戈壁创投：数字新基建背景下，我们看好什么样的公司？

数字新基建是今年最大的投资主题。

6月16日19点30分，36氪将与戈壁创投联合举办“Gobi Insights · 2020年数字新基建系列沙龙”第一期 AI专场 。届时我们将邀请戈壁创投及其5家被投公司趋动科技、聪图、AutoX、云智慧、普强，为大家带来一场以AI创业为主题的圆桌论坛。

今年，突如其来的新冠肺炎疫情在给众多行业带来负面影响的同时，也刺激了智能化、无人化、数字化相关产业的发展。

 

而以5G、物联网、工业互联网、卫星互联网为代表的通信网络基础设施，以人工智能、云计算、区块链等为代表的“新技术基础设施”，以数据中心、智能计算中心为代表的“算力基础设施”，以及应用了互联网、大数据、人工智能等技术的“智能交通基础设施”、“智慧能源基础设施”等，也在今年4月被国家发改委明确纳入“新型基础设施建设”的范围。

 

在这样的大趋势下，数字新基建成为今年最大的投资主题，吸引着创投圈真金白银的涌入。

 

近日，“趋动科技”宣布完成戈壁创投领投的近千万美元Pre-A轮融资，公司致力于AI加速器资源池化和虚拟化软件及解决方案的研究。

 

谈及投资逻辑，戈壁创投合伙人胡唐骏告诉36氪，在AI快速发展的当下，云游戏、短视频等应用催生了对AI算力的迫切需求，但专业加速器的资源池化和算力资源池化技术远远落后于市场需求，这导致AI领域的企业普遍面临“算力昂贵”的难题。因此，只有实现AI算力的平民化，才能实现AI产业的大规模商业化。这是尚待开垦的蓝海市场，也是戈壁一直寻觅的投资标的。

 

抱着这样的想法，戈壁团队与趋动科技初次见面就一拍即合。这家年轻的初创公司，成立近一年的时间就已聚拢几十家头部互联网、AI和公有云等领域的企业客户，帮助他们提高GPU利用率、降低成本。

 

而在此次疫情期间，大量企业现金流吃紧、降本和节流需求明显、急于做线上化和数字化转型。这样的市场需求也明显加速了企业服务的发展。

 

戈壁创投是中国最早布局To B的投资机构之一，早在2011年就开始关注云计算和企业服务市场。那时候，移动互联网风头正盛，To C公司估值屡创新高，但戈壁果断把基金50%以上的盘子瞄准To B。直至今日，当数字新基建的概念提出、创投圈的风口整体往To B转移的时候，戈壁已经在这个领域积累了大量经验。

 

在AI领域，戈壁投资了聪图、普强、云智慧、镁伽机器人和AutoX等公司；在数据中台领域，他们投资了袋鼠云、驻云、潘帕斯和Thingworks等公司；在企业服务领域，投资了E签宝、创客贴、够快、Airwallex和博拉科技等公司。

 

To B领域将近9年的投资经验，帮助戈壁创投沉淀了一套看项目的方法论。胡唐骏告诉36氪，判断To B领域的创业公司，“产品”、“技术”和“服务能力”是三个最基本的标准。只讲包装和市场营销的公司，肯定做不好To B服务，也不会进入戈壁的投资意向列表中。

 

在具备了产品、技术和服务能力的情况下，如果创始团队还有产业资源，有行业know-how，甚至有一定的客户资源，那绝对加分是加分项，获客能力是To B创业至关重要的因素。如果创始团队是连续创业者，也会加分，因为他们经历过从0到1的创业过程，经历过公司发展的不同周期，踩过很多坑，这些都是特别宝贵的经验。

 

在企业服务领域，戈壁创投最知名的退出案例是Teambition。这家成立于2011年的团队协作软件公司后来被阿里以1亿美元全资收购，让戈壁的天使投资获得近30倍的回报。

 

“以退定投”，可以算得上是戈壁在企业服务领域的一个重要投资策略。戈壁创投管理合人朱璘去年底接受媒体采访时提到，很多投To C的投资人倾向于企业上市退出的路径，但在To B行业，应该要有八到九成公司走并购，不然一个To B公司的成长周期太长，可能需要20年左右才能成熟。所以在投的时候，就要想什么时候能卖，卖给谁。

如果从并购退出的角度考虑，公司团队的学习能力和产业经验就尤其重要。

“如果我作为大公司高管，肯定不会选一个不认可我文化的团队，因为管不了，但如果团队学习能力够强，那可能会考虑。或者你以前在500强做过，你回500强的几率比较高，就像思科很喜欢买前员工的公司，因为它知道买回来不会有融合问题，文化都很清楚。” 朱璘表示。

在过去18年里，戈壁创投通过旗下的美元和人民币基金投出近300个项目，跨越多个周期，见证了众多风口的此起彼伏。

谈及整个云计算市场的发展，胡唐骏称，2011年的时候，市场上只有IaaS和SaaS，之后才扩展到PaaS。当这些层级逐渐完善，再加上传感器等硬件的发展，才有大数据的积累，才能做大数据分析挖掘和建模，而伴随AI底层算法不断完善、算力快速提升，AI才逐渐成为新趋势。

这些对技术和市场的预判指导了戈壁过去这些年的投资布局。现在看好“数字新基建”也是一样，更多是基于技术客观规律和社会经济发展基本面的分析，而不是盲目追逐新概念。

 

谈及如何在纷繁芜杂的创投圈里找到理想标的、确保投资成功率，胡唐骏告诉36氪，自己可能“写代码写不过程序员，做架构比不了好的架构师，研究AI底层算法也不如数据科学家”，但可以找到产业上下游、项目竞争对手去做大量系统的研究，或者通过LP和其他资源合作方去了解。

比如，博世是戈壁的LP，曾经共同投资过镁伽机器人，当时博世安排了一个实验室团队来评估镁伽的协作机器人技术，在项目尽调阶段予以戈壁很大的帮助。

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