OpenAI 重组、Mercor 估值与风险投资回报的计算

Harry Stebbings 与投资人 Jason Lemkin、Rory O’Driscoll 讨论 OpenAI 重组、风险基金规模、Mercor 估值，以及投资高速增长公司的经济账。这场对话反映的是 2025 年 10 月当时的信息和市场预期，嘉宾对非上市公司的描述与预测应放在这一背景下理解。

圆桌首先讨论 OpenAI 重组。O’Driscoll 描述了公益公司与非营利基金会并存的新结构，认为它既保留非营利机构的角色，也让未来投资更容易。他认为这一变化大大推进了公司的融资目标，但讨论并未解决所有法律和治理问题。

投资人回顾了 OpenAI 不寻常的起源，以及它对资金密集型计算资源的需求。他们认为，受到限制的投资结构越来越难以满足模型训练和服务所需的巨额资金，简化结构则可能让投资人更容易理解这家公司。

嘉宾回顾了 Sam Altman 短暂遭解职后又回归的领导层风波。他们认为，这场冲突暴露了非营利监督与商业机构对稳定经营及资金的需求之间的张力。这只是他们对事件的解读，并非对治理争议的完整交代。

Stebbings 问谁是赢家。嘉宾讨论了微软的地位、非营利基金会持股的价值以及 OpenAI 进一步融资的可能性。他们强调，除了表面的持股比例，治理权和商业安排也很重要；缺乏流动性的股权价值取决于公司未来表现。

O’Driscoll 认为，持有大量股份的基金会最终可能拥有大量资源来履行使命，但账面估值并不等于可支配的现金。基金会何时、如何将股权变成流动资产，仍是实际问题，商业公司的义务也一样。

谈到输家，嘉宾提及 Elon Musk 的反对以及围绕 OpenAI 方向持续存在的争议。他们认为冲突尚未结束，强调公司重组完成并不代表所有异议或诉讼都已最终解决。

嘉宾讨论了员工持股，以及巨额估值对招聘的影响。他们说，即便很小的持股比例也可能对应可观的账面价值，但最终回报取决于稀释、流动性和未来表现，而不只是头条估值。

Stebbings 问 OpenAI 是否可能上市。嘉宾推测重组可能为 IPO 创造条件，而消费者的熟悉程度可能带来异常强劲的散户需求。他们没有将 IPO 日期或估值说成已确定的计划。

嘉宾讨论了报道中隐含估值不同的一级和二级市场交易，包括与 SoftBank 相关的交易。O’Driscoll 指出，后续私人交易可以迅速抬高早期投资的账面价值，但这只是估值变化，并非已实现的现金回报。

OpenAI 能否在 2026 年达到万亿美元估值？O’Driscoll 认为，如果高速增长和投资热情延续，这并非不可能，但增长放缓也可能导致高营收倍数急剧收缩。嘉宾使用的营收和估值数字是当时的估计，结果属于预测，并非事实。

嘉宾也质疑 OpenAI 浏览器能否成为大众市场的突破。Lemkin 认为，投资人对一项技术感到兴奋，并不代表普通用户一定会改变习惯；答案取决于产品是否提供了足够的切换理由。

Stebbings 转向 a16z 据报道在成长、AI 应用、AI 基础设施和国防等领域合计募集 100 亿美元的话题。嘉宾讨论大型风险投资平台是否正成为常态，以及单独看各只基金时，它们是否仍像总额标题那样惊人。

O’Driscoll 认为，规模让平台能够在多个阶段服务公司，并为未来的赢家买入选择权。规模较小的机构必须更有选择地决定在哪里竞争。大型平台可以早期建立关系，等最有前景的公司成熟后再投入大得多的资金。

嘉宾讨论了小额初始投资如何让投资人有机会在后续融资前密切观察公司。他们也指出，这种选择权并非免费：广泛投资需要资金和判断，而且不能保证投资人一定能参与下一轮。

嘉宾肯定了 a16z 建立鲜明媒体影响力和一系列创始人服务的做法。Lemkin 认为，声誉和运营支持有助于让它成为优先合作对象；其他人则讨论了大型机构扩张时如何保持质量。

大型基金收取的管理费绝对金额也更高，可以支持资深员工和创始人服务。嘉宾讨论了平台的商业激励：对有限合伙人来说，关键仍是费用、基金规模和投资决策的组合能否带来有吸引力的净回报。

嘉宾讨论了在同一品牌下打包多种策略的做法。为有限合伙人提供成长、专业领域和早期基金的组合可能很有吸引力，但 Stebbings 和嘉宾建议投资人审视每只基金的经济表现，而不要认为知名品牌必然保证业绩。

接下来是 Mercor。Stebbings 引述报道称，该公司以 100 亿美元估值融资 3.5 亿美元，营收头条数字约为 5 亿美元。他提到 Mercor 可能与 20VC 有投资关系；节目没有确定具体关系，也没有独立核实所报道的数字。

嘉宾将 Mercor 的业务描述为寻找专业人才，并将他们与 AI 实验室的工作需求匹配，其中包括专家评估和模型改进任务。他们认为，随着模型开发者希望人类审核或提供更复杂的工作内容，对领域专业知识的需求也随之增加。

业务的头条营收需要仔细解读。嘉宾询问其中有多少是客户支出总额、有多少支付给工作者，以及 Mercor 在直接成本之后保留多少。如果没有清晰、可比较的数字，将软件公司的营收倍数直接套到整个头条数字上可能产生误导。

投资人还讨论了集中度风险：在这个市场，一小批 AI 实验室可能贡献大量需求。他们对客户构成的说法是估计，而非经审计的披露。他们追问，如果实验室更换供应商、自动化相关任务或减少支出，会发生什么。

O’Driscoll 提醒听众，不要将早期 AI 服务收入视为具有持久软件式利润率的证明。他说，劳动力市场平台可以创造真正的价值并快速增长，但投资人需要了解毛利、客户留存，以及需求能否超越某个特定的模型训练周期。

尽管如此，嘉宾仍认为潜在市场可能很大。如果前沿实验室在未来多年继续需要专家提供人工输入，能够招募合适人员并管理质量的公司就可能建立重要业务。需求会持续多久、规模有多大，仍然不确定。

Stebbings 问，以 100 亿美元入场是否还留有风险投资回报空间。讨论转向合理退出规模、股权稀释和企业所需的资金量。一家公司可以表现出色，但以某个价格投资它，回报计算仍然可能很困难。

嘉宾区分了公司的经营表现和各轮融资之间的估值增长。高估值对现有投资人可能很有吸引力，但新投资人必须从自己的入场价格向前看。节目中讨论的未来退出和倍数都是假设。

他们将话题扩展到大型非上市公司及融资行为。Stebbings 问，当估值迅速上涨时，一家快速增长的企业到底需要多少现金。答案取决于现金消耗、盈利能力、持股目标，以及新一轮融资带来的是经营灵活性还是更多稀释。

嘉宾以 Ramp 为例讨论私人市场估值迅速上涨，使用的是报道中的估值和营收数字，而非经审计的结果。O’Driscoll 认为，大型非上市公司的表现可能更像公开市场的中型股：不能因为过去几轮涨得快，就假定它马上又会翻三倍。

嘉宾讨论了快速账面涨价所形成的高年化回报，与投入资本获得较大倍数回报之间的区别。他们认为，前者看起来可能非常亮眼，但绝对收益仍然有限，尤其当基金存续期很长、资金依然被占用时。

Stebbings 引入 Carta 关于 2018 年完成 B 轮融资的 547 家公司的数据。嘉宾称，其中约 18% 达到五倍以上，约 10% 达到十倍以上，另有很大一部分低于两倍。这些是节目中给出的数字，样本和方法存在局限。

嘉宾认为，这种分布说明少数极出色的结果为何如此重要。他们提到 Figma 是数据中的一个特别大的离群案例。但这些数据本身不能证明每一种分散投资策略都能成功：入场价格、追加投资、持股比例和退出价值都会改变结果。

O’Driscoll 演示了一项假设计算，说明这种分布可能对投资组合及投资人在费用后的回报意味着什么。他对毛回报和净回报的估计取决于投资金额与基金经济条款的假设；这是思想实验，并非 Carta 样本实际报告的净回报。

Stebbings 问，这些数字是否支持广撒网式投资。嘉宾区分了持有很多头寸，与系统性地获得优质公司投资机会并向表现最好的公司追加资金。广泛的组合可以提供选择权，但仍需要判断将额外资金投向哪里。

嘉宾再次讨论期权式小额投资。投资人可以先投入相对较小的金额，观察公司发展，再在证据更充分时尝试增加投资。获得信息的代价是早期冒险投入的资金，而能否跟投还取决于竞争和可获得的投资份额。

投资计算既取决于赢家的规模，也取决于输家数量。一个很小的持仓即便获得惊人倍数，也未必能挽救整只基金；持股比例、资本分配以及能否在后续融资中继续持有，决定了投资组合能分享到多少上行收益。

嘉宾讨论了看着自己错过的公司变得很有价值时，投资人面临的情绪挑战。他们说，即使经验丰富的投资人也会错过赢家。可行的投资流程需要从错误中学习，同时不能假设每一笔错过的交易在当时都是可以预见的。

Stebbings 转向出售一家有前景的公司还是继续经营的选择。据嘉宾所述，Synthesia 曾收到 Adobe 约 30 亿美元的收购报价并拒绝。这里的报价和营收数字都是报道或嘉宾说法，并非独立确认的交易条款。

Lemkin 思考董事会应如何权衡一份巨额报价和公司的潜力。这不是单纯的表格计算：创始人的抱负、员工的流动性需求、可持续的增长空间和个人风险承受能力，都会影响出售是否合适。

投资人对外部股东应在多大程度上推动创始人出售意见不一。他们区分了希望继续长期增长的创始人，与已经精疲力尽或缺少竞争资金的创始人。Scale 投资了 Tavus，嘉宾认为这家公司在相关领域存在竞争关系，这一利益关系值得纳入考虑。

嘉宾认为，拒绝报价意味着公司需要创造足够价值，才能证明承担风险是值得的。但报价并不一定代表公司未来价值的上限：一份有吸引力的收购提议，既可能反映买方的战略兴趣，也可能说明卖方确实拥有巨大的机会。

继续独立发展还会带来流动性方面的选择。嘉宾比较了保持私有、继续融资和最终上市等路径。每条路对员工和投资人都有取舍，也都可能让创始人需要管理一家远比创业之初庞大的组织。

Stebbings 和嘉宾讨论了领导者坚持追求更大结果所付出的个人代价。他们指出，决心可能创造非凡价值，也可能延长员工和投资人的不确定期；如果出售，他们本来可能更早拿到现金。

话题转向 Amazon 拟议收购 iRobot 的交易。这笔交易在面临监管反对的情况下未能完成。嘉宾将这一流产案例作为签约到交割之间存在不确定性的例子，并讨论当强有力的战略收购报价出现时，创始人是否应该接受。

嘉宾思考了依赖一笔可能无法完成的交易所带来的下行风险。收购协议可能包含保护措施，但交易流产后，公司仍可能面对已经变化的市场和经营困难。节目没有确定 iRobot 案各方的法律权利。

O’Driscoll 解释了为什么短期持有可能让内部收益率显得格外亮眼。年化收益率衡量回报速度，投资倍数则衡量资本收回了多少。两者都有用，但实际分配的现金及其时间对有限合伙人同样重要。

嘉宾转向 Amazon 及有关企业裁员的报道。他们讨论公司在 AI 领域的地位是否需要更有力的行动，同时承认零售、云和 AI 基础设施是不同业务，各自拥有不同的竞争优势。他们对管理战略的看法属于观点和预测。

O’Driscoll 认为有两个不同的挑战：在疫情期间扩张后调整零售运营，以及增强 AWS 在生成式 AI 领域的地位。他指出物流和机器人技术可能成为零售优势，同时认为上一时代的云计算领先地位并不能自动保证下一时代继续领先。

嘉宾猜测 Jeff Bezos 是否可能重新扮演更直接的角色。他们将其作为讨论，而非即将发生管理层变动的报道。O’Driscoll 提醒听众不要对一连串负面标题反应过度，并指出 Amazon 在配送和云基础设施方面仍有优势。

在最后的快速问答中，Stebbings 问投资人应选择假设估值较低的 Brex，还是估值较高的 Ramp。嘉宾使用节目中讨论的数字，认为缺少的变量是增长率：愿意支付多少溢价，取决于价格更高的公司能快多少。

O’Driscoll 将问题表述为寻找一个增长率，使两笔投资同样具有吸引力。营收、增长、利润率和入场价格相互影响；如果另一家公司复合增长快得多，较低倍数并不必然更好，而节目使用的财务数字没有经过独立核实。

Stebbings 赞扬 a16z 的合伙人，并表示自己曾与他们共同投资；评估他的观点时应考虑这一利益关系。O’Driscoll 肯定了该公司的创始人服务及规模化组织专业团队的能力，同时指出风险投资究竟能在多大规模上保持盈利，仍然是个问题。

Lemkin 认为，关键的竞争地位是在相关阶段成为创始人的首选之一。大型平台可以在多个阶段都拥有可信度，但小型机构仍可通过为特定创始人群体创造特别大的价值来赢得机会。

最后一个问题是，嘉宾是否愿意按节目中提到的估值持有 Anduril。Lemkin 出于个人原因拒绝，称自己对制造武器不感兴趣。他还拿热门投资带来的社交声望开玩笑，说明投资人的动机并不总是纯粹的财务动机。

嘉宾最后反思自我认识，以及哪些选择会让投资在个人层面更有意义。这些快速比较表达的是个人偏好和推测，不构成投资建议，也不是经过独立核实的估值。