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信天投资札记 | VC和PE是两个截然相反的系统

信天创投

2021-11-04

导读：赔率和胜率问题是投资人和创始人思维上最大的gap之一。

信天投资札记

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作者：信天创投合伙人胡昊

胡昊，江湖人称昊哥，混迹风险投资行业十年有余，力图以科学思辩探求非共识与正确，做创业者的长情陪伴者。信天创投合伙人，主要关注企业服务领域的早期投资机会。

本文紧接《早期投资是一门基础胜率极低的生意》，在本系列文章中，昊哥将以2020年一份65页PPT、3万字提纲、3小时分享的《风险投资的第一性原理》为蓝本，力图从本质解构风险投资，期待思维的碰撞。

VC重要的是系统的打法，

PE重要的是对单个项目的判断

刚做VC时曾经困惑的一点是，不同投资机构似乎投资逻辑和策略有比较大的差异。例如Z基金，特别强调投资就是投人，认为事情会变，但人很难变，并为此系统总结了看人的方法论；而S基金却不同，其教父级的创始人V先生公开说投资标准的第一位是永远聚焦市场，而不是人。到底谁对谁错？

“疾病问题”给我们的启发是，当基础比率（千分之一）没有提升时，再高的判断力（即使高达95%）都没有意义。那么基础比率如何提升？答案是画圈。

如果我们把全社会创业企业看作一个大池子/大圈，那么早期投资的首要任务就是通过系统的打法在其中画小圈。所以，Z基金和S基金在战略上都没有错，只是战术的差异而已：Z基金画的小圈的基石假设是优秀的创始人的成功概率比平均水平高1-2个数量级，而S基金画的小圈的基石假设是有前景的赛道的成功概率比平均水平高1-2个数量级。其本质都是用系统的打法在画圈。

这些圈很可能有交集但不重合，因此常常可见A项目B基金看好投了、C基金却不看好没有投，而从投资的系统打法来说，B、C基金都没有错。

画圈还要注意的是要坚持使用一种画圈逻辑，不要今天是看人的逻辑、明天是看赛道的逻辑，概率论中最基础的原理就是要用同一种方法足够多次博弈才能取得科学的概率和期望值。同理，小部分基金试图复制一线基金的投资项目，看到D基金投了便千方百计找到项目要做个加轮，殊不知这样的行为只复制了单点，而失去画圈逻辑的单点最终串在一起的投资组合很可能变成四不像。

相对的，PE中系统的打法并没有那么重要，因为当一个项目已经从天使一路融到了preIPO，其成功的基础比率已经大大提升了（例如可以假设为10%），反而此时，你对项目判断能力的重要性开始凸显，是60%、80%还是95%，对最终成功的概率有不小的影响。

VC追求赔率，PE追求胜率

系统的打法做得再好，基础胜率太低的事实无法改变。《Venture Capital and the Finance of Innovation》中提供了一组来自美国的VC投资历史证据（当然是一组有年代感的数据，如果有小伙伴能提供来自中国更新一些的数据不胜感激），以10年为观察期，首轮投资的项目有43.7%归0，只有1.6%能取得50倍的回报；第二轮投资的归0率是36.1%；第三轮投资的归0率是33.7%。即使没有归0的，也有很大一部分难以取得满意的回报。有兴趣的小伙伴可以通过天眼查or企名片查看自己感兴趣的投资机构某支基金的投资组合以及其IPO率（上述方法更适用于人民币基金，且基金成立时间较长，否则观察期太短无法反映实际情形）。

之前我们提到，投资机构的收益率可以拆解为胜率、赔率和时间三个主要因素。总体胜率不高、回报周期长是VC的自然规律，要形成令人满意的收益率，对赔率的要求就成为了VC界再重视也不为过的点。因此，许多VC把有潜力“本垒打”（Homerun，即一个项目最终的回报能至少覆盖整支基金的本金）作为投资很重要的标准。

Homerun有时候能拯救一支危机中的基金。KPCB在1999年募集的基金第二年就遇到了互联网泡沫破裂、纳斯达克崩盘（这里有个有趣的问题是风险投资基金的vintage year和收益率的相关性，先按下不表），可谓生不逢时，到2005年，这支规模为5.5亿美元的基金的Net IRR是-23.3%，价值倍数只有0.4，但最终Google一个项目的回报就至少是整支基金本金的5倍多。吴军在《浪潮之巅》中也提到，Google还挽救了另一家硅谷VC巨头红杉：“红杉风投当年投资 Google 的那轮风投基金高达十几亿美元，只有 Google 一家投资成功了，如果 Google 的回报率在一百以下，整轮基金仍是亏损的。”结果“KPCB 和红杉风投投资 Google 五百倍收益(一千万到五十亿美元)”

当然，赔率还要匹配足够的仓位，Peter Thiel在《从0到1》中提到，AH基金投资Instagram25万美元最终获得7800万美元，赔率高达312倍，但还不够Homerun，因为整支基金是15亿美元的规模。

昊哥发现赔率和胜率问题是投资人和创始人思维上最大的gap之一。对于创始人来说，他/她同一时间只能赌一件事情，最终的结果是二元的（0或1），因此，创始人很多时间在思考如何能够提升项目的可成性，和投资人pitch的时候，更多讲的也是这件事为什么能做成；而投资机构则最终形成了一个有成有败的投资组合，对单个项目而言，做成虽然重要，能大成可能更重要。

值得注意的是，胜率和赔率不是完全独立的变量，有时候甚至是负相关的。譬如对于一个特定的细分赛道而言，这个赛道在生意的本质上越容易形成垄断（关于商业垄断及其成因是一个重要且有意思的话题，先按下不表），其行业第一名能够获取的商业价值越大，可能形成的赔率越高；相对的，垄断的同义词是一将功成万骨枯，这个赛道的整体胜率就越小。因此，一些经历过周期、较为成熟的基金LP，如果GP投资组合的胜率高，甚至会挑战GP是否不够激进，从而miss掉了那些赔率大的项目。

相对的，PE阶段的项目的赔率一般都不会太高，对于相对成熟有共识的项目，其估值的议价空间不大，甚至有少数项目上市后的市值反而倒挂，因此，PE对风险控制的要求较高，一个投资组合承受不了多个项目的失败，胜率成为PE的重中之重。

VC回报遵守幂律分布，PE回报遵守正态分布

日常生活中我们常见的统计分布是正态分布（Normal Distribution），形似一个钟形曲线，比如身高、体重、考试分数等。正态分布背后的逻辑是中心极限定理：只要随机变量彼此独立，每个随机变量方差有限，没有任何一小部分随机变量贡献大部分变差，那大于20的随机变量的和就近似正态分布。

举个栗子：180个基因决定了人类的身高，因此其总和（身高）呈现正态分布。正态分布的特点是平均有代表性、不重视极端、适合天然独立事件。2020年《柳叶刀》上的一篇研究报告指出，中国19岁男性平均身高达到了175.7厘米，女性达到163.5厘米，读到这段文字的时候，你内心可能会自然地将自己的身高与平均值做一个对比，因为根据正态分布的原理，99.6%的中国19岁男性都在以175.7厘米为中心的三个标准差内，平均值是有较强的代表意义的。

正态分布的常见（注意其英文名即为Normal）让不少人忽视了另一种越来越常见的分布--幂律分布（Power Law Distribution），即事件发生概率与事件大小的负指数成比例，如城市人口分布、物种灭绝、互联网上的链接数量以及企业规模等。如果说众多随机独立变量造就了正态分布，那么变量的非独立和正反馈造就了幂律分布。

幂律分布的特征是极端不平等，只有少数事件极大+重要；平均值无意义，没有预测性；适合相关度高、动态、复杂事物。想象一下你们和昊哥同在一个房间里，这个房间所有人的平均财富值是2000万，这时候马老师走了进来，房间所有人的平均财富值变为了200亿，但其实200亿这个平均值对描述房间里单个个体的财富值没有任何意义。

为什么一线城市人口这么多、房价这么贵？这也和幂律分布有关。齐普夫分布（Zipf’s Law）是指数等于2的一种幂律分布，城市经济学的研究表明，一般来说，国家内城市规模的分布遵从齐普夫分布，即一个国家第N大城市的人口，是第一大城市人口数量的1/N。圣塔菲研究所前所长Geoffrey West在其著作《规模》中进一步论证到，城市是一个具备指数级规模效应体系，其指数大约为1.15。关于正态分布和幂律分布是一个非常有意思且重要的话题，昊哥不再展开，有兴趣的小伙伴可以阅读Scott Page的《模型思维》的相关章节。

区分你所从事的事情是正态分布还是幂律分布非常重要，这关乎到你的策略和结果。比如从职业选择来说，科学家的收入更偏正态分布而企业家的收入更偏幂律分布。

商业竞争导致指数级进化悬殊，对于创业企业，幂律分布是更常见的形态。因此，风险投资中只有一小部分企业会指数增长，而大部分企业都会回归平庸甚至归0。《从0到1》中，Peter Thiel提到Founders Fund的绩效，投资组合中Facebook比其余所有项目的回报加在一起都多，而第二名的Plantir则比剩下的所有项目的总回报多。李开复在《创业就是要细分垄断》中也提到，创新工场5年时间来看，最高项目回报200倍，同时很多项目没有下一轮，少数归0，总体来说，95%回报由5%公司创造。

因此，下次你要问一个风险投资基金的业绩，比起“你们有几个项目发展还不错”，更好的替代问题是“你们最好的项目回报是多少倍？”上文我们也提到Google一个项目拯救硅谷两大风险投资基金的故事，所以我们常说，风险投资只为寻找下一件大事，错过下一个Google 的风险远远大于适度投资的风险。

相对的，PE的回报更偏正态分布，极端好和极端差的案子都较少，更多的是以一个更短的周期博取一个理性的回报。（未完待续）

今日份小问题：

科学家的收入更偏正态分布而企业家的收入更偏幂律分布，如果抛开能力和偏好，二选一你该怎么选？回复“职业选择”看看昊哥的思路

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