对话硅谷投资人张璐:to B投资之道
点击上方△蓝字可订阅更多精品文章
公众号后台回复 【社群】 可进行业交流社群
“创新的周期性是‘基础技术创新——技术应用创新——商业模式创新’,前两步造蛋糕,最后一步分蛋糕。当蛋糕分无可分了,下一步当然是得重新技术开荒。这是一个螺旋上升的过程。在这种历史的螺旋式的上升规律里,识时务者为俊杰,一定要顺势而为。”
最近爱上了摄影的SOHO中国董事长潘石屹挑选了各行各业的若干代表人物拍摄人物肖像。半个月前,他在微博晒了一张自己拍摄的29岁的硅谷投资人张璐的照片。“投资人张璐”,他写道。一天之内他转发了自己的这条微博,并补上了评价“她是科学家”。
今年29岁的张璐,光环众多:首个当选福布斯美国30 Under 30 VC行业主题人物的华人,T&C全美Top50 现代影响力女性唯一华裔,2018年硅谷商业周刊“硅谷影响力女性”,“2018全美十大华人杰出青年”,达沃斯世界经济论坛2018年“全球青年领袖”……与她一同进入今年“全球青年领袖”名单的,还有美国黑石集团高级董事总经理Nadeem Meghji、美国众议院议员约瑟夫·肯尼迪、雨果奖获得者郝景芳、碧桂园董事局副主席杨惠妍等人,而历史上曾登陆过这个名单的,还有英国前首相卡梅伦、马云、姚明、谷歌CEO Larry Page、刘翔、丁磊等等。
张璐创办并管理早期风险投资基金Fusion Fund三年多来,已投资超过50家美国科技创新企业,基金规模一亿多美元,IRR位列行业前茅。在知名科技媒体TechCrunch报道过的未来1-2年预计在美上市的企业中,有两家就是张璐投资的企业。
聚光灯之外,张璐却是一个如潘石屹描述的“交叉者”和“少数派”:科技行业女性、硅谷少数族裔、不到30岁的年纪。她的合伙人阵容华丽,有曾当选过Nature世界十大人物之一的美国国家工程院院士、斯坦福大学化学工程系教授鲍哲南,硅谷曾经的独角兽公司创办者Homan等,都比她大10-20岁。
张璐也是一个典型的“deep thinker”。毕业于斯坦福大学材料科学工程学院、拥有多项技术专利、硕士毕业那年卖了自己创办的医疗器械公司转身为投资人的她不爱社交、不投模式创新,投资组合集中于to B的科技创新领域,尤其在医疗行业下重注,并形成了自己一套鲜明的投资逻辑。
今天,我们对话Fusion Fund创始人兼CEO张璐。在这个中美针锋相对、to B与to C路径大探讨的时间节点上,我们聊了聊to B之道、AI+医疗的机会,以及一支有着年轻中国掌门人的美国早期基金如何在短短三年内构建体系,聚势聚能。
- 1 -
To B之道
你怎么看to B和to C的区别?
张璐:逻辑不同,竞争策略不同,造成投资策略也不同。To C市场,用户不一定理性,理念、设计等很多原因会打动用户,价格战也有用,所以某种应用有可能快速崛起;但to B不一样,客户是公司,一考虑预算,二考虑技术质量。你能给IBM补贴让它去用你的产品吗?不可能。如果你的服务技术质量过不了客户的门槛,成本再低客户也不会买单。
所以to B该怎么玩?
张璐:你要非常了解to B的生态,理解游戏规则里有几个玩家,几个决定性要素。一个创业者去做to B,关键点是他是商业思维还是技术思维。如果是技术思维,很难和大企业合作,因为大企业是商业思维。
技术思维和商业思维的区别是?
张璐:技术思维考虑的是怎样以最好的技术解决问题,商业思维考虑的是技术实现的周期,还有整合成本。
很多纯技术背景的创始人会强调自己的技术特别好,可以把客户现在的基础设施替代掉。但现实情况是,大公司不可能把自己的系统都替代掉,而是需要你的新技术和它已有的系统能够并行或整合。而且整合成本要很低——你不能要求客户再招一批新的IT人员来运营这个系统,你不可能让它从根本上根据你的产品把脉络重新搭一遍。
另外,对于大企业客户来讲,稳定性比高效性更重要。他们宁可高效性90分,稳定性100分,也不要高效性100分,稳定性80分。稳定不出错是非常重要的。
To B的另一个要点是企业级销售。我喜欢的创业者是以前在行业里干过的,不只是因为他有资源有技术,更是因为他了解那帮人的思维方式——他不会在看到客户反馈的时候,第一反应是客户是错的。
如果彼此都觉得对方是错的,根本合作不了。客户的反馈一定是有原因的,只是这个原因你不一定在这个阶段能理解。如果你真的找到这个原因,再去做企业级销售会好很多。
To C总会出现戏剧性的增长,to B却会面临很多摩擦和困扰,所以看起来to B行业总是没有to C那么令人振奋。你怎么看?
张璐:其实to B行业也有很多优势。现在讲数据的价值,说实话to C的数据虽然也有价值,但直接商业变现的效果并没有to B好。
大数据里有个误区,其实数据的量不是最重要的,重要的是数据的质量。很多to C的数据虽然量大,但全是噪音。而在to B领域,都是特定行业、特定人群、高质量的数据,这些数据可以产生巨大的效能。之前企业没有这些数据,现在有了数据,就迫切需要一个解决方案,就更愿意和小企业合作,to B推进的速度会比以前快很多。
To B相比to C的另一个优势是to B领域收并购退出的机会是非常多的。在美国to B市场,你的很多客户都会成为你的潜在收购方。
所以创业者的选择会更多,你不一定非要做一个万亿级的市场,你做一个几十亿美金级别的市场,做到一定阶段也可能被很好的价格收并购掉。
美国企业越来越意识到,自己如果想基业长青,就要做很多对未来的布局,很多事与其在内部做,不如收并购。
收购发生最多的行业是哪些?
张璐:像汽车行业、数据行业都有很多,美国收购最多的公司还是谷歌。以前喜欢收并购的主要是科技企业,现在传统行业的龙头企业也非常喜欢收购科技企业。
比如最近无人驾驶公司的收购方都变成传统企业了,他们意识到自己有一天要被淘汰,那就先买一个将来会淘汰自己的公司,将来它说不定会成为自己公司的下一个商业支柱。现在甚至一些还没有上市的独角兽公司也在收购。
很多中国公司开始为了生态布局而收购。
张璐:美国公司收购主要还是为了自我进化。在中国大家特别喜欢打生态的概念,小企业也喜欢打生态,但美国企业不打什么概念,尤其在做start-up的时候,不会一开始就以生态的形式去打。
中国很多科技公司会讲新的“生态系统”。
张璐:其实这也是一个中美企业文化差异,我觉得中国企业家,尤其是科技行业的人,喜欢讲战略,构建生态,如果是可以自己做的产品和服务,那就都要在自己的体系内去做。
美国企业家很少会上来跟你讲战略。他们非常明确自己在针对市场做什么,有什么独特优势,核心业务也更集中于只做别的企业做不了的产品和服务。这可能是两边整体企业文化上的差异。
马云式的风格其实影响了一代中国创业者,当一个梦想被描述得足够漂亮,就有钱来支持,就可以吸引到足够多的人来加入,然后这个梦想就自证了。
张璐:中国环境造就了这样一代企业家有它的道理,这也能印证两个不同的创新本质。模式创新的时代是一个资源流动、人力集中的产业,可能过程中会需要有些大的概念把资源集中起来;而科技创新并不是一个重资源的东西,它是一个以小搏大的过程——一个技术解决方案,快速以一种轻巧的方式让行业的效能提升,你的产品能不能解决问题,能节省多少成本。这是很简单直接的逻辑,那为什么要把这个产品的战略讲得那么大?十年后的大战略可能不能解决现有的商业问题。
模式创新要撬动资源,更偏生产关系,但技术创新没有那么复杂,就是更快、更高、更强,新概念也帮不到什么,B端的决策是很理性的,你的产品要克服各个部门、各个环节,没有太多空间让你去用技巧性或者戏剧性的手法去获得这个东西。
张璐:是的,Github有多强的故事性?没有。但慢慢地to B公司可以做得非常大,Salesforce也是从start-up做起来。
其实过去这一年,在美国上市表现好的都是to B的企业,但声望比较大的全都是to C的企业。
To B企业的资产很稳健,但媒体很少去cover它们,因为很难讲故事。
所以to B公司的品牌营销一直以来都是难点和痛点。
张璐:To B公司做品牌其实只需要针对特定领域,不需要让大众都知道,不需要把自己的slogan打得非常响。你只要拿下三个行业里最领先的公司。这就是benchmark,demo做得好,就可以撬开很多公司的大门。
所以to B的品牌是相对更加集中,更偏专业性的,可能发表的东西都是在专业期刊上。客户怎么选择呢?还是看行业内的声誉。
除了关于战略的话语体系不同,中美的to B还有什么不同?
张璐:第一,美国大公司越来越开明,他们愿意去用一些小型企业的产品。现在技术发展越来越快,他们觉得小企业创新力更强,也愿意提高自己的风险承受能力。
所以你会看到越来越多的创业公司的产品有机会在大企业里试用,只要试用得好,就有机会快速成单。
第二,美国企业客户很乐意给反馈。一个创业公司签了几个大客户,产品一定不是完美的,客户愿意给他精确直接的反馈,创业公司就可以快速迭代。所以在美国做to B,一旦企业签到优质的客户,它的增长速度会非常快,收入也会成比例地增长。
第三,如果大客户觉得你的产品好,签的订单价格会比较合理。小企业不会被压到做一单赔一单活不下去,客户也会尊重基础的商业规则,该付多少就付多少,预付款和尾款都会付。
在中国to B行业很多尾款是收不回来的,很多公司甚至销售策略就是卖首款,服务不重视,尾款不要了。
张璐:我听在国内做to B的创始人朋友跟我讲,最痛苦的就是尾款收不回来,可能尾款占百分之六七十,收不回来。账面上看起来钱很多,但都是应收款。
中国人在讲to B企业收入的时候会说合同收入是多少,实际收入是多少,后者要打一个大大的折扣。
张璐:美国基本没有这个问题,合同多少就是多少。如果截止日期到了钱没付,合同上写的很清楚,晚多少天收多少罚金或多少利息,客户还会照样支付。这可能就是中美to B非常大的不同。
相比于美国,中国to B有什么优势吗?
张璐:我觉得智能工业领域中国是有机会弯道超车的。美国现在的问题是它都是工业3.0,它要从3.0到4.0,好处是基础设施没差太多,坏处是因为也没差太多,你也不能把之前的生产线全拆掉。有的公司产品技术很不错,但产品嵌入现有生产线的替换成本太高。
中国的好处是从1.0往4.0走,可以不考虑嵌入式成本,可以直接拆掉重来。精细化工领域也是一样的道理,这对国内也是一个好的机会。
- 2 -
AI+医疗
概括一下你的投资方向。
张璐:智能工业、网络技术、人工智能、健康医疗。这四个方向实际上是一个大主题,就是“平台性技术+数据”,为行业提供更加智能和个性化的解决方案。
我选这四个方向一是觉得机会大,二是觉得它们的商业化会非常快,在接下来三到五年有很好的爆发机会。在国内AI to C其实有很大机会,但现在很难有明确的盈利模式,要到几年后才可能更明朗。
随着16年初的AlphaGo事件,AI开始在国内火起来,但两年多时间过去,一部分人开始怀疑这一波AI技术是否真的像人们最开始设想的那么有穿透力,是否真的能够在商业上快速成功。
张璐:AI创新并非以一个新技术去完全否定旧行业,如果新技术不能够和传统行业结合以及产生经济效益,技术本身就是泡沫。新技术的价值实现不在于替代,而在于整合,技术整合到现有行业解决方案中从而提高整体的生产效率。所以现在说“投一个人工智能公司”其实是个伪概念,你要讨论的是你投资的是人工智能在哪个行业的应用,这才是关键。
在你投资的项目中,“AI+医疗”方向占比很高。为什么是这个方向?
张璐:医疗行业有两大问题,都非常适合AI来解决。第一个问题是信息过量,无论是生理信息、病理信息都离散、过量,可以用人工智能来解决;第二个问题是资源不对称,可以用医疗机器人、计算机视觉来解决。医疗领域长期存在大量优质的数据,资源不平等,非常需要一个工具来提升产业效能。医疗机器人不是要替代医生,而是帮助一些没有经验的医生拥有老医生的经验,比如在切割等方面更加专业和准确。同时AI需要一些高质量数据来体现优越性,所以AI和医疗是互相成就的。
你们基金在AI+医疗领域的品牌势能最近开始起来,这是怎么发生的?
张璐:最开始我发现很少有优质团队可以做AI+医疗,AI创新的团队和传统医疗创新的团队背景差异很大,两边不太容易沟通,所以我做了很多工作, 也在硅谷发布了行业报告(文末附报告完整版获取方式),推动趋势发展,让更多的创业者看到这个机会,他们就开始融合。其实这个趋势已经在形成,只是可能没有那么多资源往里涌,我加点催化剂,让它更快被更多人看到,创业者也会把我看作是这个行业最早理解这个趋势、最早认可和投资这个领域的VC之一,所以我们的品牌就很快地建立起来了。
其实15、16年我们基金发展得并不容易。15年没有太多人投资科技和医疗。16年有人投科技但很少人投资医疗,整个基金行业里,可能懂AI的人很多,但还懂健康医疗的非常少,很早开始布局AI+健康医疗的更少。
17年算是我们基金项目爆发的一年。17年医疗公司开始爆发了。有一家做单细胞癌症检测技术的公司,我15年投的时候估值才500万,我是第一个机构投资人,17年初他融A轮的时候超募了230%,很多非常有名的大基金之前从来没有投过医疗器械的现在也冲进来要投。从17年第三、第四季度开始,各大基金都在招聘有医疗背景的人来做合伙人。
有些时候估值是一方面,我比较开心的是我们投的团队的盈利性都很好。现在整体的市场在起来,这些公司势头都很快,比如我15年初投的一个企业,我是它第一个投资人,它现在的年收入是1.2亿美金,这个数字即便融资市场不好也不会出问题,将来无论是上市还是并购,退出的前景都很可观。
中美在AI+医疗方面,区别在哪?
张璐:中国的数据量和市场规模是其他地方无法比拟的。但需要看到的是,中国目前医疗数据化、电子化程度还没有美国高,整体医疗水平也有差距,不过这可能是中国市场的潜力所在。现在中国是有大批的影像数据,但标注量还需要提高。
我之前跟国内一家头部AI医疗公司的CEO聊,他和国内一家知名医院谈合作,需要跟超过50个人谈判才能最终达成合作,摩擦力非常大。
张璐:中美的医疗体系差异比较大,AI切入医疗行业面对的主要阻力、谈判对象不同,获取医疗数据的方式不同,合作模式也不同。美国这边可以在卖检测服务的同时获取数据,或者有一些医疗中心愿意把数据开放给创新企业。
AI+医疗的应用场景有哪些?
张璐:从技术来分,有计算机视觉,应用于医疗影像疾病筛查;机器学习,可以根据病历信息做预判;医疗/手术/术后康复机器人,能提高手术精准度,靶向递药;纳米机器人,做医疗植入性设备,修复脑功能,甚至人脑、机器互联;生物信息学,做新药研发、个性化的制药和递药。
投医疗和投别的行业区别在哪?
张璐:医疗行业非常专和深,你不仅要了解技术产品,还要了解技术和医疗的结合方式,医疗行业的玩家,每个阶段要和谁打交道,怎么打交道。
比如和FDA(美国食品药品监督管理局)打交道。很多创业者觉得FDA是我的敌人,这是一种特别错误的看法。你要把FDA当做你想交朋友的人,你要知道他想要什么,给他他想要的东西。
很多人不了解FDA需要什么,所以准备的资料非常糟糕,推进很慢,但如果你按照它的需求去准备,可以推进得特别快。我们有家公司5个月拿到FDA就是因为之前准备得非常充分。其实FDA做所有事的目的是为了公司将来不会受到控诉,所以它让你准备的资料有的可能看起来很愚蠢,比如你要证明你的患者在使用你的APP时不会受伤,你的资料准备得好就可以加速这个审批。而且你一旦拿到FDA,它就是你非常大的一个壁垒。
再比如和保险公司打交道。之前很多医疗器械创业者特别讨厌和保险公司打交道,觉得申请到一个报销代码的工作量很大,但你有没有报销代码,决定了患者是否会优先选择你,所以和保险公司的合作很重要。现在很多保险公司也在自我革新,有的还成立了自己的投资部门。
所有这些行业里的角色都在变化,你要知道这些游戏规则,知道这些角色的进展,你才知道哪些团队做得成,哪些团队能发展比较快。
AI参+医疗以后将对这个行业带来什么改变?
张璐:AI的参与使得小公司可以长得更快。此外由于医疗有信息过量和资源不平衡的问题,你退出的时候也会吸引到国际买家,国际买家给的价格往往会高很多。医疗基本上没有国家门槛。新加坡的淡马锡就对医疗非常看重,港股现在医疗概念也很火热。
- 3 -
嗅觉与势能
你对趋势的嗅觉是怎么建立的?
张璐:每个人都有思维局限性,我从来不看社交消费升级,也不给别人反馈意见,虽然我有自己的理解,但我觉得我没有资格去给判断,因为研究不够深入。我关注科技是因为我的技术背景和行业经验相对多,另外也是因为数据的力量。我们基金成立之初就开始建立自己的数据库,一方面做自我数据监控,一方面也做行业发展数据库。我们会去观察创业者的走向。有意思的是,我们发现一些火热的风口,越来越少的创业者往里走,反倒是一些刚刚起来的行业,基数不一定大,但越来越多人在加入。这对我来讲是一个很好的参考,当一个行业有越来越多优秀的人在往里涌,机会可能就来了。但有些时候大数据不一定就能指明未来的方向,大数据只是对线下的一个反映。
大数据往往是滞后的。
张璐:对,而投资一定是反人性的。民众的选择体现为大数据,但投资者要能够做出不一样的选择。
很幸运我在硅谷,这个地区经历了好几轮科技创新周期,我自己没亲身经历过,但我的好几个advisor已经六七十岁了,他们一波一波看过来,就会比较理性地认识到这个周期性。经历过历史周期的人的宏观感跟我们这个年纪再聪明的人能学到信息都是不一样的。人如果有自大情绪,总会觉得这次会不同或者我会不同,但实际上历史螺旋式上升的这种周期性变化,人力是很难去抗衡的。
我们现在的局限就在于我们看任何事情用的时间维度还是以天计算,以月计算,以年计算,但到了他们这个年纪,他们看很多东西是以十年来看的。我有个投资人朋友跟我说,Lu,其实你现在担心的很多问题,如果再过十年回头看,你可能会做不一样的判断,这就是时间维度的问题。
从宏观来看,14、15年我判断新一代科技基础创新会来,这是基于一个宏观的科技创新周期。创新的周期性是“基础技术创新——技术应用创新——商业模式创新”,前两步造蛋糕,最后一步分蛋糕。当蛋糕分无可分了,下一步当然是得重新技术开荒。这是一个螺旋上升的过程。在这种历史的螺旋式的上升规律里,识时务者为俊杰,一定要顺势而为。
14年商业模式创新开始进入瓶颈期,那时资本喜欢投的都是商业模式创新、分享经济、社交、marketplace,但已经到饱和期了。当一个概念有上百家一样的公司涌出来,就已经到饱和期了。15年开始独角兽公司扎堆,当时独角兽公司一年有85个,我就觉得这是个问题。我的合伙人的公司在零几年做独角兽的时候,一年才十来个独角兽公司。整个市场的资产容量是一定的,那么多独角兽,谁给它钱?这是最现实的问题,一半的公司融不到钱都得死。到了16年,很多公司开始陆续死掉。很多曾经很火热的独角兽很尴尬,也退出不了,这就是市场的软性调整。现在硅谷的泡沫和以前不一样了,是一个可控的泡沫经济,很多时候不会像以前那么革命性地哗啦一个公司就倒了,但慢慢市场会把泡沫吸收掉,让这个公司被拆分掉、被收购掉,然后新的玩家再起来。
你最近又获得了很多奖,你最喜欢哪个?
张璐:我可能比较喜欢的是“硅谷影响力女性”,确实科技圈女性比较少,在那个巨大的颁奖礼上我第一次看到那么多的科技圈的女性。
从去年的福布斯之后,你一直都在拿着一些不仅仅属于创投圈的奖项,包括“硅谷影响力女性”,世界经济论坛的“全球青年领袖”,还有“全美华人十大杰出青年”。你们的影响力也开始扩散到行业之外。
张璐:我做投资的理念是用资本去撬动一些科技创新,改变世界的同时创造财富,但最重要的是改变世界。我去认识那些全球青年领袖,对我的思维也是非常好的拓展,我禁锢在科技和资本领域,其他人可能有做艺术的,有做NGO的,我看到他们在做的一些事情,对我投资项目也有非常多的启发。
你的基金为什么要改名叫“Fusion Fund” ?
张璐:我觉得基金到了一个新的阶段。15年是我们蛰伏的一年,默默做事,没人知道,我们把数据库、项目源网络这些基础搭起来。16至17年是我们基金发展非常快的一年,项目发展得很快,我们也获得了更多认可,于是我们在考虑怎么更好地把品牌推出去。过去我们叫“NewGen”,会带来一些误解,人们可能以为我们是投genomics的,还有一个误解就是因为我比较年轻,大家以为是“new generation”,但事实上我的合伙人都是四五十岁以上,我不希望大家认为这是年轻一代的含义。
“Fusion”这个词我很喜欢,融合,它来自“nuclear fusion”,核聚变。核聚变跟我们做的事有非常多的相似性——一个小投入,很小的碰撞,可以释放非常大的能量,这种能量有很大的辐射性,这是我希望做早期科技和医疗投资可以体现的效果,不只让大家更快乐,是真的可以让社会生产力提高,让人的生命产生巨大的变革。
另一方面,我们团队是一个中美团队,这是我们的一个标签。上次我在波士顿遇到福布斯的评选者,我问他,你们除了考量我的背景、投资业绩,为什么选我做VC行业主题人物?因为他们从来没有选过中国人做主题人物,他们告诉我觉得未来十年会是中美交互非常剧烈的十年,他们希望选择一位能够看到中美两边市场、在两边都可以有影响力的投资人。
此外fusion还指的是科技和产业的融合,技术和资本的融合,这是一个非常好的词,我个人很喜欢。
你们的LP是谁?
张璐:主要是美国的一些比较知名的顶级家族,家族办公室以及母基金,也有来自东南亚、欧洲等的顶级的家族,还有一些科技上市公司背景的家族办公室。我也有一些合作很多年的个人LP,包括上市科技公司的创始人,早期投资人,甚至在世界杯上很知名的足球明星等。
这和很多新锐基金的玩法不太一样,很多新锐基金的LP会是很多个人或者大的投资基金。
张璐:我以前在硅谷的比较大的基金做过合伙人,所以自己开始做了以后,还是希望可以从一开始就很专业化,机构化,从公司架构,到LP组成等都是。所以我们是非常标准的结构化基金的做法。我一年投8到10个项目,投完第一张支票之后,发展好的我们会在A轮甚至在B轮加注。这些顶级的家族办公室和母基金投资我们,是看中我们基金在未来有潜力成长为完整的大的基金平台。另外,我们和这些传统行业龙头的家族办公室合作,也可以帮助科技公司和传统行业更好地结合。
现在投资和当初创业最大的不同感受是什么?
张璐:现在跟过去相比优势是自己的小生态形成了。很多我投的企业已经成为各个行业的翘楚,他们会附带很多资源,能够带给我投资的其他企业,也会持续给我推荐新的好项目。
比如一个做癌症早筛的医疗器械公司,我是它的第一个投资人,它现在已经是行业领军者了。后来它就帮助我投资的另一个做心脏血块检测的信息公司在几个月内拿到FDA的审批。这个小生态已经成了一种势能,这个势能可以在内部形成良性的反馈。
我前段时间在硅谷召开了年会,除了邀请企业家、投资人,我们还邀请了行业专家、诺奖得主、我的好友惠普CTO Shane Wall也过来参与,一些犹太家族也把他们的资源贡献进来。这也是一个聚能,大家对我们的平台越来越信任,越来越愿意合作。这种闭环一定是需要好多年的积累才能起来。
而硅谷最成功的大基金,之所以成功不只在于资本量大,而在于它的生态效应已经非常庞大,在自己的生态内能解决很多问题。我感到欣慰的是我现在已经开始逐渐形成一个内部可以解决问题的生态,但也还是在继续努力前进和构建的过程中。
势能开始起来了,你对未来的期待是什么?
张璐:势能这个词特别好,我希望这个势能能够越做越大。现在硅谷没有一家顶尖基金是中国人创始的,如果我能用十年时间把Fusion Fund做成硅谷顶尖基金,那就有一些意义。我希望未来可以把Fusion Fund做成一个“金字标签”,每个和它相关的人都会有非常强的荣誉感,那就证明这个机构做成功了。
你希望未来大家用什么标准去评价Fusion Fund?
张璐:一是投资回报,二是重复的优质回报。从投资回报来讲,突然间某一个项目突然成长起来了,不代表我们就是一个好的投资机构,我们要可重复性地、每支基金一直有很不错的优质回报表现;从做事方法论来讲,我确定了我的做事方法,知行合一也很重要;另外就是我们对待创业者的基本方式,这是口碑的重要来源。我和我的合伙人都曾经是创业者,我们能理解创业的生命周期、痛苦、挑战,所以我们希望我们能持续赋能,达到和创业者的共赢。
投资人之间的竞争很激烈,有大量机构合伙人也有很强的履历,你的优势主要是什么?
张璐:你希望一个人爱你是因为你是最漂亮的吗?不是,是因为在他眼里你是独特的,独特是无法被超越的,做投资也是一样。我有我差异化的价值点,创业者选择我是因为我是独特的。
你平时读书多吗?
张璐:我还挺看重读书。我一般45分钟到一个小时能看完一本书,坐飞机的话我可能会直接三个小时带三本书读一下。
你会看什么类型的书?
张璐:我喜欢看历史,比如《全球通史》《资治通鉴》,人类的历史是永远在重复的,人性是永远不变的。前一段一个前辈推荐了一本书给我,叫The Physics of Wall Street,《对冲之王》,看起来是写金融,实际上是在写人性,大部分时候人都是不理性的,人性驱动了整个金融体系的运作,那些在金融市场上赚钱的人其实就在用这个道理去做一些反人性的判断。我也喜欢看人物传记、哲学,还是一个狂热的科幻爱好者,这可能也是我对科技创新充满热情的原因之一。
你会有信息爆炸的感觉吗?
张璐:确实这一代人生活在信息爆炸的时代,海量信息带来便利,但也容易制造焦虑感,被动接受信息而不独立思考就容易被信息淹没,需要一个“先放后聚”的过程——海量信息的收集和独立思考都非常重要。
我觉得应该更多地把自己曝光在大量的信息下。其实人脑在无意识的时候所拥有的信息分析能力比我们有意识的时候要强很多——你可能以为自己的大脑并没有记住太多信息,但是你的潜意识实际已经把这个信息载入了大脑,当做一些相关决策时,大脑就会把这些信息提取出来进行判断分析。人类意识和逻辑思维是相互影响的。
接着就是怎么样使用这些信息得到结论,这就涉及下一点:独立思考。看书是帮助独立思考的很重要的一步。看书也需要找到适合自己的作者,作者分两种,一种作者是为了和读者对话,我不太喜欢这种作者,我喜欢另外一种作者,他写书就是跟自己对话,和自己的世界对话,不在乎读者是否领会或者试图去对读者诉说解释,比如陀思妥耶夫斯基,这是我很喜欢的作者类型,因为作者没有试图去设想我,读者,会是一个什么样的人。
现在很多人愿意帮你去整理碎片化的信息,你可能没时间读书,别人可以帮你读了,进行主题精炼,但时间久了大家就懒得自己思考了。这是我比较排斥的,有点让我联想到雷·布莱伯写的那本反乌托邦小说《华氏451度》。我喜欢读书是因为仁者见仁智者见智,读书引发人的思考,而每个人思考的维度和空间都不一样,这才是书籍最吸引人的地方。
本文为授权转载,版权归原作者所有,不代表企服行业头条立场。转载/投稿/内容合作/寻求报道请联系邮箱 qftoutiao@3wcoffee.com
今日分享
微信公众号后台回复【0906】即可领取张璐和她的Fusion Fund所发表的医疗行业报告。
往期精选
热文推荐丨AI鉴黄、选美、骂人、杀同类,这些年跑偏的人工智能会笑哭你
热文推荐 丨离开百度的50余位AI大牛,假如组一个这样的公司……
热文推荐丨一文看懂国内AI发展现状(建议收藏)
热文推荐丨小米ofo滴滴瑞幸都开始做To B,作为从业者我放心了
# 你或许还对这些内容感兴趣 #
点击文字即可阅读
▼
快法务丨诸葛io | 钱包行云 | 无讼 | 云敞 | 英方云
云测 | 极限元 | 英方云 | 百场汇 | 企业盒子丨路书
© THE END
撰文丨甲小姐 · 编辑丨Jenny
来源 丨 甲子光年