人工智慧會終結風險投資家嗎？

去年秋天，正當風險投資家（VC）將創紀錄的資金投入人工智慧領域時，一群投資者聚集在一起評估一家新創公司。這家名為 Infinity Artificial Intelligence Institute 的公司開發能自動調校 AI 模型的軟體，使其運行速度更快、成本更低。創始團隊看起來實力雄厚，市場也正在迅速擴張。一半的投資者持謹慎態度；另一半則看到了商機，其中一人稱這筆交易為「絕對的重磅炸彈」。

這家新創公司是真實存在的，VC 在其種子輪投資的 10 萬美元也是真實的。但這些 VC 本身全是 AI 代理人（AI agents），是名為 ADIN（自主交易投資網絡，Autonomous Deal Investing Network）新平台的一部分。

ADIN 於 2025 年推出，利用 AI 取代參與風險投資決策的人類分析師。只要輸入新創公司的募資簡報（pitch deck），系統就會輸出對其商業模式和創始團隊的詳細分析、盡職調查問題清單和合規風險、總體潛在市場估算以及建議估值。ADIN 擁有約十幾位不同的代理投資人，每位都有獨特的人格特質和投資理念。「技術先知」（The Tech Oracle）關注新創公司的底層技術；「單元大師」（The Unit Master）評估財務基本面；「壟斷製造者」（The Monopoly Maker，大致以 Peter Thiel 為原型）則尋找市場主導地位。當大多數代理人看好一家新創公司時，它們會建議 ADIN 的基金應為該交易分配多少資金。平台在大約一小時內就能完成這一切，而風險投資公司的分析師則需要數天或數週。

「風險投資這場遊戲的成功率並不高，」ADIN 母公司 Tribute Labs 的共同創辦人 Aaron Wright 表示。目前的方法——一種對誰和什麼將成為未來的偉大獨角獸進行憑空猜測、憑直覺判斷的方式——大約只有 1% 的情況能產生「全壘打」（即新創公司回報投資資本 10 倍或更多）。四分之三的風險投資交易甚至無法收回資本成本。

在 Wright 看來，AI 模型可以顯著提高這些勝率。他認為風險投資正在進入其「魔球」（moneyball）時代，即定量方法取代人類直覺，每個人都開始打出更多全壘打。「這些系統將越來越能夠剔除糟糕的項目，專注於那些更成功的項目，並降低運營其中一些企業的成本，」Wright 說。他相信在幾年內，AI 代理人可能會成為世界上最優秀的一些風險投資者。

而當那種情況發生時？「沙丘路（Sand Hill Road，矽谷創投重鎮）可能不復存在。」

很少有群體比風險投資家更看好 AI，他們去年總共向 AI 領域投入了超過 2,000 億美元。AI 模型的進步改變了投資者對幾乎每個行業、幾乎每家公司的看法。Khosla Ventures 的創始人 Vinod Khosla 最近預測，到 2030 年，AI 將取代 80% 的工作職責。然而，許多風險投資家似乎低估了 AI 可能對他們自身工作產生的影響程度。

知名風險投資家、Andreessen Horowitz 共同創辦人 Marc Andreessen 在其播客節目《The Ben & Marc Show》中表示，當 AI 處理其他所有事情時，風險投資可能是「人類仍在從事的最後幾個領域之一」。他辯稱，這份工作不僅僅是簽支票；它還涉及在正確的時間、與正確的人一起選擇正確的想法，然後引導他們走向成功。

「那不是科學，那是藝術，」Andreessen 繼續說道。「如果它是科學，你最終可以找個人來操作，然後獲得 80% 的成功率。但在現實世界中並非如此。你從事的是偶然性的生意。它有一種無形性，有一種品味的面向。」

我為這篇報導採訪的許多 VC 都認同 Andreessen 的觀點。風險投資公司 Shakti 的董事總經理 Keval Desai 將早期投資比作「在幼兒園挑選麥可·喬丹」。當一家新創公司還很年輕時，沒有產品或收入——只有潛力。「你可以擁有各種計算能力、各種算法，但沒有數據，就沒有什麼可以分析的，」Desai 說。（儘管如此，他承認在考慮陌生的市場時，偶爾會提示 Gemini「扮演 VC 分析師」。）

Angel Squad（與早期 VC 公司 Hustle Fund 相關的代理投資網絡）的共同創辦人 Brian Nichols 告訴我，他不信任 AI 來做投資的「策展」工作。歸根結底，VC 是一門人脈生意：關於你認識誰，以及你能親自為誰擔保。與此同時，他認為 AI 可能會取代工作的其他部分。當我們交談時，他剛從 Hustle Fund 的一次異地會議回來，會上一位合夥人使用 Claude Code 構建了一個工具來分類創始人的電子郵件。「我們每天都花幾個小時回覆創始人的提案，」他說。「這些時間本可以用在其他地方。」VC 公司 Felices 的創始人兼管理合夥人 Aydin Senkut 告訴我，他認為大多數 VC 都在某種程度上嘗試使用 AI，以保持競爭力。他的公司目前正在試驗用聊天機器人撰寫投資備忘錄、改進交易來源，並幫助合夥人為新創公司創始人「評分」。

像 ADIN 這樣的項目尋求將更多這類低階工作自動化。盡職調查過程——投資者調查新創公司的可行性、風險和增長潛力——是風險投資中最耗時的部分之一，尤其是當投資者考慮新興市場的公司時。ADIN 將這一步驟縮短至幾分鐘，並能迅速發現可能破壞交易的監管或合規問題。在評估一家採礦技術公司時，ADIN 標記了一系列出口管制法律和跨境數據傳輸問題。「這些不是大多數投資者會想到要問的問題，」ADIN 的合夥人之一 Priyanka Desai 說。她補充說，AI「不會疲倦，不會因習慣而產生盲點，並且能發現容易被忽視的長尾風險」。

目前，人類在某些方面仍然是必需的。首先，ADIN 的案源（dealflow）來自一個風險投資偵察員（scouts）網絡。雖然 ADIN 的資金來源像傳統 VC 基金一樣擁有有限合夥人（LP），但它為偵察員提供了不尋常的財務補償：他們可以獲得通常預留給普通合夥人（GP）的 50% 績效收益（carried interest）。Desai 說：「這基本上就像是把普通合夥人級別的經濟利益分給某人，僅僅是為了讓他們提交一筆交易並利用他們的人脈。」

人類在「最後一哩路」也是必需的，包括會見創始人並最終決定是否簽發支票。「我們知道這些系統並不完美，所以你需要進行雙重檢查，」Wright 說。AI 代理人有時在推薦時會過於熱衷：他向我展示了一家代理 VC 們都非常喜歡的新創公司，但在與創始人會面並對現有競爭對手產生疑慮後，ADIN 決定不投資。

Wright 說，另一方面，他也曾使用 ADIN 來評估已經獲得 2,000 萬美元或更多融資的新創公司，其中一些公司 ADIN 的代理人一致不喜歡。「我們的挑戰是去理解，那是準確的還是錯誤的？」他說。在某些情況下，投資者可能掉入了一個人類常見的陷阱：僅憑感覺就過度炒作一家新創公司或一位創始人。

AI 系統是否超越投資者是一回事。但另一個生存威脅依然存在：同樣能使風險投資工作更快、更高效的 AI 技術，也使得創辦軟體公司變得更容易、更便宜。在過去十年中，VC 行業的大部分資金都來自軟體即服務（SaaS）。但過去需要 200 萬美元種子輪融資來聘請專業工程團隊的新創公司，現在可能只需不到六位數的資金，憑藉幾位「感覺派編碼員」（vibe coders）就能達到同樣的產品開發速度。數學模型不再有利於大額支票。

直到最近，只有極少數的獨角獸是靠自籌資金（bootstrapped）發展起來的。根據監測 SaaS 公司的 SaaStr 數據，軟體獨角獸平均融資額為 3.7 億美元。現在，出現了像 AI 圖像生成器 Midjourney 這樣的新創公司，它僅憑核心員工團隊就達到了獨角獸地位。（根據 Pitchbook 的最新數據，Midjourney 約有 100 名員工。與版權訴訟相關的法院文件顯示該公司的年收入超過 3 億美元。Midjourney 未回應《連線》雜誌對 Pitchbook 數據的評論請求。）

這種特定的情景——即某些創始人根本不再需要風險投資——是最可能讓風險投資家感到恐懼的情景。「那是生存威脅，」Angel Squad 創始人 Nichols 說。「資金在那裡，但創始人的需求不在了。」也許 AI 不會直接取代投資者，但它可能使那些投資變得不再必要。

除了機器人、生物技術或其他以硬體為中心的行業外，可能很快會有更少的新創公司需要風險投資行業賴以生存的那種巨額資金。這可能會使該行業回歸其起源：一個小型、專業的領域，彌合科學突破與其商業應用之間的鴻溝。（建造基礎模型的巨頭公司屬於這一類，並且可能會繼續接受 VC 的資金，以支付他們在計算、數據中心和員工薪酬上花費的天價資金。）

如果廉價地建立一家新創公司成為可能，我們可能會看到這個行業迅速變得精簡。這可能會以另一種方式讓投資者失業：不是取代他們，而是取代他們的商業模式。「如果你有這些基金無所事事，競爭極少數真正需要資金的交易，那會產生另一種問題，」Nichols 說。「這才是投資者真正失眠的原因。」