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戈壁创投:数字新基建背景下,我们看好什么样的公司?

6月16日19点30分,36氪将与戈壁创投联合举办“Gobi Insights · 2020年数字新基建系列沙龙”第一期AI专场 。届时我们将邀请戈壁创投及其5家被投公司趋动科技、聪图 、AutoX 、云智慧 普强为大家带来一场以AI创业为主题的圆桌论坛。

今年,突如其来的新冠肺炎疫情在给众多行业带来负面影响的同时,也刺激了智能化、无人化、数字化相关产业的发展。

而以5G、物联网、工业互联网、卫星互联网为代表的通信网络基础设施,以人工智能、云计算、区块链等为代表的“新技术基础设施”,以数据中心、智能计算中心为代表的“算力基础设施”,以及应用了互联网、大数据、人工智能等技术的“智能交通基础设施”、“智慧能源基础设施”等,也在今年4月被国家发改委明确纳入“新型基础设施建设”的范围。

在这样的大趋势下,数字新基建成为今年最大的投资主题,吸引着创投圈真金白银的涌入。

近日,“趋动科技”宣布完成戈壁创投领投的近千万美元Pre-A轮融资,公司致力于AI加速器资源池化和虚拟化软件及解决方案的研究。

谈及投资逻辑,戈壁创投合伙人胡唐骏告诉36氪,在AI快速发展的当下,云游戏、短视频等应用催生了对AI算力的迫切需求,但专业加速器的资源池化和算力资源池化技术远远落后于市场需求,这导致AI领域的企业普遍面临“算力昂贵”的难题。因此,只有实现AI算力的平民化,才能实现AI产业的大规模商业化。这是尚待开垦的蓝海市场,也是戈壁一直寻觅的投资标的。

抱着这样的想法,戈壁团队与趋动科技初次见面就一拍即合。这家年轻的初创公司,成立近一年的时间就已聚拢几十家头部互联网、AI和公有云等领域的企业客户,帮助他们提高GPU利用率、降低成本。

而在此次疫情期间,大量企业现金流吃紧、降本和节流需求明显、急于做线上化和数字化转型。这样的市场需求也明显加速了企业服务的发展。

戈壁创投是中国最早布局To B的投资机构之一,早在2011年就开始关注云计算和企业服务市场。那时候,移动互联网风头正盛,To C公司估值屡创新高,但戈壁果断把基金50%以上的盘子瞄准To B。直至今日,当数字新基建的概念提出、创投圈的风口整体往To B转移的时候,戈壁已经在这个领域积累了大量经验。

在AI领域,戈壁投资了聪图、普强、云智慧、镁伽机器人和AutoX等公司;在数据中台领域,他们投资了袋鼠云、驻云、潘帕斯和Thingworks等公司;在企业服务领域,投资了E签宝、创客贴、够快、Airwallex和博拉科技等公司。

To B领域将近9年的投资经验,帮助戈壁创投沉淀了一套看项目的方法论。胡唐骏告诉36氪,判断To B领域的创业公司,“产品”、“技术”和“服务能力”是三个最基本的标准。只讲包装和市场营销的公司,肯定做不好To B服务,也不会进入戈壁的投资意向列表中。

在具备了产品、技术和服务能力的情况下,如果创始团队还有产业资源,有行业know-how,甚至有一定的客户资源,那绝对加分是加分项,获客能力是To B创业至关重要的因素。如果创始团队是连续创业者,也会加分,因为他们经历过从0到1的创业过程,经历过公司发展的不同周期,踩过很多坑,这些都是特别宝贵的经验。

在企业服务领域,戈壁创投最知名的退出案例是Teambition。这家成立于2011年的团队协作软件公司后来被阿里以1亿美元全资收购,让戈壁的天使投资获得近30倍的回报。

“以退定投”,可以算得上是戈壁在企业服务领域的一个重要投资策略。戈壁创投管理合人朱璘去年底接受媒体采访时提到,很多投To C的投资人倾向于企业上市退出的路径,但在To B行业,应该要有八到九成公司走并购,不然一个To B公司的成长周期太长,可能需要20年左右才能成熟。所以在投的时候,就要想什么时候能卖,卖给谁。

如果从并购退出的角度考虑,公司团队的学习能力和产业经验就尤其重要。

“如果我作为大公司高管,肯定不会选一个不认可我文化的团队,因为管不了,但如果团队学习能力够强,那可能会考虑。或者你以前在500强做过,你回500强的几率比较高,就像思科很喜欢买前员工的公司,因为它知道买回来不会有融合问题,文化都很清楚。” 朱璘表示。

在过去18年里,戈壁创投通过旗下的美元和人民币基金投出近300个项目,跨越多个周期,见证了众多风口的此起彼伏。

谈及整个云计算市场的发展,胡唐骏称,2011年的时候,市场上只有IaaS和SaaS,之后才扩展到PaaS。当这些层级逐渐完善,再加上传感器等硬件的发展,才有大数据的积累,才能做大数据分析挖掘和建模,而伴随AI底层算法不断完善、算力快速提升,AI才逐渐成为新趋势。

这些对技术和市场的预判指导了戈壁过去这些年的投资布局。现在看好“数字新基建”也是一样,更多是基于技术客观规律和社会经济发展基本面的分析,而不是盲目追逐新概念。

谈及如何在纷繁芜杂的创投圈里找到理想标的、确保投资成功率,胡唐骏告诉36氪,自己可能“写代码写不过程序员,做架构比不了好的架构师,研究AI底层算法也不如数据科学家”,但可以找到产业上下游、项目竞争对手去做大量系统的研究,或者通过LP和其他资源合作方去了解。

比如,博世是戈壁的LP,曾经共同投资过镁伽机器人,当时博世安排了一个实验室团队来评估镁伽的协作机器人技术,在项目尽调阶段予以戈壁很大的帮助。

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