Tom Hulme：天使投资回报、风投纪律与 AI 投资

Tom Hulme 将风险投资描述为由情绪高低起伏构成的投资组合，并区分了有帮助的投资人与不懂情况却进行干预的人。这位 GV 管理合伙人与 Harry Stebbings 讨论天使投资回报、投资纪律和公司建设。

Hulme 回忆自己在学校受到欺凌，说这段经历教会他坚持和同理心，尽管他不希望任何人经历此事。他与 Stebbings 讨论直接反馈带来的不适；Hulme 认为，优秀创始人即使不同意投资人，也会认真倾听市场。

出售一家公司后，Hulme 开始尝试天使投资，想了解自己是否喜欢帮助创始人，以及是否擅长选择创始人。他发现自己喜欢支持战略和设计，同时指出风投的反馈周期很长，让能力难以判断。

他将投资人分为三类：提供有用专业知识的人、保持被动且不碍事的人，以及没有创造价值却进行干预的人。他对各类投资人比例的粗略估计只是印象，并非经测量的行业数据。

两人讨论交易结构和估值激励。Hulme 认为，可转换融资可能推迟定价轮次并维持账面估值，而清算优先权和上市估值调整条款可能改变员工与投资人的结果。他建议创始人评估完整条款并保留选择，而不是只追求显眼的价格。

Stebbings 担心资金过多会推动公司过早扩张。Hulme 说关键在于如何使用资金：在找到产品市场契合前增加成本，可能降低适应能力、拖慢学习。经验更丰富的创始人可能较少仅仅因为获得资金就改变行为。

Hulme 说，在 2015 年之前约 27 笔天使投资中，DPI 约为 4.5 倍，TVPI 约为 24 至 25 倍。DPI 衡量现金分配相对于投入资本的比例；TVPI 还包含剩余持仓的账面价值。这些是他给出的近似组合数字，并非已经实现的 24 倍现金回报。

他提醒说，那个时期较低的入场估值未必能够重现，并承认自己在最初很难正确排列未来赢家。他得出的结论是，对自己的天使投资组合而言，跟进每一次按比例投资机会会降低表现，因为一些账面估值很高的公司后来失败了。

他说，持久的赢家建立在基本面之上，并在十年间持续复利增长。他举出在 YC 时投资的 GoCardless，与另一些投资作对比：后者的收购方包括 Fab 和 Jawbone，后来失败。这些经历塑造了他的看法，但不能证明每笔热门交易都会失败。

Hulme 说，自己早期一些投资没有二级市场流动性。机会出现时，他常建议创始人或早期投资人考虑出售小部分股份，以减少遗憾，同时承认每个人的情况和可用市场不同。

他的失误包括追逐势头、依赖其他天使投资人的尽调，以及没有花足够时间了解创始人。知名基金和著名高管可能营造出已经获得认可的外观，即使两者相对于各自资源都没有投入很大比例。

他向创始人询问产品，部分是为了了解他们如何思考、衡量成功和研究市场，即使产品后来会改变。他喜欢问为什么这个团队有优势、为什么时机合适以及可能出现什么问题；对他而言，坦诚表达担忧并愿意寻求帮助是有用的信号。

Hulme 认为，仅有想法很少够用：竞争对手可能早已有同样的想法，或者会复制它，因此执行很重要。时机也很重要。他举出等待市场到来期间生存下来的公司，并提醒，在需求出现之前投入大量资金可能终结这种机会。

他反对给学习风投设定固定的美元价格。他建议至少做几笔投资并观察数年，从自己能够承受损失的小额支票开始。他也提醒，不要假设支票金额的差异能准确表达信心程度。

他区分了创始人投资自己的钱与创始人募集副业基金两种情况。创始人的运营经验可能帮助投资组合公司，但他担心管理其他人的资本实际上相当于经营第二家公司，会分散对第一家公司的注意力。

Hulme 将风投工作概括为四项：寻找项目、选择项目、提供支持和销售。销售包括说服创始人接受投资、与有限合伙人沟通，以及帮助招聘高管。他说，即使投资组合扩大，保持寻找项目的能力仍然重要。

他认为寻找项目是自己相对擅长的部分，得益于好奇心和值得信赖的人脉。支持创始人对他来说更难，因为他对创始人的挫折感同身受；他将好的董事比作减震器，帮助缓和过度兴奋和困境带来的冲击。

Hulme 认为，人脉能够创造后来可能看起来像运气的机会。他也承认进入风投的机会并不平等：人们进入行业后可能有成功的机会，但有些人一开始就不知道如何进入。

乐观的文化需要有意识地留出空间审视风险。他介绍了事前验尸法：团队想象某个决定已经失败，并邀请成员提出异议。在他看来，乐观与明确的风险分析相辅相成。

投资人可能低估赢家，因为他们难以想象连续出现的增长曲线。Hulme 的团队既考虑当前计划，也考虑它可能打开的选择，再检验下行风险。他说，自己能为每笔投资描述乐观和悲观情形，并不声称拥有完全确定性。

Stebbings 认为，杰出的团队可以将最初较小的市场变成大得多的机会。Hulme 同意人才会创造选择，但指出持续维持市场机会并达到那种规模很困难；最终结果并不确定。

两人都担心上市和收购退出的流动性有限。Hulme 说，退出不仅对投资人重要，对可能用所得资金和经验创办新公司的员工与创始人也很重要。他特别重视曾在快速扩张公司工作的创始人。

他质疑每笔风险投资都必须单独返还整只基金的观点。他说，集中的幂律投资组合在历史上行得通，但其他方式也可能有效。关键纪律是选择连贯的策略，并避免因为一笔令人兴奋的交易就放弃策略。

Hulme 说，GV 的投资期限很长，关注绝对回报而非短期内部收益率，因为 Alphabet 没有施加同样的时间压力。这种机构条件影响了 GV 的策略；他仍建议创始人和早期投资人在合适时考虑部分变现。

讨论 Hopin 时，他思考持久的产品市场契合与疫情限制创造的需求有何不同。他认为创始人变现可以合理，但另外提出其他员工受到怎样对待的问题；他说自己不了解该公司员工结果的具体情况。

Stebbings 认为生成式 AI 存在投机性定价。Hulme 认为，资本正流向 AI，而其他公司融资困难，并预测一些估值将难以证明合理。两人都是投资人，他们的机构也参与了所评论的市场。

Hulme 将训练基础模型比作建造发电站：随着竞争者建设类似能力，设施可能迅速过时。他担心快速商品化，并说 GV 当时已投资 AI 基础设施和应用，但尚未投资基础模型。这一类比和前景判断是他的投资论点。

他承认，即使长期基本面不确定，投资人仍可能通过市场势头和二级交易获利。借用 Clay Christensen 的框架，他认为大量生成式 AI 是改善现有产品的持续性创新，未必会重建整个行业；这是一个存在争议的预测。

他预计云服务商会将模型作为更广泛的公用服务式产品的一部分提供。他还在没有内幕证据的情况下推测 Microsoft 参与 Inflection 交易的动机。被问及是否愿意以 900 亿美元估值投资 OpenAI 时，他说由于竞争和持久性的顾虑，自己很难投资。

对于更具防御能力的模型业务，他会寻找有用的记忆或自主行动能力等独特功能。在应用层，他以 GV 投资的 Synthesia 为例，说明围绕合成视频建立分销和企业级功能。他的积极评价伴随着 GV 的投资利益。

他会问 AI 创始人能否实现商业化、迭代并创造价值，而不仅看其是否拥有令人印象深刻的研究资历。他对模型、应用和现有厂商投资损失的数字猜测属于推测，并非实际测得的损失率。

他认为，现有分销和数据可能让既有厂商在法律工作和编程等领域占优，并引用 Microsoft 的产品为例。理解这一判断时，应考虑他任职于 Alphabet 投资机构 GV 的背景，以及他更广泛的市场论点。

Hulme 认为，在资金宽松的市场中，害怕错过机会会驱动糟糕决策；而市场下跌后，害怕显得愚蠢又可能使投资陷入停滞。他说，有纪律的流程应当追问某笔投资在当前时点是否合理。

他将 GV 在 2020 年向 Stripe 投资 1 亿美元描述为在恐惧中投资的例子。他回忆估值约为 320 亿美元，但不确定是否已公布。他预计 Stripe 在十年内会大幅增长；Stebbings 质疑预期回报是否足以弥补机会成本。这是预测，而非已经实现的回报。

被问到创始人是否需要行业经验时，Hulme 说这取决于具体情况。他比较了 GV 投资的 Lemonade 与 Currencycloud：前者的创始人引入保险专家，后者的创始人拥有深厚的金融科技经验。行业外来者必须愿意学习，并招聘自己缺少的专业人才。

他将执行速度定义为高效选择并回答重要的未解问题。第一个版本需要足够的质量来获得有意义的反馈，而非完美；行动应当产生指导下一步的证据。

他认为，早期企业客户通常应当付费，因为免费使用可能无法显示产品是否真正有价值，尽管消费市场可能不同。目标是从能够代表目标市场的客户那里获得快速、准确的反馈。

Hulme 担心文化债务：不信任、过度层级化或责任感薄弱等习惯可能很难扭转。他认为一些公司通过重大重组重塑文化，但合适的决定取决于组织本身。

他说，远程工作的结果取决于设计得是否有意识。他以 GV 投资的 GitLab 为远程原生公司的例子，指出其有明确的异步工作实践，同时描述了他在疫情期间突然被迫远程的公司中观察到的困难。这些是观察，而非受控比较。

Hulme 认为线下工作能为职业早期员工提供宝贵的非正式反馈和跟随学习机会，同时承认成本可能限制到场。Stebbings 补充说，混合办公团队协调同事共同到场的日期会有好处；两人没有提供适用于所有情况的生产力研究。

在快问快答中，Hulme 称赞 Nothing 的董事会，并预测公司当年收入约为 6 亿美元。作为董事，他与公司有利益关系；这个数字是访谈中的预测，不是已报告的结果。

他比较人们对气候风险和通用人工智能风险的关注，并推测 AGI 即将到来的预测与融资需求之间存在关联。他将其作为个人印象提出，并非证明特定研究者不真诚的证据；GV 和 Alphabet 也有自己的 AI 利益。

他回忆 GV 对 Neuralink 的投资，以及自己对创始人推介和技术抱负的印象。他的热情反映了投资人视角，不能证明医疗有效性或未来结果。

Hulme 说，计算机视觉、模型和零部件的进步让他对机器人投资更加开放，并主张在地缘政治风险背景下与军方合作。这些是他的判断和预测，并非已确立的结果。

成为父亲后，他更加重视先天性格，尽管他说把这一点类比到投资有些牵强。他认为投资人可以支持创始人，却无法从根本上改变他们；这是个人观点，而非科学结论。

最后，他说 GV 再次支持了 Snyk 创始人 Guy Podjarny 的一家新公司，该项目在当时尚未公开。Hulme 表达了对一位已有合作经验的创始人的信心，并感谢 Stebbings 的对谈。