OpenAI 收购 Jony Ive 团队、YC 的规模与风投回报背后的算术

Harry Stebbings 邀请 Scale 投资人 Rory O’Driscoll 和 Jason Lemkin 讨论风投回报、IPO、Y Combinator 和 OpenAI 的硬件抱负。谈话将报道中的进展与嘉宾在录制时作出的估计和预测结合在一起。

嘉宾首先讨论 Builder.ai。Stebbings 说，该公司在关闭前筹集了约 5 亿美元。他提到关于营收未达到预测的报道，并提出可能存在欺诈；讨论没有证实这一指控。

Lemkin 问该如何看待据称 Insight Partners 损失超过 1 亿美元的投资。O’Driscoll 指出，这样的支票亏损很痛苦，但只占一只数十亿美元基金的一小部分，大型投资人应当预期有些投资会失败。

同一家投资人在 Hinge Health 上据称取得的成绩引出另一个问题：一笔成功退出能在多大程度上影响一只规模很大的基金？O’Driscoll 认为，后期投资策略可能依靠多笔可观回报，而不是要求每一笔成功投资都返还整只基金的本金。

O’Driscoll 举例说明一个约有 20 笔交易的投资组合：其中有亏损、小幅盈利和少数大赢家。这个例子是规划框架，并非回报承诺；异常大的成功可能让基金表现远超基准情景。

表现最好的交易对整体结果影响最大。亏损投资的回收额稍有提高，其帮助通常不如一笔成功投资尾部回报出现重大变化；但假设每只基金都能遇到异常成功的案例也很危险。

O’Driscoll 认为，对最大的基金来说，超大型退出数量有限，使投资回报的算术更加困难。一种应对方式是把更多资金投向看起来最好的赢家，但这会带来集中风险，而信息较少的种子期投资人可能不愿承担这种风险。

嘉宾讨论了快速达到 1 亿美元年度经常性收入的吸引力。O’Driscoll 认为，业务进展是商业成功的有用指标，但单靠它无法下结论；客户流失、持续性和收入背后的经济状况仍然重要。

Lemkin 补充说，热门人工智能公司在招聘和融资方面具有优势。如果投资人和工程师都涌向最受关注的高速增长机会，增长较慢的企业可能需要建立自己的人才池和融资策略。

O’Driscoll 说，董事会应结合员工流失率和录用通知接受率评估员工股权稀释。股权激励会给现有持有人带来成本，但如果公司无法招聘或留住人才，一味减少稀释也可能是错误。

近期 Hinge Health 和 MNTN 的 IPO 使嘉宾认为，在谈话时点，一些增长型公司仍能进入公开市场。他们描述的企业拥有数亿美元营收和可观增长，这并不意味着所有初创公司都能上市。

O’Driscoll 研究了晚期私募估值下跌后的 IPO 中，清算优先权和转换条款如何影响结果。他说，Hinge Health 在 2021 年以 60 亿美元估值融资，部分投资人的优先股与普通股的自动转换条款不同，因此需要复杂的协商。

他描述了一些后期投资人如何协商经济安排，另一些则继续持有优先股。融资文件中的具体权利很重要：单凭此前的高估值，无法判断投资人在 IPO 中会发生什么。

对于 Chime，O’Driscoll 说，他查阅的文件规定，在超过特定门槛时，后期融资的优先股必须转换。他以可能的 120 亿美元估值对比 250 亿美元的买入估值作为例子，随后强调自己不知道股票会以什么价格交易。

因此，可能的结果包括继续持有优先股、协商转换，或接受强制转换和较低的账面估值。会计减记与出售时实现的亏损是不同的事件；最终结果取决于价格和之后的交易情况。

嘉宾转向一项研究，该研究显示加速器和孵化器参与了相当一部分风投交易。Lemkin 认为，Y Combinator 规模扩大，对创始人的吸引力也增强了，尤其是在拥抱人工智能之后。

O’Driscoll 称 YC 是一家异常强大的股权业务，因为它建立了一套持久的体系，帮助创始人达到可以融资的状态。他认为，YC 的品牌和运营模式能够持续吸引公司，不必只依靠某一位投资人的表现。

他估计，YC 的结构可能使其相对传统种子基金拥有可观的回报优势，并用 6 倍和 3 倍作假设性比较。这是他根据定价和成功率假设建立的模型，并非经过审计的实际业绩。

Stebbings 讨论了与自己有利益关系的 Project Europe，并说该项目收到数千份申请。嘉宾认为，应该让首次创业者更容易创办公司，尽管其中许多公司不会成功。

Stebbings 将 YC 同时比作 Chanel 和 Walmart：它将令人向往的品牌与广泛规模结合在一起。O’Driscoll 认同这种组合很难建立，并将这种面向创始人的持久产品与许多可相互替代的风投基金作比较。

Stebbings 明确表示自己的假设没有数据支持：他认为 A 轮投资尤其困难。他将依靠精彩故事的种子轮与 A 轮作对比，后者需要展示可持续、高质量的商业进展。

O’Driscoll 同意，最受追捧的人工智能交易竞争激烈，同时许多其他公司仍难以筹资。他好奇，当投资人集中涌入同一批热门领域时，是否会忽视不那么显眼的机会。

Lemkin 比较了自己首次投资 RevenueCat 的交易与近期一笔早期交易，后者的进入估值高得多。他和 Stebbings 都披露自己是 RevenueCat 的投资人；这个比较展示了他对种子期投资经济条件变化的担忧，并不意味着两笔交易的风险完全相同。

O’Driscoll 认为，通胀和经济增长在一定程度上抵消了这种比较，但他同意，更高的进入价格可能增加每美元投资的风险。要维持同样的持股比例，通常需要开出更大的支票。

Lemkin 说，他低估了公司多年保持私有期间员工股权稀释的累积效应。O’Driscoll 同意，每年小额授予累积起来影响很大，但公司也需要留住员工并激励创始人。

董事会的任务是在续授股权和招聘需求与现有持股比例的累积下降之间取得平衡。嘉宾把人工智能行业较高的股权授予比例作为例子和谈话中的说法，而非适用于所有公司的实测比例。

嘉宾讨论了 OpenAI 宣布收购 Jony Ive 硬件企业的交易，谈话中提到的估值约为 60 亿美元。他们争论这笔押注能否为人工智能创造新的消费者界面，以及交易对人才、融资和竞争意味着什么。

O’Driscoll 认为平台公司探索自己的硬件是合理的，但预测该产品可能像许多早期尝试一样，在几年后不了了之。他强调这是基于过往案例的判断，并非掌握了尚未发布的设备信息。

Lemkin 乐观得多。他预测产品将在一年内推出，设备将获得大量补贴，并得到广泛的日常使用，同时承认自己不知道设备形态。这些价格和采用规模都是他的推测。

Lemkin 说，自己使用人工智能和笔记工具的经历，让他相信随时可用的助手有可能实现。O’Driscoll 反驳说，工具在手机上运行，并不能证明消费者会购买并经常携带另一台设备。

嘉宾讨论了据报道的收购规模与 OpenAI 估值的关系以及由此带来的股权稀释。O’Driscoll 将稀缺设计人才的报酬与投资人可能投入的资金作比较，以此说明人工智能市场的议价能力。

Stebbings 认为，硬件还为 OpenAI 进一步筹资提供了有说服力的故事。Lemkin 设想人工智能的使用时间从每天几分钟扩展到一天中的更多时间；嘉宾将其视为未来可能的商业情景，而非当前收入。

话题转向欧洲和美国的科技生态。嘉宾比较金融科技机会，并指出不同市场的传统银行实力和支付网络经济模式可能不同。

Lemkin 描述了 San Francisco 密集的人工智能创始人社区的吸引力。Stebbings 认为 London 拥有优秀的人工智能人才，招聘成本可能更低；他以 ElevenLabs、Synthesia 和 Granola 为当地生态的例子。

Lemkin 说，湾区与同行之间强烈的比较可能激励创始人。Stebbings 回应说，他重视内在驱动力；O’Driscoll 则认为，融资、网络和从失败中恢复的能力差异，比天赋差异更重要。

嘉宾讨论 Duolingo 和 Klarna 关于人工智能与人员配置的公开表态。Lemkin 预测未来两年将出现大规模裁员，同时认为总员工人数可能保持稳定；他的判断部分基于与高管的交谈。

O’Driscoll 同意，高管面临来自投资人和员工的不同压力，但预计就业影响会比 Lemkin 所说的更渐进。他预测招聘放缓和组织调整会持续数年，而不一定马上出现大规模裁员。

在预测环节，O’Driscoll 说 AGI 的定义和时间存在争议，并推测合同激励可能影响何时作出宣布。Lemkin 明确说自己不是专家，并预测人工智能在 2026 年可能让人感觉达到 AGI，约在 2028 年得到广泛认可。

嘉宾还讨论了当时正在审议的立法中可能出现的企业和个人税收变化。这些评论是当时的解读和预测，并非对已生效法律或个人税务责任的权威结论。

对于是否有人会拥有 5000 亿美元净资产，嘉宾对时间和公开市场回报存在分歧。O’Driscoll 指出，即使公开市场股票没有出现类似涨幅，私人公司估值变化也可能创造很高的账面净资产。

嘉宾引用了 SVB 对美国科技独角兽的分析，并估计只有少数公司能同时满足严格的营收、增长和盈利要求。他们进一步认为许多公司的价值不足 10 亿美元，这是推论，并非对每家公司进行的估值。

Stebbings 和嘉宾讨论了数百家私人独角兽与有吸引力的退出机会数量之间的差距。他们指出，2021 年 IPO 市场吸收了多得多的交易，但对目前有多少公司能够达到投资人现在的预期存在分歧。

O’Driscoll 总结说，公开市场需求可以回升，但关键问题是有多少公司拥有达到新门槛所需的规模、增长和盈利能力。嘉宾最后指出，这个答案将决定积压的待退出公司能够多快完成退出。