Nick Davidov，DVC联合创始人和管理合伙人 – 采访系列

Nick Davidov，DVC联合创始人和管理合伙人，已经投资了140多家早期AI创业公司，包括Perplexity AI、Etched和Mira Murati的Thinking Machines Lab。

DVC 是一家位于旧金山的风险投资公司，专注于支持早期人工智能创业公司，并围绕人工智能创新建立社区驱动的生态系统。该公司由Marina和Nick Davidov创立，通过将活跃的创始人、工程师和研究人员网络与专有的AI启用工作流程相结合，支持从种子轮到A/B轮增长阶段的公司，投资金额从10万美元到30万美元，后续投资金额从100万美元到300万美元。其模式强调实践支持、深度社区参与和利用AI工具与经验丰富的有限合伙人一起寻找交易、进行尽职调查和帮助投资组合创始人成长——所有这些都是为了在人工智能创业公司中产生有意义的影响。

DVC已成为重新思考风险投资的公司。是什么样的传统风险投资的经历或挫折激发了您建立一个完全由AI代理和社区智能驱动的模型的想法？

主要是风险投资业务扩张的问题。目前，唯一的扩张方式是增加管理下的资产。一旦你的动机转变——你不再被价值驱动，而是被管理费驱动。然后，你开始优先考虑部署而不是回报，这是不健康的。所以，我们正在尝试找到一种替代的方式来扩张投资公司，横向扩张，而不是纵向扩张。另外，我们正在尝试民主化风险投资的获取途径，并通过这种方式带来多样性。

​您曾说DVC“解雇了分析师并雇佣了LP”。您能详细说明这个系统是如何工作的吗——LP如何为寻找和尽职调查做出贡献，以及什么工具使他们能够做到这一点？

我将从一个轶事开始。当新的LP加入我们时，我们要求他们填写一份问卷，包括这样一个问题：“您是否愿意积极帮助创业公司？”其中一位LP——一位测试工程师——很好奇，如果他选择“否”，问卷将显示什么问题。他大约是我们的第100位申请人，他让我们发现，这个问题的积极答案是强制性的——没有人可以回答“否”。令人惊讶的是，在他之前的100位申请人中，所有人都点击了“是”，并没有注意到这一点。

我们为LP建立了一个内部的“社交阶梯”。在DVC，每个LP都可以获得交易顾问的头衔，然后可以成长为超级顾问，如果他们积极支持我们的投资组合公司，提供招聘、销售、产品和人脉等方面的帮助，并获得分红权作为回报。另外，如果LP为我们带来一笔交易，他们将成为交易队长。我们使他们能够在每个阶段都有所贡献，并自动化了大多数流程。

DVC的专有AI代理如何自动化核心风险投资功能，例如交易寻找、尽职调查和投资组合监控？您能描述一下哪些工作流程已经经历了最大的转变吗？

在DVC，AI是对风险投资公司运营方式的彻底重新思考的基础。它帮助我们颠倒了传统的尽职调查流程。与其先联系创始人，我们的AI代理在初次联系之前建立了一个综合的交易备忘录，并进行了大部分初步尽职调查。这是可能的，因为大部分必要信息（如公司简介、市场数据、竞争对手分析和估值原则）在电话之前就已经可用，因此没有必要浪费创始人和投资者的时间。曾经需要一整天时间和昂贵的分析师现在可以在几分钟内以不到30美分的成本完成。

当一家创业公司的简介进入系统时——通常通过LP介绍——AI解析材料，使用外部来源进行丰富，排序数据，并输出交易备忘录。因此，我们可以专注于难以自动化的内容——创始人的动机、软技能、文化和团队动态。

​您的AI在评估早期创业公司时跟踪哪些最不寻常或令人惊讶的“信号”？这些信号与传统的人类分析师寻找的内容有何不同？

我想提到的是最近在创业公司中解雇关键团队成员的信号。在总共大约120个信号中，有一部分帮助我们了解创业公司的牵引力。第二组信号是关于创业公司团队的。第三类信号关注的是潜在的投资者竞争。这里的目标是预测创始人能够多快筹集资金，因为创始人的网络是一个重要因素。

​有超过170名LP来自OpenAI、Meta和特斯拉等公司，您如何协调这个社区并确保质量输入而不是噪音？

当只有几十个LP时，手动管理是可能的。但是，当他们的数量不断增长时，匹配正确的专家与正确的创业公司在正确的时间成为一个瓶颈。因此，我们开发了AI代理，作为“超级连接器”，记住所有关于LP的专业知识和网络的细节，以建议与投资组合公司相关的介绍。这使得社区方面变得非常可扩展。

为了确保质量，我们总是联系创始人以获取他们的反馈。例如，我们不仅仅是介绍一家潜在公司；我们需要验证它是否真正有效。随着时间的推移，我们收集了足够的数据来看什么真正有效。

该基金的投资理念强调核心AI基础设施和垂直专注的模型堆栈。您认为当前哪些AI领域被低估了——为什么？

没有低估的领域，只有欠发达的领域——而欠发达的领域往往更便宜。医疗保健、工业应用、机器人和建筑等领域正在落后。有很多应用，但它们的采用率很糟糕。

​DVC已经投资了Perplexity AI和Etched等公司。您的AI系统如何帮助您在这些公司成为主流之前就识别出来？

我们的许多投资者都是创始人和工程师，他们主要是人工智能技术的早期用户和采用者。当他们痴迷于某些东西时，他们会将其带入我们的社区。我们的AI堆栈处理准备工作。作为合伙人，我们的工作是倾听我们的直觉。这就是我们投资Perplexity的原因。

随着人工智能重塑风险投资，您认为哪些投资者直觉、判断或人际联系的方面永远无法被算法取代？

AI代理已经在交易备忘录、研究和准备工作方面超越了我们。他们无法取代的是创始人和投资者之间的人际联系。这种关系通常比平均婚姻时间还长。创始人的道路复杂、孤独、压力重重。拥有一个人类合作伙伴至关重要——这就是投资者真正的作用。没有算法可以取代这一点。

​您如何平衡自动化的优势与创始人和LP之间的透明度和信任的需求？

实际上，这是相反的——自动化提供了透明度，这反过来又建立了信任。通过自动化，您可以清楚地看到哪些输入被使用以及如何做出决定。这使得决策过程尽可能透明和可分析。

​展望未来，您是否设想一个大多数风险投资公司不需要分析师的未来——如果是这样，这对进入行业的下一代风险投资者意味着什么？

传统的分析师角色本质上是低效的。分析师收集和分析数据的结构本身容易出现人为错误，无论是在数据收集还是分析中。使用AI只是使该过程更加高效，因此旧的角色变得不必要。然而，新的角色出现了。当我们解雇所有分析师时，我们雇佣了处理这些任务的产品和工程师，人类的判断力并没有消失——它只是转移到了不同的功能中。该角色迁移到了它可以添加最多价值的地方。

感谢这次精彩的采访，感兴趣的读者可以访问DVC了解更多关于这家风险投资公司的信息。