8月5日，过去 50 年来最伟大的风险投资公司之一Sequoia Capital 的合伙人David Cahn参与了20VC的节目访谈。
在加入 Sequoia 合伙企业之前，David 曾担任 Coatue 的普通合伙人和首席运营官，领导了 Hugging Face、Runway 和 Supabase 的投资。
谈话要点如下：
1.相信人工智能和相信未来两年无限的资本支出是非常不同的概念。你可以相信人工智能，但也可以相信未来 24 个月的资本支出可能难以偿还。
2.大型科技公司是计算的生产者，初创公司是计算的消费者。
3.没有人会在同一个数据中心训练两次前沿模型。因为当你训练它的时候，GPU会过时，数据中心会太小。
4.这些模型越大，缩放定律就越成为主导。所以有一个非常好的论点，基本上数据中心是最重要的资产。
5.在具有进入壁垒的业务中，你有定价权。在进入壁垒低的业务中，你没有定价权。
6.模型层和数据中心之间的垂直整合很重要，因为你不能让一个单独的团队运行数据中心，另一个单独的团队构建模型，这是行不通的，因为这些模型越来越大，需要深入地结合这些事情，我认为你看看埃隆和扎克伯格，他们正在做这件事。
7.所以我认为价格会趋于一致，风险调整后的收益和无风险收益之间的差距将缩小，这意味着随着越来越多的人参与，这个交易将不再那么有利。
访谈全文如下，部分内容有删减：
可以同时相信“AI 将改变世界”和“资本支出水平过高”
Harry Stebbings：
如果今天我们真的要谈论技术或风险投资，那么接下来会发生什么，这只会引出一件事，那就是人工智能。我认为，您已经写了今年关于人工智能的两篇最具开创性的文章。我想从第一篇开始，也就是您在人工智能资本支出博弈论的开头所说的，人工智能会改变世界吗？资本支出水平是否过高？您说有两个不同的问题。您能向我解释一下原因吗？
David Cahn：
我们正在投资数千亿美元，这些数字很大，我认为人们很难理解这些数字。整个 SaaS 经济是一个 2500 亿美元的市场，所以我们谈论的是巨大的资本支出数字。
在过去的一年里，人工智能领域有很多支持者或推动者说：“无论这个数字有多高，都没关系。人工智能将改变世界，不用担心。”我甚至不反对他们，但我认为这很重要。这就是我写下人工智能 6000 亿美元问题的原因。我认为重要的是，在某个时候我们必须开始查看这些数字并问自己，比如，这将如何发挥作用？这会影响生态系统中的每个人。
因此，具体回答你的问题，相信人工智能和相信未来两年无限的资本支出是非常不同的概念。你可以相信人工智能，但也可以相信未来 24 个月的资本支出可能难以偿还。
Harry Stebbings：
我完全同意你的观点。事实上，前几天我刚和一家最大的公司里的人交谈过，这家公司可以掌握所有的预算，他说，“你不明白，Harry。这就像曼哈顿计划，你参与其中，你不能退出。”
David Cahn：
就在我们交谈的 48 小时前，扎克伯格刚刚承认了过度建设的情况。桑达尔谈到了这一点，我认为本周发生了一些有意义的变化。
扎克伯格、桑达尔和我基本上都相信同一件事。我们有推动者进入人工智能领域，试图说资本支出不重要，预算不重要。你本周从桑达尔和马克·扎克伯格那里听到的是，他们明白这是有风险的，这是一个值得冒的风险，他们必须冒这个险。
我们可以谈谈这背后的博弈论，以及为什么他们冒这个险是合理的。甚至扎克伯格也没有说它是无风险的。他说，如果 AGI 来了，那太好了，太棒了，这将是一项伟大的投资。如果它没有到来，这可能是一项艰难的投资。这是我们必须承担的风险。
数据中心是最重要的资产
Harry Stebbings：
我可以问一下，您提到了从桑达尔到扎克伯格的全面认识，具体来说，接下来会发生什么？
David Cahn：
我认为它不会发生太大变化。我的观点实际上是，这些我们称之为加密支持者的人，他们在过去 12 个月内进入了人工智能领域，他们大声疾呼人工智能将登上月球。这群人一直在说资本支出都是合理的。
我不认为任何一家大型科技公司坐在他们的董事会会议室里说，我们现在确切地知道如何偿还这笔资本支出。
他们在进行战略计算。如果我们不进行这项投资，那么竞争对手就会领先。我认为人们过去没有注意到但现在可能注意到的一件事是，我们正在处理的是商业史上最强大的寡头垄断之一。微软、亚马逊和谷歌现在的市值这占全球市值的 10%。
当然，他们会愿意大举投资以保护他们的垄断地位。错误的看法是，谷歌知道一些我们不知道的事情，因此进行了这项投资，因此，未来两年将保证数千亿美元的人工智能收入。我认为人们正在做出这种推断，而我对此表示质疑。我认为，人们会越来越多地意识到这些投资正在发生，但这些投资是投机性的。
Harry Stebbings：
这太棒了。投机性投资是由拥有巨额资金的现有企业进行的。如果他们成功了，我们将拥有令人惊叹的产品，消费者将从中获得巨大的价值；如果他们没有成功，那也很好，我们不是为此买单的人，而拥有巨额现金储备的现任者则是。你能接受这种观点的吗？
David Cahn：
这就是我的观点。九个月前，当我第一次提出 2000 亿美元的问题时，我说这对初创公司来说是个好消息。当我提出一个 6000 亿美元的问题时，我说这对初创公司来说是个好消息。
所以，我一直坚持的一句话是，这对初创公司来说太棒了。这些大型科技公司是计算的生产者，初创公司是计算的消费者。因此，如果你认为计算生产过剩，计算价格下降，初创公司就会获胜，因为他们正在购买这些计算。
计算成本降低直接转化为初创公司更高的毛利率，直接意味着公司更有价值。所以我很高兴这种情况正在发生。
我认为这对经济来说很棒。我认为这对技术生态系统来说很棒。但我认为我们需要清楚地了解它是什么，我们确实需要清楚地了解未来几年以及未来会发生什么。
Harry Stebbings：
是否有其他观点认为，这会导致权力继续集中，寡头垄断持续加剧，我们必须考虑这一点。
David Cahn：
我认为这是一个非常有效的观点，我认为你的观点是这些公司太强大了，他们基本上是在设置进入壁垒，现在，为了成为人工智能云，你需要愿意投入大量资金，所以我认为这是新进入者进入的一个相当大的障碍。他们显然想说：“嘿，我们不能让任何人攻击我们的摇钱树。”
如今，云业务规模已达 2500 亿美元。因此，云业务的规模与 Saas 部门相当。微软、亚马逊和谷歌控制的业务规模与整个 Saas 部门相当。因此，他们当然会尽一切努力保护云业务。
Harry Stebbings：
我可以问您一个难题吗？我很难调和两种想法，一种是计算生产过剩，这意味着初创公司（消费者）的成本会下降。然后 Sam Altman 非常乐观地表示，计算是未来的货币，这是最重要的事情。这两种信念是矛盾的还是可以一致的？
David Cahn：
我认为它们有点矛盾，我来告诉你为什么。计算是一种委婉的说法，计算是你消费的东西。但你如何让计算变得真正重要？那么计算是什么呢？它是位于伊利诺伊州中部某处的数据中心，拥有一堆 GPU、一堆液体冷却系统和世界上的一堆物理事物。
所以我认为围绕人工智能的对话变得如此极端的部分原因是，人们使用这些委婉的说法，计算、云，所有这些东西，但它并没有真正捕捉到它的物理现实。所以最大的问题是，你是一家大型科技公司，你在未来两年内，数据中心需要大约两年的时间来建设。每个数据中心的成本约为 20 亿美元，你要建立它，你实际上不知道如何建立它。因为实际上我们还不知道如何构建 GPU 数据中心，它非常新。
所以你要以你认为可能的最佳方式进行设置。你要购买 H100 芯片，因为这是目前市场上最好的芯片，你要把它们放在这个数据中心。
现在想象一下两年后，Nvidia 的 B100 芯片现在是主导芯片。所以现在你需要把所有这些芯片都放在数据中心，你需要移动它们，或者你需要放入这些新芯片，因为这些新芯片现在更好了。液体冷却系统已经发生了变化，所以现在你需要改变液体冷却系统。所以我完全同意，计算是未来。
但是，计算是从物理资产中生成的，而物理资产是在世界上实际构建的。如果我们构建错误，我们将不得不处理这个问题。所以，这不仅仅是一个纯粹的事情，我们今天正在构建 15 年的计算，而且我们有更多的计算。这很复杂，有权衡。
Harry Stebbings：
不管是什么，在两年或三年内，不管是哪个时期，如果模型变得更加高效，你还需要补充它们吗？您是否认为模型效率会提高到不需要补充新模型的程度。
David Cahn：
我认为模型效率会提高。实际上，这是我在博弈论文章中提出的观点之一，即如果您对人工智能持乐观态度，那么您实际上会更担心数据中心过时。我听到有人说了一句很棒的话，从那时起我就一直在思考这个问题，那就是没有人会在同一个数据中心训练两次前沿模型，因为当你训练它的时候，GPU会过时，数据中心会太小。我认为这太神奇了，这让人想起，没有人会两次踏入同一条河流。
我我只是觉得这是一个非常棒的方式，可以简洁扼要地总结这里的问题。假设模型发生变化，假设我们的缩放定律继续成立，所有这些好事都会发生。实际上这意味着，我们可能需要改变数据中心的架构，我们可能需要新的芯片。
现在每个人都在追逐100000个GPU集群，对吧？这就是一种前沿如果这一切真的发生了，它将极大地改变物理架构，改变这些数据中心实际需要发生的事。你可以争辩，一个模型只是一个数据中心，对吧？
这些模型越大，缩放定律就越成为主导，所有这些研究人员，他们从一个实验室跳到另一个实验室，在这些公司推出的实际模型之间已经没有太大的区别了。
所以我认为有一个非常好的论点，基本上数据中心是最重要的资产，我们将不得不学习如何构建这些真正的大数据中心。
Harry Stebbings：
数据中心是如何变化的？
David Cahn：
这就是正在发生的事情。我认为基本上，很多人现在都没有关注这一点。亚马逊在过去六个月中宣布了 500 亿美元的新数据中心，这就是我谈论人工智能时提到的 6000 亿美元问题，就像这是 6000 亿美元问题的成本线，就像这些数据中心正在建设中。他们必须去雇人去建造这些东西，对吧？就像你要去某个城镇一样。
Harry Stebbings：
我们是否高估了构建这些数据中心的速度，考虑到您在那里提到的复杂性，我们会不会看到模型进展远远超过数据中心开发，这是非常具有挑战性的方式？
David Cahn：
这是缩放定律问题，对吧，这又回到了人们谈论的惨痛教训，我对此并没有非常强烈的意见，但我想说问题归结为研究人员是否会比我们建立更大的数据中心更快地取得研究突破，硅谷有很多人说现在最重要的是规模，还有其他人，我见过很多这样的人，我认为他们很聪明，他们会说不，实际上我们会在推理上取得突破，我们将弄清楚如何更好地使用数据，我们将弄清楚如何使模型更高效。
所以我认为对此有两种思想流派，我认为今天的证据更强烈地支持缩放定律，我希望看到更多的证据表明这些其他突破能够推动进步，因为我希望看到尽可能多的进步。如果我们能两者兼得，那比只有一个要好。
进入壁垒影响定价权
Harry Stebbings：
提到初创公司是受益者，因为计算成本会下降，而他们作为消费者会从中受益，也许我的问题是，当你看到 Canva 时，这是一个很好的例子，他们已经将许多 AI 功能集成到他们的核心产品中，无论你何时使用这些功能，他们都在向OpenAI、人工智能或任何供应商付费，而且他们不会为每个座位收取额外的收入。
所以实际上这已经是在贬低他们的利润了。所以我的问题是，这是否会让公司变得更糟，因为他们不能收取更多的费用，但他们的成本更高，因为整合AI成本更高。
David Cahn：
马斯克说，唯一重要的是建造有用的东西。就像商业中的其他一切一样，都会自然而然地出现。如果你做了一些有用的事情，人们通常会为此付费。你不做一些有用的事情，人们就不会为此付费。
所以我认为Canva和所有这些软件公司的问题是，你能用AI让你的产品更有用吗？我认为如果答案是肯定的，那么你可能有定价权。如果你为最终消费者创造价值，你可能可以赚取利润。我想这就是你的观点，Harry 。
然而，如果你没有让你的产品更有价值，如果你只是注入AI，这样你就可以告诉投资者你有AI，这样你就可以在你的营销页面上谈论你是如何AI的，那么你只是注入了一个新的成本项目，实际上对消费者没有好处。如果对消费者没有好处，他们就不会支付更多。
Harry Stebbings：
如果你有大量其他提供商提供相同的服务，所有的定价权都会消失，你被迫在竞争中落后，我认为我们已经在很多领域看到了这一点。你怎么想？我错了吗？
David Cahn：
不，我认为你是对的。我认为这里的细微差别在具有进入壁垒的业务中，你有定价权。在进入壁垒低的业务中，你没有定价权。所以我实际上认为这将是逐个行业的。有些行业你是对的，产品会被商品化，基本上只会被出价降至0%的毛利率。
在结构性低毛利率的行业中，很难提高毛利率。所以如果成本上升，你会稍微提高价格来弥补它，但在进入门槛更高的行业，你不会提高太多价格。
计算堆栈中垂直集成的未来
Harry Stebbings：
回到计算机，我必须问一下，我们看到越来越多的参与者谈论拥有垂直堆栈。你认为这将是一个持续的趋势吗？我们会看到来自不同参与者的堆栈继续垂直化，我们应该如何看待？
David Cahn：
既是也不是。不是的那方面，就像很难打赌詹森和 Nvidia 会输。詹森是一位非凡的 CEO 和远见卓识者。
会有更多的垂直化吗？是的，我认为这实际上又回到了数据中心建设和运行数据中心的问题上，我有一个观点，在过去的几个月和一年里，我的想法发生了变化。
我认为模型层和数据中心之间的垂直整合很重要，因为你不能让一个单独的团队运行数据中心，另一个单独的团队构建模型，这是行不通的，因为这些模型越来越大，需要深入地结合这些事情，我认为你看看埃隆和扎克伯格，他们正在做这件事。
微软和 OpenAI、亚马逊和 Anthropic 面临的一个大问题是，他们如何统一他们的努力。
Harry Stebbings：
这将是我的问题，你认为这是创业公司可以做的事情吗？考虑到资本支出的重度和你谈到的垂直化，即使 open AI 可以筹集 10 亿、20 亿、30 亿，微软也每天可以抛出 3.3 亿美元的自由现金流，这是除了Mag 7之外任何人都可以玩的游戏吗？
David Cahn：
过去几年的证据是，为了参与大型模型游戏，你需要一台提款机，而这台提款机不可能是AI的业务，所以Facebook有一个名为Instagram的提款机。亚马逊有一台叫AWS的提款机。微软是一台名为Azure的提款机。我认为你需要一台提款机才能竞争。
Harry Stebbings：
Facebook是唯一一个没有云作为提款机的公司，你认为它会如何改变他们的行为方式？
David Cahn：
云计算公司在防守，而 Meta 在进攻。我想是的，我认为这是最简单的思考方式。如果云计算人员正在保护他们现有的业务，我认为Meta 有能力发挥创造力，而且我认为 Meta 必须减少防守，因为如果他们决定不值得，他们不必继续投资，云计算公司就陷入了囚徒困境，他们必须继续投资，如果他们不投资，他们就有可能失去有史以来最伟大的业务之一的市场份额。
Meta 可以为未来而战，扎克伯格还很年轻，做得非常出色。我可以想象扎克伯格在人工智能的未来中扮演着相当重要的角色。
Harry Stebbings：
如果他是今天的扎克伯格，你会做什么？
David Cahn：
他非常敏锐，我认为他所做的是有道理的。他正在创建一个开源替代方案。我认为这对世界有好处。我认为这对 Meta 有好处，所以我认为 Llama 很棒，我认为它很棒。我认为这对于初创企业来说是很好的，因为它们将在Llama的基础上建立。他们正在开源之上构建。
我认为消费者杀手级用例还没有出现。Meta 的分布非常广泛，因此如果他们解锁杀手级用例，他们就会想出如何做到这一点，并从中赚很多钱。
Harry Stebbings：
鉴于需要长期与摇钱树业务挂钩，小公司会被亚马逊或谷歌这样的公司收购吗？那是唯一的前进道路吗？
David Cahn：
我不知道。人工智能领域发生的很多事情都与反垄断有关。微软和亚马逊可能不想收购这些公司。有这种情况，它们不是全资所有，也不是被控制的，它们有点像49%的所有权，拥有强大的所有权和激励机制、独立的业务。这种情况可能会持续下去。小公司可以被收购，但对于像 Anthropic 这样的公司来说，收购会更困难。
Harry Stebbings：
那些没有在人工智能上投入大量资金的公司呢，比如 Salesforce 和 Netflix？他们是处于优势还是劣势？
David Cahn：
我不知道，我确实认为这三家大公司以下的层级现在很害怕。
我认为一方面是巨大的机会，在已有分销渠道的情况下，让产品变得更好是一个巨大的优势和模式。所以一方面，你会想，这可能是一个巨大的机会。另一方面，你需要很多钱来与那些大公司竞争，他们将拥有很大的权力。所以我认为小公司非常担心，我认为他们正在尽一切努力来竞争。
但是，这里有很多博弈论，即三大公司可以负担得起彼此开战并进行军备竞赛，而其他公司则不能。或者他们可以，也许他们会尝试。这是一种不太明显的“严格理性”的计算，扎克伯格本周在他的引言中使用了这个短语。
Harry Stebbings：
你认为这对华尔街来说是“严格理性”的吗？
David Cahn：
华尔街很老练，知道发生了什么。但华尔街和硅谷之间总是存在差距。风险投资家们总是在四处打探。理解上存在一些差距，但华尔街很老练，我不会打赌他们不会。
AI时代最重要的三件事——服务器、钢铁和电力
Harry Stebbings：
Alex Wang不久前在节目中说，实际上，有三件事。一是计算，我们已经讨论过了。二是算法，然后是数据。他说，他和很多人持不同意见。他认为数据是当今模型和人工智能发展的核心瓶颈。你在多大程度上同意他的观点？
David Cahn：
有趣的是，我曾经有点同意他的观点，我认为我的思维模式实际上已经发生了变化，我认为计算模型和数据已经融合在一起，就像所有大公司都知道他们在做什么一样，他们都在做同样的事情，现在每个人都在使用规模 。
但我认为今天很难说任何一家大型模型公司都具有数据优势，计算只是一种你需要付费的商品；然后模型，他们都会说他们有一些秘密武器，但同样，如果你相信痛苦的教训，并且相信缩放定律才是最重要的，那么秘密武器就不是那么重要了。
因此我将提出三件我认为最重要的事情，我会将其总结为服务器、钢铁和电力，我只是对AI的工业性质更感兴趣，就像正在发生的工业革命一样，与服务器相关的芯片创新来自于英伟达、AMD和博通，英伟达拥有惊人的毛利率，竞争将会非常激烈，芯片战争才刚刚开始，所以有很多有趣的事情会发生。
钢铁，我们之前谈过一点，将有大量的建设项目，其中很多最大的受益者基本上是建筑公司和房地产公司；然后是电力，我们还没有谈论太多，但我认为这里的电力元素非常有趣，我们谈论这场能源革命已经有几年了，也许它最终会因为人工智能而发生。
Harry Stebbings：
所以我想从你提到的芯片力量开始，您如何看待 Nvidia 的产品路线图？
David Cahn：
硅谷的历史是摩尔定律——芯片越来越便宜，越来越好。Nvidia 是一家出色的公司，拥有创新和新产品的记录。詹森正在努力推动他的团队开发下一代芯片。AMD 和 Broadcom 看到了这个巨大的业务并将展开竞争。芯片战争才刚刚开始。
Harry Stebbings：
钢铁的核心考虑因素是什么？如果供应短缺或过剩，会发生什么？
David Cahn：
钢铁是所有工业用品的总称，包括发电机和电池。当我与大型云计算公司交谈时，他们说他们正在打电话给制造商，说他们有一笔巨额订单。他们要求制造商提高生产能力。制造商犹豫不决，因为他们必须建造新工厂，而这需要大量资金。
供应链动态令人着迷，大型科技公司在管理它方面具有优势。
Harry Stebbings：
他们如何说服供应链增加产能？
David Cahn：
微软可以打电话说他们将在未来五年内购买所有产能。工厂人员将建造新工厂。这是大型科技公司的另一个优势。
Harry Stebbings：
我们应该投资工厂人员吗？
David Cahn：
是的，这就是我花时间的地方。供应链很少被挑剔。KKR 和黑石等房地产开发商进行了大规模投资。电力领域也很有趣。一场巨大的工业运动正在发生。工业革命才刚刚开始。
Harry Stebbings：
你能解释一下工业革命和电力需求吗？
David Cahn：
我们没有足够的电力供应来促进工业革命。拜登政府的通胀削减法案激励了太阳能和电池的建设。在人工智能的推动下，资本主义的力量将推动比政治监管更多的能源革命。
电力需求超过供应。像 NextEra 这样的公司正在投资新技术。美国有伟大的公司，它们将根据需求进行创新和建设。
Harry Stebbings：
你认为我们正在进入能源危机吗？
David Cahn：
我们总是需要更多的能源。我很乐观。太阳能是一件大事。有趣的是，有时候最大的变化是无声无息地发生的。所以我不知道这会不会像人们预料的那样是一场巨大的危机。我认为这将是一条缓慢的道路，需要更多的可再生能源，更多的电力接入电网。
Harry Stebbings：
我们会在几个月后看到您的新文章吗，比如 9000 亿美元的问题？
David Cahn：
我只在有话要说的时候才写。我们有可能达到一万亿美元。数学支持这一点。数字越来越大，我看不到尽头。表外融资正变得越来越普遍，正在改变。
Harry Stebbings：
你认为我们会看到一种新的金融工具的引入，以促进资产负债表到资产负债表外的转变吗？
David Cahn：
资产负债表？这是非常有可能的，我已经和一群房地产投资者谈过了，所以人们不知道的是，用于资助数据中心的大量资金来自房地产开发商、房地产投资者。对我来说，这些大型科技公司基本上是在根据自己的资产负债表发行债务，但这是通过这些中介机构进行的。因此，这被视为一种表外融资。
Harry Stebbings：
这些债务价格的平均利率是多少？
David Cahn：
因为债务人自己承担债务。债务很复杂，所以我不会过多地谈论债务问题。但我要说的是，这些人基本上赚取了略高的收益，他们认为这是非常好的风险调整。顺便说一句，他们可能是对的。你基本上是通过这种金融工程获得微软债务的。
Harry Stebbings：
你认为未来几年这些设施融资的资本供应会发生变化吗？因为我相信亚当·斯密的“看不见的手”理论，资本会流向最佳的投资机会。这是一个没有人会拒绝的好交易。如果你有可用资金，你认为随着大家意识到这个交易的优越性，这个生态系统会如何变化？
David Cahn：
这确实是一个很好的交易。所以我认为价格会趋于一致，风险调整后的收益和无风险收益之间的差距将缩小，这意味着随着越来越多的人参与，这个交易将不再那么有利。而且，我认为实际上有大量资金希望参与这种交易。你知道，黑石集团做了这个Corey交易。而黑石集团通常在设计这种创意交易方面非常擅长。这对他们来说是好事。我认为我们将会看到更多这样的交易。
Harry Stebbings：
这是一个有点奇怪的问题。你是亚当·斯密“看不见的手”的坚定信仰者吗？我是。
David Cahn：
我觉得心理学非常有趣。我实际上花了很多时间阅读心理学。我认为心理学对经济的影响比人们想象的要大。所以我认为亚当·斯密只是深刻理解了人类心理学，这就是“看不见的手”的核心。
而且，我是艾萨克·阿西莫夫《基地》系列的忠实粉丝。他基本上描述了这一点。这是有史以来最伟大的科幻书籍之一。我把它与亚当·斯密联系起来，我认为亚当·斯密在更小的规模上说，人类行为是可以理解的。资本主义利用了人类本性的这些成分，这是我们迄今为止能够发明的最伟大的系统之一。
Harry Stebbings：
关于你的投资，了解到你在27岁时成为了CO2风险投资部门的共同负责人，你与Data Bricks、UiPath、Snowflake合作过，这是我们时代最好的企业之一。我首先想到的是，这些公司对你的交易选择有什么影响？
David Cahn：
首先，澄清一下，我在这些交易中是助理。我建立了模型，打了客户电话，但我不是这些交易的主要投资者。我会说，仅仅因为你提到了这些公司，我会给你一个线索，这四家公司教给我的教训是听人们的行动，而不是他们说的话。
行业中成功的定义：产生十亿美元以上的收益
Harry Stebbings：
我认为，当你在一个新环境中从0到1时，这可能是最难的学习之一。就像健身房，第一周或一个月是最难的。你没有预料到但最有影响的学习是什么？
David Cahn：
我认为最大的事情是，当我开始时，我真的很天真。我真的不知道风险投资是什么。我不明白这个行业是什么。我真的不知道这份工作是什么。
我只知道，我想成为一个投资者。我喜欢投资、我喜欢商业，但我真的不知道会发生什么。我认为多年来对我最有帮助的事情是，每次我见到某人，我都会试图弄清楚他们真的擅长什么，我如何能从中学习。所以一个人非常擅长资源获取。为什么他们在资源获取方面如此擅长？他们做了哪些事情使他们在资源获取方面非常擅长？我会学到很多。
另一个人，这个人是一个非常好的领导者。为什么他们是一个好领导者？哦，原来人们真的很喜欢跟随他们。人们自愿选择跟随他们。这可能意味着这个人是一个非常好的领导者。他们的特点是什么？他们做了什么？哦，他们非常忠诚。忠诚在你是领导者时真的很重要。总之，我认为在早期的学习中有很多都是吸取经验。这是一个非常棒的经历。
看到那些在他们的领域非常出色的人，理解他们的超级能力是什么，理解他们在做什么，导致这些超级能力的实际行为是什么。
然后我为自己设定的目标是，我可能不会像你一样100%地擅长你的超级能力。但我希望在你的超级能力上达到80%的水平。如果我能在每个人的10个超级能力中达到80%的水平，那我可能会变得非常出色。
Harry Stebbings：
面对没有唯一的方法可以做风险投资，你怎么看待这两种对立，每个人都有自己的方式，并试图向其他人学习，
David Cahn：
我完全同意这两种相互对立的力量。我几乎会描述一种是，在这个行业中有一个成功的定义。你要么是一个顶尖投资者，要么不是。如果你能产生十亿美元的收益，你就是一个顶尖投资者。而我认为这个行业的一个错觉是，你可以在不成为顶尖投资者的情况下在这个行业中表现出色。
不，这个行业中有一个成功的定义，那就是产生十亿美元以上的收益。另一方面，你可以得到很多建议，你可以从那些人那里学习，你可以看到他们在做什么。我坦率地说，我在红杉资本的原因是，坐在顶尖投资者旁边是很酷的。你可以从他们那里学到很多东西。
你看到罗洛夫，他投资了YouTube和Instagram，对吗？是什么让他做到的？是什么让他们看到的？特别是考虑到我的操作模式是这样的，让我研究人们，弄清楚他们擅长什么，然后达到他们的80%水平。
你从这些顶尖投资者那里学习。但是我认为，你说的另一面是，风险投资是一场你每天都在场上的游戏。没有人会替你上场。没有人能替你做这份工作。你可以得到所有的建议，你可以得到所有的帮助，你可以得到所有的学习。
但最终，你必须在场上，你必须向创始人提供他们想要的产品。你必须成为他们愿意合作的人，你必须发展自己的风格来做到这一点。这份工作最难的部分，那是你不能外包给任何人的，就是关键时刻，星期一早上的合伙人会议。你必须冒险，决定我是否要进行这项投资。
我喜欢对人们说的一件事是，我认为风险投资中最难的部分不是弄清楚哪些是好公司。我认为风险投资中最难的部分是弄清楚何时你会为这家公司冒险，所有好的合伙关系都会迫使你冒险。这是整个系统的核心。这就是为什么这些合伙关系有效，因为它们以这种方式测试你的信念。所以信念是难点，信念是别人无法给予你的。
红杉的秘密：风险投资领域最伟大公司的内幕
Harry Stebbings：
红杉资本如何迫使你冒险？
David Cahn：
整个结构是我们在这里支持你，我们在这里教你，你在这里，你会向我们学习。但最终，你必须做出这些决定，最终，有一个明确的成功定义，那就是成为一个顶尖投资者。
我认为约束，顺便说一句，我们在红杉资本谈了很多约束。公司需要约束，对吗？当你有太多资本时，没有约束。我认为约束是迫使你说，这是我将为之奋斗一生的公司，这是我真正相信的东西。
Harry Stebbings：
在进入红杉资本合伙关系时，你会有多紧张？你如何看待红杉资本为新来者创造的自由，让他们表达自己的想法?
David Cahn：
红杉资本做得很好的一件事是，唯一重要的事情是下一次投资，它同样可能来自你或者其他任何人。
但与此同时，红杉资本不是一个低压力的工作场所，你坐在那些做了这些令人难以置信的投资的人旁边，所以有压力，我认为这改变了你的投资方式。我认为这是追求高水平卓越的良好来源。我认为红杉资本在给予你框架、工具和学习方面做得很好，让你去做这些事情。
Harry Stebbings：
谁是红杉资本中最好的资源获取者？
David Cahn：
我认为索尼娅非常好。我会说索尼娅在AI方面非常出色，她非常积极。
Harry Stebbings：
你如何看待创始人评估框架，以及你的框架如何改变？
David Cahn：
我非常关注这个问题。今年早些时候，我一直在思考这个问题时，我读了一些书。同时，看看我的日常工作，我和很多创始人见面，当时我在组织一个晚餐聚会，我称之为“硬核晚餐”。
这是为了那些最硬核的年轻创始人，他们要去征服世界。这是一个很棒的晚餐，晚餐前一天，这两个想法在我脑海中碰撞。我在想，这些令人惊叹的历史人物与我明天要一起晚餐的这些有潜力成为历史人物的人有什么共同点，什么让他们变得特别？
突然我想到了一个框架。它有两个维度，我来描述一下。一个轴是科学，另一个轴是直觉。所以这是一个2x2矩阵。你有科学和直觉，然后你有人类和技术。所以科学应用于技术是最容易理解的，那就是工程师，对吗？你将科学应用于技术，你就成为了一个好工程师。你将科学应用于自己，对人类。
我认为那成了我所说的硬核心态。埃隆显然已经创造了这个术语。一个硬核的人说，如何最大化自己的潜力？他们在有意识地思考这个问题。他们在有形地思考这个问题。他们可能会做的一件事是非常努力地工作，因为事实证明，努力工作的人通常比不努力工作的人产出更多。但你可能会发现其他的事情，这是我如何最大化我的效率，等等。
所以我认为这是科学元素，但直觉元素几乎更有趣。这是我一直在努力提高和思考的东西。
然后想想最后一部分，我认为这是最被低估的部分之一，直觉应用于人类。我认为这就是领导力，嘿，我了解你。我了解你需要什么。我了解你的动机。我认为优秀的创始人和我都需要这四个维度。
所以当我审视创始人时，我会问自己，嘿，我认为如果你拥有其中之一，你就会非常优秀。我认为如果你拥有其中两个，你就会很棒。我认为如果你拥有其中三个，你就可以建立一家价值 10 亿美元的公司。你需要所有这四个才能建立一家价值 100 亿美元的公司，1000 亿美元的公司。
我非常相信成长心态。就像你可以决定我要擅长这些事情，我认为你可以随着时间的推移而努力。