Julien Bek：Sequoia 的投资流程、创始人判断与 AI 市场

Harry Stebbings 欢迎他认识近十年的 Sequoia Capital 合伙人 Julien Bek。讨论投资决策之前，他先询问 Bek 与家人的关系，以及风投工作之外塑造他人生的责任。

Bek 说，父亲在他二十出头时患上神经系统疾病。作为独生子，他参与了照顾父亲。他记得父亲在法国乡村长大，年少时离校养家，后来又照顾自己的父母。

Stebbings 认为，抱负可以来自对他人的关怀，而不只是个人成功。Bek 同意，清晰的价值观能让人更容易理解自己的决定，即使遵循这些价值观需要艰难工作或牺牲。

被问到从 Accel 加入 Sequoia 后有什么令他意外时，Bek 将这家机构描述为富有竞争性的运动队。他回忆第一天很早到办公室，遇见已经打过一通电话的 Doug Leone。Bek 将这则故事视为个人动力的例子，而非对国籍的刻板印象。

Bek 说，合伙企业寻找本身就有竞争精神的人。他指出 Leone 有欧洲背景，并认为这种强度是个人特质，而不只是美国人与欧洲人的差别。

Bek 说，一种常见误解是 Sequoia 只是在等创始人打电话。他将合伙人描述为主动寻找机会的猎手，既要个人表现出色，也要作为团队合作。他说，早期团队的人数大致相当于一支足球队。

他讲述一位 Sequoia 合伙人如何与 Ken Griffin 建立多年的关系，并说这种坚持帮助 Sequoia 投资 Citadel Securities。Bek 说自己没有参与当时的决策，因此这只是他的叙述，而非对谈判的亲历还原。

Stebbings 欣赏先错过一家公司、之后愿意以更高价格投资的能力。Bek 称之为重新审视先前假设：环境变化时，投资人应更新原有判断。他说 Sequoia 在早期评估中低估了 AI 潜力的某些方面。

两人指出，一些公司的结果比投资人在十年前预计的大得多。Stebbings 认为，非常高的估值也可能成为未来大回报的起点。Bek 提醒，投资人仍须在更大的群体中选出少数真正重要的公司。

Stebbings 说，尽管估值更高，已有可观营收的公司可能比更早期企业风险更低。Bek 同意证据可以降低不确定性，同时指出一些昂贵的 AI 融资发生时，还没有可比较的运营数据。

被问及新 AI 实验室时，Bek 说自己没有亲自投资过，并对许多采用与既有领先者相似方法的公司持怀疑态度。他强调这是个人观点，并不代表整个合伙企业。他认为，不同的研究方法是优秀团队仍可能具有吸引力的一个原因。

谈到 A 轮投资，Bek 说不同行业的里程碑不同。硬件或具身 AI 公司可能需要更多时间和资本才能完成可运行原型，而软件投资人可能寻找早期经常性收入。他预计，当实验需要更大投入时，基金之间会有更多合作。

Stebbings 问，更大的潜在结果是否让他不再那么重视持股。Bek 说没有：他的集中型工作方式要求他只与少数创始人密切合作。由于整个职业生涯能支持的董事会数量有限，他希望每次合作都拥有有意义的投资敞口。

Bek 说，他帮助创始人介绍客户和招聘高级人才，但把运营决策留给他们。他认为，这种参与程度无法在数百家公司重复。Stebbings 指出自己的投资组合更广；两人承认不同模式都可能奏效。

被问到谁特别擅长寻找公司时，Bek 称赞一位合伙人兼具竞争精神、技术理解，以及与不同阶段创始人建立联系的能力。他认为寻找项目与判断机会是否值得投资是不同的技能。

谈到挑选项目，Bek 赞赏曾与他在 Accel 共事的 Luciana Lixandru。他欣赏她能够评估消费、软件及其他类别的公司，而不是依赖单一行业模式。这些例子反映的是他对同事工作的评价。

Stebbings 问，一家拥有许多超大投资结果的机构是否会给新合伙人带来额外压力。Bek 说这份工作本来就困难，合伙人之间的讨论也可能很激烈。他认为，当质疑能帮助发起人更好理解风险时，它是有用的。

Bek 回忆 SpaceX 的内部讨论：他说，一次早期投票特别低，但发起投资的合伙人 Shaun Maguire 继续建立信念，并带同事亲自去看公司。Bek 说，较小的初始投资之后又进行了更大投资。投票和交易顺序是他的叙述。

Bek 说，在合伙企业的工作会议上，团队会回顾历史基金结果，发现最强的投资往往伴随发起人特别坚定的信念。他没有声称信念保证成功；他看到的是深度相信与愿意持续支持公司之间反复出现的关系。

被问到优秀投资是否总会引发分歧时，Bek 说并非全部如此。他将 Airbnb 的种子轮故事作为最初并不寻常、需要信念的例子，同时承认自己没有参与当时的决策。他还强调，随着公司发展继续投资很重要。

Stebbings 观察到，一些创始人会深入研究所属领域的历史。Bek 同意，理解市场的过去能够帮助创业者看待未来。他们并未认为，仅凭历史兴趣就能识别成功创始人。

Stebbings 质疑“Sequoia 只是比别人出价更高”的说法。Bek 说，该机构努力尽早与创始人合作，并认为其他投资人在看到进展后可能愿意支付溢价。他描述的是自己对机构行为的看法，并非对每轮融资的已验证比较。

两人讨论紧接前一轮投资完成的融资。Bek 说自己只见过少数几次这种安排，并将后续定价视为供需问题。他提醒，不要把几个例子当成普遍适用的 Sequoia 策略。

Bek 说，产品开发加快可以压缩里程碑与融资轮次之间的时间。Stebbings 问，当一些新 AI 公司似乎增长快得多时，熟悉的营收反复翻倍和三倍增长模式是否已不再适用。

Bek 预计，随着新市场成熟，更传统的增长比较会重新出现。他区分了客户此前没有解决方案的全新市场，与公司必须替代现有系统的替换市场。这两种增长不应自动视为相同情况。

Stebbings 认为资本有机会成本，投资人可能更偏好增长快得多的新市场。Bek 回应，投资的最终回报取决于持股比例和获得流动性时公司的价值，而这可能在多年之后才发生。两人对短期势头应占多大权重意见不同。

Stebbings 指出二级市场更活跃，并说规模较小或更灵活的投资人可能更早出售。Bek 质疑更大基金能否轻易扩大这种做法。他们的交流描述了不同策略，并不能证明二级市场流动性总是存在。

Stebbings 问 Sequoia 如何批准一笔交易。Bek 说，合伙企业长期召开投资委员会会议，如今正在尝试更多异步反馈。一份备忘录可以先传阅、收集独立意见，而合伙人仍可召集现场会议获取团队看法。

Bek 区分了会议中的快速讨论与较慢的书面思考。他希望结合两种方式，让合伙人先分别贡献意见，再形成集体观点，从而改善决策。他将其描述为实验，而不是每笔投资的固定规则。

Bek 说，创始人仍会向合伙团队推介。他尽量不过度为他们做准备，因为照稿的演示可能掩盖他在前几次会面中看到的特质。压力下的表现可能有信息价值，但他承认创始人在委员会会议室里的行为也可能不同。

Bek 描述了讨论前的独立反馈，以及讨论后的投票。他说，发起投资的合伙人仍可以利用团队意见作出决定，但必须有充分信念，尤其是在受尊敬的同事持反对意见时。这反映了他所理解的流程。

Bek 说，了解同事的理由不只对最初投票有意义，因为创始人需要整个合伙团队的支持。他期望合伙人提供有价值的介绍并帮助被投公司，即使最初发起投资的是其他人。

Stebbings 问，坦率分歧是否会变成人身问题。Bek 说讨论可能很激烈，但他认为直接反馈能为发起人提供有用信息。在他看来，投资人需要有勇气承担经过思考的风险，而不是寻求舒服的一致意见。

Bek 说，当一场推介异常容易获得一致支持时，团队可能指定一名反方。团队尝试事先复盘：可能哪里出错、自己遗漏了什么？经过精心打磨的故事可能很有说服力，所以这个练习旨在检验投资，而不是惩罚创始人。

Bek 说，评估创始人首先要理解这个人有什么独特之处。他努力坦诚分享自己的经历，让会面成为对话而非交易。他认为，错过机会是投资人工作中的主要风险。

他分享自己的部分童年经历，包括在分开的父母之间生活，以及母亲生病后康复，以此说明个人故事如何影响成长轨迹。他说自己提问是因为对人好奇，而不是因为某种特定苦难能保证创业能力。

Stebbings 问，投资人如何区分真实叙述和迎合投资人期待的故事。Bek 说，他会继续追问并留意前后不一致，同时先给对方信任。这类信号应促使进一步尽调；肢体语言本身不能证明一个人不诚实。

Bek 讲述了一件未具名的事：据他说，其他投资人后来告诉他，一位创始人的故事存在欺诈。他描述了让他感到好奇的问题和一次取消的会面，但没有指出具体人物，也没有在访谈中提供可独立核实的证据。这只是他的叙述，并非针对某个可识别创始人的调查结论。

被问及傲慢时，Bek 引用一个框架，将是否喜欢某位创始人与获得投资回报的可能性分开。他说，令人不快的表达不一定意味着创始人没有能力，但提醒投资人要区分真正的强项与用来掩盖弱点的自信。

Stebbings 分享一位自己认为最初看错的创始人，并说背景调查对自己变得尤其重要。Bek 同意，背景调查能提供短暂推介中得不到的上下文，但需要谨慎解释，而不是简单当作投票。

Bek 说，Lovable 创始人 Anton Osika 创业前，他曾与对方见面并低估了他。回头看，他认为那次非正式多人午餐缺少明确计划：自己没有提出必要问题，没能理解 Osika 的独特之处。他将这次错过视为准备工作方面的教训。

两人讨论不同个人和文化的表达方式。Bek 回忆，一次针对德国公司的客户背景调查中，较克制的数字评分仍伴随着积极解释。他的评论是经验中的启发，并不是任何国籍如何沟通的规则。

Bek 提醒，僵硬地根据童年或背景匹配模式，可能让投资人错过优秀创始人。他尝试理解一个人的轨迹及成长程度，尤其是在年轻创始人的职业经历还很短时。

他比较两个教育资历相似但起点迥异的人，以说明简历本身可能掩盖一个人走过的距离。他说这个故事可以帮助评估过去的轨迹，同时承认不能保证任何一方未来会沿同样道路继续前进。

被问及从 Doug Leone 学到什么时，Bek 介绍一个问题：先问创始人谁是自己最好的推荐人以及原因，再问谁会是最差的推荐人及原因。他说这种对照能揭示自我认知和有用细节。他想更清楚地理解优势与弱点，而不是寻找不现实的完美评价。

Stebbings 指出，一位过去不太好管理的员工也可能成为优秀创始人，这让背景调查难以解释。Bek 同意上下文很重要：同样的行为，在大型组织和一个人自己创办的公司中可能有不同含义。

Bek 用国际象棋等级分类比，介绍他归功于 Shaun Maguire 的背景调查框架。他的意思是，在某领域有杰出经验的人可能更有能力识别另一位不寻常的优秀者。他将其作为选择知情推荐人的方法，而不是对人才的数学证明。

Stebbings 观察到，一些成就很高的创业者称赞别人时十分克制。Bek 建议，在解释推荐意见时，将个性和沟通方式与成就分开。有用的背景调查可能需要理解某个人认为什么才算出色。

Bek 将另一个框架归功于 Pat Grady：把人看作具有方向和幅度的向量。方向涉及为什么追求某个目标、想去哪里；幅度涉及为此投入的雄心和坚持。

Stebbings 回忆 Grady 的提醒：一家机构可能见过许多最终的赢家，却仍然错过他们。Bek 说，Sequoia 强调自己只能靠下一笔投资证明水平。对他而言，教训是认真准备每一次会面，而不是依赖过去的成功。

Bek 将优秀运营者与优秀创始人的区别归功于 Alfred Lin。一个人在成熟组织中的成功可以是有价值的证据，但不能证明他一定会在创业的不同环境中表现出色。

他介绍一个归功于 Maguire 的框架：除智力和情绪能力外，还考虑判断力以及在复杂机构中周旋的能力。Bek 说，没有一位同事适合评估所有创始人；专业知识和具体背景会影响他向谁寻求第二意见。

话题转向 Bek 的判断：智能体可能成为一种新客户。他引用流量观察和一项归于 Cloudflare 的预测，认为企业应考虑自动化系统如何发现和使用产品。这些数字及未来流量比例是访谈中的主张，并未独立核实。

Bek 说，网络上的许多设计一直在优化如何通过页面、引导和支付流程将人类意图转化为购买。如果智能体代表客户行动，企业可能需要同样易用的机器界面。他预计这种变化会先影响某些市场。

Stebbings 问，用户界面和品牌忠诚是否会消失。Bek 不接受最直接的结论：他认为模型可能反映训练和用户行为中的偏差，现有品牌或默认选项仍可能影响智能体的推荐。

Bek 说，企业需要像研究人类客户一样，研究不同模型和任务中的智能体如何选择供应商。他提到 Sequoia 被投公司 Profound，该公司关注 AI 答案界面中的可见度。Stebbings 披露投资了相关公司 Peak AI。

被问到答案引擎优化是否可能超过传统搜索优化时，Bek 预测会出现更广泛、围绕智能体构建的服务生态。他称其为新经济，而不只是一种新的营销类别。潜在规模和时机是他的判断，并非已经测量的结果。

Stebbings 问如何区分人们愿意委托的任务与自己会保留的决定。Bek 说，即使智能体制定了计划，预订假期的人仍可能希望自己选择目的地。他预计，某些技术工作流中的软件间选择会变得更加自动化。

谈到软件利润率，Bek 不认同智能体能立即切换所有供应商的假设。一项小额购买可能容易更换，但数据库可能涉及积累的数据、控制机制和信任。他说，转换成本取决于产品和企业背景。

Stebbings 提醒，大企业采用新采购习惯往往比初创公司预测的慢。Bek 同意不同客户在采用曲线上处于不同阶段，并说目前智能体似乎在与编程相关的工具上最强，其他职能可能按不同时间表跟进。

Stebbings 说，相比挑选最终的应用赢家，他对投资多个应用都会使用的基础设施更有信心，并披露了对所提公司的投资。Bek 说，他所在的合伙企业投资两个层次，因为不同业务可能在不同时间变得有价值。

Bek 将满足即时模型需求的基础设施供应商，与构建财务软件的被投公司 Rillet 作比较。他预计客户关系和产品数据会随着时间积累。这些是他对机构有利益关系的企业的评估，并非独立核实的增长预测。

Stebbings 说，技术行业之外的客户采用产品可以是一个有用信号。Bek 描述 Rillet 努力触达普通企业和 AI 初创公司，并说超出狭窄技术受众的增长可能揭示更广阔的市场。他对客户的描述来自公司一方。

被问到如果市场扩大，较低的 AI 软件利润率是否不那么重要时，Bek 说，一些面向用户的任务最终可能使用更便宜的模型就能做好。其他要求更高的任务仍可能需要前沿模型。他鼓励公司考虑每个工作流对成本和质量的要求。

Bek 认为，如果必须使用能力最强的模型才能交付更优产品，公司可能接受早期较低甚至为负的毛利率，然后在替代方案改善时寻求更好的经济性。这是一项有风险的拟议策略，并不保证利润率会恢复。

Bek 解释自己的预测：一家非常大的软件公司可能销售看起来像服务的结果。他区分了传统劳动力密集型服务公司，以及使用软件和 AI 以不同经济模式交付结果的公司。任何未来公司的规模和时间都是预测。

他将购买会计软件与付费请会计完成结账作比较。他的问题是，供应商能否对完成的结果收费，而不仅仅销售工具。这个说明性的价格比例只是对话中的框架，而非一般市场统计。

在客户支持方面，Bek 举例说，供应商可以按解决的请求而不是软件席位收费。他提到 Sequoia 被投公司 Sierra，并说明客户可能如何将每次解决成本与人工成本比较。这个例子是假设性的，并不能确定普遍价格或质量。

Stebbings 问，当结果有歧义或多个活动共同促成销售时怎么办。Bek 同意，衡量归因和替代人类判断都很困难，这有助于解释为什么按结果收费的模式在某些类别比其他类别更容易。

Bek 区分了答案明确的任务与建立在经验和上下文之上的判断。他预计，一些最初辅助人类的工具会从工作流中学习并随着时间改进，但他没有声称模型已经能够捕捉人类决策中的每一个细微之处。

两人讨论企业采用 AI 时为何仍需要实施专家。Bek 提到一家两位嘉宾都有投资、协助软件实施的公司，并声称工具能提高专家的生产率。他强调人仍参与判断；所提生产率倍数只是他的例子，而非受控测量。

Bek 说，他对更自动化服务交付的设想并不要求完全消除人。他设想人类工作与软件的比例会变化，人仍继续处理需要判断的决定。经济结果将取决于任务和执行。

Stebbings 担心，这次转型可能比以往技术变化更快。Bek 同意一些团队可能缩小，但预计随着建设成本降低，会出现新工作和更多需求。他们的讨论呈现不同预期，而非经过测量的就业预测。

被问到是否会投资一家计划转型为软件公司的传统服务企业时，Bek 说自己可能不会。他认为这类公司仍可能赚钱，但自己的风投战略更偏好围绕技术优先产品构建、并能吸引专业人才的团队。

Bek 承认，其他投资人，包括私募股权公司，可能在成熟服务企业及其数据中找到有吸引力的机会。他说，他们寻求的结果可能与风投基金不同。这是偏好和市场观点，并非认定任何特定公司无法适应。

在快问快答中，Bek 说他认为法律 AI 竞争拥挤，并披露自己看好 Sequoia 被投公司 Harvey。Stebbings 回应，法律工作包含不同专业领域，并提到对竞争者或专业供应商的投资。他们的公司偏好带有利益关系，不是投资建议。

Bek 认为脑机接口是一个资金不足的领域，并说他会观察技术人才选择去哪里工作。他对这一类别将在未来十年发展的预期属于推测，不能确定医学或商业结果。

被问到投资组合之外的智能体公司时，Bek 称赞 Cursor 在编程领域的地位及其在模型技术栈更深层的工作。嘉宾提到一笔涉及该公司的据报道交易，但没有独立确定交易状态或条款。

Bek 将 Trade Republic 视为加入 Sequoia 前错过的一次早期机会。他说自己低估了市场规模，假设另一家公司会占据主导，后来却看到两家业务的发展重叠少于预期。他得到的教训是研究市场结构，而不是假设只有一个赢家。

被问到哪种创始人特质不可妥协时，Bek 选择了强烈的投入程度，认为建立大型企业很困难。他将其作为投资偏好，而不是某种单一性格保证成功的证据。

Bek 回忆自己刚开始风投生涯时，未能以机构名义投资 Revolut 的早期融资。他说自己看到了创始人的投入程度，并多次尝试联系，但公司选择了另一位投资人。经过和投资顺序来自他的回忆。

Bek 说，随后他请求个人投资，但没有足够资金承担承诺。母亲提出提供资金并与他分享投资。他说自己后来继续持有和购买股份，而母亲随后出售大部分持仓并退休。私人财务细节和估值数字都是他的叙述。

他回忆，在早期薪酬有限时，自己协商获得了进行个人投资的许可。Stebbings 开玩笑说，Bek 的母亲只参与了一项成功投资而没有参与其他项目，因此记录更好。两人都没有把这则轶事当作可复制的投资策略。

被问到什么观点会让 Sequoia 合伙人产生分歧时，Bek 说合伙人意见不同，对 AI 没有单一的机构观点。他认为，即使同事公开持不同意见，鲜明的视角也能帮助创始人找到思路与自己相关的合伙人。

展望未来五年，Bek 说，他期待 AI 对生命科学和生物学可能作出的贡献，包括最终可能帮助慢性病患者的研究。他和 Stebbings 表达的是个人希望；对话没有确定某种特定治疗方法或治愈方案。

Stebbings 感谢 Bek 参与讨论以及两人多年的友谊。Bek 表达感谢后，节目结束；这场对话涵盖家庭、投资判断，以及技术变化的不确定性。