20VC：AI 竞争、创始人控制权与软件公司估值

Harry Stebbings 以有关 Canva 下调增长预期的报道开场，询问生成式 AI 是否威胁无代码设计市场。Jason Lemkin 和 Rory O’Driscoll 同时考虑 AI 对成本的影响，以及聊天机器人能够生成可用图片或演示文稿后，客户是否还需要专门的设计应用。

投资人区分了增长预期变化与更深层的产品需求问题。在他们看来，AI 可能增加成本，也可能改变客户对自主创作的期待。企业可以应对利润率问题，但更难的挑战是守住客户可能绕过的产品入口。

O’Driscoll 不愿把增长放缓视为对 Canva 的最终判决。嘉宾比较了制作简单素材的客户与使用更广泛工作流程的企业，提出多种可能结果，并不声称知道任何一类用户会以多快的速度转向其他工具。

Lemkin 更担心服务个人和小团队的产品。他说，身边的人已经开始用 AI 工具完成以前在独立应用中做的工作。这只是他的个人观察，并不能证明整体客户流失规模。

讨论转向客户究竟购买什么：一张图片、熟悉的界面，还是围绕它的协作与生产流程。一次请求可能用聊天机器人就足够，但拥有可重复设计流程的企业或许更重视一致性、权限和协作。

嘉宾追问，当用户已经为通用 AI 助手付费时，在现有应用中添加 AI 功能是否足够。现有企业或许能使用同样的模型，但分发渠道和用户注意力所在的位置，可能与任何单一功能同样重要。

Lemkin 认为，AI 捆绑功能严重威胁用途狭窄的消费者工具。其他嘉宾则质疑同样的逻辑是否适用于专业设计与协作工作。他们争论的是工作流程能否持久，而不是某家公司已经出现的确定结果。

Figma 形成了一个对照，因为它已经融入专业设计团队。嘉宾讨论企业协作能否抵御通用助手，还是生成式界面最终也会减少对其席位的需求。双方都没有认为答案已定。

Stebbings 询问投资者应如何评估这些差异。嘉宾考虑客户采用程度、转换成本和企业销售模式，能否抵消直接在聊天中生成结果的产品带来的压力。他们强调，价格与产品质量都可能迅速变化。

话题从产品风险转向股东流动性。O’Driscoll 指出，面对上市或出售，创始人与风投的激励可能不同：前者或许希望有更多时间建设公司，后者则必须考虑基金期限和投资人回报。

嘉宾讨论等待更高估值的诱惑，以及错过出售窗口的代价。一家公司即便表现出色，如果估值已经预设多年成功，投资决策仍可能很困难。他们谈的是个人观点，并非交易建议。

嘉宾询问，当通用助手把某产品的核心任务纳入捆绑功能时，创始人最担心什么。应对方式可能包括覆盖更多工作流程、创造独特结果，或让产品对团队而非个人更有价值。问题在于，随着模型进步，这些优势是否仍然重要。

嘉宾将创意聚合和专业工具与聊天机器人入口一起讨论。Stebbings 披露他投资了 Higgsfield，Lemkin 也提到自己有投资权益。这些持仓与他们对专业创意产品能否留住用户的讨论有关。

嘉宾比较独立应用与能够在不同工具间分派请求的助手。单靠出色的生成结果，未必能与客户建立持久关系；分发、反复修改的能力，以及生成素材周围的工作流程，都会影响竞争。

他们重新谈到变化速度。产品可以拥有强大品牌，却仍面临用户使用习惯被争夺的问题；而企业采用新工具的过程可能比消费者尝试更慢、更复杂。替代发生的速度和最终范围都不确定。

Stebbings 询问哪些 AI 浪潮之前的公司在 2023 年和 2024 年做对了战略押注。投资人讨论早早投入资源的企业，并把认真的产品投资与仅仅在旧应用上添加营销包装加以区分。

Intercom 是嘉宾提到的案例之一：该公司在客户支持领域推进 AI。嘉宾也提到自己与该公司的投资关系。他们认为，艰难战略选择可能需要一段时间才能体现在业绩中，而早期投入并不保证成功。

O’Driscoll 追问个别案例究竟能说明多少问题。在他看来，难点是判断企业是否必须改变核心模式才能从 AI 受益，还是客户构建更多软件时，原有需求本身就会增长。

投资人区分 AI 原生应用与可能从使用量增加中受益的基础设施供应商。他们讨论 Datadog 和 Cloudflare 作为可能捕获部分需求的例子，同时承认估值和客户支出也很重要。

嘉宾考虑老牌软件公司能否在不破坏现有经济模式的情况下成功引入新技术。有些公司可以利用客户关系形成优势；另一些若让新产品蚕食高利润的经常性收入，转型成本可能很高。

嘉宾将 Palantir 作为长期押注与客户紧密合作部署软件的例子。Lemkin 赞赏其执行力和前沿部署团队的作用，而嘉宾对增长和市场反应的描述仍是他们自己的判断。

按照嘉宾的说法，前沿部署并不只是交付一个模型，还包括结合客户的数据和运营流程，让应用真正有用。这种深度可能创造有价值的客户关系，但也需要人员投入和持续执行。

嘉宾质疑所有赢家都符合相同模式的想法。有些公司直接卖工具，有些卖基础设施，还有些深入客户现场。对投资者而言，关键是公司如何从采用中获取价值，而不是演示文稿是否使用最新的 AI 词汇。

讨论回到一家私有设计公司的估值，以及增长预期快速变化如何改变投资者讲述的故事。所提数字属于估算和假设，并非经过核实的最新财务数据。嘉宾对竞争变化会有多严重意见不一。

一种担忧是公司可能太晚才面对外界叙事的变化。投资人讨论管理层如何沟通增长放缓、短期变现与客户好感之间的取舍，以及公开市场会奖励还是惩罚一次预期重置。

风投基金也必须决定何时兑现收益。嘉宾描述了继续持有最大赢家的压力，以及有限合伙人可能需要分配现金的现实。合适的决定取决于剩余上涨空间、持仓规模和基金自身情况。

讨论转向风险投资中的幂律：少数极其成功的投资可能贡献基金大部分回报。嘉宾指出，这种逻辑可能支持继续持有赢家，但数学上的可能性本身不能消除估值下跌的实际风险。

私人市场估值可以让投资组合看起来很强，却未必能给投资者带来现金。嘉宾比较账面价值与实际出售能力，并询问新一轮融资究竟改变了企业基本面，还是仅仅设定了新的参考价格。

Lemkin 认为，即使消息令人不安，经营情况变化时也应该坦诚面对。嘉宾更广泛的观点是，乐观的市场叙事与公司能否实现盈利增长，需要分开审视。

转向人才话题之前，投资人承认，他们对公司前景的判断受到自身投资组合与经历的影响。这些例子展示了不同的投资框架，并非对任何一家公司的可靠预测。

Stebbings 提到有关 Google AI 领导者 Jeff Dean 和 Demis Hassabis 职位变化的报道。嘉宾讨论大型机构能为资深研究人员提供什么，以及他们可能在其他地方寻求什么。对个人选择的解释只是推测，嘉宾并未证实任何人的私人动机。

O’Driscoll 推测，拥有可观财富的研究人员可能会以不同于职业早期人员的方式看待自主权、科研抱负和算力。Stebbings 追问这些假设是否准确描述了具体个人。嘉宾并没有直接证据证明这些人的决定原因。

话题转向大型公司如何平衡科学研究与商业压力。研究人员可能希望自由追求长期目标，而公司必须在产品、收入和基础设施之间分配资源。这种取舍因人和机构而异。

投资人也讨论大型公司高级管理人员的经历。Lemkin 根据自己在大型机构工作的经验，描述管理一个业务部门的约束。他并未声称自己的经历解释了 Google 研究人员的决定。

Stebbings 询问知名研究人员的变动对 Google 本身意味着什么。嘉宾区分杰出个人的贡献与可能留下的制度、团队和积累的专业知识。他们对这种变化可能造成多大损失或带来多少机会意见不一。

嘉宾讨论商业 AI 产品与雄心勃勃的科学研究是否必然争夺同样的领导者注意力。一种观点认为，公司需要愿意管理大规模产品运营的领导者；另一种观点强调，强大的研究能力与产品执行力可以并存。

讨论扩展到其他 AI 实验室和招聘。初创公司可能承诺股权、自主权和组建新机构的机会，而成熟实验室可能提供资源、同事和大规模算力。不同研究人员可能合理地做出不同选择。

投资人描述了少数炙手可热的研究人员所面对的异常激烈竞争。报道中的顶尖薪酬方案不能代表普通员工；嘉宾将大量薪酬讨论视为估计，而非经核实的合同。

现金与股权的区别很重要。引人注目的薪酬数字可能包含股票，而股票的最终价值取决于公司表现、归属条件和流动性。嘉宾提醒，将未来可能的股票收益与有保障的工资比较，可能产生误导。

他们讨论早期 AI 股权带来的超额回报如何扭曲后来加入者的预期。O’Driscoll 认为，极端案例受到关注正因为它们罕见；后来加入的员工不应假设自己也能获得同样的回报倍数。

Stebbings 询问，极高薪酬能否在少数人之外持续。嘉宾区分普通员工、抢手的 AI 专家和极少数被视为超级明星的人，同时指出市场条件和公司命运都可能改变。

提供可观股权的初创公司可能吸引既关心财务回报、又希望影响工作方向的人。投资人也承认风险：看似值钱的股权可能遭到稀释、无法归属，或难以出售。

嘉宾认为，对极端薪酬的关注可能掩盖更广泛的劳动力市场。他们将少数科技行业的高额薪酬与可能建设基础设施的社区居民收入作对比，继而转向这些项目的政治争议。

嘉宾讨论当地对数据中心的反对，以及影响审批的提案。Lemkin 认为限制措施可能妨碍基础设施建设，而施工与运营可以带来就业。这是他的政策判断；收益和影响取决于具体项目与社区。

嘉宾承认，居民可能不清楚自己能得到什么，又要承担什么。O’Driscoll 认为开发商需要清楚说明交易内容，包括如何处理电费，而不是仅仅宣称项目有利于国家。

O’Driscoll 提议，防止电费上涨的保障和地方分红可能提升支持度。他将这些作为可能的政策设计，并非证明某个具体项目已经提供这些条件。实际的电力、用水和环境影响因地点而异。

嘉宾比较州和地方的不同做法，认为各司法辖区可能做出不同选择。他们还指出电力和设备供应是实际约束。他们对不同地区相互竞争的乐观看法属于政治观点，并不能保证基础设施争议会得到解决。

Stebbings 转向与 Elon Musk 相关的拟议半导体项目 TerraFab。他引用有关支出和潜在就业的报道，嘉宾则讨论针对芯片供应受限而建设产能的雄心。对话并未确定该项目最终成本、产量或就业人数。

O’Driscoll 将该计划描述为一项高度垂直整合的押注，涵盖基础设施、制造及下游应用。他提到 Musk 旗下企业过去的整合经验，但认为项目规模增加了风险，特别是在 AI 支出放缓的情况下。这只是一个情景，并非对项目结果的预测。

另一种观点认为，企业可能因为无法以可接受条件获得足够芯片而自行建设产能。嘉宾讨论供应链瓶颈，并根据报道提到 Intel 的参与和融资。他们明确承认，至少部分细节未经核实。

Stebbings 介绍据报道尚未实施的 Revolut 创始人薪酬提案，称额外持股与公司估值挂钩。嘉宾没有证实讨论中的数字和条款。他询问这类方案是否可能变得更加普遍。

O’Driscoll 说，异常高额的股权方案是一种特殊工具，并非适用于每家上市公司的常规模板。董事会可能借此留住现有股权已经归属的创始人，但必须权衡留任收益与其他股东承担的成本。

他质疑只根据股价设计的方案。首席执行官可能在市场下跌时出色完成工作，也可能在没有创造预期经营改善的情况下受益于市场上涨。他更赞成明确公司实际需要实现什么的绩效条件。

嘉宾也考虑控制权。Lemkin 推测创始人可能同时看重所有权与掌舵公司的能力，而 O’Driscoll 指出，额外投票权与额外经济权益是两回事。他们对个人动机的讨论属于推断，而非已证实的意图。

投资人认为，即便拥有正式控制权也存在限制。股东可以选择不购买或不持有公司股票，而控制决策的创始人也要承担后果。嘉宾讨论治理安排如何影响决策与估值。

O’Driscoll 说，如果创始人控制权能鼓励优秀公司上市，他现在更愿意接受这种安排。他仍认为有必要保护其他股东，并提出控制权安排可能需要估值折价。Lemkin 则强调上市公司创始人可能感受到的负担。

嘉宾根据据报道的 Revolut 数字，演算一个假设性的收益分成。O’Driscoll 认为隐含的新增价值分成异常高，Lemkin 则将其与风险投资附带权益作比较。这项计算取决于未经确认的条款和假设的未来估值，并非实际支付金额。

Lemkin 根据自己的投资组合认为，快速变化时期创始人领导可能特别有价值。他预测自己由非创始人领导的投资将表现不佳，同时承认存在反例。这是他的个人判断，并非关于职业经理人的普遍规律。

O’Driscoll 质疑这种论点可能带来的无限成本。如果创始人每达到更高估值就获得额外持股，其他股东将反复面临稀释。董事会需要判断创造的价值中有多少应归管理者，以及投资者还能得到什么保护。

Lemkin 说，投资者必须更仔细地计算稀释。在自己的种子投资例子中，他描述了后续融资降低持股比例后，有效入场价格如何提高。这个例子说明稀释如何改变回报，并非对某项投资的预测。

两人在激励问题上找到一些共同点。O’Driscoll 说，如果经营里程碑设计得当，他可以支持对卓越表现给予很高奖励。Lemkin 补充说时机也很重要：等到公司陷入困境再行动，可能更难留住创始人。

Stebbings 询问其他融资事件，提出 Whatnot 是讨论 AI 之外业务的一个机会。嘉宾提到有关融资轮次和估值的报道，但对话并未独立核实这些数字。

嘉宾将 Whatnot 描述为直播购物平台，并将其与电视购物和 eBay 比较。O’Driscoll 说这个想法很直观，因为人们喜欢看卖家展示商品。这是他对该业务的看法，并非未来表现的证明。

嘉宾引用商品交易总额和可能的平台抽成比例估计。GMV 是成交商品的总价值，并非公司自身收入。增长和抽成数字只是他们的估计，对话没有核实。

Lemkin 认为，投资者应关注 AI 之外满足持久需求的企业，包括商业、餐饮和金融。AI 可能改变这些企业的运营方式，但他不认为每个有吸引力的机会都是 AI 应用。

嘉宾开玩笑说，可以把软件或 AI 估值倍数套用到购物交易额上。笑话背后是对定义的提醒：把交易额当作收入，可能夸大比较结果。他们质疑投资者是否足够关注所报告增长的质量和构成。

讨论转向包括 Shopify 和 Atlassian 在内的软件公司业绩报道。O’Driscoll 认为经营表现可以改变投资者情绪，但强调面临客户支出变化的基础设施供应商，与从低估值中恢复的应用公司，情况不同。

嘉宾对客户支出、收入倍数和股价变化的评论是他们自己的描述和估计。他们借此说明，“软件”这一单一标签可能掩盖截然不同的商业模式和风险来源。

Lemkin 提到 Loom 免费席位的变化，以及 Canva 将功能放入更高价格版本的做法，认为这些是向现有客户变现压力的迹象。他提醒说，即使季度业绩强劲，也可能需要做困难决定。嘉宾对管理层动机的解释未经独立证实。

O’Driscoll 同意，如果激进定价或超额费用损害客户关系，可能难以持续。Lemkin 补充说，他欣赏 Atlassian 的领导层，但担心 AI 智能体最终会减少部分开发者席位的需求。这种影响仍属于预测。

Stebbings 询问 HubSpot 是否可能成为收购目标。O’Driscoll 披露其公司参与过较早一轮投资。Lemkin 说交易有可能发生，但没有声称已经存在报价；关于买家、融资或价格的讨论都是假设。

Lemkin 认为，小企业软件面临更迫切的竞争问题：新进入者能够快速构建有竞争力的产品，进入过去由现有供应商主导的细分市场。他认为挑战不一定是客户自己构建一切，而是专业竞争者越来越多。

嘉宾以客户关系管理软件为例展开讨论。过去与更大对手向上竞争的现有企业，如今可能面临年轻公司进攻更简单的客户群。嘉宾对新竞争者增长和能力的印象属于个人观察，并非经过审计的数据。

O’Driscoll 建议成熟软件公司的所有者寻找年轻团队，通过收购产品或人才加速变革。Lemkin 回应说，快速增长的公司已经在进行类似收购，因此现有企业可能难以争夺同一批团队。对话以这一尚无定论的战略挑战收尾。