Bessemer的Dholakia：如今做种子投资需10亿美元

摘要

• Dholakia押注AI的机会大于互联网与云计算之和。 “石油驱动所有机器，智能驱动所有人”（Oil powers all the machines. Intelligence powers all the humans.）。Bessemer以150亿美元投前估值投资Anthropic，沿用的是云计算时代的判断：资本密集度会让前沿智能集中在少数供应商手中，其上则可生长出数百种应用。
• 开源模型与前沿实验室都有机会成长为巨型企业，投资人不必准确押中两者的市场份额。 Dholakia不认同“开源模型拿下99%的token、闭源模型拿下99%的收入”这一说法。他承认，12个月前自己低估了开源token经济的规模；如今，他对Fireworks和fal的投资体现了这次判断修正。
• 入场价格固然重要，但Dholakia评估高企的当前ARR倍数时，也会看公司未来12个月能长成什么样。 对于极为出色的企业，他认为按未来12个月（NTM）收入计算，10–15倍估值合理；Legora从2000万美元增至2亿美元，正好说明了他的逻辑。收入质量仍会影响估值倍数；若毛利率偏低，则必须有可信的改善路径，才能符合他5到7年的持有周期。
• 资本可以巩固市场领先地位，却无法替代卓越产品。 Dholakia认为，融资能推动更快扩张、提升品牌、招揽人才并赢得更多客户。法律AI体现了这一机会：他估算全球法律服务市场约1万亿美元，降价有望释放此前未得到满足的需求。
• 风险投资最有胜算的布局，是大型全球平台与具备明确优势的专业机构。 Bessemer为种子轮和早期投资募资17.5亿美元，为成长期投资募资40亿美元；Dholakia很难看出，小型种子基金如何在资本密集型AI领域拿到足够多的“出手机会”。他认为，缺乏差异化的中间地带很难赚钱，但成本更低、增速更慢的公司仍可能带来风险投资级别的回报。
• Dholakia认为，大型成长基金仍有机会实现5倍以上回报，因为投资结果的体量已经扩大。 Bessemer可能在同一家公司多轮投入2亿至4亿美元，上一只成长基金约20%的资金投向了Anthropic。两位嘉宾都看好那些业务更成熟、仍有望实现10至20倍回报的后期机会；这仍是投资时的目标，而非既成结果。
• 非上市公司存续时间拉长，并不意味着无需流动性，也不排除IPO窗口重开。 Dholakia支持部分老股转让，并预测IPO将在“明年晚些时候，以及2028年”迎来解锁，动力来自市场对纯AI标的的需求。Stebbings则质疑：既然非上市公司已能为收购融资、提供员工流动性并进行大规模长期投资，上市的结构性吸引力是否还在。
• 在Dholakia看来，自动驾驶与疗法研发是智能论的下一个重要落点。 Bessemer已向Waymo投资近2亿美元；他认为，个人用车订阅、卡车运输和物流等业务可将Waymo推向“万亿美元级公司，轻轻松松”。在疗法研发方面，他相信AI与自动化湿实验室能把半个世纪的发现进程压缩到未来10年。

精读

1. Anthropic让投资人重新想象规模的上限

• 在软件行业工作31年后，Dholakia把少见的技术“魔法时刻”与万亿美元级产业周期联系起来。2021年冬天，Jasper基于GPT-3推出营销应用，让他再次感受到这种时刻。他认为，这轮机会超过互联网与云计算之和，因为智能可以服务消费者、企业和政府：“石油驱动所有机器，智能驱动所有人。”

• 他对Anthropic的投资判断是“云计算逻辑的重演”：算力密集意味着资本密集，前沿模型供应商会因此集中在少数玩家手中，同时也为其上的数百种应用留出空间。Microsoft有OpenAI，Google正在打造Gemini，AWS则已大手笔投资Anthropic。AWS同时提供训练算力和早期分发渠道，因此双方关系对投资判断至关重要。

• 按Dholakia回忆，Bessemer参与了Anthropic的D轮融资，当时投前估值为150亿美元、投后为180亿美元；Menlo和Lightspeed也参与其中。据Byron Deeter说，这是他在公司任职期间内部投票支持度最低的一笔投资。合伙人充分授权，最终让信念占了上风：“如果你们真的相信，那就去做。”Dholakia后悔的是：“我只希望当时能多开一张支票。”

• Stebbings说，自己曾在300亿美元估值时错过投资OpenAI，因为即便公司最终值1000亿美元，扣除稀释后也只有约3倍回报。Dholakia也说，ChatGPT问世后自己曾错过投资OpenAI，但没有透露当时的估值。他回忆，Bessemer看Anthropic首轮融资时，OpenAI已从约4000万美元增长到远超10亿美元，可能达到15亿至20亿美元。“我们的想象力被封顶了。”Anthropic给了他弥补重大失误的机会，而不是让错过投资成为最终结局。

2. 开源智能的崛起，不意味着闭源模型会衰落

• Dholakia不认同在如此庞大的市场里预测开源与闭源的精确份额：“这是‘与’，不是‘或’”（This is “and,” not “or.”）。他也不接受“99%的token归开源、99%的收入归闭源”这一划分。被问到是否看空前沿实验室时，他回答：“我真的不这么认为。”在他看来，智能能解决大量尚未解决的问题，也能以过去无法想象的速度解决其他问题。

• 谈到中国开源模型时，Dholakia认为，模型一旦托管在Fireworks上，“就不再是中国模型”。Stebbings反驳说，一些CIO不管下载的代码在哪里运行，都会拒绝有中国背景的模型。Dholakia承认自己确实遇到过这种顾虑，并认为市场需要强大的美国开源权重模型。这场讨论也说明，买方认知仍是商业化的一道约束。

• Dholakia认为，领先的开源模型供应商可以通过企业服务与支持取得风险投资级别回报，并以Red Hat为例。至于能否做到5000亿美元规模，他说：“我不知道。”他真正修正的是对开源token经济体量的看法：“12个月前我根本没看到它。”这一判断变化支撑了他对Fireworks和fal加大投入；后者同时覆盖生成式媒体与基础设施。

3. 前瞻性增长可以支撑估值倍数，但收入质量依然重要

• Dholakia举出的案例，按当前ARR衡量都显得估值惊人：Abridge ARR为500万美元、估值约7亿至8亿美元；Anthropic ARR约1亿美元、估值150亿美元；Legora ARR为2000万美元、估值18亿美元。这些投资都需要在投委会上艰难辩论。他当时关心的是，公司能否在未来12个月内长到合理的估值倍数。

• 这里的时间范围具体指未来12个月，而不是到下一自然年年底；后者可能意味着要为18至24个月后的业绩下注。凭借运营经验，Dholakia对拉长预测周期感到不安。具体要看企业类型，但在增长前所未见时，按NTM收入计算10至15倍估值是合理的。此后Legora从“2000万做到2亿”，让他觉得18亿美元的入场估值可以接受。

• Stebbings问，客户结构以及对年化收入运行率的灵活计算，是否会影响这种判断。“收入质量非常重要，”Dholakia回答。他偏好客户黏性强、具有战略意义、毛利率和净收入留存率都高的企业产品；消费级或专业消费者产品的估值倍数则应低得多，因为“客户流失能要你的命”。

• 对毛利率的判断，时间跨度则不同：成长期投资可能持有5到7年。Dholakia并不主要担心未来12个月的毛利率，而是要求任何声称最终能达到60%至70%毛利率的公司，说明改善机制是什么。规模经济和市场地位可以支撑毛利率提升，电子表格本身却不能证明这一点。他表示，自己在AI投资中看到过“12到24个月内出现数倍改善”。

4. 法律AI既揭示市场空间，也暴露垂直赛道的天花板

• Stebbings用Legora的回报测算向Dholakia提问：美国法律市场规模为3000亿美元，假设软件可占20%、即600亿美元，且还要面对Harvey等竞争者，公司营收能否做到50亿至100亿美元？如果投资者以接近20亿美元的估值入场，是否还能赚10至20倍？Dholakia说，这套算法“偏差不算太大”，但地理范围算窄了。

• Dholakia估算全球法律服务支出约为1万亿美元，并指出美国只占市场的40%。降价也可能释放此前没有得到服务的需求。公司做到50亿至100亿美元收入，并不需要拿下这部分支出的很大份额，就足以成为巨头；投资回报最终还要看它的估值。

• 他认为，竞争格局本身没有根本变化，变的是竞争者背后的资本。融资能加快扩张、打造品牌、吸引人才并强化客户赢单。“市场会选出赢家”，进而形成自我强化的循环。Dholakia明确支持资本帮助造王，但也强调资本“必要但不充分”（necessary but not sufficient）：算力稀缺，必须有足够弹药；但能否成功，最终仍取决于市场领先地位和客户愿意推荐的产品。

• Fieldguide则体现了机会的边界。Dholakia投资时，公司ARR还不到1000万美元，估值大概不到2亿美元；1月至2月左右模型能力提升，推动其审计产品加速获客。他后悔当初没有投得更多。Stebbings质疑，即便公司最终值100亿至200亿美元，是否也称得上“世代级回报”。如果必须做到1000亿美元，Dholakia承认，Fieldguide“可能做不到”。

5. 风险投资中间地带同时承受规模与专业化的挤压

• Bessemer募资总额为57.5亿美元，其中17.5亿美元投向种子轮和早期阶段，40亿美元用于成长期投资。Dholakia很难看出，小型种子基金如何获得足够多的“出手机会”，尤其是在算力密集型AI领域。过去种子轮支票通常为300万至500万美元，估值为2000万至4000万美元；他没有提供当前的具体数字，只说如今的数字“高出数倍”，同时承认资本需求较低的细分领域另当别论。

• 风险投资的覆盖范围已拓展到更多地域、行业和阶段，从种子前轮一路延伸到上市前的巨额支票。Dholakia认为，行业专业化会让两类机构占优：大型全球平台，或在投资选择与投后支持上有明显差异化的极致专业机构。“夹在中间的话，祝你好运。”他用汽车行业打比方：一端是大众市场巨头，另一端是Porsche或Ferrari，中间地带则很难做。

• 当其他选择已经可以规模化增长10倍时，传统的“三倍、三倍、两倍、两倍”增长模式很难吸引资本。不过Dholakia说，这类企业仍能带来出色回报，只是入场估值倍数会大不相同。随着时间推移，资本效率高、类似早年的1Password或Qualtrics成长期投资案例的应用公司或许会出现；只是他不认为短期内风险投资资金会大量涌向这些公司。

• Stebbings从逆向选择角度质疑散户参与机会：已经超额认购的基金服务于医院、养老基金等机构，散户最终可能拿到的是更弱的管理人。Dholakia支持扩大参与渠道，但提醒投资人要选择强大的平台或真正的专业机构，并理解其中风险。对不愿承受这类风险的人，他明确提出另一条路：不牺牲流动性，直接在公开市场长期复利。

6. 早期投资只是期权，只有业务做出来才能加仓

• 针对Menlo的Venky把早期投资称作期权的说法，Dholakia区分了投资组合层面的逻辑与创业者感受到的贬低。后续资金取决于公司进展：“你得先证明自己配得上继续做大。”Bessemer的17.5亿美元早期基金包含后续储备，成长基金则可以远超按比例追加。他认为，如果公司还没有展现出必要的加速势头，就不必担心追加投资会被解读为信号。

• 在40亿美元的成长基金中，Bessemer可能在同一家公司多轮投入2亿至4亿美元。Dholakia说，成长期投资占基金规模5%至10%是较为舒适的配置，若信念格外强，也可以更灵活。上一只成长基金Century II约20%的资金投向了Anthropic。更大的基金仍然会集中押注。

• Stebbings嘲讽把成长投资分成早期和晚期。Dholakia承认分界线有些随意，但认为营收2000万至4000万美元、估值可能在5亿至10亿美元的公司，与以150亿美元估值投资Fireworks，信息、风险和支票规模都不同。Stebbings坚持，关键指标是投入资本倍数，并指出基础设施的可寻址市场可能比垂直应用更大。

• Dholakia希望基金实现5倍以上回报。早期基金命中率较低，需要一些50倍回报的项目来平衡；成长投资已经消化了更多经营风险，对上行空间的要求可以低一些。他仍会寻找10至20倍的机会，并表示：“我们的回报目标不能低于5倍”（We want nothing less than a five.），同时承认有些投资回报可能低于这一水平。如果只能亲自选择一种基金，他会选后期成长基金。

7. 文化要靠招聘标准和压力下的行为落地

• Dholakia认为：“每天、每周日两次，队友和朋友都胜过同事。”协调大团队很难，彼此在意的人会更愿意为团队付出。SendGrid的“四个H”——快乐、进取、谦逊、诚实——是具体的工作标准。高绩效员工也不能例外；每个人都要有权指出违反标准的行为。

• Stebbings反问，价值观是否应该允许意见分歧：没人会主张不快乐、不求上进的骗子。Dholakia进一步解释这些词的含义。谦逊意味着“我们，而非我”，面试时可以数候选人在讲述成绩时用了多少次代词。快乐指的是在压力下保持乐观，而非总是兴高采烈。一个人如果总让团队士气低落，或只想独占功劳，即便其他表现出色，也可能不适合团队。

• 每年1月，SendGrid都会把全公司员工带到墨西哥：一天统一发展方向，另一天与其他办公室的同事交流。真正考验这套做法的是遇到问题时。同事可能互相指责，把责任推给销售或市场，也可能干脆离开；一起划过皮艇、骑过山地车的朋友，则更可能留下来解决问题。Stebbings也赞同投委会上坦率辩论——“顾及情面代价很高”；Dholakia强调的则是“求真”。

8. 非上市周期拉长仍需DPI，也给IPO重启留有空间

• Dholakia说：“我们的LP不是把钱交给我们、让我们永远拿着的。”尽管他认为AI浪潮还处在早期，审慎的投资人仍该适时落袋、返还资金。后期部分出售股权，正逐渐成为常规的投资组合管理方式。他也鼓励创始人先保障家庭财务安全，这可能让他们更愿意去追求更大的结果。

• 在他看来，非上市公司存续时间拉长是一种“永久性的结构变化”，背后是风险投资资产类别规模扩大。跨界基金和LP都必须适应，因为大量增值发生在上市前。等到IPO才入场的公开市场投资者，可能已经错过了此前的大部分价值创造。

• 不过，Dholakia预测IPO将在“明年晚些时候，以及2028年”迎来解锁。逻辑在于供需变化：成功上市会证明市场愿意买入纯AI标的；公开市场投资者想要的是几十家甚至几百家公司，而不是少数几家；支付意愿随之提高，更多发行人也会跟进。这是他对IPO窗口重开的预测，并非已经确定的时间表。

• Dholakia曾带领SendGrid上市，他认为，达到“具备IPO资格”的标准，会倒逼公司可预测地执行、加强运营纪律。Stebbings反驳说，大型非上市公司同样面临很高要求，而Stripe保持非上市身份，就能继续进行战略投资、并购和流动性安排。谈到IPO吸引力是否下降，Dholakia承认：“也许吧，我不知道。”但他的被投公司仍想上市，有时是因为客户把上市视为可信度的证明。

9. Fireworks以企业自有模型搭配更强的商业化能力

• 被问到Fireworks的2500亿美元牛市情景时，Dholakia没有先讲估值模型，而是先谈团队：技术负责人和来自Meta的团队，以及后来加入的总裁George Hu。他曾与Hu在Twilio共事，认为Hu在战略、分析和打造市场拓展引擎方面都非常出色。Hu在Bessemer投资前一两个月加入公司；“光这一点，就足以说明投资逻辑。”

• 企业价值在于拥有自己的智能，而不是只靠租用。Dholakia预计，“两者都会占相当大的比例”，但很难想象企业完全不想拥有自己的智能。Stebbings认为，他们约150亿美元的入场估值有望带来20倍回报；Dholakia表示认同。

• 主权模型只需要赢得特定买家和应用场景。Bessemer投资了印度的Sarvam，并且“眼下已经投资或正在投资Mistral”。印度本地语言和多模态内容支撑了当地市场的投资逻辑；其他地区的政府、军方和受监管行业，则可能偏好主权模型。Dholakia的论点是，庞大市场中的部分客户会选择本地模型，而不是所有买家都会这么做。

10. 投资判断既要敢于逆向选择，也要能拿下创始人

• Dholakia最初说Byron Deeter是Bessemer最好的项目挑选者；当被单独问到谁最擅长说服创始人时，他又调整了答案。David Cowan凭借Rocket Lab这类看似古怪的投资，拿下了“最会挑项目”的评价；Deeter则凭借经验、智慧和建立关系的能力，最擅长拿下创始人。

• 最让Dholakia遗憾的错失投资是Stripe，尤其是因为Bessemer投过Twilio、SendGrid和Auth0等开发者API公司。他理想中的合伙人是Lightspeed的Ravi，称赞他对技术和市场有深入理解，也敢于押注看起来“近乎疯狂”的机会；例如在Anthropic估值600亿美元的融资轮中投下10亿美元。

11. 自动驾驶与疗法研发把投资逻辑延伸到软件之外

• Bessemer向Waymo投资了近2亿美元。Stebbings拿Waymo约1150亿美元估值与Uber 1200亿至1250亿美元的市值作比较，提出质疑。Dholakia反驳说：“你把网约车市场当成了唯一的市场。”他的投资逻辑要求人们把眼光放到Waymo当前主营业务之外。

• Dholakia给16岁的儿子买了车；如果Waymo提供司机订阅服务，他会很乐意按月付费。他认为机会还包括与其他汽车厂商合作，之后再延伸到卡车运输和物流。他承认，面向个人车主授权并非Waymo近期的重点。但把这些可能性与网约车使用场景扩大结合起来，他认为Waymo会成为“万亿美元级公司，轻轻松松”。

• Dholakia认为，具身机器人相较生成式AI，“大概还处在2021年前后”，可能还要再过几年，但进展可能比大多数人预想得更快。他对建筑、采矿和农业等领域的自动化感兴趣，不过一时想不起Bessemer是否投资了一家机器人数据公司。

• 在Dholakia看来，疗法研发是AI可能产生最大影响的领域：“让不可成药的靶点变得可成药。”自动化湿实验室结合系统级推理，能够处理超出单个人类能力的数据集，从而加快生物学发现。他呼应Dario的预测，相信未来10年可能完成原本需要半个世纪才能实现的进展：“我真的相信这一点。”