风险投资，相信数据还是相信直觉？199IT互联网TMT数据 | 中文互联网数据研究资讯中心

谷歌风投普通合伙人比尔·马里斯（右）和负责数据工作的格雷厄姆·斯宾塞。

旧金山——这里的风险投资游戏以前是这么玩的：

一个朋友给朋友打了个电话，这个朋友认识某个人。于是大家一起见了个面，喝了点酒（比如说在门洛帕克的马德拉餐厅）。商业计划书？当然，你说怎样就怎样好了。但是你感觉这个项目如何呢？

投资高科技创业公司是一项风险很高的业务，作为我们数据驱动型经济的典范，谷歌决然不会像上述的那样对待这项业务。跟老派的风险资本家不一样，谷歌正在崛起的风投部门所关注的，不是交易的艺术，而是交易的科学。谷歌会首先收集、整理、分析数据，然后才会开始运作资金。

谷歌风投及其处理投资的方式，代表了风险投资业务的一套新方法，不过怀疑者们说，它永远无法捕捉到硅谷的火花或者魔法。计算机算法会支持你投资给戴维·帕卡德(David Packard)或史蒂夫·乔布斯(Steve Jobs)吗？它能预见到Pets.com的愚蠢吗？

至少在目前，数据为这些问题提供了一个答案：自2009年成立以来，谷歌风投在风投行业中的表现引人注目；这个行业尽管声名显赫，却没有给投资者带来实实在在的收益。最近几年，投资一些声势浩大的风投基金获得的收益，还比不上投一个无聊的共同基金去追股市行情。剑桥联合研究顾问公司(Cambridge Associates)的资料显示，从2002年至2012年，风险资金的平均年回报率为6.9%，弱于主要股指。

像所有风投基金一样，谷歌风投也没有公布自己的投资回报率，但在它投资的170个项目中，已失败的项目，合伙人们一只手就数得过来；当然，现在还很难说其中有多少项目会取得成功，而且它也错过了一些巨星级的公司。谷歌投资成功的项目包括已经上市的公司，比如度假租赁服务HomeAway和智能电网软件Silver Spring Networks，也包括出售给给谷歌、雅虎、Facebook和Twitter的一些创业公司。

大数据所代表的技术和决策方式正在颠覆多种业务，它能否真正转变这个曾经催生了它的行业仍有待观察。数据处理正在变得越来越重要，这一点很少有人否认。但是有些人坚称，那些无形的“老”因素，比如本能和运气，依然是最重要的。

“和我们投资的所有公司一样，在数据分析的摩登时代，风投机构需要有分析性的直觉，”麦德罗纳风险投资集团(Madrona Venture Group)总经理马特·麦克尔威恩(Matt McIlwain)说，他的公司曾投资给Amazon.com和房地产网站Redfin。 “但是最终直觉才是最重要的因素。就算是所有这些都已经具备，一点点好运气也能发挥相当大的作用。”

谷歌风投是第一家大量依赖数据的大型风投公司。之后，不仅像KPCB(Kleiner Perkins Caufield & Byers)、红杉资本(Sequoia Capital)和Y孵化器(Y Combinator)这样的知名基金纷纷效仿它，像铁石集团(Ironstone Group)和帕洛阿尔托风投科学公司(Palo Alto Venture Science)这样的新公司就是为了检测这种策略而成立的。

很多风险资本家都同意，有些事情需要加以改变。在科技行业中，工程师相信任何问题都可以用数据来解决，因此采用这样的解决方案似乎也是顺理成章的事情。

“如果你不能衡量它，量化它，那你又怎么开始制定解决方案呢？”谷歌风投的管理合伙人比尔·马里斯(Bill Maris)说，“我们拥有你能想像到的世界上最大的数据集，我们的云计算机架构是有史以来最大的。如果我们投资的时候还随随便便跟着感觉走，那就有些冒傻气了。”

谷歌风投掌管着15亿美元的资金——对谷歌来说是小钱一笔，谷歌去年的营收是500亿美元。该公司雇佣了七个人来负责收集和分析数据，并向投资者演示结果。

谷歌风投收集的数据来自跟创业公司及其创始人有关的学术文献，过去的经验，以及尽职调查，它们被输入到谷歌风投的算法中。马里斯说，即使是从来没有开过一家公司的大学辍学生，也会有一个量化的跟踪记录。

谷歌拒绝透露其秘密武器——即它用来分析数据的算法。但是它已经从中学到了一些窍门。

格雷厄姆·斯宾塞(Graham Spencer)是谷歌风投的普通合伙人，负责该公司的数据工作，下面就是他出的一道题：一家公司在年景不好的时候开业，取得了很好的业绩，另一家公司在年景很好的时候开业，但业绩平平，投资哪家公司会比较好？

大多数人都会选择第一家公司。但是斯宾塞说，一些学术研究结果表明，你应该投资给第二家公司，因为它的创始人更善于把握市场时机。

有些窍门似乎显而易见。比如谷歌风投发现，已经成功创办过一家公司的创业者更容易再次获得成功，而总部设在像旧金山湾区这样的科技中心的创业公司，获得成功的可能性也更大。

但是斯宾塞表示，关键在于能够了解哪些因素是最重要的，而不是得出非黑即白的规则。举例来说， 虽然谷歌的算法表明创业公司的地理位置很重要，但创始人过去的成功经历却更重要得多。然而，只投资给经验丰富的创业者，却意味着小看了创办Facebook的马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)，以及谷歌的两位创始人拉里·佩奇(Larry Page)和谢尔盖·布林(Sergey Brin)。

谷歌说，直觉和火花仍然发挥着至关重要的作用，甚至可以推翻数据。

“我们绝不会投资给那些我们觉得很混账的创始人，即使所有的数据都支持投资给他。”斯宾塞说。

一些风投公司几乎完全依赖于算法来决定在哪里投资，铁石的策略就是如此，创办这家风投公司的威廉·R·哈姆布雷特(William R. Hambrecht)是科技投资界的先驱者之一。

在传统风险资本家看来，铁石的算法得出的结论可谓是异端邪说。例如，尽管大多数投资者都认为创业团队是最重要的因素之一，但在铁石的预测值中，创业团队只占12％的比重。铁石的分析只把20％的权重放在创业公司本身上，其余全部分配到了该公司试图进入的市场上，它说这是因为创业公司有可能会转型，而市场的预测力更强。