Mitchell Green 谈软件股、风投流动性与 AI 变革中的投资

Harry Stebbings 问 Lead Edge Capital 创始人兼管理合伙人 Mitchell Green，软件股抛售是合理的重新评估，还是对 AI 的过度反应。Green 说，他的机构正在买入 Procore、Workday 和 Appian 等上市软件股，并在早年投资及出售 Toast 后重新买入。这些持仓与他对行业的评价有关。

Green 认为，传统企业拥有分销渠道、数据和资产负债表，有助于它们适应变化。他不认为每家传统企业都会存活：在他看来，技术冲击会创造新公司，使一些现有公司蓬勃发展，也可能摧毁另一些。这是他的投资论点，并非对任何具名企业的保证。

考虑到增长放缓、按席位定价和 AI 竞争，Stebbings 质疑 Workday 的前景。Green 说 Workday 的 AI 业务增长很快，且拥有可观收入和现金流，但他引用的数字是自己的估计。他认为成熟公司的规模使其增长轨迹不同于快速发展的私营 AI 实验室。

Green 认为，一些软件分析师没有充分考虑公司规模扩大后增长放缓的情况。他预测市场预期将被下调，随后企业可能超过修订后的预期，但他预计一些股票短期内可能停滞。这是他的解读和预测，并非对每只股票下跌原因的已证实解释。

Stebbings 提到买入下跌股票的困难，并以持续下跌的 Duolingo 为例。Green 描述了逐步买入或在下跌日买入的做法，同时承认投资者无法可靠地找到底部。他讨论的是个人方法，并非针对个人情况的投资建议。

被问及非创始人首席执行官在 AI 转型期间是否天然处于劣势时，Green 部分同意有创业精神的领导者可能很有价值，但也表示有能力的职业经理人同样存在。他寻找注重增长和创新的管理团队。在他看来，主要追求短期利润率的公司，应对重大技术变化的空间可能更小。

Green 认为高杠杆是一项特别的风险，因为利息义务可能限制投资。他比较了适应电子商务的传统零售商与失败者，并将部分差异归因于财务灵活性。这些历史例子是他的解读；仅凭债务无法确定某家零售商成功或失败的原因。

嘉宾讨论大型科技公司应该在 AI 基础设施上投入多少。Green 说，在克制和大举投资之间，正确答案并不明确，可能位于两者之间。他认为，当竞争对手也在大举投入时，Meta 的管理层有理由积极投资，同时承认只有时间才能证明哪种策略奏效。

Green 称 ByteDance 是世界上最先进的 AI 公司，并说西方观察者低估了它对 AI 的使用和投资。Lead Edge 已投资 ByteDance，这一利益与他的判断有关。他的排名是观点，并非证明该公司在每个 AI 领域都领先的比较研究。

他预计，AI 将在第一波人们熟悉的应用之外创造大型公司。他类比互联网早期之后出现的社交媒体企业，认为未来一些最大的企业可能在接下来两至五年内诞生。他说自己不知道这些企业会是什么；这是预测，而非特定结果的时间表。

Stebbings 问投资者应继续投资，还是等待新的均衡出现。Green 说答案取决于基金策略：寻找罕见 100 倍回报的早期投资者，与他的成长基金面临不同的投资经济性。他喜欢问，如果公司完成合理的经营计划，约 18 个月后是否足以支撑入场价格。

Green 描述 Lead Edge 的目标为，在三至七年内获得约两至五倍投资资本，投资曲线对应的目标内部收益率约 25%，基金层面净回报约为两至两点五倍。这些是他所说的目标和对策略的描述，并非经过审计的未来回报保证。

他说，投资感觉比 2017 年更难，但他在二级市场和特殊情况交易中看到机会。他提到近期一笔交易，称当时正在讨论的新融资价格约为 Lead Edge 入场价格的两倍。这个例子是他对阶段性估值的描述，并非已实现回报，也没有独立验证后续融资。

Green 提到投资组合公司 Grafana Labs，认为它受益于 AI 相关支出。他说，当这家自筹资金的软件公司规模还小得多时，Lead Edge 和另一家投资者就支持了它；团队通过持续冷电话找到该公司。他所在机构的投资以及他对公司增长的描述，是理解他积极评价的重要背景。

他将另一家投资组合公司 Pacemate 描述为把心脏设备信息汇集供诊所使用的软件。Green 引用其收入增长和约 99% 的收入总额留存率，并说 AI 可能帮助支持工作提高效率。这些是他的商业说法，并非临床获益的证据，也不能替代医疗监督。

Green 认为，AI 除了提升工程效率，也可能提高销售、营销和客户支持的生产力。他估计，一般软件公司上市时，研发约占创立以来累计支出的 30%，并用这一数字解释分销和服务为何重要。这个比例是访谈中的经验估计，并非经验证的行业普查。

嘉宾讨论一篇广泛传播的研究文章，以及社交媒体改变投资者注意力的速度。Green 将近期波动与他 2008 年和 2009 年在对冲基金工作时的经历相比，回忆当时市场波动大得多。他认为恐惧驱动的价格变动可能带来机会，而 Stebbings 担心价格可能脱离内在价值。

Stebbings 认为今天的 AI 变革不同于金融危机，因为新技术可能取代传统企业。Green 回应说，大型主机以及 Oracle、Microsoft 和 SAP 等历史悠久的公司经历过以往变革后仍然存在。他预计既会有幸存者，也会有失败者，并偏好收入总额留存率强的企业；这些是投资观点，并非对每家公司的预测。

Green 推测 AI 可能加速药物研发，并最终帮助应对癌症和痴呆等疾病。访谈并未证明 AI 已解决这些疾病、验证了更快的试验，或产生了某种特定疗法。他还预计，没有杠杆的制造商可能比负债沉重的竞争对手更有余力投资机器人。

Stebbings 问，如果工作岗位消失，生产力提升是否会削弱消费支出。Green 说他不太担心大规模失业，引用了以往技术转型以及与一名银行高管的交谈，后者预计会重新培训员工。一名高管的说法不能证明每个雇主都会这样做，Green 对就业的展望也属于预测。

Green 认为，大型受监管公司采用技术的速度可能慢于技术观察者的预期。他预计会出现新岗位和新企业，并不相信最极端的失业情景会发生。他的历史类比不能排除岗位流失，也不能确立员工转型需要多久。

话题回到社交媒体和市场行为。Green 说如今信息传播很快，并预计监管会获得更多关注，同时承认市场结构还包括规模更大的被动基金。他倾向于考察盈利和自由现金流，但两者的存在都不能保证股价存在底部或投资盈利。

Green 提到股票薪酬和稀释，认为投资者有时会忽视这些成本。即使公布的经营数字看起来有吸引力，股份增加也可能稀释现有股东。他将其与回购作比较，同时指出他的机构不是积极主义投资者；回购能否创造价值取决于价格和融资方式。

讨论内部人士买入和公司回购时，Green 说他会把这些视为一个积极信号，但也会问管理者已经持有多少股票。他预计某些公司会推出更多回购计划。嘉宾提到的具体计划金额和个人买入数字只是谈话中的数字，并非经过验证的交易记录。

Stebbings 问与中国相关的 ByteDance 估值折价如何可能缩小。Green 比较中国上市公司和一家西方同行的盈利倍数，认为 ByteDance 的增长和盈利可能支撑更高估值。他披露 Lead Edge 持有大量 ByteDance 股票；他的倍数和估计具有时间性，访谈中未加核实。

Green 推测 ByteDance 最终可能在香港上市，并在五年内达到数百亿美元的年度盈利。他随即承认上市问题存在不确定性。IPO 地点和盈利预测都尚未确立，他先前对美国上市的措辞也应结合这一不确定性理解。

他说 Lead Edge 在约 2,000 亿美元估值时买入 ByteDance 股票，并认为风险调整后的机会很有吸引力。他预测中国可能在 AI 领域领先，理由包括能源基础设施、技术人才和科研资源，同时承认竞争不一定是赢家通吃。这些是他的持仓和地缘政治预测，并非经过测量的结果。

Green 问领先模型公司最终能否获得持续盈利，并说自己不知道答案。他还预测，如果当地居民认为数据中心带来更高电价或环境影响，却没有足够的本地利益，社区可能反对。他举的本地价格和就业例子是示意情景，并非对具体社区经验证的发现。

被问及出售时，Green 将自己的纪律总结为持续重新评估每项持仓。问题不只是公司在原始价格下是否是好投资，而是当前估值下，达到目标回报的概率是否仍有吸引力。Lead Edge 所述目标仍是在三至七年内获得两至五倍资本。

Green 以 ByteDance 为例讨论报道中的二级市场价格，并说如果报价估值高得多，他的出售意愿会改变。他也预测未来盈利将显著提高。这些价格和盈利是持仓投资者引用的报道或假设数字，并不能证明交易完成或未来结果。

他用一家收入为 2,000 万美元的公司解释 18 个月检验：如果完成合理计划，18 个月后合理估值能否支撑投资价格？Green 区分优秀公司和优秀投资，并说即使业务出色，买得太贵也可能带来糟糕回报。

Green 描述结构化二级交易和购买旧基金份额是以更好价格买入优质资产的潜在方式。他说，一些投资者追求极端结果，因此接受截然不同的定价。他的方法并不是认为较弱的公司天然有吸引力，而是认为必须同时考虑业务质量和入场价格。

Green 说，他认为大约一半甚至更多风险投资人不应该从事这一行业，因为太多资本在缺乏足够价格纪律的情况下追逐机会。这一比例是他挑衅性的观点，并非经过测量的数量。他还提醒说，只有少数公司能达到最高估值。

他预测几年后风险投资的资金可能减少，但承认时间不确定。他建议新兴基金管理人利用流动性窗口，包括部分出售，而不要假设账面估值会自动变成现金。部分出售可以在保留一定敞口的同时返还资本，但时机和机会因交易而异。

Green 把区别总结为“估值是观点，DPI 是数学”：已分配资本与实缴资本之比反映相对投入资本已返还的金额，而私募估值是一项估计。他说，其机构约三分之一的交易涉及二级市场出售，并强调有限合伙人是希望获得资本返还的客户。这些数字是他对 Lead Edge 历史的描述。

嘉宾指出，与大股东相比，小基金出售少量股份可能发出较弱的市场信号。Green 说，曾支持创始人的投资者即使出售部分或全部持仓，仍可继续提供帮助。这是他对其机构如何管理关系的描述，并不能保证每位创始人都欢迎出售。

Green 估计相当一部分风险投资人可能产生负价值，理由包括施压烧钱、糟糕的招聘建议，以及表现得好像自己经营过公司。他明确说自己从未经营过一家运营公司。他给出的比例是观点；他提出的解决办法是让创始人接触有经验的经营者并帮助招聘。

Stebbings 认为，投资者推动增长是因为其入场价格要求公司迅速获得下一轮融资。Green 同意高价格会制造压力，并批评早期想法获得极高估值。谈及 Anthropic 最早融资时，两人都对实际估值表示不确定；访谈没有确立相关条款。

对于软件创始人，Green 认为收入总额留存率是核心指标。他的例子从一组现有客户带来的 2,000 万美元收入开始，衡量一年后扣除流失和缩减后还剩多少，不包括追加销售。按照他的框架，1,800 万美元对应 90% 留存率，1,900 万美元对应 95%，1,950 万美元对应 97.5%，约为 98%。

Green 说，低总留存率可能迫使公司大量花钱销售，只为弥补失去的收入，而高留存有助于高效增长。他给出的 90%、95% 和约 98% 门槛是 Lead Edge 所述筛选偏好，并非普遍标准，也不能完整衡量公司健康状况。

被问及私募股权拥有的软件公司时，Green 区分了成长投资者和杠杆收购基金。他说自己没有研究 Stebbings 提到的具体公司的财务，因此不知道其所有者究竟如何提高利润率。他希望他们减少低效开支而没有削弱工程能力，但这只是推测。

Green 再次谈到技术转型期的债务风险：高额利息可能使公司可用于产品改进的现金减少。Stebbings 担心波动的公开市场会让优秀公司选择更长时间保持私有，从而恶化基金投资者的流动性。Green 同意有限合伙人最终可能施压，要求基金分配回报。

Green 描述 Lead Edge 在 EquipmentShare 的二级市场投资。EquipmentShare 是一家使用技术的设备租赁企业；他说上市可以提高客户信心和品牌知名度。他所在机构的持股与这一例子有关。他也理解，尽管投资者需要流动性，现金充足的创始人可能更愿意保持私有。

Green 说，当业务适合上市时，Lead Edge 偏好对最终上市持开放态度的创始人，因为机构需要退出路径。他承认二级市场也能提供流动性。可能上市是偏好和潜在路径，并非任何公司都会上市的保证。

嘉宾讨论了一项假设性的 Stripe 与 PayPal 交易。Green 明确说他不知道 Stripe 是否正在推动该交易，随后解释公开交易的股票如何能作为并购对价。他们举出的估值和融资例子都是假设，不应被解读为谈判或拟议交易得到确认。

Stebbings 问上市公司与私人公司估值的差异。Green 说，私募融资价格与公开市场比较可能看起来脱节，并认为某些成长投资者如果能灵活买入上市股票可能受益。他将这一方法与早期风投授权区分开来，后者的投资和风险特征不同。

谈到上市公司规模，Green 说，50 亿至 100 亿美元规模的上市可以行得通，较小公司也可以上市，即使吸引投资者关注更难。他以历史例子作说明。他的偏好是对市场准入的观点，并非对新发行人估值或流动性结果的保证。

Green 质疑，超大型风投和成长基金如果不持有价值极高的公司股份，能否产生强劲回报。Stebbings 认为，能够向最终赢家投入数十亿美元可能改变计算结果。Green 同意大型基金可能找到重要的 AI 赢家，但认为基金规模和入场价格使所需结果很难实现。

他反对机构必须极大或精品化才能成功的观点，并以自己尊重的 Benchmark 和 Index 为例。他指出，较小基金可能更早投资，并随着时间接受持股稀释。他说 Index 的长期分配和回报令他印象深刻；这些是他的评价，而非独立审计的业绩数字。

关于知名投资者是否能仅凭资本和声誉创造市场赢家，Green 说充足资本也可以为多个竞争对手提供资金。他称赞 Menlo 早期投资 Anthropic，认为当时这并不是一个显然正确的押注，并披露自己与 Matt Murphy 的私人友谊。任何投资的最终结果仍取决于未来事件。

在快问快答中，Green 说他现在预计 AI 的影响领域比此前想象得更多。他回忆了与 Nat Friedman 的早期会面，并在被问到基金选择时提及 Benchmark、自己的机构以及其他受他尊重的投资者。这些偏好和回忆反映了他的个人经验与关系。

他说，一个艰难决定是是否在 2016 至 2018 年跟进更高的软件估值。事后看，他认为 Lead Edge 错过其中一些交易是错误的。他还描述出售了一小部分 Shopify IPO 配售股份，如果持有价值会高得多；这一反事实来自事后判断，没有体现投资者当时面临的不确定性。

Green 预计未来十年内某个时候会出现重大市场下行，希望届时手中有可用资本进行投资。他认为后续几代 AI 公司可能同时受益于市场调整和生产力改善。时间、严重程度和投资机会都属于预测，并非已知结果。