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Bill Gurley深度访谈：透视AI大模型创投泡沫与个人抉择
深入解读硅谷传奇风投Bill Gurley最新访谈，探讨AI创投泡沫、大模型虚假繁荣与循环收入陷阱。结合最新AI资讯与AI新闻，解析创业者与个人在人工智能时代如何打破沉没成本，实现AI变现与长远发展。
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时间流逝后，真正折磨人、让人后悔的永远是那些没敢迈出的一步，而不是行动后的失败。
2026 年上半年，美国风险投资市场呈现极端的两极分化。每 100 美元风投中，有 86 美元流向 AI 公司，其中 OpenAI 与 Anthropic 两家企业占据全球四成以上份额；与此同时，非 AI 创业公司经通胀调整后的融资金额已跌至新冠疫情水平之下。
硅谷 VC 机构 Benchmark 合伙人 Bill Gurley 在近期福布斯《The Under 30》播客中，对当前 AI 融资泡沫、创业公司烧钱率陷阱以及个人职业发展进行了深度反思。
Bill Gurley｜早年在华尔街做分析师，曾担任亚马逊 IPO 首席分析师；转做 VC 后最著名的一笔是早期领投 Uber，八年间拿到数百倍的账面回报，OpenTable、Zillow、Stitch Fix 也都出自他手。2017 年 Uber 深陷丑闻时，他作为董事在幕后推动改革，最终促成联合创始人兼 CEO 特拉维斯·卡兰尼克（Travis Kalanick）辞职与管理层换血。
以下是他的核心观点：
•VC 行业高度「工业化」，机构从被动的项目挑选者变成了主动上门塞钱的干预者。这在科学里叫观察者效应（Observer Effect）：用来测量实验的那台仪器，本身已经在改变实验。
•创业者拿了不需要的钱，第一个代价是你再也算不清自己的账。过剩资本会不可避免地推高烧钱率，掩盖真实的单位经济模型（Unit Economics），企业可能陷入互联网泡沫时期那种「用 80 美分卖 1 美元」的虚假增长。
•估值不是对你此刻成就的奖励，是被贴现的未来预期。估值越高，外界期待越高、容错率越低。而私募的资本结构因为清算优先权与棘轮条款，设计上只能往上走，一旦要做降估值融资，场面会非常难看。
•对个人而言，别被沉没成本困在不感兴趣的赛道上。他自己从计算机工程转到华尔街、再转到 VC，两次离开了当时看似安稳的道路。他建议年轻人顺应内在的好奇心，避免在缺乏兴趣的赛道上受限于沉没成本谬误（Sunk Cost Fallacy）。
•投资与择业是同一道题：不为一笔自己算不清的账下注。正如企业不应为追求表面高估值而接受无用的资本，个人也不应在不感兴趣的领域被动消耗。将精力投资于具有长期驱动力的方向，是应对不确定性更为理性的策略。
以下是「十字路口」对这期福布斯专访的编译：
职业起点、投资哲学与带优势下注
🎙️ 主持人
你在硅谷有一段堪称传奇的职业生涯，回顾职业生涯，你最引以为豪的是什么？
👱♂️ Bill Gurley
我马上就要 60 岁了，回头看，我最珍视的是我不仅参与了一些成功公司的投资，还能像巴菲特或者霍华德·马克斯（美国著名投资家、橡树资本联合创始人）那样，边做事边通过个人博客记录和分享。如果没有那些成功投资的背书，我说的话大概也没人在意，但我确实留下了一些“有点像教授、有点学究气”的痕迹，这是我最自豪的部分。
🎙️ 主持人
最初到底是什么把你吸引到风投这一行的？
👱♂️ Bill Gurley
我本科拿的是计算机工程学位，在那个方向上钻研了两三年后，我觉得那不是我的终点，于是去读了商学院。接着我以为人生的下一站应该是华尔街，但在那里待了三年后，我得出了同样的结论：这也不完全是我想要的。最终我很幸运地找到了去硅谷的路，一待就是 25 年。
我曾半开玩笑地说过，如果在一个乌托邦式的社会里，所有人拿一样的薪水且工作随便挑，我依然会毫不犹豫地选择做 VC。因为它与我的性格、气质和好奇心完美契合。当年做计算机工程师时，我总感觉自己与外部广阔的商业世界是隔绝的；而我的大脑带有某种类似 ADHD 的特质，喜欢同时处理和思考大量并行的线索，风投这种服务型工作刚好满足了这一点。
关于入行的契机，主要有几个：
一是我读了彼得·林奇的《One Up On Wall Street》，并在二十多岁就开始炒股。
二是我和朋友们早年常去拉斯维加斯。在 MIT 那群闻名遐迩的算牌客（card counter，靠记牌统计在 21 点（blackjack）里取得概率优势的玩家，《Bringing Down the House》就是一部讲述 MIT 学生用算牌横扫拉斯维加斯的纪实作品）出现之前，我们就已经在 Binion's 赌场针对单副牌进行算牌了，那在数学上相对容易。为了不被赌场经理发现我们在根据牌率调整下注金额，我们发明了一种策略：专门去那些有大客户坐镇的赌区，因为大客户会吸走经理所有的注意力，这时我们就能隐身操作。
这段经历塑造了我的投资观，我享受这种“带优势下注”（Gambling with an edge）的过程，我绝不是那种愿意为了钱去抛随机硬币的赌徒。
🎙️ 主持人
既然提到下注，你怎么看 Polymarket 这类近期飞速增长的预测市场？
👱♂️ Bill Gurley
二十年前互联网热潮时，我们在欧洲投资了一家名为 Betfair 的公司。他们尝试过各种花样投注，但因结果裁定等摩擦始终没做成，这导致我长期对预测市场持怀疑态度。但如今 Polymarket 的创始人 Shayne Coplan 一直死磕，交易量已经大到你无法再用过去的眼光去看待它。
不过，需要警惕的是这些市场的流通盘极小，如果是具有强预测性质的话题（如政治选举），利益相关方只需投入少量资金就能大幅推动盘面价格。因此，在将预测市场作为决策信号前，你必须严格考察其交易量深度。巴菲特说过：“每一局里都有一个傻子，如果你不知道那个傻子是谁，那可能就是你。”
此外，投注品种越冷门、越猎奇，赌场的抽水比例通常越高。这就像在机场里玩回报率最差的老虎机，你拿到的赔率会随着你的猎奇心理而变得越来越差。
创投圈的工业化与过度融资陷阱
🎙️ 主持人
现在很多年轻创始人告诉我们，他们原本不需要巨额资金，但资本主动找上门并直接抬高了估值。你怎么看待当前的 AI 融资环境？
👱♂️ Bill Gurley
当前的 VC 市场正呈现一种极端的两极分化：AI 公司在以疯狂的估值融资，而非 AI 公司在任何估值下都面临融不到钱的境况。
这背后是 VC 行业的“工业化”，如今的机构募资规模越来越大，笃信网络效应和幂律。在我年轻的时候，融资节奏是由创业公司主导的，他们会计划“我们在六月份启动一轮融资”。但今天，投资人会直接带着直升机和体育比赛门票敲开你的门，把钱塞给你，并暗示：“如果你不拿这笔钱，我就会转身把它投给你的竞争对手。”
投资人的这种主动干预，科学界有个说法叫“观察者效应”——用来测量的那台显微镜本身，改变了实验结果。资本的涌入直接扭曲了商业博弈的正常节奏，这会给创业公司带来两个后果：
1.掩盖真实的单位经济模型：拿了不需要的巨资，创始人会不由自主地推高烧钱率。烧钱率一旦大幅提高，你很难搞清楚自己获取单一用户的真实成本与收益。当竞争对手也融到同样多钱时，战局会演变成非理性撒钱。当年在 Uber 和 Lyft 的大战中，我就亲历过这种乱撒钱的危险局面。（注：虽然 Uber 熬过来了，当年一年烧 20 亿美元，现在每年产生超 100 亿美元自由现金流，但这属于幸存者偏差。）
2.锁死了未来预期：年轻创始人往往没有意识到，估值代表的不是你当下的成就，而是被贴现的未来预期。估值越高，外界期待越高，容错率越低。公开市场的股票可涨可跌，但私募资本的结构在设计上并不适合往下走（涉及清算优先权、棘轮条款），一旦你不得不进行降价融资，场面会非常难看。
在竞争的裹挟下，这种恐慌不仅蔓延在创业者中，很多大型企业的董事会和 CFO 也面临着同样的焦虑。他们觉得“别人都在做，我们不做就会掉队”，这导致整个生态陷入了某种不敢下车、集体向灰色地带狂奔的囚徒困境。
AI 泡沫、虚假繁荣与循环收入的红旗警告
🎙️ 主持人
在企业追求高估值和业务增长的过程中，你认为目前创始人做的最危险的操作是什么？
👱♂️ Bill Gurley
在初创层面，最危险的就是算不清账，甚至做亏本买卖来换取虚假增长。互联网泡沫时期，电商公司“用 80 美分卖 1 美元的产品”，以此实现无限增长。我怀疑现在就有 AI 公司在做类似的事：
以低于采购价的成本，倒卖从亚马逊或 Anthropic 买来的 Token 算力，这绝对是不可持续的。
但我更想发出警告的，是当前科技巨头与 AI 公司之间极其不透明的财务操作。
循环收入（Circular Revenue）在财务史上一直是个明确的红旗警告。我曾将近期几笔非常规的 AI 投资交易抽象出来描述给 ChatGPT，无论让它扮演审计师还是投资人，它都立刻将这些操作与安然（Enron）和世通（WorldCom）的财务丑闻联系在了一起。
具体来说，这里面潜藏着三种系统性风险：
1.无现金流的实物出资：比如微软与 OpenAI 的早期交易。微软以云算力额度作为实物投资，随后 OpenAI 又将这些额度购买 Azure 云服务。整个过程没有实际的现金流动，却在微软利润表上转化为实打实的收入。
2.隐蔽的表外融资：Meta 同意为一处他们并不持有债权的数据中心设施承担债务违约风险。既然实质风险由 Meta 承担，那么纸面上由谁持有这笔债务根本没有区别，这构成了典型的表外杠杆。当年思科在互联网泡沫破裂时，也曾因为向无力偿还的初创公司提供客户贷款以换取设备采购而栽了跟头；如今这些贷款变成了更宽松的股权投资，风险其实更为隐蔽。
3.掩盖真实需求的兜底协议：在一份 CoreWeave 的披露文件中显示，英伟达承诺为其无法售出的闲置算力提供兜底包购。这不仅帮 CoreWeave 增加了获取债务融资的筹码，更严重的是，外部投资者很难通过这类公司的业绩，来判断 AI 市场的真实底层需求是否已经放缓。
🎙️ 主持人
既然存在这些乱象，为什么市场依然愿意容忍科技巨头如此庞大的资本支出？
👱♂️ Bill Gurley
确实，数字已经达到了史无前例的规模。
但市场态度是有其逻辑的。回看 2022 年，当年 Meta 每年砸几百亿在元宇宙上，投资者完全看不懂他们在造什么；而今天，投资人容忍 AI 基建，是因为他们看到了 AI 在提升企业盈利、优化人力成本方面的实质效用。
另外，很多人谈论 SaaS 末日、软件行业将被彻底颠覆，我认为这言过其实了。你不可能依赖一套完全由 AI 自动生成的软件来运行企业的核心财务系统，因为如果遇到审计，你甚至无法向审计师解释这套系统是如何运作的。
如何评估创始人与项目的潜力
🎙️ 主持人
要怎样才能让 Bill Gurley 决定投资一家公司？你最看重创始人的哪些特质？
👱♂️ Bill Gurley
第一，网络效应。我整个职业生涯高度聚焦于消费类的市场平台。你必须向我证明，你构建的系统能够做到“第 10000 个用户从中获取的价值，远远大于第 100 个用户”。
第二，顶级的销售与布道能力。招人、谈客户、融资，这些本质上全部都是销售动作。Adam Neumann（WeWork 创始人）是我这辈子见过最顶尖的销售之一。同时，创始人需要有能力在媒体面前塑造外界对公司的认知层次。
第三，无边界的决心。我曾请教杰夫·贝索斯（亚马逊创始人），他是如何做出那些漂亮的天使投资的。他告诉我，他寻找的是一种特质——“没有任何现实困难或规则能阻止这个人把这件事做成。”
🎙️ 主持人
所以你投的是创始人，而不是公司？
👱♂️ Bill Gurley
绝大多数情况是的。
历史上有太多优秀的创始人，在初创项目失败后进行了彻底的业务转型，并最终在另一个赛道大获成功。唯一的例外是，如果这个业务的网络效应已经起飞，大家对创始人本身的挑剔度就会降低，因为趋势本身已经足够推着公司上天了。
AI 时代的职业转向与沉没成本谬误
🎙️ 主持人
你的新书《Runnin' Down a Dream》将目光从宏观投资转向了普通人的个人职业发展。你为什么决定花这么长时间写一本非金融类的书？
👱♂️ Bill Gurley
我过去习惯通过写博客来分享我对技术市场演进的看法，后来我阅读了大量人物传记，发现一条线贯穿始终：
那些在各行各业产生巨大影响的人，无论起点多低，都将职业对准了他们最好奇、最着迷的事物，且根本不在乎世俗的眼光。
但当前的教育体系正在扼杀这种可能性。Jonathan Haidt 和 Greg Lukianoff 在《娇惯的心灵》（原作名：The Coddling of the American Mind）中将其描述为“简历军备竞赛”（Resume Arms Race）。为了挤进名校，家长从六年级就开始给孩子排满大提琴、中文课和长曲棍球，教导他们要“硬扛”，却唯独不给他们时间去寻找真正的热爱。
Angela Duckworth 在关于“毅力”的研究中指出：如果你只有毅力而没有深层的热情，你最终会认清自己只是在盲目硬扛，随之而来的就是严重的职业倦怠。
盖洛普 2023 年的职业投入度调查显示，只有 23% 的人在工作中感到投入，高达 59% 的人感到不满意。我为写书委托沃顿商学院进行了一项大样本调查，结果惊人地一致：如果有机会重来，高达 60% 的受访者表示会选择截然不同的职业路径。
我将这些观察写成了笔记，后来在德州大学奥斯汀分校的 MBA 课堂上做了一次演讲，演讲视频被放到了 YouTube 上，不仅影响了很多人，还得到了包括播客主播 David Senra 以及《Atomic Habits》作者 James Clear 等人的大力推崇。
写一本“如何做更好的 VC”的书只能帮到极少数人，而这本书能产生更广泛的社会影响。
🎙️ 主持人
对于那些已经在某个不喜欢的专业或工作上投入了大量金钱和时间的年轻人，你有什么建议？
👱♂️ Bill Gurley
斯坦福大学的教授们发布过一项统计：毕业十年后，还在从事与本科专业对口工作的人不到 40%。年轻人，你随时可以换档，不要被“沉没成本”绑架，认为学了什么就必须做一辈子。
你要明白学习是免费的（Learn for free）。我的意思是，如果你学习或从事自己不喜欢的科目，它会像黑洞一样抽干你的能量；而探索你着迷的事物，则会源源不断地赋予你能量。当你对某件事极度着迷并付出额外努力时，你会在 20 个人的面试中脱颖而出，甚至外界的人脉、导师和机会都会自然向你聚拢。
尤其在 AI 时代，防止被技术颠覆的最好方法，就是成为最“AI 化”的自己。那些拥有极度好奇心的“手艺人”（比如顶尖律师 Neal Katyal 利用 AI 准备了最高法院的推翻关税案辩护），只会借助新工具跑得比任何人都要快。
关于职业转换的恐惧，Daniel Pink 在《后悔的力量》（原作名：The Power of Regret）中提出了“胆识之憾”（Boldness Regrets）：
时间流逝后，真正折磨人、让人后悔的永远是那些没敢迈出的一步，而不是行动后的失败。
贝索斯当年决定离开高薪的 D.E. Shaw 创立亚马逊时，用的就是后悔最小化框架（Regret Minimization Framework）——他想象自己 80 岁时回头看，绝不会在乎损失了当年的年终奖，但一定会因为没有去尝试互联网而遗憾终生。
人生就是一个“用进废退（Use it or lose it）”的命题。我自己就两次彻底离开了原本看似安稳的职业路径（计算机工程与华尔街）。我鼓励所有人去寻找那件蜡烛永远烧不尽、反而越烧越亮的事。
关于荣誉与自我驱动
🎙️ 主持人
最后，对那些拼命希望能登上福布斯《 30 Under 30》这类榜单的年轻创业者，你有什么想说的？
👱♂️ Bill Gurley
我必须直言：绝对不要把你的“目标函数”挂在某个外部评判者的标准上。
一味追求外界的认可很容易将人导向自恋。更可怕的是，如果你费尽心机登上了榜单，却发现内心并没有获得真正的充实感，你就会陷入 “那下一步又能怎样？到底图什么？” 的巨大虚无中。
我并不否认榜单的价值，但我坚信，那些最终被福布斯发掘并认可的优秀年轻人，他们最初的驱动力绝对是内心深处某种强烈的声音在推动他们做事。他们只是在专注地解决对他们而言真正重要的问题，然后顺便符合了上榜的条件，仅此而已。
目标必须向内，指向你自己真正看重的东西。
文章来自于微信公众号 “十字路口Crossing”，作者 “十字路口Crossing”
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