充满了不确定
可能写得太抽象，但我觉得懂的人自然懂！无论你是做孵化器，天使投资还是风险投资，某种意义上，我们都是在不确定性中寻找确定性。
这件事很好玩，这件事是艺术。
通过降低单个项目的风险，试图降低系统性风险
每支基金都有确定的规模，拟投资的项目阶段，以及预计投资的项目数量范围。如果把每个投资项目看作单体，那整个基金都是一个系统。为了提高基金的投资回报率，降低系统（基金）的风险，一般的做法是，降低每个投资项目的风险。
别射我，我怕风险
简单来说，就是通过降低单个项目的投资风险，来试图减低整个基金（即系统）的风险。为了做到这样，投资经理和分析师们需要掌握更多的训练数据（财务数据，用户数据，团队介绍，竞品分析）来帮助他们更加准确地预测单个项目的风险系数。
并不降低单个项目风险，并引入更多数量项目，来降低系统性风险
而如今，越来越多的项目是通过产品方向调整，甚至团队重组形成的。产品真正成型后的形态，和一开始的时候完全是两个东西。之前大部分的训练数据都是前向的数据，即针对过去曾经发生的事情来预测之后的发展方向。但我们发现，前向数据很难预测未来的不确定性。
投资犹如瞎子摸黑
在前向数据失效，我们无法掌握和降低单个项目不确定性的条件下，我们如何控制系统性的风险？另一个答案是：单个项目不确定性不变，并引入更多不确定性的单体项目，增加样本池数量。通过中间运营增加调整和重组的可能性，延长项目的生命周期，变相提高单个项目的成功率，从而降低系统性风险。虽然单体项目的失败概率看上去没有降低，但通过孵化器的运营，单体项目即使在失败以后，仍可以重组不同创始人和团队之间的关系，重新生成新的项目和团队。这样延长了团队和项目的生命周期，通过重组产生新的可能性。并没有试图降低单体项目的失败概率，但提高了通过重组产生新项目的可能性，用另一种方法降低了系统性风险。
总一个结
为了降低系统性风险，一般的做法是减少投资项目（样本数量），并且降低每个项目（样本）的失败概率，从而起到降低系统性风险的目的。
而换一种角度的做法是，并不把希望寄托于降低每个项目的失败概率。而是增加投资项目（样本）的数量，并通过运营增加项目与项目之间，创始人和创始人之间，团队和团队之间沟通交流的机会，从而增加项目转型甚至团队重组的可能性（当然希望是往好的方向转）。样本数量过少，这样新的重组和裂变可能性越小。样本数量越多，重组和裂变产生新物种的可能性越大。这样的重组和裂变产生新的物种，新物种的基因往往优于上一代的物种，这样他们的生存能力也更强。通过这种方法，提高了产生更优基因项目的可能性，实际上降低了单个项目的失败概率（即使你原来失败了，你也有可能参与到产生新项目的事业中去）。
简单来说，并不简单降低单个项目的失败概率，而是增加项目样本数量，提高重组和裂变的可能性，让高失败概率的项目参与到重组和裂变中去，延长他们的生命周期，曲线地降低了这些项目的失败概率，最终仍然是降低系统性风险。
最终你会发现，YC在十年间投资了1000多个项目，单笔投资金额只有几万到几十万美元。实际上尊崇的就是如上逻辑，减少单个项目的投资成本，提高投资项目的样本数量，通过运营Program和Office Hour，增加项目重组和裂变的可能性，最终投出了包括Airbnb、Dropbox、Reddit、Heroku、Github等独角兽类的项目，降低了系统性风险。
网友评论