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I write to help myself think 🤔

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Category: Sunday Roast (page 2 of 4)

Sunday Roast #13 The Brink of Disaster

很不凑巧,这一周的标题正好碰上了The Brink of Disaster(怪就怪Doctor Who的编剧吧),让我想起几天前加密货币的大跌。更不凑巧的是偏偏这周有一篇关于ICO的文章拿来分享。只想说,这真的只是个巧合。


8 Questions Every Company Has to Answer Before Doing an ICO

好吧,终于不能免俗,这是一篇关于区块链的文章。可能是因为之前在老东家时投资了imToken,很多人会想到问我关于币价、关于ICO等等,可惜基本上我从来不给任何建议。一方面我并不关心币价走势,另一方面99%的ICO很明显都是用来割韭菜的。

或许我只能说,如果考虑我们自身的投资风格和对长期的基本理念,现在并不是做严肃投资的好时机。什么是好时机呢?2016年我们低成本投资imToken,承担高风险时,是好时机,这是一种可以持续稳定把握机会并有所收获的方式。可惜人们只看到了结果,却并不能去理解当时决策的环境,也就无法以此来对比现在的投资环境了。

牌局上有句话,如果你认不出牌桌上谁是那个白痴,那么你就是那个白痴。你觉得只要自己不是最后一波韭菜就好,我想瓮中捉鳖的设局者早在默默地看着你笑了。

当然,我说这些绝不是在看空区块链这个行业,加密货币的价值,以及ICO这种创新的融资形式(虽然需要很多改进),相反,从行业来说,我个人恐怕是最坚定的看多者之一。哪怕币价大跌90%,我也依然坚信其长期价值。我们一定会继续投资于这个领域,只是我们不想在这个节点去凑热闹,这不符合我们的投资逻辑。

当然,直接促使我分享这篇文章的,还是因为近期有一些增长乏力,或者找不到明确方向的创业者来询问如何ICO的事情,我能说的,或许和以下几点没有太大区别:

  1. Is the blockchain solution solving a real problem that exists that cannot be solved with traditional technology?
  2. Is traditional tech an okay solution, but a blockchain networked solution better for some reason? Is there a strategic business reason that is QUANTIFIABLE which is crying out for blockchain?
  3. What are the costs to your company? Do you have the resources? Will it hurt top-line revenue and can you survive if the effort fails?
  4. What happens to your company if the entire crypto market craters and every crypto is worthless? Is blockchain the best solution to the problem and will customers be willing to pay you for it?
  5. What happens to your team if the market craters? Or, if it goes even higher? Will they leave?
  6. Are you utilizing the network effects that come with blockchain to strategic advantage? Or is it simply totally private and controlled?
  7. How are you going to account for tokens, cash, revenues and expenses on the financial statements?
  8. Governance? You better have a handle on it before doing an ICO.

我知道多数想着ICO的团队不过是期望着走出困境或迷茫而一夜暴富,而韭菜们也等着鸡犬升天,这些建议在现在的环境下实在显得不合时宜、格格不入,但我觉得这几条或许也能成为我们自己考察区块链项目的基础性问题。

没想到我这条Tweet刚发出去没几个小时,币价暴跌。


The Thin Line Between Bold and Reckless

The Theory of Maybes

这两篇文章其实都再次说到了我不厌其烦提到的一个主题:投资的随机过程与概率性。我不再讨论这个特征本身,而是引用这两篇文章针对这种特征所提出的建议:

Focus less on case studies and more on broad patterns. 案例分析可能是危险的,因为单个案例的情况很可能并不具备普遍性。你不能把Facebook分析一番后,就总结一份手册使得每家公司都能成为Facebook。所以对于投资机构来说,该如何复盘呢?或者,以怎样的心态进行复盘?

Accept that strategies expire. 投资策略也会有时效。这个可能在任何一个投资市场都是如此,越多的人使用同一投资策略,它的效果就越差。比起了解别人的投资策略,更重要的还是了解策略背后的逻辑来自哪里。

There’s more to learn from people who endured risk than those who seemingly conquered it. 在这行,看似很成功的人你很难分清运气的成分。相反,那些经历了失误还能活下来的人或许更值得了解他们的故事。毕竟,人在江湖飘,谁能不挨刀,那些挨了刀还能活着讲出自己故事的人,对这个行业的认知或许比我们在媒体上看到的成功人士更有趣。

Getting comfortable with maybe requires two things: Humility, and room for error. 在一个不确定的世界,有两件事是必须的。其一是谦逊,因为有太多你并不知道,或者你知道你不知道(我就说的这个意思),谦逊是充分认知风险的基础;其二是容错,要有机制为决策可能出现的错误提供足够的余地,因为,你一定会犯错。


It’s Hard To Predict How You’ll Respond To Risk

人的认知能力是很有意思的话题。特别是当它涉及到投资时,当它涉及到金钱时,就会被不成比例地放大。

我们可以在这里大谈特谈理性投资,如何冷静客观面对风险,如何高抛低吸,如何保持纪律性。然而,我们在此的所有讨论其实隔离了事情发生时的context,也就是面对风险时的自我情绪以及周遭环境的影响,这不是我们在这里纸上谈兵时可以真正体会到的。所以这篇文章让我觉得最有助益的一句话就是:

One of my favorite ideas is that people should read more history and fewer forecasts. That’s not just true about business and investing topics, but for ourselves as well.

不要过高估计自己面对风险时的表现。

Sunday Roast #12 The Edge of Destruction

不知为何,我从不喜欢在冬天开空调,哪怕是晚上到了零下6度,也宁可把自己裹成熊样,也不愿把空调打开。所以原谅我因为气温低打字慢而仅仅分享一篇文章。


The Fall of Travis Kalanick Was a Lot Weirder and Darker Than You Thought

Uber在过去几年发生的故事,或许真可以拿来作为电影素材,讲述一个独角兽迅速膨胀背景下的众生百态,当然,主角必须是Travis。彭博社的这篇专题报道描述了Travis“下台”前后诸多不为人知的细节,我想来或许可以从中学到这样几点:

  • 我记得以前看过一部讲述印加文明衰败的电影,其中一句话是任何文明的衰落都是从其内部开始的。虽然西班牙人的到来直接导致了印加文明的毁灭,但其自身文化、制度的落后封闭才是其迅速崩溃的核心。同样,当一家公司出现问题时,它表象上似乎都是外部的原因,例如对于自己的公司Uber,Travis一直不认为是公司的“文化”有问题,出问题的只是公司的PR。即使身边的人一再反映,最终Travis都只是按照危机公关的方式去处理此起彼伏的问题。“敌人在外部”,这是很自然的一种自我保护意识,但也正是典型“学习障碍症”组织的症状;
  • 有一种气质叫做“自信”,有一种气质可能更应该叫做“好斗”。我是在读这篇文章时想到的这个问题。因为我一直认为好的创业者应该谦逊,而这与自信是没有矛盾的。但很多投资人特别喜欢那种“气场”很足的创业者,这种人似乎随时都准备好迎接你的质疑并用气势和争辩将你征服。很多时候我觉得,这或许更适合被称为“好斗”。或许在Travis身上也有那种“好斗”的特质,并因此逐渐疏离了自己的员工、投资人和董事会,看上去好似这个人自信而有决断,实质上却会因为成功反而变得愈加封闭而自负。或许是我们的真的不懂“天才”的世界,但我觉得很多人只是自我膨胀了。别忘了即使是貌似天赋异禀的乔布斯也曾说过,stay hungry stay foolish;
  • 对Otto的收购更是一件让人匪夷所思的事情。一方面Google是Uber的投资人,另一方面Uber的尽调明确的指出Otto的CEO确实从Google带出了大量自动驾驶资料,但Travis仍然决定对Otto进行收购,并执意为Otto的CEO提供庇护。这不禁让人怀疑Travis此时是否还具备基本的专业能力,为公司的业务做出理智的抉择。但如果我们把Travis对Otto CEO的描述:brother from another mother,联系到Uber内部所谓bro-ish文化(“toe stepping,” “always be hustlin ”),或许就只能感叹成也萧何败萧何了。这种文化或许在早期帮助Uber形成紧密信任的内部文化,将公司迅速迭代发展起来。但当这种文化面对公司快速扩张,新加入的人在接受这些过于紧密而封闭的文化时,就很容易产生误解使得文化开始变异,而新的事务当涉及到更复杂的关系时,同样的文化准则(保护自己人)反过来也开始伤害到公司本身。所以从这件事,其实也让我更进一步理解为何,在公司的不同发展阶段,需要有不同特质的领袖来引领公司前进。能够始终伴随公司发展的CEO其实并不常见。适当时候,投资人、董事会,包括创业者自己需要理性的衡量并决策由什么样的人更适合带领公司在新的阶段继续发展;
  • 当然,去年引起很大争议的,无疑是Benchmark在Travis下台这件事上所扮演的角色问题了。这个问题其实和上面一条有关,或许也是投资人不愿去面对的问题,毕竟没人愿意去扮演恶人,没人愿意讨论这个问题从而让创业者担心合作后的出局风险。但我认为Benchmark在这件事上的态度是我们可以借鉴的:要么100%支持CEO,要么100%反对,没有中间路线。如果你不打算把CEO赶下台,那就全力支持帮助他。反之亦然。显然,Benchmark是全力以赴要让Travis走人,没有商量余地。然而,这其实是对投资人很大的考验,如果我们对企业经营没有足够的认知和经验,恐怕如此争议性的举动多数情况下都不会是明智的。当然我们退一步,看看Travis是如何与自己的投资人相处的
Over the years, Kalanick had a simple method for dealing with Bill Gurley, one of his earliest backers and board members. Kalanick told colleagues that all he had to do was ignore Gurley’s phone calls and Gurley would call less often.
  • 或许到此就能把整个过程连接起来,从初创兄弟文化,到公司扩张,再到变异的文化和膨胀好斗的个人,直到Benchmark最终展开行动。我们当然不能说Uber就此衰败,毕竟它的体量还能经受得起一些冲击,如果新任CEO能够扭转局势。无论如何,这篇文章还是让我想到那句话,任何文明的衰弱都是从其内部开始的。

Sunday Roast #11 The Rescue

很多时候我们都是因为对不确定性的恐惧而自己吓自己,而PR在很大程度上就是在你的未知基础上营造氛围吓唬你。所以,面对PR越厉害的机构,请尽情地在此基础上打折扣,以建立对它真实情况的判断基准。


Power Laws in Venture Portfolio Construction

对于幂指定律,最初我是在2013年通过Peter Thiel的学生写的文章(后来整理成畅销书《从零到一》)了解到的。这大概算是我对这个投资行业真正意义的最初启蒙。没错,我2011年开始进入这行业,但国内早期投资初级的发展并没有让我很快对这个行业很多本质性的元素有太多深刻的理解。

然而即使是知识层面能够理解幂指函数的存在与作用,但这并不意味着你就真的能够将其应用到日常的投资活动中。例如我们偶尔会被母基金的朋友问到,你们打算投资多少公司?30左右,这是我们很确切的回答。至于为什么是30,如果你没有足够的时间和数学知识来阅读原文,就请先简单参考下表:

% of portfolios that equal or exceed multiple
Port. Size
1x
2x
3x
4x
5x
6x
7x
8x
9x
10x
11x
12x
13x
14x
15x
1
33.2
16.6
11.2
8.7
6.9
5.8
4.9
4.2
3.8
3.4
3.1
2.9
2.7
2.5
2.3
2
55.5
20.7
13.8
10.4
8.0
6.5
5.3
4.8
4.1
3.8
 3.3
3.0
2.7
2.6
2.3
5
56.8
24.4
15.2
10.8
8.5
6.8
5.8
4.8
4.3
3.9
 3.5
3.3
3.0
2.8
2.6
10
67.8
29.3
17.2
11.7
9.0
7.3
6.0
5.1
4.6
4.1
3.7
3.4
3.0
2.8
2.6
20
80.0
34.3
19.1
12.6
9.3
7.4
5.9
5.0
4.3
3.8
3.4
3.0
2.7
2.5
2.3
30
87.8
41.2
23.0
15.0
10.8
8.5
7.2
6.1
5.3
4.6
4.2
3.7
3.5
3.1
3.0
40
92.4
43.9
23.6
15.5
11.4
8.9
7.2
6.1
5.3
4.6
3.6
3.2
3.0
2.7
2.6
50
94.9
46.9
24.8
15.9
11.4
9.0
7.1
5.9
5.3
4.6
3.9
3.6
3.2
2.9
2.6
60
96.7
48.9
25.3
15.8
11.7
9.2
7.4
6.3
5.4
4.8
3.7
3.4
3.0
2.9
2.6
70
97.8
50.6
26.4
17.0
12.5
9.4
7.8
6.5
5.5
4.9
3.8
3.4
3.1
2.9
2.6
80
98.6
53.6
27.7
17.4
12.5
9.8
7.9
6.6
5.8
5.1
3.8
3.4
3.1
2.8
2.5
90
99.0
54.8
28.7
18.2
12.9
10.0
8.2
7.0
6.0
5.2
4.0
3.6
3.3
3.0
2.7
100
99.3
56.8
29.7
18.6
13.2
10.2
8.2
6.9
5.9
5.2
3.9
3.5
3.0
2.8
2.6
200
99.9
69.0
34.8
20.9
14.0
10.8
8.9
7.4
6.1
5.3
4.7
4.1
3.6
3.4
3.1
300
99.9
76.3
38.3
22.5
15.1
11.3
9.1
7.4
6.3
5.5
5.3
4.9
4.3
4.0
3.6
400
99.9
81.4
41.7
24.0
16.0
11.9
9.5
7.7
6.5
5.8
5.1
4.6
4.0
3.7
3.4
500
99.9
85.5
43.1
24.4
16.6
12.1
9.5
7.7
6.3
5.3
5.1
4.7
4.2
3.8
3.5
600
99.9
88.6
45.6
25.4
16.8
12.2
9.4
7.8
6.6
5.6
5.4
4.9
4.5
4.0
3.6
700
99.9
90.7
47.4
26.5
17.3
12.5
10.1
8.2
6.9
5.8
5.1
4.6
4.1
3.7
3.5
800
99.9
92.7
49.2
26.9
17.6
12.8
10.1
8.0
6.7
5.7
5.4
4.8
4.4
4.0
3.8
900
99.9
93.8
49.9
27.5
17.6
12.7
9.7
7.9
6.7
5.7
5.3
4.6
4.1
3.7
3.4
1000
99.9
94.9
52.1
28.1
18.1
13.1
10.3
8.3
6.9
5.8
5.5
5.0
4.5
4.1
3.6
10,000
100.0
100.0
91.8
48.8
28.8
18.0
13.2
10.4
8.7
7.5
6.7
5.9
5.5
4.8
4.4
100,000
100.0
100.0
100.0
87.8
48.2
30.0
20.2
14.0
11.2
9.6
7.8
6.8
6.0
6.0
5.2
1,000,000
100.0
100.0
100.0
100.0
85.3
46.0
27.2
19.9
14.2
9.9
8.0
6.6
5.8
5.5
5.2

这是一张关于投资组合规模与回报倍数之间的关系表。当然这只是纯数学分析,剔除了很多影响实际结果的因素,但这并不影响这张表所能反映的,这个行业的基本特征。

  1. 确定性这件事是极其困难的。如果一支基金投100万个项目,你可以确保获得4倍回报。10万个项目?可以确保3倍回报。1万个项目?2倍回报。注意,这里是说一支基金。所以,理论上你或许可以保证确定性,但实际操作上是不可行的;
  2. 反之,不执着于所谓“确定性”,在权衡之下,最佳的规模或许比你想象的要小很多。例如,我们考虑5倍回报,在10个项目时,概率是9%,而要在理论上将概率提升到18%,你需要投资1000个项目。但一个基金1000个项目,意味着你在评估决策、投后服务以及退出决策上的质量必然比10个项目要糟糕。所以这里面牵涉到你的基金规模,基金年限,擅长的领域与阶段(包括上下游资源,这又与项目来源质量以及退出渠道质量相关),投后投入程度,等等形成一个整体。在这里面再权衡如何将高回报的概率提到最高;
  3. 理性看待超高回报基金。如果此时你还不相信超高回报基金的运气成分有多高,恐怕你也是不会相信HHHHHHHHHH这样的抛硬币结果是随机的了(参考Sunday Roast #10 The Ordeal)。不要只看到高风险高收益的后半段,你大可以羡慕别人家基金的高收益,但如果你无法理解何为与之对应的高风险,那么你很可能会成为下一支高收益基金的注脚。
回到我们提到的投资组合规模问题,这里涉及这样几个考虑:
  1. 上面的表格是一个基础参考;
  2. 影响回报率的因素涉及:基金规模,基金年限,投资期,投资项目阶段,项目源(数量与质量),退出策略,投资团队人数,投后投入程度;
  3. 简单说,你有多少钱,能够投多少项目,你的人员是否可以找到足够数量和质量的项目,是否可以对每家投资企业提供足够质量的投后服务,退出时项目价值(例如一支5年的天使基金可能需要在B轮就开始退出,而不太可能等太久,这也必然影响到退出价值);
  4. 这些因素再返回来影响基金定位,基金的合伙人专业领域和能力,基金的资源覆盖能力,基金的整体投资/退出策略(投资策略和退出策略是一体的);
  5. 综合下来,30是我们的答案,虽然20-50我们都考虑过,但综合考虑这所有因素,再反观上面的表格,我想这算是我们的一种“自圆其说”了。

面对LP,GP团队确实有如任何一支面对融资的创业团队。理清自己是对外交流的基本前提。


What a Time to Be Alive…

不是每门生意都需要或者应该融资,但每门生意最终都需要赚钱。我见过状态最好的团队,是那些能够持续赚钱的团队,而不是刚刚起步热血沸腾的团队。

这听起来似乎不太像一个典型互联网领域投资机构的观点。似乎在过去几年,互联网创业的“原教旨主义”所信奉的,应该是:不要急着赚钱,先把用户量做起来。当你有了上亿的用户,赚钱的方法多得是。

对于创业者,最好的状态是什么?两周前我和聚玻网的康总进行过一次交流(聚玻网是一家现金流健康同时快速扩张的企业)。和康总的交流让我回过头来想到主营业务能够持续赚钱,并不仅仅是一个公式:收入-支出>0,而意味着很多:

  1. 你的产品/服务有独特价值以持续吸引和留存客户;
  2. 你能够找到正确的客户群体;
  3. 你具备有效的方法持续扩展客户;
  4. 你清楚自己的收入和开销结构;
  5. 你了解合作伙伴的利益诉求并能给予很好的满足;
  6. 你合伙人团队的管理能力、公司架构、公司文化、利益分配能够持续支持业务的扩张。

哪怕你只是在初创期里向合伙人或投资人描述一个愿景,它依然需要有落脚点,而不是简单的用一句“用户量大了我们再考虑挣钱”,或者天真无邪地认为真有那一天,如何挣钱是“幸福的烦恼”。我现在认为,从打算创业的第一天起,你就需要想到挣钱这个问题,哪怕你的假设确实需要建立在一定用户量的基础上,这仍然是需要不断思考的问题。

我们确实经历过用户上千万,但难以实现商业化的例子,或者即使用尽各种“标准方法”商业化也难以实现基本的盈亏平衡。这里的问题就变成了,当你以用户增长为目标时,你需要更大的资金来获取和留存用户,融资越多往往意味着开销越大,而如果你对如何赚钱并没有什么清晰的想法,也就是将我们前面提到的6点融合成一个完整的系统,这时你的角色其实更像是商业街的大马路上强行推销产品的小妹/大妈。

也许你会觉得那些牛掰的企业不都是拥有海量用户,然后找个商业模式吗?似乎很熟悉…这就是我们之前提到的线性思维方式,你看到了起点,你看到了终点,两点之间直线最短,于是你用一根直线将两点连起来就完成了对这件事情的理解。这也是很多第一次甚至多次创业的人抱持的“商业思维模式”,更糟糕的是当你碰上一个同样思维的投资人,你就只能长期活在“互联网创业原教旨主义”的世界里了。

所以康总在饭局上提到,创业者一定要挣过钱,哪怕是读书时出去摆地摊,他也需要切身感受最简单的客户定位、价值交换、算账等等一系列与“赚钱”相关最基本的概念。一家公司连自己都养活不了,就别谈什么理想愿景了。

那些拿了融资的创始人其实并不应该为拿到投资人的钱而沾沾自喜,这不过是一种向未来举债度过今日“艰难”的方式,哪怕投资人蜂拥挤入抬高估值,也并不意味着你的公司就真的价值巨大,很大程度上那不过是在透支你和你企业的未来,如果你并不清楚自己的这家公司今天,或者1年/2年/5年后该如何挣钱。最终,这一切还是会回过头来,纠缠你和你的企业。

Growing fast versus operating cheaply is far from the sharp dichotomy many founders assume it to be. In practice there is surprisingly little connection between how much a startup spends and how fast it grows. When a startup grows fast, it’s usually because the product hits a nerve, in the sense of hitting some big need straight on. When a startup spends a lot, it’s usually because the product is expensive to develop or sell, or simply because they’re wasteful.

最好的公司(当然你可以争论什么叫做“最好”),恐怕不会是投入/产出比呈线性关系的公司。而我们要做的,就是找到并帮助那些非线性特征的公司。他们也许很垂直,也许一开始就能赚钱,也许看不出他能如何非线性地扩展,也许他们并不符合“高频”,“刚需”,“普世”的大众情人标准,但这恐怕才是早期投资真正的机会所在(不那么让人意外的是,目前我们投资的几个项目都在赚钱)。是否赚钱与其扩展性之间并没有必然关联。同样,免费/优惠与快速扩张或许有直接联系,但饮鸩止渴恐怕是大多数这样策略的结局。这种策略所能满足的,只不过是资本缺乏耐心的通病。

对于没有心情看我们胡诌的人来说……没错,我们的风格就是保守谨慎。

Sunday Roast #10 The Ordeal

准备最近写点有关我们所关注的方向背后的思考逻辑,这个主题估计会集中在春节前后完成。


为什么风险投资对独角兽如此着魔?这篇文章算了一笔简单的账。

我们再把这个事情算得再简单一点儿,一支A轮3亿人民币的基金,最终有3倍回报(不好意思,我们指退出的回报),他就需要从已投项目中获得3亿人民币的资金。

如果我们相信幂指定律,再做一个简单假设,一共30笔投资:

  • 1笔投资回报覆盖成本(12.5%,24亿)
  • 接下来2-5笔投资返还1倍回报(20%,3亿-7.5亿)
  • 剩下所有投资再返还1倍回报
这时,再冷静的想想,每年达到估值20亿人民币以上的项目有多少?其次,这些项目源集中在哪里?然后,即使没有面临竞争而拿到充分的股份,在稀释两轮以上的情况下,股份能在12.5%甚至20%的情况普遍吗?

所以,以上的假设还只是“乐观”的估算。毕竟即使如此乐观,我们还没有追问的是,这么大量的股份真的可以顺利的,全部不打折的退出吗?而3倍回报真的就是LP的预期了吗?实际情况只会比这个简单的估算更严峻。

随着基金规模越大,这种压力无疑将会上升。于是机构就需要从Access,Upside, Impact三个方面考量自身到底有几斤几两了。

  • Access,无疑你需要独特的项目渠道,这不仅意味着你要能够知道最好的项目和团队在哪里,还需要在激烈的竞争中赢得团队的信任。当然这往往意味着你不得不接受高溢价,从而很矛盾的降低了回报预期;如何低估值的获得股份?很多机构需要好好想想自身的价值在哪里了。
  • Upside,你不能就项目质量进行妥协。所以你需要有在项目判断上有好的理论和标准,同时也要严格的执行。另外,你又需要接受那些不符合你严格标准但同样不失为好项目的机会。永远不要贪婪地想着能通吃。
  • Impact,股份比例要足够。投资100万,哪怕最后60倍的回报,对于一个3亿的基金也是杯水车薪。

基金规模越大,阶段越往后,其实并不真的像很多从业者想象的会越简单。所以我们就会明白为何大基金如此着迷于独角兽,至少看上去独角兽可以一劳永逸地解决很多问题,投中了,无论是退出还是募资的难题都迎刃而解,不需要花这么大心思去细致管理基金的细节问题了。然而,对于真正致力于长期从事投资,而必然经历周期性起伏的机构来说,这种策略真的就是那颗银弹吗?


In 2018, Focus on Quality of Decision Over Quality of Outcome

我大概是在这个行业待到第4年还是第5年才真正意识到这一点,那就是对于一个非线性系统,由结果推论原因是肤浅甚至是误导性的。实际上,我认为可以这么说,对于这个行业,过程一定重于结果。从这个角度来说,这就不是一个适合年轻人说,进来试试,看看结果如何,再决定是否要投身其中的行业。因为结果并不与你是否真的适合做这行线性相关。

我想可能很多在做风险投资,甚至多年的人可能并不太明白我在说什么,毕竟线性思维是我们最天然的思考方式。于是,我们就会看到这样的一种现象,那就是有些投资人会把结果不错的项目归纳为自己某方面特别的能力,而把不好的项目归结为自己的某种失误。这里面其实就是很明显的线性思维:好的因导致好的果,坏的因导致坏的果。然而,我们的世界如果真的是如此纯真该有多好啊!

Maybe it was the right decision, just a bad outcome. You should make that decision 100x more times, because the probability or magnitude of good outcomes are actually in your favor.

决策质量重于结果质量。如果我们能够坚持敬畏、自信、开放、纪律和耐心,这些保证决策质量的要素,运气+结果会站在我们这一边。


The Patterns That Weren’t There

举文章的一个例子,当我们抛10次公平硬币,那个结果的可能性更高?(H:正面;T:反面)

  1. HHHHHHHHHH
  2. THTTHTHHTH

看上去2比1的可能性要高很多,毕竟我们知道抛硬币是个随机事件。它不大可能连续出现正面的现象。

当然,这里一定有“阴谋”。阴谋就在于,这两个结果出现的可能性其实是一样的,只要你稍有概率论的知识就能回过神来。

The thing that many investors tend to forget is that randomness will always exhibit some patterns.

实际上,这篇文章的核心思想和前一篇是相通的。我们总希望从经验中总结出模式来,其实就是为了追求更高的确定性。然而,一方面,就像这句话说的,随机性往往表现为让你感觉正确的某种模式;另一方面经验带来的,往往是confirmation bias下的局部数据。如果非要选择,我会认为在这个领域,演绎法比归纳法更好些。


How to Get Superior Returns in Venture Capital

这篇文章的标题虽然是标题党的范畴,但对于投资机构核心价值的分类还是有很好的参考价值,无论是对于投资机构反思其自身的优势劣势并针对性地进行加强或补足,还是有遴选风险投资机构需求的LP。

  • The Standard Advantages
    • Industry expertise. 垂直行业的专业程度。但隐性的问题是未来快速增长的领域可能并不是现有行业可以定义的。
    • Network.人脉网络恐怕是这个行业的核心元素,这让这个行业听起来有点old fashion。但在这个个人认知与知识往往不足以应对所有未知的领域,我们需要更加丰富的视角与见解帮助我们走得更久,走得更远。
    • Proprietary sourcing. 独特的项目来源。很多时候,这来自于专业深度(不仅是对所关注行业本身,同时也有对企业的运营,对创始人的理解等等)与人脉网络,而这又需要时间的沉淀。
    • Reputation. 声誉/口碑。这是个并不透明的行业,你并不知道一支基金究竟表现如何。你能听到的都是明星项目,明星投资人。你从不知道一支基金的账面价值究竟是多少,更不会知道它可能不太好看的退出价值是多少。当然,即使你知道了,我们也会有很好的理由来解释。无论如何,只要你“相信”,当然那就是声誉/口碑的力量,对很多投资机构来说就够了,无论它的基金是否赚钱了。
    • Thesis. 投资理论。USV或许是这方面最好的案例。这里有个重要的区别在于投资理论与行业本身并不是等同的。因为投资并不仅仅是投什么的问题,还包括了什么阶段,什么时点以什么价格进和退,这个期间以怎样的方式促进企业的增长。
  • The Unsaid Standard Advantages
    • Execution. 执行。实际上,这一点在我看来恐怕会比所谓投资理论等更重要。知识层面的理解,与操作层面的有效之间是有鸿沟需要跨过的。贪婪与恐惧永远是这个行业阻碍我们理性决断最大的心魔。
    • Thoughtful fund management. 周到的基金管理。在这个行业,短期的结果与过程并不是线性关系。然而无法时常提醒自己这一点的投资人就很容易去寻找很可能并不存在的模式来证明自己的“天才”。特别是当他需要宣扬自己的成功案例,而外界又只能看到他的成功案例时,这就形成了一种很契合的互动,让投资人慢慢飘飘欲仙真的以为自己无所不能,能够清晰地看到未来。这时就容易滋生一种目中无人盲目自大的心态,实际上却是坐井观天固步自封。所以越是看起来热热闹闹牛逼哄哄的基金,就越难以做到这一点,周到的基金管理。毕竟自己才是“天才”,其他人都太笨,怎么可能懂呢?
  • Emerging New Advantages
    • Portfolio acceleration. 这是PE机构的一种策略。现在也出现在一些大的风险投资机构中。这些策略可能对早期基金来说并不那么适用。
    • Incubating companies. 企业孵化。这个最典型的莫过于Y Combinator了。这大概也是目前来说成本最低的投资方式,但反过来则需要机构本身具备相当的企业初创和运营管理经验。
    • Technology stack. 即使如我老东家这般有一个正经“技术部”的投入,实际上也大多用在了装点门面上,真正对业务的支持作用十分有限。最核心的日常业务仍然会采用最原始的方式来解决,至于云平台、协作工具、CRM,这些并未真正走入投资机构的日常事事务中。如果一家机构真正将自身业务与现代技术提供的各种方案结合起来,无疑在沟通效率,内外部透明度,运营成本的降低等方面都会有更大的促进
    • Quantitative investing. 实在有太多早期机构前赴后继地想通过量化来进行投资。目前来说,我仍然抱持一种不可知论的态度。我能看到的现有方式充其量只能是有限地辅助决策,都还不至于作为重要的决策依据。从另一方面,即使未来量化是可能的,目前积累的数据是远远不够的,不仅维度有限,而且质量本身就存疑。所以,我只能说,理论上或许是可行的。但如果有机构将此作为它的关键优势,那就纯属扯蛋了。
    • Internal diversity. 内部多元性。当然这一条放在国内,必然不能说需要纳入更多拉丁裔或欧美裔甚至非洲裔的合伙人。咱们毕竟不是个移民国家。所以更多还是看管理团队每个人本身的元素的差异性和互补性。而除了管理团队背景经历外,其实更重要的,还是一个足够开放的文化与机制使得多元化的想法能够得到表达和讨论。这似乎在国内的大部分机构并不那么多见。
    • Portfolio company diversity. 投资组合的多元性。这让我想起一个比较敏感的话题,就是女性创业者似乎“天然”地(心理、生理)就处于劣势地位,于是投资女性创业者这件事儿,不说政治正确性如何,究竟在很多机构的认知上是加分还是减分,可能真的是个不可言说的事情。从个人经历而言,我投资过的女性创业者本身就非常之少,当然也并不太成功。我只能说这样的经历让我会对女性创业者的决策上更加审慎。我不敢盲目归纳原因为心理或生理因素,毕竟样本量太小。这或许会让看到这段文字的女性如鲠在喉,但这可能就是目前我对于这个问题最真实的看法。

Sunday Roast #9 The Expedition

最近一直在做2017年的总结。有些决定虽然艰难,面对的现实比想象更残酷,但你清楚地意识到这是正确的决定,或许唯一的遗憾是,这个抉择没有更早地做出,使得你要面临更严峻的挑战。


Jettisoning The Assumptions Of Last Year

大概也就两三年前我在翻开Jim Collin《基业长青》、《从优秀到卓越》的序言后,就没有再碰过这两本书,虽然这两本书似乎名气都不小,但我没有再去翻看的理由其实很简单,我认为Jim的结论很大程度上是基于幸存者偏见而得出的。于是,我们不能说他错,因为他确实说了事实,但如果我们把他所说的当做企业成功的必要充分条件,那我觉得这就把一个系统性的问题简单化了。

事实上,这也是这篇文章讨论的问题,而且很不幸的提到了Jim Collin,Daniel Kahneman,以及Clayton Christensen(也就是撰写了《创新者的窘境》的作者),他们引用各种案例来证明自己的观点,然而更广泛的研究却无法支持他们的结论。这或许对于很多那些读过这些书并视之为经典或榜样的创业者、投资人如同当头一棒,我们即使不对Jim和Clayton这样的畅销作家提出太严苛的要求,可要知道Daniel Kahneman本身就是研究认知偏见并获得诺贝尔经济学奖的心理学家啊(没错我没有读过Jim和Clayton的书,但我确实经常推荐《思考,快与慢》这本书)。

于是,我们该如何对待这些经典呢?

Business concepts like the ones mentioned above can provide a common language about ideas. They can help us tell stories to motivate and inspire. Perhaps, they can provide some form of analytical framework.

在创业投资的世界待的时间足够长后,你会了解,每个团队都有其独特的组成,每个CEO都有其独特的经历和对世界的理解,而每个时期的市场环境都有其自身的特点。可以地去模仿成功者,而对自身,或者对我们投资的团队没有深刻的对于诸多独特性的见解,我所见证或经历的,都是肤浅而碎片化的生搬硬套,最终沦为形式。或许它是良药,却对错了症状,贻误了真正的病情。

作为所谓“投资人”的我们,又该如何面对呢?

Each January, I remind myself of this idea. To start the year with a fresh mind, that the world is different, meaningfully different than it was last year, and that means jettisoning the assumptions of the past – until the assumption can be reproduced consistently.

对于我来说,或许“敬畏”是个更好的词。学会真正敬畏这个行业的基本规律(我所谓的“随机过程”和“概率性”),真正敬畏创业者(无论他们年轻还是资深,无论他们暂时成功或是失败,不要自以为是居高临下),真正敬畏自己所扮演的角色(我们的肤浅与短视可能毁掉很多)。不要等每年1月提醒自己,而是时时刻刻地做到。


Taking A Break From Seed?

当越来越多的机构离种子/天使阶段远去时,也能看到一些机构坚定地站出来继续他们在这个阶段的使命。随着这个话题越来越明显,无论是在硅谷,还是在国内,这个问题似乎最终会变成:你为什么留下?

至少我自己就被各种背景的出资人问及同样的问题。一方面,很现实的,你能够看到机会吗?你能够把握机会吗?另一方面,或许看起来理想化,情怀化,但实际上更现实的是,究竟有怎样的驱动力促使我们来做早期,当那些过去看似还不错的机构纷纷抛弃种子/天使投资的时点。

无疑,在这两方面我都思考过很多,而且还在与不同的人交流后,继续着这样的思考。有趣的是,当我们思考得越清晰透彻,我们就会越坚定自己的抉择。这里面是否会有confirmation bias的问题?或许会有,我们也努力去寻找不同背景,不同观念的人去探讨。或许有一天,这会是个值得归纳小结的话题,不过就目前,我们要做的,其实是在这样一个看似严酷的环境与时点,努力生存并逐步发展。说起来,这就是一次实实在在的创业。

这篇文章最后在某种程度上,其实也说出了我们的想法:

However, we remain super disciplined on valuation.  The reason is risk/reward.  If there is one thing a trader knows what to do it’s to manage risk and how to make hay out of losers. I’d also caution you that if you are going to invest here and you aren’t going to be active, you will make your odds of success longer.


Taking Money “Off The Table”

Fred Wilson的这篇文章对我而言是个特别有用的话题,因为这无疑是我过去的困扰。当一家公司不断发展,持续融资时,究竟该在何时落袋为安呢?毕竟,你永远无法预知一家公司究竟会一直持续发展并提供退出的机会,还是有可能突然遇到瓶颈,再也无法继续。我相信很多面临清算的人民币基金都会遇到类似的困境,或许手上拥有一些估值颇高的企业股份,然而并没有在过程中选择适当的套现,等到此时,却面临退出无门的窘境。

Fred讲述了关于他们的基金在Twitter这个项目上退出的细节。当然我们可以说这是理想的情况。但我认为,树立类似的退出纪律性是非常重要的,无论结果是一个项目出现最理想的状况,还是糟糕的状况。无论退出时机和金额对于基金整体回报来说如何,纪律性对于退出,与投资决策是同样重要的,因为它同样意味着尊重基本的行业规律,并以长期为视角看待单个独立事件。

人性的两面,贪婪与恐惧都会促使我们放弃原则,忘却自律。可怜的幂指数规律,使得我们渴望现象级项目的巨额回报、一战成名,害怕过早退出而使基金最终的回报难看。对此我想说,这就像是一个精密复杂的系统,如果不能纪律性地执行好每个环节,就无从管理合理的风险收益,不愿意接受合理的回报,而非要试图将所有可能的回报最大化,实际上是为不合理的收益承担了过度的风险,此时就从投资人变成了赌徒,即使一时收益,也难以在长期大数原则下生存。

当然,不同风格的机构会有不同的退出策略,这会使机构之间存在差异,但投资策略和退出策略其实是一个整体。如果风格不一致,或者更有甚者只有投资理论而没有退出策略,或许LP们需要慎重了。因为这样的机构或许并不是在做风险投资,并没有在管理风险,而只是在一个比赌场更随机的环境下碰运气。那就让我们等着祖坟冒烟吧。