投资圈都在默守这条投资铁律？
来源 | 小饭桌
作者 | 黄泽正
出品 | 投资人说（touzirenshuo）
在科技投资人Kevin看来，创投圈一年只有两个会最重要：
一个是公司年会；
另一个是校友会。
只有把这两个会开好了，工作才能顺利开展。

公司年会承担着内部破冰，以及在老板面前露脸的效果，事关年终奖，重要性不言而喻。
但所谓的校友会，又如何能与投资工作扯上关系？
对此Kevin给出的解释是：
“你去看看现在的硬科技投资人，有多爱投自己的‘师弟’、‘师妹’，就能理解校友会对投资的重要性了。”
这里所说的“师弟师妹”主要指，投资人与创业者师出同门的关系。
创业者与投资人出自同一学校、同一专业，甚至干脆就是同一个老师，只是入门时间不同，因此互称师兄弟。
印象中，“师兄师弟”的称谓更常见于金庸的武侠门派，而Kevin认为，二者完全一样。
小说里师兄弟因武功相聚，共同闯荡江湖；
现实中，师兄弟因学识相遇，共同闯荡一级市场。
而且，就跟江湖凶险，大侠们更愿意相信自家师弟一样。
在不确定性极高的一级市场，投资人们似乎也更愿意相信，自己师弟的企业。
01

傲慢与偏见

“硬科技投资说到底是一部《傲慢与偏见》，科技投资人只愿意buy in跟自己一样，有良好教育和技术背景的创业者，反之，明星创业者也在对投资人的教育和技术背景提出要求。
因为顶尖院校数量实在有限，那不可避免就会出现大量师兄投师弟的案例。”Kevin告诉我们。
比如过去一年大热的生成式AI。
当“明星大模型创企不愁买家”已经成为业内共识，为了抢到AI时代的入场券，各家机构都在八仙过海各显神通。
而据Kevin透露，许多机构抢大模型份额的起手式，都是利用“同门情谊”。
最明显的，清华系在这波AI浪潮中占据着绝对话语权。
百川智能、深言科技、月之暗面、智谱AI、摩尔线程等等明星公司，都与清华渊源颇深。
那对于机构而言，用清华系投资人，去聊清华系项目，似乎也算对症下药。
比如险峰长青投资副总裁李抗投中的通用人工智能项目——心识宇宙。
心识宇宙的创始人陶芳波博士，是前Facebook高级研究科学家，回国后进入阿里达摩院，搭建了阿里的神经符号实验室，是不折不扣的明星AI创业者。
而根据李抗透露，自己能投中心识宇宙，首先要感谢自己与陶博士的清华校友关系。
在2020年，陶博士产生创业想法后，第一时间与李抗进行了沟通。
虽然彼时生成式AI尚未火爆全球，但双方都认为“AI将是未来的大趋势”，加之对“师兄”的信任，双方很快达成了投资合作。
用Kevin的话来说：
“大家都在抢份额，在能开出的资金条件差不多的情况下，投资人跟创业者出自同门，总归是个加分项。”
当然一个有趣的现象是，由于明星项目僧多粥少，很多时候所谓投资人与创始人“师出同门”的情谊，也带有几分牵强附会。
一位80后投资人就告诉我们：
“所谓傲慢与偏见，也广泛存在于机构对于投资人之间，比如机构认为我和新一代创业者都出身清华，对融资有帮助。但我们入学时间相差将近15年，专业也不同，硬扯同门情谊实在是为了工作需要。”
除了打同门感情牌，造成傲慢与偏见的原因还与认知的局限性有关。
英诺天使基金执行董事、水木清华基金合伙人丁昳婷曾告诉我们：
“大多数时候，投资人只能、也只愿意投自己认知内的事物。”
比如对丁昳婷而言，投硬科技就是她认知内，并且擅长的领域。
从本科到博士，丁昳婷都在清华大学航天航空学院进行基础学科研究；
毕业后，进入中国科学院空间应用中心，从事科技与工程项目管理开发。
出身清华不仅让丁昳婷积累了技术认知，很多时候，清华校友圈也对她的投资决策起到了关键作用。
比如丁昳婷投中的商业航天独角兽——天兵科技。
正是在清华校友的帮助下，她才最终下定决心投资。
2019年丁昳婷收到了天兵科技的BP，宣称要做液体火箭。
相比于固体，液体火箭采用航天煤油/甲烷等作为飞行燃料，成本更低，也更方便火箭回收。
但由于技术实现难度更高，当时市面上的商业航天企业大都选择先做固体火箭，也就是填药，固体燃料推动火箭升空，再开发液体火箭。


也就是说，天兵科技的技术路线与市场主流方案并不一致。
丁昳婷在和天兵科技交流后，偶然间发现他们引用的一篇文献，作者是自己清华的同学。
于是当即给同学打电话，经过交叉佐证，确信天兵的技术路线是可行的，并且可以降低火箭发射成本，于是下定决心投资，最终投中了独角兽。
而现在，为了更加专注地挖掘清华系高科技项目，利用好清华校友圈，丁昳婷将担任水木清华校友种子四期基金合伙人。
这支基金成立于2014年，由清华校友出资设立，资金全部用于帮助清华校友创业。
02

一个人就能拉起一支队伍

出身名校的创业者，除了自身知识技术水平过硬，还有一项硬实力不容忽视——
一个人就能拉起一支队伍。
投资圈有一个共识“投资的本质就是投人”。
而Kevin认为，硬科技时代这句话应该延伸一下，投资就是要投“领头的人”。
很明显，互联网时代“堆人、堆钱、堆流量”的三板斧式打法，在硬科技时代已经不再奏效。
原因很简单，核心技术难点并不会因为人数增加被攻克，只会因为核心人才到来被攻克。
而从名校出身的创业者们，往往自带一批核心技术团队。
以AI明星企业商汤科技为例。
商汤的前身，是创始人汤晓鸥在2001年一手创办的港中大多媒体实验室（又称「MMLab」）。
港中大多媒体实验室在AI界有一个别称——
中国计算机视觉的黄埔军校。
由于团队内部大多来自同一实验室，大家都以师兄师姐相称，学术氛围浓郁。
过去几年全球各类机构在顶级计算机视觉学术会上发布的论文数量排行中，商汤位列第三，仅次于微软和卡耐基梅隆大学。
如此辉煌的成就，主要归功于汤晓鸥从港中大MMLab带出来的顶尖AI人才团队。
有人统计过香港中文大学MMLab走出的134名毕业校友的去向，发现除了去麻省理工等高校和科研机构，还有84位学生选择去了科技公司。
人数最多的自然是商汤，有18名校友追随汤晓鸥的创业。
选择其他企业的学生，入职的也都是顶级科技公司：
比如华为（6人）、腾讯（6人）、Google（3人）、微软（4人）以及Meta（3人）等。
“顶级科学家一个人就能拉起一支尖端人才队伍，绝非虚言，而是经过市场检验。”Kevin告诉我们。
以当前大热的生成式AI为例，许多AI人才的价格水涨船高，并且通过社招根本无法触达。
一位年营业额达亿元的企业CEO就曾给我们抱怨：
“那些真正顶尖高校的AI人才，在校内都被教授和同学们内定了，毕业后要创业也大概率会跟着教授或同学，创业公司根本挖不到他们。”
比如智谱AI的CEO张鹏就曾回忆：
“我从清华一毕业就留在智谱实验室工作，公司成立后，团队其他成员也一起从学校过来，可以说智谱AI是从清华走出来的创业公司。”
从员工情感上，这类从学校直接到公司的团体，大多比较纯粹，主要是被创始人吸引，“师兄、老师去哪儿，也就跟着去哪儿”。
比如智谱AI早期团队，无论是团队磨合，还是应用转化，从学校到公司的过渡，都非常平滑。
刚成立半年时，智谱AI的核心成员都感觉跟在校内没有什么差别。
对初创公司来说，创始人能通过情谊而非金钱，组建顶级技术团队，显然是一项稀缺技能。
一位医药行业从业者，还从产业侧做出了解读：
“以医学生为例，由于在校学习的时间很长，医疗圈子相当封闭，如果医疗企业创始人有一层校友关系，对医疗产品的冷启动会有极大助力。反之将遇到较大阻力……”
换言之，许多创企组建技术人才团队的工作，已经被提前到了校内，传统的“先开公司再招人”模式，已经意味着更高的成本，甚至有些滞后。
03

知根知底，降低风险

当然，基金更爱投师弟的原因，不仅在于名校背景更有助于冲高回报上限，更在于师出同门。
大家知根知底，有助于降低风险，保住下限。
野草创投董事总经理马驰曾告诉我们：
“作为投资人，我们要对LP的资金负责，对项目负责，对回报负责。因此除了不断加强自身对产业的理解，我们必须扩大信息来源渠道，降低错误率。”
马驰以自身投资新能源的经验为例。
投新能源，在学术端，首先要邀请权威专家或机构协助进行技术评估，判断技术可行性；
在投资端，要把各大投资机构新能源板块的负责人变成朋友，大家互通有无；
在产业端，新能源领域有哪些大厂，有哪些关键人物一定要想办法认识。
按照马驰的方法论，优先判断技术可行性无疑是最关键的一步，因为这涉及到从0到1的过程，是项目落地的基础。
但一个现实问题是：
如何让权威专家对项目给出真实评价？
一位新材料投资人曾给我们分享过一段有趣的经历：
在他将项目BP给到一位高校教授，希望帮忙判断技术可行性时，该教授直接表示“不方便评价”。
后来才得知，原来创始人的导师与该教授相识。
该投资人后来总结“要让一个教授对另一个教授的学生做出负面评价，在圈子极小的学术界，恐怕是很难的。”
这似乎也解释了，为何近几年，各大基金纷纷引入理工科博士作为投资人。
一个重要原因恐怕还是，希望借助博士的学术资源，听到专家们对项目的真实评估。
一位清华校友曾向我们拆解过其中的利害关系：
如果某一技术流派公开否认另一技术流派，往往会牵扯到一系列的学术辩论，更难听到真话；
但如果师出同门，性质则更接近学术讨论。
“师兄问师弟的学术水平，老师总归是愿意评价的。”
正如丁昳婷所言：
“投资的核心是要跟一些优秀的人成为朋友，让他们在创业的时候第一时间想到你。”
对于机构来说，自然希望把优秀创业者的朋友变成机构投资人.
当然就目前来看，优秀投资人与创业者之间的朋友关系，更多的还是校友关系。
  ·   END   ·  
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