这2天，深创投（深圳市创新投资集团有限公司）火了，成为通过法律诉讼、要求被投公司回购的典型机构。对照看此前创业黑马创始人牛文文老师的视频、呼吁大家帮帮中国这批科技创新公司，解开“对赌回购”的结。就能知道目前围绕回购的纠纷、给创业公司带去的压力和挑战有多严重了。从深圳阳光采购网来看，深创投近一年来发布了数十条诉讼法律服务采购招标公告。查询最近的7月19日刚发布的”2024/SS/030诉讼法律服务采购邀请函“来看，从标题的命名可以猜测、目前深创投应该有发布了30个的类似招标公告，招标预算从10万元到440万元不等。具体来看这些招标公告的内容，可以看到、基本上都和要求被投公司进行回购相关。我们来看最新发布的6个项目：从中可以看到，有的企业是未能如期上市，有的是企业红筹架构纠纷，有的是项目因为现金流或创始人问题直接触发了回购权。这些正好是如今大多数面临回购的企业的通常情况，但放在目前的经济大背景下，投资机构对被投企业进行回购、甚至通过司法诉讼的方式来进行，引起的争议就非常多了。从投资机构的角度来看，投资的基金主体是有经营期限的，资金也都来自LP。当基金到期、LP要求退出的时候，投资机构也有很大压力，尽可能去和被投项目进行沟通，尤其是经营状况还不错或者有现金储备的企业，希望能够回本、甚至能有一些合理回报（按一定年化利率的单利或复利）。我所知道的很多投资机构的合伙人或投后，目前主要的精力也都 ...继续阅读 (25)

做AI产品来服务B端企业，与C端个人有很大不同。做大企业与中小企业，需求也有差异。近日美国知名投资机构NFX管理合伙人Gigi Levy-Weiss写了一篇文章，介绍了在服务中小企业中的机会，他提出了一个名为”Guided AI Agents“（引导式人工智能代理）的概念。与常见的AI assistants（AI Agents）、Co-Pilots、AI workers等不同，Guided AI Agents类似于你雇佣了一个虚拟的自由职业者或外包人员，帮助你完成复杂的工作并能得到结果。更直白点说，中小企业使用Guided AI Agents，就像与外部代理机构合作，但无需代理机构，而且价格是中小企业可以承受的。具体来看全文，enjoy it！“服务即软件”的世界广阔而令人兴奋。在这个世界中，你将拥有人工智能助手、AI副驾驶员、全自动AI员工等等。所有这些公司都在努力应对劳动力经济的重大变革，而 NFX 一直在投资这一领域。目前在这个领域，某些巨大机遇正在形成。其中一点是针对中小企业使用引导式人工智能代理（Guided AI Agents）。新一代引导式人工智能代理有望为中小型企业提供强大动力，使它们最终能够与大型企业展开竞争。从“人工智能工具”到“引导式人工智能代理”人工智能驱动的中小企业需要一系列思维转变。首先是从“人工智能工具”转变为“引导式人工智能代理”。我们已经掌握了这项 ...继续阅读 (27)

淡马锡这周发布了最新的2024财年数据：在截至2024年3月31日的财年里，淡马锡投资组合净值为3,890亿新元，比上一财年增加了70亿新元。如果囊括按市值计算的非上市公司资产价值提升额310亿新元，淡马锡按市值计算的投资组合净值则为4200亿新元，比上一财政年度增加了90亿新元。增长主要来自美国和印度市场的投资回报，抵消了中国资本市场表现欠佳带来的影响。在资产类别上，淡马锡的非上市投资组合从2004年的20%增长到目前的52%。从回报率看，淡马锡的20年期和10年期股东总回报率保持稳定，分别为7%和6%。其中20年期回报率有所下跌：从去年的9%下跌到7%。淡马锡解释的原因是本财年的20年期股东总回报率不包括2004年非典型肺炎疫情之后经济复苏的时期。从1年期股东总回报率看就更低了，仅仅为1.60%。从投资区域布局看，占比最高的仍旧是新加坡，其次则是美洲（主要为美国），再次为印度和欧洲。对于中国的投资则在大幅减少，从下图比例开看，自2020年疫情以来，淡马锡在中国的投资持续减少，目前已经低于新加坡、美洲。随着地缘政治的风险仍在加大，预计在中国的投资还将继续减少。2004年，淡马锡在亚洲设立首批办事处，在那之后的10年（2004年-2014年）主要得益于在中国的投资。再后续的10年中，淡马锡设立了纽约和伦敦办事处，在美洲及欧洲、中东和非洲的投资组合敞口翻倍，在总体投资组合的占比从20 ...继续阅读 (38)

英国私募股权数据服务商Preqin的买家确定了：全球资管巨头贝莱德（BlackRock），交易金额为25.5亿英镑（约合32亿美元），真是大手笔的交易！BlackRock是在和标普、彭博的竞争中，赢得这笔交易的，最重要的是报价最高。BlackRock支付的金额是 Preqin 预计2024年2.4亿美元收入的 13 倍。加大另类资产领域的布局BlackRock的CEO Larry Fink在收购声明中表示，此次收购Preqin具备很重要的战略意义，不仅能加强BlackRock在另类资产领域的布局，还可以提升BlackRock的技术和风险管理能力，从而推动公司未来的持续增长。Preqin专注于私募股权、对冲基金等另类资产的数据和信息服务，提供超过6万名基金经理、3万名私募股权投资者的数据。过去三年，Preqin的营收每年增长超过20%。私募股权市场的长期繁荣推动了Preqin的快速增长，有分析预计到2030年左右，私募股权市场规模将超过40万亿美元。BlackRock计划将Preqin作为独立产品保留，该公司的创始人Mark O’Hare将继续负责Preqin，并加入BlackRock担任副董事长。对BlackRock而言，这笔交易是该公司在2024年的第二次大手笔收购，目的是拓展快速增长的私人市场领域和另类资产。今年1月，BlackRock斥资约125亿美元收购了Glo ...继续阅读 (26)

Bessemer Venture Partners（简称BVP投资）是云计算和SaaS领域的顶尖投资机构，每年都会发布关于云计算的年度报告，在最新的《State of the Cloud 2024》中，BVP投资称之为：《传统云已死，AI云万岁》（The Legacy Cloud is dead — long live AI Cloud），引起了很大的关注。有人称之为：传统云计算的悼词。具体来看全文，内容很长、很丰富，非常值得收藏和阅读。enjoy it！在去年的BVP投资《云现状2023》报告中，也就是 ChatGPT 发布六个月后，我们宣布大语言模型（LLM）驱动的人工智能将持续存在，并将影响几乎所有的云路线图。事后看来，这是今年最大的轻描淡写。即使是我们最乐观的看法也低估了过去 12 个月随之而来的技术变革加速。2023 年，我们承诺投资 10 亿美元，这彰显了我们对人工智能的热情。一年后，我们对人工智能的前景仍旧充满信心——我们支持了多家人工智能初创公司的新投资，并在几乎每家投资组合公司的路线图中广泛采用 LLM 技术。如今，很难找到一家不是某种程度上的人工智能公司的云计算公司。当然，我们并不是唯一对此充满热情的人。新技术浪潮往往会激发风险投资的兴趣，但与历史先例相比，风险投资对这波浪潮的反应速度非常快。尽管BVP 纳斯达克新兴云指数 (EMCLOUD)仍低于零利率政策高点 ...继续阅读 (26)

最近参加了几场创业圈的聚会，不少创始人都提到一个问题：当下这种环境，创业者如何处理与投资人的关系？其中好几家企业都面临投资人希望退出的要求，要么说基金到期或投资时间很长了、有退出压力的；要么是借着新一轮融资或公司账上有不错现金的时候、希望可以分红或回购部分股权的。这个问题很常见，我们同样面临类似的问题。自2020年疫情以来，经济低迷，创业者与投资人的关系越来越微妙：融资更难，估值下调，赚钱更难，资金开始枯竭。投资人的关注点从增长，更多转向盈利能力、甚至直接的退出或回购。还有一些更极端的，有投资机构在通过法律诉讼追钱。既然问题都摆到了面前，我们也不能视而不见，这是每位融资过的创业者都会面临的。我们做了一些讨论，总结了一些可以借鉴和参考的方案：1、保持积极、定期的沟通不要回避，不要不回微信或电话，不要不见面。沟通包括见面交流、定期书面进展。比如每个季度见一面、每个季度发送财务报表和公司进展的书面材料。2、寻求投资人的建议，即便并非所有建议都适用投资人经历或了解的经济周期可能比我们多，见过的公司和案例比我们多，我们可以主动寻求投资人的建议，包括公司战略、团队建设、商业模式、裁员或成本精简等。3、做减法、聚焦公司发展经营好公司，是你对投资人最好的回答。不同阶段的公司，可能优先级目标不一样，但为了活下去，创始人需要重新梳理企业，在产品、研发、市场、团队建设等各个方面都做减法，追逐现金流和盈利 ...继续阅读 (41)

最近一段时间，关于税务稽查的消息满天飞，倒查20、30年的消息满天飞，国家税务总局也专门来澄清“税务部门没有组织开展全国性、行业性、集中性的税务检查，更没有倒查20年、30年的安排。”真相到底如何并不知道，税务稽查的覆盖范围也不清楚，但就企业个例而言，今年以来、确实不少企业面临税务稽查，尤其是电商平台的卖家们。税务机关还是很专业的：根据平台抽成比例、倒推销售额，这个办法应该一查一个准。毕竟电商平台大多数交易是不开具发票的，商家们可操作的销售收入的区间会非常灵活。以前鼓励电商产业的时候，可能不去稽查或睁只眼闭只眼，但现在是经济下行期，国库收入不够，甚至很多地方公职人员薪酬都难以全额发放。于是可以看到一些地方罚款收入增多了，还有目前大家都热切关注的税收稽查。作为企业，依法纳税是企业的应尽义务，但税务稽查不应该成为创收、甚至压垮企业的稻草。或许是“无商不奸”（没有商人不想多赚点）、但更是“无商不艰”（没有商人或企业是没有经历艰难困境的）。且行且珍惜，还奋斗在经营路上、为了多赚钱来交税、发工资的小企业主们。 ...继续阅读 (34)

人形机器人公司Figure是目前硅谷最火热的独角兽之一，公司创始人Brett Adcock经常被媒体誉为“下一个埃隆·马斯克”。他是马斯克的粉丝，两人的很多思路和观点也如出一辙。Brett Adcock也是连续创业者，媒体报道，他中学时代就开始创业，至今已经连续创业近二十年，前 15 年主要集中在互联网/软件领域，而最近 5 年是在人工智能和硬件领域，在这些公司中，他成功率还蛮高的，包括AI招聘公司Vettery（1.1亿美元被人力资源公司巨头Adecco收购）、电动垂直起降 (eVTOL) 飞机开发商和空中出租车公司Archer Aviation（2020年在纳斯达克上市）等。日前他在社交平台X上总结了创业的9条经验教训，很有意思，记录下来作为参考：1、保持较低的员工人数更大的团队只会让你的深度变慢。更大的团队意味着有 经理/主管 等更多层级，沟通更困难，计划（而非做事）更多。尝试雇佣真正做事的人，而不是只做管理的人。如果你雇佣了人事经理，他们只会想雇佣更多的人来做这项工作。2、尽可能避免设立高管层（C-suite）虽然董事会和顾问团队会给你很大的压力，但尽可能避免长期设立高管层，或尽量拖延设立高管层的时间，因为他们会通过组建庞大且昂贵的团队来拖慢你的进度。3、保持较低的开销，不要烧钱如果你决定接受外部资本，我建议你尽可能保持低开销，这将为你带来长期成功的最高几率。员工人数主要决 ...继续阅读 (43)

AI大模型和生成式AI的快速发展，带来全球数据中心建设的需求增加。数据中心的建设，需要综合考虑地理位置、电力、地价等多个方面的因素，尤其是电力，这在很大程度上会影响AI数据中心。所以有句话说：AI的尽头是能源。国际能源署（IEA）发布的《2024年电力》报告显示，到2026年，人工智能数据中心的电力需求将达到90太瓦时（TWh，1太瓦=10的12次方瓦=1万亿瓦）。在这种巨额电力需求的压力下，数据中心的扩容和布局就很重要了。地产咨询公司Cushman & Wakefield（戴德梁行）日前发布了一份报告《2024 Global Data Center Market Comparison》，介绍了全球数据中心市场的发展，梳理了美国、APAC亚太地区、EMEA（欧洲/中东/非洲）的TOP10数据中心城市。德国数据咨询公司Statista根据Cushman & Wakefield的报告，梳理了目前全球主要的数据中心覆盖在哪些城市？具体来看看：从城市来看，数据中心电力容量最集中的地方是弗吉尼亚州北部，特别是劳登县(Loudoun County)和威廉王子县(Prince William County)。美国主要云计算公司如亚马逊、微软、Google等在那里都有数据中心，主要原因是税收优惠、卓越的网络连接性和非常适合大型服务器群资源需求的基础设施。接下来是北京和伦敦，数据中心电力容量分别为1 ...继续阅读 (42)

AI大模型和生成式AI的快速发展，带来全球数据中心建设的需求增加。数据中心的建设，需要综合考虑地理位置、电力、地价等多个方面的因素，尤其是电力，这在很大程度上会影响AI数据中心。所以有句话说：AI的尽头是能源。国际能源署（IEA）发布的《2024年电力》报告显示，到2026年，人工智能数据中心的电力需求将达到90太瓦时（TWh，1太瓦=10的12次方瓦=1万亿瓦）。在这种巨额电力需求的压力下，数据中心的扩容和布局就很重要了。地产咨询公司Cushman & Wakefield（戴德梁行）日前发布了一份报告《2024 Global Data Center Market Comparison》，介绍了全球数据中心市场的发展，梳理了美国、APAC亚太地区、EMEA（欧洲/中东/非洲）的TOP10数据中心城市。德国数据咨询公司Statista根据Cushman & Wakefield的报告，梳理了目前全球主要的数据中心覆盖在哪些城市？具体来看看：从城市来看，数据中心电力容量最集中的地方是弗吉尼亚州北部，特别是劳登县(Loudoun County)和威廉王子县(Prince William County)。美国主要云计算公司如亚马逊、微软、Google等在那里都有数据中心，主要原因是税收优惠、卓越的网络连接性和非常适合大型服务器群资源需求的基础设施。接下来是北京和伦敦，数据中心电力容量分别为1 ...继续阅读 (37)

金融时报的消息：英国私募股权数据公司Preqin正在寻求出售，对公司的报价可能超过10亿英镑。目前高盛正在为Preqin提供咨询、并向感兴趣的买方进行推销和对接。据报道，目前感兴趣的买方包括美国金融数据巨头 S&P; Global标普、资产管理机构BlackRock贝莱德等。看到这个消息，作为Preqin同行的我们，真是眼红了：没想到Preqin的报价能到这么高。Preqin成立于2003年（比IT桔子早了10年），由英国企业家马克·奥哈尔 (Mark O’Hare) 创立，主要提供全球私募股权市场和另类资产市场的数据服务。目前Preqin提供的数据类别覆盖：私募股权投资、对冲基金、S基金、房地产投资、基建、私募债、自然资源投资等多个类型。受益于过去20年多全球私募股权投资的繁荣，Preqin也实现了快速发展。据其官网介绍，目前Preqin拥有超过48000的客户，并在伦敦、纽约、迪拜、北京等全球十几个城市设有办事处。根据英国公司注册局的文件，Preqin 在 2022 年的收入为 1.34 亿英镑（约合1.71亿美元，对照这个收入，10亿英镑的报价还算合理了~），高于前一年的 9200 万英镑。金融时报报道，Preqin目前主要想与更大的竞争对手或战略买家达成交易，并希望避免被出售给私募股权集团。此次出售将是一系列为银行、资产管理公司和投资集团等客户提供专业金融信息的 ...继续阅读 (58)

美国股权投资SaaS公司Carta日前发布了一份新的数据报告《US Starup Fundraising Benchmarks》(美国创业公司融资基准数据)。基于Carta帮助LP、GP、创业公司等所管理的股权、期权等数据，Carta会围绕不同轮次的估值、融资金额、稀释股权比例进行统计，是美国VC投资圈的晴雨表数据之一，供参考~在2024年第一季度，一些关键指标的解读：估值：种子轮和 A 轮的投前估值相对稳定，但B 轮和 C 轮的中位数估值略有增长。投资金额：大多数投资阶段的整体金额呈现温和上升趋势。自2016年Carta开始跟踪以来，Down Round融资占比不断增高，表明从2021年开始对估值进行持续的修正。股权稀释比例：种子轮和 A 轮融资的股权稀释保持平稳，约为 20%，后期轮次有所下降。结合Carta发布的美国VC2024年第一季度投融资数据来看，Carta研究部门负责人Peter Walker还做了一些数据解读：1、2024年第一季度整体表现不佳。融资事件数量同比下降了29%，融资金额略有增加，达到163亿美元。表明投资更有选择性的押注。2、自2016年Carta有统计以来，Down Round融资占比最高的一个季度。达到23%、已经接近四分之一。创业者和投资人要继续承受估值下降压力。3、A轮和B轮之间融资的间隔时间的中位数约为2.5年。后续轮次融资并不那么容易。4、 ...继续阅读 (33)

这两年创投市场不好做，退出渠道成为重中之重，再加上IPO上市关闸、或港交所有限的成交量，并购越来越受关注。因为工作关系，IT桔子也在探索一些并购周边生态服务。投行、FA都加大了并购业务的投入，甚至专注于并购的FA也出现了好几只。VC机构增加了对并购退出的期待，有很大的动力来卖项目。项目方和团队也逐渐放低心态、在心理建设端接受并购、找买方。整体看，并购需求端很旺盛，但是落地到并购交易端，难度仍很大。国内并购头部投行机构华泰联合证券并购负责人劳阿毛（劳志明，网名劳阿毛，微博财经大V）昨天专门发了微博来分析并购的交易难度在哪里？这个总结还是很全面的。并购是个多方博弈的交易，任何一方稍微的瑕疵或纰漏，可能整个交易就黄了。说卖方质量差、报价高、找不到并购价值；说买方没有钱、同行或跨行并购都没意义，光是中间商或投资人股东在中间吆喝也没用。有时候在想，并购市场，为什么在国内这么多年一直不温不火呢？想想看国外，无论是大公司的收购、还是专门的并购基金，都是如火如荼。2014-2016那几年双创热潮的时候，A股曾掀起了一波并购热潮，但后面伴随着业绩暴雷、商誉大规模减值，再加上疫情之后上市公司日子不好过、手上也没什么钱了，并购就更难做了。回到当下的市场，在半导体、医疗和制药、企业服务和AI等，都出现了很多 主动或被动要出售的公司，能有什么样的方式承接这些项目呢？不知道。 ...继续阅读 (46)

这是2024年5月21日，IT桔子成立11周年的日子，祝福我们生日快乐！在这个特别的日子里，我感到无比的荣幸和激动。11年的风雨兼程，11年痛并快乐着的拼搏与坚守历程，一家小创业公司能持续存活和发展，要非常感谢与感恩IT桔子所有客户与用户的支持、股东与合作伙伴的帮助，还有IT桔子每一个团队伙伴们的努力和辛勤付出。回顾过去11年，4015个日夜，我们经历了很多的机遇和挑战。得益于双创大浪潮、移动互联网从起步到崛起的快速发展，IT桔子拥有了第一批的用户、客户，直到11年后，仍旧有一些客户和用户陪伴着我们，我们非常感谢这些用户和客户。经济周期有起有伏，曾经辉煌过，也曾经低沉过。2020年疫情以来，如同整个经济陷入转型和调整阶段，IT桔子也面临相同的困境和挑战。一方面，我们面临着客户流失、用户减少、流量下滑的挑战，要争取相同的收入如今需要付出比过往更多的时间与精力；另一方面，我们面临着新的业务增长点、第二甚至第三收入曲线的挑战，在当下这个环境，可以做怎样的新产品或服务，能赢得目前老客户或新客户的信赖和金钱投票支持。过去一年多的时间，我们走访了不少人群，大家的状态各不一样、需求也分散和多样化，但相同的都是需要追求变化、与时俱进。拿火热的AI人工智能来说，有All in、激进的，也有看淡的。勇敢的AI先行者们快速上线着各类AI应用，寻找市场机会。对于公司的存活而言，更多企业选择比较务实，需要用 ...继续阅读 (43)

这周（5月13-17日）应该是科技巨头们的AI周了，OpenAI、Google、字节跳动、腾讯等都举办了各自的发布会，展示了他们在AI人工智能领域的最新进展和产品，你怎么看？1、OpenAI发布会OpenAI在5月13日发布了最新旗舰版模型“GPT-4o模型”。这是一个多模态大模型，能够处理文本、音频、图像的输入和输出，提供更快的处理速度、更便宜的费用，支持实时响应。比如GPT-4o模型可以在232毫秒内对音频输入做出反应，这几乎与人类对话中的反应时间相近。此外，OpenAl还推出了适用于MacOS的ChatGPT桌面应用程序，提供更多免费功能给用户，允许用户通过分享屏幕与AI进行交互，提供更直观的体验。OpenAl更新了实时AI助手功能，展示了AI助手在语音和视觉识别方面的实时交互能力。当然，更多人期待的 AI搜索产品、GPT-5、文字生成视频Sora等并未在本次发布会更新。2、Google发布会Google在5月14日的I/O开发者大会上，一口气发布了十几款AI相关的产品，堪称抛出AI全家桶了。具体包括：1）Gemini：支持200万token长文本的Gemini 1.5 Pro和 Gemini 1.5 Flash。更新的多模态大模型，支持更长的上下文长度和更高效的性能。Gemini 1.5 Pro 的定价为每 100 万 token 3.5 美元。2）Veo：Google自称 ...继续阅读 (62)

软银集团今天发布了2023财年业绩，其中披露了软银愿景基金（SoftBank Vision Funds）的业绩表现，这是该基金自 2021 年以来首次实现盈利。数据显示，软银愿景基金在2023财年利润为1282亿日元（约合8.23亿美元），相比去年亏损的4.308万亿日元（约合276亿美元）大幅扭亏；2023财年收益为7243亿日元（约合46.48亿美元），相比去年而是亏损了近5.28万亿日元（约合338.82亿美元）。软银愿景基金对收益进行了说明，可以看到很大程度上得益于ARM的贡献。财报披露，因向SBG全资子公司出售ARM股份、软银愿景基金获得的8073亿日元（约合51.8亿美元）的投资收益。赶上AI、半导体的热潮，ARM自2023年9月14日上市以来、股价相比发行价51美元大幅上涨了（对比5月10日收盘价108.84美元）113%，市值也达到1132亿美元。这相比软银在2016年收购价格320美元、目前也上涨了3.5倍，回报颇丰。除开ARM外，软银愿景基金的一些收益还来自于字节跳动、食品配送公司DoorDash的估值增长。当然该基金也有受到一些投资上的打击，比如共享办公WeWork、滴滴出行，在过去一个财年要么申请破产、要么市值持续下跌。此外得益于AI公司去年融资行情的火爆，在软银愿景基金未兑现收益部分（估值计价部分），2023财年相比2022年财年的亏损也大幅缩减，从亏损5 ...继续阅读 (58)

在5月8日刚结束的Data-Driven VC Summit 2024会议上，《Data-Driven VC Landscap 2024》（2024年度数据驱动VC全景图）正式发布。为什么VC机构应该注重数据驱动当前的风险投资流程已支离破碎：在整个价值链中，风险投资机构都充斥着手动、低效且不包容的流程。事实证明，数据驱动计划可以在三个主要特征（效率、效力和包容性）上帮助不同阶段的投资机构。1、效率Data-Driven VC（简称DDVC）可以利用生产力增长来避免进一步扩大团队成本，同时成倍地提高基金及其流程的产出投入比，同时专注于将时间花在更有附加值的行动上。除了理论之外，数据在实践中也发挥着作用：研究表明，利用人工智能可以显著提高 0.8 个标准差的生产力。这意味着任务完成速度明显加快，同时输出质量也提高了 0.4 个标准差）。 此外，人工智能通过缩小高能力团队和低能力团队之间的绩效差距来创造更加公平的竞争环境。2、有效性风险投资的基础是大海捞针，寻找良好的投资机会。 错过异常值会导致基金损失其回报。 风险投资基金的回报率非常集中，只有 5% 的基金回报率超过 3 倍，而打破风险投资飞轮、使其成为顶级表现者的一个重要方法是利用数据驱动的举措和人工智能来消除噪音。3、包容性人才分配相对均匀，但资本分配不均。 有偏见的选择过程会导致资本分配不当并降低回报。 北美的资金与人口比例分别 ...继续阅读 (26)

移动互联网时代，App的发展经历了从追求下载量、日活，到留存、复购等指标的变化。在AI人工智能时代，很大程度上可能也会重复这样的指标演变。目前无论是a16z的AI产品榜单，还是国内诸如非凡产研等发布的AI榜单，主要参考的数据也是流量，通常是SimilarWeb的数据。但是随着AI应用的持续发布，用户的惊喜感在不断减少，很多产品的“游客似用户”非常多。这时候需要关注新的指标了，比如“留存”。这是一个非常重要的指标。硅谷知名VC机构a16z的合伙人Bryan Kim日前发布了一篇blog，讲到AI原生应用如何提高留存率。Bryan Kim在做VC之前曾负责Snap的黑客增长。我们来看看他的建议。良好的产品留存率是向用户提供产品核心价值的自然结果，当然，这会因产品而异。但最近，一些精明的人工智能AI赛道的创始人们，似乎找到了一些特定方法来提高留存率。在某些情况下，他们把产品的30日留存率提高了10-15%。那么，这对于消费者应用的AI原生公司意味着什么呢？这些公司的产品仍处于产品周期的早期，通常处于实施阶段的早期，并且正在实时发展？这些“留存助推器”可以应用于他们吗？ 一句话：是的。尽管AI原生应用还处于早期阶段并存在“游客现象”，但面向C端消费者的AI原生应用需要将留存率视为其核心指标之一。在我们的交流和观察中，发现以下7种方法可以帮助AI原生应用提高留存率。1. 专注于提供核心产品价 ...继续阅读 (36)

这几天，量化VC圈的一个行业峰会Data-Driven VC Summit 2024（https://summit.datadrivenvc.io/）正在欧洲举行，欧洲知名量化VC机构Earlybird Venture Capital的合伙人Andre Retterath分享了Earlybird的数字化改造和AI升级之旅。对于VC而言，根据他们在数字化的进展和深度，可以分为：老牌VC、生产力VC、数据驱动VC三个阶段，对照来看看：风险投资数字化改造的三个阶段目前大多数 VC 仍然在一个手动工作流程的世界中，一般使用简单的技术工具堆栈，包括通用 CRM 系统（如 Salesforce）、基本的电子邮件和笔记工具（如 Apple Mail 和 Notes）、用于通信的 Slack 或 WhatsApp、用于线上会议的 Teams 或 Zoom、用于文档存储的 G-Suite 或 MS-Suite，仅此而已。这类VC属于上图左侧的“老派VC”（Old-school VCs），大多数 VC目前似乎仍停留在这里。在上图中间被称为“生产力 VC”（Productivity VCs），这类VC要么从第一天就拥有现代的现成工具堆栈，要么（这似乎是大多数 VC 的代表）一直在推动生产力升级并从旧世界开始迁移过来。他们成功地迈出了第一步，用 Affinity 或 Attio 等VC版的CRM 系统升级 ...继续阅读 (35)

对量化VC而言，最核心的问题就是：如何利用AI对初创公司进行自动化筛选？这是说量化VC需要训练筛选初创企业的模型，然后根据模型结果找到潜在投资标的。欧洲知名的量化VC（数据驱动VC投资）机构Earlybird Venture Capital合伙人Andre Retterath介绍了Earlybird的筛选方案，供大家参考~什么使风险投资获得成功？“情人眼里出西施”这句话同样适用于VC风险投资的成功。我们观察到，投资人从单纯的财务回报视角转向更全面的 ESG 视角，但大多数 GP 仍然将投资回报率 (ROI) 放在首位。从投资组合层面来看，早期VC投资回报基于幂律分布，而后期和私募股权 (PE) 回报则遵循正态分布。根据最著名的幂律分布，即帕累托原则（或“80-20 规则”），早期VC投资回报受高 alpha 系数驱动，这通常导致只有 10% 或更少的投资组合带来 90% 以上的回报。TechCrunch 提供的 VC 基金回报分布一支表现良好的早期VC投资基金，如果投资组合中有 25-35 家初创公司，业绩则取决于一两家异常的 IPO 或并购交易，相对而言对投资减值损失则不太敏感。换句话说，早期风险投资公司注重上行（向上的回报），而成长型风险投资机构和私募股权机构(PE机构)则试图限制下行。反过来说，每一项风险投资都需要有潜力成为少数的异军突起。早期风险投资（幂律）与晚期风险投资（ ...继续阅读 (43)

VC风险投资这几年不好做了，从业者的选择各不一样。有按分红和年化利率来追求回报的，也有以小博大追求指数和倍数回报的。无论哪种回报，终归都要回到公司（标的物）身上，毕竟在VC按下扳机的那一刻、所选择和下注的企业将决定VC未来的回报空间。从这个角度看，“投的好”是最重要的。过去几年，一些VC致力于向股票领域的对冲基金学习，将数字化、科技、人工智能等引入到风险投资这个另类投资市场，试图突破人类选择的障碍、打造数据驱动甚至AI驱动的VC机构。我们称之为量化VC (Quant VC)。这种VC投资模式将人排除在流程之外，完全依赖数据和算法，就像1990年代量化股票基金所成立的那样。在IT桔子发展的过程中，我们也多次讨论过这种量化VC投资模式。不单因为我们希望借此将更多的数据售卖给VC客户，更重要的是因为我们也希望在数据的基础上、探索更多的商业模式。伴随着这几年AI人工智能的快速发展，我们越来越多看到数据+AI+VC投资的案例，但这还不够，距离我们理想的量化VC还有相当的差距。但这并不妨碍我们仍旧追求这条道路。所幸的是，这条道路不单只有我们在探索，还有一些同行者，他们走在了我们的前面。我们希望从他们的案例中找到属于自己的机会。上一篇文章分享了：人工智能如何帮助VC投资？从提升运营效率，到追寻Alpha收益。这篇文章想分享量化VC机构Koble.ai 的联合创始人 Guy Conway最新的一个 ...继续阅读 (27)

这两年很多VC非常关注AI人工智能，在观察和分析AI在各个行业的落地应用到了什么程度，那么回到VC自身，AI有哪些场景和应用机会呢？在IT桔子内部，我和同事们会不断讨论交流。我们观察到国外VC的一些应用，我们还去约了一些VC投资人交流看需要怎样的应用？结合企业所期待的：降本增效，VC同样也是类似的诉求。一方面希望AI可以降低成本、提升运营效率；另一方面希望AI可以监控和管理风险、提升收益，尤其是在目前市场大环境不好、Beta收益有限的时候，是否能有一些Alpha收益的机会？这是不少VC所关注的。正好最近我有看到《福布斯》的一篇文章，梳理了AI对于VC风险投资从业者的一些帮助、还有应用场景，觉得很有启发，编译过来与大家一起学习和找寻商机了。下面来看看，enjoy it！在不断发展的风险投资VC领域，人工智能AI已不仅仅是一种工具，而是一种变革力量，它重新定义了投资策略和运营效率的参数。这引起了不少AI研究人士的关注，例如斯坦福大学人工智能研究员Mohammad Rasouli博士，他是一家湾区科技公司AIx2（https://aix2.ai/）的顾问，致力于帮助机构投资者探索人工智能在另类投资比如VC投资的机会。从提高VC运营效率，到探寻无与伦比的投资收益（通常是Alpha收益），Mohammad Rasouli博士介绍了Sequoia Capital、A16Z 和 Tiger Ca ...继续阅读 (50)

这两年很多VC非常关注AI人工智能，在观察和分析AI在各个行业的落地应用到了什么程度，那么回到VC自身，AI有哪些场景和应用机会呢？在IT桔子内部，我和同事们会不断讨论交流。我们观察到国外VC的一些应用，我们还去约了一些VC投资人交流看需要怎样的应用？结合企业所期待的：降本增效，VC同样也是类似的诉求。一方面希望AI可以降低成本、提升运营效率；另一方面希望AI可以监控和管理风险、提升收益，尤其是在目前市场大环境不好、Beta收益有限的时候，是否能有一些Alpha收益的机会？这是不少VC所关注的。正好最近我有看到《福布斯》的一篇文章，梳理了AI对于VC风险投资从业者的一些帮助、还有应用场景，觉得很有启发，编译过来与大家一起学习和找寻商机了。下面来看看，enjoy it！在不断发展的风险投资VC领域，人工智能AI已不仅仅是一种工具，而是一种变革力量，它重新定义了投资策略和运营效率的参数。这引起了不少AI研究人士的关注，例如斯坦福大学人工智能研究员Mohammad Rasouli博士，他是一家湾区科技公司AIx2（https://aix2.ai/）的顾问，致力于帮助机构投资者探索人工智能在另类投资比如VC投资的机会。从提高VC运营效率，到探寻无与伦比的投资收益（通常是Alpha收益），Mohammad Rasouli博士介绍了Sequoia Capital、A16Z 和 Tiger Ca ...继续阅读 (31)

最近有媒体说VC们开始对AI人工智能感觉疲倦了，因为2024年第一季度的AI投资数量和金额在下滑，变现被更多投资人所频繁提到。事实上，一些投资人也正在反思和复盘AI。以研究和主题驱动的前沿科技投资基金Compound VC 管理合伙人Michael Dempsey日前就复盘了AI赛道的变化，尤其是关于护城河的分析，很值得我们思考和学习。具体来看看，enjoy it！自8年前Compound VC开始投资 AI 以来，我们一直保持着相当稳定的投资观点（尽管越来越依赖数据且更加细致入微）。这些观点涵盖了从技术时间表，到某些类型的创始人应该在 AI 领域创办的最佳初创企业类型、公司间的价值积累点、行业的拐点、最成熟（且被低估）的颠覆或赋能领域等方方面面。这可以部分地概括为 2017 年以下的简单框架，并且已在我们多年来的年度信函中多次发布：2017 年，Compound 的 AI投资框架（摘自我们的年度 LP 会议）尽管有这样的框架，但我们对创始人在 AI 领域创业时需要驾驭的多变量动态的信念可能没有那么深刻。这主要是因为整个 AI 领域都感觉很新奇，多年来几乎没有达成共识的赢家，因为业内没有一家公司在商业上进行过有意义的调整。几乎没有“最佳实践”或“赌注”运营原则。在 Transformers 的引领下，人工智能技术方法（或许是整个行业）已日益成为共识，随着时间的推移，各种迭代在社区中 ...继续阅读 (48)

在AI行业应用中，金融科技是倍受关注的火热赛道，不单因为离钱很近，还因为金融和数据高度相关，历来就是科技最受青睐的行业之一。美国风险投资机构Emergence Capital日前发表博客，梳理在金融服务领域、有哪些AI改造和升级的机会？具体来看看：为什么是金融服务？ 金融服务是数据驱动决策、大宗交易、风险管理要求和复杂监管环境的独特组合，使其成为应用人工智能的最引人注目的行业之一。在过去几年中，我们看到消费者和企业采用金融数字解决方案的人数急剧增加，金融相关数据的可用性也呈爆炸式增长。以 Plaid 和 Finicity 等平台为首的开放银行业务的出现为这场数据革命奠定了基础。我们现在正在见证“Plaid for X”模式的进一步发展，Finch、Codat、Rutter、Merge、Pinwheel 和 Argyle 等公司正在为传统银行业务以外的各种金融相关业务提供开放数据访问。我们相信，大量的金融相关数据以及金融服务行业对速度和个性化日益增长的需求将催生新一代以人工智能为先的金融科技公司，从而显著改变整个行业的运作方式。 然而，金融服务行业并非所有子行业都能以同样的速度受益于并接受人工智能。为此我们将分享本机构内部开发的评估框架，以指导我们在这种快速变化的环境中思考。我们的框架：评估人工智能在金融服务领域的机会我们将金融服务行业进行了分类：包括财务管理、贷款、保险、支付、交易 ...继续阅读 (33)

生成式人工智能（AIGC）在快速发展的过程中，企业和个人都有一个共同关注的话题：那就是AI员工会成为可能吗？AI员工能在哪些方面帮助甚至取代人类的工作岗位？AI员工真的能更便宜而且更会赚钱吗？无论是对于个人角度的AI Agent助理服务、还是对于企业的AI Workforce AI员工，AI当下的水平到了什么阶段、能在哪些工作场景帮助到我们，都值得持续关注。日前美国风险投资机构NFX写了一篇博客，认为AI员工正在快速崛起，并将推动SaaS产业的升级，这就是软件和劳动力将融合成为一个市场。具体来看看：过往的B2B SaaS是用软件来增强人类的工作和服务。现在在人工智能时代，软件本身正在完成所有工作。人工智能正在推进SaaS产业的转变：从“软件即服务”转变为“服务即软件”。总体来看：人工智能劳动力（The AI Workforce，AI员工）的崛起正在创造软件和劳动力市场的融合。这将为企业创造巨大的机会。劳动力和软件正在融合成为一个市场SaaS 公司致力于将模拟流程带入数字世界。其目的是使现有职位描述的某些方面更易于管理，但 SaaS 永远无法自行运行，它总是需要公司投入一部分员工来运营该软件。例如，你可以购买 SaaS 销售工具，但你仍然且必须雇用并培训销售人员来完成工作。在整个经济中，这意味着劳动力市场和软件市场是分开的——而在一家公司内部，招聘预算总是比软件预算大几个数量级。粗略 ...继续阅读 (49)

在生成式人工智能（AIGC）时代，AI应用正在爆炸式发展。OpenAI的GPTS、字节跳动旗下的Coze（扣子）等极大降低了开发门槛，当工具丰富起来，下一步就是找寻需求了。AI产品的需求通常有几个出发点：1）如何让我效率更高？或者说如何帮助我学习或工作？2）如何更懂我？进行个性化的一些服务？3）如何帮助我赚钱？需要更多的AI打工助手，因为不用给他们发工资~~需求作为产品的起点，可能困扰你许久，可能你灵光一闪又忘掉了~ 这样的话，如果你想练手做个AI应用，我们找到了一些真实的需求，大家可以看看是否给你带去灵感和启发？知乎用户提到的一些需求1、一个更好用的人工智能培训工具试过不少AI配音，并没有宣传得那么好，那么传说中学习著名歌手唱歌的配音软件又是什么？2、个性化健康管理的AI工具在健康方面实现个性化健康管理，将自己的各项身体指标输入，并且将自己每天的习惯输入，提供个性化的健康管理方案，包括饮食建议、运动计划和健康监测。3、关于我的个性化助手我希望我的AI能够了解我的偏好、需求和习惯，提供个性化的建议和帮助。它可以根据我的日程安排提醒我重要的事项，推荐适合我的书籍、电影或音乐，还可以根据我的兴趣爱好提供定制化的推荐。4、知识管理和学习助手我希望我的AI能够帮助我管理和整理知识，包括笔记、文献、学习资源等。它可以帮我搜索和筛选信息，生成摘要和笔记，提供学习计划和进度管理，以及提供个性化的 ...继续阅读 (58)

这周和同事们复盘做季度总结和计划，人工智能的话题贯穿全程。我们讨论了一些典型的AIGC公司案例、应用场景，在梳理资料的时候，除了此前分享过的a16z的几篇文章和TOP100榜单外，还看到一些有价值的观点，准备花一些时间在微信号上整理和分享下。今天要说的是硅谷顶级投资人Elad Gil的一些观点。Elad Gil是Solo VC（个人基金，或个体户VC），投资了Character.ai、Perpleixty、Mistral、Harvy等热门AI创业公司。去年11月， Elad Gil刚完成个人第三支基金的募资，规模超10亿美元，创下Solo VC记录。Elad Gil今年2月在个人博客中，分享了对人工智能各个层面：LLM大模型、AI云基础设置、AI应用或Agents，有哪些他在思考的话题，或者说他觉得存在的问题和挑战。这些问题，换另外一种说法，就是有哪些商业机会和发展趋势，对我们很有启发，接下来一起来看看。在大多数市场中，时间越长，事情就会变得越清晰。但是在生成式人工智能（AGI）中，情况恰恰相反。时间越长，我认为我真正理解的就越少。对于人工智能堆栈（AI Stack）的每个级别，我都有一些悬而未决的问题。一、LLM大模型从某种意义上说，LLM有两种类型：处于性能最前沿和领先的大模型（想想 GPT-4 与直到最近的其他模型），以及其他所有类型的大模型。由于所需的资本规模，我认为随着时 ...继续阅读 (52)

在生成式人工智能（GenAI）的行业应用中，GenAI+金融是备受期待的，我和同事们在做IT桔子的过程中，一直都会交流如何将AI与我们的业务场景结合并落地。在如今LLM大模型火热的时候，我们也在基于LLM做一些落地应用，有内部提高效率的，也有对外面向用户和客户的。在IT桔子做AI探索的过程中，我去年11月曾向ChatGPT提问，给出了一些“永远逻辑正确”的建议：但真正做落地的时候，这个过程并不容易，一方面是客户的需求、尤其是愿意付费和买单的需求并不强烈和紧迫，另一方面是基于GenAI的产品相比其他现有产品和服务、优势和吸引力并不明显。此外还有一个很现实的挑战，给LLM喂食的数据，是否能更好生成信息和知识？这些数据对客户是否有价值？是否能融入到客户的工作流程中？我们还一直在实践的一线和摸石头过河中。正好最近风险投资机构a16z负责金融科技的合伙人Joe Schmidt写了一篇文章《Putting Data in a Corner: LLMs and Financial Services Data》，是关于LLM和金融数据服务的，主要回顾了当下三大金融数据服务巨头：Bloomberg、Morningstar、Verisk的发展策略，这三家公司分别在股票债券、共同基金、保险数据等方面独占鳌头，是如何发展起来的？对我们这些希望利用LLM做金融数据服务的创业公司而言，有何启发？Joe Sch ...继续阅读 (51)

前几天在博客中介绍了风险投资机构a16z的《Generative AI Enrerprise 2024》，这是一个偏宏观的文章，今天介绍他们在微观层面的报告，关于ToB服务（如B2B、SaaS、产业化GenAI服务）如何定价、包装产品及服务的分享。这块是GenAI创业公司非常关心的，毕竟GenAI服务和此前的SaaS、互联网服务的成本体系不一样，基于算力、Token调用等这些额外成本，创业公司应该如何估算？或者如何巧妙的将这些成本转移到客户or添加到自己定价体系中？从下文中，你可以学到一些经验。评估你产品GenAI功能的使用情况：能有效增加你的潜在市场规模吗？是否会增加从免费到付费或更高付费级别的转化？ 对于客户角色，你需要弄清楚哪些角色愿意付费、哪些不愿意？你的所有客户都意识到了GenAI功能的价值，还是只是部分客户？新增加的GenAI在你的产品是怎样的定位？核心产品、升级功能，还是附加组件？一些公司在为其GenAI功能定价时正在尝试混合订阅消费模式，以便更好地覆盖成本并通过高级用户获利。这些混合方法包括信用额度消耗方式（如 Box）或针对增量消费水平提供积分的固定费率席位（如 Adob​​e Creative Cloud）。一些公司开始考虑实施基于结果的定价，即供应商根据GenAI的结果而不是软件本身向公司收费。具体来看看，enjoy it！有效地利用任何新技术货币化都是一场争 ...继续阅读 (47)