一支“数据驱动”的新基金落地,范式基金首关完成

一支“数据驱动”的新基金落地,范式基金首关完成

题图来自Unsplash,基于CC0协议

今年一级市场投募资情况大家都看在眼里,不久前结束的投中峰会上,将各路嘉宾最关注的议题排个序,大概是募资、退出、硬科技,而后面两个议题其实也都指向了募资二字。

既往业绩不错的老机构都在喊募资难,敢在今年设立新投资机构勇气可嘉。投中网不久前写过,许多大厂战投部都成了“摆设”。在这样的背景,范式基金作为一家科技独角兽背景的新投资机构,独立市场化募资并取得了不错的成果,值得一探究竟。

投中网独家获悉,范式基金一期期望规模为5亿元,已于近期完成首次关账,目前二关也正在进行中。

范式基金的管理团队背景多元化,涵盖产业、学术、金融界,分别为AI独角兽第四范式创始人戴文渊、人工智能领域知名科学家杨强,以及投资人戴逸伦。对于智能化的大趋势来说,数据就像“水电煤”一样重要,正如目前全球能源危机一样,智能化的应用中,也常受限于不够系统的数据治理。据悉,范式基金将主要围绕整个智能化链路进行投资。

产业资本,VC新势力

在首关的LP中,第四范式作为基石投资人,其他LP包括北京市经济和信息化局旗下的高精尖产业基金、红杉中国、嘉兴蓝信股权投资基金和一些市场化资金。

从LP组成可以看到产业资本募集市场化基金的优势:

一方面在“募”,总的来说目前人民币募资环境是“结构性的难”,地方财政资金是主要组成部分,但对GP“既要又要还要”,要求越来越高;市场化LP现在出资能力较此前肯定是萎缩的,又面临老GP复投的压力。

而产业资本本身就具有一定的出资能力,第四范式作为基石投资人出资后,剩下的无论是去找市场化资金还是财政资金,募资压力自然小了不少。所以天平的这头是“CVC成了摆设”,那头则是越来越多的产业资本开始独立募资,成立市场化基金,比如华为哈勃、蔚来资本、广汽资本等。

范式基金的现有LP分为三类:政府LP、战略LP和财务LP。自范式基金开始募资,吸引了全国多地的政府引导基金和产业基金关注。根据当前业务布局和优势,范式基金最终落地在北京,专注智能化领域,高度契合国家“十四五”规划中信息化、数字化与智能化发展的目标,而这也首先得到了北京高精尖产业发展基金的青睐。

北京高精尖产业发展基金的重点投资领域囊括新一代智能制造、工业物联网、云计算与大数据等众多前沿创新赛道,与范式基金的资源优势相得益彰。由于管理团队过往优异的投资业绩,在吸引政府LP之余也收获了一定数量的财务LP的青睐。

另一方面的优势在“投”和“管”,对应基于产业链的独家项目Sourcing能力,以及在投后提供产业支持,甚至形成关键领域的协同。

范式基金定位是“数据驱动的精品VC”, 以数据驱动为核心理念,关注产业智能化链路,围绕智能化的采集、存储、治理、执行、应用完整链路进行投资,兼顾软、硬科技。

目前我还没发现其他围绕“智能化链路”进行投资的机构,但本质上这些在智能化链路上的标的,其实多少会进入其他机构的射程范围。

范式基金的关注点在于,这些标的能否自身或者帮助客户形成数据的闭环从而实现智能化,进而通过智能化升级从行业底层产生实质性的影响。

另外,针对范式基金的拟投企业,第四范式还能提供专业的产品和技术评估报告,从来自产业一线的视角来看,这将有别于传统VC的行业研究;投后还会提供一些商业和业务上的支持,更重要的是形成产业协同,共同为客户提供一揽子的解决方案。

早期投资能否数据化?

现在越来越多机构都在强调“投早投小”,有些机构强调“只投前两轮”,红杉甚至让合伙人亲自下场做培训“抢项目”,既然标的有重叠,那范式基金如何参与到这片红海?

范式基金希望通过数据驱动在中早期投资树立自己的形象。

首先是Sourcing上尽可能做到“自力更生”,范式基金将项目来源分为三类:产业来源、团队来源、第三方来源,产业来源即产业资本的独家优势,第四范式泛科技生态的合作伙伴,范式资本优势明显;团队来源就是强调投研,提前布局价值还未被完全发掘的细分蓝海赛道,挑选心仪的企业逐步深入,最后锁定标的;第三方来源顾名思义,来自FA或其他投资机构。

去年范式基金出手的项目中约有80%来自于产业资源和团队自主拓展,在纵深与广度兼有的sourcing基础上,积累了更深刻的洞察,从而使出手判断更加精准和谨慎,所以范式基金预设的投资期也较长,5亿规模的基金要在3-4年投完,这其实就是范式基金定位中“精品”的概念。

而数据驱动还有另一个意义, 范式基金目前正在建立以数据驱动早期投资的决策过程,“逐步建立早期投资的量化指标,希望早期投资变成像PE投资一样可量化”。

尽管目前市场上少有采用这样逻辑的早期投资机构,但范式基金有自己的逻辑:根据项目所处的阶段,从团队、市场、财务、业务等多个维度出发,赋予每个维度相应的比例,判断之后每个关键节点并通过研究得出达到该Milestone的可能性,最终以量化的形式呈现,辅助投资判断;然后预测市场成熟时,项目可能占据的份额算出可能的估值,回测项目可能的MOIC(投资回报倍数)。

这种方式能否有效提高投资的成功率还需要观察,毕竟范式基金才刚成立不久,结果如何需要时间的检验,这也是戴逸伦的观点,但他解释之所以要用“数据驱动早期投资”,是因为想要保持精准的判断,每次靠运气做出最优的选择几乎不可能,但可以通过数据积累形成“方法”,并且可量化的标准能够帮助对项目进行更清晰的复盘,最终形成一整套完整可复用的方法论;

“现在方法还是在打磨阶段,要先跑起来,最终希望有个可追溯,并且尽量可复制的投资方式,将方法复用到所有投资,做到真正的知道自己赚钱赚在哪里了。”

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