文章作者：Odin

文章编译：深潮 TechFlow

导读：全球 VC 都在喊"投人不投项目"，但芝加哥大学的数据揭示了残酷真相：投资人做最差决策时，恰恰过度依赖创始人学历。

这种学历崇拜每年让行业损失数亿美元。更讽刺的是，真正会投人的 Thiel 和 YC，看的根本不是简历，而是创始人与想法形成的复杂整体。对加密投资者而言，这提醒我们警惕那些只会 pattern-matching 名校背景的机构。

很久以前，八名来自肖克利半导体的研究人员走进旧金山一位年轻银行家 Arthur Rock 的办公室。这"叛逆八人组"提出一个建议：他们想创办竞争对手公司。Rock 从他们身上看到了什么，也许是那种才华横溢却无处施展的特殊愤怒，于是着手帮他们筹集资金，成立了仙童半导体——这家公司被普遍认为播下了硅谷的种子。这就是 Rock 这位团队第一个信徒如何成为第一位现代风险投资人的故事。

Rock 坚持了几十年的信念是，支持人才是风险投资的核心。他喜欢说，优秀的管理团队即使需要跳出当前占据的市场，也能找到好机会。

他的同行看法不同。Kleiner Perkins 的 Tom Perkins 关注技术，问它是否专有、是否明显优于替代品。在仙童做过营销后创立 Sequoia 的 Don Valentine，则痴迷于市场。1980 年代中期 Sequoia 考虑早期投资 Cisco 时，多数同行都拒了；创始团队被认为很弱。Valentine 还是投了，理由是网络市场如此庞大，即使平庸的团队也能卖出大量设备。

这三人催生了美国风险投资的三种不同哲学；但 Rock 在文化战争中胜出。"风险投资是人的生意"不仅是绝佳口号，还把创始人放在故事中心。如果你在向创始人兜售资本，这正是他们想听的。

但真有这么简单吗？所谓"人的生意"实际长什么样？

规范性从众

如今，几乎每家风险投资公司都标榜创始人优先。

2016 年，四位经济学家（Paul Gompers、William Gornall、Steven Kaplan 和 Ilya Strebulaev）调查了 681 家公司的 885 名风险投资人，以了解他们如何决策。这项研究是对行业决策最彻底的分析，似乎给 Perkins 和 Valentine 的哲学盖棺定论。

约 53%的早期受访者将创始人列为交易选择中最重要的单一因素。商业模式和产品（Perkins 的传统领域）被约 10%的人选择。市场和行业（Valentine 的关注点）被约 6%选择。其余分散在估值、与基金的契合度以及投资者自身增值能力上。

"96%（92%）的风险投资公司认为团队是重要因素，56%（55%）认为团队是成功（失败）的最重要因素。团队对所有子样本都最重要，但对早期和 IT 风险投资尤其重要。"

——《风险投资人如何决策？》，Gompers、Gornall、Kaplan 和 Strebulaev

看调查的其他回答，9%的投资人承认不使用任何财务指标，这一比例在早期投资人中升至 17%。一个如此依赖定性判断的行业，本应思考过判断标准以及如何追踪结果。

不幸的是，答案仍是含糊的承诺——投资"最好的创始人"，却无法阐明这意味着什么，或为什么。

"研究结果表明，风险投资人不善于自省决策过程。即使在大幅减少考虑信息量的受控实验中，风险投资人也缺乏对自己如何决策的深刻理解。"

——《缺乏洞察：风险投资人真的理解自己的决策过程吗？》，Andrew Zacharakis 和 G。 Dale Meyer

因此，创始人优先的风险投资方法造成了懒惰思维的流行病，被偏见和学历主义渗透。这反过来体现在业绩下滑以及频繁的欺诈和疏忽丑闻中。

十亿美元的盲点

2022 年，芝加哥大学布斯商学院经济学家 Diag Davenport 为这种过度简化的态度给行业造成的损失标了价。

Davenport 在超过 16000 家创业公司的数据集上构建了机器学习模型，代表超 90 亿美元的承诺资本。他只用投资人决策时可用的信息训练模型，并问：风险投资人实际做出的投资中，有多少可以在事前被识别为不如把同样的钱投入标准公开市场替代品？答案是大约一半。

通过剔除最差的一半投资并将资本重新配置到公开市场选项，Davenport 发现风险投资回报在样本中本可以高出 7 到 41 个百分点。在他处理的数据中，这相当于超过 9 亿美元的可避免损失。糟糕投资的成本，以相对于外部选项的利差表示，约为 1000 个基点。

Davenport 训练了两个并行算法，一个预测哪些创业公司会成为最佳投资，另一个预测哪些会成为最差投资。当他比较每个模型依赖的信号时，出现了一个奇怪的模式。基于好结果构建的算法依赖产品特征，而基于坏结果构建的算法严重依赖创始人背景。当投资人做出好决策时，他们更仔细地看想法。当他们做出坏决策时，他们似乎更仔细地看团队。

为了测试过度加权，Davenport 构建了一个仅使用创始人教育数据的单独模型，并问：在完整模型下看起来同样有前途的两家公司，是否会因为在仅教育模型下的表现不同而获得不同的投资结果？模型表明投资人系统性地过度加权教育，而且他们在后来表现最差的创业公司上这样做得最严重。

"投资人似乎确信创始人优先的世界模型是正确的。这可能促使投资人忽视具有预测性的特征，而且从不注意或学习的反馈循环持续存在，这与 Hanna 等人（2014）中呈现的模型和证据一致。"

——《可预见的糟糕投资：来自风险投资人的证据》，Diag Davenport

Davenport 的论文是越来越多达到类似结论的研究的一部分，表明投资人过度加权浅层创始人属性，以产生可预见的糟糕投资（遗漏错误）和可预见的错失良机（遗漏错误）。

这有结构性解释；风险投资中的"成功"更容易通过增量融资而非遥远的退出来衡量，如果投资决策变成简单的打钩练习，融资摩擦就会下降。

行业在某个时候说服自己，筹集资本的能力本身就是一种理想的创始人特质，这种逻辑变得递归。投资人开始在最有可能筹集下一轮的创始人原型上做模式匹配，使那种原型更容易获得资金，强化了模式。因此，回报质量大体下降，而资本速度（和费用收入）加速。

这个循环由经济学家 Daniel Kahneman 解释，他描述了即使是复杂的专业人士，如果简单、连贯的想法与正确的激励一致，也会被诱惑。即使它们产生明显糟糕的结果。

"我们失败的统计证据本应动摇我们对特定候选人判断的信心，但它没有。它也应该让我们缓和预测，但它没有。我们作为一般事实知道我们的预测几乎不比随机猜测好，但我们继续感觉和行动，就好像每个特定预测都是有效的。"

——《别眨眼！信心的危险》，Daniel Kahneman

优秀投资人的悖论

这创造了一个有趣的谜题。数据显示过度加权创始人属性导致更差的投资决策，特别是在表现最差的交易中。然而行业中一些最成功的公司也是最激进的创始人优先。

Founders Fund 花了二十年支持不寻常的人，在其他人愿意之前。Peter Thiel 还创建了 Thiel Fellowship，面向没有大学学位的年轻企业家，这产生了令人难以置信的成功故事。

Y Combinator 基于识别优秀创始人的前提运行了二十年。事实上，该项目已被证明通过为投资人提供替代信号来源，减少了风险投资中的学历主义。

如果创始人优先思维只是系统性病理，最致力于此的公司应该是表现最差的。相反，它们是最好的。

答案其实相当直接。当优秀投资人说"创始人优先"时，他们的意思比整个行业的肤浅解释要复杂得多。

伟人谬误

将创始人成功简化为可预测属性清单的愿望，是伟人理论的现代表现；相信历史由具有天生伟大的杰出个人塑造，忽视了成功本身如何锻造这些品质。

"一家有强劲业绩记录的成功公司？领导者看起来有远见、有魅力、有强大的沟通技巧。一家遭遇低迷的公司？同一位领导者看起来犹豫不决、误导或甚至傲慢。"

——《光环效应》，Phil Rosenzweig

例如，像 Elon Musk 这样的实业家通过许多关于他跨领域超流畅性、纪律性和确定性的故事，塑造了投资人对硬科技创始人的期望。所以，这就是他们在首次创始人中寻找的，没有意识到 Musk 是随时间发展这些属性的，他们正在剥夺其他人做同样事情的机会。

也考虑 Thiel 对 Mark Zuckerberg 这位哈佛辍学生的投资。今天，它常被引用为 Thiel 早期识别优秀创始人能力的例子。然而当代记录显示，Thiel 被 Facebook 本身、早期牵引力以及 Zuckerberg 选择框定在线身份问题的特定方式所吸引。

如果 Zuckerberg 在做鲜花配送创业公司，Thiel 会在他身上认出什么吗？很难想象。关于大学社交网络应该如何运作的想法，以及 Zuckerberg 已经赋予它的特定形式，才是 Thiel 寻找的魔法。

确实，在 Andrew Ross Sorkin 的 DealBook 大会上，Peter Thiel 被问到他如何评估创始人，他的回答符合 Facebook 例子。

"我不会把想法、商业战略和技术与人分开太多。这都是某种复杂的打包交易。"

——Peter Thiel，Founders Fund 联合创始人

他说，他无法在不评估创始人正在研究的想法质量的情况下评估创始人的质量。他无法在不理解创始人塑造它的方式的情况下评估想法。两者不可分割。

值得解决的问题

学术界也发展出了一个互补的论点。在 2022 年发表于《商业创业设计杂志》的一篇论文中，斯德哥尔摩经济学院和米兰理工大学的 Mattia Bianchi 和 Roberto Verganti 认为，创业一直被系统性地误解为解决问题的活动，而实际上它主要是一种发现问题的活动。

在他们的框架中，创始人最重要的创造性行为是识别和定义一个值得解决的问题。其他一切，无论是 pitch deck、市场进入计划还是产品路线图，都源于这个初始定义的质量。

"将发现问题视为一种设计行为而非单纯的发现，这拓展了设计实践的潜在影响——从创造性地生成解决方案延伸到创造性地生成问题本身。用推测性的方式重新定义问题是突破性创新的另一个杠杆，因为非常规的问题表述可以开启意想不到的解决路径。"——Bianchi 和 Verganti，《作为值得解决问题的设计者的创业者》

如果这个框架正确，那么骑师与赛马之争的核心二分法就是错误的。评估创始人应该看他们选择攻克的问题，以及他们用来理解这个问题的特定框架。想法也不能孤立评估，因为它反映了创始人对十年后世界样貌的信念的物质表达。两者互相阐释，任何声称分开评估它们的投资人肯定两者都做不好。

“从他们的果实你就能认识他们”

Spark Capital 的 Nabeel Hyatt 很好地表达了这种组合方法。当被问到如何区分真正的执行者和那些只是表面上符合很多条件的创始人时，他的答案出人意料地直接。

"我们区分善于推销的骗子和真正执行者的方法，是看他们手中做出来的东西。我从未因为看了产品或使用了网站就评估一家公司说'这个人应该拿到 1500 万美元支票'。你看产品，然后通过评估产品来了解产品背后的人。"——Nabeel Hyatt， Spark Capital 普通合伙人

产品是创始人雄心的体现，深刻反映了他们的判断力、优先级，以及他们选择解决的问题。

一个说"我投资人"但没有仔细研究产品的投资人，要么是在投资肤浅的模式，要么是在投资魅力和个人魅力。这些恰恰是可靠地产生可预见的糟糕投资的习惯。

Sam Altman 在 2016 年与 Keith Rabois 的 Khosla Ventures 峰会上分享他的申请筛选启发式方法时，用略有不同的语言表达了同样的观点：

"我们寻找的最难识别的特质是决心。中间还有几个我们关注的主题：愿景的清晰度、沟通技巧，以及想法的非显而易见的精彩之处，我们会非常仔细地研究。这些是你不能总是判断对的，但通常可以获得相当多的数据，而且不像决心那样难以判断。"——Sam Altman， Y Combinator 前总裁

他没有说创始人的精彩。他说的是想法的精彩，限定为"非显而易见"，这表明创始人选择了一个新颖的问题。还有愿景的清晰度，这表明要看他们如何感知和阐述那个问题。当然，还有他们投入到这个过程中的决心。

用 Bianchi 和 Verganti 的语言来说，他说的是作为值得解决问题的设计者的创始人。

整个海洋，在一滴水中

当投资人说他们投资人时，可能有两种意思。

第一种是相信诸如出身、履历、魅力和过往融资成功等属性，比创始人选择投入时间做什么更能传递信号。本质上，这认为创始人是可以堆叠排名的可替代商品。这是 Davenport 的数据最直接反驳的版本。

第二种，更罕见的版本，是相信被评估的对象是人和想法的独特炼金术混合。投资人的工作是组装一个完整的画面：问题的选择、解决方案的形式、团队的性格。只有这样，他们才能完全感知面前的机会。

两者很容易混淆，因为它们使用相同的词汇。两者都用支持人和庆祝人类潜力的语言表达。第一种是懒惰的，并被行业规范充分奖励。第二种很难，经常被误解，但显然是通往更高质量投资的道路。

论点不是投资人应该放弃定性团队分析并回到 Perkins 和 Valentine 的方法。结论只是团队无法在脱离他们正在做什么的背景下被有效评估，而试图这样做正是投资人陷入有问题的模式匹配的地方。

这就是为什么创业的原子单位既不是创始人也不是想法，而是两者的统一体。风险投资人必须站得足够远，同时看到两者，并将它们作为单一实体来评估。

与其纠结于骑师还是赛马这个老问题，投资人的工作是识别出半人马。

注：2009 年的一篇论文通过分析有多少公司在 IPO 时已经更换了领导团队或核心产品，为评估公司时更关注想法提供了实证依据。然而，这涵盖了 VC 经常在上市前引入新高管的时期，似乎不再相关。