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当下，投资领域呈现出诸多引人深思的现象。众人仿佛集体陷入了投资迷茫期，恰似经济学里的滞涨状况，公司未见实质性变动，估值却持续攀升。风口的时间窗口极为短暂，转瞬即逝，这表明近期的风口缺乏系统性的底层逻辑支撑。人民币基金与美元基金也走到了发展的十字路口，人民币基金投资人聚在一起热衷于讨论硬科技，而美元基金投资人则对元宇宙兴致盎然。越是处于迷茫时刻，我们越应从底层逻辑出发，探寻问题的答案。
投资阶段与风险收益
近期与一位行业内的投资前辈交流，他认为一笔优质的投资不应受阶段限制（当然，预算充足的情况下）。需要投入足够长的时间去深入了解行业与公司，然后在“好公司”上大胆重仓。早期投资预期收益高，是因为承担了较高风险；后期投资风险相对较低，但收益也随之降低。这只是基于平均大数法则而言。
对于那些深入研究产业、项目覆盖率高的 VC 来说，能够排除一些早期的非系统性风险，使得早期投资看起来风险没那么“高”。早期投资风险高主要是由于收益波动大，即不确定性强。而投资的不确定性，除了赛道本身的选择（这是系统性风险，VC 难以规避，比如在线教育和金融科技；除非放弃整个赛道），更关键的在于对赛道内种子选手的挑选。
优秀的 VC 通过不断筛选，缩小种子选手范围，然后按概率下注，如此一来，胜率相对确定，整个基金投资组合的风险波动也会较为平稳。此时收益率的差异，无非取决于未来所赌对的赛道空间究竟是千亿级别还是万亿级别。再回归到投资前辈的观点：若为投资设定一个目标，比如 3 年实现 10 倍回报，由于有时间约束，那么理论上所有阶段都具备可能性。
例如，在 A 轮投资的项目若实现爆炸式增长，C 轮便有机会获得 10 倍退出回报；在 Growth 阶段投资的项目，倘若确定性高于 A 轮，且赛道具备足够的成长空间，同样有可能达成 3 年 10 倍回报；又如购买一支二级市场的股票，只要业绩增长，赶上牛市，也有机会实现 3 年 10 倍回报。所以，赚钱的核心逻辑在于：选准好赛道，在相对确定的种子选手身上重仓投入；只要赛道和选手正确，任何阶段都可能获得 3 年 10 倍回报。
好公司的主观评判与通用法则
好公司是一个颇具主观性的概念，毕竟任何公司都并非完美无缺。在漫长的职业生涯中，投资人始终在反复思考一个核心问题：究竟什么样的公司才是好公司？正如古人云“读万卷书，行万里路”，随着阅历的增长，每年我们对好公司的理解都会有所不同，这就需要持续记录与复盘，从过往经历中找寻一些通用的法则。
赛道与投资时点的关键考量
“牛人 + 顶级赛道”是多数投资人竞相追逐的对象，这一组合也是未来诞生大白马公司的基础。然而，若仅围绕此点展开讨论，实则毫无价值。原因主要有两点：其一，顶级赛道大多是事后验证的，且路径演进并非唯一，在其诞生之初，大家几乎难以知晓；其二，抛开时点限制，单纯谈论赛道也会变得毫无意义。比如在 2003 年谈论 Tesla，或者 2004 年探讨中微半导体。
那么，如何在早期评估赛道呢？我认为任何新赛道的出现都充满争议，所以评估赛道的关键在于结合 Timing（时点）这一变量。新兴赛道的涌现绝非偶然，就如同小说中圣人或枭雄诞生时天象会出现诡异变化一般，必有其内在逻辑。新兴赛道的出现必定是在时间变量的约束下，某个外部条件达到了从量变到质变的临界点，故而寻找质变的临界点成为早期 VC 投资的关键所在。
例如，在 2003 年投资 Tesla 并非明智之举，因为当时新能源汽车远未形成赛道，其真正的发展是在 2010 年上市之后。过去十年间，Tesla 在二级市场的市值上涨了 500 倍，上市之初市值仅不到 20 亿美金。所以，一笔成功的投资必定是在时间条件的约束下，找到边际收益最佳的切入点。再如，2017 年之前投资硬科技性价比极低，但“中兴事件”之后，敏锐的投资人捕捉到外部条件变化的临界点，大国之间外部关系的改变推动了中国硬科技产业的发展进程。
回顾过去十年，放眼全球经济增长，新动力基本源自中美两国。未来十年，重大投资机会大概率仍将出现在中美地区。过去十年，中美两地仅诞生了两个顶级赛道和两个“弱顶级赛道”。
中美两地的顶级与“弱顶级”赛道
首先来看两个顶级赛道。其一为移动互联网，中美两地均诞生了一批千亿美金市值的公司，该赛道在中美两国均得到验证。但值得注意的是，尽管移动互联网在过去十年堪称最成功的赛道，中美两国仍存在显著差异。例如，中国诞生的字节跳动、京东、拼多多、美团、小米、滴滴、快手、贝壳均为独立初创企业，其中增长红利诸多被 VC 获取；而美股互联网五强中，除 Facebook 在过去十年实现 IPO 外，Apple、微软、Amazon、Google 均借助移动互联网机遇实现二次曲线成长，美国移动互联网的增长红利由美股二级市场投资者占有，即便 WhatsApp、Youtobe、Linkedin 也被并入互联网头部五强，仅有 Airbnb、Uber 作为独立创业互联网独角兽巨头存在。
第二个顶级赛道是新能源汽车产业。无论是突破万亿美金市值的 Tesla，还是刚在美国 IPO 破千亿美金市值的 Rivian，均表明新能源汽车在美国获得认可。中国不仅有万亿人民币市值的宁德时代，还有蔚来、小鹏和理想这三家互联网造车企业，市值总和也突破了 1000 亿美金。此外，一批 AI 智能驾驶、汽车电子、激光雷达等新兴独角兽企业涌现，未来该赛道还将催生一批供应链龙头企业，这无疑是一次系统性的投资机会。
再瞧瞧两个“弱顶级赛道”。之所以称其为“弱顶级赛道”，是因为这两个赛道在中美两国发展极不均衡，地域特点明显。第一个弱顶级赛道是以半导体为代表的“硬科技”赛道。从全球半导体市值前十强数据来看（截止 2021 年前三季度），排名前十的均为老牌半导体企业，过去十年美国半导体的增长红利及创新源于传统巨头的持续迭代与二次曲线增长，受益的多为二级市场投资人。即便像 ARM 和赛灵思这样的企业，也是在上世纪 90 年代完成 IPO，且即将被英伟达和 AMD 两家传统巨头收购。所以，当下美国 VC 投资人在半导体赛道难以获取红利。
那么中国本土的半导体市场状况如何呢？多年来，中国半导体产业可谓处于至暗时刻，在美国半导体领域的增长红利都未留给新创业公司的情况下，2000 – 2015 年，中国半导体赛道一直不温不火，面对美国半导体巨头，中国半导体企业在产业链上毫无优势，VC 投资人长期受压，该赛道逐渐沦为“冷门赛道”。然而，随着 2016 年美国对中兴逐步制裁，2018 年中美贸易战爆发，2019 年科创板推出，中国半导体赛道迎来曙光，这三个因素叠加，使半导体硬科技在过去三年成为中国本土的顶级赛道。A 股半导体市值排名前 15 的上市公司中，有 11 家是 2016 年之后在 A 股实现 IPO 的，其中部分企业早在 2006 年之前便已创立。格科微数月前刚实现 IPO，其天使投资人曾感慨，公司 2003 年成立，之后虽有不少投资机构参与，但没想到 IPO 竟在十八年后，更没想到只有一家外部机构投资人坚持到最后。半导体在中国突然走红，在美国却并非 VC 投资人当下关注的焦点。诚然，如今中国与美国在半导体领域差距仍大，但回到 2003 年，考虑时间因素，彼时选择投资半导体并非明智之选。
再看第二个“弱顶级赛道”——云计算。回顾过去十年，云计算与移动互联网在美国堪称“知名双雄”。如今美国千亿美金市值的新公司大多出自这两个赛道，这也是过去十年美国 TMT 赛道成长的系统性底层机遇。中美两国云计算产业在 IaaS 基础层面均由科技巨头主导，美国是 Amazon、微软和 Google 垄断，中国是阿里、腾讯和华为垄断。然而，在云计算赛道，中美两国呈现出冰火两重天的态势。美国过去十年发展迅猛，在中国却始终未能崛起，诸如 SaaS、订阅模式、开源以及最近火热的 PLG（Product Lead Growth）等，似乎与中国本土软件市场毫无关联，展现出极大的地域性不均衡。
通过对中美各类“消费品”的统计分析，发现了一些有趣现象。原本旨在整理 To B 科技公司，却意外发现美国的 SaaS 公司市值颇高。深入研究后发现，美国的 SaaS 本质上是企业级的“科技消费品”，具有粘性高、复购率惊人的特点，美国企业对软件类 SaaS 的价值 / 价格毫无疑虑，这与一线城市年轻人购买矿泉水的心态相似，他们更注重包装、调性或水源地，而非单纯的性价比。而中国企业对于每年 3000 元与 8000 元的软件仍在纠结性价比。这体现了经济发展带来的“消费意识差别”。美国企业对 SaaS 类产品，无论初创型还是大型企业，都视为标配，更关注新产品带来的新体验，而中国显然尚未达到这一阶段。尽管我们一直看好中国企业数字科技的发展，但这就是中国目前的现状。
从统计图表还能看出，美国本土过去十年 To B 科技为 VC 投资带来了丰厚红利，堪称美国 To B 科技的盛世，市值 500 亿美金以上的企业接近 20 家，还不包括老牌 To B 科技巨头微软和 Amazon。值得注意的细节是，Salesforce 于 2004 年上市，当时股价为 4 美金，直到 2009 年才刚突破 10 美金，此后十年股价飙升至 300 美金，实现了 10 年 30 倍回报。另外，过去十年美国本土未诞生大市值的 AI 科技公司，相反，AI 作为底层通用技术广泛赋能大量 SaaS 企业，从另一角度思考，中国的 AI 市场是否被过度消费了呢？
在比较中美市场时还发现，中国当下 To C 消费品中最厉害的大多与液体相关，如饮用水、牛奶、酱油、食用油、奶茶等，疫苗、玻尿酸、功能性饮料等也算，这些赛道的龙头企业市值高达数千亿，远超服装、餐饮、旅馆、家具等行业。这表明液体类消费品确实优势明显。而且，这些厉害的消费品公司，虽成立时间久，但收入和股价真正爆发是在过去十年。比如海天味业 09 年利润仅 7 亿，今年接近 70 亿，实现了 10 年 10 倍增长；贵州茅台 2001 年上市，收入从 2009 年的 96 亿增长到 2020 年的 979 亿，在高基数下仍完成 10 年 10 倍增长。
进一步研究发现，茅台具有一定科技属性。例如，在 SaaS 火热时，美国最牛的 SaaS 巨头多做 CRM，而在中国，最好的客户 CRM 产品当属茅台，大型商务谈判常伴随几瓶飞天茅台。如今，茅台在中国又肩负起元宇宙的重任。元宇宙通过技术与工具欺骗全身感官，以低成本刺激体内多巴胺和内酚酞分泌，实现超越现实世界的高端感官刺激。一瓶飞天茅台下肚，也会让人飘飘欲仙，感觉全世界都是自己的，且第二天起床不会眩晕头疼。所以茅台在过去十年在中国与美国的 SaaS 产业发展同步，未来十年是否会与元宇宙同频共振，尚需元宇宙产业发展成熟。
通过上述分析可知，过去十年是美国企业科技和中国液体消费品集体爆发的黄金时期。这两个市场赛道虽截然不同，但存在一些相似共同点：产品驱动、市场刚需、规模复制、全新物种。那么，未来中国本土企业级“科技消费品”的投资机会在哪里呢？我们不能盲目照搬美国 To B 科技的繁荣模式。中国企业级科技未来机会巨大，但投资细分赛道时绝不能忽视 Timing 因素。就像 2000 年看待中国半导体产业，虽坚信中国会追赶上来，但直到 2015 年以前，该赛道都并非理想的投资时机。如今中国企业科技市场投资应更加辩证地看待，过去几年中国已成长出一批具有中国特色的 To B 企业，投资时不仅要选准 Timing，还要看到中国市场独特的增长红利。
寻找合适的种子选手
分析完赛道和时点，接下来便是寻找适合投资的种子选手。投资即投人，这虽是句实话，却也有些像废话。什么样的人算牛逼？什么样的团队算强大？恐怕没有投资人能给出标准答案。
前文提到“牛人 + 顶级赛道”的组合是投资人追逐的目标，但在投资实践中难以复制。一方面，这种组合可遇不可求，多在小圈层内消化；另一方面，此类创业项目每轮估值都提前透支未来业绩，投资性价比不高，且成功概率未必大。我们常说的顶级赛道，换个说法叫热门赛道或许更准确，需注意的是，热门赛道未必就是好赛道。
在现实投资中，VC 投资人更多遇到的是“牛人 + 次热门赛道”或者“能人 + 热门赛道”的情况，这两种组合的取舍颇具技巧。牛人与能人的一个重要区别在于外界的标签化。牛人往往自带光环，要么在大平台得到验证，要么是连续成功的创业者；能人表面虽无耀眼光环，但过往经历与当下事业高度契合，个人技术和管理能力在过往经历中得到验证，骨子里还有股不服输的劲儿，这也很关键。
那么，该选择牛人还是能人呢？答案是：依据赛道特点，挑选最适合的创业者下注。
不同的创业者禀赋各异，如同德州扑克，每人起始手牌不同。牛人可能一开始就拿到 AA 牌，这决定了他们需采取高举高打的策略，迅速喊出高估值以获巨额融资，利用起始优势速战速决。因为一旦时间拉长，打成持久战，牛人与能人的差距会缩小，牛人的优势将消失。这种打法适用于对资源禀赋要求高、初始资金量需求大、发展路径明确的赛道，如新能源造车、FAB 晶圆工厂、平台型互联网企业、GPU 数字芯片等。
再看“牛人 + 非热门赛道”的组合。这种组合看似不错，玩家起始拿着一对高牌，如 AA 或 KK，当牛人加注时，其他玩家却纷纷离场，最终可能只能成就一桩小而美的生意。不过，如果牛人能不断迭代调整创业方向，仍有机会获得二次成长曲线，成就一番大业。
“能人 + 热门赛道”的组合则相当于起始拿着同花色的两张高牌，如 AJ 或 Q10，打法需根据发出的 3 张翻牌调整。当翻牌有两张与起始牌同花色时，即能人抓住了热门赛道，此时有较大概率成就同花牌面，这是 VC 投资人喜爱的创始团队模型。能人抓住的热门赛道最好是上一份工作的事业延长线，否则会遭投资人质疑。该组合适合对起始资源禀赋要求不高的领域，如元宇宙、社交产品、To B SaaS、AI 行业垂直应用等。越是需精细化运营、以产品输出为导向、靠市场化比拼的领域，此组合优势越明显。因为打造一款产品，牛人可能比能人花费更多成本，有时只需少数“有灵感”的架构师和产品经理，靠大资金和人海战术未必能成功。
此外，还有“能人 + 非热门赛道”的情况。这种组合一旦成功，因初始投资成本低，后期股权稀释少，往往能给 VC 投资人带来丰厚收益。但早期融资会遇困难，只能依靠熟悉的朋友帮忙，最终靠坚实的经营数据说话。这好比在德州扑克中起始拿到 2、7 的组合，虽开局不利，但在特定情况下仍有机会逆袭。一些非热门赛道，牛人看不上，竞争不激烈，能人为之提供了“猥琐发育”的空间。当风口转变，非热门赛道变为热门赛道，能人凭借“抗打的运营数据”脱颖而出，成为行业龙头，此类案例众多，如当年的泡泡玛特、明源云，以及在国产替代道路上坚守的创业者。
什么样的创业者不能投资呢？以下几种情况需慎重考虑：
1. 怨气重、整天抱怨的人。投资界大佬说过，一个人或团队有无爆发潜力，关键看是否具有“苦大仇不深”的品质。苦大，意味着有强烈欲望和动力改变现状；仇不深，表明心态成熟，能平常心看待世界。
2. 不能合理评估自己，盲目与竞争对手对比的人。比如创始人看到竞品获巨额融资，便盲目抬高自己公司估值，却不从自身找问题。要知道，任何现象存在皆有其合理性，盲目对标只能说明没看清世界本质。
3. 投机心重，总想找捷径创业的人。这类人通过短暂交流就能察觉，几句话便暴露格局问题，总想着钻空子。
4. 一味迎合投资人，毫无主见的人。这类创始人将股权融资当成圈钱手段，从不透露真实目的。
5. 一上来就问投资人除钱之外还有哪些资源的人。面对这种问题，通常会告知对方除了没钱，也没其他资源。
6. 不是在演讲，就是在去演讲路上的人。这类创始人把创业当成一种状态，却不对创业本身负责。不禁想问：5 年后无法 IPO 触发回购时，心里难道不慌吗？
7. 自己出过书，名片头衔三个及以上的人。写完一本书似乎就达到人生顶峰，不知大家是否认同？
8. 总是用最复杂方式回答投资人提问的人。比如问其是否吃早饭，会绕一大圈说一堆无关内容，却不直接回答。投资这样的创始人，未来投后工作将困难重重。
9. 创始人早早配备私人助理的情况。商业模式是企业成功的关键之一。一个好的商业模式可从底层逻辑、收益模型、切入角度三个维度分析。
商业模式的剖析
先从底层逻辑看商业模式的本质。SaaS 模式在过去十年在美国火爆，除底层 IT 架构变化外，更重要的是商业模式底层逻辑改变。SaaS 模式比传统软件部署更具优势，它像有粘性的消费品，不断获取甲方预算，企业存续期间需一直续费。市场给予 SaaS 企业高估值溢价，正是因为客户连续续费行为抵消了未来收入不确定性带来的负面影响。当 SaaS 产品客户增多，会产生网络效应，后续升级和维护成本降低，成熟稳定客户的复购会逐年增加。从美股很多 SaaS 公司数据可见，每年老客户留存净收入 / 老客户上一年收入大于 100%，这就是 SaaS 公司收入逐年增长的奥秘。2020 年 SaaS 行业平均增速虽低于 2019 年，但仍接近 30%。
再看互联网行业，它是过去 20 年 TMT 领域的翘楚，其商业模式良好。流量无形且不受地域限制，扩张迅速，当流量达到一定量级，新增流量的后端单位边际成本几乎为 0。
银行也是好行业，当下货币数字化，货币在不同账户间转移仅涉及记账系统底层数据库记录，后端维护成本不随存款业务增加线性增长。银行通过借贷利率差盈利，每贷出一笔款，客户通常会再存入，银行可再贷给其他客户，不断循环扩大资产规模，管理资产规模越大，收益越高，利润丰厚。
消费品中，越标准、越易大规模复制的品类商业模式越好，如可口可乐、农夫山泉、金龙鱼、茅台等搞液体且毛利高的公司，借助工业化力量以可控成本大规模复制，产品复购率高，利润可规模化。
从收益模型角度分析商业模式，其本质是看商业模型能否盈利，差的商业模型即便规模再大也可能无法盈利。以企业科技赛道为例，面向小客户提供软件产品的创业公司，若产品有竞争力，解决小企业痛点，每年有 10 万个小企业付费，就能成为几亿收入的公司，盈利方式最好是电话销售和渠道分销，A 股一些软件企业便是此模型，且未必是 SaaS 模式。
面向 KA 大客户提供软件服务的公司则不同，因面向大客户，产品无通用性，如全球软件巨头 SAP，其壮大依赖咨询和实施。咨询是为大企业梳理流程、描绘愿景，靠高端人才兜售愿景，全球知名的有埃森哲、IBM 和四大；实施是根据大客户需求，通过功能配置让产品贴近需求，常需大量码农做二次个性化开发。To B 创业面向大客户，离不开咨询、产品和实施这三驾马车，是产品和服务的结合。若想收入规模化甚至上市，每年收入订单中必须有一批过千万的销售订单，小订单至少 300 万起，累积才能达几亿销售收入。同时，面向大客户的软件产品定价要高，即阶梯定价。
市场上还有面向中型企业的模型，如将工业软件做成 SaaS 模式，按年付费卖给客户，但此模式存在问题。找年付费 5 万元的客户销售成本高，且对很多中国企业特别是制造业有门槛，即便做 1000 家，年收入也仅 5000 万，何时盈利未知。而且大企业未必能用得起 5 万元 / 年的软件产品。所以创业之初，创业者给投资人讲商业模式时要务实，先想好收益模型，不能背离常识。
集成电路赛道中，过去几年 IC 设计赛道火爆，从商业模型看，IC 设计收益模型良好。设计出有特色的芯片，如低功耗或高性能，前期研发投入大，但流片成功后可规模化复制，轻松盈利，所以很多 IC 设计公司早期易融资。然而，随着半导体行业火爆，出现 IC 设计外包服务细分赛道，其收益模型欠佳。IC 设计外包公司是 IC 设计经验的智力外包，服务定价不能高，否则 IC 设计公司会自己招人做，定价低又难以盈利，只能在临界线被压榨，因无独立 IP 模块售卖，只能按项目做个性化设计，盈利困难。
消费赛道中，卖液体的商业模式较好，而生鲜赛道收益模型相对较差。液体在工业化推动下标准化程度高，保质期长、包装简单、快递方便、时效性要求低；生鲜产业目前无法工业标准化，依赖人工分拣和包装，保质期短，运输损耗高，时效性强，相比之下处于劣势，盈利困难。
服装行业毛利高，但收益模型有缺陷，服装易过时，周转率要求高，易库存积压，且款式多，难标准化，供应链要求高。不过，若能将供应链和渠道做到极致，也会出现巨型企业，如优衣库、Shein。
金融行业也有收益模型。从募资角度看，要么像余额宝那样聚合大众闲散资金，做流动性强的规模化生意，利差小但规模大，用户决策成本低；要么像大 PE 那样，拿保险公司、大资管 FOF 的钱，或与地方政府合作拿国资的钱，形成规模化资产管理。相比之下，VC 商业模式一般，LP 构成决定天花板，若 LP 多为散户，规模难做大。VC 要突破瓶颈，需将 LP 结构从个人过渡到机构，实现收益模型进化。
从切入角度看商业模式，以产业数字化为例，好的商业模式可分为两种：一是做非核心业务外包运营，二是做核心业务送水赋能。理解商业模式切入点，需先对企业内部职能切分，企业内部核心功能包括研发、生产、销售。很多创业项目从非核心业务切入，因是客户非核心业务，创业企业提供的服务若有价格优势，客户有理由分包。如阿里承担零售业务中的流量外包，美团承担餐厅销售中的外卖外包，阿里云承担小企业的 IT 基础外包、富士康承担电子产品公司的生产外包，这些企业通过外包使能力叠加复用，产生规模化效应，最终商业模式成了“税收模式”。IC 设计外包服务领域人力输出随项目增加线性增长，与上述商业模式相比，可叠加和复用性差，除非设计出机器人自动进行 IC 外包设计，否则难改变行业格局。所以能成为产业运营者是顶级商业模式。若不能成为产业运营者，至少要为客户核心业务送水赋能，如华为给运营商提供核心通讯设备，海康威视成为中国城市安防的送水工，建筑行业离不开广联达，这些企业虽不能运营产业，但能为核心产业送水赋能，也是不错的模式。
管理运营的关键作用
管理运营在 VC 投资阶段，相较于赛道时点、创始人基因、商业模式，可能显得没那么重要，常被忽视。但实际上，若创始团队、赛道、商业模式能让企业实现从 0 到 1 的跨越，那么良好的管理运营能让企业实现从 1 到 10 的真正飞跃，使企业跻身行业龙头。一旦企业进入成长期，管理运营对其发展的重要性日益凸显。
复盘过去投资组合中的项目发现，当企业完成 3 轮融资，估值达 3 亿美金时，企业的收入增长和盈利能力与管理运营能力高度相关。多数企业在此阶段会遇发展瓶颈，突破此瓶颈，企业将迈向更高台阶。
进入成长期的企业，创始团队经过数年磨合逐渐成熟，商业模式已确定，且产生了一定规模的收入，此时企业面临的主要问题有两个：战略方向的确定、人才的招募与组织管理。
先聊聊战略。许多人对战略一词存在误解，认为小公司业务不稳定无需考虑战略，实则不然。复盘投资的企业发现，不少创业项目切入点虽好，但后期因战略问题，收入和规模难以提升。比如创业初期，很多创始人受短期利益诱惑，眉毛胡子一把抓，在各业务板块招人，虽短期收入增长快，但未系统性制定目标战略，缺乏积累。遇到挫折时，人员迅速流失。正确做法是根据外部环境制定统一战略，坚定执行，早期集中力量单点突破，确定战略和路线后，找合适的人填补空缺，不合适就替换，坚持三年，形成壁垒。回顾中国近百年历史，毛主席堪称中国最杰出的战略家。1945 年党的七大将毛泽东思想确立为党的指导思想并写入党章，中国革命事业自此不断走向胜利。1938 年 9 月召开的六届六中全会对中国革命意义重大，会议纠正了王明的“右倾主义”错误，解决了“共产国际”对中央政治路线的干涉问题，提出“马克思主义中国化”任务，还概括提出中国革命的三大法宝：统一战线、武装斗争、党的建设。统一战线明确了革命边界，解决了敌友问题，最大程度团结革命力量；武装斗争总结了辛亥革命以来的斗争经验，强调唯有武装斗争才是出路，继承和发扬了“枪杆子里出政权”的思想；党的建设将以农民群众为基础的无产阶级逐步发展成有政治思想和觉悟的先进政党，区别于中国几千年的农民起义运动，确保了党对军队的绝对领导，提升了军队的政治素养。1942 – 1945 年的延安整风运动普及和巩固了毛泽东思想，实现了毛泽东个人意识与全党意识的统一，使我党在思想认知上与国民党拉开差距，为日后三大战役胜利奠定基础。中国革命的三大法宝对当下创业者仍具指导意义。创业初期，核心战略是明确创业边界，用一句话概括战略和使命；确定边界和目标后，要找到有效的落地方法；最重要的是，创始人或核心团队的战略和思想要在全公司得到有效灌输和认同。优秀公司的员工对公司文化和战略清晰明确且大多认同。投资尽调时，团队访谈很重要，除高管团队外，还会访谈一线员工。有些公司尽调后发现，老板画饼，中层管理者和一线员工却不认同，公司战略接受度和普及度低，战略执行不到位，导致员工数量增加但业绩无提升。
再看人才的招募与组织管理。企业最关键的“人才”是创始人本身，其“牛”体现在多个维度，可能是专业领军人物，可能是具备组织能力的管理大师，能凝聚优秀人才，也可能在产业资源上有优势，助力企业实现从 0 到 1 的突破。总之，创业牛人是综合能力的体现，这与考试不同。考试如田径百米决赛，优秀运动员需天赋、临场发挥和长期训练；考试是考生对已知知识排列组合的快速应变。创业更像“铁人三项”，考验运动员的体力、意志和综合素质。很多考试能力强的人进入创业领域未必能脱颖而出。考试中考生与出题人博弈，有标准答案；创业中创业者面对开放性竞争，需与众多因素博弈，包括竞争对手、产业链、宏观政策、监管机构和资本方等，只有具备“企业家精神”的创业者才能胜出。创业如同求解复杂应用题，不同创业者已知条件不同，核心竞争力在于谁能最快找到缺失条件并代入公式。“企业家精神”稀缺且难以单一维度衡量。创始人自身优秀，才有感召力吸引优秀人才加入。企业后期脱颖而出，是内部职能高度分工的结果，要招募优秀人才形成稳定核心架构，让不同层次员工有机组合。构建稳定核心团队是成长期企业面临的问题。创业早期，几个能力强的创始人可推动企业从 0 到 1；进入成长期，若核心团队不成长，企业增长瓶颈将显现。许多企业多年来老板单打独斗，经营规模难以扩大，就是因为核心团队未建立，组织管理能力未发挥。我党的核心团队从组建到成熟也经历了过程。中共六届六中全会确定核心战略，遵义会议确定核心领导成员。遵义会议前，我党军事行动由博古、李德和周恩来组成的中央最高“三人团”领导，第五次反“围剿”失败后进行战略转移。此时毛泽东争取了王稼祥和张闻天，遵义会议确立了毛泽东在党中央和红军中的领导地位，王稼祥起到关键作用，“毛泽东思想”这一概念也由王稼祥首次提出。1935 年 1 月 7 日红军占领遵义，15 日遵义会议举行，参会人员众多，建国后的开国元勋大多在列。中共第一次全国代表大会的 13 人名单中，只有毛泽东和董必武出现在开国大典天安门城楼上，这表明我党从初创走向成熟，核心团队在遵义会议后基本确立。企业核心团队确定后，要进行内部各级员工精细分工，统一执行。我党革命胜利，宏观靠毛泽东战略指引，微观靠林彪对军事作战的改造。林彪总结发明的六个战术原则，包括一点两面、四快一慢、三三制、三猛、三种情况三种打法、四组一队，其中最重要的是三三制，将一个班 12 人改为四个战斗小组，每组 3 人，由老兵、新兵和俘虏士兵组成，解决了冲锋和管理问题，使解放军能充分实施其他战术原则，特别是穿插战术，让美军在朝鲜战场头疼。林彪的六个战术原则推广到全国，解放军基层部队在战术层面碾压国民党军，弥补了火力不足，最终以弱胜强。创业企业进入成熟期的标志是核心团队形成和员工精细化分工。企业持续增长和盈利，需各级执行层面员工良好搭配。成熟基层队伍应包含三方面力量：老员工有经验可指导业务，但团队全是老员工易效率下降；新员工有活力、效率高，与老员工相得益彰，但团队只有新员工经验不足，影响业务落地；外部空降人员可给企业注入新鲜血液，带来不同公司的文化、制度和工作方式，避免闭门造车。
投资的系统性与不确定性
做 VC 投资久了，结识了许多靠谱的投资好友。大家看的方向各异，但人品和眼光都经得住时间考验。有时项目处于早期，风险大，不适合机构投资，大家会用自己的钱投资，投资人之间也会相互推荐项目、分享经验，此时每个人都以做 LP 的心态参与。
现在很多 LP 想转直投，这其实成本很高。像我从业多年，面对投资圈朋友推荐的项目（他们自己会投资，这些投资人大多是多年好友，经验可靠），即便有 To B 类项目，我也难以判断。那么 LP 为何相信 GP 呢？这是个值得深思的问题。我最终的看法有些宿命论，早期项目很难押中，即便推荐人投资生涯出色、道德水准高，也不能保证下个项目就好。这揭示了股权投资的精髓：资产组合。
所以 LP 在一级市场想赚钱、获得超额收益，需要：要么聚集资金持续押注一个 GP；要么聚集资金持续加注一批相关的系统性机会项目。否则就如同买彩票。有些 LP 自作聪明，选择自己喜欢的 5 个项目投资，结果可能赚钱的恰恰是没选中的 2 个项目。LP 既然选择投资 GP，就应给予充分信任，让 GP 连续射击，通过数量产生质量，但绝非撒胡椒面式投资，本质是找寻系统性投资机会。
回顾自己在一级市场跟投项目的经历，往往东一榔头西一棒槌，散投身边消息，最终心里不是滋味。一级市场不应总想着找价值洼地、获得套利机会。依靠正确的人脉圈层获取准确信息，做好风险衡量，才是一级股权投资的关键。但多数情况是，身边圈层不对，盲目相信所谓内部小道消息，结果往往灾难性。
投资是项系统性工程，每个人感悟不同，没有绝对正确的方法论，每个投资人最终要找到适合自己的方法。正如“一千个人心中有一千个哈姆雷特”，好项目的魅力在于其开放性和多元性。
