红杉美国选项目的核心逻辑：conviction比共识更重要

你有没有想过，Sequoia（红杉美国资本）这样的机构，靠的是等好项目自动找上门来？很多创业者都有这个误解。Sequoia合伙人Julien Bek最近在20VC的播客上直接拆穿了这件事，他说，"大家都以为我们在等电话响，等下一个Anthropic来找我们投资，这完全是错的。Sequoia里的每个人都是猎人。"

这期访谈聊了很多真实的东西——Sequoia怎么找公司、怎么判断创始人、怎么做投资决策、以及他们对AI agent（人工智能代理）时代的判断。Julien本人在加入Sequoia之前在Accel做了五年，投过Miro、BeReal等公司，他还是Revolut最早的天使投资人之一。我听完这个访谈，有些地方让我深有共鸣，有些判断也让我重新想了很多事情，值得认真整理一遍。

Sequoia不是在等 是在主动出击

Julien说，Sequoia早期团队大概只有十一二个人，就像一支足球队，每个人都在场上踢球，没有人是坐在场边等机会的。不管你入行多久，大家对你的期待都是一样的——你得拿出成绩。他特意提到一个细节：Sequoia合伙人Constantine Beller，从一个学生时代开始就和Ken Griffin（Citadel Securities创始人）建立关系，不断询问是否可以投资，坚持了很多年，最终才促成了Sequoia投资Citadel Securities这笔从未接受外部资本的公司。这不是什么运气，是真正的长期主义。

我在这件事上有自己的理解。我们行业里太多人把"等待好项目"当成一种策略，但其实这只是一种习惯。好的deal从来不会自动落在你面前，即便是Sequoia这样的品牌，背后也是每个人在主动建立关系、主动出击。这让我想到，所谓"品牌溢价"本质上是过去无数次主动出击的积累结果，而不是可以躺在上面的护城河。

Conviction（坚信）才是最重要的事

访谈里有一个故事让我印象非常深。Sequoia合伙人Sean McGuire当年把SpaceX的投资提案带进了IC（Investment Committee，投资决策会议），结果有人投了一分，最低分。Julien说他甚至不知道评分可以给一分。但Sean没有放弃，他坚持让所有合伙人飞去实地看一看，最终推动了一笔较小的初始投资，然后一路加注，现在这笔投资已经是Sequoia历史上最好的投资之一。

Julien说了一句话我觉得非常重要："每次我们回头看历史上最好的基金回报，规律始终如一——最好的投资，永远是sponsor（推荐人）conviction最高的那一笔。"

这句话背后有个很深的逻辑。在一个大家都觉得看起来不错的deal里，最终的回报往往是平庸的，因为共识本身就意味着溢价。而那些真正改变历史的投资，往往在最开始是有争议的，是有人顶着所有人的怀疑押注的。不是每个人都同意，才是conviction真正被检验的时候。我觉得对大多数人来说，包括我自己，这是一个需要反复提醒自己的事——在别人都支持的时候下注很容易，难的是在没有人支持的时候还能坚持自己的判断。

重新审视prior（已有判断）这件事

Sequoia最早拒绝投资Anthropic，后来以25亿美元大规模押注。Julien把这件事描述为"revisiting priors（重新审视已有判断）"，他说这是一种非常重要的能力——当外部环境发生了变化，你要有勇气承认自己当初的判断是基于旧的条件，现在需要更新。

他说了一句我觉得非常真实的话："人类的大脑非常不擅长处理指数级变化。我们很擅长线性思考，但不擅长指数思考。"这正是为什么在AI这件事上，几乎所有人在早期都低估了结果的规模。

我自己也在不断经历这个过程。我们在判断一件事的时候，常常是基于当时的信息和认知，但世界在变，技术在变，用户行为在变。能够在新的证据面前主动更新自己的认知，比一开始就判断准确其实更难，也更有价值。固执地坚持旧判断，在很多时候只是自我保护，而不是真正的坚定。

读人这件事 是VC最核心的能力

Julien说，读懂创始人已经成为他们团队里最重要的能力之一。他自己的方法很有意思——他不是一上来就让创始人讲公司故事，而是先主动分享自己的经历。他会讲自己父母离异、两个家庭之间来回生活的童年，讲母亲患癌时他6岁独自入睡的记忆。他说，你必须先让自己变得vulnerable（脆弱而真实），对方才会打开。

他给了30分钟内识别创始人的核心方法：找到这个人的spike（突出优势），也就是他真正与众不同的那个特质是什么，然后判断他的trajectory（发展轨迹）是往上走的还是往下走的。

他特别强调"distance traveled（跨越的距离）"这个概念。他举了一个例子：两个都考进法国最顶尖工程学校Polytechnique的创始人，一个是私募大亨的儿子，另一个从小被父母遗弃、辗转于各个寄养家庭。背景起点完全不同，后者的trajectory说明了更多关于这个人的本质。他说，你要看的不是他在哪里，而是他走了多远才到这里。

我觉得这个洞察非常值得深思。在创业圈，大家太容易被CV（简历）上的名校、大厂、头衔吸引了。Alfred Lin有一句话Julien也专门引用了："不要把outlier operator（顶尖执行者）误认为outlier founder（顶尖创始人）。"一个人在大公司里做得很好，可能只是在一个成熟系统里执行，但创业需要的是从零建立系统的能力，这是完全不同的东西。我们现在看到太多人拿着OpenAI、DeepMind的履历出来创业，背景光鲜，但能不能真正成为founder，这是另一回事。

问"为什么"五次 是识别真假的最好方法

Julien分享了一个他亲历的案例——他曾经遇到过一个fraud（欺诈）创始人。那个人的故事讲得很流畅：来自偏远地区，拿到了Stanford的录取，但选择了去另一所大学。Julien说，他当时注意到了一个细节，那个创始人在被追问"为什么放弃Stanford"的时候，肢体语言变了，讲话节奏加快了，情绪有些紧张。他没有立刻结束会面，只是把这个信号记下来。几天后，这个人被多位投资人联名揭露为骗子。

他说，创始人知道投资人想听什么，优秀的创始人可以把叙事包装得非常完美。所以你不能只听他说了什么，要看他为什么这么说，要连续追问五次"为什么"。追到第五个为什么的时候，真实的东西才会出来。

这个方法我自己也在用，但Julien提醒了我一件事：不只是听内容，要看肢体语言，要感受对话的节奏和温度。那些经过排练的回答，往往在被意外追问时会出现裂缝。

Don Valentine的2x2矩阵 傲慢不是红线

Julien引用了Sequoia创始人Don Valentine的一个框架，他说Valentine喜欢把创始人画在一个2x2矩阵里：一个轴是你喜不喜欢这个人，另一个轴是这个人能不能帮你赚钱。他的核心观点是：你不喜欢的人，不一定不能帮你赚钱。

关于傲慢这件事，Julien说得很直接：傲慢本身不是red flag（危险信号）。傲慢可能只是这个人spike的代价。你要看的是，他有没有真正的spike，傲慢是不是在掩盖某种核心能力的缺失。如果有spike，傲慢只是一种风格；如果没有spike，傲慢就是一个空壳。

我非常认同这个判断。我们行业很容易陷入一种道德评判，觉得创始人应该谦虚、应该好相处。但事实是，很多最厉害的创始人都不是特别好相处的人。评判一个创始人，应该看他的核心能力和执行力，而不是他是否让你觉得舒服。

四位Sequoia传奇合伙人各自的智慧

这段访谈里Julien专门聊了他从四位Sequoia合伙人身上学到的核心一条，我觉得每条都值得单独展开。

Doug Leone的那条问题让我印象最深：面试时先问"谁是你最好的reference（推荐人），为什么"，然后紧接着问"谁是你最差的reference，为什么"。很多人对第一个问题准备充分，但第二个问题会让人措手不及。Julien说他不是在找完美，他是在找clarity（清晰度）——一个能直接说出谁不喜欢自己、并且解释原因的人，比一个把所有人都说成自己粉丝的人诚实得多，也可信得多。

Pat Grady的框架是把人理解为向量（vector）：向量的值等于方向乘以量级。方向是这个人为什么做这件事，他的动机和目标是什么；量级是他有多大的野心，愿不愿意承受做成这件事需要经历的痛苦。Julien说，这个框架简单到极致，但用来预测一个人的轨迹非常有效。Pat Grady本人还说过一句话：每一个后来上市的公司，Sequoia在他们的某个阶段都见过。这说明他们miss掉了多少。正是这种清醒，让他们始终保持对每一次会面的重视。

Alfred Lin的那条洞见我前面提到了：不要把outlier operator误认为outlier founder。这在今天AI时代尤其重要。大量有顶级大厂背景的人出来创业，但从大公司出来的执行力和从零开始建立一家公司需要的能力，是两种截然不同的能力。

Sean McGuire提出了两个维度的框架。他认为人不只有IQ（智识能力）和EQ（情感能力），还有两个常被忽视的维度：judgment（判断力）和PQ（political quotient，政治智慧，也就是在复杂人际和组织环境中导航的能力）。他的核心观点是，judgment比IQ更重要，PQ比EQ更重要。在一个充满复杂性和不确定性的环境里，知道该怎么做比单纯聪明更有价值，能在复杂的利益关系里找到路，比情感管理能力更实用。

我觉得这四个框架加在一起，构成了一套非常完整的founder reading（判断创始人）方法论：先看他的trajectory和distance traveled，再用向量框架判断他的方向和量级，然后通过worst reference问题验证他的诚实度，最后用judgment和PQ来判断他能不能在复杂环境里真正做成事。

Agent是新的customer 这个判断改变了我很多

Julien在访谈快结束的时候提出了一个我觉得非常重要的thesis（核心判断）："Agents are the new customer（AI agent是新的客户）。"

他说，我们现在已经处于agent流量和人类流量基本持平的阶段。Cloudflare的数据显示，五年后agent流量将是人类流量的一千倍。我们过去二十年一直在优化人类客户的体验——更好的UI、更顺畅的onboarding、更高转化率的支付流程，最终做出了一个pixel-perfect（像素级完美）的网站。但现在，这个优化对象要变了。你需要开始为agent设计，需要一个"bits-perfect"的平台，一个能高效服务agent的系统。

他说，agents有自己的bias（偏见）。他们在pre-training阶段吸收了互联网上大量的数据，在post-training阶段被人类的标注进一步塑造，所以他们并不是中性的。已经有对冲基金在购买数据，研究agent是怎么做决策的，因为这可能直接影响相关公司的股价。举个例子，agent在寻找hosting solution（托管服务）时会优先倾向于Cloudflare和Vercel，而不是其他同类产品。这种偏见是真实存在的。

Julien投资了一家叫Profound的公司，他们做的是"SEO for agents"——帮助企业在AI对话界面里获得更高的可见度，有点像answer engine optimization（答案引擎优化，AEO）的概念。我觉得这个方向非常值得关注。当用户开始通过ChatGPT或者Claude来做决策，而不是通过Google搜索，传统的SEO逻辑就失效了，但企业还是需要被"找到"，只是被找到的方式和场景变了。

我自己对这件事的理解是：对于大多数面向企业的SaaS产品来说，这个转变不会一夜之间发生。Julien自己也说，enterprises don't move that fast（企业的迁移速度没有那么快），数据重力、安全合规、历史集成，这些都会成为切换成本。但对于那些从零开始搭建的新产品，你必须从第一天就问自己：我的产品对agent友好吗？我的API设计能被agent有效调用吗？这将成为未来产品竞争力的一部分。

软件公司卖outcome 这才是下一个万亿机会

Julien曾发表过一篇关于"services is the new software（服务即新软件）"的文章，在创投圈引发了不少讨论。他的核心预测是：下一家万亿美元公司，将会是一家以服务公司面貌出现的软件公司。

他的逻辑是这样的：AI的第一波浪潮是co-pilot（副驾驶），就是帮助人类员工把现有工作做得更好，因为那时候模型还不够强，没办法独立完成整个任务。但现在，至少在coding这个领域，我们已经达到甚至超越了人类水平。下一步，model已经足够强大，可以端到端完成整个任务，那么你卖的就不再是一个工具，而是直接卖outcome（结果）。

他举了一个很好的例子：今天你可能花2000美元买QuickBooks这个软件，但还要另外花15000美元雇一个会计师来帮你完成账目。如果AI能直接卖"账目已关闭"这个结果，那整个价值捕获的逻辑就变了——你可以直接捕获那15000美元，而不只是竞争那2000美元的工具费用。他说，企业在工具和服务之间的支出比例大概是1比6，大家都在争那个1，但真正的机会在那个6。

他还给出了一个判断框架：intelligence（可验证的智识任务）是AI目前最擅长的，比如数字计算、数据分析；human judgment（人类判断力）是AI目前还很难替代的，比如面试时感受到的肢体语言、复杂决策中的情感权重。他的预测是：今天co-pilot阶段积累的human judgment，会慢慢变成明天模型的training data（训练数据），也就是说，今天的judgment是明天的intelligence。

我觉得这个框架非常有实战价值。对于正在做AI产品的团队来说，值得认真问自己：我现在卖的是工具还是结果？我的产品能不能直接收取outcome fee（成果费用）而不只是订阅费？这不只是一个商业模式问题，背后是对模型能力边界的判断，也是对客户价值交付方式的重新定义。

不要投那些"贴上AI标签的传统服务公司"

有人问Julien，会不会投资那些先做服务、积累数据、然后再转型成软件公司的business？他说得很直接：不会。

他的逻辑是，最好的公司都需要吸引最顶尖的人才，而顶尖人才不会去一家本质上是在转型的传统服务公司，不管它怎么包装自己的AI故事。数据本身也未必是优势，因为很难确保是正确的、有价值的数据。他说，最好的创始人总能找到获取distribution（分发渠道）的方法，如果你能从第一原则（first principles）出发直接建立最好的产品，客户自然会来。走捷径搭建的商业模式，往往招不到能从根本上解决问题的人。

我很认同这个判断。很多人把"我们有数据优势"当成护城河，但数据有没有价值，取决于这些数据能不能训练出真正更好的模型或产品。如果数据本身是碎片化的、难以结构化的，这个优势就是虚的。真正的优势永远是产品本身和背后的人。

我最后的思考

听完这整个访谈，我脑子里反复出现的是Julien说的那句话："我们只跟两三个创始人合作一年，一辈子大概在二十家公司的董事会。我不会委屈自己。"

这句话背后是一种很清醒的稀缺性意识。时间是最终的约束，不管是投资人还是创业者，真正重要的事情永远只有那么几件。我们在AI时代看到了太多机会同时涌现，这很容易让人陷入一种焦虑——什么都想抓住，什么都怕错过。但Julien的整个投资哲学告诉我，真正的赢家往往是那些知道自己在赌什么、并且有足够conviction把它赌到底的人。

还有一件事让我想了很久，是他妈妈的故事。他当年发现Revolut的时候，穷得没有钱投，打电话给妈妈，妈妈说"我来出钱，我们五五分"。然后他妈妈在Revolut估值超过1000亿美元之前卖掉了大部分股份，用这笔钱在74岁退休了。Julien说，Sequoia只能招到他们家族里第二好的投资人，因为他妈妈all-in了Revolut。

这个故事让我记住一件事：最好的机会，往往不需要复杂的分析框架，只需要你看得足够清楚，然后有足够的勇气下注。

结尾

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