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Sequoia 合伙人拆解：如何判断创始人、读懂智能体经济

关联

人物 Julien Bek · Harry Stebbings

公司 Sequoia

概念 智能体 · Copilot · 全自动模式 · 服务伪装成软件 · IC

Jean-Charles 是 Sequoia 的合伙人，这集是他跟认识近十年的朋友、20VC 主持人 Harry Stebbings 聊 Sequoia 幕后的运作方式。他入司第一天凌晨五点到办公室，发现 Doug Leone 已经接完第一个电话了——Sequoia 不是等电话响，每个人都是猎人 。

不是等电话响，是主动猎杀

Sequoia 早期团队只有 11 个人，差不多一支足球队。每个人都得在场上得分，不因资历深浅而例外。

他举了合伙人 Constantine 的例子：从 Ken Griffin 还是学生时就建立关系，做了多年导师，反复问”能不能投”，直到对方答应，这才拿下了 Citadel Securities 的投资 。Sean 引入 SpaceX 投资时，IC（投资委员会）里有人投了 1 分（最低分），Sean 没放弃，把所有合伙人拉去现场看，先做了一笔小投资，后来才加码——现在那是公司历史上最好的投资之一 。每次 offsite 回顾几十年前的基金回报，结论永远是一个：最好的投资，一定是发起人信念最强的那几个 。

怎么读创始人：先展露脆弱，再连问五个为什么

Jean-Charles 的方法是在前 30 分钟先敞开自己：讲父母离异、母亲患癌、跟父亲住一居室睡床垫。不是拿来当武器，而是让对方也愿意打开。他要看的是这个人的”尖刺”（spike）——那个让他与众不同的东西 。

今年他第一次抓到一个欺诈创始人：对方说六个月从零做到 7 个 ARR，讲自己从偏远小国拿到斯坦福录取又拒绝了。Jean-Charles 就一直问”为什么”，观察肢体语言加速、紧张——没有当场拆穿，但几天后对方以”家庭紧急情况”取消见面，当天其他投资人就通报此人造假 。他的结论：创始人都知道投资人想听什么，你得多问几个为什么才能到底 。

关于傲慢是不是减分项，他引用了 Don Valentine（Sequoia 创始人）的经典框架：把你喜欢的创始人和能赚钱的创始人画一个 2×2 矩阵，你的工作是搞清楚你在哪个象限赚钱。傲慢可能只是”尖刺”的代价，关键看有没有真尖刺——没有尖刺却用傲慢掩盖弱点，那才是危险信号 。

他也讲了一个误判：Lovable 创始人 Anton 在创立公司前跟他吃过午饭，当时三个人随意聊天，他没有带着计划去问对的问题，低估了对方 。另一面，Granola 的 Chris 第一次见投资人时表达不清、没有魅力，但推荐信极其惊人——他学到的教训是，种子阶段推荐信的权重应该比什么都高 。

做客户尽调时还要看文化差异：德国客户打 NPS（净推荐值）一致给 7 分，不是不满意，是”我们总还能更好”——法国和德国客户要加一两分，美国客户要扣一两分 。

Sequoia 内部怎么拍板

IC 会议几十年都是周一开，现在在尝试异步模式：先发备忘录，每个人在文档里写意见，再决定要不要开实时会议。原因是 IC 适合快思考，异步适合慢思考，两者结合决策更好 。创始人还是要向全员 pitch，他不给脚本——要看到本质，不能只看到排练过的版本 。

投票流程是：先独立打分（了解底线），再讨论，讨论后再投一次。发起人可以根据结果决定是否推进。

但如果 Alfred 投了 1 分你还强行按绿灯，那最好这笔投资确实好——否则你在公司待不长 。如果所有人都是 7、8 分，反而危险，因为最好的创始人知道投资人想听什么，能” retrofit”（改造）叙事。这时候他们会故意安排人唱反调，写”事前验尸”——如果这笔投资失败了，最可能是什么原因 。

从四位合伙人身上学到的东西

Doug Leone：面试时先问”你最好的推荐人是谁、为什么”，等对方说完再问”最差的推荐人是谁、为什么”。他不找完美，找清晰 。

Pat Grady：人像向量，= 方向 × 大小。方向是”为什么做这件事”，大小是”有多大野心、愿不愿意吃苦”。另外 Pat 说过一句话让他印象深刻：每一家上市的公司我们在某个阶段都见过——这说明我们错过的比投中的多得多，所以每次会议都必须带着精力和准备来 。

Alfred Lin：不要把异类运营者误认为异类创始人。在大公司做过很多产品、人缘好，不等于能从零创出一家公司。现在大家都在犯”简历陷阱”的错，尤其 AI 领域 。

Sean McGuire：除了 ELO 评分法（只问 2400 分的棋手谁是另一个异类，不问 2000 分的），还有 IQ/EQ 之外的维度——判断力（在复杂系统中找方案的能力）和政治系数（在政治复杂的系统中导航的能力）。他的论点是判断力比 IQ 重要，政治系数比 EQ 重要 。

智能体是新客户

进入 AI 第三年，智能体流量已经跟人类流量持平。CloudFlare 说五年后智能体流量会是人类的 1000 倍。他的论点是：需求侧出现了一个新客户，但我们还没有像对待人类客户那样对待它 。

快思考的答案是”UI 归零、品牌忠诚消失、逐底竞争”。慢思考的答案不同：智能体像人一样有偏见——预训练数据带来的偏见、人类标注带来的偏见。

它们找托管方案会去 CloudFlare 和 Vercel，已经有对冲基金在买数据研究智能体的决策偏好，因为这可能影响股价 。所以不是 UI 消失，而是要从”像素级完美的网站”转向”比特级完美的平台”——让智能体能读懂你、选你。

企业不会那么快变：它们购买速度没我们想的快，而且有数据重力、企业管控这些转换成本。但智能体在编码工具选择上已经达到人类水平，那是第一个突破点 。

服务型经济：下一个万亿美元公司

他发过一篇引发讨论的帖：下一个万亿美元公司将是一家”伪装”成服务业务的软件公司。关键在”伪装”——它不能真的是服务公司 。

逻辑是：工具支出和服务支出的比例通常是 1:6。你花 2000 美元买 QuickBooks，花 15000 美元请会计师结账。如果 AI 能端到端完成结账，你直接卖”结完的账”这个结果，而不是卖软件——你捕获的是那 6 美元，不是 1 美元 。

客户支持已经在这个阶段了。他们投的 Sierra 去找航空公司：你们现在每个工单花 50 美元让人工解决，我们用五分之一的价格搞定。开始是副驾驶模式，很快切到自动驾驶——AI 跑完整个工作流，按结果收钱，不按工具收钱 。

但这对模糊领域（销售、营销）很难，因为还涉及大量人类判断——他称之为”品味”，比如面试时对方身体前倾还是后仰，这不在 AI 训练数据里。他的框架是：今天的判断力就是明天的智能——做对产品的公司，能把人类判断捕获下来，变成明天的自动化能力 。

所以他不是说要消灭人类，而是说”开头是大量人类 + 少量 AI，结尾是大量 AI + 少量人类”——但公司利润率可以像软件 。不过他不会投”先做服务再转软件”的公司，原因是招不到前沿人才——最好的人不愿意去一个老服务公司转型 AI，你应该从第一性原理开始建 。

本集带走

• 连问五个为什么：创始人都知道你想听什么，遇到说辞太顺的，反复追问细节和动机，观察肢体语言变化，这是识别造假最实际的方法。
• 推荐信权重放最高：种子阶段创始人可能表达不清、没有魅力，但如果跟他共事过的人给出的推荐信极其惊人，这比 pitch 质量重要得多。
• 区分异类运营者和异类创始人：在大公司做过很多产品、人缘好，不等于能从零创业。尤其 AI 领域，别被金光闪闪的简历蒙蔽。
• 用 2×2 矩阵审视偏好：把你喜欢的创始人和能赚钱的创始人画矩阵，搞清楚你到底在哪个象限做决策。傲慢可能是尖刺的代价，没尖刺才是真问题。
• 卖结果不卖工具：工具和服务支出比通常是 1:6，AI 端到端能完成任务后，直接卖结果（比如”结完的账”）而不是卖软件，捕获的是更大的那一块。
• 今天的判断力是明天的智能：在人类判断还不可替代的领域，做对产品的公司会捕获这些判断，随着模型变强自动转化为智能——这是从副驾驶到自动驾驶的路径。

我同意，这就是为什么我说一句让大多数人浑身发凉的话，那就是十亿美元可能只是新的 Series A。
I agree, which is why I say something which gives most people white shivers, which is a billion dollars could just be the new Series A.
—— Harry Stebbings · [11:07]

我不能犯错，因为这份工作是如此无情，不是当你投资了错误的公司时，而是当你没有投资于正确的公司时。
I cannot make a mistake because this job is so unforgiving, not when you invest in the wrong company, but when you don’t invest in the right companies.
—— Julien Bek · [31:24]

傲慢可能不是你喜欢的东西，但它可能会让他们在所做的事情上非常出色。这可能是他们尖刺的代价。
And arrogance might not be something you like, but it might make them very good at what they do. It’s maybe the cost of their spike.
—— Julien Bek · [35:40]

基本上，我记得告诉我的合伙人，如果是法国人或德国人，你要加一两分。如果是美国人，通常另一方面你要扣掉一两分。
And basically, I remember telling my partners, if they’re French or German, you add one or two points. If they’re Americans, usually you want to retract one or two points on the other hand.
—— Julien Bek · [38:23]

问题是如果你试图对人进行模式匹配，你就不会投资给对的人。
The problem is if you try to pattern match people, you will just not invest in the right people.
—— Julien Bek · [39:01]

我想今天早上 CloudFlare 说过，从现在起五年后，我们的智能体流量将是人类流量的 1000 倍。
I think it was CloudFlare this morning said that in five years from now, we’ll have 1,000 times the amount of agent traffic to human traffic.
—— Julien Bek · [47:25]

「快思考」的答案是 UI 将归零。智能体能够在一分钟内更换你的产品，而且不会有品牌忠诚度，这将是一场逐底竞争。
The thinking fast answer is UI is going to zero. Agents are able to swap your product in a minute and there will be no brand loyalty and it’ll be a race to the bottom.
—— Julien Bek · [49:02]

预测是，下一个万亿美元公司将是一家伪装成服务业务的软件公司。
The prediction was that the next trillion-dollar company will be a software company that masquerades as a service business.
—— Julien Bek · [58:15]

我问的问题是，我们如何找出那些能够捕获那 6 美元的类别，而其他类别仍然专注于在那 1 美元上竞争？
And the question I was asking is, how do we figure out the categories that will be able to capture the $6whereothersarestillfocusedincompetingonthe$1?
—— Julien Bek · [59:24]

如果他们正在构建正确的产品，他们将能够利用这种判断力，以便今天的判断力成为明天的智能。
And if they’re building the right product, they will be able to harness that judgment so that the judgment of today is the intelligence of tomorrow.
—— Julien Bek · [61:45]

我只是提议的是，我们可以构建拥有像软件一样利润率的公司，即使仍然有人类在做出判断性决策。
What I’m just proposing is that we can build companies that will have software-like margins, even though there are still humans that are making the judgment calls.
—— Julien Bek · [63:04]

我们仍处于 AI 在最新的测试中智商大概是 120 的阶段，但当我们达到 500 IQ 的 AI 时，我们也许能找到治愈你母亲或我父亲疾病的办法。
We’re still in this phase where AI is maybe 120 IQ with the latest tests, but when we get to 500 IQ AIs, we’ll maybe find cures for your mom or my dad’s disease.
—— Julien Bek · [75:18]