“身边的VC一多半都在炒股”

看早期市场的投资人，能够依靠自己的经验在二级市场的操作里获利吗？

本文来自合作媒体：42章经（ID：myfortytwo），作者：霍卡菲，编辑：曲凯。猎云网经授权发布。

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从凯撒文化到中文在线，我们突然在二级市场里看到了很多“头条概念股”，也开始在二级市场的讨论中看到越来越多关于张一鸣的存在。

这其实和当下一二级市场的穿越，或者说融合，异曲同工。

在一级市场里，我们看到越来越多的板块轮动，热点赛道和方向几乎一个月一变，这其实已经和二级市场很像，在这种情况下，用一级市场的理论和热点去抓二级市场的标的可能反而是一个更有效的投资方式。

比如去年火了一阵的人造肉概念，双塔食品靠着这个概念股价翻了快八倍。

比如今年初的小家电赛道那么热，新宝股份今年已经涨了五倍。

比如健康食品和代餐去年火到今年，大的代工股票仙乐健康年后涨了三倍。

这些涨幅当然和今年的牛市有关，但哪怕在去年，类似这样的例子也还有很多，比如当我们看隐形正畸赛道的时候，发现了通策医疗，当我们顺着研究眼耳口鼻赛道机会的时候，又总是绕不过爱尔眼科。

基于这个判断，我们也和很多一级市场的从业者聊了下，大家纷纷表示：

“身边的 VC 一多半都在炒股”。

“我买的股票的数量远多于今年投的项目的数量。”

所以，我们开始好奇一个问题：看早期市场的投资人，能够依靠自己的经验在二级市场的操作里获利吗？

有一小撮朋友表示，二级市场波动太大，自己的经验不足以应对这样的冲击，还是把市场“留给老司机”。

也有一些朋友在这一波行情里收获不错，比如某一线机构的早期投资人说：

我确实从一级市场的经验里受益不少。做早期的一级市场我一般不太看数，只看大方向和团队。

之前我在一级市场看好的很多公司，虽然已经上市了，但从业务增长的情况来看，也还是一个早期公司。所以，在这样的阶段，看大方向和团队就可以了。

比如拼多多、美团，都是从一级市场成长起来的，我甚至见过创始人，是百分之百能肯定这个团队很牛逼的。像这样的公司，基本刚上市我就买了。

特斯拉也一样，虽然我没有见过创始人，但我知道这个方向是对的，而且创始人很强。在价格不贵的前提下，合适的我就买了。

所以，其实简单来说：

1）一级市场从业者炒股是不务正业、或者说改变了视角么？在某些情况下不是的，是当年的一级市场里的公司慢慢都变成了二级市场的公司。

2）在认知上，一级市场从业者更擅长做定性的判断，而二级市场从业者更多要做的是定量的分析。所以一级市场的人炒股比较适合走极端，要么就是炒概念，要么就是做长线。

Zoom 的成功会持续吗？

说完国内的一二级市场，再来看下 A16Z 前合伙人对 Zoom 这家公司的分析：

作为在家办公的选工具，Zoom 在疫情爆发后，成为美股市场上最受追捧的投资标的之一。它的股价从年初的 70多美元涨到了现在的 240 多美元。

Zoom 到底是如何成功的呢？

我们可以先来分析另外两个突破性的产品，Dropbox 和 Skype，在这两个产品出现之前，已经有不少相关产品（或者技术）出现。

Drew Houston 最早告诉别人他要做 Dropbox 的时候，很多人的第一反应就是，市场上已经有很多同类型的产品了，还有必要再做一个吗？

他回答：“是，但有任何一个是你在用的吗？” Zoom 也是一样的，虽然视频通话不是什么新技术，但 Zoom 能让用户的通话体验更加流畅，降低了很多产品使用中的摩擦。

和 Dropbox 一样，Skype 也改善了用户体验，让网络语音通话技术成为了可商用的产品。所以，哪怕之前已经有很多类似概念的产品，是用户体验的显著提升让这些产品成功了。

不过，在这以后，Skype 出现了两个问题。一个是公司内部的问题，他们的产品不但没变好用，还更难用了。更重要的问题是，在这之后，几乎所有社交产品都可以语音通话，当技术实现了普及以后，Skype 的优势就比较小了。

所以，技术普及以后，提供单一的功能已经不重要了，重要的是你怎么包装它。人们想要的是在场景里的解决方案，而不是一个单纯的功能应用。

比起语音通话技术本身，Clubhouse 这样的音频社交应用才是建立在心理学和行为学基础上的产品。

以此类推，视频领域也会发生同样的事情。视频通话也会实现普及，成为一种默认设置。所以，以视频通话为主打（哪怕是流畅的视频通话）的产品，最终也注定会丧失自己的优势。

而且视频通话还有一个缺点，就是它很难拥有真正的网络效应，Zoom 之所以受到欢迎，是因为它主动移除了用户的使用障碍，用户不用申请账户就可以加入会议。但在移除了使用障碍的同时，Zoom 也移除了网络效应，自然也就移除了自己的护城河。

在对比了 Dropbox 和 Skype 之后，我们再来看下照片分享领域。在这个领域，好公司一直层出不穷，我们可以看到这些公司基于用户体验和用户心理，不断推出新功能，从而实现远超出“拍照”功能本身所能带来的成功。最早是 Flickr，后来是 Facebook 和 Instagram，然后是 Snap。

当 Snap 发布的时候，人们已经有无数种分享照片的办法了，但 Snap 没有把用户分享照片的行为看成是理所当然的事情，反而选择对这个行为提出了更加深入的问题：“为什么你要在应用里按下相机按钮，而不是打开应用就是相机？为什么你要保存发出的信息呢，难道你会保留每一个通话的录音吗？”

从根本上来说，Snap 问的是：“你究竟为什么要给别人发一张照片？这个社会行为背后的目的是什么？”到最后，我们不是在传送一堆像素，而是在传递信息、在交流。

而这样的“终极问题”，Zoom 还没有提出来。它也许让视频会议变得更简单了，但还是没有解答，你参与通话的这个行为，背后的目的是什么？

在这个问题下，可以衍生出来很多新问题。比如：

为什么你在向别人直播自己的同时，还要看到别人的直播？为什么你只能同时看这么多张指甲盖大小的脸？静音按钮的目的是什么，去除杂音？还是让人通过关闭静音来表达发言意愿？屏幕共享的目的是什么？我们当下在做的事情是不是就是我们的最终目的？

也就是说，Ben Evans 提出的是，在一个需求的解决方案不够健全的时候，能提出最好的解决方案的公司就能脱颖而出，但当这个需求的解决方案已经非常成熟的时候，这个市场会更多的被有场景的公司侵蚀。

所以，沿着这个逻辑开个脑洞，我们可不可以说声网是 Zoom 大的竞争对手？因为声网在做的是赋能其他场景的事情，当其他场景都有健全的语音视频生态的时候，Zoom 的存在价值和场景是不是就被蚕食了呢？

看脸投资

我们曾经做过一个实验，我们找了 12 张不太知名的创始人的照片，然后让大家只通过看脸来选择自己最想投资的公司，这个实验我们在不同的场合做过多次，最终每次实验的前三名都是一致的（真事）。

这让我们不得不更加重视看脸投资的准确性和科学性的问题，所以我们采访了很多个需要看脸判断人的行业的从业者，他们有记者、HR、猎头、投资人、德扑选手等（感谢 Sofia 同学辅助采访）。

我们最终总结了一些他们对于看人和创业这件事的看法分享给大家：

1. 上班和创业是不同的。前者还是把原来的经验本事复制到下一个工作里，但是后者需要把不会的东西做出来。所以“大厂高管范”在创业里往往是贬义词而非褒义词。

2. 投资看人时要警惕过于突出的优势，a blessing is also a curse。过于丑、过于美、过于不会表达，和过于会表达都可能是问题。

3. 表达欲和 sales 极强的人也需要警惕，因为越讲越顺是一个很危险的事情，思想上就不存在迭代。

一旦自己越来越信，就闭环了。所以大部分的“大忽悠”也会被自己忽悠，因为只有真的信，才能表达好。极少数的人才能做到只忽悠别人、不忽悠自己，而这样的角色常见于神棍和大政治家。

4. 非信息传递的信号（如表情、神色等）本身不一定能构成判断来源，但是可以和信息形成对照，出现的矛盾之处会成为判断的重要切入点。

5. 创业投资和德扑是两种游戏，打牌是一赔 3、一赔 4 的赔率，但是投资中的赔率要大得多，错过一个项目的 opportunity cost 是巨大的，投错的 sunk cost 也是巨大的。

6. 投资人每看一个项目就像是出一手牌，但是创业者从头到尾只打一手牌。

7. 德扑是零和游戏，运气的成分在很多手牌后会被概率的公平抵消，运气在长久维度不重要，长久的输赢靠的是 70% 的牌局技巧，和 30% 的对对手的判断。

而创业本身是非零和博弈，过程中过于关注对手的意义没有那么大。

8. 投资看人不是一个可以被量化的东西，因为投资结果的反馈不能区分究竟是因为人还是因为事情而导致成功和失败，所以新的数据点也不一定能带来模型的改进。

9. 几乎每个投资人都会特别关注的问题：人生经历中，每一次重要选择背后的原因是什么？这主要是为了看创业者的决策模型。对方的选择透露了自己的“底层算法”，而这个背后的东西是不变的。

10. 投资人经常开完会以后会给每个人身上打标签，有的人销售能力极强，有的人技术能力强，有的人聚集人的能力强，每一类的人其实都有可能成功。

而我们最终总结的关于如何识别优秀创业者的结论是：

小概率事件拼长板，看人事匹配。大概率事件拼短板，看综合素质。而创业和投资当然是个很小概率的事件。所以当寻找优秀创始人的时候，最核心的指标还是看创始人的 edge。

在创始人其他的短板不至于太拖后腿的前提下，看他们究竟能把能力天花板撑高到什么程度，而这个长板又是否是和他们所做的事情所匹配。说到底，我们每个人其实也都如此。都要努力在补足短板的前提下，寻找自己的 edge。

当前名称：“身边的VC一多半都在炒股”
文章起源：https://www.cdcxhl.com/article40/cghcho.html

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