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那些年,一個投資經理走過的套路和踩過的雷

說創業維艱, 大家肯定都是深表贊同。 可是如果投資人喊一句 “投資同樣維艱”, 估計好多圈外的人要吐槽我們矯情了 “把錢花出去還不容易?!” 如果你也這麼想, 那我特別誠懇地發自內心地跟你講:“大兄弟, 你尋思啥好四兒呢?” 尤其是一個剛入行的新人, 說到遇過的雷和套路, 真是滿紙經驗談, 一把辛酸淚。

明勢投資人真實遭遇一: 尖端科研成果前景遠大——“我們已經在實驗室研發成功了!”

某積體電路公司聲稱自己領先全球, 成功研發出了功能強大的創新型晶片, 市場應用前景巨大, 公司的創始人也確實在此新技術領域著作專利等身。

吐槽: 這款晶片確實已在在全後端設計和封測階段取得成功, 但由於採用了新型材料, 韌性差, 良品率極低, 導致生產成本遠高於目前的通用方案, 完全無法實現投片量產。 在我們為高精尖的實驗室研究成果驚歎時,

不要忘了從實驗室到市場應用往往是咫尺天涯。

某新材料公司拿出樣品說已經成功研發了一款新型的高分子材料, 性能指標遠超市面上所有其他競爭對手, 商業價值巨大。

吐槽:新材料在前期實驗室階段主要靠材料科學的人才推動, 而實現量產還需要聯合化工、機械等多個學科的人才一起研發。 從實驗室產品到量產, 需要攻克的難關以及經歷的時間往往要比預想的要難和長, 很多的情況下可能永遠無法實現量產, 現實就是這麼殘酷。 這是另一種形式的從 0 到 1, 而有多少剛入行的科技投資人會在這裡折腰啊。

明勢投資人真實遭遇二:片面誇大單一技術——“做好了演算法, 其他都不是問題”

某自動駕駛公司,

團隊豪華, 都是全球知名的深度學習大牛, 聲稱已經手握世面上最領先的視覺演算法, 將率先達到 L4 完全自動駕駛的水準。

吐槽:視覺演算法僅僅是自動駕駛成功技術的第一步, 後面還要融合高清地圖、整體決策和底層硬體控制, 每一步都至關重要。 脫離了後面幾步僅僅談演算法, 最多是紙上談兵的演示演算法, 根本上不了車。

明勢投資人真實遭遇三:什麼是風口做什麼——“專注 PPT 講故事 30 年”

某公司 2014 年融資的時侯說自己是 O2O, 2015 年融資的時侯說自己是共用經濟, 2016 年說自己有客戶大資料, 2017 年搖身一變就要做人工智慧。

某前沿技術公司核心團隊全部來自 Stanford、MIT、劍橋、牛津等(反正你知道的名校都有), 背景屬實, 但是, 該團隊的技術跨度實在令人驚歎,

什麼是當下的技術熱點就做什麼。 從大資料到 IOT, 從人工智慧到自動駕駛, 我們猜測他們明年就要做 AI 醫療和基因測序了。

吐槽:不是每一種奶都叫特侖蘇, 不是每一家有資料的公司都能做人工智慧。 哪個領域火就做哪個, 還真把自己當 Elon Musk 了!

明勢投資人真實遭遇四 :學歷背景有水分——“哦, 他呀, 我熟”

某硬體產品創業公司, 創始人聲稱全國 top 大學畢業, 其團隊來自 BAT 核心成員, 產品完全自主設計生產。 但投資人在對其訪談中總是感覺違和, 產品設計確實不錯, 但創始人的談吐氣質與其背景很不相符。

吐槽:經過盡調, 核心創始人學歷造假, 該家公司的產品全部照抄了一家歐洲公司的設計。 而對曾來自 BAT 的核心成員進行訪談後,

發現這些成員並不是所稱項目的核心成員。 對創始團隊成員的 DD 真的很重要。

明勢投資人真實遭遇五:海外歸國高大上——“我們帶來了最先進的國外技術”

某海外團隊號稱全部來自美國 top 理工科大學博士及教授級別, 解決一個跨世紀的能源難題, 此技術成功後能提供無窮無盡的低價能源, 故整個團隊決定回國創業技術報效祖國。

吐槽:暫且不論此項技術的革新全球範圍內都沒有公開發表的文獻論證, 就說一個美國研究機構培育的頂尖人才團隊把涉及美國國家利益的技術直接帶回國美國人民答不答應!

明勢投資人真實遭遇六:政府 / 軍工項目最神秘——“這個我們不能告訴你”

某高科技公司號稱之前已經有 10 年技術研發積累、落地的歷史, 但只服務於政府,每年收入好幾億。由於保密原因查不到關於公司前身的任何公開報導、專利註冊,更不能對之前客戶進行相關盡調。

吐槽:以保密為由完全不透露技術細節、不讓訪談的專案都是耍流氓!很多 to G 的公司也是可以做客戶調查的。作為一家專門投資硬科技的早期基金,我們訪談調研過的物件包括公安、監獄、軍隊。

以上六個典型案例,下面是我們總結的一些鑒別水分的簡單方法,大家共勉:

不要相信一蹴而就的黑科技,遵守科技研發和商業的 common sense。

一個新技術產生的每一個環節都有無數的坑,從發 paper 到實驗室、量產、市場化,能做前一個階段並不是能做後一個階段的必要條件。

認真搞清每一個技術細節,無論軟體還是硬體的實際產品性能都有前提條件,不要只問團隊用了你的技術比別人快多少,要把測評納入場景和限制條件。

不要迷信任何專家、平臺、機構、部門的背書,他們也可能被忽悠。

個人和團隊成員背景 DD 很重要,互聯網搜索是個好東西,懂點爬蟲你會有意外的驚喜,對那些名下註冊了十幾個公司的創業者更要保持警惕。

作為一家創業公司的 CEO 或者 CTO,如果他的 90% 的時間都在參加各種論壇、沙龍和媒體活動,或者在該領域做了不到一年就宣稱自己擁有世界第一的黑科技,我們很難相信他是一個真正的科技創業者。

但只服務於政府,每年收入好幾億。由於保密原因查不到關於公司前身的任何公開報導、專利註冊,更不能對之前客戶進行相關盡調。

吐槽:以保密為由完全不透露技術細節、不讓訪談的專案都是耍流氓!很多 to G 的公司也是可以做客戶調查的。作為一家專門投資硬科技的早期基金,我們訪談調研過的物件包括公安、監獄、軍隊。

以上六個典型案例,下面是我們總結的一些鑒別水分的簡單方法,大家共勉:

不要相信一蹴而就的黑科技,遵守科技研發和商業的 common sense。

一個新技術產生的每一個環節都有無數的坑,從發 paper 到實驗室、量產、市場化,能做前一個階段並不是能做後一個階段的必要條件。

認真搞清每一個技術細節,無論軟體還是硬體的實際產品性能都有前提條件,不要只問團隊用了你的技術比別人快多少,要把測評納入場景和限制條件。

不要迷信任何專家、平臺、機構、部門的背書,他們也可能被忽悠。

個人和團隊成員背景 DD 很重要,互聯網搜索是個好東西,懂點爬蟲你會有意外的驚喜,對那些名下註冊了十幾個公司的創業者更要保持警惕。

作為一家創業公司的 CEO 或者 CTO,如果他的 90% 的時間都在參加各種論壇、沙龍和媒體活動,或者在該領域做了不到一年就宣稱自己擁有世界第一的黑科技,我們很難相信他是一個真正的科技創業者。

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