数学之美番外篇:平凡而又神奇的贝叶斯方法

概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。

——拉普拉斯

记得读本科的时候,最喜欢到城里的计算机书店里面去闲逛,一逛就是好几个小时;有一次,在书店看到一本书,名叫贝叶斯方法。当时数学系的课程还没有学到概率统计。我心想,一个方法能够专门写出一本书来,肯定很牛逼。后来,我发现当初的那个朴素归纳推理成立了——这果然是个牛逼的方法。

——题记

目录

0. 前言 1. 历史     1.1 一个例子:自然语言的二义性     1.2 贝叶斯公式 2. 拼写纠正 3. 模型比较与贝叶斯奥卡姆剃刀     3.1 再访拼写纠正     3.2 模型比较理论(Model Comparasion)与贝叶斯奥卡姆剃刀(Bayesian Occam’s Razor)     3.3 最小描述长度原则     3.4 最优贝叶斯推理 4. 无处不在的贝叶斯     4.1 中文分词     4.2 统计机器翻译     4.3 贝叶斯图像识别,Analysis by Synthesis        4.4 EM 算法与基于模型的聚类     4.5 最大似然与最小二乘 5. […]

浪潮之巅 第十一章 幕后的英雄—风险投资(Venture Capital)

发表者:Google(谷歌)研究员 吴军

第一节 风投的起源

第二节 风投的结构

第三节 风投的过程第四节 投资的决策和公司的估价

我们在上一节中举了一个风投投资的例子,在这个例子中,我们忽略了两个关键性的问题:风险投资公司如何决定是否投资一个公司(或者一个产业),以及如何决定一个小公司的价值。这两个问题要回答清楚需要专门写一本书,因为每一次投资的情况都不相同,前一次投资的案例通常不能用到下一次。因此,这里我们简单介绍一下一些投资和估价的原则。

我们从上面的例子可以看出,风投常常是分阶段的,可以有天使投资阶段、第一轮和后一轮(或者后几轮)。天使投资阶段的不确定性最大,甚至无章可循,很多成功天使投资回想起来都不知道是如何成功的,包括开始投资 Google 的一些天使投资人都搞不清楚 Google 是干什么的。我的一位朋友是世界上该领域最大的公司的创始人之一,该公司先在纳斯达克上市,后来又以几十亿美元的高价卖掉。这位共同创始人对我讲,他们创业的第一笔钱,是从一个台湾的天使投资人那里拿到的五十万美元。这个投资人根本就不是IT领域的人,也搞不懂他们要干什么,最后请了一位相面先生给他们三个人看了看相,这三个人身材高大,面相也不错,于是那位投资人就投资了。当该公司以几十亿美元的高价被收购时,这位天使投资人也许应该感谢那位相面先生,为她带来了上百倍的投资收益。

正是因为这种不确定性,很多大的风险投资公司都跳过这一轮。一些更加保守的风投基金只参加最后一轮的投资。有些清清楚楚地说明在下面几种情况下不投资:1. 不盈利的不投,2. 增长不稳定的不投,3. 公司达不到一定规模的不投,

甚至有些风投基金只投已经有了十二到二十四个月内上市计划的公司。当然,到了这一步,常常是融资的公司挑选风投了,能在这一步拿到合同的风投要么是在IT界关系很广的公司,要么是很有名的公司,以至于新兴公司上市时要借助它们的名头。通常,当股民们看到某家将要上市的公司是 KPCB 或者红杉风投投资的,他们会积极认购该公司上市发行(IPO)的股票。

比较复杂的是中间的情况。让我们来看两个我遇到的真实的例子,读者就会对风投的决策过程和股价方法有了解。

一位世界名牌大学的学生发明了一种手机上的软件,非常有用,他在网上让人免费下载试用,然后在试用期满后向愿意继续使用的用户收一些钱,这样几年他也挣了十来万美元。他想成立一家公司把这个软件做大做好。他找到一家风投,正巧这个风投基金的总合伙人是我的朋友,就拉我一起和这个创业者面谈。我们仔细听了他的介绍并且看了他的软件。投资人承认他是个有能力的年轻人,软件也是个好软件,但是不投资。投资人给他算了一笔账。这种手机上的软件要想推广必须在手机出厂时预装,一般来讲,虽然这种软件的零售价可以高达十美元以上,但是手机厂商出的预装费不会超过一毛钱,假定为八美分。通常一个领域在稳定的竞争期会有三个竞争者,不妨假设这个创业者能跻身于三强并排到老二。在软件业中,一般前三名的市场份额是 60%、20% 和 10%(剩下 10% 给其它的竞争者),那么在很理想的情况下,这位创业者可以拿到全世界 20% 的手机市场的预装权。我们不妨假设全世界手机一年销售十亿部,他可以拿到两亿部的预装权,即一年两千万美元的营业额。读者可能会觉得两千万美元是个不小的数目,但实际上在风投眼里却没有多少,在美国一个工程师一年的开销就要二十万美元。世界上有四五个国家近十个主要手机生产厂家,要想拿下这 20% 的市场需要一家一家谈。手机的软件不像个人计算机的软件,有了漏洞(Bug)在网上发布一个补丁自动就补上了,手机软件出了问题有时要将手机回收,因此手机厂商测试时间很长,拿下一个手机合同一般要 18 个月的时间,因此这款软件的销售成本是很高的。我们不妨假设这个小公司的纯利润率有 15%(已经不低了),那么它一年的利润是二百四十万美元,虽然读者觉得一年挣几百万美元已经不错了,但是因为这个生意不可能成长很快(取决于手机市场的成长),在股市上市盈率( P/E 值)平均也就是 20 倍,那么这个公司的市值最多最多不超过五千万美元。一个价值不超过一亿美元的公司是无法在美国上市的,因此这个公司还没有创办,它无法上市的命运就已经注定了。这位同学失败的原因不在技术上,不在他个人的能力,而是题目没有选好。风投喜欢的是所谓的十亿美元的生意(Billion Dollar Business)。最后,我做风投的朋友建议这位同学找找天使投资人,因为这样一件事做好了还是有利可图的,也许会有天使投资人喜欢投资。

风投由于是高风险的,自然要追求高回报。每当创业者向我介绍他们的发明时,我问的第一个问题就是:“你怎么保证把一块钱变成五十块”。虽然风险投资最终的回报远没有几十倍,但是,投资者每一次投资都会把回报率定在几十倍以上(上面那个手机软件显然达不到几十倍的回报)。因此我这第一句话通常就难倒了一多半创业者。大部分人听到这句话的反应是:“要这么高的回报?是否太贪了?两年有个三五倍不就不错了吗?”一般传统的投资几年有个三五倍的回报确实已经很不错了,但是由于风投失败的可能性太大,它必须把回报率定得非常高才能收回整体投资。据我一位做风投的朋友讲,红杉风投当年投资 Google 的那轮风投基金高达十几亿美元,只有 Google 一家投资成功了,如果 Google 的回报率在一百以下,整轮基金仍是亏损的。从另一方面看,对风投来讲几十倍的投资回报是完全可及的。五十年代早期风投 AR&DC 投资 DEC,回报是五千倍($70,000 到 $355,000,000),KPCB […]

一直以来伴随我的一些学习习惯(三):阅读方法

这篇主要写一些学习(尤其是阅读)的基本方法。

1. 趁着对一件事情有热情的时候,一股脑儿把万事开头那个最难的阶段熬过去。万事开头难,因为从不了解到了解基本的一些事实,是一个新知识暴涨的阶段,这个时候的困难是最大的。有人熬不过去,觉得困难太大就放弃了。不过,狂热的兴趣可以抵消对困难的感觉,所以趁着对一件事情有热情的时候,开一个好头是很重要的。(当然,这并不是说持之以恒就不重要了)。当然,也许这个是因人而异的,对我来说我会在对一件事情有浓厚兴趣的时候非常专注地学习,把很多 groundworks 做掉。后面就会顺利一些了。

2. 根据主题来查阅资料,而不是根据资料来查阅主题。以前读书的时候是一本一本的读,眼里看到的是一本一本的书,现在则是一章、甚至一节一节的读,眼中看到的不是一本一本的书,而是一堆一堆的章节,一个一个的知识主题,按照主题来阅读,你会发现读的时候不再是老老实实地一本书看完看另一本,而是非常频繁地从一本书跳到另一本书,从一处资料跳到另一处资料,从而来获得多个不同的人对同一个主题是如何讲解的。比如最近我发现在看蒙特卡罗算法时就查了十来处资料,其中有三四篇 paper 和六七本书;这是因为即便是经典的书,你也不能指望它对其中每一个主题的介绍都是尽善尽美的,有些书对某个主题(知识点)的介绍比较到位,有些书则对另一些知识点介绍得比较到位。而有时候一篇紧凑的 paper 比一本书上讲得还要好。我硬盘里面的书按主题分类,每个主题下面都有一堆书,当我需要学习某个主题的知识时(譬如贝叶斯学习或者神经网络),我会把里面涉及这个主题的书都翻开来,索引到相关章节,然后挑讲得好的看。那么,如何判断一个资料是好资料还是坏资料呢?

3. 好资料,坏资料。好资料的特点:从问题出发;重点介绍方法背后的理念( rationale ),注重直观解释,而不是方法的技术细节;按照方法被发明的时间流程来介绍(先是遇到了什么什么问题,然后怎样分析,推理,最后发现目前所使用的方法)。坏资料的特点是好资料的反面:上来就讲方法细节,仿佛某方法是从天上掉下来的,他们往往这样写“我们定义… 我们称… 我们进行以下几个步骤… ”。根本不讲为什么要用这个方法,人们最初是因为面对什么问题才想到这个方法的,其间又是怎样才想出了这么个方法的,方法背后的直观思想又是什么。实际上一个方法如果将其最终最简洁的形式直接表达出来往往丢失掉了绝大多数信息,这个丢掉的信息就是问题解决背后的思维过程。至于为什么大多数书做不到这一点,我在这里试着分析过。

4. 学习一个东西之前,首先在大脑中积累充分的“疑惑感”。即弄清面临的问题到底是什么,在浏览方法本身之前,最好先使劲问问自己能想到什么方法。一个公认的事实是,你对问题的疑惑越大,在之前做的自己的思考越多,当看到解答之后印象就越深刻。记得大学里面的课本总是瀑布式地把整个知识结构一览无余地放在面前,读的过程倒是挺爽,连连点头,读完了很快又忘掉了,为什么?因为没有带着疑问去学习。

5. 有选择地阅读。很多人觉得我读书速度很快,其实我只是有选择地阅读。这里的选择体现在两个地方,一是选择一本书中感兴趣的章节优先阅读。二是对一本书中技术性较弱或信息密度较低的部分快速地略读。一般来说,除了技术性非常强的书之外,大多数书的信息密度很低,有很多废话。一般来说在阅读的时候应该这样来切分内容:1. 问题是什么?2. 方案是什么?3. 例子是什么?如果是需要解释一个现象的(譬如《黑天鹅》),那么1. 现象是什么?2. 解释是什么?3. 支撑这个解释的理由是什么?4. 例子是什么?一般来说,这一二三四用不了多少字就可以写完了(如果假设只举一到两个精到的例子的话),这样的无废话著作的典型是《合作的进化》;那为什么有些书,明明核心观点就那点东西(顶多加上几个精要的例子罢了)却写得长得要命呢?因为人的思维都有一个“联想”的特点,写着写着就容易旁逸斜出,而且作者自己也往往觉得引申出去挺牛逼,有时候很多与主题无关的废话就掺和进来了;那么,阅读的时候就应该有选择性地滤掉这些不相干的废话;此外还有一种可能性就是大量冗余的例子。一般来说组织得比较好的书会有详细且一目了然的目录和索引,根据目录首先就可以滤掉一部分(比如某个子章节的内容你以前是看过的),然后有时候作者还会举很多冗余的例子,如果你已经觉得印象够深刻了这些例子完全可以不看(一些书就非常厚道地对每个观点只辅以一两个最最经典的例子,譬如《与众不同的心理学——如何正视心理学》,这样的书我最是喜欢)。

6. 为什么看不懂?如果看不懂一个知识,一般有如下几个可能的原因:1. 你看得不够使劲。对此古人总结过——书读百遍其义自现。虽然这个规律不是任何时候都成立的,但是从认知科学的角度看是完全可以解释的,我们在阅读的时候,注意力往往会有选择性地关注其中的某一些“点”,而忽略了另一些“点”,于是一遍看下来可能因为某一些忽略导致无法理解整体。或者干脆看的时候就没注意其中一些细节但重要的东西。此外,大脑理解一个东西需要一定的处理时间,人脑的处理速度很慢,神经冲动每秒传输速度不过百米,所以不能指望看到哪懂到哪。最后,我们可能因为思维定势的原因会从某个特定的角度去看一句话而忽略了从不同角度去理解的可能性。对于这类情况,仔仔细细地再多读两遍,多试着去理解两遍,往往会“哦!原来这样。”地恍然大悟。2. 其中涉及到了你不懂的概念。这是技术性的不理解。这种情况就需要 Cross Reference 。如果一句话中用到了你不懂的概念,那就去查,现在很多书都是电子书,直接搜索一下,或者,对于纸书,看一下书后面的索引就行了。奇怪的是很多人看不懂也不分析一下为什么不懂,就直接放弃了。正如解决问题一样,问题卡住解决不了,第一时间要做的就是分析到底为什么解决不了,而不是直接求救。3. 作者讲述的顺序不对,你接着往下看,也许看到后面就明白了前面的了。

杂项

7. 如何在阅读之前就能获得对一本书质量的大致评估。在深入阅读之前能够迅速评估一本书的质量可以节省很多时间。基本上有几个线索:1. 看作者。牛作者写的书一般都不错。2. 看目录和简介。一份好的目录和简介能够透露这本书质量的相当一部分信息。目录结构是否清晰,是否直白(而不是装神弄鬼),都是衡量的线索。3. 看 Amazon 上的评价,这里要注意的是,除了看整体打分之外,更要看打分最低的人是怎么说的,因为小众意见往往有可能来自那些真正懂行的人(除了来踢馆的),如果在打分最低的意见里面看不到真正有价值的反驳意见的话就相当肯定书是不错的了。4. 看样章。Amazon 上一般都可以随机浏览一些章节的,表达是否清晰,论证是否严谨,内容是否深刻,基本是几页纸就能看出来的。

8. 如何搜寻到好书。几个线索:1. 同作者的著作。2. Amazon 相关推荐和主题相关的书列(类似豆瓣的豆列)。3. 一本好的著作(或一份好的资料——不管是书还是网页)在参考资料里面重点提到的其他著作。4. 有时对于一个主题,可以搜索到好心人总结的参考资源导引,那是最好不过的。

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浪潮之巅 第十一章 幕后的英雄—风险投资(Venture Capital)

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第一节 风投的起源

第二节 风投的结构

第三节 风投的过程

风险投资的过程其实就是一个科技公司创办的过程。在美国,一个新兴的科技公司(Startups)的创业过程通常是这样的:来自思科公司的工程师山姆和IBM公司的工程师强尼发明了一种无线通信的技术,当然这种技术和他们所在公司的核心业务无关,两人觉得这种技术很有商业前景,他们就写了个专利草案,又花五千美元找了个专利律师,向美国专利局递交了专利申请(关键之一,知识产权很重要)。两个人下班后以及周末的所有时间全泡在山姆家的车库里用模拟软件 Matlab 进行模拟,证明这种技术可以将无线通信速度提高五十倍(关键之二,是否有数量级的提高是衡量一项新技术是革命性的还是革新性的关键。)两个人想了好几种应用,比如代替现有的计算机 Wifi,或者用到手机上,于是在原有的专利上又添加了两个补充性专利。强尼和山姆于是拿着自己做的 Powerpoint 投影胶片、实验结果和专利申请材料到处找投资者,在碰了七八次壁以后,找到了山姆原来的老板,思科早期雇员亚平。亚平从思科发了财后不再当技术主管了,自己和几个志同道合的有钱人一起在做天使投资人。亚平和不下百十来个创业者谈过投资,对新技术眼光颇为敏锐,发现山姆和强尼的技术很有独到之处,但是因为山姆和强尼讲不清楚这种技术的具体商业前景在哪里,建议他们找一个精通商业的人制定一个商业计划 Business Plan(关键之三,商业计划很重要)。

强尼找到做市场和销售的朋友迪克,并向迪克大致介绍了自己的发明,希望迪克加盟共同开发市场。迪克觉得和这两个人谈得来,愿意共同创业。这时出现了第一次股权分配问题。

到目前为止,所有的工作都是山姆和强尼做的,两个人各占未来公司的 50% 股权和投票权。迪克加盟后,三个人商定,如果迪克制定出一个商业计划书,他将获得 20% 的股权,山姆和强尼将减持到 40%。迪克经过调查发现,山姆和强尼的发明在高清晰度家庭娱乐中心的前景十分可观,于是制定了可行的商业计划书,并得到了 20% 的股权。三个人到目前为止对今后公司的所有权见下表。   &nbsp

三个人再次找到亚平,亚平请他的朋友,斯坦福大学电机工程系的查理曼教授作了评估,证实了山姆等人的技术是先进的并有相当的复杂度,而且有专利保护,别人不易抄袭模仿。亚平觉得可以投资了,他和他的天使投资团觉得山姆、强尼和迪克的工作到目前为止值(未融资前)一百五十万美元,而三个创业者觉得他们的工作值二百五十万,最后商定定价二百万(注:对公司的估价方法有按融资前估价,即 Pre-Money ,和融资后估价,即 Post-Money 两种。从本质上讲,这两种方法是一样的,我们这里的估计都以 Pre-Money 来计算)。亚平和他的投资团投入五十万,占到股份的 20%。同时,亚平提出下列要求:

1.亚平要成为董事会成员;2.山姆、强尼和迪克三人必须从原有公司辞职,全职为新公司工作。并且在没有新的投资进来以前,三个人的工资不得高于每月四千美元;3.山姆等三人的股票必须按月在今后的四年里逐步获得(Vested),而不是在公司成立时立即获得。这样如果其中有人离开了,他只能得到一部分股票;4.如果有新的任何融资行为必须通知亚平的天使投资团。

现在山姆等人就必须正式成立公司了。为了将来融资和开展业务方便起见,他们在特拉华州注册了赛通科技有限公司。山姆任董事会主席、迪克和亚平任董事。山姆任总裁,强尼任主管技术的副总裁兼首席技术官,迪克任主管市场和营销的副总裁。三个人均为共同创始人。公司注册股票一千五百万股,内部核算价格每股二十美分。

在亚平投资后(的那一瞬间),该公司的内部估计已经从两百万增加到二百五十万,以每股二十美分计算,所有股东的股票只占到 1250 万股(250万/0.2=1250万)。那么为什么会多出来 250 万股,它们并没有相应的资金或者技术做抵押,这些股票的存在实际上稀释了(Dilute)所有股东的股权。为什么公司自己要印这些空头钞票呢?因为它们必须留出来给下面的用途:

1.由于山姆等人的工资很低,他们将根据自己的贡献,拿到一部分股票作为补偿;2.公司正式成立后需要雇人,需要给员工发股票期权;3.公司还有一些重要的成员没有进来,包括 CEO,他们将获得相当数量的股票。

现在,该公司各位股东股权如下:   &nbsp

接下来,山姆等人辞去以前的职务,全职创业。公司很成功,半年后做出了产品的原型(Prototype)。但是,50 万投资已经花完了,公司也发展到 20 多人。250 万股票也用去了 150 万股。这时,他们必须再融资。由于该公司前景可观,终于得到了红杉风投的青睐。红杉风投为该公司作价 1500 万美元,这时,该公司的股票每股值 1 美元了,比亚平投资时涨了四倍。红杉同意投资 […]

浪潮之巅 第十一章 幕后的英雄—风险投资(Venture Capital)

发表者:Google(谷歌)研究员 吴军

第一节 风投的起源

第二节 风投的结构

风险投资基金(Venture Capital Funds)主要有两个来源:机构(Institutes)和非常有钱的个人。比如哈佛大学和斯坦福大学的基金会就属于前者。当然,为了让投资者放心,风险投资公司自己也会拿出些钱一起投资。

风险投资基金一般是由风险投资公司出面,邀集包括自己在内的不超过 499 位投资者(和投资法人),组成一个有限责任公司(Limited Liability Company, LLC)。为了避税,在美国融资的基金一般注册在特拉华州,在世界上其它地区融资的基金注册在开曼群岛(Cayman Islands)或者是巴哈马(Bahamas)等无企业税的国家和地区(如果读者创业时遇到一个注册在加州或纽约的美国基金,那一定是遇到骗子了)。为什么不能超过 499 人呢?因为根据美国法律规定,一旦一个公司的股东超过五百人,就必须像上市公司那样公布自己的财务情况和经营情况。而风险投资公司不希望外界了解自己投资的去处和资金的运作,以及在所投资公司所占的股份等细节,一般选择不公开财务和经营情况,因此股东不能超过五百人。每一轮基金融资开始时,风投公司要到特拉华等地注册相应的有限责任公司,在注册文件中必须说好最高的融资金额、投资的去处和目的。风险投资公司会定一个最低投资额,作为每个投资人参与这一期投资的条件。 比如红杉风投一期融资常常超过十亿美元,它会要求每个投资人至少投入两百万美元。显然,这只有机构和非常富有的个人才能拿得出。

风险投资公司每一次融资便成立一个有限责任公司,它的寿命从资金到位开始(Close Fund)到所有投资项目要么收回投资、要么关门结束,通常需要十年时间,前几年是投入,后几年是收回投资。一个风险投资公司通常定期融资,成立一期期的风险基金。基金为全体投资人共同拥有。风险投资公司自己扮演一个称作总合伙人的角色(General Partner),其它投资者称为有限合伙人(Limited Partner)。总合伙人除了拿出一定资金外,同时管理这一轮风险基金。有限合伙人参与分享投资回报但是不参加基金的决策和管理。这种所有权和管理权的分离,能保证总投资人能够独立地、不受外界干扰地进行投资。为了监督总投资人的商业操作和财务,风投基金要雇一个独立的财务审计顾问和总律师(Attorney in General),这两个人(或者公司)不参与决策。风险投资比炒股要凶险得多,一旦出错,基本上是血本无归。为了减少和避免错误的决策,同时替有限合伙人监督总投资人的投资和资本运作,一个风投基金需要有一个董事会(Board of Directors)或者顾问委员会(Board of Advisors)。这些董事和顾问们要么是商业界和科技界的精英,要么是其它风险投资公司的投资人。他们会参与每次投资的决策,但是决定由总投资人来做。

风险投资基金的总合伙人的法人代表和基金经理们一般都是非常懂技术的人,很多人是技术精英出身,很多人自己还成功创办过科技公司。比如被称为世界风投之王的约翰.多尔(John Doerr)原来是英特尔公司的工程师。中国最大最好的两个风投公司北光(Northern Light)和赛伯乐(Cybernaut)的创始人以前都是非常成功的企业家。比如创办北极光创投的邓峰和柯岩博士,原来是世界上最大的网络防火墙公司 Netscreen 的创始人,同时是网络安全的专家。赛伯乐的创始人朱敏博士是世界上最大的电话电视会议技术和服务公司 Webex 的创始人。为了确保对最先进技术的了解,风险投资公司会招很多技术精英,同时还会请外面的技术顾问,比如斯坦福大学的教授,一起来帮助评估每一项投资。

风险投资基金一旦进入被投的公司后,就变成了该公司的股份。如果该公司关门了,相对于公司创始人和一般员工,风投基金可以优先把公司财产变卖后的钱拿回去。但是,这时能拿回的钱通常比零多不了多少。如果投资的公司上市或者被收购,那么合伙人或者直接以现金的方式回收投资,或者获得可流通的股票。这两种方式各有利弊,都有可能被采用。前者一般针对较小的基金和较少的投资,总合伙人会在被投资的公司上市或者被收购后的某一个时间(一般是在解禁期Lock Period 以后)将该基金所拥有的全部股票卖掉,将收入分给各个合伙人。这样基金管理的成本较低。但是,如果基金占得股份较大,比如风险投资在很多半导体公司中常常占到股份的一半以上,这种做法就行不通了。因为上市后统统卖掉其拥有的股票,该公司的股价会一落千丈。这时,风险投资的总合伙人必须将股票直接付给每个合伙人,由每个合伙人自己定夺如何出售股票。这么一来,就避免了股票被同时抛售的可能性。虽然这么做基金管理的成本(主要是财务上的成本)增加了不少,但是大的风投公司必须这么做,比如 KPCB 和红杉风投在 Google 上市 180 天后,各自拥有几十亿美元 Google 股票,如果这些股票一下子涌到股市上,就会造成 Google 股票的大跌,于是两家风投将股票分给了有限合伙人,由他们自行处理。事实上大部分合伙人并没有抛售,结果 Google 的股票在 180 天后不降反涨。

为了降低风险,一轮风投基金必须要投十几家到几十家公司。当然,为了投十家公司,基金经理可能需要考察几百家公司,这笔运作的费用不是个小数,必须由有限合伙人出,一般占整个基金的 […]

浪潮之巅 第十一章 幕后的英雄—风险投资(Venture Capital)

发表者:Google(谷歌)研究员 吴军

任何一个公司的创办都离不开资金。传统上创业资金的合法来源只有两种渠道:一种是靠积累(比如继承遗产或者是自己多年的积蓄),第二种是靠借贷(比如从家人、亲戚和朋友那里凑钱,或者从银行抵押贷款)。如果要求创业者将自己一辈子的积蓄全部拿出来创业,很多人可能会知难而退,更何况最喜欢创业的年轻人恰恰是积蓄最少的群体。从银行贷款必须要有财产可抵押,对于有房子的人来讲最值钱的就是房子,但是房子一旦抵押出去很可能赎不回来,自己便无家可归了,而且不是人人都有房子可抵押。因此,年轻人要通过这两种传统的方法获得创业资金很不容易。这样,资金就成了创业的瓶颈。在很多国家,包括几乎整个欧洲,很少能看到新的公司兴起,原因就是没有人愿意提供创业的资金。

美国是一个富于冒险精神的年轻的国度。二战后,尤其是六十年代后,一些愿意以高风险换取高回报的投资人发明了一种非常规的投资方式—风险投资(Venture Capital Investment,or VC),在中国又简称风投。风险投资和以往需要有抵押的贷款有本质上的不同之处。风险投资不需要抵押,也不需要偿还。如果投资成功,风投资本家将获得几倍、几十倍甚至上百倍的回报,如果不成功,钱就打水漂了。对创业者来讲,使用风险投资创业即使失败,也不会背上债务。这样就使得年轻人创业成为可能。几十年来,这种投资方式总的来讲非常成功,硅谷在创造科技公司神话的同时,也创造出另一种神话——投资的神话。

第一节 风投的起源

哲学家黑格尔讲:“凡是现实的都是合理的;凡是合理的都是现实的。”(All that is real is rational, and all that is rational is real.)这句话在恩格斯的《反杜林论》中成为最有进步意义的话。任何事情都有它发生、存在和发展的理由,当然如果这个理由不成立了,它终究就会消亡。风投在六十年代后(而不是二战以前)在美国(而不是世界其它国家)蓬勃兴起有它的社会基础。

第二次世界大战后,美国取代英国主导了世界的金融业,在二战后的较长时间里,美国是资本的净输出国,比其它国家有多得多的资本可以进行投资。传统的投资方法是将资本投入到股市上去(Public Equity)或者购买债券(Bonds,比如国债)。前者一百多年来的回报率平均是百分之七左右,后者就更低了(美国国债的回报率是百分之五左右)。要想获得更大的投资收益,过去的办法只有投入到未上市流通的企业中去(Private Equity)。由于吃过 1929 年到 1933 年经济大萧条的亏,美国政府在很长时间里严格限制银行的各种炒作行为。直到七十年代时,闲余资本只能进行投资,很难用于金融炒作。我们今天看到的许多纯金融的一些游戏,比如对冲基金(Hedge Funds),那都是八十年代以后的事了。

而对私有企业的投资大致有两种,一种是收买长期盈利看好但暂时遇到困难的企业,比如投资大师巴菲特经常做的就是这件事,他很成功的案例是在美国大保险公司 Geico(原名政府雇员保险公司,Government Employee Insurance Company)快要破产时,百分之百地以超低价收购了该公司,并将其扭亏为盈,从而获得了几十倍的收益;另一种是投资到一个新的小技术公司中,将它做大上市或者被其它公司收购。后者就是风险投资的对象。

和抵押贷款不同,风险投资是无抵押的,一旦投资失败就血本全无。因此,风投资本家必须有办法确认接受投资的人是老老实实用这笔钱创业的实业家,而不是卷了钱就跑了的骗子(事实上,风险投资钱被骗的事件还时有发生)。第二次世界大战后,经过罗斯福和杜鲁门两任总统的努力,美国建立起了完善的社会保险制度(Social Security System)和信用制度(Credit System),使得美国整个社会都建立在信用(Credit)这一基础之上。每个人(和每个公司)都有一个信用记录,通过其社会保险号可以查到。美国社会对一个人最初的假定都是清白和诚实的(Innocent and Honest),但是只要发现某个人有一次不诚实的行为,这个人的信用就完蛋了——再不会有任何银行借给他钱,而他的话也永远不能成为法庭上的证据。也就是说,一个人在诚信上犯了错误,改了也不是好人。全美国有了这样的信用基础,银行就敢把钱在没有抵押的情况下借出去,投资人也敢把钱交给一无所有的创业者去创业。不仅如此,只要创业者是真正的人才,严格按合同去执行,尽了最大努力,即使失败了,风投公司以后还会愿意给他投资。美国人不怕失败,也宽容失败者。大家普遍相信失败是成功之母,这一点在世界其它国家很难做到(当然,如果创业者是以创业为名骗取投资,他今后的路便全被堵死了)。美国工业化时间长,商业发达,和商业有关的法律健全,也容易保护风险投资。

相比其他发达国家而言,美国是一个年轻的移民国家,很多美国人是第一代移民,爱冒险,而且想象力丰富,乐于通过创业来提升自己的社会和经济地位。美国的大学总体水平领先于世界,并且在理论研究和应用研究方面平衡得比较好,容易做出能够产业化的发明创造。这两条加在一起,使得风险投资人可以很方便的发掘到好的投资项目和人才。上述这一切原因凑到一起,就形成了风险投资出现和发展的环境。

高回报的投资一定伴随着高风险,但反过来高风险常常并不能带来高回报。任何一种长期赚大钱的金融投资必须有它内在的动力做保证。股票长期来讲总是呈上涨趋势,因为全世界经济在发展。风险投资也是一样,它内在的推动力就是科技的不断发展进步。由于新的行业会不断取代老的行业在世界经济中的地位,专门投资新兴行业和技术的风险投资从长期来讲回报必定高于股市。因此风险投资看上去风险大,但是并不是赌博,它和私募基金都是至今为止收益最高的投资方式(回报率分别在 15% 和 20% 上下)。正是鉴于它的高回报,不断有人和单位(Institute)愿意将越来越多的钱放到风险投资基金中去,比如斯坦福大学将其退休基金的很大一部分放到在风投公司 KPBC 去投资。近三十年来,风投基金越滚越大,从早期的一年几万美元,到 2006 年的每季度六七十亿美元。由于风投公司不公开财务报告,很难准确了解美国风投的准确规模,但是普遍估计 2007 年的美国的风投基金规模大约是二三百亿美元。现在,美国自己已经消化不了全部的风投资本了,因此这些年美国大的风投公司也开始在海外投资,其中相当大一部分投在了中国和印度(欧洲的风投至今仍然很少)。

从财务和税务上讲,风险投资和传统的私募基金(以下简称私募基金)类似,但是它们的投资对象和方式完全不同。私募的投资对象大多数是拥有大量不动产和很强的现金流(Cash […]

浪潮之巅 第十章 短暂的春秋——与机会失之交臂的公司(六)

发表者:Google(谷歌)研究员 吴军

第一节 太阳公司

1.1 昔日的辉煌

1.2 错失良机

1.3 历史的回放

第二节 Novell 公司

第三节 网景公司(Netscape)

第四节 Real Networks

当苹果公司的 iPod 以高科技精品的面貌上市,并风靡全球时,便有行家指出 iPod 其实并不是什么高科技新品,而是一个翻版的 MP3 播放器。MP3 音乐和播放器大家都很熟悉,它们在 iPod 出现前好几年就有了,而且最初搞 MP3 音乐的公司也不是苹果。

MP3 是当今在互联网上传播音乐的最通用的媒体格式。它的历史十分“悠久”,可以追述到 1979 年 AT&T 贝尔实验室搞的一些语音压缩算法。到了 1991 年,德国弗劳恩霍夫(Fraunhofer)应用研究所和 AT&T 贝尔实验室基于上述研究成果,提出了一种将高保真激光唱盘质量的音乐做成有损失压缩的音频压缩标准 Audio Layer 3,简称 MP3 。采用 MP3 数据格式的音乐质量比激光唱盘的质量要差一些,但是数据文件大小小了一个数量级。在互联网兴起以前,这种音频压缩方法并没有广泛应用。1995 年,弗劳恩霍夫基于 MP3 格式推出了在 Windows 操作系统下运行的世界上第一个 MP3 […]

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