# 长期主义

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Epistula #14: 时机的傲慢 — Deciens Capital 商业洞察
May 18, 2026

Epistula #14: 时机的傲慢 — Deciens Capital

为什么对未来判断正确,并不足以从中获利。 Source: https://deciens.com/press-and-insights/epistula-14-the-hubris-of-timing 时机是投资中最关键的要素之一。任何投资、任何投资组合,都可能因绝佳或糟糕的时机而成功或失败。即便是那些看似平凡、很大程度上不受投资者控制的事情,比如毕业时间、开始投资的时机或退休年龄,都可能对其终身回报产生巨大影响。 但在阅读关于我们行业的文章时,我注意到时机是讨论最少的话题之一。这似乎是一个缺失。 我想分享两个关于投资管理中时机的思考。一个明显的说明是,这主要聚焦于 Deciens 所做的投资类型:非常早期的公司,通常带有科技或科技相关倾向。 在 1990 年代,我们有了笔式计算——以 Palm、Apple 的 Newton 和 General Magic 为代表——以及大规模网络计算机(即互联网)。这些概念的必然性显而易见。但尚不清楚这些想法何时会成熟。技术基础设施、价格、内容、分销以及其他因素何时才能协调一致,实现广泛采用? 对于互联网来说,真正实现这一目标要等到 2000 年代中期,期间经历了一个巨大的资本泡沫及其随后的破裂。对于移动计算来说,又过了十年,iOS 和 Android 才成为主导平台。这还需要多点触控用户界面等技术变革以及 3G 蜂窝网络的广泛部署。 当人们投资于这些投机性想法,并鼓励公司以巨额亏损运营时,他们实际上是在投资两件截然不同的事情。首先,他们投资于投机性想法被证明是正确的可能性(无论以何种方式定义)。其次,他们投资于这些想法被证明正确的时间线——这个时间线由公司的资金跑道及其延长跑道的能力所定义。趋势判断正确,但时机判断错误——如果公司无法自给自足——那就等同于判断错误。正如 Howard Marks 所言:“比时代领先太多,与错误无异。” 看看 General Magic 和那些“正确”、过早、消耗现金且一文不值的互联网公司吧。 相反,投资于自给自足的公司能带来巨大的灵活性和适应性,进而对任何特定技术的成熟和采用时机保持适当的智力谦逊。在我们的投资组合中,我们始终倡导消除生存性资金风险的价值。这当然保护了我们的股权投资。但它也对冲了在特定技术采用的确切时机上判断错误的风险。鉴于我生来没有预知能力,犯此类错误似乎不可避免,而我们的投资流程可以且应该对此有所考量。 虚拟现实:自 1980 年代“虚拟现实”一词被创造以来,其历史中充斥着大大小小的公司,它们押注于 VR 何时成熟以及消费者何时会采用。Meta 花费了超过 1000 亿美元构建整个生态系统,但最多只获得了边缘化的采用。他们现在正在收缩这个时机错误的赌注,裁掉了与之相关的 20% 的员工,并且可能后悔将整个公司更名为 Meta。技术和价值主张仍然没有到位——在我看来,可能永远也不会。 自动驾驶汽车:另一个酝酿了几十年的想法,自动驾驶汽车可能终于开始站稳脚跟,Waymo、Zoox、Tesla 等公司正在美国多个城市部署大规模车队,并开始向国际扩张。但 Zoox 是一个有启发性的例子。该公司在开发并商业化自动驾驶系统的速度上押下了重注。当这个时间线未能实现时(这些事情似乎总是比人们想象的耗时更长、成本更高),他们不得不寻找买家作为救星。在这个案例中,买家是 Amazon。Zoox 对自动驾驶汽车的方向判断是正确的。它只是没有足够的时间按照自己的方式成功。如果他们像 Tesla 或 Google […]

漫长的蜕变 (The Long Becoming) 未来哲学
May 12, 2026

漫长的蜕变 (The Long Becoming)

作者:Alfred Lin (Sequoia Capital) | 来源:SandHill.io #283 Shopify 的 Tobi Lütke、Duolingo 的 Luis von Ahn 和 Klarna 的 Sebastian Siemiatkowski 都走过了一条熟悉的道路:一份大胆的内部备忘录成为公开的制品。接下来是头条新闻。然后,几个月后,是澄清或退缩。Klarna 暂停了招聘冻结。Duolingo 收回了“取代”的框架。Shopify 软化了语言,但并未放弃原则。 我们在公开帖子和头条新闻中看到的只是冰山一角。我们没有看到的是表面之下的挣扎。成为一个你并非生于其中的范式(Paradigm)的“原住民(Native)”意味着什么?蜕变(Becoming)比声明要难得多。 二十年来,我们一直使用“赋能(Enabled)”和“原生(Native)”来区分技术范式转变的采用者。云赋能(Cloud-enabled)意味着将现有应用程序迁移到 AWS。云原生(Cloud-native)意味着从第一行代码开始就针对云进行设计。这两条路径在早期看起来很相似,几年后就会产生巨大的分歧。 同样的鸿沟再次出现。AI 赋能(AI-enabled)公司将 AI 助手添加给现有的销售团队,并衡量节省了多少封电子邮件。AI 原生(AI-native)公司则会问:如果我们今天从零开始,我们将如何自下而上地构建每一层? 我们交谈过的最先进的 AI 创始人发现,真正的重新设计(你的产品、流程、工作流程和公司)是区分从 AI 中获取价值的公司与未获取价值的公司的最大单一因素。这是一种从第一性原理出发进行重建的意愿。对他们来说,这是一个“重构(refounding)”的时刻。 在实践中,这种蜕变看起来像什么?它通常不性感,就像解决一系列瓶颈。你解决了一个,限制速率的步骤就会转移到其他地方: 第一个瓶颈是采用(Adoption)。人们真的在使用这些工具吗?于是开始出现 Token 消耗排行榜。但它是生产性的还是仅仅是刷 Token?Chainguard 的 CEO 引入了“Token 规则”:工程经理的 Token 消耗量必须接近其直接下属的中位数。低于中位数意味着领导缺乏指导经验;远高于中位数,则需要去教导,而不是囤积杠杆。 第二个瓶颈是工程速度(Engineering velocity)。当人们有效地使用工具后,你的前 5-10% 的工程师现在的生产力是一年前的五倍。现在的任务是培训团队的其他人,让最高分位数的速度成为其他人的标准。 第三个瓶颈是产品速度和产品体验质量。工程师可以交付,但公司决定构建什么内容的速度能跟上吗?曾经需要几个季度的路线图现在只需要几周。拥有卓越品味和判断力、能产生伟大产品创意的 PM 和设计师成为了限速器。这也是大多数公司停滞不前的地方。你把工程速度放大成了一个对准错误目标的消防水管。 […]