投资人"代码化"：AI时代风险投资的模式困境与反思

近日，董师傅分享了一篇小红书帖子，读后令人捧腹，不禁感叹世事轮回，报应不爽。我将截图放置于此，事先声明，请勿对号入座。

来源：小红书

数年前，我曾撰写一文，《LP小心，多少GP的投决会“沦为摆设”了？》，内容主要吐槽投资经理对IC模式化、话术化提问的荒诞，“红杉高瓴没投，我为什么要投？”“红杉高瓴都投了，我们为什么没早点投？”而今这篇小红书则是创业者反讽投资人“像一串代码”。

作为一名软件相关专业的学渣，“If、else、return”是我学生时代少数能理解的程序语言。这位博主意指，在当今AI时代，诸如世界模型、VLA、Scaling Law、万卡集群、LLM、第一性原理、PMF等术语，似乎也成了投资人的“If、else、return”。

你问是否赞同这位博主的观点？且慢，容我先讲个故事。

今年某次与前云九资本合伙人王京共餐，聊及双创时代的创业咖啡馆，王京提及他当时将办公点移至车库咖啡，日均会见数十位创业者。我猜想，面对如此密集的会谈，王京势必有一套话术，脑中或许也有些“If、return”的程序，例如听到某些内容可深入交流，哪些应果断结束。

毕竟那是创投最炽热的年代，TMT行业流量、变现、闭环的商业模式相对清晰，投资人最大的挑战是信息过载。在此背景下，一套标准化“话术”——如“刚需、高频、痛点”——成为投资人快速身份确认的工具。它似是一种行业通用握手协议：我抛出一个词，观察你的反应，以此迅速判断你的认知水平，降低沟通成本，提升决策效率。

如今“投资人代码化”或许有类似意味，但时代已变，AI亦非昔日的移动互联网。技术迭代速度远超绝大多数投资人的学习曲线。在这个连图灵奖得主都在争论Transformer是否有上限的时代，期望一个投资人——即便是看SaaS或消费出身的投资人——短时间内深耕AI，并不现实。

因此，“代码化”或“AI化”的批评过于宽泛，我明确表示异议，但此梗仍有探讨价值，毕竟此类吐槽不限于中国，在AI发源地美国，类似声音亦不少，他们还有一个更高级的术语：“Pattern Matching”（模式匹配）。

在硅谷，Pattern Matching原为中性词，指VC通过识别成功企业的共同特征如创始人背景、增长曲线、市场规模等来寻觅下一个独角兽。但在AI浪潮中，Pattern Matching的含义也“进化”了。

Benchmark的合伙人Bill Gurley多次在播客中吐槽这种“Herd Mentality”（羊群效应）。他表示，如今的硅谷VC宛如一个巨大回声室，人人阅读相同博客，查看相同数据，做出相同决策。OpenAI火爆后，所有人的代码中都写入“Foundation Model”；Agent兴起，商业计划书中若无“智能体”三字，甚至过不了实习生初筛。

Y Combinator创始人Paul Graham多年前撰文《Black Swan Farming》，提出一个核心观点：多数投资人最大的恐惧不是赔钱，而是“看起来很蠢”。

我认为这正是“投资人代码化”的根源。多数投资人最大的恐惧不是赔钱，而是“看起来很蠢”。如果你投资了一个符合“行业共识代码”的项目，即便最终失败，你也可以向LP解释：“这是系统性风险，是Beta问题”；但若你投资了一个不在“代码库”中的项目，一旦失败，你便是那个“蠢人”，不仅LP问责，还可能遭同行嘲笑。

机构化生存博弈中，“平庸的正确”永远优于“特立独行的错误”。

记得某VC成立时招募了一批AI方向的博士、科学家担任投资经理和分析师。逻辑无懈可击，毕竟不懂技术，何以投资技术？但若细察近期行业动态，会发现风向又变。许多机构中的“博士军团”悄然更替，话语权重归那些有交易经验、懂人性的“老派投资人”手中。可见科学家的代码与VC的代码，并非那么兼容。

更何况，代码化输出的内容，某种程度上也是一种类似“社交货币”的黑话。如果你答不上来，或你的答案超出其“代码库”，他便报错，然后将你淘汰。这不仅建立了一种虚假的共识屏障，也将那些真正具有颠覆性、却无法用现有词汇描述的创新拒之门外。

回想多少VC错过了字节、拼多多、宇树，又有多少投资人在2015年和2017年真正理解了张一鸣、黄铮、王兴兴？或在2023年初，整个行业用“套壳=没价值”这行代码过滤项目。结果多少VC错过了Jasper的早期红利，甚至险些看不懂后来的Perplexity和Cursor。

还得是段永平，“因为他是黄铮，所以我投了一点。”

当然，段永平做天使投资亦是玩票，故难用系统性理性思维评判其投资。黑话不等同于“投资人代码化”。我之前写过《三年又三年，投资人废话文学赏析》，当时我认为黑话是一种语言腐败，用复杂词汇包装简单概念，过滤之外包裹的是思维惰性。

“代码化”背后的指向更为复杂，包含一套可能行业中多数人认可，或至少不便公开发表异议的共识。最关键的是，即便你将OpenAI、Google的每篇论文、Andreessen Horowitz的每篇博客倒背如流，α也只存在于现有话术体系之外，除非你只求β。最无聊的场景是，若所有投资人都用同一套逻辑提问，市场便进入完全有效状态，α也就消失了。

再以“套壳”为例。2023年初，不少投资人声称“套壳”应用无价值，终将被大模型公司取代，这符合当时“代码逻辑”。随后我们见证了Jasper的出场即巅峰，也看到了估值200亿美元的Perplexity以及近300亿美元的Cursor。短短两年，若投资人死守“套壳=没价值”这行死代码，便会完美错过应用层爆发。“代码化”是一些投资人思维上的懒惰，还披着专业外衣，甚至是VC话语权开始崩塌的标志。

VC是定义未来的职业，投资人用资本投票，告诉世界何为好商业、好技术。但如今面对AI，VC逐渐丧失定义能力。或许并非从AI开始，若你读过《中国风险投资史》，应想到从KPCB的约翰·杜尔对清洁技术引导的失败起，VC话语权就已逐渐失效。

书中评价，“约翰·杜尔常使用价值观引领资本，而非由资本选择趋势再赋予类价值观解释。他尝试以更直接路径，将风险投资在社会影响层面推向更高层级，属于社会实践与变革的一部分。展示的是风险投资人在履行职能时，超越欲望、履行义务的可能。”

KPCB的教训如此深刻，以致VC现在更像股市中的趋势交易者，更激进者如彼得·蒂尔，一边清仓旗下对冲基金的英伟达仓位，另一边则认为西方应减少社会议题争论，减少对金融和软件或AI的依赖，通过激进物理技术突破来打破停滞，避免衰退。

但毕竟只有一个约翰·杜尔，你也难说彼得·蒂尔不是异类。AI作为现阶段唯一能抓住的、确定性最大的工具，集结了绝大多数人的共识，而共识的形成，则是GP、LP乃至全社会普遍追求可控的结果。因此，我认为不必对投资人，尤其常年一线搜寻的投资人的代码化、AI化过于苛责，甚至可以说，这就是现阶段最高级的生存智慧，用AI，然后像AI一样工作、生活，谁也不用为此羞愧，也就少了无谓的互相指责和倾轧。