投资最大的风险不是亏损，而是平庸

从 a16z 创始人 Marc Andreessen 的一次访谈说起

最近行情低迷，反而多出了一些时间去看优秀投资人的长访谈。这次看到的是 a16z 创始人 Marc Andreessen 的一场播客对话，其中一句话让我印象极深：

“投资中最大的风险，不是亏损，而是平庸。”

这句话听起来有些反直觉，但越往下听，越觉得它几乎解释了 a16z 过去十多年所有关键决策的底层逻辑。

Marc Andreessen 是硅谷最具影响力的风投人物之一，现任顶级风投机构 Andreessen Horowitz（a16z） 的联合创始人兼合伙人，负责其成长型基金业务。他几乎从零搭建了 a16z 的后期投资体系，主导或深度参与了 Databricks、Stripe、Figma、Coinbase、SpaceX 等一系列数十亿甚至百亿美元级公司的关键轮次。

在这次访谈中，他系统性地讲清楚了 a16z 的成长投资哲学、对估值的理解，以及当前对 AI 和“硬科技”的判断。

反共识的成长型投资：为什么 a16z 要高度集中？

在过去十年里，成长型股权投资几乎成了一门“拥挤交易”。大量资金涌入科技领域，主流策略是通过 30～50 家公司的高度分散组合，去捕捉整个科技行业的 Beta 收益。

但 a16z 的成长基金却明显不同——持仓高度集中，容错率看起来极低。

Marc 给出的解释很直接： 科技行业的回报分布，本质上不是正态分布，而是极端的幂次法则。

在任何一个时代，真正创造绝大多数回报的，往往只有 极少数“定义品类的公司”。无论是在早期风投，还是成长、后期阶段，这一规律几乎没有改变。

这意味着一个残酷的数学事实： 如果你为了“安全”，买了一堆二流、三流公司，你的回报会被严重稀释，最终只能得到一个接近市场平均值的平庸结果。

而风投存在的意义，恰恰是提供 Alpha，而不是复制指数。

因此，a16z 的策略不是“广撒网”，而是精准捕鱼： 他们一年可能研究几百家公司，但只对其中 20 家进行长期深度跟踪，最终真正出手的，往往只有 2～3 家。

如何在后期高估值阶段，投到“那一家”？

一个自然的问题是： 当一家公司已经显露出“王者气象”时，往往已经是 D 轮、E 轮甚至 Pre-IPO，估值极高、竞争者云集，a16z 凭什么还能投进去？

Marc 给出的答案是：时间与关系的套利。

他认为，大多数人对成长投资的理解是“支票簿战争”，但这是一种误解。如果等到投行把融资材料发到邮箱里才开始研究，那你已经成了价格接受者。

a16z 的做法是提前建立一个“影子组合”。 对于那些他们认为有潜力成为行业统治者的公司，往往会在真正投资前 两到三年，甚至更早开始接触。

在创始人根本不缺钱的时候，a16z 就开始提供帮助： 介绍客户、协助招聘、讨论战略方向，完全不收任何回报。

这种长期、无偿的价值输出，本质上是在建立信任。当融资窗口真正打开时，创始人往往会优先选择那个已经陪跑多年的伙伴，而不是突然出现、只谈价格的陌生人。

“市场在久期上犯了错”：高估值真的等于高风险吗？

谈到 Stripe、Databricks、SpaceX 这类公司，绕不开一个问题： 估值为什么可以这么高？

Marc 认为，问题不在于市场疯狂，而在于一个长期存在的系统性盲区——久期错配。

传统金融分析极度擅长预测未来 12～24 个月的财务表现，但在面对真正具有平台效应和网络效应的公司时，市场往往严重低估了增长的持续时间。

很多模型默认高增长会迅速衰减，但在数字经济中，一些企业可以在巨大体量下，依然保持 30%～40% 的增长率长达十年。

他举了一个极简模型：

• 公司 A：10 倍营收，年增长 15%，竞争激烈
• 公司 B：50 倍营收，年增长 40%，且具备垄断属性

即便公司 B 的估值倍数腰斩，只要增长持续，长期回报依然会远超公司 A。

真正致命的风险不是“买贵了”，而是买错了。 如果你押错对象，既没有增长，又遭遇估值压缩，那才是“双杀”。

AI 不是 SaaS 2.0，而是商业模式的降维打击

在 AI 问题上，Marc 的态度非常明确： 这不是又一个 SaaS 周期。

他提出一个核心判断： 我们正在从 SaaS（Software as a Service），走向 Service as Software。

在 SaaS 时代，软件只是工具，切的是企业 5% 左右的 IT 预算； 而在 AI 时代，软件开始直接交付结果，替代的是人力成本。

这意味着 AI 公司面对的，不再是 IT 支出，而是企业 30%～50% 的薪资预算，TAM 被瞬间放大了一个数量级。

基于此，a16z 将 AI 投资拆成三层：

• 基础设施层：算力、数据（如 Databricks、CoreWeave）
• 模型层：少数赢家的技术平台（如 OpenAI）
• 应用层：真正重构工作流的垂直应用（如 Cursor）

Marc 特别强调，应用层的护城河并不会被基础模型吞噬，真正的壁垒来自 工作流理解 + 用户体验 + 数据积累。

投资“美国活力”：从比特走向原子

除了软件和 AI，a16z 近年来还大举投资航天、国防、制造等“硬科技”。在 Marc 看来，这是时代变化的必然结果。

过去二十年，硅谷过度沉迷于“比特”，而现实世界中，“原子”的问题却在不断累积：制造业空心化、国防供应链脆弱、基础设施老化。

SpaceX、Anduril 证明了一件事： 用软件思维改造硬件产业，可以带来数量级的效率提升。

这类投资周期长、风险高，但一旦成功，护城河深到几乎无法被复制。

为什么 a16z 取消投资委员会？

文章回到最初那句话。

Marc 认为，群体决策天然趋向平庸。 真正激进、非共识的机会，往往会在投票中被“风险”否掉。

因此 a16z 采取“单人拍板制”： 谁负责这个项目，谁承担全部判断权，也承担全部责任。

失败可以接受， 平庸不可接受。

Marc 用一句话总结了整场访谈：“去寻找那些不可避免的未来，然后在那里重仓，并长期坚持。平庸，才是最大的敌人。”