Gokul Rajaram 的八大护城河：人工智能时代生存法则

“SaaS 末日论”的说法存在一个问题：它假设 AI 会取代软件。Gokul Rajaram 是硅谷最多产的运营者兼投资人之一，他认为真正的问题不是 SaaS 能否存活，而是哪些公司拥有能够蓬勃发展的结构性防御能力。他建立了一个框架来回答这个问题，而一切都始于计算护城河的数量。

运营者的教育

Rajaram 的投资理论是在四家公司中形成的，每家公司都教会了他一些独特的东西：

谷歌教会了他，最好的公司都以卓越的产品为核心。谷歌的理念是“把产品做到极致，人们自然会来”。GTM（上市策略）从来都不是谷歌的专长；产品本身完成了这项工作。这成为了他的第一个过滤器：这家公司是否拥有足够好的产品来创造需求？

Facebook 教会了他生态系统锁定的力量。你可以复制 Facebook 的产品，你可以尝试逆向工程其网络，但你无法复制其开发者生态系统、广告商生态系统、数据生态系统。Facebook 是一个平台，而平台创造了复合防御能力。

Square (Block) 教会了他实体业务的运营严谨性。当你转移资金和硬件时，执行纪律的重要性是纯软件公司永远无法比拟的。它还向他展示了，通过创造非消费市场，服务于小型商户的金融科技可以建立巨大的规模。

DoorDash 是本地物流和市场动态的进阶课程。Tony Xu 对每个人都在追逐的同一市场的更深刻理解，是 DoorDash 与其竞争对手之间的区别。

八大护城河框架

Rajaram 提出了八种类型的护城河。任何拥有四种或更多护城河的公司都是“非常安全的”：

1. 数据护城河：随着时间的推移改进产品并不断积累的专有数据
2. 工作流护城河：深度集成到客户的日常工作流程中，使得切换成本高昂
3. 监管护城河：合规复杂性，构成进入壁垒
4. 分销护城河：拥有的渠道或嵌入式分销优势
5. 生态系统护城河：构建于你之上的第三方开发者、集成或市场参与者
6. 网络护城河：价值随着每个新增用户而增加
7. 物理基础设施护城河：硬件、物流或现实世界的资产
8. 规模护城河：单位经济效益随着数量的增加而提高，使得小型企业无法竞争

该框架并非纸上谈兵。Rajaram 将其应用于 Atlassian 与 Monday 的实时比较：

Atlassian 至少有五条护城河：工作流（深度嵌入工程团队）、生态系统（庞大的插件市场）、数据（多年的项目历史）、分销（自下而上的采用）和规模。即使他们讨厌 Jira，工程组织也很难将其移除。

Monday 则更加脆弱。它具有工作流集成，但生态系统锁定较少。切换成本是真实存在的，但较低。在 AI 时代，Monday 的横向定位使其更容易受到可以复制基本项目管理的 AI 工具的影响。

“SaaS 末日论”被夸大了

Rajaram 强烈反对 AI 将摧毁 SaaS 的说法：

“我认为拥有四条或更多护城河的公司是非常安全的。”

市场反应过度了。拥有深厚护城河的公司会将 AI 作为一项功能吸收，而不会被其取代。面临风险的是那些护城河薄弱、工作流集成度低且没有数据优势的公司。但这在 AI 出现之前也是如此。AI 只是加速了分类。

关键的区别在于附加式 AI 与真正的 AI 产品。大多数公司都在犯错：他们只是在现有产品中添加一个 AI 聊天机器人或一个“魔法”按钮，而没有重新思考核心工作流程。真正的 AI 产品改变了基本的交互模型。它们不是在顶部添加 AI，而是围绕它重建。

对于垂直 AI SaaS 而言，Rajaram 认为你仍然可以建立价值 100 亿美元以上的公司，但前提是拥有完整的堆栈所有权。“你不能是一家单一产品公司。垂直产品，你必须真正拥有完整的堆栈。否则很难成为一家价值超过 100 亿美元的公司。”

定价权是终极考验

当 Harry Stebbings 提出利润率和定价问题时，对话出现了一个有趣的转折：

Rajaram 并不担心当前的利润率。他担心的是定价权潜力：这家公司是否有能力在第 3、4 和 5 年提高价格？持久的、具有防御能力的公司会解决利润率问题。反之则不然。

他使用了香奈儿的类比：香奈儿每六个月将其手袋价格提高 10%，而产品却保持不变。这是定价权的极致体现，建立在品牌、稀缺性和吸引力之上。在软件领域，等同于一种深深嵌入客户工作流程中的产品，以至于切换是不可想象的，从而赋予你永久的定价杠杆。

你卖给谁的问题非常重要。Palantir 的客户不到一千个，每个客户支付 2000 万至 1 亿美元以上。Robinhood 需要数亿用户，因为 ARPU（每用户平均收入）很低。两者都可以奏效，但风险状况完全不同。Atlas（向亿万富翁销售）与 Robinhood（向所有人免费销售）代表了两个极端。

市场规模陷阱

Rajaram 在市场规模方面最大的失误是：Shopify。

他在 Shopify 的估值约为 10 亿美元时看到了它，并想：到底有多少电子商务商家？TAM（潜在市场规模）感觉受到了限制。他错过了的是，Shopify 并不是在销售电子商务；它是在使地球上的任何人都能销售任何东西。它创造了一个非消费市场。

“这就是你希望平台做的事情。它们实际上使每个人都有可能想到销售的可能性。”

这种模式在每个标志性公司中都会重现：谷歌、Facebook、Uber、Airbnb。在意识到它们正在创造以前不存在的行为之前，它们看起来都像是在小市场中。风险投资的核心是押注于新行为。

必然的结果是：非消费是市场规模方面最大的挑战。自下而上的客户细分分析是必要的，但它会系统性地低估创造新类别的平台。

应对超过 3 亿美元的 A 轮估值

当前的融资环境使得 A 轮融资的估值达到 3 亿至 5 亿美元，而公司的收入为 300 万美元。Rajaram 对像 Stebbings 这样的 A 轮投资者的建议是：

你不能通过以 3 亿至 4 亿美元的价格进行交易来建立 A 轮基金。 所有权将不足够。相反：

• 将种子/孵化投资（在公司成立之初支持杰出的创始人）与 A 轮投资相结合
• 将集中度作为朋友：每个基金投资 15 家公司，而不是 30-40 家，从而为每家公司留出更多时间
• 预留 35% 用于后续投资，因为该基金很可能会以一家公司的名字命名（就像 Founders Fund 有“Anduril 基金”、“SpaceX 基金”一样）

关于加倍投资的理念，他通过 Trade Desk 的种子投资者对比了两种方法：Founder Collective（从不按比例投资，只进行首次投资）与 I Ventures 的 Roger Lee（一次又一次地加倍投资）。两者都产生了巨大的回报。Founder Collective 获得了巨大的倍数；Roger 获得了巨大的美元回报。不同的理念，但都有效。

默默无闻的英雄的例子：Founders Fund 的 Napoleon Ta，他领导增长业务并决定对哪些投资组合公司进行加倍投资。这种功能，即知道何时利用与探索，可能是任何风险投资公司最重要的工作。

何时出售：IRR 优于 MOIC

大多数早期公司都痴迷于 MOIC（投资资本倍数）而忽略了 IRR（内部收益率）。Rajaram 分享了一个警示故事：一家公司在 20 年内获得了 7 倍的 MOIC，这相当于十几岁的 IRR。他说，“那是一家风险风险投资公司”，这意味着尽管有头条倍数，但结果并不理想。

他的框架：在每次流动性机会中，计算未来的 IRR。如果它低于你向 LP（有限合伙人）承诺的回报，则至少出售一部分。

他赞同 Fred Wilson 的策略：当资产完全流动时，出售三分之一，持有三分之一，交易三分之一。

二级市场的发展是过去几年风险投资领域最重要的变化之一。现在是一个“超流动性”时期，公司应该认真考虑持有是否服务于他们的 LP，还是仅仅服务于他们的叙述。

大型基金孤儿问题

大型基金的中层合伙人正在成群结队地分拆出来：Nikico Bonatos、Max Gazour、Arif Yan Muhammad。Rajaram 预计会有更多。

核心问题：大型基金部署 1500 万美元的 A 轮支票作为未来几轮融资的可选项和线索生成。这作为一种策略是有效的，但是当开出支票的合伙人离开时，公司就成了孤儿。董事会中没有倡导者，与继任者没有关系。重复创始人已经开始看穿这一点，因为他们经历了失去大型基金支持者的经历。

“成为大型基金的中层合伙人并不像人们想象的那么好。”

该行业正在回归到小型合伙企业，与创始人建立深厚的关系，就像 20-30 年前的风险投资一样。

后记

一些值得探讨的线索：

• 模式匹配是投资者最大的敌人。 Rajaram 以 1 亿美元的价格驳回了 Quince（现在估值为 100 亿美元），因为“D2C 公司正在走下坡路”。该公司拥有 35-40% 的重复购买率，高于大多数消费者应用程序的保留率，而且它就在简介中。在每个“坏”类别中，都有伟大的公司。解药：根据公司自身的条件检查其卓越性。

• 重新下注的勇气。 Rajaram 认为 Mike Moritz 对 Instacart 的投资是他最喜欢的风险投资，不是因为它显而易见，而是因为 Moritz 刚刚在同一领域的 Webvan 上损失了 3.7 亿美元。“想想做出这个赌注所需的第一性原理思维和勇气。”

• Figma：500-1,000 倍。 Rajaram 从天使轮到 IPO 持有 Figma 13 年。他的天使投资组合的最高倍数。提醒我们，真正伟大的结果需要近乎不合理的耐心。

• 年轻的创始人正在最大限度地利用 AI。 Rajaram 在过去几个月里投资的辍学生比过去 15 年的总和还要多。他不认为辍学对大多数人来说是正确的选择，但这一代人中最优秀的人正在以真正使他们比经验丰富的运营者更有效率的方式采用 AI 工具。

• 未来十年最让他兴奋的是：“最有雄心壮志的企业家终于在解决最棘手的问题。”Peter Thiel 的“我们想要飞行汽车，却得到了 140 个字符”的答案终于开始变得清晰。