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合伙人 Martin Mignot 首次復(fù)盤：偉大創(chuàng)始人比宏大市場更值錢，錯(cuò)過 Spotify 的教訓(xùn)是“偏見比無知更貴”，而歐洲若想誕生 AI 巨頭，必須跨過資本密度、市場分裂、人才外流三道檻。讀完這篇，你會(huì)看懂頂級 VC 的底層邏輯，也明白為什么下一個(gè) OpenAI 仍大概率不在歐洲。

在全球資本市場上，Index Ventures 正處在高光時(shí)刻。過去三個(gè)月，他們相繼完成了 Wiz 以 320 億美元出售、Scale 以 149 億美元出售，并作為最大投資方推動(dòng) Figma 成功 IPO。

除去這些退出案例，Index 還是 Roblox、Revolut、Adyen 和 Datadog 的最大或第二大股東，幾乎覆蓋了全球最具代表性的成長型科技公司：

Index 基金合伙人 Martin Mignot 就創(chuàng)始人特質(zhì)以及 Spotify 投資案例留下的長期陰影做出了反思，并指出歐洲與美國創(chuàng)始人在心態(tài)與行動(dòng)上的差異，提出歐洲如果要想孕育一個(gè)全球性的 AI 巨頭，必須解決資本密度、市場分散與人才流動(dòng)的結(jié)構(gòu)性問題。

創(chuàng)始人特質(zhì)比市場規(guī)模更重要

在早期投資中，創(chuàng)始人的個(gè)人特質(zhì)往往比市場規(guī)模更具決定性。很多人會(huì)從 TAM 出發(fā)，認(rèn)為只有巨大的市場才值得創(chuàng)業(yè)，但現(xiàn)實(shí)中真正能打破格局的企業(yè)，往往來自一開始并不顯眼的領(lǐng)域。一個(gè)優(yōu)秀創(chuàng)始人能把看似狹小的市場做大，而一個(gè)平庸的創(chuàng)始人即使站在龐大市場，也很可能一事無成。

過去二十年中，最具代表性的例子就是 Adyen。在線支付在 2006 年并不被視為巨大的市場，當(dāng)時(shí)已經(jīng)有 Paypal 等成熟公司存在。但 Adyen 創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)極度專注于產(chǎn)品執(zhí)行，從第一天起就為商戶提供全球化的支付通道?？恐掷m(xù)的迭代和高效的執(zhí)行力，公司逐漸成長為一家價(jià)值數(shù)百億美元的全球支付巨頭。這證明了市場大小從來不是決定成敗的核心，創(chuàng)始人的格局和執(zhí)行力才是關(guān)鍵。

Figma 也印證了這一邏輯。在最初，設(shè)計(jì)軟件市場看似已經(jīng)被 Adobe 完全壟斷，新進(jìn)入者的機(jī)會(huì)微乎其微。但 Figma 創(chuàng)始人憑借技術(shù)突破和產(chǎn)品體驗(yàn)的差異化，硬是在這樣一個(gè)成熟市場中撕開了缺口。隨著協(xié)作功能的加入，F(xiàn)igma 的使用場景不斷擴(kuò)大，最終成長為全球設(shè)計(jì)平臺(tái)的代表。

相反，許多“巨大市場”的案例卻證明了另一面。共享出行一度被視為千億美元級市場，無數(shù)創(chuàng)業(yè)者涌入，但真正能長期存活并實(shí)現(xiàn)規(guī)?；钠髽I(yè)屈指可數(shù)。在線教育、食品外賣同樣如此，賽道足夠大，但多數(shù)公司在燒錢競爭中倒下。市場規(guī)模再大，如果創(chuàng)始人無法構(gòu)建長期護(hù)城河，最終結(jié)果依然是失敗。

這種差異的根本在于創(chuàng)始人的特質(zhì)。強(qiáng)烈的使命感、對產(chǎn)品的極致追求，以及在逆境中不斷突破的韌性，是投資人最看重的品質(zhì)。與其糾結(jié)市場的絕對大小，不如判斷創(chuàng)始人是否具備擴(kuò)展邊界的能力。偉大的創(chuàng)始人能夠重新定義行業(yè)，甚至創(chuàng)造出原本不存在的市場。

在投資邏輯中，這意味著早期的判斷必須從“人”出發(fā)，而非單純的市場數(shù)據(jù)。最值得押注的項(xiàng)目，往往是那些創(chuàng)始人展現(xiàn)出超強(qiáng)驅(qū)動(dòng)力和愿景感的公司，即使他們起步的賽道看似不夠龐大。

Spotify 的遺憾與投資偏見

在投資判斷中，過去的經(jīng)驗(yàn)往往會(huì)帶來偏差。音樂流媒體就是一個(gè)典型例子。Index 曾因投資過 Last.fm 而對音樂產(chǎn)業(yè)持悲觀看法，認(rèn)為唱片公司掌控過多權(quán)力，創(chuàng)業(yè)公司幾乎沒有生存空間。

正因如此，在遇到 Spotify 時(shí)，即便創(chuàng)始人條件出色、產(chǎn)品體驗(yàn)優(yōu)異，依舊多次錯(cuò)失機(jī)會(huì)。Spotify 成為 Index 歷史上最具代表性的遺憾。

類似的偏見不僅來自失敗投資，也可能源于成功案例。金融科技領(lǐng)域的 Revolut 就形成了另一種路徑依賴。由于 Revolut 的增長表現(xiàn)極其突出，團(tuán)隊(duì)在審視其他新興銀行或支付公司時(shí)，常常不自覺地拿它作為參照，進(jìn)而得出“沒有更優(yōu)解”的結(jié)論。成功案例會(huì)讓投資人產(chǎn)生一種錯(cuò)覺：行業(yè)贏家已經(jīng)出現(xiàn)，其他公司不再值得投入。

市場時(shí)機(jī)同樣容易加深偏見。法國在智能手機(jī)普及之前曾有創(chuàng)業(yè)者嘗試外賣配送，受限于定位和通信條件，效率極低，完全無法規(guī)模化。等到智能手機(jī)成熟，Deliveroo 這樣的模式才真正成立。由此形成的教訓(xùn)是，市場時(shí)機(jī)的重要性不可忽視，但過早的失敗不應(yīng)成為否定整個(gè)賽道的理由。

微出行行業(yè)經(jīng)歷了類似的過程。Cowboy、Lime 等公司曾面對供應(yīng)鏈、硬件成本和公共交通補(bǔ)貼的多重挑戰(zhàn)，使得模式看起來不具可持續(xù)性。然而幾年之后，隨著市場接受度提高和基礎(chǔ)設(shè)施改善，行業(yè)逐漸出現(xiàn)了真正的贏家。即使在高度不確定的行業(yè)，也總有少數(shù)公司能突破重圍。

早期投資中，毛利率往往是爭議焦點(diǎn)。Revolut 在種子階段就曾因外匯業(yè)務(wù)毛利率過低而遭遇質(zhì)疑，Snowflake 也在早期面臨同樣問題。但隨著規(guī)模擴(kuò)大和基礎(chǔ)設(shè)施優(yōu)化，毛利率逐漸改善。在早期階段，低毛利率幾乎從來不是致命問題，真正的關(guān)鍵在于產(chǎn)品是否具備增長潛力。

這點(diǎn)在 AI 應(yīng)用公司身上表現(xiàn)得尤為突出。大型語言模型的服務(wù)成本在初期很高，毛利率不足，但隨著算力價(jià)格下降和系統(tǒng)迭代，幾年之內(nèi)完全可能被扭轉(zhuǎn)。如果因?yàn)楫?dāng)前的毛利率問題而放棄投資，長期潛力就會(huì)被錯(cuò)失。關(guān)注增長和市場接受度，比過早計(jì)較毛利率更重要。

投資偏見往往來自過度依賴?yán)硇苑治觥＝?jīng)驗(yàn)和邏輯推演雖然能降低錯(cuò)誤，卻也容易成為束縛。當(dāng)面對杰出的創(chuàng)始人和正在積累真實(shí)用戶動(dòng)能的產(chǎn)品時(shí)，最合理的做法往往是少一些懷疑，多一些直覺。

歐洲與美國創(chuàng)始人的差別

在創(chuàng)始人群體的比較中，歐洲與美國呈現(xiàn)出顯著差異。首先在野心層面，美國創(chuàng)始人往往從一開始就設(shè)定了全球化的目標(biāo)，他們的敘事框架和市場愿景天然是面向世界的。相比之下，歐洲創(chuàng)始人更傾向于從本土市場出發(fā)，先解決局部問題，再逐漸擴(kuò)展到其他國家。這種思維差異決定了公司發(fā)展的路徑，美國企業(yè)更容易在早期便占據(jù)大規(guī)模市場，而歐洲企業(yè)則常常在擴(kuò)張速度上落后一步。

資金環(huán)境的差異也加劇了這種鴻溝。美國長期擁有深厚的風(fēng)險(xiǎn)資本市場，早期和成長期投資的資金供給充足，創(chuàng)始人更容易獲得大規(guī)模融資，從而快速擴(kuò)張。而歐洲的資本市場相對保守，大額融資機(jī)會(huì)稀缺，導(dǎo)致創(chuàng)始人在擴(kuò)張節(jié)奏和資源調(diào)配上受到限制。即使在項(xiàng)目潛力相當(dāng)?shù)那闆r下，歐洲公司往往需要更多時(shí)間去爭取同等規(guī)模的市場份額。

在文化層面，美國創(chuàng)始人普遍具備更強(qiáng)的自信和說服力，他們善于講故事，能夠把一個(gè)未成熟的構(gòu)想包裝成面向未來的巨大機(jī)會(huì)，吸引投資人和人才加入。歐洲創(chuàng)始人則更務(wù)實(shí)，注重產(chǎn)品與技術(shù)本身，傾向于先證明價(jià)值，再擴(kuò)大敘事。這種差異讓美國公司更容易在資本市場獲得超額關(guān)注，而歐洲公司則更依賴長期的執(zhí)行力去贏得認(rèn)可。

監(jiān)管和市場環(huán)境也是不可忽視的因素。歐洲市場高度分散，不同國家在語言、法規(guī)、消費(fèi)者習(xí)慣等方面存在明顯差異。創(chuàng)始人在跨國擴(kuò)展時(shí)，需要投入大量精力去適應(yīng)各地市場的復(fù)雜性。而美國作為一個(gè)統(tǒng)一的大市場，企業(yè)可以在單一市場內(nèi)實(shí)現(xiàn)規(guī)模化，再以強(qiáng)大的基礎(chǔ)進(jìn)入全球。正因如此，歐洲創(chuàng)始人常常在本土被困于多重挑戰(zhàn)，而美國創(chuàng)始人則能更快地走向國際舞臺(tái)。

這種差異也體現(xiàn)在公司治理上。美國公司更容易吸引國際化的管理團(tuán)隊(duì)，從而在不同階段保持高效的組織能力。歐洲公司雖然人才質(zhì)量并不遜色，但在高管團(tuán)隊(duì)的國際化程度上往往不及美國同行。長遠(yuǎn)來看，這種組織層面的差距，會(huì)放大成企業(yè)成長曲線的差別。

不過，這并不意味著歐洲缺乏成功的創(chuàng)業(yè)者。像 Revolut、Adyen、Spotify 這樣的公司，證明了即便在環(huán)境不利的情況下，依然可以誕生具有全球競爭力的企業(yè)。歐洲創(chuàng)始人往往在韌性和執(zhí)行力上更勝一籌，他們能夠在艱難環(huán)境中不斷迭代，最終打造出長期價(jià)值。

美國創(chuàng)始人與歐洲創(chuàng)始人的差別，本質(zhì)上是環(huán)境塑造與文化導(dǎo)向的不同。美國模式強(qiáng)調(diào)速度、資本與敘事，歐洲模式則強(qiáng)調(diào)韌性、執(zhí)行與長期主義。這兩種模式各有優(yōu)劣，但在全球競爭加速的今天，差距依然明顯存在。

歐洲能否誕生一個(gè) AI 巨頭

關(guān)于歐洲能否誕生一家全球領(lǐng)先的 AI 公司，這個(gè)問題在資本與創(chuàng)業(yè)圈被頻繁討論。答案并非簡單的樂觀或悲觀，而是需要結(jié)合產(chǎn)業(yè)格局、資金環(huán)境和人才結(jié)構(gòu)來分析。

首先在資金層面，AI 巨頭的形成需要極高的資本密度。模型訓(xùn)練、算力采購、頂尖團(tuán)隊(duì)引進(jìn)，這些都意味著數(shù)十億甚至數(shù)百億美元的長期投入。美國之所以能孕育 OpenAI、Anthropic、xAI 等企業(yè)，根本原因是有足夠多的深口袋資金支持。而歐洲長期以來在大規(guī)模成長型資本供給上不足，即便有優(yōu)秀的初創(chuàng)公司，也往往在成長關(guān)鍵期缺乏足夠融資。沒有資本密度，就難以支撐一個(gè) AI 企業(yè)走到全球領(lǐng)先的規(guī)模。

其次是生態(tài)和市場。美國擁有統(tǒng)一的大市場和與之配套的企業(yè)采購能力，大公司愿意快速嘗試新技術(shù)，并形成飛輪效應(yīng)。而歐洲市場高度分散，不同國家在語言、法規(guī)、數(shù)據(jù)隱私等方面存在顯著差異，這讓一家初創(chuàng)公司很難以統(tǒng)一節(jié)奏擴(kuò)張，市場的阻力被成倍放大。即使公司有技術(shù)優(yōu)勢，也往往在規(guī)模化速度上落后。

人才的流動(dòng)也對結(jié)果產(chǎn)生決定性影響。美國集中了最頂尖的 AI 人才，從學(xué)術(shù)界、研究實(shí)驗(yàn)室到商業(yè)公司，都形成了全球最密集的人才網(wǎng)絡(luò)。很多在歐洲培養(yǎng)的優(yōu)秀研究者，最終選擇前往美國加入大模型企業(yè)或科研機(jī)構(gòu)。歐洲要想孕育巨頭，必須解決人才外流的問題，并在本地形成長期留存和吸引機(jī)制。

不過，歐洲并非沒有優(yōu)勢。首先在基礎(chǔ)研究領(lǐng)域，歐洲的學(xué)術(shù)力量依舊強(qiáng)大，像 DeepMind 就是源自倫敦的科研環(huán)境，足以證明歐洲有孕育頂級 AI 科研成果的土壤。其次在監(jiān)管和數(shù)據(jù)隱私上，歐洲處于全球領(lǐng)先地位，企業(yè)更有機(jī)會(huì)在合規(guī)和可信賴的框架下，構(gòu)建差異化的競爭壁壘。如果未來 AI 企業(yè)必須在安全與合規(guī)方面達(dá)到更高要求，歐洲模式可能會(huì)轉(zhuǎn)化為戰(zhàn)略優(yōu)勢。

目前歐洲最具潛力的候選者來自幾個(gè)方向：一類是金融科技與 AI 的結(jié)合，比如 Revolut 這樣的公司，在用戶規(guī)模和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上已經(jīng)具備潛力，如果能深度引入 AI，有可能向全球性平臺(tái)進(jìn)化；另一類是垂直領(lǐng)域的 AI 應(yīng)用公司，在醫(yī)療、能源、制造等領(lǐng)域，歐洲有著深厚的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，如果能利用 AI 提升效率和生產(chǎn)力，或許能在特定領(lǐng)域建立起全球領(lǐng)先地位。

但整體而言，歐洲要想真正誕生一家可與美國抗衡的 AI 巨頭，還需要在三個(gè)方面發(fā)生根本性突破：其一是資本規(guī)模的跨越，從數(shù)億美元到數(shù)十億美元的投入，必須有本地資金支持，而不僅依賴跨境資本；其二是市場一體化的提速，降低跨國擴(kuò)展的摩擦成本；其三是人才體系的完善，讓研究者和創(chuàng)業(yè)者有理由在歐洲長期扎根。

如果這些條件能夠部分滿足，歐洲完全有機(jī)會(huì)孕育一家 AI 巨頭；但在現(xiàn)階段，差距依舊顯著，美國的領(lǐng)先優(yōu)勢短期內(nèi)難以撼動(dòng)。 這既是歐洲創(chuàng)業(yè)者面臨的挑戰(zhàn)，也是他們未來可能創(chuàng)造歷史的機(jī)會(huì)。