产品市场契合始于毛利率

AI 原生企业并非传统 SaaS 业务的新版本——它们存在本质差异。这里我指的不是 OpenAI 或 Anthropic 这类基础模型公司，这些企业超出了 Preface 所定义的"种子轮"投资范畴。我们关注的是下一波由 AI 驱动的开发自动化、网络安全以及应用层业务，例如 Harvey、Bolt、Lovable 和 Replit。这些精干团队正以空前速度实现惊人的营收规模，有些甚至刷新了史上增长最快科技公司的纪录。但在市场热情中，人们往往忽视了它们的毛利率特征。

经历过多次投资周期后，我学会了对那些强调收入快速增长却呈现低毛利率甚至负毛利率的企业保持警惕。这类企业隐含着一个赌注：只要达到足够规模、掌握充分数据并形成网络效应，最终就能像高毛利软件企业那样运营。支撑对优步或 DoorDash 等非软件企业投资的逻辑如出一辙——这些企业在零利率政策助推的市场中获益，当时市场不惜代价追求增长。但在后零利率时代或风险偏好降低的环境下（像 Preface 这样的种子投资者无法永远依赖低摩擦的后续资本），这种逻辑可能不再完全成立，值得深入探究原因。   

从云计算兴起以来，纯软件企业的毛利率历来保持在 70%以上。显著低于这一门槛——尤其是 50%以下——的商业模式，往往被视为伪装的服务型业务，依靠模仿 SaaS 收入的周期性合同支撑。初期毛利率为负的免费增值模式只有在具备结构性健康的损益表，或存在通过 ARPU 提升（如 Notion 或 Slack）实现与现有厂商相当的货币化路径时，才会被市场接受。

值得关注的典型案例是 Palantir。其成功不仅源于获得长期资本支持（得益于属于 Thiel 生态圈），更关键在于公司深厚的技术壁垒和高摩擦的实施流程。冗长的销售周期和繁重的集成工作曾令风投望而却步，但 Palantir 早期以较低利润率服务竞争不足的客户群体，通过巨额粘性合同价值使这些投入物有所值。这提醒我们：执行难度可能是业务持久性/防御性的信号，尤其当配合资本纪律和清晰价值主张时。在当前环境下更值得铭记——我们看到太多企业在成立数月内就将 ARR 扩张至数百万（或数千万）美元，而团队规模不足 5 人！如果产品或服务易于构建或销售，往往也容易被颠覆取代。更可能的是，这些产品短期内就会陷入商品化陷阱，面临激烈的价格竞争，加剧前述利润率问题。部分 AI 原生初创企业当前盈利主要依靠 AI 运营人员规模效应，但更多企业仍在做着"九毛钱换一块钱"的亏本买卖。 这看起来不像是一种营销策略，而更像是一种商业策略。

总之，目前我们对这批新兴软件公司尚未掌握足够数据，难以支撑后产品市场匹配阶段所需的高强度融资轮次。定义这个激动人心的 AI 原生商业时代存在若干乐观假设——部分合理，部分则不然。合理之处在于：我们预期收入增长将来自自动化技术，这种技术既能削减客户的人力成本，又能压缩其工具预算（总可用市场正在快速扩张）。与此同时，初创企业的人员配置可以比以往更精简，令牌推理成本也将随时间推移下降，从而改善未来的单位经济效益。由于就业数据疲软，短期利率预计会走低，这将促使企业选择投资而非储蓄。然而，并非所有当前假设都站得住脚。另一些人认为，对于客户平均合同价值较低、客户黏性较弱的快速扩张企业，维持它们当前享有的企业价值/收入溢价倍数是合理的。应用层的 AI 企业——尤其是那些在初始版本中不以开发者为目标的—— 不应被视为具有高转换成本。 在大多数情况下，客户流失率将显著高于投资者当前的预期。最后，来自新一代入局者及其依赖的基础模型公司的竞争更为激烈——这种竞争并非围绕云服务或交付层面，而是针对知识产权/经济价值的争夺。Cursor、Windsurf 或 Lovable 若不向 Anthropic、Gemini、OpenAI 等支付高昂费用，便无法有效交付其解决方案。关键结论是：应将这类企业视为增值经销商（VAR）。我从未见过估值数十亿美元的应用软件企业在仍处于毛利率为负的情况下能持续发展。即便实现数亿美元营收后，这些企业仍未达到产品市场匹配（PMF）状态。截至 7 月 25 日，Lovable 和 Replit 的毛利率分别从负值提升至 35%和 23%，算是黑暗中的微光，但这类案例实属例外而非常态。在 Preface，如果我们观察到 10 家以上成功扩张的企业能在两年内将毛利率从-50%提升至 70%，我们会重新评估这一筛选标准，但目前我们仍持谨慎态度。

有趣的是，上述部分因素本应降低种子期企业的资金需求，但由于风投市场整体扩张（以及管理资产规模庞大的机构普遍需要向创始人强行注资），这些种子期公司正以极高估值进行融资。我们在 Preface 基金就目睹这种现象——并选择恪守价格纪律。我们投资尚未实现产品市场匹配的初创企业，但这些企业必须能够证明其解决方案的售价高于交付成本，从而具备长期现金流潜力。

我对这种投资策略的意义有着清醒的认识。正如之前提到的，我对这一代技术革新和当前技术转型带来的机遇充满信心。我们 Preface IV 基金的首笔投资对象是一家毛利率达 70%的生成式 AI 自动化企业，它以个位数的投前估值瞄准技术落后行业中客单价六位数的客户——投资回报率清晰可见且恰逢其时。正因为坚持这些筛选标准，我们 Preface 团队拒绝了很多项目，在这个过程中可能会错过这个时代初期的一些黑马。但我对此坦然接受，因为投资于毛利率为正且资本效率高的企业永远都不会过时——尤其在资金成本高昂的市场环境中。

表现最优异的企业软件公司，历来都是那些为《财富》2000强企业提供服务并拥有稳定高留存用户群体的企业。它们的股票始终保持高估值倍数，企业价值随时间复利增长，其底层商业模式具有根本性的抗风险能力。

Preface 早已深耕这一市场领域——专有前沿企业基础设施，这类业务通常需要前期工程投入、承担技术风险以及市场拓展的耐心。我认为这一机遇短期内不会消失，而多数早期风投在营收前都会避开这一领域。对那些尚未实现产品市场匹配（PMF）但凭借其利润结构有望实现的企业进行风险投资，其中存在超额收益。这正是我们 2022 年基金退出速度最初较慢的部分原因——我们从未也无意追逐那些吸引当下投机型增长投资者的资产。虽然需要时间沉淀——但现在我们已经看到这些企业逐渐获得市场认可/实现盈利，吸引到那些看重持久性而非喧嚣的下游资本。我们始终坚信，这些"必需品"业务创造的长期价值将非常可观。因此，我们的股权稀释情况也比最初预期的更为理想。

我承认：在 2018 至 2022 年间，当同行们炫耀着 PLG SaaS 或加密货币领域的快速估值飙升，以及凭借相对糟糕的基本投资组合单位经济性却实现看似轻松的退出速度时，很难不感到窘迫。有些人以极高价格投资却看似风光——直到泡沫破裂。几年过去，如今这些基金大多表现不佳（这很好地提醒我们：在风投基金成立的第 4 或 5 年之前，不要妄下结论）。而我们 2020 年成立的第二期基金，同期表现位列前 1%。运气固然存在，但绝非全部——这是在市场热潮中坚守纪律、拒绝违背基本原则的结果。只要我们坚持这一理念，同时持续审慎进化，投资回报必将穿越周期波动。