Mitchell Green：为什么50%的VC不应存在

摘要

• Mitchell Green认为，SaaS抛售是预期重置，而非行业灭绝事件，并正在买入Procore、Workday、Appian和Toast。 他也看好Clearwater Analytics，不过该公司正在被私有化。主持人反驳称，Workday增速只有6.8%，而AI正在冲击按席位计费；Green回应说，其AI业务增长很快，公司仍能创造约100亿美元收入和30亿美元自由现金流，并拥有挑战者缺乏的分销、数据和资产负债表。随着分析师下调预测，短期内可能“死钱一段时间”，但一旦公司超越重置后的数字，股价就有望上行。

• Green认为，AI将创造规模巨大的企业，但今天估值很高的许多第一代公司，可能会在未来2至5年真正赢家出现前先行失败。 1999年，没有人会把社交媒体定义为互联网最终创造数万亿美元价值的方向；同样，AI时代的标志性公司未必会长得像另一家客服外包商或Workday。他更新后的判断是，AI的影响将“比我们原先想的更大”，尤其体现在客服、分销、制造和药物研发等领域的生产率提升。

• Green称ByteDance是“全球最先进的AI公司”，并押注中国可能凭借电力、技术资源、科学人才和执行速度赢下AI竞赛。 据称ByteDance每年增长25-30%，且利润可观；Green认为，5年内其利润可能达到700亿美元、800亿美元，甚至1000亿美元。中国能够快速建设电厂，也能反复以更低成本完成产品工程化，不过Green强调，ByteDance胜出并不意味着Google、Meta或其他西方 incumbents会输掉。

• 可投资性的分界线在于现金创造、留存率和资本结构，而不是公司是否贴着AI标签。 “如果没有盈利或EBITDA，就没有底。”对软件公司而言，Green认为毛利美元留存率约90%算好，95%算优秀，98%则是非凡。他同样警惕过高的股权激励，因为股东价值等于股价乘以股份数，稀释是一项隐蔽但真实的成本。

• Green的回报纪律，是要求投资在合理倍数下于18个月内“进入价内”，随后持续重新审视仓位。 Lead Edge的目标是在3至7年内实现投资本金的2至5倍，约25%的IRR，而不是把每笔交易都按幂律式超级赢家来承保。“买入很性感，卖出才是工作”：如果ByteDance估值足够高——他以1.3万亿美元为例——即使相信公司最终价值可能达到2万亿美元，他也会卖出相当一部分。

• 风险投资的流动性枯竭部分是自作自受：基金只持有账面估值，却没有返还足够现金。 Green建议年轻管理人趁窗口打开时卖出5%、20%或30%，因为无法返还资本的基金可能得不到LP的新承诺。二级交易约占Lead Edge交易总量的三分之一，Green不介意被称为交易员，因为“投资人是我的客户”。

• Green认为，至少50%的风险投资人不该继续留在这个行业，原因是太多资本以缺乏纪律的价格追逐太少资产。 他称那些从OpenAI或Anthropic出来、手里除了“一个想法和一张餐巾纸”几乎什么都没有，却能拿到10亿-20亿美元估值的人完全疯了，同时质疑100亿-150亿美元基金的算术：它们需要多家公司达到非凡的利润规模。他偏好的配置是，为未来10年内一次重大下行保留资本，避开许多“第一代AI公司”，然后大举投资危机后诞生的更强企业。

精读

1. SaaS抛售是在重置预期，而不是抹去既有巨头

• Green正在积极买入Procore、Workday和Appian，同时重新建立Lead Edge此前持有的Toast仓位。他也看好Clearwater Analytics，不过该公司正在被私有化。他的前提很简单：“这些公司不会消失。”既有企业拥有分销、数据和资产负债表，但颠覆仍会带来新的赢家、能够适应的既有企业，以及“一些会爆掉的既有企业”。

• 主持人对Workday的质疑是最尖锐的考验：公司增速只有6.8%，按席位计费面临被AI蚕食，既有厂商的智能体产品看起来也不出色。Green回应称，Workday的AI业务增长很快，公司能创造约100亿美元收入和30亿美元自由现金流；拿它与亏损的前沿实验室比较增速，忽视了规模和盈利能力。他将Workday定义为一家在巨大规模上实现高个位数至低两位数增长的公司。

• Green对更广泛回撤的诊断，比“AI末日论”平淡得多：华尔街原本假设，去年增长20%的公司今年仍能增长19.5%，但这对大数定律而言减速还不够。分析师会下调预期，投资者会在数字下行期间避开这些股票，随后公司可能在1至2个季度内开始超越下调后的预测。在那之前，“大概率就是死钱”。

• 主持人援引Howard Marks和Duolingo，认为下跌中的刀可能“没有底”。Green部分同意：“如果没有盈利或EBITDA，就没有底。”对于想要的仓位，他建议在1个月内分批买入，或在剧烈下跌日买入，同时接受仓位可能永远无法完全建满，因为持续精准抄到底部几乎不可能。

2. 增长导向的管理层和无杠杆资产负债表决定谁能适应

• Green只部分认同主持人的观点，即非创始人领导的公司在AI转型中天然处于劣势。关键特征是增长心态：主要为利润率经营的企业，往往缺乏推动再造的意愿或财力；企业家更常见、但并非总是如此，会持续为增长投入。

• 1999年的零售类比支撑了他的论点。他说，今天美国前十大电商企业中有6家或7家是Walmart、Target、Home Depot和Lowe’s这样的成熟零售商；Sears、Kmart、Montgomery Ward和Bed Bath & Beyond则已失败。关键差异往往是杠杆：Walmart可以押上公司去押注电商，而债务沉重的竞争者无法创新。

• 当主持人认为2008年没有今天这种可能摧毁既有企业的技术变革时，Green指出，规模约55亿美元的主机市场中，1950年推出的技术至今仍支撑着许多银行。Oracle、Microsoft和SAP都是仍然庞大的老牌供应商。他的判断是明确的：大多数既有企业不会消失，尤其是那些拥有90%、95%或98%毛利美元留存率的公司。

• 大科技公司的资本开支争论仍无定论。Apple的投入相对较少，而Google、Microsoft和Meta投入巨大；Green“诚实的无答案”是，合理水平可能介于两者之间。不过，Zuckerberg“值得放手一搏”——他创建了Meta，拥有战略选择权，而且在竞争对手纷纷投入时也必须投资。

3. AI最大的回报可能在当前第一波之后到来

• Green把当下与1999年相比：当时互联网投资讨论中不会出现“社交媒体”，但Facebook后来创造了数万亿美元价值。AI时代的标志性企业可能在未来2至5年出现，而不是来自今天显而易见的客服或企业软件包装商。“我甚至不知道它会是什么。”

• 战略必须匹配回报模型。寻求100倍回报、也接受归零的早期基金，应该继续投资；Lead Edge则以3至7年实现2至5倍本金、约25%的IRR为目标，尽量避免归零，也不追求太多10倍回报。即使公司高速增长，如果买入倍数已经提前计入数年增长，在极高的入场估值下，18个月的非凡增长仍可能让投资者亏钱。

• Green认为大规模失业即将到来，在历史和运营层面都不可信。一位资深银行家告诉他，数十万名受过训练的后台和中台员工会被重新培训，而不是直接淘汰。如果失业率真的达到10%、20%或30%，政府将介入；与此同时，许多受监管公司仍不允许员工在工作中使用Claude或ChatGPT。

4. 留存和经营杠杆比AI叙事更重要

• Grafana Labs体现的是Lead Edge的项目来源模式，而非追逐时髦共识。Lead Edge主动致电CEO时，这是一家自力更生、收入约1200万美元的软件公司，随后与Lightspeed共同投资；如今它已规模大得多，并成为AI基础设施支出的高速增长受益者。Green的团队里有18名年龄约22至24岁的员工，正在“疯狂打电话”寻找这类公司。

• PaceMate是一家心脏监测软件公司，Lead Edge投资时收入接近2000万美元，此前只融资800万美元、消耗约300万美元现金。公司每年增长约50%，次年收入可能达到约4500万美元。AI可以让其服务团队分析更多设备数据，而无需按比例扩招——这是生产率增长，不等于必须立即裁员。

• 软件经济学不是半导体经济学。Green估计，按一家最终上市的典型软件公司整个生命周期计算，累计研发支出只占总支出的约30%；更多资金流向销售、营销、分销和客户支持。因此，AI可以通过显著提升这些职能的生产率，反过来强化既有企业。

• Green称毛利美元留存率是“科技公司最重要的数字”，并认为净留存率会分散注意力。一年客户收入中，不依靠追加销售仍能留存90%算好，95%算优秀，98%则是非凡。只留存60%-80%的企业，在收入接近1.5亿美元时尤其脆弱，因为销售支出必须不断填补一个持续漏水的桶。

5. 赌博化市场奖励盈利纪律，也暴露稀释问题

• 主持人引用Citron Research的一份报告，称其抹去了数十亿美元市值；Green惊讶于“某个随机的人”能吸引2500万次观看，而投资者却忽视Stan Druckenmiller、Howard Marks、Ken Griffin、Steve Cohen、Marc Benioff、Mark Zuckerberg和Jensen Huang等人。他同意市场正在“赌场化”，但认为情绪化抛售为长期买家创造了机会。

• Green对2008-09年的比较体现了当时的波动规模：指数盘中大约波动8%，振幅接近15%，让今天看起来像“业余水平”。主持人提出另一种看法，即理性投资者应该避开脱离价值的市场；Green反复给出的答案是，在恐慌令其变得便宜时，买入基本面强劲、能够创造现金流、且按盈利倍数估值的企业。

• 股权激励是他认为许多互联网股票至今仍不便宜、但讨论不足的原因。硅谷公司可以发行足够多的股权，造成实质性稀释；而“市值等于股份数乘以股价”。如果员工持续获得不断扩大的企业份额，那么报告中的自由现金流就没那么有说服力。

• 资本配置可以提供信号。Green欣赏Larry Ellison通过举债回购Oracle股票的做法，因为Ellison保留了自己的股份，同时减少了总股数；Salesforce的回购规模在节目中并不确定——Green记得公司曾表示将回购约500亿美元，“或者某个疯狂的数字”。他预计会有更多公司设立大规模回购计划。主持人则拿ServiceNow CEO个人仅买入300万美元作对比，Green反问CEO本来持有多少股票，以及公司自身是否正在回购。

6. 随着中国AI优势叠加，ByteDance的折价正在收窄

• Green用Alibaba和Tencent来给ByteDance估值。他说，当时这两家公司按十几倍市盈率交易，增长有限，并不是按收入或EBITDA倍数估值。ByteDance增长约25%-30%甚至更高，并创造可观利润；相比之下，Meta当时的市盈率约为25-30倍。Green认为，ByteDance在5年内达到700亿-1000亿美元利润存在一条可信路径。

• 在中国情绪糟糕得多时，Lead Edge以低于200美元的价格买入ByteDance，认为由盈利支撑的风险回报极其出色。Alibaba股价在此前一年里从低点大约翻倍。谈到IPO时，Green先说在美国上市“概率为0%”，随后立即恢复不确定性——“有机会，我完全不知道”——然后指出香港可能是上市地点。

• “别把中国排除在外，我押注他们赢下AI战争。”Green随后澄清，“赢”并不意味着赢家通吃。中国可以快速建设核电站和其他电厂，拥有充足资源和博士人才，重视科学技术，并反复以更低成本完成产品逆向工程和工程化。因此，他对DeepSeek的发布并不意外。

• 电力可能成为美国的瓶颈。Green设想，一座小镇承载一个巨型数据中心，带来大量建筑工人岗位，却只留下50名长期本地员工，同时电价上涨3倍；当沿海投资者攫取收益时，地方怨气随之而来。他预计美国和欧洲都会出现地方监管与反弹，同时承认许多气候产业由于资本效率低下，一直难以承保。

7. 卖出和二级流动性是投资工作的核心

• “买入很性感，卖出才是工作。”Lead Edge持续重新评估一项资产是否仍有翻倍空间，以及预期回报是否符合基金目标。在ByteDance传闻中的5500亿美元二级估值下，Green仍然有信心，并称Lead Edge已经收到更高价格的报价；如果估值达到假设的1.3万亿美元，即使基于1000亿美元利润、20倍市盈率推算公司可能达到2万亿美元，他也会卖出相当一部分。

• 核心运营测试是：投资在合理倍数下，能否在“18个月后进入价内”。公司高速增长并不够，如果原始买入价格已经将数年进展资本化。Green区分了好公司和好投资：许多A+级公司在2020-21年以“D-级价格”被买入，最终仍让投资者亏钱。

• Lead Edge追求的是资产质量与价格的交集：A+级公司以B-/C+甚至D-级价格买入，可以带来出色的风险调整后回报；D-级公司即使以A+级价格买入，也没有吸引力。结构化二级交易则可能以B-或C+级价格买到A级公司。其特殊机会业务近期向一家公司投资2亿美元，仅1个月后，该公司重新融资时的价格就约为此前的2倍。

• 流动性窗口会“打开，也会关闭”，因此年轻基金应该卖出5%、20%或30%，而不是无限期等待。Lead Edge约三分之一的交易涉及二级出售。Green的操作准则很直接：“账面估值是观点，DPI是数学。”那些持续返还资本的管理人，才更可能留在行业里，并在未来10-20年持续募资。

8. 过多风险资本同时削弱了定价和治理

• Green认为，50%的风险投资人不该继续留在这个行业，甚至可能是70%，因为“钱太多，游客太多”。最典型的案例，是某个人从OpenAI或Anthropic出来，凭“一个想法和一张餐巾纸”就以10亿-20亿美元估值融资。他确实在问：这样的起步估值过去真的成功过吗？

• 基金规模本身制造了不可能完成的门槛。在讨论100亿-150亿美元的平台和Thrive约90亿美元的成长基金时，Green指出，一笔1000亿美元的投资可能需要在稀释后达到2500亿美元，才能实现翻倍。按成熟企业10倍市盈率计算，这意味着需要250亿美元利润——只有极少数公司能够达到。

• 不过，他不认同只有“大型或精品”机构才能生存。Benchmark和Index可以保持更小规模、在更早期投资，接受稀释，同时仍有机会发现下一个OpenAI或Anthropic；Index吸引人的地方不是品牌，而是数十年的基金回报和DPI。Menlo的Matt Murphy也值得肯定，因为其对Anthropic的投资在当时看起来像是“你疯了吗”。

• 负价值投资人鼓励企业不加选择地烧钱，假装自己懂得经营公司，并因为上一轮的价格而强迫企业增长。Green的替代方案是保持谦逊：帮助一家2000万美元收入的公司招募曾把企业从2000万美元做大到2亿美元的领导者，把创始人与有经验的运营者连接起来，然后“让他们自己发挥”。少承诺、多交付，即使卖出后仍然持续提供帮助。

9. 上市恢复战略灵活性，下一次崩盘恢复回报

• 私募估值可能脱离公开市场可比公司：主持人将约1500亿美元的Stripe与450亿美元的Adyen、90亿美元的Ramp与45亿美元的Wix作比较。Green称这种差异“有点荒谬”，并惊讶于更多成长基金无法在Workday、Atlassian、Salesforce或Toast股价下跌60%时买入这些上市公司。

• 上市也能提供收购货币和企业可信度。一家1500亿美元的上市Stripe可以用流动性股票与约500亿美元的PayPal合并；私有Stripe的股票无法让PayPal股东满意，除非背后有一个规模巨大的现金支持者。同样，客户在评估Veeva、Datadog或CrowdStrike等供应商时，会看重供应商规模大、能够存续的证据。

• Green称，一个重大的历史错误，是在2016-18年没有跟随软件市场约5-7倍收入的价格，而Iconiq当时支付约10倍并拿下了更好的交易。Lead Edge错过了领投Procore下一轮融资，随后卖掉了少量持股；如果仅仅持有，最初投入200万美元的Shopify IPO配售本可让其第二支基金获得约2倍回报。他认为Procore是最大的错失。

• Green认为，市值低于约10亿-20亿美元的公司可能会让公开市场投资者感到麻烦，而50亿-100亿美元的公司即使在被被动ETF主导的市场中，也已是正当的上市企业。AppFolio上市时市值约7亿美元，后来成为一个约10倍回报的案例；Shopify也曾是一家市值约20亿美元的上市公司。

• 他最期待的机会是未来10年内出现“一次真正糟糕的下行”，因为市场和经济不会永远上涨。若与AI带来的生产率繁荣叠加，这可能类似于避开互联网1.0时代的牺牲者，转而买入2003-06年前后创立的公司。前提是保留干火药：“如果你没有钱，就出局了。”