VC 投了 2000 億賭 AI 顛覆一切，但他們準備好被 AI 顛覆自己了嗎？
作者：WIRED
編譯：深潮 TechFlow
創投是 AI 最大的信徒，去年集體往 AI 賽道砸了超過 2,000 億美元。 但一個尷尬的問題擺在眼前：AI 會不會把 VC 自己也顛覆了？ 一個叫 ADIN 的平台已經用 AI Agent 取代人類分析師做投資盡調，一小時搞定原本要幾天幾週的工作。 更致命的是另一層威脅——當 AI 讓創業成本暴跌，創辦人可能根本不需要 VC 的錢了。 這篇文章訪問了多位知名 VC，呈現了業界內部的真實分歧和焦慮。
全文如下：
去年秋天，創投正以創紀錄的金額湧入人工智慧賽道，一群投資人聚在一起評估一個新項目。 這家公司叫 Infinity Artificial Intelligence Institute，做的是自動調校 AI 模型的軟體，讓模型更快更便宜。 創始團隊看起來不錯，市場也正在快速擴張。 一半的投資人持謹慎態度，另一半看到了錢的味道。 其中一位稱這筆交易是「絕對的猛貨」。
這家公司是真的，這群 VC 投的 10 萬美元種子輪也是真的。 但這些 VC 本身全是 AI Agent，它們屬於一個叫做 ADIN（Autonomous Deal Investing Network，自主交易投資網絡）的新平台。
ADIN 於 2025 年上線，以 AI 取代了創投交易中的人類分析師。 輸入一份新創公司的 pitch deck，輸出一份詳細的商業模式和創始團隊分析、一份盡調問題和合規風險清單、一份 TAM 估算和一個建議估值。 ADIN 有十幾個不同的 Agent 投資人，各有獨特的人設和投資論點。 Tech Oracle 看底層技術，Unit Master 評估財務基本面，Monopoly Maker 大致基於 Peter Thiel 的風格尋找市場壟斷機會。 當多數 Agent 看好一個專案時，它們會建議 ADIN 的基金該給這筆交易分配多少資金。 整個過程大約一小時，而 VC 機構的分析師通常需要幾天到幾週。
「創投這個遊戲成功率不高」，ADIN 母公司 Tribute Labs 的共同創辦人 Aaron Wright 說。 現在的做法——一種拍腦袋式的、憑直覺判斷誰會成為明天偉大獨角獸的方式——只有大約 1% 的機率能打出「全壘打」（即一個項目回報 10 倍以上的投入資本）。 四分之三的創投交易連本金都收不回來。
在 Wright 看來，AI 模型能大幅提升這個勝率。 他認為創投正在進入自己的 Moneyball 時代，量化方法將超越人類直覺，每個人都會開始打出更多全壘打。 「這些系統將越來越能淘汰差項目、聚焦更成功的項目，同時降低這些機構的營運成本」，Wright 說。 他相信幾年之內，AI Agent 可能成為世界上最好的創投。
到那時呢？ 「Sand Hill Road 可能就不存在了。」
沒有哪個群體比創投人更看好 AI 了。 他們去年集體向 AI 賽道投了超過 2,000 億美元。 AI 模型的進步改變了投資人看待幾乎每家公司、每個產業的方式。 Khosla Ventures 的創辦人 Vinod Khosla 最近預測，到 2030 年 AI 將取代 80% 的工作職責。 但許多創投似乎低估了 AI 對自己工作的衝擊程度。
Marc Andreessen——明星風投、Andreessen Horowitz 聯合創始人——在他的播客 The Ben & Marc Show 中說過，當 AI 做了其他所有事之後，風險投資可能是“人類仍然在做的最後幾個領域之一”。 他認為這份工作不只是開支票，還包括在正確的時間選擇正確的想法和正確的人，然後引導他們走向成功。
「這不是科學，這是藝術」，Andreessen 接著說。 「如果是科學，最終會有人能精確調試到十次中八次。但現實世界不是這樣的。你做的是偶然事件的生意。它有一種不可言說的東西，有品味的因素。」
我為這篇文章採訪的很多 VC 都持類似觀點。 創投機構 Shakti 的管理合夥人 Keval Desai 把早期投資比喻為「在幼兒園挑出 Michael Jordan」。 一個專案早期沒有產品，沒有收入，只有潛力。 「你可以有各種算力、各種演算法，但沒有數據就無從分析」，Desai 說。 （不過他承認，遇到不熟悉的市場時偶爾會讓 Gemini“扮演一個 VC 分析師”來給意見。）
Angel Squad 的聯合創始人 Brian Nichols——這是一個與早期 VC 機構 Hustle Fund 關聯的天使投資網絡——告訴我他不會信任 AI 來做投資中的“篩選”工作。 歸根結底，VC 是一門關係生意：關鍵是你認識誰，以及你能為誰親自擔保。 同時他也認為 AI 或許能取代這份工作的其他部分。 我們聊天時，他剛從 Hustle Fund 的一次團體建造回來，有個合夥人用 Claude Code 做了一個工具來分流創始人的郵件。 「我們每天花好幾個小時回覆創辦人的 pitch」，他說。 「這些時間大概可以花在別的地方。」VC 機構 Felicis 的創始人兼管理合夥人 Aydin Senkut 告訴我，他認為大多數 VC 都在以某種方式試驗 AI 以保持競爭力。 他的機構目前在試驗用聊天機器人寫投資備忘錄、改善交易來源、幫助合夥人給創辦人「評分」。
像 ADIN 這樣的專案試圖把更多底層工作自動化。 盡調流程——投資者調查一個專案的可行性、風險和成長潛力——是創投中最耗時的環節之一，尤其是考慮新興市場中的公司時。 ADIN 把這個步驟壓縮到幾分鐘，能快速揪出可能搞砸交易的監管或合規問題。 在評估礦業技術公司時，ADIN 標示了一系列出口管制法規和跨境資料傳輸問題。 「這些不是大多數投資人會想到要問的問題」，ADIN 的合夥人 Priyanka Desai 說。 她補充道，AI「不會累，不會因為慣性而有盲點，能把那些容易被忽視的長尾風險浮出來」。
目前人類仍要做幾件事。 首先是 ADIN 的交易來源來自一個創投 Scout 網路。 雖然 ADIN 像傳統 VC 基金一樣有 LP 出資，但它給 Scout 提供了一個不尋常的經濟誘因——Scout 可以獲得 50% 的 carried interest（附帶權益），這通常是留給 GP（管理合夥人）的利潤。 「基本上就是把 GP 級別的經濟利益給一個人，讓他們只需要提交交易並利用自己的網路」，Desai 說。
人類還需要負責「最後一公里」，包括見創始人以及最終決定是否開支票。 「我們知道這些系統不完美，所以需要二次確認」，Wright 說。 AI Agent 有時在推薦上過於激進：他給我看了一個所有 Agent 都很喜歡的項目，但 ADIN 在和創始人見面並發現現有競爭對手的問題後決定不投。
另一方面，Wright 說他也用 ADIN 評估過一些已經拿了 2000 萬美元以上融資的公司，其中一些被 ADIN 的 Agent 一致不看好。 「我們面臨的挑戰是搞清楚這到底是準確的還是誤判？」他說。 在某些情況下，投資人可能掉進了一個常見的人類陷阱：僅憑感覺就吹捧一個專案或創始人。
AI 系統能不能跑贏投資人是一回事。 但還有另一個生存威脅：讓創投工作更快更有效率的同一種 AI 技術，也讓創辦軟體公司變得更容易、更便宜。 過去十年，VC 產業的大部分錢來自 SaaS。 但一個曾經需要 200 萬美元種子輪來僱用專業工程團隊的項目，現在可能用幾個 vibe coder 和不到六位數的資金就能達到同樣的產品速度。 大額支票的數學不再成立了。
直到最近，只有極小比例的獨角獸是自力更生的。 根據監測 SaaS 公司的 SaaStr 的數據，平均軟體獨角獸融資 3.7 億美元。 現在出現了像 AI 影像產生器 Midjourney 這樣的公司，核心團隊就那麼幾十個人就達到了獨角獸等級。 （根據 Pitchbook 的最新數據，Midjourney 大約有 100 名員工。一起版權訴訟的法庭文件顯示公司年收入超過 3 億美元。Midjourney 沒有回复 WIRED 的置評請求。）
這個場景——一些創始人根本不再需要風投資金——是最可能讓風險投資人感到恐懼的那個。 「這才是生存威脅」，Angel Squad 的 Nichols 說。 「錢在那裡，但創辦人不需要了。」也許 AI 不會直接取代投資人，但它可能讓那些投資變得不必要。
除了機器人、生物科技或其他硬體類公司之外，可能很快就會有更少的創業公司需要創投產業賴以建立的那種大額融資。 這可能會讓這個產業回到它的起點：一個小而專業的領域，連結科學突破和商業應用之間的鴻溝。 （建立基礎模型的巨頭公司仍然在這裡，它們可能會繼續拿 VC 的錢來支付天文數字般的算力、數據中心和員工薪酬。）
如果便宜就能創業，我們可能會看到這個行業快速瘦身。 這可能以另一種方式讓投資人失業：不是被替代，而是商業模式被取代。 「如果這些基金閒著沒事幹，爭搶極少數真正需要融資的交易，那就產生了另一種問題」，Nichols 說。 「這才是讓投資人睡不著的事。」
