朱啸虎的19年：下注难，懂得放过更难

作者｜画画

“看不懂。”

朱啸虎最近又说了这三个字。

人形机器人，他退得早了一点。等再回头看，宇树估值已经冲到 4000 亿元，这个还在寻找商业模式的行业，成了资本市场最热闹的地方之一。

这是他近期接受腾讯新闻《深网》采访时谈到的一个判断。把整场采访看下来，会发现“看不懂”并不只是他对人形机器人的态度。

19 年里，他投中过滴滴、饿了么、小红书，也错过了抖音；三年前，他说不投大模型。如今，他又判断，基础大模型的故事可能只剩最后一年。

如果只看这些结果，很容易把他理解成一个总在错过风口的人。然而，朱啸虎盯着的东西却没怎么变：需求、效率、供应链、获客和现金流。

从 PC 互联网到移动互联网，再到 AI，19 年过去，风口换了一轮又一轮。

风口最热的时候，他经常站在人群外面。可每到市场开始算账，人们就会重新理解他。

一、风口可以错过

朱啸虎现在很坦然地谈论错过。

“市场会教育你的。”这是他回看那些明星项目时说的一句话。

投资人最容易被记住的，往往是投中了什么。朱啸虎身上却总有一些绕不开的没投中。抖音就是其中之一。

他承认，张一鸣并不是自己擅长判断的那类创始人。一般创始人聊十几分钟，很多东西已经能够看出来。张一鸣话少，十分钟很难形成判断。朱啸虎更擅长判断表达直接、想法清晰的创业者。

这种偏好，也划出了他的投资边界。有些错过可以复盘，有些很难改变。他已经接受了这一点。

拉手网则是他眼中最贵的一笔学费。方向并没有错，后来美团把团购做成了巨大的生意，今天抖音还在做同样的事情。拉手网的问题出在执行和战略决策上。

那次失败让他重新认识了两件事：如何与大厂合作，以及创始团队可能带来多大的风险。

后来，他把早期投资的风险分成三类：市场、技术、团队。一次最多承担一个。他最不愿意承担团队风险。

“这个人是不是诚信，是不是愿意跟你说实话；他对想做的事情是不是懂、是不是擅长。”

履历是否光鲜没有那么重要。人靠不靠谱，才是早期投资最难补救的部分。

朱啸虎在采访里还说，风险投资人其实是最恐惧风险的一群人。

项目要有足够的安全边际，晚上才能睡得着。这句话比谨慎更准确地概括了他的投资风格。他并不排斥风险，只是不愿意承担一笔自己无法解释的风险。

市场有多热、故事有多大，都要先过自己那一关。这样的选择当然会带来错过。

“指望所有机会都抓住，不现实。”

人形机器人是最近的例子。朱啸虎很早就开始警惕这个行业的估值。他承认，泡沫比他预想中吹得更远。

在他看来，宇树 4000 亿元的估值太夸张。行业里接近 200 家公司，真实商业化订单有限，不少需求仍然来自政府和科研项目。

投资人看到了一个极具展示性的未来。朱啸虎没有重新追进去。他说自己已经看不懂这个赛道，金沙江也不再重点关注。

对于一个投资人来说，公开承认看不懂并不讨巧。但这就是他的边界。他允许自己错过，也允许自己看不懂。

朱啸虎不喜欢让自己睡不着觉的项目。

算账既是他的投资方法，也是控制风险的方式。

别人讨论一项技术能打开多大的想象空间，他往往先问两个问题：这么大的投入，要多久才能赚回来？钱从哪里赚回来？

谈到 AI，他仍然在问这两个问题。

去年，互联网和科技公司宣布增加资本开支，股价往往随之上涨。今年，市场的反应变了。投入继续增加，现金流开始吃紧，股价反而承压。另一边，曾经被认为会遭到 AI 取代的软件公司，收入和利润正在改善。

市场开始追问：AI 花掉的这些钱，什么时候能够进入收入和利润表？

这两天，资本市场刚好给出了一个很直接的信号。智谱刚公布约 50 亿美元融资，MiniMax 也还在讲模型能力和商业化，9 月 14 日，两家公司股价却一起大跌。9 月 12 日，OpenAI 确认今年不会上市。

AI 热度没有消失，资本市场开始换一道题。模型能做到什么，已经不是唯一的问题。模型公司最后能赚多少钱，越来越需要被算清楚。

这恰好是朱啸虎一直在算的账。

他并不认为整个 AI 产业都有泡沫。算力中心建成后依然不愁卖，存储、内存等基础设施需求仍然强劲，AI 应用也刚刚进入大规模商业化阶段。泡沫更多出现在个别公司的估值里。

他的判断方法很直接：先看 PS（市销率），再看收入能不能持续，最后回到 PE（市盈率）。

AI Coding 是眼下最先跑出收入的场景之一。朱啸虎在采访里算过另一笔账：狭义 Coding 可能只有两三千亿美元市场，很难独自支撑每年一万亿美元的资本开支。

市场还需要找到 Coding 之后的下一个大场景。

朱啸虎一直不太看好模型公司的长期壁垒。在他的判断里，模型最终会越来越接近水、电这样的公共事业。

前沿模型眼下还能凭借性能和稀缺算力获得高毛利。开源模型持续追赶，算力逐步普及，API 价格很难长期停留在今天的位置。

“长远来看，API 就是水、电这类公用事业 10% 到 20% 的毛利。”

回头看，他当年不投大模型，关注的就是长期利润结构。他最近又把时间表说得更具体。今年可能是基础大模型最后的窗口，明年资本市场需要新的故事。

这种视角有时显得过早，也容易错过过程中的机会，却一直很稳定。

应用层的账反而变得清楚起来。基座模型足够好，调用价格持续下降，应用公司终于有机会把商业模式算明白。

现在他看 AI 应用项目，最直接的指标就是增长率，月增长 20% 以上只是起点。他说这一轮 AI 创业基本上都没有什么门槛、没有什么壁垒。

这个判断听起来有些冷酷。技术迅速扩散，创业公司的差异最终会落到执行力和增长曲线上。

WorkBuddy 也是同样的逻辑。朱啸虎关心的并不是模型参数。

在他看来，模型可以换，企业沉淀下来的组织关系、知识库和历史交流数据换不了。他看 AI 应用，最后还是会回到客户关系能不能沉淀成资产。

金沙江创投自己也买了 WorkBuddy 账号，用来分析被投企业每月提交的财务报表。过去需要几天完成的现金流、利润和收入分析，现在可以在几分钟内生成，还能随时调整指标和图表。

这类真实使用产生的效率提升，比模型参数更接近朱啸虎关心的商业价值。他给 WorkBuddy 生态设下的指标也很具体：能不能出现超过 100 家、各自赚到 1 亿元以上的合作伙伴。

宏大的生态，最后也被他变成了一张收入表。

朱啸虎对 AI 还有一个判断：

“熬得久更重要。”

这句话来自他对多轮技术周期的观察。最早进入的人，要承担技术不成熟、市场不确定和大量试错成本。方向得到验证之后，追赶者可以沿着已经走通的路径，用更低的成本快速跟进。

AI 又把这个过程加快了。美国公司训练一次前沿模型，可能要花 5 亿到 10 亿美元。中国企业只用其中很少一部分成本，几个月后就有机会追上来。模型能力扩散得越快，先发优势的有效期就越短。

朱啸虎不再迷信第一。

他看过太多技术产业完成从 0 到 1 之后的竞争。

太阳能、面板、电动车都曾吸引大量资本进入。技术成熟后，价格竞争随之而来。行业一轮轮扩产，企业一批批退出，最后留下来的公司未必是最早领先的那一家。

这套产业规律，同样可能出现在人形机器人身上。朱啸虎尤其看重供应链、效率、渠道和品牌。技术开始收敛后，华为、小米、比亚迪这样的产业巨头，可以借助成熟的制造体系迅速追赶。创业公司最早跑出来，并不代表最后一定能够留下。

采访里有一个细节，很能说明他的选择。人形机器人能登上春晚，也能站在展台中央完成一套漂亮动作。它直观、热闹，很适合展示。

金沙江投过一家在海底洗船的机器人公司。机器下到水里，清洗船体、光伏桩柱，也能协助海关检查藏在船底的走私货物。商业化已经跑起来，观众却很难站在岸上看见它工作。

朱啸虎选择了那个不容易被看见的项目。

船需要清洗，港口需要清淤，海关也需要更安全的检查方式。这些需求早已存在，机器只需要证明自己比人工更有效率。

相比人形机器人的高估值，这类工业自动化项目便宜得多，也更容易算清收入。

过去两年，一些 AI 公司最早发布产品，也最早获得关注，后来声量逐渐消失。另一些公司起步不算早，却在模型成本下降之后迅速做出了收入。

技术扩散得越快，起跑线的重要性越低。

朱啸虎所说的后发优势，不只是晚一点进入。后来者不用替整个行业承担最早一轮试错，也有机会用更低的成本重新竞争。

四、变化里找不变

AI 真正让朱啸虎困惑的，是变化速度。他说，移动互联网的速度大概是 PC 互联网的两倍，AI 时代又是移动互联网的三倍。

一个走过 19 年技术投资的人，仍然会承认自己困惑。面对这样的速度，他给出的办法很传统：见人，见人，而且必须去一线见人。

创业者每天面对用户、订单和现金流。他们最先感受到市场温度，也知道真实需求落在哪里。朱啸虎依然通过不断见人来理解最新的技术，再从快速变化的信息里校正自己的判断。

“要从这么快的变化当中，看到那些不变的因素。”

这句话比他对任何一个 AI 赛道的判断都更重要。大模型可能走向公共事业，办公软件会被重新组织，人形机器人还要经历洗牌，AI 应用也会不断出现新的入口。

技术的生命周期越来越短。一直追着技术本身跑，很容易掉进下一轮叙事。可人依然需要解决问题，企业依然需要赚钱，产品依然需要用户。创业公司绕不开获客，产业也离不开效率。

AI 加快了技术扩散，这些旧问题反而重新变得重要。

朱啸虎今天同时关注 AI 应用、工业自动化和代际消费。三个领域看起来相距很远，他用的还是同一个标准：需求已经存在，技术能明显改善体验或效率，商业化路径可以验证，估值也留出了安全边际。

AI 陪伴玩具就是一个例子。谈到这个项目时，他在采访中提起了小时候。上世纪 80 年代，养成类电子宠物风靡全球。那时候的产品体验很简单，他自己买不起，却记得全世界都在买。

很多年以后，他投了一家 AI 陪伴玩具公司。产品进入日本两个月，卖出了 8000 万美元。

吸引他的并不是“AI 玩具”这个概念，而是一个几十年前已经被证明的需求，被新技术重新做了一遍。体验提高了，付费也随之发生。

消费投资也一样。他看冲锋衣，关注的是年轻人的工作方式和着装习惯。早年看饿了么，他看到的是年轻人的生活正在变化。当时还有公司在地铁口卖半成品菜，等年轻人买回家自己做饭。几年后，90 后开始习惯点外卖。

技术会制造新的机会。真正持久的机会，往往藏在人的行为变化里。

朱啸虎把自己的投资方法称为“偏离主流 15 度”。15 度不是离开主流，它只是让自己站在最热的地方旁边，看一眼还有什么没被看见。

AI 陪伴玩具是这样，年轻人的消费变化和工业自动化也是如此。他不需要找到一个永远正确的行业。只需要找到一个已经存在的需求，再等技术把它重新做一遍。

19 年投资生涯没有让他找到一个永远不会变的行业。他只是越来越清楚，什么东西值得等待，什么钱可以不赚。

【版面之外】的话：

真正的周期，不是预测下一轮风口，而是知道风口终究会过去。

19 年之后，朱啸虎留下的更像一套投资模型：知道什么值得下注，也知道什么可以放过。

后者，显然更难。

市场永远喜欢一个站在风口上的投资人。但朱啸虎大概不打算成为这样的人。

他还会错过。

只是那天晚上，他应该睡得着。