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原文链接：https://www.wired.com/story/ai-kill-venture-capital/
原文作者：Arielle Pardes
去年秋天，当风险投资家们将创纪录的资金投入人工智能时，一群投资者聚集在一起评估一家新创公司。该公司名为Infinity Artificial Intelligence Institute，其软件可以自动调整AI模型，使其运行更快、成本更低。创始团队看起来很强大，市场也在迅速扩张。一半的投资者持谨慎态度；另一半则看到了商机。其中一位称这笔交易是“绝对的重磅炸弹”。
这家初创公司是真实存在的，风险投资家们也确实投资了10万美元获得了其种子轮的股份。但这些风险投资家本身都是AI代理，属于一个名为ADIN（Autonomous Deal Investing Network）的新平台。
ADIN于2025年推出，使用AI取代风险交易中的人类分析师。输入初创公司的融资演示文稿，即可得到对其商业模式和创始团队的详细分析，一份尽职调查问题清单和合规风险，对总潜在市场（TAM）的估计，以及建议的估值。ADIN拥有大约十几个不同的代理投资人，每个都有独特的个性和投资理念。技术预言家（Tech Oracle）关注初创公司的底层技术；单位大师（Unit Master）评估财务基本面；市场垄断者（Monopoly Maker），大致以彼得·蒂尔为原型，寻求市场主导地位。当大多数代理人看好一家初创公司时，它们会建议ADIN基金应分配多少资金给这笔交易。该平台在约一小时内就能完成这些工作，而VC公司中的分析师通常需要数天或数周。
“风险投资的游戏成功率并不高，”ADIN的母公司Tribute Labs的联合创始人Aaron Wright说。目前的方法——一种凭直觉猜测谁和什么将成为未来的伟大巨头——所产生的“全垒打”（即初创公司回报投资资本的10倍或更多）的概率仅为1%左右。四分之三的风险投资甚至无法收回资本成本。
在Wright看来，AI模型可以显著提高这些成功率。他认为风险投资正进入其“金钱球时代”，量化方法将超越人类直觉，每个人都将击出更多的全垒打。“越来越多，这些系统将能够淘汰不良项目，专注于那些更成功的项目，并降低运营这些企业中的一些的成本，”Wright说。他相信，在几年内，AI代理将成为世界上最优秀的风险投资人之一。
而当那一天到来时？“桑德希尔路（Sand Hill Road）可能不复存在了。”
很少有群体比风险投资家更看好AI，他们去年集体向AI领域投资了超过2000亿美元。AI模型的进步改变了投资者对几乎所有行业、几乎所有公司的看法。Khosla Ventures的创始人Vinod Khosla最近预测，到2030年AI将取代80%的工作职责。然而，许多风险投资家似乎低估了AI可能对其自身工作产生影响的程度。
Andreessen Horowitz的联合创始人、著名风险投资家Marc Andreessen在他的播客The Ben & Marc Show的一期节目中表示，当AI无所不能时，风险投资可能“是人们仍在从事的最后几个领域之一。”他认为，这项工作不仅仅是写支票；它还包括在正确的时间，与正确的人一起，选择正确的想法，然后引导他们取得成功。
“那不是科学，那是艺术，”Andreessen继续说道。“如果它是科学，你最终可以有一个人通过设定参数就能得到80%的成功率。但在现实世界中，并非如此。你是在做“怪才”生意。它有一种难以捉摸的特质。有一种品味方面。”
我在这篇文章中采访的许多风险投资家都同意Andreessen的观点。风险投资公司Shakti的董事总经理Keval Desai将早期投资比作“在幼儿园里挑选迈克尔·乔丹”。当一家初创公司还很年轻时，没有产品或收入——只有潜力。“你可以拥有各种计算能力，各种算法，但没有数据，就没有分析的对象，”Desai说。（尽管如此，他承认在考虑不熟悉的市场时，偶尔会提示Gemini“扮演VC分析师”。）
Angel Squad（一家与早期VC公司Hustle Fund相关的天使投资网络）的联合创始人Brian Nichols告诉我，他不会信任AI来做投资的“策展”工作。归根结底，VC是关系生意：它关乎你认识谁，以及你能亲自担保谁。同时，他认为AI大概可以取代工作的其他部分。在我们交谈时，他刚从Hustle Fund的一次线下活动回来，会上的一位合伙人使用了Claude Code构建了一个工具来筛选创始人提交的邮件。“我们每天都要花几个小时回复创始人的融资建议，”他说。“这些时间本来可以花在别处。”VC公司Felices的创始人兼管理合伙人Aydin Senkut告诉我，他认为大多数VC都在某种程度上尝试使用AI来保持竞争力。他的公司目前正在尝试使用聊天机器人来撰写投资备忘录、改进交易来源，并帮助合伙人“评分”初创公司创始人。
像ADIN这样的项目试图自动化更多这种较低层级的工作。尽职调查过程——投资者调查初创公司的可行性、风险和增长潜力——是风险投资中最耗时的部分之一，特别是当投资者考虑处于新兴市场的公司时。ADIN将这个步骤压缩到几分钟内，并能快速找出可能导致交易失败的监管或合规问题。在评估一家矿业技术公司时，ADIN标记了一系列出口管制法律和跨境数据传输问题。“这些不是大多数投资者会想到的问题，”Priyanka Desai说，她是ADIN的合伙人之一。她补充说，AI“不会疲倦，不会因为习惯而产生盲点，并且能找出容易被忽视的长尾风险。”
目前，人类在一些方面仍然是必需的。例如，ADIN的交易流来自一个风险侦察员网络。虽然ADIN像传统VC基金一样拥有有限合伙人（LP）进行融资，但它为侦察员提供了不同寻常的财务激励，他们可以获得通常保留给普通合伙人（GP）的收益分成，即利润的一部分。Desai说：“这基本上相当于将GP级别的经济利益分给某人，只是为了提交一个交易并利用他们的网络。”
人类也需要负责“最后一英里”的工作，包括与创始人会面，并最终决定是否向他们提供资金。“我们知道这些系统并不完美，所以你需要有人进行二次核查，”Wright说。AI代理有时可能会过度推荐：他给我看了一家初创公司，代理VC们都很喜欢，但ADIN在与创始人会面并发现现有竞争对手存在问题后，决定不进行投资。
另一方面，Wright说，他也曾使用ADIN评估已经获得2000万美元或更多资金的初创公司，其中一些公司被ADIN的代理人一致批评。“我们的挑战是理解，这是准确的还是错误的？”他说。在某些情况下，投资者可能陷入了常见的陷阱：仅仅凭借“感觉”就过度吹捧一家初创公司或创始人。
AI系统是否会超越投资者是其中一个问题。但另一个生存威胁依然存在：那些可能使风险投资工作更快、更高效的相同AI技术，也使得创建软件公司变得更加容易和便宜。在过去十年里，VC行业的大部分收入来自软件即服务（SaaS）。但一家曾经需要200万美元种子轮融资来组建专业工程团队的初创公司，现在可能只需不到10万美元的成本，就能与几个“代码氛围师”（vibe coders）一起达到相同的 product velocity。这种数学模型不再有利于大额支票。
直到最近，只有极少数的独角兽公司是靠自有资金（bootstrapped）发展起来的。根据SaaStr（一家监控SaaS公司的机构）的数据，平均每家软件独角兽公司融资3.7亿美元。现在，像AI图像生成器Midjourney这样的初创公司，以核心团队成员的身份达到了独角兽地位。（根据Pitchbook的最新数据，Midjourney大约有100名员工。在一场版权诉讼的法庭文件中，该公司年收入被定格在3亿美元以上。Midjourney未回应《连线》杂志关于Pitchbook数据的置评请求。）
这种情况——即一些创始人不再需要风险投资——最有可能让风险投资家感到恐慌。“这是生存威胁，”Angel Squad创始人Nichols说。“钱在那里，但创始人的需求却消失了。”也许AI不会直接取代投资者。但它可能会让这些投资变得不必要。
除了机器人、生物技术或其他专注于硬件的行业中的公司，很快将会有越来越少的初创公司需要风险投资行业赖以生存的那种巨额资金。这可能会让该行业回归本源：一个狭窄的、专业化的领域，弥合科学突破与其商业应用之间的差距。（那些构建基础模型的巨头公司可能会属于这一类，并且可能会继续接受VC资金，以支付他们在大规模计算、数据中心和员工薪酬上的巨额支出。）
如果一家初创公司可以廉价地建立起来，我们可能会看到行业变得更加精简——而且很快。这可能以另一种方式让投资者失业：不是通过取代他们，而是通过取代他们的商业模式。“如果你有这些资金闲置，却在争夺真正需要资金的极少数交易，这就会产生另一种类型的问题，”Nichols说。“这实际上是让投资者辗转反侧的事情。”
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