer 把 Sources Podcast 网站做成收听节目的入口，也能在那里看到我最近的 newsletter。今天就可以免费用智能体开始搭建，访问 framer.com/sources，Framer Pro 年度方案可优惠 30%。规则与限制可能适用。
我开会很多，经常要在不同会议之间切换，来不及消化上一场的内容。幸好 Granola 会一直在后台运行。这是一款简单易用的 AI 会议记事本，哪种会议都能用，电话也可以。我用 Granola 回忆会议里说过什么、生成实用摘要；每天都用它和团队跟进待办。它还能连接我的邮箱，给我推荐后续邮件，我快速检查后就能发送，省下不少时间。Granola 不只是我工作流程里的核心工具，基本上就是我的第二大脑。访问 granola.ai/sources，输入优惠码 SOURCES，可享三个月优惠。
Mercury 是一款为像我这样的创业公司打造的现代银行服务。我决定创办媒体公司时，Mercury 是我能快速开通的、最简单直接、功能最齐全的银行方案。界面直观，每天都能帮我省时间。我用它追踪支出、账单和发票，也喜欢可以把权限交给团队，让他们按我的要求处理运营事务。我最喜欢的是 Mercury 面向未来的 AI 功能。传统银行还停留在过去，Mercury 则按照现代软件的方式设计。我会用它内置的命令助手分析现金流、转移资金；Mercury 还接入 ChatGPT、Claude 等 AI 工具。我经常用这个功能，他们告诉我我是使用最频繁的用户之一。所以请相信我：现在终于可以随时随地轻松获取企业的实时财务数据。访问 mercury.com 了解更多，也可以在几分钟内在线申请。Mercury 是金融科技公司，不是 FDIC 承保银行；银行服务由 Choice Financial Group 和 Column N.A. 提供，二者均为 FDIC 成员。
当你加快进度、引入更多 AI 智能体时，要弄清楚实际发生了什么会越来越难：谁在做什么？智能体刚才改了什么？项目还跟得上目标吗？所以团队会依靠 Jira 查看所有工作的进展，无论工作由人还是智能体完成。Jira 由 Atlassian 的 Teamwork Graph 驱动，它能连接 Jira、你最常用的工具和应用，以及智能体。智能体因此可以共享团队掌握的上下文，比如工作背后的目标、昨天作出的决定和项目计划，从而更快、更准确地工作。你仍能监督进度，把智能体的进展和人的工作放在一起追踪，更早发现阻碍，并将工作与目标关联起来。这样就不必在快速交付和保持掌控之间二选一。
投资 Palantir
我们聊两笔能体现你们做事方式的投资，第一笔是 Palantir。这是你们早期一笔非常成功的投资。听说 IPO 前后你们持有大约 20% 的股份。我很好奇你们是怎么逐步建立这个仓位的，尤其是在它上市前加倍投入的决定。能讲讲你们怎么建立这笔投资吗？当然，注意保护隐私，也不用把故事讲得太夸张。
我一直非常看好那个团队，胜过其他一切。他们在 2010、2011、2012 年一路击败竞争对手，之后也一直如此。他们不断吸引最优秀的工程人才。无论他们做什么，起初都没有现成的预算，因为他们其实是在为这些事创造预算。
能创造预算是个好信号。
是。不过，如果客户只有遇到紧急情况才会拨预算，那对他们来说就很难。我记得 Palantir 当时面临的很多阻力，其实不是来自外部竞争，而是要在客户组织内部说服人：“我们为什么需要这个？”
对，为什么需要这个？
对。所以那时候和他们一起去世界各地出差、帮他们做事很有意思。他们是非常出色的经营者，合作起来总是很棒。回到你问的问题：这些公司会走到一个突破点，开始证明自己有可持续增长、毛利率不断提升，而且有望大幅盈利的业务。某个阶段，外界可能还没看懂这一点。Palantir 当时也不是 Sand Hill Road 那些风投大力支持的公司之一。
所以参与其中很有意思，因为他们有一种不服输的劲头。想想那个时期，正值新冠疫情，其他人都在居家避疫，他们却在考虑上市。这很有 Palantir 的风格，也很符合他们的思路。
那时我们已经投了大约十年。后来有机会引入几位大型投资人，其中包括一家大型保险公司，我们就明确加倍投入。原因是，我们花了很多时间了解这家公司。按我们一贯的投资历史，通常不会连续投一家公司十年；那类公司一般在发展得更成熟时才会投资。但对 Palantir 来说，那个时点再合适不过了。假设可以给任何公司开支票，Palantir 当时大概是一家估值 100 亿到 150 亿美元的公司——这个数字我不敢保证。如今回头看，它已经是市值约 5000 亿美元的公司，当年的投资显然很成功。
但关键是理解是什么让他们走到了那一步、又是什么让他们准备跨过门槛去上市；而且他们不只是上市，还选择了直接上市。当然，我们当时并不知道后续会发生什么。我还想补充，我们不是隔了两三个月才偶尔投一次；我们持续投资了很长时间。
你是在他们上市前不久加倍投入的。你之前已经投了很久，所以那部分的成本基础应该很不错。为什么偏偏在他们快上市时加倍投入？你已经有了非常可观的……
投资 Palantir（续）
……你是怎么逐步建立这个仓位的。
我觉得 Palantir 这类公司有个特点：过去外界很少有机会深入了解它们。在我看来，关键有两点。第一，当时外界还没怎么接触过 Alex Karp。他在 Palantir 内部建立起来的个人气场，是我见过最独特的，可能到现在也是。他给团队带来的信心非常惊人，也影响了他为之争取预算的社区和政府部门。
如果公司走向公开市场，让外界得以了解它，也许大家就会看到我看到的那个 Alex Karp。公司里还有很多特别出色的人，比如 Shyam，还有许多令人印象深刻的成员。人们担心的是，如果 Palantir 上市，这些优秀人才会不会流失。他们当时很在意这一点。后来公司成功上市，也取得了巨大成功。
所以，最大的判断是：能不能在外界真正认识他们之前就加倍投入？他们即将向全世界展示自己，Alex 会参加季度财报电话会，人们也得习惯他那种直接、坦诚、直言不讳又很特别的风格。我觉得这会让人耳目一新。这笔投资主要是押注一个人和他的团队，同时判断它在私有市场里的估值，相比上市后的估值可能偏低。我觉得这算是一个相当容易作出的判断：他会赢得公众认可。事实也确实如此，我认为他已经成了最具标志性的 CEO 之一，而且这是他应得的。
Groq 与 NVIDIA 的交易及未来
再聊一笔很能代表你投资风格的交易：Groq。你很早就参与了这家推理芯片公司。当时他们在大力建设自己的算力设施，后来又和 NVIDIA 达成了一笔很特别的 200 亿美元授权交易。Jonathan 和核心团队的很多人去了 NVIDIA，但资产留了下来，现在由你们负责运营。你们手上有一家以推理为主的云服务公司。你当初为什么投资 Groq？那笔交易又是怎么发生的？
和大多数情况一样，我其实不算特别早期。Palantir 可能是个例外，因为我很早就愿意投资，而且和团队相处了很长时间。Groq 的团队很优秀，也愿意调整公司的叙事，把自己转向更像一个加速器的平台，所以支持他们并不难。Jonathan 非常聪明，团队里的 Sunny 和 Gavin 也都很值得支持。他们各自能弥补彼此的短板。
我们投资后没多久，NVIDIA 就表示有兴趣做非独家的授权协议，最终在去年年底很短时间内就谈成了。我觉得很多投资人碰到这种情况，会想着怎么给 LP 发一份“大礼包”，把一大笔钱分出去。但这次交易很不一样。很多人去了 NVIDIA，帮助推进芯片工作。
你提到我们投资推理芯片。推理的重要性会和其他任何环节一样，甚至更高，因为模型要运行起来，还涉及强化学习等很多事情。但同样重要的是，得看看现有资产是什么、公司实际拥有些什么、能不能把它们用起来。我们可以帮忙，确认给股东的分配是否妥当。这很重要。年底仓促完成的交易通常税务效率不高，所以我们也能在监督这些事项上提供帮助。
Jonathan 等人信任我，相信我能承担董事会的责任，确保分配处理正确。但我们不打算简单地收尾，或去和数据中心谈解除合同——那当然是数据中心所有者求之不得的事。我们想重新利用这些设施并继续投资。我们有资本继续投入这些公司，升级现有设施。Groq 大约有 53 兆瓦的现有算力设施。我们会和 NVIDIA 的朋友合作，成为他们的伙伴；有些现有站点可能需要改造，因为冷却要求变了，也许得给部分设施加装液冷系统。同时，他们也在迭代底层的 LPU 技术……
Groq 与 NVIDIA 的交易及未来（续）
Jonathan 开发的技术会不断迭代，后续可能会有三个版本，其中包括 LPX。我们能不能成为 LPX 和 Blackwell 的客户？如果能收集更多数据中心站点来部署这些芯片，并把算力作为产能预订卖给生态里的其他公司，那不是很好吗？我们投了不少算力紧张的公司，能不能成为它们的合作伙伴？
这也能给你投资组合里的其他公司提供资源。
当然，这是给其他公司提供的重要资源。但这家公司最终也会成为一家新云厂商，或者说推理型新云厂商。关键是能不能不只服务风投支持的公司，也服务超大规模云服务商，以及处于中间阶段的 Anthropic 等公司——它们可能很快就会上市。我们能不能变得足够重要，让这些公司在考虑推理算力、明年交付的 LPX、Vera Rubin 等产品时会想到我们？
对我来说，这个机会显而易见，值得我亲自投入时间。所以我不只是加入董事会，还担任了公司的执行董事长。像你说的，我一直在运营这家公司。我不知道这是不是长期安排；未来会有出色的管理团队加入，把 Groq 的发展方向正式定下来。但它显然在市场上有自己的位置，我们对 Groq 很兴奋。
这种亲自介入运营的情况并不常见。我们也得到很多帮助，董事会周围有很多优秀的人。过去六到八个月是段很特别的经历，我参与其中，也看到公司成长了很多。
新云厂商面临的风险
你觉得新云厂商会不会整合？现在是不是太多了？
我觉得要看算力产能预订市场的竞争。真正的竞争不多，关键是谁能把算力搭建起来、谁能成为可靠的合作方。风投支持的公司、其他新云厂商，甚至模型公司，常会问：“三个月或六个月内能给我算力吗？”你看 Elon Musk 能做到什么，因为他自己建起了芯片和运行良好的集群。
你们投的 Reflection AI 就和他有合作。
没错。这类短期交易是因为客户现在就需要算力，愿意为此付溢价。但问题是，你可能依赖某家新云厂商，指望它六个月内帮你建好设施，这几乎是不可能的。你会先付一大笔定金，之后才发现他们没有对电力、土地等条件做足尽调，或者承诺建模块化设施，但设施还没准备好、规模也不够。
这不是竞争太激烈的问题。算力需求绰绰有余，只要你有算力，就能找到买家。价格要看市场行情；设施若已准备就绪，利润空间当然可能更大，所以这里面有很多因素需要考虑。但说到竞争，我不认为新云厂商太多，我认为靠谱的新云厂商还不够多。
这就是你最近写的那句话的意思吗：“我们更愿意支持自用的业主，而不是投机性房东。这不会有好结果。”
对。
你说的“不会有好结果”具体是什么意思？
比如你资金不足，花五年而不是两年才建好设施；或者你根本不知道怎么找买家、怎么谈产能预订，或如何融资。也可能是某个大家族在德州有块地，就想拿来建数据中心。我说的就是这些项目不会有好结果。
两年间内存价格涨了五倍，去年又翻了一倍，而一开始大家根本没把这因素算进去。现在你可能要花数十亿美元买芯片，芯片价格每批又涨 15%，但新芯片马上要来了；你究竟买 GB 芯片，还是等 Vera Rubin？如果你不熟悉整个行业、不理解其中的变化——很多事情真的每天都在变——我能想象很多新入场的人会受损，给项目背上大笔债务，最后发现别说找到买家了，连芯片都拿不到。
Alex Davis 的家庭与创业经历
我想聊聊你的个人经历，以及它如何影响你、影响你经营公司的方式。你的祖父 Marvin Davis 是个非常传奇的人物，在很多领域都取得了成功。我很好奇，在这样的环境里长大，让你学会了什么？这对你自己创业有什么影响？还有，你为什么从洛杉矶搬到达拉斯？可以展开讲讲吗？
我从小就在一位真正伟大的企业家、冒险家和野猫钻探者身边长大，有机会近距离看到很多大多数人一辈子都不会见到的事。能在这样的环境里成长，当然很棒；能和一个如此坦率、如此有传奇色彩的人一起长大，实在无价。
我有两个小女儿，我也想让她们看到我在做什么，让她们对我的工作有自己的看法。事实上，我做每笔交易前都会告诉她们，也想得到她们的认可。我得能把这笔投资解释给她们听。我和祖父就是这种关系：他很在意我是否真正理解事情，所以我确实学到了。我十岁、十二岁时，就上了一堂极好的课，接触到许多同龄孩子根本无法经历、更谈不上理解的事情。那时你还不知道自己吸收了多少，也未必懂商业语言，但我后来慢慢领会了，尤其是十几岁的时候。
这给了我很强的动力。上大学时，我已经不想继续读书，而是想创办公司。我不想靠家里的名气，也不想搭家族的便车，我想自己创业。让我最害怕的不是被球队拒绝，而是失败：万一我不如祖父呢？万一我最后一事无成呢？在那种环境里长大，脑子里会反复盘旋这些问题。
我很幸运能离家去西北大学读书，有机会学习市场，并在芝加哥商品交易所工作。我接触了博弈论、拍卖等有意思的东西，后来对我第一次创业很有帮助。不过我最终还是从大学退学了，而且是在祖父去世之后。我当时上大学，有一部分原因是他希望我这么做；但我实在受不了一直待在学校里。
当我觉得有人已经准备好了，我也支持他们离开学校。Disruptive 有些实习生，我觉得他们可能可以跳过学业的一部分，至少跳过一些课程；如果时机正好，他们应该参与进来。我可能会对其中某个人产生亲近感，建立起导师和学生之间的关系，就像我小时候和祖父那样。
这段经历也推动我想要与众不同、埋头做事。我从没掺和好莱坞那一套，也不住在好莱坞。新冠期间，我们搬到了德州，部分原因也是为了两个小女儿和年轻的家庭。不过我觉得自己可以做……
Alex Davis 的家庭与创业经历（续）
我觉得无论身在世界哪个地方，我都能做现在做的事。
下一波重要投资机会
你能不能预测一下，未来几年宏观环境会怎么发展？你们已经募集了 100 亿美元，手上有这么多资本。眼前有没有什么让你担心的事？
我最大的担心，是追着 AI 的各种趋势走，结果忽略了其他东西。我还没机会细说，但国防科技有巨大的机会。刚才我们走进来时，我看到 Anduril 和海军签了一份大合同。十五到二十年前，我们看不到私人公司和美国政府或外国政府签下这种具有长期效力的大合同。我认为这种情况会继续，而且规模还会扩大。
我觉得现任政府以及今后的政府，会给顶尖创新者更多机会。那些人不一定去政府工作，但他们可以继续建立规模庞大、意义重大的企业，而不是都挤在百年老牌军工承包商里。我认为我们会看到其中几家公司成为百年来第一批新的国防主承包商，整个国防科技生态会因此改变。
与此同时，大语言模型也越来越政治化，大家担心安全问题。模型公司都开始涉足国防业务，和五角大楼合作，也都在讨论监管和自我监管。我预测安全和防护会成为巨大的市场，但具体是哪家公司我还不知道，所以不是在推荐某个公司。我认为随着 AI 的发展和普及，保护大型企业、保护数据会产生巨大需求。
但现在不能把注意力从国防科技上移开，也不能以为不会出现更多做出特别成果的公司。过去有人会觉得，去洛克希德·马丁工作没意思；可自己创办一个洛克希德那样的公司，门槛又太高。现在这件事正在变得可行，我认为你会看到这样的公司出现。我们已经看到最早的两家——Anduril 和 Shield AI——开始显露出军工主承包商的样子。这样的公司还会更多。
我也认为，开放模型有机会成为下一代重要的国防公司，看看它们如何协作吧。还有很多未知，但机会绝对巨大。这大概就是我的预测。
面对现在这些市场变化，你会给正在融资的创业者什么建议？
要具体。我觉得融资时应该把需求说具体。“算力效率”这种词我们很爱听。不要只是因为别人告诉你要这么做，就去融一大笔夸张的钱。我们希望看到创业者是尽责的资金管理者，清楚地知道钱会怎么花……
下一波重要投资机会（续）
具体说明资金用途，会很有帮助；关键还包括公司能不能把故事讲清楚，证明自己会尽责管理资金。大多数时候我们能看出来，有时也看不出来。
我还想听听你怎么看现在的风险投资和私募投资，以及你看到哪些做法不对、激励机制错位。你们在 Disruptive 的激励安排似乎和同等规模的基金挺不一样。
风险投资哪里出了问题
……你怎么看风险投资和私募投资的现状？有没有哪些做法让你觉得不对，或者激励机制有问题？你们在 Disruptive 的激励安排似乎和同等规模的基金很不一样。
我只是觉得风投很难。
是啊。
没有风险投资，我们也不会存在。风投做对了的时候，我们会大举投入。但风投确实很难，因为它必然得采取广撒网的方式。统计上来说，早期投资组合里可能只有一百家公司中的两三家能带来回报。我们经常要处理的就是这两三家公司，所以我说，没有它们，我们就没什么业务可做，也谈不上降低风险。
我觉得激励机制可能会错位，因为大家会只想着：“我能募到多少资本？”这不是针对任何一家公司的批评，而是整个行业的普遍倾向：资产管理规模越大越好。
你们的收入到底来自投资回报率，还是管理费？
我们真正靠业绩分成赚钱，这确实和别的机构不同。我以前跟你说过，我觉得不应该有人靠管理费发大财，但现实里确实有人这么做。
真正的超额收益应该来自出色业绩和投资回报。给投资人返还很多资金，是值得庆祝的好事。
没错。相比之下，大家对管理资产规模的庆祝就有点过头了。你要是问我现在的资产管理规模是多少，我都不知道；这并不重要，因为我不是靠这些资产收管理费，也不在乎募到的是 100 亿、50 亿、70 亿，还是根本没募到。真正重要的是，我们能有一些标志性的退出，而且不会把它们和一堆糟糕的结果混在一起。
我们的做法和其他人有点不同。我们让投资人看到，每家公司都很重要。我们不会因为某家公司表现不如其他公司，就把它彻底放弃。整个行业可能会觉得，表现不佳的公司不值得再花时间；但我们会更加严格、更专注地研究这家公司。我们能做的最好事情之一，就是挽救一个原本可能失败的投资。当然，真正表现出色的投资可能带来数倍回报，它们也许本来就会成功，但我们能不能提供帮助，帮它们平稳落地？风投圈通常会放弃那些表现不佳的公司，这大家都知道，我说的不是新鲜事。
Disruptive 有多少员工？三十人？
对，大概三十人。
你怎么看你们相对于 AI 的优势？你们的流程里有哪些部分 AI 永远无法取代？你们怎样在日常工作中使用 AI？毕竟你们管理的资金规模很大，员工却只有三十人，这很了不起。硅谷里有人在谈 AI 对冲基金，让 AI 自己交易、战胜人类。你会考虑把这套方式用在自己的工作里吗？
不会。
风险投资哪里出了问题（续）
不过，我们的业务很看重人际关系。和公司、和人之间的接触与感受都很重要，我也很在意团队文化。我不想要一个由 AI 构成的文化。当然，员工会用生成式 AI 帮自己把工作做得更好；但我们没有因此裁员，也不会减少员工人数。
我们有一支很好的核心团队，规模不算大，也许本来可以多招些人，不过团队里的人都非常投入。这种投入程度和其他公司不太一样。大家常会说自己的团队像家人一样，但我们确实像一家人，没有人会被智能体取代。不过，员工必须用好手头所有工具，提升工作表现、放大自己的影响。
我们管理和部署的资金规模，听起来可能比别人多一个零，但这不意味着员工人数也要多一个零。我们只是开了更大的支票。
对。投入十倍的钱，不一定就需要十倍的人手。也许这是个不太好的经验规律。
我们对自己要做的事有很强的主人翁意识，也非常有纪律。最终，我们要向自己的投资人负责。
为什么估值不是一切
……投资人。你评估一笔投资时，怎么判断它的指数级增长潜力？我自己是个刚入门的投资人，觉得很多人最难处理的就是眼下的估值和未来可能达到的高度之间的关系：要看大局、看真正的上限，可大多数人永远看不到上限。你会不会在晚上考虑要开一张支票时想：“我就是不知道……”你经常会为指数级增长这个问题纠结吗？还是你已经能直接作出判断？
我唯一会纠结的是监管问题，会想：“我是不是不该做这笔投资，因为它可能遇到监管问题？”除此之外，我不会。我最近发了一封信，谈到价值投资……
你说它已经死了。
对。那句话可能被断章取义了。总之，我们不知道正在看的大多数公司最后会值多少，也不知道它们真正的上限在哪里。就拿两年前的 Anthropic 来说，如果当时我们按 300 亿美元的估值来建模，觉得未来也就涨到两倍，因为它可能做成这样或那样的业务，没人会想到它可能两年内就达到 1000 亿美元估值。
要是你坚持只在打折时买入，比如认为 Anthropic 是好公司，但非要打 6% 的折才买，否则就不投，这就是传统价值投资的思路：好公司要用好价格买。而我的观点是，好公司本身最重要。不是说价格不重要，当然重要；但如果你回头看我的投资记录，出色的结果不是因为买入时打了 5% 的折，或者多付了 15% 的溢价。真正带来好结果的是指数级增长，不是把价格再算得更精细一点。
我们可以在这里结束。你已经非常成功了。回看 Disruptive 这十五年左右，有没有什么事让你觉得：“要是我当时知道现在知道的这些，很多事情就会完全不同？”
我不觉得自己对做过的事有什么后悔。但十五年过去，我确实知道很多事情的答案了。我觉得我们现在正处于一个前所未有的时代，恰好就在变革中心，所以当然会觉得，我们本该加大对闭源模型的投入，为它们提供更多算力支持。类似的事还有很多，国防领域也一样。
总体来说，我觉得我们做得很好。我对团队满意，我想投资人也很满意。我可以回家睡个好觉。我很期待接下来几年，看看未来会变成什么样、下一个十年是什么样。我觉得我们有世界上最有趣的工作，这都不像是在上班。我们工作时间很长，但能接触到世界上最有意思的公司和最优秀的创始人，所以特别有意思。而且……
为什么估值不是一切（续）
我想不到世界上还有什么工作，会有人真的付钱让你做这些事。
说得好。Alex Davis，谢谢你。
谢谢。
我试过的 AI 记事本里，Granola 是最好的。它适用于视频会议、电话会议、当面开会，甚至 Apple Watch。现在就去 granola.ai/sources 试试，结账时输入优惠码 SOURCES，可享三个月优惠。
银行服务应该像现代软件一样好用。Mercury 把你需要的各种服务整合到一处。访问 mercury.com 了解更多，几分钟内就能在线申请。Mercury 是金融科技公司，不是银行，详情请看节目说明。
Atlassian 的 Jira 帮助团队掌握上下文、进展和控制权，让工作目标更清晰、交付更有把握。到 jira.com 免费试用。网址是 ji.com。