這是一篇關(guān)于 30 年科技公司回報、價值增長、經(jīng)驗教訓(xùn)及未來意義分析的文章。
下一家市值千億美元的公司將與上一家有所不同。
這聽起來像是顯而易見的一句話，但我們卻忍不住陷入模式匹配的泥潭。尋找下一個谷歌/Meta/亞馬遜，或者 X 行業(yè)的 Uber，Y 行業(yè)的 Airbnb，或者 幾乎任何行業(yè) 的 AI 代理。
好吧，為了不被每周的新潮流所裹挾，我們必須回顧過去。丘吉爾曾說過：「你回望得越遠，你就能看得越遠。」
所以我想對近代歷史上成立的最大公司進行分析。不要被敘事所束縛，而是要關(guān)注數(shù)據(jù)告訴我們的東西，用莫布森（Mauboussin）的話來說，從外部視角來看待問題！
因果思維是一種與生俱來的敘事方式。它既能令人信服地預(yù)測未來，又能令人信服地解釋過去。我們的大腦擅長創(chuàng)造淺顯易懂的敘事來解釋周圍世界發(fā)生的事情。
第二種方法是采用統(tǒng)計思維，這通常被稱為外部視角。與基于因果關(guān)系編織故事的方法不同，統(tǒng)計方法會著眼于過去類似案例的參考類別，并分析它們的結(jié)果。這些參考類別的結(jié)果被稱為基準(zhǔn)概率。
因此，我們將深入探討：
1.過去 30 年技術(shù)價值增長數(shù)據(jù)
2.從價值增長中汲取的教訓(xùn)
3.這些經(jīng)驗教訓(xùn)對今天的技術(shù)投資有何啟示
TL;DR
1.下一個千億美元公司將與過去截然不同
2.明確你的賽道：是全壘打、滿貫打，還是像《空中大灌籃》一樣瞄準(zhǔn)外太空？
3.軟件就像雞肉，80% 的味道都一樣
4.「市場規(guī)?！箍赡苁莾?yōu)秀投資者錯失優(yōu)秀公司的最大原因
5.公司往往與其所依托的科技浪潮息息相關(guān)
6.最后不得不提：永遠不要低估冪律法則的力量！
此外，我們上周發(fā)布了Felicis 初創(chuàng)企業(yè)招募計劃。歡迎查看我們期待投資的領(lǐng)域。
關(guān)于方法論：絕大多數(shù)技術(shù)價值都集中在最大的公司身上，因此我選取了自 1995 年以來成立的所有 Pitchbook 上標(biāo)有 IT 價值 50 億美元以上的公司。（注意：這不包括亞馬遜、Nvidia、微軟和蘋果。）我讓 Claude 幫助對這些公司進行分類，因此我認為確切的數(shù)據(jù)在方向上非常準(zhǔn)確，但在本質(zhì)上并不準(zhǔn)確。
讓我們開始吧。
30 年科技公司回報數(shù)據(jù)
該數(shù)據(jù)集涵蓋了 65 個類別，300 多家公司，創(chuàng)造了價值 13 萬億美元。以下是其中最成功的公司的亮點：
現(xiàn)在我不會再詳細討論冪律，但排名前七的公司占據(jù)了該數(shù)據(jù)集的近 50%。
這就引出了第一個也是最重要的結(jié)論：
1. 下一個千億美元公司將與過去截然不同
首先，科技的價值主要由獨特的公司推動，而這些公司往往由獨特的人創(chuàng)立。正因為它們的「獨特性」，依賴模式匹配反而更容易讓我們錯過偉大的公司，而非發(fā)現(xiàn)它們。
如果一家公司從未經(jīng)歷過這樣的事情，那么很難想象它的未來發(fā)展。你如何估算 1998 年谷歌的市場規(guī)模？又如何估算 2004 年 Meta 的市場規(guī)模？這根本是不可能的。
以目前最獨特的人工智能公司 OpenAI 為例。它起初是一個非營利研究實驗室，沒有明確的技術(shù)愿景，創(chuàng)始團隊還失去了聯(lián)合創(chuàng)始人，治理結(jié)構(gòu)復(fù)雜。然而，它卻逐步邁向成為歷史上最重要的公司之一。這簡直是獨特中的極致。
最成功的公司沒有所謂的「公開可比對象」，它們是獨一無二的。最大的公司往往開創(chuàng)了全新的類別，而這正是它們難以被發(fā)現(xiàn)的原因。
尼爾·梅塔 (Neil Mehta)將其定義為尋找「全球極少數(shù)能夠創(chuàng)造人類所享受的大部分價值的創(chuàng)始人。」。
要開始了解一些數(shù)據(jù)，請查看自 1995 年以來成立的最大公司：
這些公司中的大多數(shù)要么開創(chuàng)了全新的行業(yè)，要么以極大的擴展力度重塑了行業(yè)，幾乎等同于創(chuàng)造了自己的行業(yè)（例如特斯拉）。
按類別查看數(shù)據(jù)可以得出以下結(jié)論：
2. 明確你正在參與的游戲：是全壘打、滿貫打，還是像《空中大灌籃》一樣瞄準(zhǔn)外太空的超級挑戰(zhàn)
如果我們回顧莫布森的基準(zhǔn)利率理念，我認為我們需要一個不同的思維模型來投資這些不同的類別。
大部分價值是由消費品公司創(chuàng)造的（受冪律主導(dǎo)）。然而，企業(yè)軟件公司的數(shù)量幾乎是消費品公司的兩倍。
為了更直觀地展示這一點，我添加了一列「平均收益率」（Slugging Ratio），即「公司總價值/公司數(shù)量」比率，以了解不同行業(yè)中冪律分布的程度。
過去 30 年，消費品公司往往是由網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動的市場，具有真正的贏家通吃的格局。如果你恰好投資了其中一家巨頭，唯一的錯誤往往就是低估了它們未來的規(guī)模。尤里·米爾納以 100 億美元投資 Facebook 就是個例子。
如果一家公司能夠真正將網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)融入其商業(yè)模式，其優(yōu)勢就會立即增加。
硬科技公司（即任何從事硬件制造的公司）擁有第二高的「平均收益率」，這主要是因為硬科技公司的生存難度更大。通常，這類公司需要更多的資本、花更長時間實現(xiàn)規(guī)模化、產(chǎn)品開發(fā)更具挑戰(zhàn)性，同時更容易受到融資困境的影響，并且在顛覆現(xiàn)有巨頭方面也更為困難。
然而，如果他們能夠突破這一速度瓶頸，市場機會將會非常巨大。
然而，消費品公司和硬科技公司能容納的數(shù)量有限。正因如此，企業(yè)軟件成為了風(fēng)險投資領(lǐng)域不斷擴展的理想投資載體。
在非贏家通吃的市場中，快速擴張的企業(yè)擁有強大的護城河和較低的運營成本。在風(fēng)險投資基金眾多的環(huán)境中，有更多贏家可以追逐，有更多成熟的市場，總而言之，風(fēng)險要小得多。但如果一切順利，就會有巨大的上升空間。這是降低一個本質(zhì)上高風(fēng)險行業(yè)風(fēng)險的好方法。
3. 軟件就像雞肉，80% 的味道都一樣
我借用了 Vista Equity Partners 創(chuàng)始人羅伯特·史密斯 (Robert Smith) 的話，「軟件公司的味道就像雞肉……他們銷售不同的產(chǎn)品，但他們所做的 80% 幾乎都是一樣的?！?span style="display:none">qNt - 區(qū)塊鏈數(shù)字貨幣實時行情平臺
如果我們看一下大多數(shù)最大的企業(yè)軟件公司，它們要么是：
1.基于具有獨特工作流程的數(shù)據(jù)庫構(gòu)建的應(yīng)用程序
2.構(gòu)建這些應(yīng)用程序的基礎(chǔ)設(shè)施
3.保護這些應(yīng)用程序的安全性
這并不是說這些公司沒有差異化，而是說它們的差異化從表面上看起來的要微妙得多。銷售、市場營銷和樹立品牌認知度都與技術(shù)差異化同等重要，甚至更為重要。
在這個軟件構(gòu)建越來越容易、功能可以在幾天內(nèi)復(fù)制、人工智能編碼工具越來越完善的世界里，軟件中的技術(shù)護城河可能僅限于獨特的數(shù)據(jù)或集成。
關(guān)鍵在于技術(shù)差異化往往不是企業(yè)軟件公司的決定性因素。
在此背景下，我發(fā)現(xiàn)「GPT 包裝器」的論點很有意思，它指出 AI 應(yīng)用公司只是在重新包裝 LLM。大多數(shù)企業(yè)軟件公司都使用 SQL（或 NoSQL）數(shù)據(jù)庫，并為特定客戶群體構(gòu)建獨特的工作流程。
如果我們看看最近最大的人工智能企業(yè)應(yīng)用公司，它們都是「大語言模型封裝器」。但這與過去十年中最大的企業(yè)軟件公司如出一轍，而這些公司最終成長為市值超過千億美元的巨頭！
正如我之前提到的，企業(yè)軟件比其他類別的風(fēng)險更低，也更可預(yù)測。然而，除了橫向企業(yè)軟件之外，市場規(guī)模似乎并沒有表面上那么重要?！高@家公司能做多大？」和「這個市場有多大？」是兩個截然不同的問題。
4.「市場規(guī)?！箍赡苁莾?yōu)秀投資者錯失優(yōu)秀公司的最大原因
如果說人類最難以應(yīng)對的一件事，那就是不確定性。而這正是新市場所帶來的。
Palantir、Shopify、Uber 以及其他許多公司都或多或少創(chuàng)造了以前不存在的新市場。
即使試圖為本質(zhì)上不確定的問題增加確定性，也會導(dǎo)致愚蠢的行為。
以阿斯瓦斯·達莫達蘭 (Aswath Damodaran) 和比爾·格爾利 (Bill Gurley) 關(guān)于估值 Uber 的著名爭論為例。格爾利的結(jié)論是：Uber 的潛在市場規(guī)?？赡苁沁_莫達蘭最初估算的 25 倍。
我研究了自 2010 年以來成立的公司，這些公司在公開市場上實現(xiàn)了最高倍數(shù)回報，可以說是一種低估指標(biāo)。
出現(xiàn)了一些模式：
1.投資者低估了市場規(guī)模，尤其是對市場擴展型公司或垂直市場的投資：Shopify、Guidewire、Zillow、AppFolio 等被低估。同樣，在私募市場，投資者也低估了 Toast、ServiceTitan 等垂直軟件公司。
2.隨著新商業(yè)模式超越舊模式，企業(yè)迎來了倍數(shù)擴張的順風(fēng)：特斯拉（最極端的例子）以及（程度較輕的）所有上榜的軟件公司，與它們之前競爭的現(xiàn)有企業(yè)相比，其倍數(shù)都發(fā)生了重塑。如今，僅特斯拉一家公司的市值就接近 1 萬億美元，是其進入市場時所有大型汽車制造商市值總和的兩倍多。
3.投資者低估了平臺的力量：ServiceNow、Palo Alto、Crowdstrike、Workday、Atlassian 和 Datadog 都通過擴展產(chǎn)品線來拓展市場。隨著軟件開發(fā)變得越來越容易，平臺之間的技術(shù)差異也越來越小，客戶更傾向于選擇平臺而不是單點解決方案。在整合時代，平臺化是件好事！
這并不是說市場規(guī)模不重要，而是強調(diào)：市場規(guī)模很容易被錯誤估算。
5. 公司往往與其所依托的技術(shù)浪潮息息相關(guān)
如果上一節(jié)是「市場規(guī)?！共糠?，那么這一節(jié)就是「為什么是現(xiàn)在？」部分。風(fēng)險投資中一個眾所周知的「為什么是現(xiàn)在？」問題是：為什么這家公司以前沒有被創(chuàng)建？現(xiàn)在有什么新的啟示讓這家公司得以存在？
大多數(shù)情況下，答案是新的技術(shù)浪潮賦予了企業(yè)存在的可能性。如今，這股浪潮是人工智能（AI）。過去是互聯(lián)網(wǎng)，然后是移動技術(shù)，再到互聯(lián)網(wǎng)與移動的融合，接著是云計算。
我們可以在下面看到按行業(yè)劃分的 50 億美元以上公司誕生的時間：
互聯(lián)網(wǎng)連接了全球，催生了聚合型商業(yè)模式的興起。
移動技術(shù)更進一步，將互聯(lián)網(wǎng)放到每個人的手中，開啟了消費者市場的新局面。
金融科技則是一個少見的例子，展示了監(jiān)管如何推動新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。尤其是在 2010 年代后，隨著《德賓修正案》（Durbin Amendment）的實施，金融科技迎來了繁榮發(fā)展。
云計算是技術(shù)史上最具顛覆性的浪潮，它使得企業(yè)可以通過信用卡支付來構(gòu)建軟件，而不再依賴數(shù)據(jù)中心。
如今，隨著人工智能（AI）的發(fā)展，哪些公司將因此被激發(fā)？它們又會是什么樣子？
1.AI 編程工具進一步推動了云計算的進步，使得不僅是開發(fā)者，任何人都可以創(chuàng)建軟件。這將帶來類似于云計算時代的軟件爆發(fā)。
2.AI 還解鎖了自動化處理語音和文本工作流的能力。目前我們已經(jīng)在編程、客戶服務(wù)以及 AI 記錄等領(lǐng)域看到了這一趨勢，但未來它將擴展到更多應(yīng)用場景。
這以我們前所未見的方式擴大了軟件市場。舉個例子：在這個數(shù)據(jù)集中，沒有一家合法軟件公司的估值超過 50 億美元。而 Harvey 成立僅三年，估值就已經(jīng)達到 50 億美元。
雷克斯·伍德伯里 (Rex Woodbury) 針對人工智能的現(xiàn)狀提出了一個很好的思想實驗：
我喜歡 Alfred Lin 將移動和云進行類比。在移動時代，一個有價值的練習(xí)是將 iPhone 的功能拆分開來，然后預(yù)測每個功能可以賦能哪些公司。他舉了個例子：GPS 讓快遞員可以帶著谷歌地圖四處開車送餐。這催生了 DoorDash。
技術(shù)浪潮為新公司打開了一扇狹窄的窗口，我們現(xiàn)在就看到這扇窗口正在涌現(xiàn)。
6. 接下來會發(fā)生什么？
上周，我在閱讀威爾（Will）和阿里爾·杜蘭特（Ariel Durant）的《歷史》時，看到了這樣一句話：歷史嘲笑一切試圖將其納入理論模式或邏輯框架的嘗試；它總是打破我們的概括，推翻所有規(guī)則。歷史本身是復(fù)雜多變的，如同巴洛克風(fēng)格般充滿奇妙與反常。
或許這篇文章是愚蠢的，它甚至試圖將最基于異常的行業(yè)納入邏輯框架！
不變的是人性。如果用逆向思維來分析，人類往往難以想象指數(shù)級增長，難以應(yīng)對異常情況，也難以處理不確定性。
為了處理這種不確定性，我們最好的選擇是：
1.了解公司類別的「基準(zhǔn)利率」（可能發(fā)生的情況）
2.了解差異化來自哪里（在軟件領(lǐng)域，有時主要是銷售和營銷）
3.將市場規(guī)模視為待解決問題的第一性原理練習(xí)，而不是簡單的模式匹配活動
4.認識到每一波公司的出現(xiàn)都是獨特的、難以預(yù)測的，而這正是它的價值所在。
史蒂夫·喬布斯在談到計算機時說：「我認為我們與高等靈長類動物的真正區(qū)別之一在于我們是工具制造者...... 對我來說，計算機是我們發(fā)明的最了不起的工具，它相當(dāng)于我們思維的自行車。」
喬布斯是對的。計算機開啟了一場前所未有的創(chuàng)造力浪潮。
如今，我們正見證有史以來最偉大的「思維自行車」的誕生。活在這個時代，真是令人振奮！
鄭重聲明：本文版權(quán)歸原作者所有，轉(zhuǎn)載文章僅為傳播更多信息之目的，如作者信息標(biāo)記有誤，請第一時間聯(lián)系我們修改或刪除，多謝。
