• VC投資中的第一性原理

    2021-02-09

    社會科學研究跟自然科學研究其實有很多相似的地方;雖然人類對現實世界的低速宏觀物理研究,已經日趨完善,其中經典力學、經典電磁場理論和經典統計力學更是構成了經典物理學的三大基石。但人類對物理學中最小微觀粒子的運行邏輯尚未搞清;在當今社會,人類作為社會的最小組成部分,每個個體的思想和行為邏輯也一直困擾著經濟學家的研究。

    在2020農歷年的最后幾天,我們也發散思維,跳開單個個體的局限性和隨機性,試圖還原一群人的思考和工作方式,從VC的角度跟大家分享一些不一樣的思考。同時也是對我們過往投資經歷的再次復盤。

    慣性的力量

    對于慣性,艾薩克·牛頓在巨著《自然哲學的數學原理》里是這樣定義的:

    慣性是物質固有的屬性,是一種抵抗的現象,它存在于每一物體當中,大小與該物體的質量成正比,并盡量使其保持現有的狀態,不論是靜止狀態,或是勻速直線運動狀態。

    簡單來說,慣性就是根據自身的條件(這里主要的衡量維度是質量),維持現狀的固有屬性。

    在VC投資中,慣性普遍存在;而最常見的是工作狀態的慣性,在外界看來很多時候它表現為一種“惰性”。

    創業者每天拿著自己精心準備的商業計劃書,四處去找VC投資人投遞,好不容易對接上了XX投資人,然后就開始了漫長的等待。

    在絕大多數情況下,這些商業計劃書都石沉大海,甚至很多計劃書都未曾被投資人打開過;因為在VC投資行業,99%的VC項目其實是:可投可不投的。

    在日常工作中,每個投資人都有自己的工作慣性,大家已經適應了慣性的節奏,一個合格的投資人,每周的工作是被安排滿的;這個時候臨時收到的商業計劃書或是與創業者的一次匆忙會面,幾乎很難引起VC投資人的注意,除非你的項目特別優秀。

    但同時我們發現了一個有趣的現象,每年市場上除了3%超高熱度的明星項目(這些1%項目往往具備足夠的亮點,會引起投資人極大的興趣,成為交易追逐的焦點;當然事后論證,部分投資并不劃算),仍然會伴隨7%左右的投資交易事件,而這些投資事件在投委會最后決策的時候,往往都會下意識地被定義為可投可不投的項目。

    既然是可投可不投的項目,那么這7%的項目是如何被投資的?要回答這個問題,我們需要對被投項目的來源做一個追蹤。

    如果VC機構每年對于被投項目的來源做一個分析,就會發現基本可以歸為以下幾類:

    1、交易驅動。

    這種情況下的項目一般是由FA主導,他們通常比VC投資人更勤奮,能更早贏得創始人的信任;他們不用對結果負責,但優秀的FA一定是能迅速捕捉到市場的情緒,迅速定位市場的頭部案源,作為絕對的乙方他們有足夠的欲望去接近創始人,不斷占有創始人的時間。

    畢竟FA代表的不是某家特定的機構,而是一群投資機構;創造交易氛圍,最終幫著項目完成融資是FA的唯一目的。

    2、事件驅動。

    在VC投資領域專門有一批投資人拿著錢守在產業巨頭門外(前兩年最多的是互聯網的大廠,這兩年可能是半導體、中科院等機構),他們等待著某位核心人員的離職創業,然后趁勢而入,完成投資。

    又或者某個連續成功的創業者功成身退后又開啟了新的方向,這也是VC追捧的對象。

    3、關系網絡驅動。

    在關系網絡下完成融資的創始人,幾乎都是通過熟人背書來完成融資的對接。一般這些創始人的朋友要么是在大企業平臺任職的中高層、要么是某企業的創始人而且之前被VC投資過,再或者是校友同學;同時這些朋友的一度人脈一定是主流VC機構的投資人。

    除此之外的背書效應,都會隨著人脈鏈條的擴展逐級遞減。當然這幾年,也會出現VC同行之間不斷推薦,大家相互抱團,分散風險,畢竟處于VC階段的項目未來發展還是存在著極大的不確定性。

    4、研究驅動。

    主要是對行業趨勢做前沿性的分析和預判,確定好主賽道后,就開始對參與的玩家做地毯式搜索工作。

    做前沿分析和預測相對容易,首先看看美、歐、日的趨勢發展(這其中包含了人口結構,人均GDP、消費習慣,數字化滲透率等),其次是來自三方平臺數據的抓取、外部披露數據統計(一般來自頭部電商平臺銷量、社交數據日活或者APP Store的下載和增速)、再通過產業資深從業者或外部專家的咨詢訪談,形成對一個賽道的基本判斷。

    對賽道做預測并不難,只要足夠勤奮并且愿意付出一定的成本,按照上面的方法都可以實現(當然能認真去踐行的GP也并不多)。真正有挑戰的是對賽道玩家做全面的地毯式搜索,并對其中的玩家做出正確的預判。

    地毯式搜索的難度在于:賽道你可以提前預判,但是有時可能太超前,你并沒有看到像樣的玩家參與,這該怎么辦呢?此時有些GP按捺不住激動的心情,親自下場參與,但結果往往屬于陪跑或做了先烈(這很正常,畢竟早期的成功就是極小概率的事件);

    或者當一個賽道出現了玩家,但某個優質的企業并不在融資窗口期,創始人對于見投資人的意愿并不強烈,特別是除了To C的流量行業、半導體、制藥行業以外,很多領域并不是資本驅動型,一些行業的創始人對于VC投資這個詞甚至有些懼怕。

    還有一種更現實的情況是,因為中國實在是太大了,在廣袤的中國大地,存在著許多神奇的公司,他們并不是黑夜中的螢火蟲,而是跟你一樣都深埋在黑森林之中,你看不見他,他也找不到你,這給VC的搜索工作帶來了極大的障礙;而這些公司很多分布在二三線城市,它們的商業模式和成長路徑都會顛覆你的認知。

    所以你會發現,很多A股優秀的上市公司中,并沒有知名VC的身影,這樣的樣本數量還不少。

    通過上面的分析,我們會發現,一個投資人的一天基本被上面四個場景填滿。

    其中前三種場景本質都是依靠熟人背書來完成的。在第一種交易驅動模式下,FA能夠給GP推項目,并且能夠保證一定的約見率,本質是投資人對于FA的初步信任,FA其實是對項目做了第一層背書。

    所以有些FA瘋狂加投資人微信,然后開始廣撒網地投遞項目,其實效率很低(除非是數據非常棒或者Pre-IPO的項目,當然這樣的項目,一般FA能拿到的概率也是極低的)。在第二種事件驅動和第三種關系網絡模式下,依然是依靠朋友的一度人脈背書來完成的。

    所以,一個VC投資人的人脈和圈層是可以保證他的下限,但是上限的水平是未知的。

    而最后一種研究驅動的場景,往往是GP在募資時,介紹自己跟競品差異性時最著重強調的。但在實踐過程中,研究驅動很難去踐行,因為很可能你研究了一圈發現沒找到合適的項目。所以很多時候每期基金通過研究驅動完成的投資數量是極其隨機的。

    但是值得注意的是,這個隨機性可能直接決定一個基金的水平上限。因為研究驅動找到的項目,很多時候屬于水下層面,你比同行更先一步找到,由于競爭并不激烈,價格上還存在著極大的優勢,最終的退出回報大多也非??捎^。

    回到我們最上面的問題,如果市場上每年有10%的項目被VC機構去投資。那么3%的項目(屬于讓投資人及其興奮的項目)大都來自事件驅動和研究驅動,這些都是需要GP100%全力以赴去博取不確定性的機會;而剩余7%可投可不投的項目最后能被投資,大都來自交易驅動和關系網絡驅動,這就屬于工作狀態的慣性。

    一個VC投資機構想要取得更高的回報,必須不斷抵抗工作狀態慣性帶來的影響,盡量減少交易驅動和關系網絡驅動帶來的案源,同時不斷提高因事件驅動和研究驅動帶來的投資案源占比??朔T性是一件很累的事情,但持續不斷地與慣性對抗,我們可能距離偉大的公司越來越近。

    上面分析的主要是VC投資人工作狀態的慣性,除此之外,還有一個重要的慣性,就是認知的慣性。

    如果只能用一個指標來衡量一家VC機構在這個行業成功與否,毫無疑問就是管理規模。先不要跟我提DPI和IRR,因為脫離了規模的DPI和IRR其實沒有什么意義的,而且規模越小越有很強的隨機性。

    一個VC機構能夠達到了一定的規?;考?,本身是LP對其歷史業績的一種認可,或者至少證明它在某一階段做出了超預期的東西。不過縱使當前的VC市場正在史無前例地向頭部VC集中,但某幾家頭部VC機構仍然無法完全壟斷市場上最優秀的VC項目。這里面的重要因素就是:慣性認知。

    慣性認知對于投資人的影響還是非常大的,它會從源頭遏制投資人對新事物的認知興趣。

    比如之前,美元VC的投資人最早投資互聯網的邏輯是:美國有什么,Copy to China,VIE架構,利用中國的人口紅利在本土找到美國的對標,然后到美國上市,這其實其實一種慣性認知。

    曾經最早那批在美國上市的中概股,絕大多數如今都已銷聲匿跡。到后來,美元VC發現在某些領域如果只單純copy美國的模式,在中國就會水土不服;QQ的崛起其實就是一次突破慣性認知的過程。

    它曾一度也很艱難,依靠對中國本土用戶的理解,不斷迭代產品,不斷尋找新的變現方式最后脫穎而出,有的基金憑借重倉騰訊一戰成名,在當時就展現出了認知的非共識。

    就在寫文章的今天,恰巧快手港股上市,收盤12000億港幣市值,確實是值得Mark的一天。在短視頻、新聞聚合、社交電商這個領域,快手、字節跳動、拼多多實現了中國在移動互聯網的彎道超車,這些模式此前在美國并沒有成功對標,因此能真正在VC階段對這三家企業下注的投資人也并不統一。

    其實很多主流的VC機構在早期都接觸過這幾家公司,我之前所在的機構在VC階段也接觸到了快手,但能真正抓住這樣投資機會的VC機構卻很少,這說明絕大多數投資人還未能沖破慣性認知。

    中 美上市的SaaS企業市值對比

    (單位:億美元)

    同樣在過去十年,美股的SaaS真正開啟了黃金的十年,除去Oracle、SAP、Cisco、微軟等傳統巨頭,如今已經有7家SaaS企業市值突破1000億美金。與此同時,國內的SaaS企業在過去幾年仿佛經歷了一次瘋狂的過山車,從瘋狂到泡沫破滅再到復活。

    就在大家對這個行業迷茫的時候,一家叫明源云的SaaS企業在2020年三季度上市,它沖破了投資人的傳統認知,市值接近1000億港幣,這是一個當年在新三板被忽略的企業;跟它當年在新三板一起被忽略的是一家叫泡泡瑪特的公司,如今市值也突破1000億港幣。

    所以在VC投資的世界里,慣性認知正是阻礙我們投出偉大公司的重要因素。我們習慣于按照過往的邏輯去推演一個新的賽道,但事情的結果往往大大超出我們的預期。

    還有一個有趣的現象是,在我跟很多美元基金、人民幣基金打交道的過程中,我發現他們對于一個事情的認知呈現出完全不同的審美標準。

    按理說,不管白貓黑貓能抓住老鼠的就是好貓,一個有著持續盈利能力,并且長期高速增長或者長期帶來高額利潤回報的就是好公司,但他們卻有著各自的喜好。

    誠然美元基金在互聯網時代利用中國人口紅利抓住了絕對頭部的項目,取得了巨大的成功,這點是人民幣基金難以想象的;畢竟在人民幣基金還在關注被投企業市盈率不能超過23倍的時代,中國移動互聯網大幕正在徐徐開啟。

    但是當我們回顧過去十年在美國上市的接近100家中概股企業,除了極少數上市后依然能保持高速成長的企業(印象里有京東、拼多多、美團、汽車之家、B站、愛奇藝),90%的曾經的獨角獸上市后市值比高峰時期跌去90%。

    而與此同時,美元VC忽略的一個重要賽道就是:中國本土的蘋果產業鏈,這是中國本土制造業開啟的黃金十年。

    一個有意思的事情是,美元GP同一時期管理的美元基金和人民幣基金,表現出的業績差異非常大,這也部分說明了上面的問題。

    我雖然不投資教育產業,但上次跟一個投資人朋友開玩笑,我問:教育領域什么樣的公司是好公司?他說好未來、猿輔導是好公司。我說中公教育呢?他說他們是看不上。我說這個企業的市值已經2000多億了,前年的凈利潤已經18億了,去年凈利潤甚至創新高,他說做教育職業培訓的想象太低。

    他的審美或許也是受了慣性認知的影響,但畢竟我是不懂教育投資的。

    最近我走訪了一些二三線城市的公司,發現也顛覆了我的慣性認知。

    在一線城市有些臭大街的高科技名詞(為了不引起群體性攻擊,我暫時把熱點詞匯屏蔽了),正在以極快的速度當成香餑餑在二、三線城市蔓延

    但是這些在一線城市臭大街的熱點概念居然在二三線城市落地生根,開花結果。

    熱點概念下的科技巨頭,在北上廣深一線城市城市占據了輿論的制高點,每家公司雇了幾百個博士,幾千名實施+銷售,每年燒了大幾億,估值按照PS去估,但很顯然收入不是按照產品收入去確認。

    與此同時,二三線城市的“屌絲公司”正在用二三十位研發工程師,在垂直細分領域打造細分場景,有收入、又有利潤,關鍵還很好用。

    讀萬卷書,還是要行萬里路;最近大家都在愁有什么好項目,其實中國太大了,什么神奇的公司都會存在。

    當我們認真去思考VC投資這個產業時,你會發現它并沒有一個絕對的護城河效應。這個行業最重要的生產要素是人的智力工作和以往對產業的認知經驗。

    但有趣的是,VC投資人不同于醫生、律師甚至是會計師,如果你想要在VC這個領域不斷投出最優秀的項目,首先要做的就是跟自己的認知慣性做對抗,想要不斷取得最大收益,就要不斷擁抱變化,拋開固有的經驗和邏輯判斷,因為投資人要尋找的是行業增速最陡峭的那個點。

    我們知道一個行業最景氣的成長周期就是5-8年,過了這個時期,企業就要尋找二次成長曲線。

    對VC投資人來說,他們投資的都是具有爆發性的前沿賽道,這些賽道的更迭周期會變得更短。

    VC投資領域每隔2-3年就會有幾輪小風口的更迭,每隔5年賽道就要做一次切換,所以一個GP機構越是在一個領域積累經驗越深,儲備人才越多,當新變化和新賽道來臨,它的遷移成本和阻力就越大。

    比如從過去互聯網流量到現在的國產替代、硬科技技術,需要對產業和資本市場的理解是完全不一樣,需要的人才結構也是不一樣的;當然這其中仍會有一批優秀的投資人能持續學習,不斷擁抱新的賽道。他們無時無刻都在跟慣性的認知做對抗,把新的認知與原有認知融合,形成對新趨勢的正確認知。

    一條神奇的曲線

    下圖中,你認為哪條曲線上的點最先到達終點?

    伽利略于1630年提出了一個問題,在起點和終點確定的情況下,一個固定質量的小球僅依靠重力,沿著一個斜面自由下滑,那么什么樣的軌道讓小球到達終點的時間最短?

    我們知道,兩點之間的直線軌道只有一條,而曲面軌道有無數條;如果按照兩點之間直線距離最短的原理,肯定有人猜測沿著直線軌道下滑的小球應該是最快到達終點的,但結果并不是這樣。

    伽利略在當時認為這條線應該是以某一半徑連接兩點形成的一段圓弧,但是很遺憾,后來人們發現他的這個答案也是錯誤的。

    直到1696年,瑞士數學家約翰·伯努利解決了這個問題。他證明了在兩點之間僅存在一條最快速度的下降軌道曲線,被稱作最速降線。這條最速降線是一條擺線,也叫旋輪線。那么這條曲線還有什么其他特點呢?

    讓我們接著看另一個圖。

    如上圖,四顆質量相同的球在僅受重力影響的情況下從不同位置出發,沿著某個曲線軌跡下滑時,滑落到曲線底部所耗費的時間是一樣的,這條曲線被稱作等時曲線。荷蘭數學家、天文學家暨物理學家惠更斯,在1673年發現了這個秘密。

    但此時,他還不知道的是:等時曲線同時就是上面提到的最速降線!

    如上圖,當一個圓沿著一條直線滾動時,圓周上的一個定點會形成一系列的軌跡。

    想象一下,圓上趴著一只蝸牛,在圓沿著直線滾動時,我們假使小蝸牛固定不動。那么隨著圓滾動時,蝸牛的位移就會形成一條曲線,這條曲線我們稱作擺線。

    如果把這條擺線倒過來,就形成一段下降的曲線軌道,這條曲線有兩個特點:

    1、球從O滾到K,沿著這條曲線用的時間是最短的,這正是伽利略要找的;

    2、球從O點、或M點和N點滾到最低點K的時間都是一樣的。

    那么,從O點到K點時間是多少呢?公式如下:

    ? g是牛頓老師的重力加速度,即地表自由落體運動的加速度,為9.8 m/s2。

    ?π 是著名的圓周率。

    ?這里面r是擺線拱高的一半,也就是形成擺線的那個滾動圓形的半徑。

    ?我們發現所用的時間與小球的質量其實是沒有關系的。

    有時候自然科學就是這么奇妙。

    讓我們回到VC投資的世界。如果把創業看成是一次運動過程,那是否存在一個最速降線的路徑,讓企業從0開始,快速IPO,成為行業龍頭?

    我覺得其實這兩者有異曲同工之妙。首先在最速降線的物理實驗中,我們是假設小球在只受重力作用的前提下完成的,可見重力作用是動力來源的主要因素。

    在創業的過程中,一個新的賽道能夠誕生出一個偉大的企業,一定是受制于某個最重要的動因,這個動因我們通常稱之為“大勢”。

    正因為勢發生了變化,環境發生了變化,才出現了新的機遇;否則,過去十年有無數的聰明人應該看到這個機會,又怎么會輪到你?這就是在VC圈流行的一句話:投新不投舊。

    因為新的東西是大家都沒見過的,是一個全新的世界,存在著巨大的不確定性和巨大的天花板上限。

    能夠成功的創業者一定是能夠找到大勢的人,別管是主動找到還是誤打誤撞,回頭看一定是他踩對了大勢,就跟上面的物理實驗一樣,物體在初始狀態就具備了重力勢能。

    但在現實生活中,能具備這種洞察力或者是“運氣”的創業者是極少數的。

    當找到了勢能之后,就具備了實驗的基本條件,下一步就是如何找到創業賽道的最速降線了。創業的過程其實也遵循著歷史的循環。

    每隔幾年,雖然創業的賽道方向和商業模式會截然不同,但其中孕育的創業哲學其實是相似的。

    當我們每次聚焦到一個新賽道的時,你會發現賽道里的每個創業者八仙過海,各顯其能;他們通常會找到一個跟自己稟賦最適配的點去做行業切入并落地,這就是所謂的賽道卡位。而這個賽道卡位其實是尤為重要的,因為找到了好的賽道卡位,其實就摸到了最速降線的入口。

    比如前幾年非?;鸬腛2O,有人創業上門足療、有人創業上門按摩、有人創業上門汽車保養,還有人創業找阿姨來保潔,甚至還有人創業上門給寵物洗澡(我們當時居然還投過一家)。

    但最后崛起并成功的是外賣這個賽道,因為它足夠高頻,針對85、90后又顯得足夠剛需,這對于其他O2O賽道來說就是降維打擊。再比如2011年開始火爆的云計算賽道,大家看到了亞馬遜AWS的成功(當然當時還有一批人不看好,但是如果他知道2020年AWS全年的收入達到454億美金,EBIT達到135億美金時,他們一定會哭暈在廁所里),當時國內大量玩家都在蠢蠢欲動殺入這個行業;到底怎么切入這么一個誘人的行業呢?

    有的玩家開始從云計算咨詢&培訓切入,覺得能落地而且有收入;有的玩家做代理,專門代理國外的云服務;有的玩家開始做私有云,但是好像找不到客戶;當然當時立志做中國公有云的企業也不在少數,但這批最早做公有云的企業首先遇到的問題是:該從哪些客戶切入呢?

    一批公有云的先發者找到了移動互聯網這波創業群體,再細分就是電商、游戲、SaaS、APP開發者等用戶。這批客戶由于在線用戶數多,用戶增長快,對云計算彈性需求迫切;經過不斷地演進,最終形成了當今國內公有云IaaS的格局,同時也誕生了兩家上市公司。

    而最速降線一旦選擇錯誤,帶來的差距是不同維度的差距;這就好比在互聯網時代,大家都看到了互聯網的大勢,但阿里和騰訊選擇了電商流量和社交流量這兩個粘性最強的賽道,并且從創業第一天起就沒有做過大方向的轉移(具體商業化演進肯定做了多次修正)。

    縱使再牛逼的天才,如果當時沒有選中那條最速降線,也一定會被歷史的潮水所淹沒。

    這一點在2010年3Q大戰的時候,大家可能體會還不深,當時360一度還有足夠的籌碼跟騰訊叫板。順便說下,當時阿里在香港上市的市值才只有200多億,雖然上市的部分只是B2B版塊,但電商的商業化變現還沒有引起大家關注。不過之后十年,阿里和騰訊的估值跟同期的互聯網玩家相比,發生了巨大的分化。

    所以在VC投資階段,優秀的VC投資人往往能夠看到戰略卡位的重要性,所投項目在日后才會一騎絕塵,持續裂變爆發。

    看到了大勢,也就相當于找到了最初的勢能,選對了重要的卡位,就相當于找到了最速降線的入口。

    但找到了最速降線的入口,不代表能夠按照最速降線的軌跡一路走下去。這正是自然科學實驗和社會科學最大的不同。小球是沒有思想的,重力是它加速前進的唯一動力。

    但是創業者就不同了,人是有思想的,面對復雜的外部環境,情緒會受到波動。雖然在經典經濟學中,我們賦予了人是理性人(理性預期、風險規避、效用最大化、相機抉擇)的假設,但是依然有很多無法解釋的現象最終衍生出一個新的學科-行為金融學(1999年克拉克獎得主馬修(Matthew·Rabin)和2002年諾貝爾獎得主丹尼爾·卡尼曼(Daniel·Kahne-man)和弗農·史密斯(Vernon·Smith),都是這個領域的代表人物。

    在現實的創業實踐中,同一個賽道的不同玩家,即使找到了相同的戰略卡位,因為創業者個體的差異,走出的路徑也會截然不同;這點可以總結為VC投資行業的另一句經典語錄:投資就是投人。

    人的個體差異,在創業的過程中基本可以表現為以下兩類:

    1、宏觀層面:格局觀

    2、微觀層面:執行力

    從格局方面看,很多創始人都有著小富即安或者總想找捷徑的心態;就像在最速降線的物理實驗中,直線的路徑看上去是最短的,但是結果卻顯示速度并不是最快的。

    很多創業者一開始的起點很高,卡位也很好,但是受到外界的影響,總想走捷徑,反而背離了事情最初的出發點,最后背離了最速降線。而最速降線的特點是,為了達到更大的速度(更關鍵的是持續獲取加速度),付出的代價自然是要比直線走更遠的路徑。

    這一點在很多杰出的創業者身上都得到了體現,他們選擇去做一件短期看來非常困難但是長期來看是正確的事情,中途通過不斷微調路徑獲得加速度,這個過程也是壁壘不斷建立的過程。還有很多杰出的創業者選擇了延遲性滿足,其實也是遵循最速降線的思路。

    從執行力看,創業者之間的差距也非常大。其實在同一個賽道,找到最速降線的創業者并不唯一。我們投資人是如何看待壁壘這件事情的呢?

    就是你把這個行業的秘密告訴你的競品,他也模仿不會,這才是真正的壁壘。這中間的真實差距其實就是想到跟做到的差距。所以我們現在看人有一個小技巧:凡是創始人一上來就給你講大格局、完美邏輯框架,商業完美閉環的,但在具體商業落地策略上沒有深思熟慮的,我們一概不投。

    其實對于創業團隊執行力的判斷,最淋漓盡致的體現就是BP的最后一部分-融資用途;很多人覺得這個部分都是一帶而過,但這正是精華之所在,也是一個處于VC階段的創業團隊在執行力方面的最好體現。

    關于執行力的差別,下面這幅圖做了很生動的對比;其實反映的是工程學的思維,即你需要先做出一個能用的產品,然后不斷優化迭代;而不是閉門造車,為了最終的完美,毫無意義地去簡單拼湊。

    讓我們再次回顧一下第一代iPhone面世時鮮為人知的幕后故事:

    據當時負責iPhone無線軟件開發的工程師Andy Grignon這樣回憶,那時用于演示操作的iPhone實際還沒有完全完工,換而言之只是工程機,會產生各種問題。

    在最后時刻,工程團隊依然無法保證手機能夠至始至終保持正常,有時甚至會失去網絡連接;有時電話無法接通或者無緣無故就關機了。

    最后為了安全起見,工程師不得已將所有演示機屏幕上的信號強度條全部寫死,至少看上去都是5格信號滿格,管他真假。

    為了保證iPhone原型機可以順利的完成演示操作,工程師們又想出了一個方法。那就是喬布斯按照設定好的路線順序來演示iPhone功能,否則就會死機。

    但當時iPhone的內存僅為128MB,不能同時啟動多項功能,但喬布斯堅持要在發布會現場展示所有重要功能,為了解決這個問題,他們只好在臺上準備多臺iPhone,讓喬布斯輪流使用。不過還好,直到發布會結束沒出現什么意外。

    你看看,一向追求完美的喬布斯,都有過如此驚險的一刻。

    其實自從iPod推出以后,喬布斯就一直希望收發郵件、打電話和聽音樂能整合在一個設備上。但是每次討論完,高管的結論并不樂觀。

    由于芯片和帶寬限制,用手機瀏覽網頁、下載音樂速度會很慢,但喬布斯并未放棄任何可能。2005-2006年,蘋果甚至設計了三個版本的iPhone。

    由于喬布斯和Ivy都是藝術家,他們對于物理一無所知,于是工程師還得費盡口舌向他們不斷解釋原理。除了解決技術難題,每周要80小時的超時工作;除此之外,工程部門不能跟任何人透露自己的工作內容。

    如果不是一代代去迭代iPhone,而是等待一切條件成熟,再推出完美的產品,那么這個機會為什么是屬于你呢?

    我們復盤曾經投過很成功的幾個團隊,發現他們都有一個共性:

    都是先從一個細分賽道做起,找到了一個對的卡位,慢慢打勝仗,不斷迭代,打磨出一個具有競爭力并且越來越完美的產品。

    而擁有完美商業邏輯的演說家,一般只會出現在成功學的培訓班或者現代商學院的講堂上;絕大多數時候,創業是干出來的,不是描繪出來的。

    說完了最速降線,我們最后再提一下它的另一個重要的特性,即等時性。也就是說在一個新的賽道,只要創業者找到了這條最速降線,并且堅定地沿著這條曲線的軌跡走,那么無論何時入場都不晚。

    早入場的玩家雖然距離勝利越來越近,時間上存在先發的優勢,但后進入的玩家,隨著外部技術條件的日益成熟,其實是站在巨人的肩膀上,相比于先進入者獲得了更高的勢能,所以加速度更快,此時先發者由于歷史包袱的影響,迭代速度在變緩,此前獲得的競爭性優勢也逐漸被拉平。但前提是這些玩家都處于同一條最速降線上。

    逐漸地,在最速降線上的玩家(無論是先進入者還是后進入者)都會同時在最速降線的終點會師,但這不是創業的終點,而只是創業的中局階段。

    這個有點類似于登山,有從南坡爬的,有從北坡爬的,然后上升的通道會逐漸收斂,慢慢遞歸成一條路。各個玩家最后都會在距離山頂前的最后一個大本營會師,接下來就是玩家最后的天王山之戰了。從此,勝負已分,猛龍過江!

    One more thing

    創業就是一場修行,沿途的風景甚至來不及去欣賞。一旦停下來,又怕被后浪所趕超。這篇文章既是寫給投資人的,也是送給創業者的。

    在2020農歷年的最后幾天,我們對VC投資又做了一次深度復盤。我們依然懷著敬畏之心向創業者致敬。

    轉眼間,常壘資本也成立快兩年了。我們的誕生起源于上圖在花木路的這間Wagas。

    只記得,那天中午跟往常并沒有什么不同

    三個懵懂的人,聚在一起開始策劃

    后來,我們也成為了創業的一員,開始了新的征程

    只是沒想到,這段路程開啟得并不容易,甚至有些艱難

    還好挺住了,我們仍然活著。

    2020,我們發了幾支基金產品,也拿到了上海的政府引導基金,在前進的路上又邁出了一步

    在最困難的時候,三個過了而立之年的大老爺們,相互打氣。

    那天在回家的路上突然看到了下面的一段話,覺得有點意思,原話是這樣說的:

    男人就像一輛車,他可以不知疲倦的東奔西跑;可以忍氣吞聲的負重前行,也可以送你去想要的詩和遠方;但是,你要為他加油??!

    2021我們依然在路上……

    (投資界)

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