Coatue 增长基金联合负责人 Lucas Swisher：大市场永远排第一，价格最不重要

▍嘉宾：卢卡斯·斯威舍（Lucas Swisher）

卢卡斯·斯威舍是 Coatue 增长基金的联合负责人，投资履历覆盖 OpenAI、Anthropic、Harvey、Deel、Canva、OpenEvidence、Databricks 等公司：

• 哈佛到 Insight：哈佛本科毕业后加入 Insight Partners，从每周给 50 位 CEO 打冷电话起步，是那届分析师中第一个离开的人。
• 凯鹏华盈（Kleiner Perkins）时期：西进成为西海岸唯一的 associate，在玛丽·米克尔（Mary Meeker）手下练就数据建模，与马蒙·哈米德（Mamoun Hamid）一起做过 Figma 的 A 轮研究。
• Coatue 时代：2019 年起投资 Databricks，曾同时持有 Snowflake 与 Databricks 的罕见组合，现为增长基金联合负责人。

▍关于 Coatue

Coatue 由菲利普·拉丰（Philippe Laffont）于 1999 年创立，总部位于纽约，是科技行业最具代表性的跨界基金之一，公开市场与私营市场双轨并行。

• 规模：整体管理规模约 700 亿美元（本期标题口径）；本期主角是其约 70 亿美元的增长基金（播客官方页面口径）。
• 组合：私营市场侧持有 OpenAI、Anthropic、Canva、Revolut、Databricks 等平台型公司的大额仓位。
• 风格：少投资、大支票、灵活授权——不绑定特定轮次，在公开与私营市场之间上下游弋。

上市 SaaS 为什么被打崩

Harry： 欢迎收听 20VC，我是 Harry Stebbings。我先坦白：我烦了。烦透了那些翻来覆去上节目的熟脸嘉宾，烦透了那些被做了一遍又一遍的访谈。今天的嘉宾几乎从不上播客——Lucas Swisher，Coatue 增长基金的联合负责人。过去几年最好的那批公司，背后都有他们：OpenAI、Harvey、Deel、Canva、Anthropic，名单还长。他此前在凯鹏华盈与独一无二的 Mamoun Hamid 共事。这是他极少几次公开露面之一。

我们会真正扎进 Coatue 的投资流程，看他们在最顶级的公司和创始人身上找什么。

Harry： 目的地已到达。Lucas，兄弟，你能来真是太好了。我们一起在海德公园（Hyde Park）散过步，我觉得我们穿着我的超短裤建立起了感情。我从 David 那里、特别是从 Decagon 的 Jesse 那里把你的底细摸了个透，听到了太多故事。谢谢你来，兄弟。

Lucas： 当然，谢谢你邀请我。

Harry： 我们直接跳进一个超简单的问题：上市 SaaS 公司正在被打得满地找牙。我盯着自己的持仓，兄弟，我一边看一边想：我原来以为自己很懂这行。现在看着这一片红，我真的开始怀疑了。为什么公私市场的边界正在瓦解？站在哪一边更好？

Lucas： 有史以来第一次，在这波 AI 浪潮里，人们开始质疑 SaaS 的终值（terminal value）。这些公司本该像保险公司——年金式的收入流，收入与利润池永远流淌下去。而第一次，我认为尤其是过去六个月 Anthropic、OpenAI 等公司推出的一批编程模型，让你开始怀疑那个价值。一旦开始怀疑，一连串别的事情就跟着发生：你在股权激励（SBC）上得到的宽容、GAAP 与非 GAAP 利润的口径差，这些好处全都开始消失。这是第一层动态。

第二层动态是：人们不知道哪家 SaaS 会中招。基本上每一家上市 SaaS 公司，你都能讲出一套多头逻辑，也能讲出一套空头逻辑。一旦这样，大家就会说：好吧，我拎包走人，去干点别的。既然我完全拿不准哪一家能成，为什么还要持有任何一家？我干脆去持有消费互联网或者半导体（semis）好了。我认为真正的动态就是这两件事同时发生，那道边界一下子就塌了。

Harry： 怎么分辨哪些是被“连洗澡水一起泼出去的婴儿”？

Lucas： 被打的幅度大体相当，但画像千差万别——受到同等程度冲击的公司里，有各种各样的类型。确实如此。

Harry： 那在这一片缩水的市值里，怎么判断价值？

Lucas： 简短回答是：现在非常、非常难。这是我们大楼里天天都在争论的问题。拿一家设计工具公司举例：你可以论证它在 AI 世界里位置极佳——它会把 AI 集成进整个设计流程，创造比以往多得多的价值。

但你也可以说：我现在直接在 ChatGPT 里生成所有设计，还要这个设计工具干嘛？我认为这个争论会永远存在于任何一家公司的多空两边。你真正要盯的领先指标是：收入是否还在环比增长？净新增 ARR 是否还在爬升？这些业务的留存数据在发生什么？你能看到的越多，心里就越有底。

但现实是，未来三个月、六个月、九个月，我们不会真正知道世界在发生什么。事情变化太快，而所有财报都是后视镜——你只能借此看到过去。所以这就是为什么大家基本上在撤离这个板块。说到底，如果我们的工作是赚钱——其实就这么简单——我觉得过去几年我们把这个职业过度浪漫化了。

Harry： 没错。

Lucas： 我们的工作就是为投资人赚钱。

Harry： 没错。

Lucas： 而且我们都算幸运，我们的大多数投资人都是极好的机构。

公私边界：想拥有未来，就得在私营市场

Harry： 但我的问题是：算上机会成本，现在肯定是公开市场更划算吧？Monday 的交易倍数只有 1.5 倍，Wix 只有 2.5 倍——20 亿美元收入，45 亿美元市值。这难道不比我们看到的私营公司那些 100 亿美元的轮次，在风险调整后更划算吗？

Lucas： 两边的道理都讲得通。公开市场这边，东西看着便宜，但东西看着便宜往往是有原因的——当一些东西显得特别便宜时，常常是因为它就该这么便宜。私营市场这边，最贵的交易在很多方面反而常常是最好的交易。更宏观一点说：你想想现在的公开市场，很难“拥有未来”。你得非常仔细地挑、非常小心地选。你能得到流动性，可以随进随出，这是公开市场的美妙之处；但很难拥有未来。如果你想拥有未来，你就得待在私营市场里。

这么讲吧：假设我想超配杠杆做多“token 工厂”——我认为 token 是 AI 的下一件大事，我想全力做多 AI、做多下一个 token 工厂。公开市场里你能买到一些东西，但你可能会说：我想持有的是 OpenAI、Anthropic、SpaceX（它现在连 xAI 也收下了），以及一长串正在下游涌现的不可思议的 AI 应用公司。所以要拿到增速超过 30% 的成长性、要拿到这种成长的持久性、要拿到通往未来的门票，你必须持有私营公司。

Harry： 太有意思了。前几天有人问我：你最想持有的三只股票是什么？我说，简单——Anthropic、Revolut、OpenEvidence。而真正有意思的是，这三家在公开市场一家都买不到。我当时突然意识到：确实如此——而放在十年前，到这个节点我多半能在公开市场把它们全买齐。

Lucas： 你说得完全对。我们见证了所谓平台型公司（platform companies）的崛起——私营市场最头部差不多 20 家公司，其中 18 家放在十年前今天已经上市了。但我们看到了这些平台型公司的出现：它们规模巨大，增速比你能在公开市场触达的几乎任何东西都快；它们有多条产品线；它们已经证明了自己能成为很好的上市公司；但它们选择留在私营市场。而这些平台型公司，公开市场投资人拿不到。

Harry： 作为普通人，你买不到 OpenAI、Revolut、OpenEvidence 的股票——这些全是 Coatue 的被投公司。第一，我觉得这对普通人是个遗憾，他们买不到这些股票；第二，这是我们过去五到十年看到的一个持续趋势。遗憾归遗憾，但它是风险投资行业能祈求到的最大礼物——它让我们得以完成一次切换：从富达（Fidelity）和那些大型原公募机构——赚个基点（BIPs）钱的模式——转向“2 和 20”的收费模式。

说句尊重的话，你们 Coatue、你们 General Catalyst、你们 Lightspeed 这些机构的基金规模都因此急剧膨胀。

Lucas： 我们的职责是做出不可思议的投资、创造真实回报。这是我们 100% 专注的事——为投资人创造真实回报。我认为拥有某种灵活授权（flexible mandate）的好处之一就在这儿：我今年不是非得做一笔 B 轮不可。如果这个趋势出现并持续下去，对我们来说最好的几笔交易、最好的几笔投资，就在市场的这个分段里。

收入的持久性：能不断自我再造的公司

Harry： 我先顺着灵活授权往下说之前，想碰一下收入持久性的问题。你之前把它形容得非常精彩：过去的软件收入就像保险公司的年金。而现在我们面对的是技术领先优势的短暂性——这话听着有点装，但技术周期确实变了：一会儿 Gemini 更强，一会儿 Claude 更强，一会儿 OpenAI 更强。你的收入持久性看起来比以往任何时候都更值得怀疑、更短暂。我们还应该像过去那样给收入定价吗？

Lucas： 我认为你说得完全对。它在变，而且每一次架构转移（architecture shift）它都会变。这是技术行业真正关键的部分：从本地部署（on-premise）技术到 SaaS，从互联网到移动互联网——上一代的所有公司都有可能整体蒸发。最大的问题是：你能不能找到那些有人才密度、最有前瞻思维、愿意一遍又一遍自我再造的公司——这件事太难了。你要找的就是这样的公司。

我每次想到这一点都会想起一个绝佳的例子：Databricks。你去问 Databricks 的 Ali（Ali Ghodsi）——我们 2019 年就投了。我看到的、甚至更早之前在凯鹏华盈看这家公司时就看到的，是他一遍又一遍再造这家公司的能力：从基本上的 ELT 数据转换层，到运行和训练模型，再到成为企业全部数据的中心——他连续跳上了多条 S 曲线，多次再造了公司。

你要追的不是收入增长，而是这个。那是我见过的对“拥抱新趋势、走向下一章”最不可思议的演绎。你看 Replit 其实也类似——它们也牢牢搭上了新一轮周期。

Harry： 你刚才提到收入的增长。这正好是另一个难点：我们做 Lovable 的 A 轮时，它收入才 300 万美元；等法律文件走完，已经 2000 万了。估值倍数从 70 倍掉到了 10 倍。

Lucas： 没错。

Harry： 我是说，Anton（Anton Osika，Lovable CEO）当时都应该要求重新谈价才对——“我想重新谈”。对于这种以前所未见的、不成比例的方式增长的资产，我们到底怎么估值？

Lucas： 对，这是最难的事情之一。这也是为什么我们内部用的框架是：估值人人都得想，但当一家公司以一年 10 倍、一年 50 倍的速度指数级增长——就是我们现在看到的这种——时，我们把估值放在最后想。它是我们最后才回答的问题：这个估值好不好？

因为就像你说的，你可能在一家公司 2000 万 ARR 时按 30 亿投后估值投 C 轮，这看着疯狂。但如果 2000 万一年变成 2 亿，再一年 6 亿，再一年 30 亿，那个价格突然就显得极其便宜。所以我们的工作是：怎么找到正处在这条曲线上的公司？

估值最后想，市场排第一

Harry： 好，那我们把这个往下拆，这个有意思。假设你投的公司收入 5000 万美元，你按 45 亿投。具体数字：他们说，我们年底要到 2.5 亿。你到年底一看：我的天，一年 5 倍。然后他们说，下一年再 3 倍，到 7.5 亿。

Lucas： 哇。可是，你付的是 45 亿。即使它先翻三倍再翻一倍，你仍然没到它在公开市场会被定价的 6 到 7 倍。

Harry： 你怎么让自己想通“它在公开市场上会值多少钱”这个硬问题？

Lucas： 这个问题会渗透进我们每时每刻的每一个决策。我认为关键首先是：你要待在巨型 TAM（总体可及市场）里，只做大想法。如果你在第一条原则上让步、又付着高估值，你就麻烦了。中型 TAM、小型 TAM 都不行——你得相信这东西能绝对巨大。

我们内部有个测试：五年前，我们叫它“百亿美元上市公司测试”——它能不能成为一家百亿美元以上的上市公司？这条门槛在新世界里变了，因为我们面对的市场比过去大得多。现在这个测试是：你能不能成为一家基业长青的上市公司？这可能意味着 500 亿美元市值，也可能意味着 1000 亿美元市值，取决于阶段。但归根结底是：大想法优先；然后是市场是否在把你狠狠地拽进那个巨型市场？你是否能感受到那种市场拉力，让那条收入曲线、以及再往后那条盈利路径真正可实现？

所以你真正要相信的是：拿这家 5000 万 ARR、50 亿投后的公司来说，你得相信有一天它能做到 50 亿美元收入、至少 30% 利润率、还保持高速增长。这意味着什么？意味着我最好相信那里有 500 亿美元的收入等着去拿。

Harry： 那你同时也是在说：从风险调整后的角度看，那是你认为最该放钱的地方。而这正是我卡住的地方——在一个机会如此之多的生态里，我理解它能到那儿，但那真的是放钱最好的地方吗？好过另外十个我不用翻倍、再三倍、再一个后空翻跳进肯尼亚的去处？

Lucas： 这问题很公道，也是我们经常想的。有两点要考虑。这也是为什么我们喜欢灵活授权：我们不是只能做一笔 3 亿投后的 B 轮——我们更像一条小船，可以在河上上下游弋。任何时候看到当时风险调整后最优的机会，我们就能投。

第二点：拿那一轮举例——我们回到“大想法测试”的原因之一是，我要相信：如果这家公司成了，它最好的日子还在前头，我可以继续投。Insight Partners 的杰夫·霍林（Jeff Horing）常说一句话：最好的一轮是加倍轮（double down round）。在某个阶段拿到这家公司的入场券，如果我认为它有机会成为千亿美元公司，那一轮本身可能并不是最好的一轮，但它给了我加倍的机会——做一笔更大的投资，让我的更多资本在更长的时间里被投出去。

这也是为什么市场结构的变化很重要：因为公司留在私营市场的时间变长了，这些平台型公司留在私营市场更久，你才有机会下这种注。以前你可能没有，现在有了。

Harry： 你刚才提到杰夫·霍林那句话，说加倍轮是价值积累、或者说资源投放的绝佳位置，这太有意思了。我一直记得布莱恩·辛格曼（Brian Singerman）说过：我们极大地低估了“下一个翻倍”的容易程度——Harvey 从 60 亿涨到 120 亿，比一家公司从 0 做到 60 亿容易得多，后者才真是难得要命。这句话我一直记着，它深深影响了我对“卖出”的思考方式。

Lucas： 关于这一点，有个我超爱的统计数据。我们内部有一张图：按市值分段，看每一段里有多少比例的公司能涨 10 倍。反直觉的地方在于：越往上走，这个比例越高。也就是说，从 100 亿到 1000 亿这一段，我挑中一个 10 倍股的命中率——不是更高的回报，是 10 倍本身——比上一段还高。

Harry： 我还是想回到你那句迷人的话：第一位是市场规模，我们需要巨型市场。但我们需要巨型市场的程度，超过需要那种一见倾心的顶级创始人吗？我知道这问题问得很烂，原谅我。但我确实学到过：一个不错的创始人配上一个绝顶好的市场，几乎胜过一个绝顶好的创始人配上一个平庸的市场。

Lucas： 我认为创始人无比重要。回到 Databricks 的例子：大多数创始人在那种处境下，会在第一波浪潮里建成一家不可思议的公司，但未必找得到通往第二、第三、第四波的路。这也是我们喜欢“平台型公司”的原因——它们展示了跨越 TAM 的能力，能随着时间拥有多个 TAM。我认为创始人和市场是绑在一起的，两者同等重要，但市场规模永远排第一。

一个伟大的创始人，在一个小市场里、拿着一个不容易扩张的楔子，我认为也能建成一家了不起的公司。但没有那个核心市场和核心趋势，很难走到 1000 亿。你可能待在一个很难扩张的利基领域：第一幕（Act 1）很容易拿到，但第二幕、第三幕、第四幕很难。要建成基业长青的公司——你看今天的 SaaS 就知道——你必须有第二幕、第三幕、第四幕。所以这两件事总是结伴而行。

价格重要，但最不重要

Harry： 既然 TAM 和结局体量都在膨胀，那在真正的成长期阶段，你可以对入场价格彻底弹性吗？还是说价格弹性会随着企业价值的增大而显著收紧？

Lucas： 归根结底，价格永远是重要的。有人会说“价格不重要”，我认为价格重要，但它是重要性排最后的因素。你当然可以反驳我：Lucas，你 50 亿敢投，为什么 60、70、80、90、100 亿不敢？200 亿呢？300 亿呢？确实存在一条分界线，过了那条线你会觉得回报会被侵蚀到必须放弃的地步。

但大体上我想说：如果你是这些轮次的发起者、是抢跑（preempt）这些轮次的人，你多少能帮公司在任意时点上找到对的价格。而且我确实认为，估值要放在最后想。因为再说一次，对世代级的公司来说，上车几乎永远不嫌晚。

Harry： 我同意。我们有一条非常清晰的试金石——它会让我们犯很多错，所以我们应该立刻改掉它——我们这样想入场价格：我们能否在下一轮融资时把这个入场价翻 3 倍？比如公司说，我们今年要从 100 万做到 1000 万，因此下一轮能按 3.5 亿融。好，那我们 A 轮按 7000 万进，3 倍我完全看得到。

反过来说：我们只能从 100 万做到 400 万，因为我们是慢节奏的企业级销售周期。但这个炙手可热的 A 轮要我们按 1.5 亿付。100 万到 400 万，下一轮我可融不到 3 亿——靠，那多半是一轮平轮（flat round）。

Lucas： 没错。

Harry： 也许吧。

Lucas： 不。

Harry： 我们就是这么想的。你们内部有没有什么说法或框架？

Lucas： 我们想这个问题的方式更简单——再说一次，这不是硬性规则，更多是定性的：如果我按这个价格投了这一轮，而公司执行到位，我愿不愿意在更高的价格上加注？这就是试金石。比如说，我按 50 亿投了一家公司，它今年做得极好。这个想法够不够大？够不够世代级？够不够变革性？创始人够不够强——强到六个月后他们醒来说要按 100 亿融资时，我还想投？我记得是亨利·埃伦伯根（Henry Ellenbogen）说过：他希望随着公司变得越来越贵，投进去的钱越来越多。这是那种反直觉的说法之一。

20 家公司创造 80% 的价值

Harry： 那你倾向于早期撒网——“撒网”是个贬义词，我没有不敬的意思——先有效控制资本、再凶猛加倍？还是倾向于一上来就凶猛拿份额、再随时间收紧？

Lucas： 我们明显是后者，这背后有两层动态。第一，我们的看法是：科技行业里创造超额价值的公司极少。你去看今天的私营市场，整个私营市场生态里，20 家公司创造了 80% 的企业价值。20 家，80%。全世界所有私营公司里。而 4 家公司创造了 65% 的企业价值。4 家。所以真正重要的是：你在这几家里面。

你的下一个问题自然是：好啊，怎么进去？框架很美妙，谁不想全在这些平台型公司里，但怎么进？我们的答案是：你不能在早期或成长早期靠撒网做到。原因是：你可能押错了马，可能进错了市场，可能把时间投错了地方。正因为这样的公司极少，我们的投资也必须极少——即使在成长早期、成长期也一样。我们承受不起押错马。

Harry： 我懂，但我其实不是问你们。我们看到的是一个竞争性投资的世界：Andreessen（a16z）一直在同时持有互为竞品的公司，很多人在很多直接竞争的公司里都有仓位。今天你是承受得起押错马的——错了还能上下一匹。

Lucas： 我认为可以，但这无疑让你的工作更难了。

Harry： 确实。

Lucas： 你想让自己的工作尽量容易，而不是给自己赢下新投资设置障碍。但我同意你的说法：在规模阶段，当公司长成平台型公司——也就是我们的投资风格——很多时候那几乎像在买一只“准上市股票”。

Harry： 没错。在很多方面，作为公开市场投资人，我可以同时持有 Google 和 Meta。但作为私营市场投资人，在最早期或成长早期，我该不该同时投两家直接对打的 B 轮公司？这感觉非常反直觉。

Lucas： 你多半不想那么做。原因之一：那是在直接对打下注。但到了成长期，当你面对这些平台型公司时，它们一开始甚至未必是竞品，是长着长着长成了竞品。

Harry： 当创始人找上门来质问你：你们怎么敢？它起家时还是家卖枕头的公司，现在做起企业支付来了，我怎么事先知道？

Lucas： 听着，这是游戏的一部分。作为创始人，我完全共情和理解——我能理解那是个多么棘手的处境。从我们的角度：当你在大市场里投资时，你常常会最终持有互相竞争的资产，因为它们会自然地扩张 TAM。

一个绝佳的例子：我认为我们曾是唯一一家同时持有 Snowflake 和 Databricks 的私营市场投资人——在它们都还没上市的时候。两家起点完全不同：Databricks 当时没有数据仓库产品，Snowflake 也基本不做 ELT，主要是围绕生态建的。它们长着长着长到了一起；而我们没有在它们开始竞争时还同时持有，因为 Snowflake 上市早得多。但这就是大市场里会发生的事。

巨型基金的数学：少投资、大支票、加倍轮

Harry： 太有意思了。企业价值的 65% 由 4 家公司创造——我不久前发过一条推文，基本意思是：除非你持有 Anthropic、OpenAI、Cursor、Lovable、OpenEvidence、Harvey 这些，随便你怎么点名，否则在风投里你就是无关紧要的。结果自然地，每一个“无关紧要”的风投人都从木头缝里钻出来：你怎么敢这么说，Harry？我很重要的，我发誓。这让我笑死了。

但我也理解其中的细微差别：如果你的基金规模受约束，你其实不非得在它们里面——1 亿美元的种子基金撞上一个 30 亿美元的结局，依然是极好的生意。

所以我想问你：当我们看到越来越多的巨型基金（mega funds），你认为凭借今天的结局体量，它们还能做出早期基金那种风投级回报吗？还是说，我们只是面对了一种不同的 LP 画像？

Lucas： 我几乎会把这两个资产类别分开看——风投（venture）和成长（growth）在很多方面几乎是各自独立发展出来的。当然，有些机构两样都做，有些机构两样都做得很好。如果我是一家风投基金，正面对着一支 30 亿美元风投基金的枪口，我觉得那是一场硬仗。

Harry： 什么意思？如果你在其中一家？

Lucas： 我是说，如果你是一家风投基金，正面对着“必须投出去 30 亿美元”的枪口，我认为那很难。因为在早期，你很难在极少数真正创造全部流动性的公司里拿到超额份额。如果你是一家小风投基金，在今天的世界里完全可行：你不非得在里面，不非得接到 SpaceX 的种子轮——你当然想，因为只有平台型公司产生流动性。但说到底，没有抓到所有伟大结局，你也能过得不错。

可如果你有一支 30 亿美元的风投基金，数学就非常难：你必须抓到其中很多个。成长基金的数学有点不一样。回到你的问题：一支 50 亿美元的成长基金能不能规模化成立？答案是可以。原因是市场在朝两个方向变化。

变化一：这些公司留在私营市场更久，在私营市场里长得更大，随着时间推移投资机会更多。十年前你没法往一家公司里放 10 亿美元，现在你能在任意一轮里投 10 亿。如果我投 10 亿、这 10 亿涨 10 倍，对一支 50 亿的基金来说就是 2 倍。要做到这一点我必须集中——这又回到我们的策略：少投资、大支票。你必须有那种纪律，才能让这种基金规模成立。撒网祈祷（spray and pray）行不通，但集中打法绝对能成立。

变化二：今天的结局比过去大了。在 SaaS 浪潮里，我认为那种基金规模很难成立，因为 SaaS 有天花板：全球最大的独立 SaaS 公司——微软和 hyperscaler 之外——是 Salesforce。Salesforce、Workday、ServiceNow，也就几千亿美元市值。在那种世界里很难。但在 AI 世界里，如果我们真的在增强劳动力（augmenting labor），如果我们真的能触达这些巨型市场，如果从人力投入转向 token 投入，结局就会大得多，数学就成立了。

Harry： 在一个已有好几支 50 亿美元以上巨型基金的世界里，垂直 SaaS（vertical SaaS）是不是不再是可投的品类了？仅仅因为结局体量撑不起巨型基金需要的超级结局？

Lucas： 听着，垂直 SaaS 可以从很多角度聊：约束、TAM、AI 风险，什么都行。它们今天依然是好生意，人们在垂直软件上赚过很多钱。想想 Insight Partners：他们在垂直软件上有过不可思议的退出，几十亿美元级的退出。但在今天的世界里，如果你有一支大基金，我认为你的焦点不该在那儿。你的焦点该在绝对的超级结局上——那些会产生超额回报、并且你真的能从中拿到流动性的平台型公司。

3 倍不够：回报数学、二级市场与犯过的错

Harry： 别笑。什么样的上行空间才足够让你兴奋？在我们早期这行，大家总说“得是能回本基金的一击（fund returner）”。行。对你来说，什么才算足够有吸引力？

Lucas： 比如 Revolut，我认为是一家现象级的公司，不可思议。我很想成为它的投资人。它现在 750 亿美元。

Harry： 我也很想。

Lucas： 我认为它有一条通往 2500 亿美元的清晰路径。

Harry： 当然。但 3 倍够让人兴奋吗？

Lucas： 不够，3 倍不够让人兴奋。数学很简单：假设我是一支基金，我是 Coatue，我想给投资人做出 3 倍净回报——这大致是大家说的头部四分位（top quartile）的基准线，25% 左右的净 IRR，大家会为基金的 3 倍净回报非常兴奋。我总会有一些挥棒落空的时候：假设我有一笔 1 倍，那我在另一边就需要一笔 5 倍；万一我有一笔亏损、一笔归零，我就需要一笔 6 倍——我们显然极力避免归零；如果我有一笔 2 倍，我就需要一笔 4 倍。所以对我来说，我需要看到一个稳稳当当能拿到 3 倍的情形。

但我真正需要相信的是：如果公司涨了 3 倍，我还想加钱，因为它还能再涨 3 倍。这是很多人长久以来真正错过的一点：归根结底，我需要能想象一个情形——在我赚到我的 3 倍之后，还有别人认为他们能赚到他们的 3 倍。否则，第一，我拿不到基金需要的那些 6 倍以上的案子；第二，公司也退不出去。我必须能想象——这就是为什么“待在大想法里”如此重要——总得有人愿意在另一边接这只股票。

我得能走过走廊，问我们在公开市场这边的同事：你想买这只股票吗？比起你手里的其他所有机会，你更想买它吗？所以我做的每一笔投资，用的都是这套严谨框架：有一天，我在公开市场的同事会想把这只股票置于他们持仓里的一切之上吗？或者至少，有没有这种可能？

Harry： 随着私营市场拉长、结局体量变大，而且如我们所说，你的入场点可以有弹性——但 3 亿到 50 亿美元是很标准的区间，我知道还能高得多。鉴于私营公司进入公开市场的时间被推迟，你比以前有更多卖出的机会。你怎么看待利用上市前的二级市场（secondary markets），为投资人做出好回报？

Lucas： 它现在当然是一个流动性选项。很多人——尤其是持有公司很久的早期基金——正在利用它，我认为理所应当。这也是为什么：即使你是早期基金，这也是一种极好的投资风格，也是你想持有的公司类型——因为它是唯一能拿到流动性的公司类型，无论是私营还是公开市场的流动性。

Harry： 当你加倍下注却加错了，你当时没看到、希望看到的是什么？不用点名公司。

Lucas： 当然。这又回到那条非常简单的原则：大想法和多条产品线。这也是为什么我们如此聚焦于此、为什么我翻来覆去念叨个不停——我们高估过 TAM，高估过公司推出多个产品、扩张进新 TAM 的能力。我们通常不是在指标上看错，也不是团队不行、增长不够快，错就错在这个问题上。这也是为什么我们提高了这类投资的门槛。好处是，由于我们的投资风格，我们的亏损率非常低；但我们失手的地方，就是这个。

Harry： 说到提高门槛，我今天对很多公司的困惑是：它们是不错的企业级公司，好吧，但它们是在 1000 万、2000 万收入上翻倍、翻三倍。2020、2021 年那一代 SaaS 公司会怎样？它们是好公司——很优秀，但说得客气点，它们不是伟大的公司，只是好的公司。在上一轮周期里，它们会被投、会被投得很好。但现在，一家从 1000 万涨到 2500 万的公司，你真的会为之从床上跳起来吗？

Lucas： 简短回答是：我不知道。我不知道这些公司会怎样。我不知道它们的终值是什么，不知道退出路径是什么——私募股权投资（private equity）处在那个位置，公开市场处在那个位置。我只知道：我对我们这种投资风格有很强的信念，我看到一条路。市场的其他部分我不知道怎么评论。

有种说法讲“三倍、三倍、三倍、两倍、两倍、两倍（triple, triple, triple, double, double, double）已死”“这些公司都不行”云云，我不这么认为。好公司有的是，你能从中做出真实的利润率，它们能成就极好的生意。只是那不是我们的策略。

而且我认为今天的现实是：在 SaaS 世界里，“三倍、三倍、两倍、两倍、两倍”是成立的，那是个不可思议的指标，这些生意极度可复现、极度可比。而我们现在生活在这样一个世界里：如果你的产品被市场喜欢，市场会狠狠地把你拽进去——它在最早期不是翻三倍，而是尖叫式地起飞。我认为你真的看到了这一点。所以就是这些公司。

再说一次，不是我们认为那些公司都不好，而是我们的策略就是找到这些尖叫的公司、与它们共事——因为我们认为超额回报来自那里，也因为那是我们共事起来有优势的公司类型。

利润率重要，但早期会说谎

Harry： 你刚才提到了利润率这个词。我觉得今天这么多投资人感到不安全，是因为太多先验认知正在被根本性地动摇——不管是增长率、40 法则（rule of 40），还是我一直被教导的“利润率重要”。我陪我妈在伦敦散步，我说：Jules，利润率重要。

Lucas： 基本一致。

Harry： 利润率重要。我每天早上醒来，脚一沾地就对自己说：利润率重要。但我开始怀疑，在早期它到底重不重要——如果你的公司势头正猛，你在推理（inference）上大笔花钱，而那恰恰是用户活跃、用户爱你的信号。利润率还重要吗？

Lucas： 我认为过去三十年技术行业里成立的那些商业原则，今天同样成立。利润率重要，但有细微差别。我要加一个补充：利润率在规模化时重要（margin matters at scale）。最好的生意——特别是基础设施类的——每当技术浪潮和架构转移发生时，一些最好的生意（不是全部）在早期都有过惨不忍睹的利润率。hyperscaler 们早期利润率就很低，而它们是全世界最好的软件平台生意。Snowflake 和 Databricks，早期利润率都很低。

很多人错过了它们的早期轮次，因为他们想：做 SaaS 必须有 80% 的毛利率，你看 Snowflake 才 20%。利润率重要，但在早期，它可能是个误导性指标，尤其是当架构转移正在发生的时候。

为什么 AI 领域早期利润率可能不重要——我给你讲多头逻辑：成本曲线下降得太快了。假设我今天的推理毛利率是 10%，一个季度前可能是负的，两个季度前可能深度为负，但 token 成本下降得太快。如果我是一家 AI 应用公司，一部分负载我多半能自研模型，一部分负载我会用前沿模型，一部分负载我会用又小又便宜的模型——随着时间推移，我能优化我的利润率。这是我们真正相信会发生的事。

但听着，这些公司结构性地比上一代利润率低，因为你既要付云的钱、又要付大模型的钱。所以我们就接受：更大的结局体量、大概更大的收入池，配上略低的利润率画像——嗯，毛利率，是的。但你可以说：嘿，我其实是在用更低的毛利率换更低的运营费用（OPEX）——我的工程团队可能更高效了，我的销售团队现在用 AI 工具、可能更高效了，我的法务团队可能更小了。所以在这个世界里，你的终点运营利润率（operating margin）可能比上一个世界还高。毛利率可能更低，但运营利润率——归根结底真正重要的那个——可能最终更高。

Harry： 你觉得还有哪些东西是很多投资人摇摆不定或过度关注的？

Lucas： 我们不花时间的地方之一，是那些没有收入、估值却极高的公司。我认为这至少是我们从 2021 年学到的教训：那不是我们的生意。没有收入、没有产品、估值极高的公司，不是我们的生意。我认为很多投资人现在正聚焦在那里，因为事情是这样的：如果你投不了 OpenAI、Anthropic、Revolut、SpaceX、Canva 这些伟大的平台型公司，而你又被锁死在生态的某一段里，你就只能做你能做的决策。

所以我认为很多人现在聚焦在生态的那一段。对我们来说，从风险回报的角度讲不通。我们的焦点是：真实的生意、极快的增长、我们认为会是非常耐久的结局、并且真正能为投资人产生流动性。这又回到那条原则：如果我有一笔归零，我就需要一笔 6 倍——而 6 倍真的、真的很难。

种子轮还是一门生意吗

Harry： 你之前说你不想做一家要投出去 30 亿的种子基金。某种程度上我倒想——因为我可以彻底摧毁所有种子基金玩家的经济学。我们真的见过：最近我们丢了一笔交易，输给一家巨型基金，我们出价 300 万换 1500 万估值，他们 1000 万换 1 亿，没有清算优先权（liq pref）、什么都没有，把所有经济学都摧毁了。我跟创始人说：你绝对应该拿那一笔，明天按 500 万卖掉就赚钱了。但他们确实能摧毁经济学。当巨型基金带着一套不同的经济学以我们的方式进场时，种子轮还是一门生意吗？

Lucas： 我认为它变难了，有两个原因。第一是你说的巨型基金动态。第二是我们处在一个和五年前不同的世界：总体来说，大家一上来就是更大的支票、更高的估值，这让风险随时间急剧上升。所以我认为真正在起作用的是这两层动态：种子基金今天想买下 20%、10%、5%，都比几年前难了。

这背后有很多因素，其中之一是：在 SaaS 世界里，你不需要那么多资本，公司起个步就运转起来了。而在这个世界里，生意往往资本密集得多——规模化之后它们可能因此更耐久，让下一个进入者更难进来，但现实是它们更难启动、更吃资本。这导致了一些膨胀得非常大的种子轮。我认为这让今天的种子投资人更难做。这也是为什么，拥有灵活授权、可以在河上上下游弋而不必死守在那里，真的是个很好的位置。

Harry： 你认为一个优秀的 A 轮投资人能成为优秀的 D 轮投资人吗？很多 LP 的观念是：不行，早期和成长完全不同。我在 Thrive 的挚友 Josh（Josh Kushner）已经证明了并非如此，但其他人仍然坚信那一套。

Lucas： 我不认为不可能，但我确实认为非常难。因为在不同规模上，你用的框架、你看到的东西非常不同。能看懂资产负债表，对一家 IPO 前公司真的很重要；但见过几千个、成千上万个创始人，对种子轮真的很重要——不然你还有什么可依据的？所以我确实认为这很要紧。我不认为不可能，有些机构做得极好。但你也能看到为什么对我们来说是这样：我甚至认为公开市场的技能和私营市场的技能也是不同的。让不同的人专注不同的事真的很重要，因为参数不同、每天看到的东西不同，而且每个分段里都有别的对手在和你竞争——想样样都做到最强，太难了。

造王论与“填鹅式”灌资

Harry： 现在似乎围绕某些公司形成了一种兴奋的共识，现金向少数行业的少数玩家集中，这催生了“造王”（kingmaking）的说法。你怎么看造王——你认为它是理性的、真实存在的东西吗？

Lucas： 我不认为它真实存在。

Harry： 你不认为？

Lucas： 我不认为造王这个概念是真实存在的。有些公司早期吸引更多资本，有些公司后来居上、弹射超车。

Harry： 你不觉得，如果一家公司从多家大型一线机构融到很多钱，而这些机构又高调站台，会吓退其他人去投任何别家吗？

Lucas： 当然会，这是一种优势。但这并不意味着，因为一堆一线机构挤进一个名字，你就建不成伟大的生意。我认为有这么个概念：它给你优势，更多资本确实给你优势。历史上也有一些案例，它给你的是劣势。

如果你有海量资本却没有多少产品市场契合（product market fit），我认为那多半是个劣势。如果你有海量资本又有疯狂的产品市场契合，能让你去雇一支庞大的销售团队，那是巨大的优势。如果你正在全力夺取一个市场，而你手里的资本比别人多得多——这几乎是同义反复：那是巨大的优势。但你问我是不是认为“只要 Coatue、红杉（Sequoia）和凯鹏华盈一起挤进一家公司，游戏就结束了”？不。

Harry： 完全理解。它是一种优势，但也就到此为止——这大概正是“造王”说得过头的地方。那你觉得，我们今天是不是还在像以前那样给公司“填鹅”（foie gras）？

Lucas： 什么意思？

Harry： 你知道鹅肝怎么做出来的——他们插一根管子进去强行喂食，直到它爆炸。所以我们是不是在往公司里塞太多钱，让它们人为膨胀，然后爆炸？

Lucas： 我认为市场上有些分段确实感觉存在这个问题。但对于这些公司——我只聚焦我们做的事——对于那些在成长期爆炸式增长、有真实的产品市场契合、真实的产品、真实的牵引力的公司，我不这么认为。

Harry： 对。你看那些在成长期一轮接一轮快速融资的公司，底下是有真东西的。

Lucas： 不担心。因为投进去的资本有真实的投入资本回报率（ROIC），流向这些生意的钱有真实的回报。有时候我认为，当成长基金去追逐风投阶段的公司时——我们聊过那条分界线——那才是会变得相当危险的地方。它会让公司自满，让公司在不该花的地方花太多。在最早期，那种资本稀缺反而能孕育出伟大的东西。所以市场上有些分段确实如此；而这些势头疯狂的成长期公司，我不这么认为。

为什么还要上市

Harry： 你会不会担心，有一代公司——比如 Canva、比如 Stripe——根本不需要上市？伟大的生意，在私营市场里过得很好，想要流动性的人有充足的流动性，需要的话还有非常活跃的二级市场。那我们为什么要上市？就像 John（John Collison，Stripe 联合创始人）说的：我才不想让一个什么大银行的 30 岁小分析师来告诉我该增加销售。

Lucas： 我认为这确实是公司留得更久的原因之一。但我不认为大多数平台型公司会永远留在私营市场。今天上市有几个好处。第一，是真正大规模的资本——真正大规模的资本。就算你是一家万亿美元以上的公司，资本是拿得到的，但真正的流动性不是层层叠叠的 SPV 和各种棘手的结构、不用费心管理股东名册（cap table）的那种——真正大规模的流动性。

Harry： 说的是你那些层层叠叠的 SPV，发条推文吐槽一下。

Lucas： 我是说，你见过围绕其中一些公司的那些事情——那种不透明程度，难以置信。公司自己也不想要那样。它们想知道自己的投资人是谁；而当你规模化、当你上市，你会得到你应得的投资人。

所以，大规模流动性当然是原因之一。第二个原因——这个我认为确实是双刃的——公开市场是生意的绝佳反馈机制。想想 Netflix 转型的时候：公开市场的人——分析师和公募团队——是最早一批真正讨论从光盘到流媒体转型的人。我认为尤其在 AI 世界里，公开市场的人非常、非常聪明。25 岁的分析师什么的，对吧，大家的智力和见解参差不齐；但公开市场是一台不可思议的称重机，能给创始人和团队关于生意的绝佳反馈。

第三件事是：上市之后，别人更难动你。某种意义上，买卖你的股票更容易了，但你现在是一家上市公司，你和 401(k) 养老金、和指数绑定在一起。你是私营公司时，别人更能折腾你——事实就是如此。当你是一家又大又重要的上市公司时，别人更难折腾你的生意，你周身会有一层严整的铠甲。

Canva 是平台型公司吗

Harry： 我很喜欢 Cliff（Cliff Obrecht）和 Mel（Melanie Perkins），他们非常棒。但你刚才说到平台型公司时把 Canva 算了进去。如果要当一个苛刻的批评者，你会说：Figma 今天才值 110 亿美元，而图像生成、图形生成正处在大批 AI 巨头的前进路径上。Canva 真的是一家平台型公司吗？

Lucas： 我喜欢 Canva 的地方是：他们展示了和 Databricks 一样的能力——能跳上多条 S 曲线、做出多个产品。他们的起点，你肯定知道这个故事，但它不可思议：Mel 和 Cliff 起初做的是年鉴（yearbooks）生意，做毕业年鉴。他们成功地把它搬到了线上，成功转型成 SaaS，现在又转型成了拥有很多很多产品的公司。Canva 是一个由十来款产品组成的套件，每一款都增长得极快。这是第一层动态。

我喜欢的另一件事是：他们是最早真正全力拥抱 AI 的公司之一。我记得 Cliff 很早就为这事给我打过电话——因为我们是 Stable Diffusion 的早期投资人，就是那家图像生成公司，还有 OpenAI 和另外几家。他在这一波浪潮非常早期——ChatGPT 之前——就打电话给我们，说：嘿，我们现在就要把 AI 集成进我们的业务。这种心态——既能做出多个产品、跨越 TAM，又能在 AI 上保持领先半个身位——我认为会让他们走得非常远。

Harry： 再说一次，我喜欢 Cliff，也喜欢 Mel。在扩张这一点上我完全同意你。你知道我还喜欢这个故事的哪一点吗？夫妻俩。

Lucas： 了不起。

Harry： 澳大利亚。非技术出身。年鉴生意。说句公道话，当年投他们种子轮的人——我不是要减损 Mel 和 Cliff 的功劳，我认为他们极其杰出——但你得在心智上相当“可塑”、敢于偏离传统投资规则，才能说出“好，全押”。向那几位致敬。

Lucas： 是的。而且也要向那些在很早的时候就敢于一跳的成长投资人致敬。那在当时非常不明显。我在凯鹏华盈时为玛丽·米克尔（Mary Meeker）工作，她就是对 Canva 敢于一跳的人之一。

从 Mary 到 Mamoun：师父、洞察与基金选择题

Harry： 和 Mary 共事，你最大的收获是什么？

Lucas： 我认为最大的收获是：她有一种——这来自她在摩根士丹利（Morgan Stanley）很多年的背景——不可思议的分析直觉，能看到别人看不到的东西、看到别人看不到的故事和数字，并且在她感觉到什么的时候敢于逆势而行。她能拿数据讲出不可思议的故事，能基于数据理解世界在发生什么。

举个例子。我记得我到凯鹏华盈的第二周，我还不会建模——我来自 Insight，几乎不会建模。我很擅长和创始人聊天，但建模一塌糊涂。结果我发现自己被扔进一个和 Mary 一起的建模练习里，被虐得体无完肤。她教会我的事情之一是：这真的很重要——能用几行 Excel 表达一家复杂的公司、用数据讲故事，是一项不可思议的技能。

她还有种本事：看一眼 Excel 看到第 95 行，就知道里面有个错误。所以我学到的就是：高度分析性、极度注重细节，并且用数据讲故事。

Harry： 这些到底有多重要？相比之下，“现象级创始人、大市场、高增长”呢？

Lucas： 我对数据的表述——我也经常这样跟团队讲，这是我真正相信的——是：数据是前提，但不是答案（data is a prerequisite, it is not the answer）。数据必须非常好，但它不是全貌。我记得很久以前一次投委会（IC）上，我们在 Coatue 看 Databricks——那是很早的时候——Thomas（Thomas Laffont，Coatue 联合创始人）对我说：Lucas，你这里只见树木、不见森林（missing the forest for the trees）。

净新增 ARR 在某个季度没有大幅加速，不代表这个趋势没有在发生。

所以净新增 ARR 也好，你想用的任何指标也好，它们是极好的路标，但你不能因此只见树木、不见森林——更大的图景真的重要。但数据确实有帮助。我现在看这些 AI 原生公司时盯得最紧的一点是：如果你是低毛利，我需要你有高留存。必须有。因为如果不是这样，你就没有犯错的余地。如果你起步就是一门低毛利生意，客户行为必须极其有粘性——必须极其有粘性。否则你真的非常脆弱：一步走错，你没有任何缓冲。所以这些就是数据能帮到你的地方。而如果你整天活在 Excel 里，只见树木不见森林，它也会伤害你。

Harry： 完全同意。你也和 Mamoun 共事过——我真的很喜欢 Mamoun。

Lucas： 我也是。

Harry： 和 Mamoun 共事，你最大的收获是什么？

Lucas： Mamoun 拥有的天赋——我认为，在 SaaS 时代，Mamoun 是那个时代最好的 A 轮投资人，没有之一。你看他的业绩记录：Figma、Glean、Rippling、Slack，就是不可思议的一击接一击接一击。Mamoun 的过人之处、他盯的东西、以及我从他身上学到的，是：公司存在明显的拐点（inflection points）。有些时刻，曲线会真正拐头向上。而他就是看到这种拐点的大师——在 A 轮前后，在数据极少的情况下看到它。

我记得当时我作为凯鹏华盈的分析师和他一起跟 Figma 的项目，所有数据都是我切的。那是段很好玩的时光。我记得他只扫了一眼，30 秒之内就说：我们投了。当时有一家叫 InVision 的大公司，是家很牛的公司，所有人都认为它会是赢家。而 Mamoun 看着那份数据说：这事会发生的。他看到的是净留存曲线、是真正的大公司的客户行为——我没记错的话，应该是 Google、Square、Amazon 这样的疯狂客户。那是 Figma 只有 50 万 ARR 的时候。

他看到了这三家公司内部的使用曲线，说：我们到拐点了，我们投。这就是他了不起的地方。

Harry： 我不意外。我一次又一次地被那种洞察力惊到。我见过这么多投资人，真正有 Mamoun 那种洞察、有尼尔·梅塔（Neil Mehta）那种洞察、有帕特·格雷迪（Pat Grady）那种洞察的人，其实不多。超级不公平的问题来了：你可以投 Mary 的基金、Mamoun 的基金，或者杰夫·霍林的基金——这几位单飞 GP 的基金。

Lucas： 哇。

Harry： 我要的是美元，绝对美元回报。

Lucas： 绝对美元回报？我认为多少得分散着来。我认为如果你是 LP，你要找的是……

Harry： 你知道他们仨谁都不再付你工资了。

Lucas： 知道知道知道。但如果你是 LP，你要找的是跨不同策略的最佳回报。我认为这取决于你想要什么、你的期限偏好（time horizon）。我给你说说各自的好处：Mamoun，我认为他的长打率（slugging average）会极高，回报会非常惊人，但风险更大。Mary，我认为你会得到一个由蓝筹股名字组成的不可思议的成长组合。而霍林会给你非常强劲、稳定的核心回报。我认为真的取决于你想要什么——LP 想要的东西不同，他们多半想以不同方式同时配置这三家。

Harry： 我再问一个，因为刚才那个你耍滑头没答。好：红杉的帕特·格雷迪、David George，以及 Founders Fund 的那帮人——Napoleon Ta 们和幕后的人。你只能投一家基金。

Lucas： 你不能这样对我。你不能这样对我，Harry。我要把你请出这个房间了。

Harry： 不行，这太精彩了。

Lucas： 我认为 Founders Fund 那种在少数几家公司上极度集中的策略，长久以来就是不可思议的策略。而帕特·格雷迪挑 B 轮的能力几乎无人能及——挑中并赢下 B 轮，他非常、非常强，红杉在这方面也非常强。所以再说一次，他们各有各的强。真的取决于你喜欢什么。

最后一美元：OpenAI 还是 Anthropic

Harry： 快答环节前的最后一题。你手里只剩最后一美元，可以放在 OpenAI 或 Anthropic 里。你放哪家？

Lucas： 好，我两家的优点都说说。OpenAI：不可思议的消费者专营（consumer franchise）。留存曲线、增长，这一切——他们做到的事情简直疯狂。从这家公司里涌出的创新：消费者侧的强项、正在企业侧浮现的实力——Codex 和其他编程用例、那些变革性的大企业大单。还有第三条“未知的未知”的向量：他们有一种近乎“未知的未知”的东西，因为他们收购了乔尼·艾维（Jony Ive）的公司（io）——谁知道五到十年后会是什么样子？

他们身上有种类似 SpaceX 的东西：你怎么给太空定价？那你怎么给 AI 定价？这是一种“未知的未知”的元素——它到底能长多大？我认为这就是多头逻辑。

Harry： 你看到乔尼·艾维团队给法拉利（Ferrari）做的设计了吗？我的天。我不会开车，我没有驾照，但因为乔尼的设计，我他妈就想要一辆那样的车。

Lucas： 你得去学。你得去考一个。

Harry： 不要，我的天，拜托。

Lucas： 它有驾照的——就当是送你的礼物。

Harry： 你可以坐副驾。

Lucas： 正是。

Harry： 我很乐意负责举手机看地图。但我当时是：哇，我这辈子从没像想要乔尼·艾维设计的东西这样想要一辆车。

Lucas： 是的，太惊人了。不可思议。我认为那就是多头逻辑。而 Anthropic 的多头逻辑非常简单、非常直接：他们对编程的专注是一个不可思议的优势，因为编程是 AI 里第一个真正起飞的应用场景。这种编程专注让他们在企业里所有其他分析型任务上抢占了滩头——一切都是代码，数字世界里的一切都是代码。凭借一个伟大的编程模型，他们做到了这一点。

他们做的最后一个我认为被市场低估的战略决策是：他们为每一朵云而建，为每一个芯片平台而建。这给了他们不可思议的选择权（optionality）。而且很多人都希望 Anthropic 赢，所以这是一个真实的优势。

Harry： 抱歉，我在这儿真的很天真。我不是在问谁更好谁更差——这和其他家不一样吗？

Lucas： 不一样。因为其他一些 provider 多少是——至少到目前为止，对吧，这事一直在变——而他们几乎从第一天起就在架构上让自己能和每一朵云合作，能在 Trainium（AWS 自研芯片）、TPU 和 GPU 上跑。这需要大量基础设施投入。但它意味着：在一个产能受限的世界里，算力需求超过供给，他们这种能力让他们更具成本效益，让他们在部署位置上有优势——他们能拿到别人拿不到的产能。这意味着，在这个世界里，那就是优势。

Harry： 我完全懂了。而且有更多人支持你，是一个非常、非常有利的位置。

Lucas： 是的，这是我们一直在想的事情之一。这也是菲利普·拉丰（Philippe Laffont）（译者注：Coatue 创始人）一直在问的一个问题：谁会想帮你？谁会想害你？因为这事归根结底很重要——让很多人想帮你、从你的增长中受益，是一个非常好的位置。

Harry： 显然，菲利普是同意造王论的。

Lucas： 它肯定有帮助，完全有帮助。

快问快答：结局体量、企业速度与 Benchmark 不死

Harry： 听着，我想做一个快问快答：我说一句短陈述，你给我你的即时反应。

Lucas： 听着行。来吧。

Harry： 过去 12 个月，你在什么事上改变了想法？

Lucas： 结局的体量。这很简单：12 个月前，我不那么确信我们真的能去增强劳动力——这个“token 机器”的概念，人力投入将变成机器投入——我当时还没完全到位。我们还处在一个“助手世界”而不是“智能体世界”（agent world）。现在我已经完全确信了。很大程度上是因为我自己大量使用了 Claude Code 之类的工具，真切地感受到了它。这一点，我的观点在过去一年真的变了：我认为这一代技术公司的结局会比上一代大得多。

Harry： 说到劳动力替代，你觉得我们是高估了企业采用和劳动力替代的速度，还是实际上低估了——它会来得比我们想的更早？

Lucas： 这是最难的问题。回到上一个时代：人们总是低估做事情要花多长时间。我认为原因是他们看着消费者，看到消费者改变和采纳新事物有多快，然后把同样的速度套到企业头上。我不认为我们明天一觉醒来，所有这些 SaaS 公司就都蒸发了——变革需要时间，这些事情就是要花时间。

但话说回来，这些事情的发生速度比以前快得多。你看 Anthropic：公开可查的数字，90 亿美元 ARR，增长 800%。同样的体量下，三大 hyperscaler 当年 90 亿 ARR 时平均增速是 60%。所以它确实比 SaaS 时代快，我们知道这一点——数据就在那里，这就是故事。但这一切全部发生要花多久？我认为会花很长时间，因为人是慢的、是有粘性的，改变很难。不是说我把一个 Claude 扔进一家企业，它突然就能跑起来——有集成工作要做，有部署工作要做，这些东西很复杂。

最扯淡的一种类比是，人们老拿农业革命、工业革命说事。我就想：是啊，你一个法国农场得先买一台该死的拖拉机，一年后拖拉机到货，你得把它组装起来，然后培训你那 75 个工人怎么开、怎么注意安全。

Harry： 而这儿是：Gemini 塞进一个 Nano Banana Pro（Google 图像模型），你明天就能开张。

Lucas： 是的，确实更快。

Harry： 确实快得多，快太多了。你经历过最难忘的一次创始人首会是哪次？我不是问最好的创始人，是最难忘的第一次。

Lucas： Harvey 的 Winston（Winston Weinberg）。

Harry： 为什么？

Lucas： 毫无悬念，甩开所有人。我想是因为：第一，我走进会议室时就已经信了；第二，那个创始人-市场契合（founder market fit）的故事一开始就清晰得不行。语言模型擅长什么？语言。文本进，文本出。最文本密集的职业是什么？法律。我早期看到了什么？文书生成、文书分析。他对这个论点和故事的阐述，精准得不可思议。

我是在 Pat（Pat Grady）做 A 轮之前见到他的。我记得当时想：就是它，就是这家。

Harry： 你们丢了那个 A 轮？

Lucas： 我们当时有一个深度参与的早期业务。是的，我们丢了那个 A 轮。这又回到我们的策略——我也不怎么做 A 轮——即使你错过了一个早期轮次，对世界上那些伟大的公司来说，永远还有下一轮。

Harry： 兄弟，我们现在就在给一家公司出投资意向书（term sheet）。我们当年拒了它的种子轮，现在做它的 A 轮。我跟团队说：我绝不会因为我们太自我、太傲慢、不肯承认错误，而错过一家伟大的公司。

Lucas： 绝对的。

Harry： 所以我们不会干那种事。

Lucas： 那太荒唐了。

Harry： 不，我开玩笑的。我刚把种子团队全炒了。你可以投一家种子基金和一家 A 轮基金，你选谁？

Lucas： 种子的话，显然是你们家。

Harry： 得了吧。

Lucas： 我爱听。

Harry： 这句我收下了。

Lucas： 是吧，怎么样？

Harry： A 轮基金呢？

Lucas： 我会说红杉和 Benchmark。我想把这一美元掰两半。

Harry： 我也收下。

Lucas： 你居然允许我把这一美元掰两半。

Harry： 是的，是的，我收下了。Rory O'Driscoll——我们每周四（every Thursday）一起做一档节目——是个妙人。他老拿 Benchmark 开玩笑：“关于我死了的报道都被大大夸大了。”我觉得这太有娱乐性了。

Lucas： 我也这么觉得。而且这家机构又一次证明了自我再造的能力——他们招了 Ev（Everett Randle），他以前是我的分析师。他们干得漂亮。

Harry： 听着，人生总是有甜有苦。可怜的 Peter（Peter Fenton），每天都得应付这个。

Lucas： 不，我很喜欢他，他非常棒。但说正经的，你看他们的组合：Fireworks、Legora、Mercor——名单还长。

Harry： Sierra。

Lucas： 我是说，这个时代的组合简直不可思议。

走下线性轨道

Harry： 但所有人又在说：Benchmark 完了。而我心想：不知道哦，从他们的组合里随便挑一家放进我的组合，我都乐意。你职业生涯里做过最艰难的决定是什么？

Lucas： 离开 Insight 去凯鹏华盈。

Harry： 这决定牵动很多人。

Lucas： 我本科在哈佛，然后去了 Insight。我很早就离开了 Insight，是那一届第一个走的。我们当时一届招 10 个人——10 个分析师，全是刚从学校出来的小孩。在 Insight 的大三暑期实习，字面意思就是“打电话找钱”（dialing for dollars）。那是不可思议的练兵场：我每周打 50 个 CEO 的冷电话（cold call）。那可是十年前——好吧快十五年前了，别笑。你说什么？“你好，我是 Insight Partners 的 Lucas。”“你好，我今年 19 岁。”

但这很了不起：你有这样一个平台，年轻人被赋予权力，能在组织里成长、在需要时把别人带进来；你在 19、20、21 岁就学会了怎么推进一个流程。一个不可思议的练兵场。

但我是我那届第一个离开 Insight 的人。这很难，因为那基本上是走下线性轨道——我人生大部分时候都是线性的决定：考 SAT 不难，考好；接受哈佛不难；然后去 Insight 也不难，虽然当时有点反常——我去的时候它是一支十亿美元基金。从 Insight 离开、离开你舒适的同届圈子——基本上是私募股权 SaaS 的舒适圈——去西海岸做唯一的 associate，在一个你人生地不熟的地方。那是一跳。这也是我给所有年轻人的职业建议：你必须走下线性轨道。必须。这是唯一的路。走下线性轨道。

Harry： 太有意思了。我老说：安全的路比你以为的危险得多。

Lucas： 完全同意。

Harry： 而冒险的路其实比你以为的安全。如果你想建一家了不起的 AI 公司，你必须在旧金山吗？

Lucas： 不必，但有帮助——就像造王论一样，它肯定有帮助。你看你在旧金山拥有的优势：那种不可思议的人才密度。现在全世界知道怎么驾驭这些系统的人不多，这就是现实。其中很多还被锁在两三四家公司里，但剩下的大多数都集中在湾区一个非常小的半径里。不是不可能在别处，但有点像：你干嘛要给自己的人生加难度？

薪酬包、最大的错过与未来十年

Harry： 顺着这个问：你认为 1 亿到 5 亿美元的薪酬包真的合理吗？

Lucas： 合理。

Harry： 我认为他们也应该给播客主播发这种包。我就把话放这儿了。

Lucas： 你能行的，我相信你。

Harry： 太谢谢你了。

Lucas： 知道怎么干这份极难的活的人，太少了。

Harry： 倒数第二题：整个职业生涯里，你反思最多的那个“错过”是什么？我的是 Deel。

Lucas： 这不容易答，干得够久，你错过的就很多，很多。我确实非常清楚地记得，当年去洛杉矶看 Anduril 的那笔十亿美元轮。我那时是个 SaaS 投资人——为什么派我去看 Anduril，我至今不知道。但那是典型的一例：当时我的视野稍微近视了些，大多盯着 SaaS、死盯指标。你看一眼那张损益表（P&L），就不可能投——如果你是损益表投资人的话。不可能投，事实就是如此，那是一张难看的损益表。

那就是我“只见树木、不见森林”的一次：没有看到那个创始团队有多特别，没有看到那个趋势有多重要、世界在往哪儿走。而这一例，Founders Fund 看对了，很多人看对了，我们看错了。

Harry： 最后一题：未来十年，最让你兴奋的是什么？

Lucas： 是那些产品。这是刻进每个加入 Coatue 的人骨子里的东西之一：归根结底，我们热爱技术——我们是一家纯技术公司，我们热爱技术，我们热爱这些产品。未来十年能用上那么多新东西、让它们改变我们的生活，我认为这是最让我兴奋的。比如我等不及 OpenAI 的新设备了——它会是很长一段时间以来第一批真正令人兴奋的新设备之一。就是这类事情最让我兴奋：产品。比如今年用 Claude Code——我的天，太不可思议了。

Harry： 我必须说，OpenAI 设备这点你说得太对了。你回想一下，上一个让你愿意在店门口排队的消费电子设备是什么？我小时候会为这种东西去露营排队——iPod Nano、iPod，我当时就是：哇，几千人也排。现在的新 iPhone，说实话，没人会说“对，我要冲进店里”，大家都是“呃，随便吧”。我这台已经忘了四年没以旧换新了。

Lucas： 他那台都隔了四代了。百分之百，我完全同意。

Harry： 所以我太懂你了。Lucas，太感谢你来上节目了，兄弟。我非常喜欢这次对话，太精彩了。

Lucas： 棒极了。谢谢。

Harry： 但在我们今天结束之前——