乐竞体育2019 年，当微软试图在云计算和人工智能领域超越亚马逊和谷歌时，它向一家公司投资了 10 亿美元。当时，谷歌旗下的 Google Brain、DeepMind 等研发团队几乎主宰了机器学习领域的发展方向，2016 年首次击败人类围棋冠军李世石的围棋应用 AlphaGo 就出自 DeepMind。
虽然微软也在机器学习领域投入很多，但是无人相信它能拉近与谷歌的差距，它耗资 10 亿美元投资一家刚刚成立四年的 AI 创业公司的新闻，在市场上也很少有人关注——微软这样的巨头不是经常做这种莫名其妙的投资吗？
现在我们都知道了，当时微软投资的公司是 OpenAI。2022 年底，它已经因为 ChatGPT 而一战成名。
现在，ChatGPT已经在微软的必应搜索引擎得到全面应用，更加先进的 GPT-4 模型也即将发布。2023 年初，微软给 OpenAI 一口气增资超过 100 亿美元，雄心勃勃地计划将 GPT 模型全面融入 Office 等各项软件应用。现在反而是谷歌被逼到了进退两难的地步，必须尽快拿出同等量级的成果作为反击。
微软对OpenAI的支持是全面的。除了大笔资金，它还免费提供了大量 Azure 云服务的 credit 帮助 OpenAI 训练大模型，使得后者在算力上每年又省下了大笔开支，而这恰恰是机器学习训练最重要的开支之一。要知道，在微软投资之前，OpenAI 每年要花费几千万美元租用谷歌云服务！
回头看来，微软是在 2019 年那个时间点，唯一一个有实力且愿意不计回报投资OpenAI的大股东。在 2021 年以前，没有一家 VC 愿意进场投资 OpenAI，因为在它们看来这笔投入的回报很不清晰，不符合 VC 的投资逻辑。在今天，投资 AI 研发初创型公司是时髦，可在当时不是。这一点对于做过投资或创过业的人而言，应该很容易理解。
而在微软看来，对 OpenAI 的投资在各方面都是可以接受的，值得一赌：
首先，微软每年有几百亿的净利润，对 OpenAI 大约 10 亿美元的投资金额、每年相当于几千万美元的云计算 credit 成本，完全可以接受；
其次，OpenAI 也帮助 Azure 成功地搭建起来了大模型训练的一整套硬件基础设施，并且微软还拿到了 OpenAI 的独家合作代理，具备深远的战略意义；
最后，OpenAI 虽然是在免费使用 Azure，但他们以后也不用再给 Google Cloud 付钱了，变相帮助微软打击了云计算领域的竞争对手。
综合这几点因素，在当年看来，虽然这不是一笔看起来很有意义的投资，但对微软而言，不啻为以可以负担的成本买了一张性价比极高的彩票。因此，当年微软对OpenAI的投资可以说是占尽了天时地利人和。
同时我们还会注意到一件很有意思的事情，OpenAI的股权架构非常独特。在 2019 年之前，OpenAI 是一个非营利性组织，早期投资人在本质上是 捐赠方 ；为了更好地吸纳外部投资、对员工进行股权激励，才改制为营利性的公司，其利益分配格局如下：
在第一阶段，马斯克、霍夫曼等首批投资者将会优先获得利润分配，保证其收回初始资本；
在第二阶段，也就是微软增资 100 亿美元之后的现阶段，微软能够获得 OpenAI 利润的 75%，直至收回合计 130 亿美元的投资成本；
而当 OpenAI 利润达到 920 亿美元后，微软的持股比例将自动下降到 49%，剩余的股东分享剩余的 49%，另外 2% 会捐给 OpenAI 的非营利基金会；
当利润达到 1500 亿美金后，微软和风险投资人的股份都将无偿转让给 OpenAI 的非营利基金会。
这就是 OpenAI 所谓的Cap Profit 营利封顶的股权架构。这个开创性的架构核心是：对于最早期的投资人和初期员工，营利封顶最多是 10 倍；但是随着公司的不断成长，营利封顶的倍数会不断下调亿万平台。这相当于微软以股权的形式做了一次债权投资，只拿到了 OpenAI 的 租赁权 ，尽管这个 租赁权 的潜在回报率也很高就是了。这种结构非常不寻常，在风险投资中非常罕见，几乎没有先例。
OpenAI 的非营利基金会是什么？微软和风投转让回的公司大部分股权为什么不回到创始人手里？为什么微软愿意签这种像是 只租不售 的投资协议？这就不得不谈到这家公司初创时就带有的独特基因，以及隐藏在硅谷之下的超级资源网络。
OpenAI 的创始人兼 CEO 叫做山姆 · 阿尔特曼（Sam Altman），他也是硅谷著名创业孵化机构 Y Combinator 的掌门人。在建立 OpenAI 的时候，他给它的最初定位是 非营利组织 。与此同时，他在 OpenAI 不持有股权，原因是他认为 自己已经足够富有，不需要股权了 。
任性的不只是创始人。在 2015 年公司刚成立时，就有一众有情怀的硅谷大佬给这家公司投资了 10 亿美金，他们的初心是向一家目标 不是为股东创造利润 的 非营利组织 投资，我们也许可以把这笔钱理解为捐赠。以下是 捐赠人 的名单，看到这份名单大家或许就明白，这是硅谷科技大佬用钱投票带来的颠覆式股权结构的创新。
但光有钱是不够的，技术创新离不开顶级技术人才和技术积累。在 ChatGPT 走红之后，全球各地如同雨后春笋一般冒出了一批机器学习初创型企业，风险投资圈的无数大佬挥舞着钞票企图建立自己的项目、或者加入靠谱的项目。然而，OpenAI 的成功不仅在于大佬们的早期投资，还在于它能够收罗一批优秀的技术研发人员。
顶级技术人才可以调动业界最好的技术积累和资源。ChatGPT 的技术并不是突然成功，背后的 NLP（自然语言）技术积累最早能追溯到 2001 年。它背后其实是一个 LLM 大语言模型的发展，从 2001 年的神经语言模型，到 2008 年、2013 年取得了一些进展，直到 2017 年才有了一个巨大的突破，就是谷歌发布的 Transformer，让模型可以处理海量的数据，让后面所有的大模型用的这种大力出奇迹的方式变得可能。
再到 2018 年谷歌的 BERT ，就是用 Transformer 大模型再加上巨量的语料去做一个预训练的模型，这基本奠定了后面 NLP 技术的发展。
值得注意的是，关键的 Transformer 模型的七位作者之一 Lukasz Kaise，以及 BERT 模型第一作者，人称 BERT 之父的 Jacob Devlin 目前都离开了谷歌，加入了 OpenAI。谷歌与 OpenAI 之间的此消彼长，从人才流动的方向就可以窥见端倪了。
我们的结论是：钱、顶级科技人才、技术积累、科技巨头的加码，才催生出了这样一个 只租不售 的颠覆式AI公司。这是一个美国科技资本 + 科技巨头 + 科技顶级人才攒起来的创新，而这些资源能够联动在一起，就不得不提到硅谷之下隐藏的一家神秘机构。
这类资源网络有些是以某个人为连接点。比如在 OpenAI 的核心人才网络中，我们可以看到一个核心连接人，是 OpenAI 的早期投资人：雷德 · 霍夫曼。在硅谷有一句话： 在硅谷如果你想创业，霍夫曼是第一个你应该找的人 。
除了雷德 · 霍夫曼这样的超级连接节点，在硅谷还有一个更具象化的超级资源网络：ICONIQ Capital，一家联合家族办公室。这家机构网罗了雷德 · 霍夫曼，还网罗了大家耳熟能详的扎克伯格、雪莉 · 桑德伯格等。
早在 2011 年 ICONIQ 成立的时候，它就构思好了它的商业逻辑：聚集科技行业大佬的资金和客户资源，带着资金和客户去找科技行业顶级人才的创业项目，孵化项目。
项目成功后一方面能够帮原有的大佬获得高额的投资回报，另一方面通过项目成功获得大量财富的创始团队，会很容易把钱交给 ICONIQ 打理，成为它新的客户。
这样 ICONIQ 在资金、人才、投资机会上，就可以像滚雪球一样越滚越大。例如，在 ICONIQ 四大业务线中，最早启动的 ICONIQ Growth 就是在 2013 年抓住了美国的 SaaS 创业浪潮，投资了一批 SaaS 公司，利用现有客户资源和网络，快速帮被投的 SaaS 公司起量、介绍客户和提供早期产品建议，而成功借助这波浪潮快速发展起来。
根据 ICONIQ 官网的披露，它的 Growth 版块目前已投项目超百个，覆盖 SaaS、消费互联网、金融科技和医疗四大领域，其中不乏 Airtable、Uber、Zoom 等耳熟能详的公司。
成立于 2011 年底的 ICONIQ，到 2021 年底已经成为了管理着 835 亿美元资产的庞然大物。而它为客户带来的收益也非常可观，2021 年 ICONIQ 共向LP分配收益 55 亿美元，MOIC（回报倍数）达到 8.3 倍。
前美团联合创始人王慧文显然看出了OpenAI这种创新融资模式的价值。2 月 13 日，他发布了一条朋友圈，出资 5000 万美元占股 25%，个人肉身不占股，用剩余的 75% 股权邀请 AI 领域的顶尖研发人才，并且已确定下轮融资由源码资本等顶级美元 VC 投资 2.3 亿美元。随后在 2 月 14 日，他又发布了对剩余 75% 股权的规划：
如果公司上市时，剩余股份仍未发完就不再继续发放，而是成立一支非营利性基金，专门投资那些发展路径不清晰，实现希望很渺茫，商业价值不明确，但是一旦突破就能改变世界的科技探索。
王慧文的上述规划，与 OpenAI 的早期投资思路可以说完全一致，很可能是受到 OpenAI 股权结构启发的产物。
就在前两天，美团创始人王兴也发布了一条朋友圈，表示会以个人名义参与王慧文的创业公司【光年之外】的 A 轮投资，同时出任董事。这显然又是一个以资源和情怀为基础、梦想改变世界的典型案例。
无独有偶，来自美团的其他几位联创级别大佬也投资了一家与 ICONIQ 类似的机构——鹿可联合家族办公室，来服务中国科技新贵。他们的客户均为字节、腾讯、阿里、美团、快手等一线大厂的前几十号员工。在短短不到两年时间内，鹿可客户人数已近百人，管理规模超过 20 亿美元。
鹿可的 CEO Daisy 在成立鹿可之初，正是受到了硅谷这种 成派系、强连接 现象的影响。她认为：硅谷早就已经进入了一个资源型创业的时代，这种资源有非常高的壁垒，但它可以帮助你撑过最黑暗的时期，帮你迈过一开始创业那个巨大的鸿沟。
蔚小理这几家公司或许就是中国第一代资源的体现：蔚来最开始汇聚了一批中国初代互联网大佬、当时最有影响力的个人；理想一度破产，融不到钱，后来也是王兴用个人影响力，加上整个美团系的力量把它硬生生托起来了；而何小鹏也是从 UC 出来，先做投资人，再成为小鹏汽车的创始人。
中国恰恰需要有更多这样有情怀、有理想的人，需要有像 ICONIQ 这样的机构，才能在未来做出一些世界级的产品。
但要想向着情怀和理想去努力，经济的基础是必不可少的。Daisy 表示： 我们首要的职责就是帮客户盯好资产配置，保住底线。今天其实很多中国科技行业高净值人士的资产情况在我们的视角下是非常堪忧的。他们的大部分资产都放在自家公司股票上，很多人都在 2021-2022 年的中概股暴跌中损失惨重。这其中的原因一个是对收益的要求高，另外就是他们对投资认知有限，不知道还有什么可投。
一方面他们会搜集很多高性价比或者稀缺的投资产品，帮助客户一步步减持股票，分散配置从而降低风险。比如美团的投资级债券，风险很低，去年的年化收益能达到 7.7%。高风险的产品也有，比如他们能够找到一些历史表现极佳、认购难度很大的私募基金份额，还有上面提到过的 OpenAI 的股权投资机会等。
第二个就是创造相互学习的氛围、大家一起成长的圈层感和社区性。鹿可会定期举办一系列的分享活动，包括投资领域的季度财报解读系列分享会、全球宏观分析系列分享会、新加坡创业系列分享会等；其次，鹿可也在持续输出对新能源车、半导体、原油等各个行业的行研内容和投资知识的科普。
src=在这个链条里鹿可实际上扮演着一个投资教育者的角色。这个角色，虽然传统私人银行也能扮演，但是受限于传统金融机构的定位和资源禀赋，往往不是其强项；在提供类似服务时，它们往往也不具备足够的灵活性。
我之前也参与过他们几场分享会，最大的感受是：鹿可和其它机构的不同点在于，他们的所有内容全部出自买方视角，输出清晰易懂，帮助大家打破对金融、投资领域的信息壁垒。最懂得科技公司基本面的，肯定还是在科技公司工作过的人。只有既懂科技公司基本面、又懂资本市场，才能最大限度地维护科技行业从业者的利益。
src=此外我还加入了由鹿可客户自发组建的学习小组，他们的目的是让有共同行业背景履历的人互相探讨、分享认知和资源，从而降低学习成本。
src=要知道，对于心态年轻的科技从业者而言，进行产业研究、经济研究的目的不仅仅包括获得投资回报，也包括了解最新的前沿产业动向，为自己的职业生涯发展乃至创业之路积累知识和人脉。在投资的同时，寻找下一个适合自己的 坡长雪厚的赛道 ，是很多科技公司中高层专业人士的共同诉求。
对于这一点，传统金融机构就更难满足了。或许在硅谷还存在这样的气氛，可是在大中华区呢？无论中资还是外资，哪家私人银行能做好 帮客户进行职业生涯及创业规划学习 这件事情？非不为也，实不能也。亿万平台