a16z合夥人David Haber覆盤：17億美元Apps基金的選人標準、機構護城河與AI協作系統

a16z合夥人David Haber深度訪談：從17億美元基金到百年投資機構，頂級風投如何選擇創業者、構建護城河與掌握AI時代的財富機會？

爲什麼有些風險投資機構能夠持續幾十年，甚至跨越多輪科技革命，而另一些機構卻隨着明星投資人的離開而衰落？爲什麼頂級VC越來越像科技公司？當AI能夠分析數萬家企業、識別投資機會時，人脈、經驗與商業判斷的價值又將如何變化？

2026年1月9日，硅谷頂級風險投資機構Andreessen Horowitz（簡稱a16z）宣佈完成超過150億美元的新一輪基金募集。

其中，17億美元配置於應用層（Apps）投資，17億美元配置於基礎設施，67.5億美元用於成長型投資，其餘資金投入國家戰略科技、醫療健康和其他風險投資策略。

這不僅是一筆龐大的融資。

它還代表着風險投資行業正在出現一種重要變化：頂級投資機構不再滿足於依靠少數明星合夥人的判斷賺錢，而是試圖建立能夠持續產生投資優勢的組織系統。

在《The Luba Show》2026年10月5日發佈的專訪中，a16z普通合夥人David Haber分享了自己的創業與投資經歷，並提出一個值得所有投資者、企業家和創業者思考的觀點：

建立一家能夠持續存在的投資機構，比經營一隻成功的基金更加重要。

他將這種理念稱爲“Firm over Fund”，即機構勝於基金。

這一觀點背後，實際上涉及現代金融行業最核心的幾個問題：

資本如何形成長期競爭優勢？

爲什麼頂級創業者必須具備強大的銷售能力？

人際關係如何從個人資源轉化爲組織資產？

AI能否將一家投資機構數十年積累的經驗轉化爲可持續使用的智能系統？

更重要的是，普通創業者和投資者能否從這些頂級機構的經營邏輯中，找到適合自己的實踐方法？

一、David Haber的職業經歷：爲什麼頂級投資人往往需要跨越多個行業？

David Haber成長於美國加利福尼亞州聖迭戈附近的美墨邊境地區。

他的家庭有複雜的跨國遷徙歷史。祖輩經歷歐洲戰爭與迫害，家庭成員後來輾轉中美洲和墨西哥，最終在美國建立生活。

不同語言、文化和商業環境交織的成長經歷，使他很早就接觸到跨地域和跨社羣的人際關係。

這種背景本身並不保證商業成功，但Haber後來把跨行業建立聯繫的能力發展成了職業優勢。

他就讀於哈佛大學，學習生物化學。

大學期間，他曾在Facebook早期技術團隊相關環境中實習，並與後來成爲Airbnb聯合創始人的Nathan Blecharczyk共事。

當時的Airbnb尚未成爲全球知名的住宿平臺。

回過頭來看，這段經歷提醒我們一個容易被忽視的問題：

重大商業機會出現之前，往往不會以“重大商業機會”的形式呈現在人們面前。

今天，人們認爲Airbnb、Uber、Stripe等企業是顯而易見的成功故事。

但在它們成立初期，產品需求、商業模式、監管環境和市場規模都存在巨大不確定性。

識別早期機會，需要的不只是知識，還包括對新興行爲變化的敏感度。

Haber畢業後進入Royalty Pharma相關團隊，隨後成爲Spark Capital的風險投資人。

在Spark Capital期間，他參與了金融科技領域的早期投資，其中包括Plaid。

2014年，他創辦金融科技公司Bond Street，爲美國中小企業提供在線融資服務。

2017年，Bond Street被高盛收購。

隨後，Haber在高盛從事公司戰略、合作伙伴關係、新業務及併購相關工作。

2021年，他加入a16z，成爲普通合夥人，並參與推動該機構在紐約的發展。

這條職業軌跡非常值得研究。

它跨越了生物醫藥資產投資、風險投資、金融科技創業、大型投資銀行和頂級VC機構。

表面看，這些經歷屬於不同領域。

但它們實際上圍繞着同一個問題：

資本、技術、人才和客戶如何被組織起來，創造具有長期競爭力的企業？

在Royalty Pharma，他接觸到了資產現金流與長期資本配置。

在Spark Capital，他學習如何識別早期科技公司的增長潛力。

在Bond Street，他親自承擔創業風險，面對客戶獲取、信用風險和融資成本。

在高盛，他接觸到大型金融機構的組織體系和資本運作。

而在a16z，他開始從更高層次思考，如何將投資能力本身建設爲一套可以持續擴張的機構系統。

真正有價值的跨界經驗，不是簡單擁有多個職業頭銜，而是能夠把一個領域成熟的經營方法，應用到另一個尚未充分發展的市場。

二、爲什麼一家只有幾十名員工的Royalty Pharma，能夠建立數百億美元級金融業務？

Haber職業生涯中非常重要的一段經歷，是接觸Royalty Pharma的商業模式。

Royalty Pharma成立於1996年，專注於生物醫藥特許權收益投資。

傳統制藥企業需要投入鉅額資金研究藥物，承擔臨牀試驗、監管審批以及商業化風險。

即使最終研發成功，也可能需要多年才能獲得穩定收入。

Royalty Pharma採用了不同的商業模式。

它通過收購或投資藥品特許權收益，獲得相關藥物未來銷售收入的一部分。

假設一家生物技術公司擁有某款藥物的收益分成權。

根據合同，該公司可以在未來十年獲得藥物銷售額的5%。

如果預計未來每年藥物銷售額爲20億美元，則對應的年度特許權收益爲1億美元。

但這些收益並非沒有風險。

藥品可能面臨競爭、專利到期、銷量下降、監管變化或新的治療技術替代。

Royalty Pharma需要對未來現金流進行估值，並以合理價格購買相關收益權。

如果支付價格低於經過風險調整的未來現金流價值，就可能創造投資回報。

這與普通股票投資不同。

它更接近圍繞特定資產未來現金流開展的專業資本配置。

Haber在訪談中提到，Royalty Pharma曾以約50人的團隊支撐約250億美元市值的業務。

這一數字反映的是訪談所討論的特定歷史階段，而不是固定的員工數量或當前市值。

真正重要的不是員工數量有多少，而是企業爲什麼能夠以相對精簡的團隊管理大量金融資產。

答案來自三個方面。

第一，資產本身能夠產生現金流。

第二，專業團隊負責資產篩選、風險評估與資本配置。

第三，企業可以不斷把積累的經驗、資金來源和投資能力用於新的交易。

這裏有一個重要金融概念：

資本密集型業務不一定需要勞動密集型組織。

某些金融機構可以管理數百億美元資產，卻不需要像製造企業一樣僱傭大量生產人員。

但資產管理規模大，也不代表股東必然獲得高回報。

如果投資價格過高、資金成本上升或底層現金流惡化，大規模資產同樣可能產生損失。

Royalty Pharma給Haber帶來的重要啓發，是一家金融機構可以圍繞獨特的資產獲取能力、專業判斷和資本結構，建立長期競爭優勢。

這也成爲他後來思考“Firm over Fund”的重要基礎。

三、Fund與Firm的真正區別：基金關注單次回報，機構關注長期複利

2026年1月12日，Haber發表文章《Firm > Fund》，系統闡述了他的投資機構理念。

這裏需要先理解風險投資基金的基本結構。

傳統VC通常由普通合夥人（General Partner，GP）負責管理，由有限合夥人（Limited Partner，LP）提供大部分資本。

LP可能包括養老金、大學捐贈基金、家族辦公室、基金會和其他機構投資者。

GP負責尋找創業公司、開展盡職調查、投資和投後管理。

投資成功後，GP通常可以獲得管理費以及業績報酬。

業績報酬通常被稱爲Carry，也就是基金按照合同約定，從符合分配條件的投資收益中取得一定比例。

例如，一隻基金募集10億美元。

假設最終返還給投資人的可分配總價值達到30億美元，並暫時忽略管理費、收益分配門檻和其他合同安排。

基金創造的名義投資增值爲20億美元。

如果採用20%的簡化Carry比例，GP對應的業績報酬可能爲4億美元。

實際分配還需要按照基金協議計算。

這種模式會推動基金管理人高度關注投資回報。

這本身沒有問題。

因爲GP的主要職責就是爲LP創造合理的風險調整後收益。

但Haber提出，許多投資人只關注怎樣提高當前基金的回報，卻忽略了投資機構自身能否長期積累競爭優勢。

他認爲，一家真正的Firm需要同時完成兩個目標。

第一，爲投資人創造卓越回報。

第二，建立能夠隨着時間持續增強的競爭能力。

兩者之間的區別非常深刻。

1. 一隻基金可能依賴個人天賦

某位投資人擁有出色的商業判斷，能夠在企業早期識別潛力，並取得高額投資收益。

但如果所有投資決策都依賴這個人，機構就存在明顯風險。

一旦他退休、離職或判斷失誤，基金未來的競爭力可能迅速下降。

這就是關鍵人風險（Key-man Risk）。

風險投資行業長期高度依賴個人經驗、人脈和判斷。

因爲早期創業企業通常缺乏穩定利潤、成熟財務報表和長期經營數據。

投資人需要評估創業團隊、技術趨勢、產品需求以及高度不確定的未來市場。

這種決策難以完全標準化。

但如果一家機構永遠只能依賴少數人的直覺，就很難形成真正可複製的組織能力。

2. 一家Firm必須擁有超越個人的競爭優勢

Haber提出，持久的金融機構需要持續建立護城河。

例如，Apollo通過長期資本結構、信貸投資能力和保險相關業務積累競爭優勢。

高盛通過機構客戶關係、財富管理渠道、資本市場服務和全球交易網絡形成複雜的業務體系。

Renaissance Technologies、D. E. Shaw等量化投資機構，則長期投資數據、計算技術和研究系統。

這些機構的競爭優勢不僅來自某一位優秀員工。

還來自組織長期積累的資產、流程、人才與技術。

這就是Fund與Firm的核心分野。

前者可能非常擅長投資。

後者不僅擅長投資，還懂得如何持續改善自身的投資能力。

一隻優秀基金創造一次或多次卓越回報；一家優秀機構必須努力建立能夠持續產生優秀回報的系統。

當然，規模化不是天然優勢。

大型機構也可能出現官僚主義、決策遲緩、利益衝突和激勵失衡。

因此，機構化經營只有在長期增加競爭優勢、而不是單純增加費用時才具有經濟價值。

四、a16z爲什麼不像傳統VC？因爲它把投資機構當作科技企業經營

Andreessen Horowitz成立於2009年，由Marc Andreessen和Ben Horowitz共同創辦。

Marc Andreessen參與創建過早期互聯網瀏覽器企業Netscape，後來又與Ben Horowitz共同創辦軟件企業Opsware。

兩人擁有真實的科技企業經營經歷。

這也影響了a16z的組織設計。

傳統VC往往由少數投資合夥人和精簡的支持團隊構成。

而a16z選擇建設規模龐大的平臺組織，爲投資組合企業提供招聘、營銷、銷售、運營及其他支持服務。

Haber在2026年1月的文章中提到，a16z當時擁有約400名專門幫助被投企業發展的平臺人員，並表示平臺每年需要投入數億美元運營費用。

這些屬於其公開描述的機構經營情況，不能直接理解爲投資業績或服務效果已經得到獨立驗證。

爲什麼一家投資機構願意承擔如此高的運營成本？

因爲它試圖改變VC行業的競爭方式。

傳統VC主要競爭資本、判斷力、人脈和品牌。

a16z希望進一步出售一種綜合服務：

資本加人才網絡、資本加商業資源、資本加市場影響力，以及資本加組織能力。

假設兩家VC同時希望投資一家優秀創業公司。

第一家VC願意投資1000萬美元。

第二家VC也願意投資1000萬美元，但能夠提供更廣泛的招聘網絡、客戶引薦、市場傳播及經營諮詢。

在估值、控制權和其他條款相近的情況下，創業者可能更願意選擇第二家。

因爲對創業者而言，資金只是建立企業的一種資源。

客戶、人才、技術和品牌同樣重要。

如果一家VC能夠幫助創業公司更快發展，就有可能提高自己進入優秀項目的機會。

這形成一個潛在的正向循環：

機構平臺越強，越可能吸引優秀創業者。

優秀創業者越願意合作，機構就越有機會獲得優質投資項目。

投資案例與產業關係越豐富，機構的品牌和網絡又可能進一步增強。

這就是一種建立在組織能力之上的網絡效應。

但這一循環並非自動成立。

如果平臺團隊龐大，卻無法實際改善被投企業的經營結果，那麼高額運營費用可能侵蝕基金管理公司的利潤。

因此，a16z平臺模式是否成功，最終仍需要投資回報和真實業務結果驗證。

五、爲什麼頂級VC越來越需要成爲一家擁有自主產品的科技公司？

過去，投資人的核心生產工具主要是電話、郵件、財務模型、會議紀要和個人經驗。

大量投資判斷存在於合夥人的記憶中。

例如，一位資深投資人可能十年前就認識某家公司的創始人。

他知道這個創始人曾經失敗過幾次，瞭解其團隊能力，也清楚某個行業過去發生過哪些重大變化。

但其他合夥人不一定掌握這些信息。

這會造成一種典型的組織問題：

企業擁有大量知識，卻沒有形成能夠持續複用的知識資產。

對於VC而言，這種問題尤其嚴重。

因爲一家投資機構每年可能接觸成千上萬家創業公司。

但最終真正投資的企業只佔其中很小一部分。

如果未投資企業的信息沒有被有效保存，機構就可能失去對長期發展趨勢的觀察能力。

例如，某家創業公司在2023年只有20名員工，尚未找到穩定商業模式。

2024年收入開始增長。

2025年獲得重要企業客戶。

2026年產品進入快速擴張階段。

如果投資機構能夠持續記錄和關聯這些變化，就可能比只依靠最新融資新聞的投資人更早識別機會。

這也解釋了Haber爲什麼開始嘗試自建AI系統。

六、Vantage：David Haber如何把750場會議變成AI投資系統？

在此次專訪中，Haber介紹了自己開發的AI工具Vantage。

據訪談，他利用約750場會議形成的記錄作爲早期數據基礎，將大量非結構化信息轉化爲可搜索、可分析的組織知識。

這些會議可能涉及創業者、企業經營者、行業專家和其他商業人士。

過去，這些信息散落在會議紀要、錄音、郵件和個人記憶中。

現在，大語言模型使機構有機會自動整理這些內容，提取人物、公司、觀點、關係與關鍵業務變化。

例如，系統可以嘗試回答：

哪位合夥人過去接觸過這家公司？

創始人此前如何解釋自己的商業模式？

某個行業過去一年出現了哪些變化？

哪些企業正在出現新的增長跡象？

哪位內部專家最瞭解某個細分市場？

這種系統的價值，不只是幫助投資人節省閱讀會議紀要的時間。

更深層的價值，是把原本分散在個人腦海中的商業經驗，逐漸轉化爲整個機構能夠訪問和利用的信息資源。

1. 從個人記憶到機構記憶

假設一家VC擁有20名投資人員。

每人每年參與300場有效商業交流。

那麼整個團隊每年可能積累6000場交流記錄。

十年就是6萬場。

這些數據並不全部具有相同價值，也不一定都可以合法保存和共享。

但如果經過授權、篩選和治理，其中一部分可能形成非常有價值的歷史知識庫。

AI可以幫助建立企業、人物、行業和事件之間的聯繫。

例如，同一位創業者在不同時間提出的戰略觀點是否發生變化。

某家企業過去承諾的增長目標是否實現。

一項技術趨勢是否已經從實驗室進入商業化階段。

這對長期投資研究具有潛在價值。

2. 爲什麼內部數據可能成爲VC新的競爭壁壘？

兩家VC可以購買相同的商業數據庫。

也可以使用相同的大語言模型。

但它們不一定擁有相同的歷史交流記錄、投資案例、行業關係和專業判斷。

一家機構如果長期積累高質量內部信息，就可能擁有公開數據庫難以複製的上下文。

這類優勢可以理解爲組織知識資本。

但必須強調，數據只有經過適當治理，才能產生可靠價值。

否則，會議紀要可能存在錯誤。

個人評價可能具有偏見。

歷史觀點可能已經過時。

某些信息還可能受到保密協議、隱私要求或內部訪問權限限制。

因此，成功的機構AI系統不僅需要強大的模型，還需要嚴格的數據權限、來源追蹤和審計機制。

3. AI能夠發現機會，卻不能自動證明機會值得投資

假設一個系統檢測到某家創業公司的員工人數、客戶數量和融資活動同時增長。

它可能將這家公司標記爲值得進一步研究的對象。

但這並不直接證明公司具有投資價值。

員工增長可能意味着業務擴張，也可能意味着成本失控。

融資增加可能反映投資者信心，也可能說明企業持續依賴外部資本。

客戶數量增長可能伴隨收入質量下降。

因此，AI更適合作爲研究輔助系統，而不是沒有監督的最終投資決策者。

最終仍需要進行盡職調查、財務分析、市場研究和法律審查。

Vantage最值得學習的地方，不是AI能替投資人做決定，而是AI可能顯著提高投資機構利用歷史信息的能力。

七、AI正在改變風險投資的經濟結構：信息優勢會消失嗎？

傳統VC行業存在明顯的信息不對稱。

投資人通過人際網絡、行業經驗和專業研究，發現普通市場參與者尚未充分關注的創業公司。

但AI和商業數據庫正在降低部分信息搜索成本。

例如，過去投資分析師可能需要數天整理一個行業的競爭公司、融資信息和產品情況。

現在，AI工具可以協助在較短時間內生成初步研究框架。

這意味着基礎信息整理能力可能越來越難形成長期護城河。

但投資機會並不一定因此消失。

因爲風險投資的關鍵並不只是獲取公開信息。

還包括獲得投資機會、判斷商業質量、贏得創始人信任，以及在合理估值下完成交易。

可以把VC競爭拆分爲四個不同環節。

第一，發現優秀公司。

第二，判斷公司未來發展潛力。

第三，說服創業者接受自己的投資。

第四，幫助公司發展，並在適當時機實現退出。

AI可能降低前兩個環節的部分成本。

但第三和第四個環節依然高度依賴人際關係、商業資源與長期信任。

甚至可能出現一種新的行業變化：

隨着所有投資機構的信息分析能力逐漸提高，優質創業項目會獲得更多競爭性資本。

當更多投資人發現同一家優秀企業，投資價格可能被推高。

這意味着信息效率提高，不一定增加所有VC的投資收益。

有時反而會壓縮超額回報。

例如，一家公司未來退出時的企業價值爲10億美元。

如果投資人最初按1億美元估值投資，潛在回報空間明顯不同於按8億美元估值投資。

即使最終投資的是同一家成功企業，買入價格也會影響投資結果。

因此，頂級VC必須同時具備發現能力、判斷能力和交易獲取能力。

AI能夠改善研究效率，但不一定替代後兩種競爭優勢。

八、頂級VC如何判斷創始人：爲什麼“爲什麼是你”比商業計劃書更重要？

Haber在訪談中討論了自己看重的創業者特質。

其中最值得研究的，是思維清晰度、歷史認知、使命驅動以及主動執行能力。

1. 爲什麼是你？

投資人在評估一家創業公司時，不能只問這個市場是否足夠大。

因爲一個巨大的市場，通常也會吸引大量競爭者。

更重要的問題是：

爲什麼這支團隊能夠在這個市場取得競爭優勢？

例如，假設一個創業者希望開發醫療AI產品。

如果他的解釋只是“AI未來非常重要，醫療行業市場規模巨大”，這並不能證明他擁有特殊優勢。

但如果創業團隊擁有十年醫院信息系統經驗、瞭解臨牀工作流程、能夠合法獲取高質量數據，並已經與醫療機構建立合作關係，投資邏輯就更具體。

這涉及一個重要概念：

Founder-Market Fit，即創始人與市場的契合度。

優秀創始人不一定必須來自所在行業。

但他需要具備某種能夠幫助自己解決特定問題的獨特能力。

這種能力可能來自技術、經驗、客戶關係或對用戶需求的深入理解。

2. 爲什麼是現在？

創業成功不僅取決於想法，還取決於時機。

歷史上，很多偉大的商業設想都曾因爲技術、成本和基礎設施尚未成熟而失敗。

例如，早期互聯網商業模式受制於網絡普及率、支付體系和物流能力。

移動互聯網大規模發展，則需要智能手機、移動網絡、應用商店和支付技術共同成熟。

AI創業同樣如此。

某個AI應用過去無法商業化，可能不是需求不存在，而是模型成本太高、準確性不足或缺乏必要的數據接口。

當技術約束髮生變化，原本不成立的商業模式可能重新變得可行。

但創業者必須明確解釋：

究竟是哪一個關鍵條件發生了變化？

是計算成本下降？

是模型能力提升？

是監管允許？

還是客戶已經準備好爲新產品付費？

如果無法回答，就容易陷入只追逐熱門趨勢的創業方式。

3. 爲什麼過去的人沒有成功？

Haber重視創業者對行業歷史的理解。

這一點非常重要。

一些創業者喜歡宣稱：

“以前的公司都不懂這個市場，我們的方法完全不同。”

但過去的企業可能擁有優秀團隊、充足資本和豐富經驗。

它們失敗，可能是因爲市場存在真實的結構性障礙。

例如，客戶獲取成本過高、監管要求複雜、單位經濟模型無法成立，或者消費者根本不願意改變原有行爲。

如果新創業者沒有研究這些失敗原因，就可能重複同樣的錯誤。

真正成熟的創業者應該知道：

誰曾經嘗試解決這個問題？

他們採取了什麼方法？

爲什麼失敗？

今天哪些關鍵條件已經改變？

哪些困難仍然存在？

這就是歷史研究對創業的重要性。

歷史不僅提供故事，也能幫助識別那些容易被新創業者低估的行業約束。

九、Bond Street的失敗教訓與成功經驗：融資需求巨大，爲什麼客戶獲取仍然困難？

Haber創辦Bond Street的經歷，是理解金融科技商業模式的一個優秀案例。

Bond Street希望通過技術、數據和更友好的用戶體驗，改善美國中小企業貸款服務。

傳統中小企業貸款可能涉及大量文件、審批環節和信用評估。

創業者認爲，互聯網技術能夠降低流程成本、提高效率。

這一方向具有明確需求。

但Haber後來在a16z文章中反思，Bond Street面臨的重大挑戰之一，是客戶獲取。

問題不僅是怎樣幫助客戶獲得貸款。

更重要的是，怎樣準確知道客戶什麼時候需要貸款，以及客戶是否符合貸款審批條件。

1. 貸款是具有明顯時機特徵的產品

許多中小企業並不是每天都需要貸款。

只有在擴張、採購設備、補充營運資金或應對短期資金缺口時，纔可能產生融資需求。

如果一家金融科技公司無法判斷客戶何時產生需求，就只能持續投放廣告，希望在客戶尋找融資的時候觸達他們。

這會增加客戶獲取成本。

例如，一家公司通過廣告吸引1000名潛在貸款客戶。

每條線索成本爲50美元，總支出爲5萬美元。

但其中只有100名客戶真正符合貸款條件，最後只有20名客戶完成貸款。

那麼，單個實際成交客戶對應的廣告支出爲2500美元。

這只是用於說明機制的假設，並非Bond Street真實經營數據。

如果貸款產生的淨收入無法覆蓋客戶獲取成本、信用損失、資金成本和運營費用，企業就難以形成健康的單位經濟模型。

2. 爲什麼掌握客戶交易意圖如此重要？

如果一家平臺能夠觀察到客戶真實的交易活動，可能更容易識別融資需求。

例如，某家企業開始大量採購設備，或者應收賬款明顯增加。

這些變化可能意味着企業需要新的資金支持。

金融科技產品如果能夠在客戶產生真實需求的場景中提供服務，就可能比單純購買廣告更有效率。

但這種模式涉及數據使用授權、隱私保護、公平信貸以及其他監管要求。

它不能簡單理解爲獲取越多客戶數據越好。

3. 爲什麼掌握審批可能性同樣重要？

貸款業務不僅要發現有需求的客戶，還要判斷哪些客戶具有合理的還款能力。

如果客戶需求很強，但信用風險過高，金融機構仍可能無法提供貸款。

這意味着客戶需求與可服務市場之間存在差異。

例如，一萬個企業希望融資，不代表一萬個企業都符合某家機構的貸款標準。

優秀的金融科技公司必須同時理解：

誰有需求？

誰能夠獲得服務？

服務成本是多少？

客戶能夠帶來多少收入？

風險由誰承擔？

Bond Street後來被高盛收購，並被納入其數字金融業務發展體系。

對Haber而言，這段經歷說明了一件事：

技術可以改善金融服務流程，但不能消除金融業務的信用風險、獲客成本和資本約束。

這也是爲什麼金融科技創業者不僅需要懂軟件，還需要真正理解金融產品的經濟結構。

十、爲什麼頂級創始人95%的時間都在銷售？

Haber在訪談中提出，創業者大量時間實際上都在從事銷售。

這裏的銷售，並不只是向客戶出售產品。

創業者每天都在向不同羣體傳遞自己的願景。

他需要說服優秀人才加入。

說服投資人提供資本。

說服客戶嘗試產品。

說服合作伙伴投入資源。

有時還需要說服媒體、監管機構和其他利益相關者理解企業的價值。

因此，創業者實際上長期面對四類重要對象：

人才、客戶、資本與合作網絡。

1. 創始人爲什麼必須善於吸引人才？

創業公司通常缺乏大企業擁有的穩定性、品牌和薪酬資源。

優秀人才加入初創公司，意味着承擔職業風險。

他們需要相信企業有前景，也需要相信創始人值得信任。

因此，創業者必須能夠解釋公司的使命、商業機會、競爭優勢和未來發展路徑。

但願景不能替代真實的經營條件。

優秀人才還會評估薪酬、股權、團隊文化以及企業財務狀況。

2. 創始人爲什麼必須善於吸引資本？

風險投資機構面對大量創業項目。

創業者需要在有限時間內解釋市場需求、產品優勢、增長數據和資金用途。

但融資不是單純講述一個宏大故事。

優秀創業者必須清楚：

需要多少錢？

爲什麼需要這些資金？

資金將創造什麼里程碑？

如果市場環境惡化，公司還能維持多久？

投資人最終購買的是企業未來價值增長的可能性，而不是創業者的演講能力。

3. 創始人爲什麼必須持續銷售給客戶？

這是最重要、也最容易被忽視的環節。

技術創業者經常認爲，只要產品足夠先進，客戶就會主動購買。

現實往往並非如此。

企業採購需要預算、內部審批、安全審覈和組織協調。

即使產品能夠提高效率，也可能因爲遷移成本太高而無法獲得客戶。

因此，創業者必須理解購買決策是怎樣發生的。

誰擁有預算？

誰是最終決策者？

誰實際使用產品？

誰承擔部署失敗的風險？

客戶爲什麼應該現在購買，而不是一年後購買？

這些問題往往比產品演示更接近商業成功的關鍵。

銷售能力的本質，是幫助不同利益相關者理解並相信一種尚未完全實現的未來，同時用實際結果不斷證明這種信任。

十一、使命型創始人與傭兵型創始人：爲什麼頂級VC重視動機？

Haber將創業者區分爲兩種典型類型：

Missionary，使命型創業者。

Mercenary，傭兵型創業者。

這是一種投資判斷框架，而不是嚴格的科學分類。

使命型創業者通常對某個問題具有長期興趣，願意持續研究並解決它。

傭兵型創業者則可能更關注短期套利、融資估值和快速退出。

風險投資通常具有較長週期。

從早期投資到最終退出，可能需要多年。

創業公司還可能經歷技術失敗、市場變化、融資困難和團隊衝突。

因此，投資人有理由關注創始人在長期困難中保持投入的能力。

但不能簡單認爲使命感強的人一定成功。

有些創業者雖然非常熱愛自己的產品，卻忽視市場需求。

也有一些創業者以務實的商業目標起步，最終建立了優秀企業。

所以，真正合理的判斷標準不是創業者是否善於講述使命。

而是：

他是否真正理解客戶問題？

是否願意面對不利事實？

是否能夠在長期困難中持續執行？

是否具備改變錯誤判斷的能力？

是否能夠在商業回報與長期價值之間建立合理平衡？

使命感可以幫助企業穿越困難，但經營紀律決定使命能否長期存在。

十二、人際關係爲什麼具有複利效應？理解Karmic Boomerang

Haber在訪談中討論了“Karmic Boomerang”，可以理解爲一種長期互惠關係的迴旋效應。

它強調先爲他人創造真實價值，而不是每次建立聯繫都立即要求回報。

這一理念在商業社會中具有重要意義。

因爲長期合作高度依賴信任。

而信任並不能僅靠一次自我介紹或一次社交活動建立。

1. 真實價值比聯繫方式更重要

假設一名創業者希望認識某位投資人。

普通的做法是發送消息：

“您好，我希望與您建立聯繫，未來有機會合作。”

但對方可能每天都會收到大量類似信息。

如果創業者能夠提供對方真正需要的行業研究、客戶信息或專業人才引薦，就可能創造不同的關係基礎。

這裏的區別是：

前者主要向對方索取注意力。

後者首先提供了有價值的貢獻。

但提供幫助必須建立在合法、真實和尊重對方意願的基礎上，不能以所謂利他爲名進行強迫性推銷。

2. 爲什麼幫助對方解決第四、第五重要的問題更有價值？

Haber提出一個非常實用的觀察。

許多優秀創業者最重要的幾個問題，通常已經佔據其大量精力。

例如，融資、產品開發和核心客戶交付。

但他們仍可能有許多重要、卻無法優先處理的事項。

例如，尋找某個專業人才、進入新市場、聯繫潛在合作伙伴，或者研究一個陌生領域。

如果你恰好能夠幫助解決這些問題，就可能成爲對方長期信任的人。

這種幫助不一定需要大量資金。

有時，一個準確的人才推薦，一次高質量的商業引薦，或者一份真正解決問題的研究報告，就能夠創造價值。

3. 人際關係的價值爲什麼可能複利增長？

假設一名創業者長期與20位優秀專業人士建立真實合作關係。

這些人可能來自金融、科技、法律、媒體或企業管理領域。

隨着時間推移，每個人的經驗、資源和社會網絡都可能擴大。

如果雙方長期保持信任，就可能不斷創造新的合作機會。

但人際網絡的價值不是簡單地隨着聯繫人數量增長。

真正重要的是：

關係質量、專業互補、信任程度和合作能力。

擁有一萬個陌生人的聯繫方式，不一定比擁有二十位真正信任你的合作伙伴更有價值。

從金融角度看，人際關係不能被簡單視爲可自由買賣的資產。

但從商業戰略角度看，高質量關係網絡能夠降低信息搜索成本、合作摩擦和交易成本。

這種能力在風險投資、企業併購、創業合作及人才招聘中尤其重要。

十三、爲什麼真正優秀的商業機會經常出現在不同領域之間？

Haber的職業經歷說明，一個人不必永遠被某個單一行業定義。

他學習過生物化學，接觸過藥品收益投資，從事過風險投資，創建過金融科技公司，也曾進入高盛負責戰略工作。

這些經歷使他能夠從不同領域理解商業機會。

例如，金融科技的發展，很大程度上來自傳統金融服務與互聯網技術之間的結合。

Stripe把支付基礎設施轉化爲開發者能夠使用的軟件接口。

Plaid幫助金融應用在授權條件下連接用戶金融賬戶。

這些公司的價值，並不只來自發明新的金融概念。

而是利用軟件技術改善金融服務原有的連接方式和使用體驗。

今天，類似機會還可能出現在AI與醫療、法律、保險、工業製造、教育等領域。

但是跨界創業的難度，也經常被低估。

例如，一名優秀AI工程師不一定理解保險理賠規則。

一名經驗豐富的保險從業者，也不一定具備訓練和部署AI系統的能力。

真正具有競爭力的團隊，往往需要把兩個領域的專業能力結合起來。

跨界機會並不來自同時知道很多名詞，而是來自發現兩個行業之間長期存在、卻尚未被有效解決的真實問題。

十四、AI時代，17億美元Apps基金究竟在尋找什麼？

2026年，a16z宣佈爲Apps方向募集17億美元。

這一資金規模反映了機構對AI應用層及軟件發展的持續關注。

但資金規模本身不代表未來投資必然成功。

從a16z公開討論的投資主題看，AI應用層的重要機會主要來自三個方向。

第一，傳統軟件品類向AI原生產品轉型。

第二，軟件開始承擔過去需要人類勞動完成的任務。

第三，企業圍繞專有數據和閉環工作流，建立難以替代的AI應用。

這三個方向背後的經濟邏輯並不相同。

1. 軟件工具正在向工作執行系統演變

過去，企業軟件主要幫助員工管理工作。

例如，客戶關係管理軟件負責保存客戶信息。

員工仍需要親自聯繫客戶、安排會議和跟進銷售。

未來，AI系統可能不只是記錄客戶資料，而是在授權範圍內幫助完成客戶分類、郵件起草、信息查詢和後續任務提醒。

軟件從記錄工作，逐漸發展爲參與執行工作。

這可能擴大軟件市場的價值空間。

但也意味着軟件廠商需要承擔更多質量、可靠性和責任問題。

2. AI應用可能從軟件預算進入勞動力預算

傳統SaaS公司主要爭奪企業的軟件支出。

AI應用則有機會改變部分服務和勞動成本。

例如，一家企業原本每年支付100萬美元處理某項重複性業務。

如果AI系統能夠完成其中一部分工作，並經過嚴格驗證，企業可能願意支付明顯高於傳統軟件工具的費用。

因爲購買決策的參照物，不再只是其他軟件的訂閱費。

還包括原有業務流程的整體成本。

但這並不意味着AI廠商可以直接把客戶節約的全部人工成本轉化爲自己的收入。

客戶可能要求分享效率收益，競爭者也可能壓低價格。

3. 真正的AI應用壁壘可能來自業務流程

假設兩家創業公司都使用相同的大語言模型。

第一家公司只是提供通用聊天界面。

第二家公司將AI與保險公司的理賠數據庫、審批流程、內部權限和審覈機制結合。

當第二家公司已經深度融入客戶業務後，客戶更換供應商可能需要重新集成系統、遷移數據、培訓員工並承擔運營風險。

這可能形成轉換成本。

因此，AI應用創業者不應只關注模型能力。

還應關注是否真正掌握了客戶的重要工作流程。

最有長期價值的AI應用，未必是最會展示技術的產品，而可能是客戶業務中最難被替換的系統。

十五、a16z模式能否被普通創業者複製？

不能簡單複製它的規模，但可以學習它的組織原則。

a16z擁有龐大資本、專業團隊和全球商業網絡。

普通創業者沒有必要建立數百人的平臺部門。

真正值得借鑑的是：

從創業第一天開始，就不要讓所有能力只存在於創始人個人腦海中。

第一，建立可持續更新的客戶知識庫

記錄客戶問題、需求變化、歷史合作和解決方案。

讓客戶關係不只是私人聊天記錄，而逐漸成爲企業能夠合法管理的業務知識。

第二，建立標準化工作流程

例如，客戶諮詢、報價、交付、質量檢查和後續服務。

這些流程不必一開始就完全自動化。

但應該明確步驟、責任和評價標準。

第三，建立合作伙伴網絡

企業不必僱傭所有專業人員。

可以與設計師、律師、會計師、技術顧問和行業專家建立長期合作。

這種網絡能夠幫助小企業在需要時調用外部能力。

第四，利用AI沉澱組織記憶

把具有授權的會議紀要、項目經驗、客戶反饋和內部流程整理爲可搜索的知識系統。

但必須明確數據權限與保密邊界。

第五，持續測量經濟結果

不能因爲使用AI而假設生產率必然提高。

需要真實記錄時間成本、工具費用、返工率、客戶滿意度和最終經營成果。

只有能夠持續改善經濟結果的系統，纔可能成爲真正的競爭優勢。

十六、從頂級VC方法論中，普通投資者能學到什麼？

雖然普通投資者無法直接複製a16z的投資策略，但仍然可以學習其分析方法。

尤其是區分企業的短期表現與長期競爭優勢。

假設有兩家軟件公司。

第一家公司收入增長迅速，但依賴昂貴廣告持續獲取客戶。

第二家公司增長速度略慢，卻擁有較高客戶留存率、穩定的產品使用習慣和更低的獲客成本。

哪家公司更有長期價值？

不能只根據收入增長率作出判斷。

需要比較客戶終身價值、獲客成本、毛利率、現金流和競爭壁壘。

例如，假設一家企業獲得一位客戶需要花費1000美元。

客戶每年產生600美元毛利潤，平均留存五年。

在忽略資金時間價值、留存分佈和其他費用的簡化情況下，客戶累計毛利潤爲3000美元。

這個商業模式可能具備進一步研究的價值。

但如果客戶平均只留存一年，企業可能無法收回足夠的獲客成本。

這就是爲什麼頂級投資機構重視單位經濟模型。

更進一步，投資者還要分析企業競爭優勢能否持續。

一家公司今天擁有領先技術，不代表五年後仍然領先。

一家公司今天擁有大量客戶，也不代表客戶不會因爲更低價格或更好的產品而離開。

優秀的投資研究，必須同時分析：

企業爲什麼成功，以及什麼情況可能讓它不再成功。

十七、最值得創業者執行的四項實踐

第一項：用一頁紙檢驗創始人優勢

嘗試清楚回答五個問題：

我們解決什麼具體問題？

客戶爲什麼願意付款？

過去爲什麼沒有人成功解決？

爲什麼現在具備商業化條件？

爲什麼我們的團隊比競爭者更有優勢？

如果無法清楚回答，說明商業模式仍需要進一步研究。

第二項：研究過去十年的失敗者

選擇自己準備進入的行業，尋找過去五到十年內失敗的相關企業。

重點分析：

客戶獲取成本是否過高？

市場需求是否被高估？

產品是否無法形成重複購買？

監管或供應鏈是否造成障礙？

公司是否在商業模式成熟前消耗了過多資金？

不要只學習成功者如何成功。

還要研究失敗者爲什麼失敗。

這往往能夠幫助創業者避免昂貴的錯誤。

第三項：建立自己的商業知識系統

從日常經營中最容易遺失的資料開始。

例如，會議紀要、客戶反饋、合作伙伴信息和項目覆盤。

使用合法、安全的工具整理這些內容，並建立可檢索的知識庫。

重點不是保存所有信息，而是持續提煉可用於下一次決策的經驗。

第四項：每個月主動爲合作伙伴創造價值

選擇少數值得長期合作的人，瞭解他們真正需要解決的問題。

如果能夠提供有用的專業信息、人才推薦或商業合作機會，就在合適的邊界內提供幫助。

但不要把人際關係簡化爲一種保證未來回報的交易。

長期信任來自真實能力、可靠行爲與互相尊重。

結語：未來最強大的競爭者，不一定擁有最多資本，而是最懂得建立複利系統的人

David Haber的經歷揭示了一個比風險投資更廣泛的商業規律。

真正能夠長期成功的組織，不能只依賴某一次正確決策。

它們需要持續形成新的競爭優勢。

Royalty Pharma通過專業資產投資和資本配置建立金融業務。

高盛通過複雜的客戶關係、金融產品和組織能力，成爲長期存在的金融機構。

a16z則嘗試將風險投資從依賴少數合夥人的個人技能，發展爲擁有獨立投資團隊、專業平臺和內部技術系統的組織。

如今，AI進一步提供了新的可能性。

大量過去分散在個人經驗、會議記錄和企業文件中的知識，正在變得更容易被整理、搜索和利用。

這可能降低組織對個別員工記憶的依賴，提高信息共享與決策效率。

但AI本身不能保證企業成功。

如果企業缺乏真實客戶需求，AI不會自動創造需求。

如果商業模式無法產生利潤，AI也不能憑空改善經濟結構。

如果組織沒有正確的激勵與責任機制，自動化甚至可能加速錯誤決策的傳播。

因此，未來真正重要的，不只是擁有最先進的技術。

而是能否把技術、資本、人才、知識和商業關係組織成一個不斷改善的系統。

對於創業者而言，這意味着不要只追求下一輪融資，而應建立真正能夠服務客戶的企業。

對於投資者而言，不要只關注熱門趨勢，而要研究企業是否具備長期資本回報能力。

對於金融機構而言，不要只依賴少數投資明星，而要建立可持續的組織優勢。

對於普通人而言，不要只積累無法遷移的工作經驗，還應逐漸形成專業知識、可信關係與能夠持續使用的個人能力體系。

一隻成功的基金，可以讓投資人在某個週期獲得鉅額回報；一家真正優秀的機構，則必須學會讓競爭優勢隨着時間不斷累積。

這正是David Haber提出“Firm over Fund”最值得思考的意義。

它不僅適用於風險投資行業，也適用於創業公司、金融機構、科技企業，以及每一個希望建立長期事業的人。

未來最大的商業機會之一，可能不是依靠某個短暫的技術優勢快速獲利，而是把不斷變化的技術能力，轉化爲可以長期創造價值的組織系統。

資料來源與延伸閱讀

1. The Luba Show，2026年10月5日，How a16z's Most Connected VC Picks Founders podparadise.com
2. David Haber，2026年1月12日，Firm > Fund a16z.news
3. Ben Horowitz，2026年1月9日，Why Are We Here? Why Did We Raise $15B? a16z.com
4. Andreessen Horowitz，David Haber官方個人資料 a16z.com
5. David Haber，2022年8月9日，Leading With Software When Building a Lending Business a16z.com
6. Andreessen Horowitz，2026年1月19日，The AI Opportunity That Goes Beyond Models a16z.com
7. Royalty Pharma，2026年美國證券交易委員會代理聲明，業務及投資組合資料 sec.gov

ABAB NEWS｜觀點

本文基於公開採訪、企業資料和行業研究撰寫。文中商業推演和假設性數字僅用於解釋經濟機制，不構成投資建議。