8.8
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商业虎嗅·动察Beating©··AI 生成
谁是中国VC的自己人
基于46家机构17079条早期投资记录与410家可考创始人履历，作者量化了中国AI创投的「简历定价」机制：头部VC的AI早期仓位从2014年4.7%升至2026年55%，天使轮中位数达9000万元（全市场4.5倍），但创始团队任何单一标签在统计上都不能解释首轮是否过亿——标签只决定能否上牌桌。真正起作用的是VC把「看人」外包给了大厂、高校、同行和自家投过的公司，形成商汤→MiniMax→再创业的「族谱」闭环。作者还指出硅谷式的VC出身创始人，在中国换位到了二号位（CFO、总裁）。原文 ↗
核心观点
- ▍中国AI早期投资的核心已从「判断项目」退化为「判断简历」，而标签只决定能否被头部VC看一眼（门票），进门后所有团队标签趋同，座次要靠标签之外的东西来排。
- ▍硅谷最有用的创业简历是「在VC待过」，中国的一号位却要留给能被定价的简历（大厂、教授、清华、独角兽校友），VC出身者退到二号位（CFO、总裁、联合创始人）负责「找到愿意定价的人」。
- 01Deedy Das基于Harmonic对8525家美国初创公司的分析显示，「在顶级VC机构待过」使创始人获头部风投领投的胜算为条件相近者的2.83倍，高于前沿AI实验室（2.16倍）、顶尖大学（1.41倍）与前Google（1.29倍）。
- 0229家头部VC的种子到A轮出手中AI占比从2014年4.7%升至2026年55%；2025-2026年线性资本早期出手90%是AI，锦秋76%、五源69%，而深创投仅26%、中科创星21%。
- 03头部VC参与的AI天使/种子轮中位数从2016-2020年的1700-3000万元跳到2025年8760万元、2026年约9000万元，是全市场早期融资中位数（2000万元）的4.5倍。
- 04对178家有披露首轮金额的公司做logistic回归（控制赛道与年份），清华、海外名校、博士、高校教职、中美大厂、AI独角兽系、连续创业等标签无一在统计上显著；96.3%的可考团队至少带一个标签，平均2.3个。
- 05「AI独角兽系」公司平均有2.4家头部VC进场（其他1.8家），首轮过亿比例50%（其他25%）；投资方信息完整的14家中8家拿了老东家股东的钱，如地瓜机器人、章鱼动力、YouWare、VAST。
- 062014-2017年头部VC押注的AI公司中46%创始团队有海外名校/港校背景、54%有博士；2025-2026年降至20%和31%，而中国大厂从24%升至45%、字节系从0升至19%，「Google黄埔」换成「字节黄埔」。
- 07头部VC于2014-2020年押注的391家AI公司中，仅3.8%走到上市或被并购，78%已注销或三年以上无新融资；但「没有新融资」不等于失败，部分公司已盈利不再需要融资。
反方 / 局限
- — 作者自设的最大局限是样本选择：所有比例只发生在约1.4/10000能持续拿到融资的公司之内，且只覆盖公开披露信息的部分，看到的是「被选中的人」；「三年无新融资」以数据库记录为准，可能包含已盈利公司。
- — 回归结果只反映相关而非因果，且与Deedy Das的美国口径不同，两者「只宜比较方向」；此外「大厂成就中多少来自平台、多少来自个人能力」作者承认现在说不清楚。
- — 反例张力：宇树科技王兴兴（浙江理工大学本科）、帕西尼许晋诚、以及长期拒投VC的DeepSeek，都出自标签体系之外；而2025-2026年最受关注的两家AI公司一家创始人本科非名校、一家长期没拿过VC的钱——与「标签决定论」主线构成反证。
Deedy DasMenlo VenturesHarmonic动察Beating红杉中国高瓴创投IDG资本锦秋基金线性资本五源资本真格基金金沙江创投元璟资本IT桔子清科投中嘉川长城战略咨询商汤地平线月之暗面MiniMaxDeepSeek宇树科技地瓜机器人章鱼动力至简动力零一万物银河通用张予彤王凯闫俊杰王兴兴梁文锋刘松铭许晋诚简历定价AI独角兽系club deal按终局定价族谱式投资
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