请回答2018，红杉-悟空创投问答精选

近日，红杉中国携手“悟空问答”推出“请回答2018，红杉资本创投问答周”活动，6位合伙人做客“悟空问答”平台，分享了自己关于2018年的核心洞察。这6位合伙人分别为（姓氏排列）：曹曦、陆潇波、陆勤超、浦晓燕、孙谦和郑庆生。

Alpha Go的胜利带给我们什么启示？中国距离“医药强国”还有多远？VC投资医疗健康的逻辑是怎样的？投资的本质是什么？创业者出海还有机会吗？本文精选了部分问答与创业者分享。想了解更多精彩问答，请点击文末 阅读原文 查看本次活动的完整内容。

Alpha Go的胜利，

带给我们什么启示？

曹曦  红杉资本中国基金合伙人

这个启示一定意味着这个行业的更多投资机会。

不知道这个问题里面“我们”的定义是什么，对于不同的人而言，启示是不一样的。对于我们这些科技投资的从业者来说，这个启示一定意味着这个行业的更多投资机会。

无论是从生产效率提升的角度，还是从AI相关机器学习技术本身的角度。无论是技术公司，还是硬件类公司的投资机会，包括前面说到的这个效率提升方向上的投资机会。

中国距离「医药强国」有多远？

陆潇波  红杉资本中国基金合伙人

创新药领域，我们处在一个全面、快速跟跑的过程中。

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要解答医药强国的问题，先要谈创新药。在我的理解里，创新药和医药强国这两件事物是直接相关的。全球最赚钱的医疗企业里，排名靠前的几乎全是创新药公司。

我们首先谈谈医药产业格局。全球最大的药企是强生，目前市值3700多亿美金，和腾讯、阿里的规模基本是一个量级的，但医药产业与互联网的不同之处在于，各家企业有自己的壁垒，没有在某些垂直领域出现赢家通吃，分布相对均衡一些，市值达到2000亿美金和1000亿美金的医药企业还有一批。

医企另一个特征是产品毛利率高，创新药就意味着专利保护，所以毛利率往往都在90%以上，净利率则能达到20%-30%，为什么这些企业可以享受如此高的利润率？这要从创业药研发过程说起。研发创新药的第一步，是要发现新分子实体，发现化合物，机理过程都要搞明白，下一步就是做动物实验，然后开始临床，I期验证安全性，II期验证有效性，III期则需要在更大的范围内做测试，成本一下拔高不少。III期临床结束后送FDA审批，最终实现销售。

从发现化合物到最后获批进入市场，一个周期大约10年，成本大约10亿美金。可关键是成功率非常低，要经过大量的投入，实验，大量的沉没成本，最终才能拿到新药证书和生产批文。所以为了鼓励药企研发，就必须给专利保护，没有高毛利，就没有人愿意去投入，去做这些研究，人类的健康就没有办法往前走。经常有人会说卖药的比卖白粉的都赚钱，可你只看到他后边享受的利润，却不知道他前面的付出。现在，几乎100%的大型创新药企业都是上述发展路径。这种专利周期通常20年，所以你也经常能看到，某些美国药企的核心产品专利到期，股价短期内就会往下走，这就是规律。

再来看看医疗健康产业投资。有一个数据对比，美国医疗健康产业在国民经济总值（GDP）中的占比是17.8%，接近20%；加拿大、日本的比例也超过10%，中国目前只有5%左右，这个数据背后显示的现实是，政府投入和资本投入都还有很大空间。

生物医药是国家最高科学技术水平的代表产业之一，A股目前市值最高的生物医药公司是恒瑞医药，现在大约2000亿人民币，不到300亿美金。和强生的3700亿美金相比，大型企业市值至少有10倍的差距，那么想想看，互联网产业里，国内巨头企业与美国巨头企业市值已经很接近了，医疗健康还有10倍的差距，说明什么？说明从投资的角度看至少还有10倍的空间。中国有没有可能有10年、20年以后，也出现一家2000-3000亿美金市值的公司？空间是有的。

仔细看看美国创新药企业的发展历史，你会发现它们的成长和风险投资的支持关系非常大。10年，10亿美金的投入，很低的成功率，在这些前提下，如果只有单一的投资渠道和来源，是不可能成立的。

所以美国医药资本市场演化出一个很好的机制：进临床是一个标志，临床前的资金投入大多来自政府财政，国立卫生研究院、医学院、高校都有很多实验室，有很多教授，用很高的年薪供养人才，让他们做基础研究。当准备开始进入临床时，风险投资资本开始介入，这些教授出来创业的现象很普遍，VC的钱用来支持做临床，临床II期之后，就可以在二级市场IPO做进一步融资，临床III期之后，如果有很好的疗效和安全性，就会出现大的药企来做资本整合，并购，当然，也会有极少量的公司会坚持到最后产品上市并产生销售。

整个投资链条中，风险是被不同的投资者分段承担掉，一个漫长的高风险投资，变成了一个整体风险可控的项目，而投资人的退出周期也变得更加通畅有效率。

中国资本市场现状，A股是没有退出通道的，因为没做完临床的药企没有收入利润，不符合A股上市规则，港股市场给了一个通路，解决部分问题。国内现在不断地在做改革，要做生物医药强国，你必须走创新药这条路。

最后，借用信达生物总裁俞德超博士的一句话来做结论，我觉得非常贴切：创新药领域，我们处在一个全面、快速跟跑的过程中。现状是美国有哪些药物进入临床，或者要上市了，我们也可以快速跟进投入研发，但完全原创的创新药比较少。这也是最适合我们发展阶段的产业战略选择。但是，未来再过五年十年后，等我们的实力能力在逐步增强后，我们就可以和全球新的公司开始并跑，最后在部分领域开始出现领跑机会。

为什么投资机构纷纷聚焦于

医疗健康领域？

VC投资医疗健康的逻辑

是怎样的？

陆勤超  红杉资本中国基金合伙人

相信医疗健康产业会有一个长期稳定增长的基线。

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综合来看，这个行业有着很大的市场需求，随着人口老龄化加剧、政府医疗政策推进、生活环境改变等因素的影响，医疗健康日益为人们所重视。从投资的角度来看，医疗健康领域的企业有一些共同特性。从产业特性来看，它们是相对刚需和抗经济周期波动的；从企业特性上来看，医疗健康企业多数都是稳健发展，中小企业多，利润率比较高，相对来说失败率偏低。虽然盘子暂时不是很大，但是利润率比较高，未来预期发展好，上市公司相对市值不错，在行业内的兼并活动也越来越活跃。

我们在医疗健康领域的投资，一方面是希望能够促进整个医疗行业的发展，另一方面也跟其他行业一样，遵循相应的投资逻辑。

首先，我们会看子行业的未来预期走向。比如说我们很看好诊断试剂子行业，所以在其各个细分领域也都特别关注，如 POCT（ Point-of-care testing ，即时检验）、精准诊断等。在这些我们认为未来预期会比较好的方向上，我们会多花时间去观察不同的企业。

其次是看管理团队，这也是大家都非常关注的事情，不同基金公司对同一个管理团队的判断可能会有一定差异。

第三点是看公司现有产品和未来产品管线的市场潜力，对公司产品类别做具体分析，每个现有产品的市场潜力和未来产品管线的潜力都会做个别分析。

第四点是看财务指标，有健康的毛利率和潜在净利率，有良好的运营数据和连续增长能力等。

第五点我们会比较看中退出的可能性。既包括独立上市，也包括被并购。

第六点就回到估值和回报的预期。

总的来说，医疗健康领域的投资不是快进快出的项目，比 TMT/消费等领域的被投项目持有时间相对长一些。我相信它会是一个长期稳定增长的基线，从我们的既往经验来看，也能够带来很好的收益。

Alpha Go的胜利，

带给我们什么启示？

浦晓燕  红杉资本中国基金合伙人

我们得益于经验，同时又被这些经验所桎梏。 

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站在今天，我们可能更需要谈Alphago Zero的胜利带给我们的启示。 2017年10月， 这个仅仅通过3天的自我学习，通过单一神经网络，更少的机器硬件（4TPU vs 48TPU）而击败了Alpha Go老版的家伙，代表着我们迈入了超级智能的时代。

为什么打败柯洁会是这样一个标志性事件，或者说为什么是围棋？当然Alpha Go从来都不仅仅关乎围棋游戏本身，然而掌握围棋有着重大的意义，因为围棋非常复杂，围棋中各种变数的数量甚至超过了宇宙原子的数量。

Alpha Go开发的目的仅仅是为了击败人类棋手吗？当然不是，是希望通过围棋来训练它的算法，从而能够应用到解决我们日常生活许多相似的问题中来。例如，DeepMind已经利用了AlphaGo背后的技术，帮助谷歌大幅削减其数据中心的能耗。“阿尔法狗”之父哈萨比斯还希望能够通过人工智能在蛋白质折叠或设计新材料等问题上取得进展，推动人们理解生命和影响人类社会。

启示一：Alpha Go 的胜利并不意味着技术奇点已经到来，虽然它在不断逼近。它是否能够代表智能计算发展方向也还有争议，但Alpha Go的胜利象征着计算机技术已经进入人工智能新IT时代，其特征是大数据、大计算、大决策三位一体。 Alpha Go的胜利代表了在某些垂直领域计算机已经超越了人类的智能，但是达到科幻小说或电影中的通用人工智能还有很长的路要走。

启示二：Alphago Zero的胜利代表着出我们在向建造真正智能化的机器方面迈出了一大步，因为即使在没有大量训练数据的情况下，机器也需要找出解决困难问题的方法。

启示三：“监督学习是昨天，强化学习是今天， 迁移学习是明天”——借用下港大杨强教授的预判 ，因为在小数据和个性化的趋势下，迁移学习正在展现出极大的商业应用价值。如下图所示：

吴恩达认为下一步将是迁移学习的商业应用大爆发。目前这一波的人工智能技在日常生活中的商业应用，主要是由监督学习来引领和推动，而这优势建立在深度学习的进步、计算力的提升和有标记的大型数据集基础之上，但监督学习的算法在新情况上的泛化能力和训练模型所有要的海量数据往往难以获取。 迁移学习可以解决小数据和个性化的问题。而在小数据上学习的模型，能够举一反三触类旁通的智能才是真正的智能。

启示四：大数据的金矿？ 监督学习是大数据的胜利，而在强化学习领域，是算法和逻辑的胜利。大数据与算法和逻辑的对决，后者技高一筹。在人工智能进阶的途中，手握数据的金矿可能会变得不名一文吗？

启示五：Zero胜利后面的哲学深意：我们得益于经验，同时又被这些经验所桎梏。 在监督学习下，依靠人类专家的指导，反而可能会导致人类对计算机能力的限制，而强化学习不再受到人类知识的限制，依靠毫无人类偏见和预设的模型反而更加强大。 在机器对人类智慧的挑战中，启发我们重新审视我们的默认智慧，或者提供了重新审视默认智慧的其他路径，而这些路径之前尚未被人类所知。机器可以发明新的更加高效的解决问题的方法。比如在输给了AlphaGo之后，柯洁通过向机器学习寻找灵感。之后他取得了以22连胜的成绩打败了人类对手的惊人战绩。智能的提升是双向的。

投资的本质是什么？

孙谦  红杉资本中国基金合伙人

做好投资的一个本质，是对你所投资的企业有清晰的独立判断。

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我举个例子，红杉中国很早就投资了瓜子二手车，因为之前投资过赶集，和杨浩涌有比较深的交往和了解。

现在汽车电商领域发展得非常好，但是回顾当时，投资瓜子二手车的时候，这个项目本身争议还是蛮大的。一方面因为二手车电商在中国是一个很新的产业；第二，它的对标企业，也是二手车电商最早做C2C模式的美国公司Beepi发展得也不好，甚至2017年传来了倒闭的消息。因此，二手车电商这个商业模式是不是真的成立，外界质疑声一度比较大。

红杉中国投资团队做了大量调查和研究，我们当时的判断是，杨浩涌的瓜子在二手车电商里是很有机会的，一方面因为中国二手车市场和美国有一个很大的不同，中国没有特别强势的二手车线下连锁企业，因此电商有机会获得跨越式的发展；另外，瓜子二手车的业务数字非常健康，发展很快，而杨浩涌过往的创业经历也证明了他是一个非常具有创新精神的企业家。所以综合考虑，瓜子在早期确实是一个非常具有吸引力的投资项目，在外界对这类模式很有争议的情况下，红杉作为第一个外部机构投资者，投资了瓜子二手车。

所以做好投资的一个本质，是对你所投资的企业有清晰的独立判断。

第二，我认为投资另一个本质是对人性的把握与博弈，大家都会说巴菲特建议“别人恐惧我贪婪，别人贪婪我恐惧”。但投资的过程中，保持这种逆向思考的能力很难。例如在金融危机爆发后的2009年，无论美国还是香港，都有大量的低价优质资产，无论个人还是机构，都有机会通过不同渠道获得投资机会，但回想起来，真正在那个时期抓住机遇的人并不多。另外，最近A股也有一个现成的例子。现在茅台的股价涨得非常厉害，可想想仅仅两三年前，在它股价到底，被广泛唱衰的时候，真正敢于重仓茅台的人一定也不多。

第三，是对你所投资的企业创始人的学习能力与领导力的判断。现在科技更新速度很快的背景下，对创始人的学习能力，自我提升的能力要求就非常高。红杉投资过的优秀的企业家持续学习能力都很强，无论是刘强东、周鸿祎、沈亚，还是王兴、张一鸣以及杨浩涌，自我迭代的速度都很快，在剧烈变化的市场中，无论从产品设计还是组织结构，生态建设还是战略布局，他们的思考都在不断进化。

创业者出海还有机会吗？

哪些地方、哪些领域还有机会？

郑庆生  红杉资本中国基金合伙人

出海的关键在于是否有对于本地市场的深刻认识。

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出海的机会仍然是巨大的，但是关键在于是否有对于本地市场的深刻认识。

目前风险投资的基金聚集量最大的是中美两国，商业模式探索最为多样的也是中美两国，这两个国家对于全球其他国家而言是具有巨大的势能优势。

对于手机渗透率不如中国，人均GDP小于等于中国的国家，中国的各种被验证的模式都是可以被尝试的，只是需要和当地的一些独特角度结合。

在国外市场发展，在资金充沛的国内融资和吸引先进人才，这是时代赋予中国创业者的新时代大航海的机会。具体的机会永远是结合你本身有的当地线下优势的，这一点投资人是无法越俎代庖的回答的。

最后一点，在当地生活和工作以及语言和文化能力，有的时候也可能是竞争的壁垒。

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