深度對話 Benchmark 合夥人：AI 打破了 SaaS 的 3322 規則改變創造本質

Benchmark 合夥人 Eric Vishria 最近跟 Banana Capital 合夥人 Turner Novak 在其播客 The Peel 做了一個非常精彩的對話，這是我最近覺得非常不錯的一個訪談。

在這個對話中，Eric Vishria 分享了他如何看待 AI 時代的創業、什麼樣的創始人是他們最喜歡以及 Benchmark 的投資策略和內部如何決策等話題。

他提到的幾點讓我印象非常深刻，比方說AI 時代的增長完全超出了傳統的常態模式，它是一種指數級增長，顛覆了 SaaS 企業的 3-3-3-2-2 增長法則。

對於創始人，他更關注創始人的敘事能力、智識真誠以及持續學習能力。創始人構建企業敘事的能力至關重要。”在所有場景中，最擅長持續優化敘事的人最終勝出”。同時，成功創始人的核心特質是學習能力，”相比初始經驗，我更關注創始人的學習斜率與第一性原理思考能力”。

最優秀的創始人往往兼具兩種特質：極度樂觀與極度多疑——他們對自身使命和業務前景充滿信念，但對其他一切保持警惕。

他認為，互聯網是「分銷機制」的革命，而 AI 是底層技術的顛覆，更接近「晶體管」式的賦能邏輯。前者解決「連接效率」，後者改變「創造本質」。

而關於 Benchmark 自身的投資策略和方法，他們堅持”尋找劃時代企業，支持最具遠見的創業者”的核心策略，Benchmark 本身扁平化的合夥人結構形成高度信任，確保所有成員協力支持被投企業。

他相信稀缺的永遠是「非凡的公司」，而非資本，因此 Benchmark 堅持精簡投資策略，一旦投資，所有人會一起深度陪跑。他將 Benchmark 比喻為一個資本主義者的共產主義集體。

值得注意的是，Eric Vishria 主導了對兩個華人 AI 項目 Manus 以及 Fireworks 的投資，其中 Fireworks 已經估值 40 億美金，ARR 超過了 1 億美金《VC 開始做 Roll-up 了，這個華人 AI 最新估值 40 億 ARR 超 1 億美金》。

下面我對這個訪談做了一下梳理分享，由於內容實在太長，不可避免會有一些錯誤，但這個對話整體給了我很多啟發：

1.Turner Novak：你曾提到，對於自己做過的每一項投資，幾乎在接觸項目的那一刻，你就知道這是一位值得支持的創始人。你能具體談談這一點嗎？

Eric Vishria：我不會說「一接觸就確定」，但我確實能很快建立信心。有些 VC 天性樂觀，我們傾向於更容易被激發熱情，而另一些人則更傾向於保持懷疑態度。我屬於前者，容易先被激發興趣，然後通過盡職調查、合作夥伴的反饋來調整判斷——我大概是這樣的工作模式。

每個人對待「興奮點」的方式不同，但對我來說，當我見到創業者時，如果能迅速獲取新的認知——尤其是當我在某個領域投入大量時間後，創業者的某句話能讓我突然意識到：「他們有獨到的見解。」這種瞬間的「頓悟」很關鍵。

我每天都會接觸新公司、與人交流、閱讀大量信息，但很少有人能提出讓我耳目一新的觀點。如果有人能給出前所未有的洞察，或是用全新視角解讀市場，這對我來說就是絕佳的信號。需要明確的是，這通常與數據指標無關——我幾乎從未因某個數字而決定投資，關鍵在於「洞見」，比如對市場的獨特認知或分析視角。

很久以前，我曾與一位來自 Ido 的設計師合作，他說過一句話讓我至今印象深刻：「很多時候，最重要的不是解決方案，而是正確地定義問題。」我認為這與投資中的「洞見」異曲同工——當所有人都在以某種固定模式看待市場或機會時，若有人能提出「我們可以這樣切入」的新思路，並且讓你覺得「這邏輯說得通」，這種思維碰撞就會成為關鍵的決策起點，這其中有一種「洞察」的因素在裡面。

而第二件常讓我印象深刻的事是，當你遇到一個真正的「學習者」型創始人。我之前描述過這種感覺：有些創始人走進來，就像在你腦袋上裝了個吸塵器，把所有知識都吸走了，對吧？當你有這種感覺——彷彿有人在把你的大腦內容直接下載到他們的大腦里，然後你會想：「哇，如果這個人每週這樣吸收三次，持續 10 年，那就是 1500 個大腦的知識量啊。這太驚人了。」這種學習能力或知識複利的水平，你幾乎能切實感受到。

事實上，這讓我意識到：比起創業者在創業初期的「成熟度」（比如對公司構建的認知水平），我更關注他們的「學習斜率」——即學習速度。如果學習曲線足夠陡峭，他們很快就能通過複利超越所有人。當然，這種情況不常見，但偶爾遇到一個兼具「洞察」「學習力」，且與你產生化學反應的創業者時，真的會讓人非常興奮。

有人可能會問：「如何判斷一個人是否擅長學習？畢竟誰都可以說自己是個好的學習者。」這確實很主觀，更多是一種感覺。或許可以從他們提的問題來看：當你向他們提問時，他們是否能理解問題背後的深層邏輯？是否在挖掘洞見？是否試圖追根究底？是否在用「第一性原理」思考？比如，你會感覺：「這個人是從本質出發在推理。」

另外，他們是否敢於問「看似愚蠢」的問題？是否願意追問最基礎的概念？比如，當你說了某個觀點，他們會直接問：「你為什麼這麼說？」這種既自信又願意謙卑求知的態度，往往是好跡象。

還有一點體現在他們的「敘事進化」中——關於公司的定位、存在的理由、致勝邏輯，是否能形成一個連貫的故事。有趣的是，我們在 Benchmark 常做極早期投資，我主導的項目中可能有三分之一到一半都是公司的「首筆融資」。這些項目常給我一種「直接奔著成功去」的直覺，雖然沒人知道最終能否成功——早期投資本就是高風險，有些公司會成，有些不會，但這很正常。

從我的經驗來看，哪怕團隊優秀、市場正確，外部因素也可能決定成敗。但矽谷最特別的地方在於：一次失敗不代表什麼，它只是「這次沒成」而已，完全可以接受。當你聽到一個創業故事時，你會想：「如果這事成了，可能真的會改變世界。」這種可能性，正是早期投資的魅力所在。

而且這個故事必須足夠連貫。我們見過太多這樣的例子：雖然不確定能否成功，但整個邏輯框架嚴絲合縫。這類項目永遠是我最喜歡的投資標的——最棒的創始人、最有潛力的產品和公司，往往都具備這種特質。你向別人介紹時會說：「我不確定這能不能成，但他們正在做這件事，這是他們的核心論點，以及他們試圖解決的問題。」說完後你會覺得：「嗯，這可能是個絕妙的主意。」

以 Cerebras 為例，這是一家專注於 AI 芯片和系統的公司，最近提交了上市申請。雖然過程中經歷了各種爭議，但最讓我印象深刻的是，我從創始人兼 CEO Andrew 創業初期就開始與他合作——公司由五位創始人共同創立，作為一家半導體公司，它不僅資本密集，還面臨諸多技術挑戰。但問題是，我對硬件一竅不通，完全是門外漢。

那是 2016 年 3 月，Andrew 首次帶著項目來找我們。當時半導體行業遠未成為熱點，英偉達市值還不到 300 億美元（如今已超萬億美元），Google 也尚未發佈 TPU，整個 AI 硬件領域幾乎一片空白。他是如何在沒有公開成功案例的情況下打動我們的？

答案很簡單：第一張幻燈片是團隊介紹，第二張還是團隊。創始團隊成員都是半導體和系統領域的連續創業者，履曆堪稱「專業級」。即便當時我們還不清楚這是一家半導體公司，但僅憑團隊背景，就能感受到他們的專業性。

接下來，他們拋出了核心論點：「GPU 其實並不適合深度學習，只是比 CPU 強 100 倍而已。」這個觀點在當時極具挑釁性——要知道，那是 Transformer 之前的時代，甚至 OpenAI 都尚未成立。他們接著解釋：「圖形處理器為何會成為AI 或深度學習的解決方案？或許並非如此。」

隨後，他們詳細闡述了工作負載的特性，以及他們將要打造的解決方案。你會不由自主地想：「這可能行得通，如果成功，價值將不可估量。」而風險投資的核心，不正是這種「不對稱的可能性」嗎？

2.Turner Novak：說到「敘事」，Benchling 的 Saji 曾提到，他從你身上學到了公司敘事的重要性。為什麼敘事如此關鍵？

Eric Vishria：我認為，作為創始人或 CEO，本質上是在「持續講述一個故事」。工程師可能會對「推銷」嗤之以鼻，覺得這聽起來像在兜售蛇油。但我所說的「敘事」並非貶義，而是指：你需要清晰闡述公司為何存在、為何由你們來做這件事、核心問題是什麼、競爭優勢在哪裡，以及如何致勝。

無論面對客戶、潛在員工、合作夥伴還是投資者，你都在傳遞這個故事，並且需要不斷迭代和修正它。這是 CEO 的核心工作之一。優秀的敘事能力至關重要，因為當聰明人質疑「這邏輯有漏洞」時，你會意識到：「哦，確實有問題，需要修正。」

現實中，公司總會遇到各種挑戰——客戶集中度高、增長停滯、技術瓶頸等。有些問題源於合理因素，需要你清晰解釋；有些則暴露深層隱患，需要你反思並解決。而這一切的試金石，正是公司的敘事邏輯。歸根結底，CEO 必須主導並完善這個敘事。我親眼見過兩類 CEO 的鮮明差異：一類用心打磨敘事，另一類不屑於此。最終，前者往往走得更遠。

3.Turner Novak：你知道為什麼有些 CEO 會更傾向於深入打磨敘事，而另一些則不然嗎？是否存在某種特質，讓你更欣賞某位 CEO，或讓你意識到他們需要加強這方面的能力？

Eric Vishria：我想這在某種程度上與「野心」相關——如果一個人極具野心，他講述的故事必然宏大，並且能將故事的每一層邏輯拆解到當下的每一個具體行動，就像剝洋蔥一樣層層深入。

以馬斯克為例，他堪稱敘事大師。「移民火星」聽起來遙不可及，但他讓無數人相信了這個願景。更厲害的是，他的敘事不止於「去火星」，而是「殖民火星」，甚至是「讓人類成為跨行星物種」——這種野心的尺度幾乎無人能及。

但他能從最宏大的願景一路拆解到具體行動：我們需要發射火箭→火箭必須可重覆使用→研發多型號火箭→用火箭運送衛星→開發機器人處理太空任務……他的敘事始終圍繞核心邏輯層層展開，甚至宣稱「我們不是汽車公司，而是電池公司」。關鍵在於，他本人深信這個故事，而非單純說服他人，這正是野心的本質與敘事力量的絕佳例證。

4.Turner Novak：假設你遇到一位創始人，他的新洞見讓你眼前一亮，擅長敘事，野心勃勃，團隊也令人讚歎。你通常如何與這樣的創始人建立聯繫，爭取合作機會？畢竟你們要共事多年，這段關係通常是什麼樣的？

Eric Vishria：對我而言，每個人做 VC 的動機不同。我曾是創業者，因此我的核心動力是「與創始人合作」，這也是我最喜歡這份工作的原因。與創始人的化學反應至關重要，我會花大量時間與他們相處——在 Benchmark，我們常有與創始人合作超過十年的案例。

當遇到這樣的創始人時，我會先深入探討他們正在構建的事業：為什麼要做這件事？動機是什麼？具體如何運作？背後的驅動因素是什麼？他們對發展路徑有哪些規劃？我能從其他公司的經驗中帶來哪些可借鑒的思考？這種互動的核心，是如何最大化創始人願景實現的概率，幫助他們將野心變為現實。如果每個季度都能讓成功概率提升一點點，複利效應就會顯現。

5.Turner Novak：有沒有哪些具體行動最能提升這種成功概率？比如提前準備董事會會議之類的小事？

Eric Vishria：其實有很多細節，而且每家公司、每位創始人都不盡相同。但無論是否達到產品市場匹配（PMF），核心都在於「如何構建一家可持續的公司」。優秀的公司必須具備耐用性和韌性。

有時你會遇到極有個人魅力的創始人，但關鍵問題是：他們是否真的想打造一家「超越個人」的公司？至少在當下或未來，公司需要彙聚多人的力量，形成協同效應。因此，創始人必須具備圍繞公司搭建體系的能力，這涉及招聘什麼樣的人、團隊成員的優勢是什麼、如何與創始人自身的能力互補——我在這些方面投入了大量精力。

有趣的是，我昨天聽了 Ben Thompson 的播客訪談。他是一位出色的行業評論員，從訪談中能感受到，馬克·朱克伯格始終在關注市場動態，理解行業趨勢。這說明，優秀的創始人不僅要擅長敘事和構建團隊，還要保持對外部世界的敏銳感知，不斷迭代對業務的認知——這或許就是提升成功概率的關鍵細節之一。

他從中吸取了教訓。對我來說，他提到的最有趣的一點是，他對未能掌控移動平台深感懊悔。這也解釋了一些問題，比如他為何堅持開源 Llama 模型，為何投入數十億美元研發 Llama。其中一個原因是：「我不希望再出現一個由他人掌控、我完全無法左右的平台。」

顯然，他對蘋果有諸多不滿，雙方關係也頗為緊張。但當你理解這一點後，就會明白他的心理邏輯——他不希望OpenAI、Anthropic 或其他公司掌控核心模型併成為新平台，而 Facebook（Meta）卻不得不依賴這些平台，無論是用於廣告資產還是其他業務。一旦想通這一點，一切都變得合理了。

關鍵在於，隨著公司規模擴大，創始人的許多工作本質上是為了讓公司正常運轉、讓業務持續發展。而其中一部分工作應該能讓創始人「抬起頭來」，擁有更長遠的戰略視角，洞察行業趨勢與變化——這正是創始人的核心能力之一。在我看來，構建企業的理念與上述邏輯是相輔相成的。

6.Turner Novak：你認為這種趨勢未來會如何變化？現在有一種說法（或許不再是玩笑）是「一個人就能打造一家十億美元公司」。你在投資組合或觀察中如何看待這種變化？

Eric Vishria：我認為這一過程將充滿意想不到的曲折。舉個例子，在 Benchmark 的投資組合中，有多家公司員工不足百人，從啟動到實現 1 億美元以上的年化收入僅用了 12 到 18 個月。這一速度不是傳統 SaaS 公司的 2 倍或 3 倍，而是 5 到 10 倍。當然，這其中存在差異：年化收入可能包含實驗性收入，未必完全可靠。但拋開這些因素，無論是從人力效率還是增長速度來看，都令人驚歎——而這很大程度上得益於 AI 技術。

7.Turner Novak：幾個月前你曾發過一條推文，提到傳統 SaaS 行業的「增長規則」（例如先實現 100 萬美元營收，再以 3 倍、3 倍、2 倍、2 倍的速度增長，最終在上市時達到下一年 1 億美元營收），但如今這套規則已徹底顛覆，尤其是上市環節。你認為這些公司增長更快的原因是什麼？是市場需求激增嗎？

Eric Vishria：目前我們能得出的唯一結論是：客戶認為這類產品體驗「極具魔力」，因此願意為之付費。但這種付費意願能持續多久？產品是否可替代？是否有護城河？是否具備持續性？這些問題尚無定論，且因公司和產品而異。但每當看到一個新領域的產品以如此速度增長時，我們必須承認：其產品必然具備某種「魔力」，切實解決了用戶的痛點，讓用戶願意「主動掏錢」。

8.Turner Novak：你見過增長最快的產品是什麼？（假設可以公開討論）

Eric Vishria：我認為 ChatGPT 無疑是史上增長最快的產品。除此之外，在我們的投資組合中，有近一半的公司在18 個月內從 0 做到了 1 億美元以上營收——這速度堪稱「光速」。增長模式各不相同：有的靠單次 20 美元的小額訂閱（如 Cursor 等工具），有的則依賴 500 萬到 1000 萬美元的大額訂單。這種多樣性和靈活性令人震驚。

9.Turner Novak：如果我是投資者或創始人，希望打造一家能存續 10 年、改變世界、實現數十億美元營收的公司，該如何評估當前業務的「收入質量」？

Eric Vishria：我認為，最優秀的創始人往往兼具兩種特質：極度樂觀與極度多疑——他們對自身使命和業務前景充滿信念，但對其他一切保持警惕。這種多疑促使他們行動迅速，同時他們也具備極高的「智識誠實」：無論對外如何表達，內心深處始終清楚公司的護城河在哪裡、薄弱環節在哪裡。

以當前許多高速增長的 AI 公司為例，它們的護城河或許還很薄弱，但擁有「速度護城河」——憑藉更快的迭代速度和微小的領先優勢，持續跑在競爭對手前面，而這種優勢隨著時間推移有可能轉化為真正的壁壘。

10.Turner Novak：你提到「護城河有限」的問題，這讓人思考：在一個許多環節可被自動化的時代，究竟什麼才是真正持久的護城河？比如傳統意義上的「切換成本」是否依然存在？假設現在有一款新 CRM 工具，能通過自動化代理複製黏貼所有數據、複製 Salesforce 的所有集成功能，用戶幾乎無需付出切換成本——這樣的業務是否有價值？

Eric Vishria：或許我們可以從 Google 搜索的案例中尋找答案。Google 為何能在早期搜索引擎競爭中勝出？

1. 產品絕對領先：無論是 PageRank 算法、網絡爬取能力，還是搜索結果相關性，Google 都顯著優於同期的Yahoo、AltaVista 等對手。
2. 性能體驗致勝：加載速度極快，這在當時網絡環境下是決定性優勢。
3. 簡潔無干擾：頁面沒有充斥劣質展示廣告，用戶體驗純粹。

但值得注意的是，Google 早期（1998 年成立時）並未實現盈利，直到 2001 年底才推出 AdWords。這一模式並非原創（靈感來自 Bill Gross 的 Goto.com），但 Google 憑藉龐大的搜索流量和更優的執行能力，將其轉化為商業奇蹟。這說明：打造「有魔力的產品」是起點，但更關鍵的是讓產品持續保持領先——後者遠比前者困難。

社交網絡依靠「網絡效應」構建護城河，而 Google 最終形成了「廣告主-用戶」雙邊網絡效應，並通過控制瀏覽器入口、操作系統（安卓）、硬件（Chromebook）等生態環節鞏固地位。如果對比 2000 年的 Google（當時只是「更快、更準但不賺錢的搜索引擎」）和今天的 AI 初創公司，會發現歷史正在重演：早期看似單薄的「產品優勢」，可能成為未來十年護城河的起點。

回到當前 AI 市場，投資者對部分公司的未來增長預期看似激進，但考慮到行業整體規模和潛在價值，這種樂觀並非毫無根據。畢竟，AI 產品的迭代速度遠超傳統軟件，功能進化日新月異。當然，質疑聲也存在——比如 OpenAI 目前的負毛利率問題。但正如 Google 早期未盈利卻不妨礙其構建長期價值，關鍵在於：產品是否解決了真實且持續的需求，能否在迭代中建立不可替代的生態位。

在這個充滿不確定性的領域，每個看似瘋狂的願景都能找到支持或反對的理由——這恰恰是風險投資的魅力所在。市場足夠大，變化足夠快，最終勝出者或許不是當前「護城河最深」的公司，而是那些能持續創造「不可替代的產品魔力」並將速度優勢轉化為生態壁壘的團隊。

也許情況已經有所變化（我當然沒看過他們的財務報表），但總體而言，我對此並不太擔心。至少目前來看，大部分邊際成本集中在推理環節，而推理成本正在迅速下降。這就像押注「摩亞定律」——事實證明，這樣的押注通常是明智的。因此，我不認為毛利率問題是值得擔憂的核心因素。

當然，行業確實存在定價壓力和商品化趨勢，同時模型開發成本也在持續上升。但或許隨著預訓練重要性下降、後訓練重要性提升，這種成本增長會趨於平穩。所以我認為，毛利率挑戰在當前階段（尤其是推理環節）根本不算問題。如果創始人願意承受短期壓力，時間反而可能成為他們的朋友——因為技術迭代的紅利會逐漸顯現。

11.Turner Novak：假設你在運營一家公司，融資後有 12 到 36 個月的資金儲備，如何判斷風險區間？畢竟你無法準確預測技術進步的速度。

Eric Vishria：顯然，每家公司的情況不同，需要持續調整策略。但如果公司有增長 momentum（動力）或 escape velocity（破局速度），即使資金接近耗盡，也更容易獲得後續融資——畢竟市場對 AI 公司的資金供給依然充足，哪怕股市波動，優質項目仍不缺投資。但如果公司既沒有增長動能，也缺乏令人信服的敘事邏輯，風險就會顯著增加。

12.Turner Novak：未來十年，AI 領域的價值將主要集中在哪裡？

Eric Vishria：有趣的是，回顧 90 年代互聯網早期，基礎設施公司（如思科、Sun）是首批贏家。當時 Nvidia 面臨90 多家 GPU 競爭對手，但最終憑藉技術壁壘脫穎而出。類似地，AI 領域的第一波浪潮中，英偉達顯然是最大贏家—— Peter Thiel 曾說，英偉達攫取了 AI 領域 125% 的利潤（因為其他公司仍處於虧損狀態），這一說法可能還保守了。

但正如基礎設施規模化後催生消費級巨頭（如美國寬帶普及後 YouTube 崛起，4G 網絡成熟後 Instagram 和 Snapchat 爆發），AI 領域也會遵循類似規律：

1. 基礎設施層：當前以英偉達為代表的硬件和算力公司佔據主導，解決「算力供給」問題。
2. 應用層：隨著算力成本下降和模型能力提升，未來將湧現大量消費級和企業級應用。例如，企業級工具可能在垂直領域深度整合 AI（如 Glean 通過 LLM 重構企業內部搜索），消費級產品則可能圍繞「個性化體驗」形成壟斷。

13.Turner Novak：作為投資人，你現在更傾向於押注哪個方向？

Eric Vishria：我們的工作性質決定了很難自上而下規劃機會——關鍵在於發現那些對市場有深刻洞察、懂技術邊界、能將模型能力與具體場景結合的創始人。但 AI 時代的產品開發邏輯與傳統 SaaS 截然不同：

• SaaS時代：創始人從「客戶問題」出發，利用雲計算等成熟技術提供更好的解決方案（如 Salesforce 用雲模式顛覆傳統 CRM）。
• AI 時代：創始人需要從「技術能力」出發，思考「如何將模型特性應用於特定領域」。例如，Cursor 的創始人深諳大語言模型的推理邊界，才能開發出精準的編程輔助工具。

這種邏輯反轉意味著，技術型創始人可能更具優勢——他們需要像 Cerebras 的 Andrew 那樣，既懂半導體技術，又能將其與 AI 算力需求結合。

反觀傳統 SaaS 巨頭，多數仍停留在「給產品加聊天機器人或自動補全功能」的淺層改造，真正能利用 AI 重構業務邏輯的案例極少。這背後的原因，一方面是產品開發邏輯的顛覆，另一方面是老牌公司總試圖「保護現有業務」，而事實上，他們更該孤注一擲地擁抱新技術。

正如我的一位合夥人所說：「面對 AI，你只有兩種選擇——要麼被它顛覆兩次，要麼主動用它重構業務。」這不是誰的錯，而是技術迭代的必然規律。那些能跳出「客戶需求驅動」的慣性思維、真正理解AI技術本質的團隊，才可能在未來十年定義新的商業規則。

這就像世界在我們面前發生了劇變。正如你所說，市場重新定義了價值，這種變化導致傳統公司增長放緩——新的熱點湧現，人們的精力和資源隨之轉移，舊業務面臨被顛覆的風險。

14.Turner Novak：作為創始人，如何理解這些技術浪潮並決定該擁抱什麼？回顧過去五年，我們經歷了 AI、Web3 等領域的興起，但 AI 顯然不是曇花一現的潮流，而是將持續數十年的變革力量。 你是否曾有某個時刻意識到：「AI 正在從根本上改變商業邏輯」？

Eric Vishria：對我來說，答案在於觀察技術迭代的速度——模型能力以肉眼可見的速度提升，越來越多的人利用 AI 創造實用價值。這種趨勢令人振奮，因為它預示著 AI 將滲透到生物科學、材料科學、機械工程等各個領域，甚至像晶體管一樣成為底層賦能技術。

以晶體管為例，這個誕生於 20 世紀 50 年代的「開關」元件，最初只是真空管的替代品，如今卻存在於每一部手機、耳機、攝像頭中，支撐著整個數字世界。AI 正展現出類似的潛力：未來，從智能馬克風自動捕捉聲音，到攝像頭根據光線動態調整畫質，幾乎所有設備都將嵌入 AI 能力。這種「無處不在」的特性，讓 AI 成為繼電力、互聯網之後最具變革性的技術浪潮。

說到個人如何使用 AI，我其實是個「簡單用戶」。除了常用的 ChatGPT、Claude 等對話工具，我尤其喜歡語音交互功能——這對有孩子的家庭來說簡直是神器。比如，我 10 歲的兒子癡迷於黑洞，常常通過 AI 語音獲取相關知識，甚至讓 AI 創作關於他喜歡的電視劇或爸爸出差回家的歌曲。這種即時互動不僅滿足了孩子的好奇心，也展現了 AI 在教育和創意領域的無限可能。

15.Turner Novak：回顧 2014 年進入風投行業以來，你覺得這個行業最大的變化是什麼？

Eric Vishria：最大的變化莫過於競爭加劇和資本供給的爆炸式增長。如今，初創公司的融資規模遠超從前，這既源於市場規模的擴大和技術紅利，也與貨幣環境有關。但另一方面，投資的「回報天花板」也在升高——AI 等新技術浪潮催生了更多潛在的萬億級企業。

從行業影響看，全球市值前十的公司中，超過 70% 曾接受過風險投資（如蘋果、特斯拉、微軟等），而在市值前 100 的公司中，這一比例可能更高。這印證了風投在技術商業化進程中的核心作用：我們不僅是資金提供者，更是推動科學創新與商業落地的橋樑。

展望未來，每一代風投機構都與特定技術浪潮深度綁定：紅杉崛起於半導體時代，Benchmark 成立於互聯網早期，a16z 則在移動互聯網時代嶄露頭角。如今，AI 正在塑造新一代機構——那些能理解技術本質、與創始人並肩探索「技術-場景」適配的投資者，將在這場變革中定義未來十年的商業版圖。

正如晶體管最終隱於幕後卻支撐萬物，AI 也將以「潤物細無聲」的方式重構每個行業。作為風投從業者，我們的使命就是在技術與商業的交彙處，發現那些能將「不可能」變為「必然」的創想，並用資本和資源澆灌它們成長為下一個時代的基礎設施。

這些風投機構的崛起往往與特定時代的技術浪潮緊密相連——它們是時代的「新入局者」，並順勢而為建立了行業地位。當然，像紅杉、Benchmark、a16z 這樣的機構能夠持續保持影響力，本身也證明了這個行業的「自我更新」特性。風投本質上是「 hustler（奮鬥者）的事業」——我們常被調侃為「高級獵頭」或「賣錢的人」，因為說服他人相信一個尚未驗證的願景並非易事。這個行業充滿競爭，但也正因如此，它始終保持著活力與創新。

關於 Benchmark 的投資階段，外界常將我們歸類為「A 輪投資者」，但如今「早期」的定義早已模糊。當有些公司從創立到實現 1 億美元營收僅需一年時，傳統的「種子輪」「A 輪」「B 輪」分界已失去意義。對我們而言，核心邏輯始終是「儘可能早地投資最優秀的公司」——所謂「A 輪」，更像是「首位董事會級合夥人加入」的節點，這佔據了我們 80% 的投資場景。至於具體階段名稱，其實並不重要。

面對當前市場的快速變化，我們的策略是「拓寬視野、保持靈活」。估值上升、單筆投資規模擴大是客觀事實，但我們從不機械遵循量化規則。原因很簡單：發現一家卓越的公司已足夠困難，一旦遇見，擁有權、價格等因素都退居次位——稀缺的永遠是「非凡的公司」，而非資本。

Benchmark：資本主義者的共產主義集體

Benchmark 的獨特之處在於小規模的核心團隊（通常 4-6 名活躍投資人）和完全對齊的激勵機制。我們無需規模化擴張，因此能聚焦於「高 conviction（信念）」投資，純粹地尋找那些能定義時代的企業。反觀大型機構，因團隊層級複雜、個人職業訴求多樣，不得不建立規則防止失誤，但這也可能導致錯失真正的創新機會——畢竟，寫一張支票很容易，但判斷「哪些支票值得寫」才是藝術。

這讓我想起初創公司的成長軌跡：早期創始人間靠信任協作，無需繁瑣制度；隨著規模擴大，才需要建立流程和規範。風投行業亦然——當機構膨脹到一定程度，政策和流程自然增多，但 Benchmark 選擇反其道而行之：我們的投資策略始終極簡——尋找能實現數十億美元營收的世代級公司，無論過去、現在還是未來，僅此而已。

有人可能會質疑這種「非結構化」模式的可持續性，但事實上，風投的本質從未改變：押注最具野心的創業者，支持他們實現看似瘋狂的願景。至於基金規模大小（如 Benchmark 上一支基金約 6 億美元），從來不是決定成敗的關鍵——畢竟在 90 年代，誰又能預見一家「小而精」的機構能在互聯網、AI 等浪潮中持續捕獲改變世界的企業？

最終，風投行業的魅力在於它永遠為「例外」留出空間——那些不被規則束縛、敢於在技術與商業的交界處押注「不可能」的人和機構，終將定義下一個時代的價值坐標。

與其他規模龐大的基金相比，我們的基金規模相對較小。當面對那些可以開出「雙倍資金、三倍優惠條款」的大型基金時，我們如何體現差異化？首先需要明確的是，我繼承了 Benchmark 的品牌和長期積累的優異業績——當前團隊的多數合夥人都是這一歷史積澱的受益者。因此，創業者通常明白，我們的投資靈活性並未受限於基金規模，這是我們獨特的優勢。

對我們而言，核心競爭力在於小規模團隊對「深度夥伴關係」的專注。我們每年投資數量遠低於多數機構，因為我們必須全心投入與少數創業者的合作，將心血傾注於幫助他們成功。這種模式的價值在於：創業者能真切感受到「夥伴精神」——我們不僅是投資者，更是長期並肩作戰的盟友。

當然，有人會反駁：大型機構擁有龐大的團隊資源（如招聘團隊、市場團隊等），能為公司提供「集團軍式」支持。但選擇 Benchmark 的創業者，往往更看重董事會成員能否投入大量時間深度參與業務。畢竟，任何成功公司的核心能力（招聘、工程、銷售等）都需自建，風投的價值不在於直接提供資源，而在於成為「有洞察力的傾聽者」——既熟知公司細節，又能跳脫日常事務提供戰略視角。

舉個例子：當創始人面臨一個 51% 對 49% 的艱難決策時，通用型建議往往無效，而我們的價值在於結合對公司的深度理解與行業經驗，提出「你是否考慮過 XX 角度」的針對性思考。這種互動難以量化，卻在合作中形成不可替代的信任橋樑。

Benchmark 的「平等合夥人模式」是另一個關鍵差異。我們實行完全扁平化的管理：資金分配、決策權、經濟利益均由合夥人平等共享，形成「資本主義者的共產主義集體」。這種結構消除了內部競爭，確保所有人全力支持每一個項目——在許多機構，「這是誰的項目」的割裂感普遍存在，但在我們這裏，所有公司都是「我們的項目」。

投資決策上，我們採用「高信任倡導模式」。當某位合夥人看好一個項目時，會邀請其他夥伴參與討論（甚至初次會議就有 2-3 位合夥人在場），通過跨領域視角碰撞出更全面的判斷。最終決策雖需投票，但核心是充分的對話與倡導，而非機械的規則。

回顧我的個人經歷：高中因修完所有數學和科學課程而提前畢業，從田納西莫菲斯來到加州，在史丹福大學學習數學與計算科學，曾在科技投行短暫工作，後加入 LoudCloud（早期雲計算公司）從助理做起，經歷了從 LoudCloud 到Opsware 的轉型（從雲服務轉向雲管理軟件），這段經歷讓我深刻理解技術創業的跌宕。

2010 年我創立 Rockmail（一款社交瀏覽器），2013 年被雅虎收購。這段創業經歷讓我體會到創始人的挑戰，也為後來加入 Benchmark 埋下伏筆——2008 年紅杉資本的 Jim Goetz 曾建議我考慮風投，六年後這顆種子發芽，而Benchmark 的平等文化與我一拍即合。

我的首筆投資是 Confluent（基於開源項目 Kafka 的公司，現已上市），隨後是 Amplitude（數據分析平台，亦上市）。從創業者到投資者的身份轉換，讓我更能理解「學習心態」的重要性——如 Amplitude 創始人 Spencer Skates 便是「第一性原理」的踐行者，這種特質在 MIT 背景的創業者中尤為常見。

對比 90 年代互聯網泡沫與當前 AI 浪潮，我認為最大差異在於：互聯網是「分銷機制」的革命，而 AI 是底層技術的顛覆，更接近「晶體管」式的賦能邏輯。前者解決「連接效率」，後者改變「創造本質」。正如晶體管最初不被重視，最終滲透到所有電子設備，AI 也將以更隱蔽卻深遠的方式重塑每個行業。

就像我們投資的 Fireworks，這家公司主要為開發者提供集成多種模型的工具，他們有一個推理雲平台。創始人曾在 Facebook 負責 PyTorch 工程團隊早期的規模化工作，她和一群合作者離職後創立了 Fireworks。最初公司計劃做 PyTorch 雲服務，但隨著生成式 AI 的興起，他們意識到需要提升抽像層級，於是轉向提供各類開源模型、定製模型及模型運行服務。

事實證明，運行大型模型並非易事，而他們在這方面做得非常出色，業務規模迅速擴大，是我們投資組合中增長最快的公司之一，屬於那五到六家極速增長的企業。

16.Turner Novak：或許這是個簡單的問題，用戶為這類服務付費的模式是怎樣的？是否像支付 token 那樣？我認為很多定價模式基本是基於 token 的。你認為這種模式會改變嗎？

Eric Vishria：當然會。我覺得所有這些商業模式都會不斷演變——從為計算資源付費到為 token 付費，未來可能還會轉向其他付費形式。商業模式的最終形態會是怎樣的？很難說。對於許多應用層公司，可能會基於「結果」向消費者收費。例如，Sierra 公司在客戶服務領域就採用了按結果收費的模式，比如按解決工單的數量計費。這種模式很有趣，因為它跳過了對勞動力或 token 的支付，直接與業務成果掛鉤。在基礎設施層，收費模式可能會更底層化，但無論如何，這種模式會持續進化。

有趣的是，如果用戶清楚知道服務對自己的價值，並且願意為結果付費，那麼這種模式可能帶來更快的銷售轉化，因為風險更低，激勵也更一致。你聽說過類似 AWS 容器運行導致高額費用的案例嗎？比如 Coinbase 曾在財報中披露因數據監控產生 5500 萬美元的巨額賬單，這就是過度消耗資源的典型例子。

17.Turner Novak：成為投資者後，你對這個職業的認知有什麼變化？

Eric Vishria：我意識到這是一份獨特且極具挑戰的工作，與創始人的角色截然不同。在作為創業者四處融資時，我曾認為投資的難點在於「挑選項目」，現在依然這麼認為。雖然我更傾向於支持創業者並與他們合作——這是我熱愛的部分，但不可否認，「挑選」仍是最困難的環節。

投資的情緒起伏不像創業那樣劇烈，沒有創業者那種每日的尖銳壓力，而是長期處於一種隱晦的焦慮中。但如果你熱愛學習，這份工作會很有吸引力——每次會議都是瞭解新市場、新技術的機會，還能嘗試理解人性，其中充滿了奇妙的化學反應。

18.Turner Novak：Benchling 的 Saji 提到，你在搭建管理團隊和招聘方面很有心得。如果我是一名剛融資 2000 萬美元的創始人，團隊規模還小，想招聘銷售主管或工程主管，該如何開始思考這些高層級的招聘和管理團隊建設？

Eric Vishria：首先，我堅信團隊建設和領導力培養的重要性。公司最稀缺的不是執行工作的人，而是領導工作的人。第一步是明確需求，這說起來容易做起來難。以銷售為例，你需要先弄清楚目標客戶是誰、銷售類型是什麼、銷售流程如何，以及你認為流程能以多快的速度擴展。

同時，還要考慮公司的文化和個性特點，只有明確這些，才能清晰地勾勒出所需人才的畫像。接下來，你需要接觸不同背景的候選人，全面瞭解市場情況，這樣才能確定「這就是我們需要的人」。

招聘時要注重「優勢優先」，尋找具有獨特專長的人，而不是僅僅關注「沒有明顯缺點」的人——後者往往會導致平庸，而平庸是創業公司的大敵。世界對初創公司的存在漠不關心，公司的生存和發展需要意志、拚搏和鋒芒，因此你需要招聘那些具有突出優勢的人。

如何找到這樣的人？或者說，如何避免招聘到平庸的人？我通常會與一組信任的高管獵頭合作，比如 Artisal 的 Andy Price，我們在許多招聘項目中都有合作，我大概和他共事過 20 次左右。獵頭能幫助管理招聘流程，協助推進工作。關鍵是要先明確招聘標準，然後嚴格按照標準評估候選人，同時進行全面的背景調查——包括正面和側面的，親自打電話詢問具體細節，花時間深入瞭解。很多時候獵頭會負責大部分背景調查，但作為創始人，你需要親自參與，因為獵頭可能會有促成招聘的利益傾向。

19.Turner Novak：我曾聽你說過一句話：「最好的 CEO 會犯所有新錯誤。」這是什麼意思？

Eric Vishria：這與學習有關。如果一個人在不斷學習，就不會重覆犯同樣的錯誤，而是會遇到新的挑戰，犯下新的錯誤。這其實是一件好事——創業公司本就充滿艱難，犯錯是必然的，我們不應該害怕犯錯。每家高速增長的公司內部都可能顯得混亂，存在各種問題，這是因為創業本身就是困難的。

關鍵在於區分哪些是「規模或快速增長帶來的問題」，哪些是「戰略死胡同」——如果陷入戰略死胡同，就必須找到出路。所謂戰略死胡同，就是指由於某種原因，公司陷入了難以長期存續的境地。

20.Turner Novak：你之前提到過公司上市的問題，能否談談你對當前上市環境的看法？

Eric Vishria：為什麼現在很多公司選擇不上市？我們正處於一個特殊的市場環境中。2021 年許多公司上市後，市場出現了回調，經濟增速放緩，導致當前環境有些停滯。雖然 CoreWeave 等公司成功上市，還有更多公司計劃上市，但整體氛圍仍顯謹慎。

我認為公司上市是件好事，就像進入大聯盟，能讓公司變得更成熟。儘管股市波動可能會帶來衝擊，但世界上最大的科技公司都是上市公司。反對上市的觀點通常認為，上市需要面對繁瑣的監管要求。但對於大型私營公司來說，本身就應該進行審計等規範操作，上市只是增加了少量財務和法律人員，影響其實不大。

另一種觀點認為，上市公司需要關注短期業績，而私營公司可以專注於長期發展。但事實上，私營公司也需要應對資本波動，而且真正優秀的公司，無論上市與否，都能持續創新——比如特斯拉、Google、微軟、蘋果等，它們在上市後依然不斷開拓新業務。

20.Turner Novak：作為早期投資者，你從公開市場投資者那裡學到了什麼？

Eric Vishria：很多，其中最深刻的教訓來自 2021 年——即使是優秀的公司，也可能被高估。這一點現在已經深深印在我的腦海中。

20.Turner Novak：那麼你如何看待估值？

Eric Vishria：早期階段的估值和規模化階段的估值完全不同。早期估值主要基於對潛在結果的判斷，以及風險與回報的平衡，這是非常主觀的，很難用具體數字量化。而上市公司的估值則有更多可參考的指標和數據，雖然也存在誤差範圍，但更具客觀性。總之，這是一個充滿趣味的話題。