如果你相信未来的 3-10 年我们会有机会见证科学范式的变化，和更广泛的科技产业继续增大在全球 GDP 的占比，以及 “智能” 与技术基础设施的成本继续快速下降，那么今天创办一家 “多学科前沿科技创业公司” 和进行真正的风险投资 （ real venture investing aka. adventure capital ) ，依然是最好的时间。
我相信今天无论创业还是早期投资，最好的主题是 “专注于支持年轻的创始人和新锐先锋组织的最早期深科技投资策略”
（ earliest-stage deep tech strategy focused on supporting young founders and emerging visionary organizations ）。这个阶段和这些人有着最独特和最让人视野大开的愿景，以及极强的学习和迭代能力，并且市场非常 “低效” 和 “资金资源错配” 去支持他们。而 deep science & tech 会比人们预想的更快融入消费者（consumer）市场和影响整个金融投资上下游。我也会在后面的文章里继续论述我的 thesis 主题和哲学，以及分享和讨论其他有相似认识的人的观点。
今天分享的这篇文章来自于 Jordan Nel，他领导 “基金的基金”
Nomads 团队的研究工作。在加入 Hummingbird / Nomads 之前，他创立了 Vineyard Holdings，这是一家长短仓公共市场投资公司。他曾在斯泰伦博斯大学 ( Stellenbosch University ) 学习法律与经济学。
延伸阅读：
我们 “批量投资” 新兴风险基金所学到的 | FoF 基金 Nomads 合伙人
Hummingbird / Nomads 的几位合伙人在自己博客上的经验分享非常有价值，我也会继续分享他们的洞见。
希望今天这篇文章对你有启发。Happy Monday!
有限合伙人投资指南（第二部分）——深度技术与硬科技
An LP's Guide to Venture Funds (Part 2) - Deep Tech and Hard Stuff
《 最后的晚餐 》的解构—“这是一个大俱乐部，而你不在其中”—主题在变，但骗局依旧—为什么我们在购买共识—以及机器人技术
The unbundling of the Last Supper - "It's a big club, and you ain't in it" - the theme changes but the grift doesn't - why we're buying consensus - and robots
作者：Jordan Nel
编辑：范阳
发表日期：2023年6月23日
这是系列文章的第二部分，旨在帮助有限合伙人（ LP ）深入了解风险投资领域的情况。第一部分是《 风险投资行业的解构 》（ the Unbundling ）。几年前，我还和 Baillie Gifford 的 Lillian Li 一起写了一篇关于中国半导体行业的入门文章。这篇文章在此话题上也有一定的相关性，因为它
涵盖了深度技术（ deep tech ）的地缘政治背景，以及这些行业的技术复杂性。
执行摘要
Executive Summary
这篇文章的核心是什么？
目的是阐述通过聪明的风险投资经理投资深度科技初创企业是一个非常好的主意
（ To make the case that aping in to deep tech startups through smart venture managers is a pretty good idea ）。
简短总结：深度科技领域正面临巨大的发展动力，同时在种子轮阶段由于技术和市场壁垒较高，存在投资瓶颈。
这使得早期阶段、聚焦度高的风险投资经理受益
( This favours early stage, highly concentrated GPs )。
为什么是深度科技，为什么是现在？
现在有更多的资金，硬件和软件的基础组件更便宜且正在快速进步，人才正在（ 虽然进展缓慢 ）培养，同时在地缘政治和人口结构上也有迫切的需求。
我能从中获得什么实际行动指南？在文章的结尾，我们提供了一个关于深度科技领域的框架，并分享了我们的一些见解，包括应该寻找什么，以及如何找到优秀的投资者。我们保持开放的思维，
发现机器人技术和生命科学是最值得关注的领域
（ robotics and life science to be fairly good ponds to fish in ）！
我们正在投资的领域简介
An introduction to what we’re buying
目前这已经几乎成了业内共识。
去年（2022年），
Packy McCormick 写过相关内容，Paddy 也写了，Evan、Eli、Marc、Noah 和 Ezra 也都提到了。Turner 则发了些国防科技的表情包，a16z 启动了一个“美国活力” （ American Dynamism ）项目，Anduril 最近公布的融资让他们家喻户晓，Village Global 也开始了一个新播客。Michael Dempsey 甚至写了一篇关于“模仿跟风”现象 ( the whole aping in phenomenon ) 的精彩文章。
创新的叙事大致是这样的：在过去的时代，我们有过贝尔实验室和仙童半导体公司 （ Fairchild ） ，那时候整个风投行业都专注于硬件。接着，互联网推动了一波繁荣，软件吞噬了世界，我们对零边际成本的布赖恩·亚瑟世界（ zero-marginal-cost-Brian-Arthur world ）的商业模式产生了浓厚兴趣。但随着一段时期的停滞，现在是时候开始重新建设了，我们都会跟随彼得蒂尔的号召。
但事情并不像看起来那么简单。
深科技很难构建和评估，它承载着科学风险、市场风险、工程风险和规模化风险。
作者注：
深度/前沿/新兴技术（ deep/frontier/emerging tech ），无论我们怎么称呼它。我这里排除了加密货币、气候科技和生命科学，这些领域需要专门的 GP（ 普通合伙人 ）。后者会在某个时候单独写一篇博客文章。
从实际操作角度来看，我指的是机器人技术、先进制造、计算硬件、量子技术、核能、能源存储、材料科学、航天、国防，以及一些纯粹的软件领域，如网络安全、人工智能/机器学习、开发运维、前沿企业或数据基础设施建设。
大多数投资者对 “硬件的资本支出稀释” （ capex dilution of hardware ）有偏见。绝大多数风险投资人都在 “软件主宰世界” 的思维模式中成长，这种观念并不会因为几篇博客文章而消失。
建立网络关系、了解创始人并熟悉技术需要花费数年的时间
（ It takes years to build the network, understand the founders, and get familiar with the tech ）。正如已故喜剧演员乔治·卡林（ George Carlin ）所说：“这是一个大俱乐部，而你不在其中。”
我们的投资逻辑是：
1. 最优秀的深科技风险投资人现在看到的机会，比五年前更多；
2. 大多数外围旁观投资者（ outsider investors ）会错过这些机会；
3. 由于技术风险的缓解，最大的资金配置瓶颈出现在种子轮阶段。
通过这篇文章，我希望能帮助一些有限合伙人（ LPs ）判断他们是希望获得广泛的投资机会曝光，还是专注于某些领域的投资，了解他们想要接触哪些深科技细分领域，最重要的是，如何找到一个合适的向导，帮助他们在这个市场中找到正确的方向。
为什么是深科技？为什么是现在？
Why Deep Tech and Why Now?
从历史上看，
深科技占全球风险投资的比例通常在 7-10% 之间。这些公司大约诞生了 120 个独角兽，累计创造了大约 4630 亿美元的总市值，IPO 的平均时间大约为 5-10 年
。根据 CB Insights 的数据，过去 20 年总共约有 1200 家获得风险投资的独角兽公司，而如果按深科技的标准划分，其中大约 120 到 350 家可以算作深科技公司。简而言之，7-10%的风险投资催生了10-30%的独角兽企业。
作者注：
这个情况因人而异。Karthee 做了一些研究，得出的结论是，平均融资金额为 1.15 亿美元，退出时间为 5.2 年。Mike 的结论是，从学术界到首次商业化的时间大约是 4-5 年，而我与其他一些人交流过，他们的退出时间大致在 8 年左右。可以参考 CB Insights 的独角兽公司列表。
一些细分领域（ 比如量子技术、核聚变能源和神经科学技术 ）仍然相对边缘化，尚未出现人才循环或先驱公司。而其他一些领域（ 如芯片设计、航天发射、交通运输、国防硬件 ）通常要么竞争激烈，要么存在过大的稀释风险。
BCG 的研究报告详细列出了哪些垂直领域对企业有吸引力，哪些领域的商业化速度最快且最便宜。总结来说：
先进材料、传统生物技术（ orthodox biotech ）以及光子和电子学技术（ photonics & electronics ）的商业化时间最长，并且会面临最大的稀释。
十年前，大多数公司都是基于组件的，且不可扩展（ most companies were component-based and unscalable ）。深科技领域与传统生物科技类似——风险投资者通常会投资于高失败率的企业，且十亿美金级的退出案例非常罕见。稀释率高，因此只有大型公司和企业风险投资机构（ CVC ）才会承担这样的风险。
如今，情况大不相同。风险投资领域已经分化出各种专注于细分领域的基金，它们为大型多阶段基金（ GP ）提供信号，并在技术风险的各个阶段进行合作。
越来越多的创始人开始优先考虑规模化，这使得行业内的平均年龄下降了近十年，并在商业模式和技术上同时创新。
更多的投资流向了平台或基础设施（ 而非组件 ），我们也开始看到一些新兴的十亿美元级公司和 “创业黑帮” 企业（ 如特斯拉、Palantir、SpaceX、OpenAI ），
它们将人才和资金重新注入生态系统中。
作者注：我们最早在 2018 年注意到这一趋势变化，特别是在生命科学领域，那时我们首次投资了 BillionToOne。过去，生命科学领域的创始人通常是“雇佣兵”，他们习惯接受药物失败（或成功）的二元结果，并希望能够获得一个合理的退出。这种退出虽然不是特别理想，但至少是合理的。而像 Oguzhan（ BillionToOne ）这样的创始人则是少数派——
他们把技术优先于生物学本身，从第一天起就构建可扩展的平台。他们的目标也是以 100 亿美元以上的结果为目标进行建设。
尽管有许多顺风因素（ 下文会讨论 ），
但好的创始人画像和人才循环（ the founder profile and talent recycling ）是最值得关注的。
目前，深度科技领域仍然面临严重的人才短缺——无论是高管还是技术人才。有趣的是，似乎对深度科技感兴趣的 GP 比创始人还多。同时，涌入这一领域的资金也比往常多得多，因此 GP 们必须格外小心，避免在热门交易中推高估值。
顺风因素：全领域爆发时代的多重红利
Tailwinds ( or Everything, Everywhere, All At Once )
所有顺风因素最终为企业带来两大结果：资本成本降低与单位经济效益提升
（ One, a lower cost of capital. Two, better unit economics ）。
资本成本降低
Lower cost of capital
私营与政府资金涌入（ 地缘政治与人口结构需求驱动 ）
作者注：全球对深科技的投资从2016年的150亿美元增长至2020年的600亿美元，增长了四倍。
仅在美国，劳动力短缺约为1100万个职位，欧洲紧随其后。
创业路径风险降低——更多创始人与投资者可复用成功经验
制造业回流（ 后芯片周期高峰与疫情影响 ）
作者注：中美紧张关系、芯片周期的峰值已过以及疫情的影响，将全球化的短板摆到了每个人面前。目前，各国政府提供了大量的国家补贴。下面的图表（ ASML，感谢 Dylan ）低估了中国在半导体领域的投资规模，实际上这个数字要大一个数量级。
能源与气候危机倒逼转型
单位经济效益提升
Better unit economics
投入成本指数级下降 + 技术基础设施成熟（ AI模型、标准化硬件、基础设施层与外包高端制造企业 ）
作者注：就像 AWS 通过让软件领域能够外包大规模的资本支出（CAPEX）所做的那样，现在一堆公司正在为硬件做同样的事情。SpaceX、RocketLab、Desktop Metal、Atomic Industries 等公司就是典型例子。
人才池扩张（ 头部科技企业人才外溢 + 数字领域从业者转向实体领域 ） → 催生更多公司与团队
核心客户（ 如美国国防部、NASA、工业企业 ）更愿意尝试新技术
作者注：
自从 SpaceX 打破了工业寡头垄断后，像 Hadrian、Varda、Blue Origin 等公司现在都开始向过去无法接触的客户提供服务。
2019 年，美国国防部创建了一个新的军种——太空军。上一次出现这样的新军种是在 1947 年成立空军时。1947年，空军的初始预算为 55 亿美元，到 2023 年增长到 2160 亿美元。而太空军的初始预算是 2020 年为154 亿美元，2023 年已经增长到 260 亿美元。
最终结果是：深度科技创业从未如此简单
这些因素的共同作用使得如今创办一家深度科技公司比以往任何时候都更加容易
。抛开资金不谈，过去我不得不将所有事情都内部完成，而现在我可以将制造外包给 Hadrian 或 Atomic Industries，并从 Hugging Face 的库中调用大量机器学习模型。Oliver Hsu 在《美国活力中的全栈创业公司》（ Full Stack Startups in American Dynamism ）一文中说得很好：
“在某些情况下，早期的全栈创业公司扮演了基础设施的角色，为一系列新市场和新公司提供了支持。一个典型的例子是商业航天领域，SpaceX 作为发射基础设施，为许多其他航天公司、产品和服务提供了支持，通过降低进入太空的风险，使这些业务在经济上变得可行。在这些案例中，
全栈创业公司通过降低技术和经济门槛，为新公司和市场的诞生铺平了道路。”
当然，这一切都具有很强的自反性（ all this is quite reflexive ）。资本成本降低与单位经济效益提升的结合，意味着更多公司正在被创立。更多的公司应该带来更多的资金和人才，而更多的人才又会催生更多的公司。
这一推动力的强度，可以通过我们近 20 年来看到的一些最强财政决心来体现。与过去二十年相比，国家调动货币杠杆的能力在结构上受到了更多制约，而当今的重大问题——能源、气候变化、国防、不平等、美国对中国生产的依赖——都需要大量的国家支出。
感觉在过去 20 年里，我们首次看到的是在现实世界中，经历过失望的低谷后，逐渐进入初期转折点（ the post-trough-of-disillusionment-early-inflection-point ）的情况正在发生。
作者注：
关于物理学停滞与今天转折点的辩论，我推荐阅读 Gordon 的《美国增长的兴衰》和 Vanguard 关于“创意倍增器” （ idea multiplier ）的研究来进一步框定这个话题。如果你懒得读，可以听一下和 Meb Faber 的播客。一些人将进步或停滞归因于货币政策，另一些则按行业进行细分。简而言之，是否停滞是一个超级有争议的话题，主要取决于测量的语义。
有点老生常谈，但过去几年在科技界热议的很多事物，并没有持久的经济性（ 像SWVL、Bird以及大量的消费品公司 ）。回顾公开市场的十倍股，过去二十年在公开市场中表现最好的公司，实际上是那些依靠资本支出来创造价值的企业。
人才问题
The Talent Problem
房间里的大象：资金过剩，创始人稀缺。
显而易见的问题是，资金可能远多于合格的创始人。正如风险投资人成长于数字世界，创始人们也是如此。
培养材料科学和硬科技创新所需的人才需要数年时间，而大多数学校的教育项目远远落后于行业需求。
人才之路由突破性的公司铺就。
当一些公司取得成功时，它们会成为备受追捧的工作场所。这一点在经济下行期尤为明显，因为职业风险成为人们首要考虑的因素。然而，除了特斯拉之外，我们尚未看到其他重大的公开成功案例。
公开市场的同类公司表现惨淡。
华尔街是风险投资行业的主要客户。但我们卖给他们的大多数东西都是无利可图、平凡失望的产品。目前的市场情绪是，过去十年，风险投资是一个 “零利率现象”（ a ZIRP phenomenon ）。那么，利率上升的结果是什么？退出的信心下降，私营公司的估值降低，股票期权贬值。人们希望去有钱且气氛好的地方工作。
这就是为什么美国活力（ American Dynamism ）的叙事如此重要——它们将一大群人吸引到重工业领域（ They bring a whole bunch of people into the heavier industries ）。
“ 代表性是人类决策中被低估的力量（ Representation is an underrated force in human decision-makin ）。金融危机可能对金融界的形象造成了不利影响，并推动了哈佛学生经济学专业受欢迎度的下降。在 2010 年代的大部分时间里，科技领域最显眼的人物是马克·扎克伯格和杰夫·贝佐斯——软件创业家中的佼佼者。
关于扎克伯格的电影的上映似乎标志着计算机科学作为大学专业的流行转折点，以及 Y Combinator 申请人数的增长。如今，科技界（ 甚至是全世界 ）最著名的人物是埃隆·马斯克，他与他的深科技公司特斯拉和 SpaceX的关联比与他的软件创业公司 Zip2 和 PayPal 更为紧密。”
—— Matt Mandel，《深科技的四个主题》（ Four Theses on Deep Tech ）
爱、死亡与机器人
Love, Death & Robots
我们发现，许多深度科技领域要么人才储备不足，要么资本支出（ CAPEX ）过高，不适合我们投资。对于后者，价值往往流向资金雄厚的一线机构，而早期的小型 GP 则被稀释。
我们正在寻找那些资本支出压力减轻的深度科技领域，但目前大多数风险投资者尚未意识到这一点
（We are looking for pockets of deep tech where this is now less true than it was, but most VCs haven’t realised this yet）。
一些行业具有结构性特征，能够缓解稀释效应并实现风险投资规模的回报。这些特征可能包括：
成本降低的基础设施、非稀释性资金来源，或者采用能够补贴早期研发里程碑的商业模式
（ now-cheaper primitives, or buckets of non-dilutive funding, or embracing business models which act as a wedge subsidising the earlier R&D milestones ）等。
以机器人投资领域为例。过去五年中，我们投资了 Terraform（terraform.ai）、Automata （automata.tech）和 Compound（compound.vc） 等公司，它们都符合这一逻辑：
1. 该领域的风险已被降低
The sector is de-risked
a. 科学风险几乎为零。我们面临的是市场和技术风险。
b. 有足够的后续资金支持。
2. 该领域的商业模式正在改善。
It has improving business models
a. 计算能力的进步、计算机视觉算法的优化以及外包的高级硬件制造大幅降低了输入成本，使得更高利润的任务能够自动化 ( higher-margin tasks automatable )。
b. 机器人即服务（RaaS）模型为公司提供了无需大规模前期投资即可将机器人集成到运营中的可扩展方式。
c. 之前大多数团队由机械工程师和系统集成工程师组成。随着硬件的商品化，软件逐渐成为主要的差异化因素，团队越来越侧重软件。
最优秀的创始人是以产品为先，能够在不过度依赖技术的情况下，成功地向传统行业销售产品。
3. 虽然仍然难以在其中构建和投资
It’s still tough to build and invest in well
a. 这通常是由商品化硬件和传感器结合的软件组成，这些软件能够让机器人适应各种任务。这是一个非常技术性的难题。
b. 与半导体行业不同，这不是一个寡头垄断的行业。这些公司面向传统行业，客户分散，且面临更严格的监管。
c. 因此，大多数我们交谈过的投资者高估了所需的资本支出（ CAPEX ）和硬件难度，但低估了软件复杂性和集成的难度。
4. 仍然有巨大的上行空间
And there’s still a lot of upside
a. 这些行业是数十亿美元的细分市场。
b.
大多数硬件机器人实际上是先进软件的分销平台
——想象一下，苹果或英伟达拥有硬件和软件堆栈。随着时间的推移，这些商业模式能够逐步替代人工劳动；它们变得越智能，节省的成本就越大。
总而言之，为什么选择深科技（ Deep Tech ）？因为它在整体上具备了更好的单位经济性，并且资本成本低于历史水平。
最大的限制依然是人才，
尽管这一点正在发生变化，而我们最看好的领域是机器人技术。
为什么种子轮投资会出现瓶颈？
Why Is There A Bottleneck At Seed?
之前提到过，
风险投资人（ VCs ）大多是 “比特（ bits ）人”。
对于深科技领域，
大多数圈外投资者接触到的其实是 Founders Fund 留下的 “垃圾” 项目。
许多我们交谈过的投资人并没有意识到，业内人士早已知悉、参与过并放弃了这些项目。圈外投资者缺乏建立这些项目所需的网络和信息优势，因此很难进行有效的项目筛选和尽职调查。
信息不对称
Information asymmetry
顶级风投机构（ GPs ）所掌握的信息和网络不对称性令人震惊。
两点可能并不明显的特征是：
他们更懂得如何进行商业承销（ a better understanding of commercial underwriting ），并且对 “卓越” 的理解已经达到了本能的程度。
深科技项目通常需要更长时间才能显现成果，研发成本和周期难以准确评估。销售周期与传统市场截然不同。要做到这一点，关键是不仅要承销技术上的突破，还要承销真实的商业里程碑。
“如今，技术不再能自然而然地卖出去自己，能够按顺序实现多个商业里程碑（ 而不是仅仅依赖意向书 ），以展示价值累积的阶跃性变化，比以往任何时候都更加重要。这些商业里程碑最终会转化为资产负债表上的实际收入，而不仅仅是技术进展的成果。
这意味着，创业公司必须更加仔细地评估潜在早期试点客户和合作伙伴的严肃性，同时在客户的不可避免的非重复性工程（NRE）支出上无情地进行优先级排序。在业务发展（BD）对话中，创业公司应该更关注所有利益相关方的共同认同，而不是单一的“冠军客户”，特别是在不稳定的经济环境下。
此外，更多的前期付款对话变得至关重要，这不仅有助于安抚投资者，还能最大限度地减少长销售周期结束时可能出现的灾难性风险。这将与以往的做法截然不同，因为过去通常会通过“无偿/低偿的试点，承诺后期转为更高金额合同” 来吸引资本市场的兴趣。”
——Mike Dempsey，《仅有叙事的深科技公司终结》（ The End of Narrative Only Deep-Tech Companies ）
我们看到，圈外人 GP （ outsider GPs ） 在评估创始人是否卓越方面也面临困难。你必须曾与伟大的人才一起工作过，才能知道什么才是伟大。
举个例子，你可以找一个曾在 Meta 担任过工程经理、当时生产力爆棚的高效能人物，但她/他可能会因为无法在耗尽资金前化解关键技术风险而失败。也许她/他领导过 Meta 的 AI X 团队，但她/他做出了什么成就？她/他要求高吗？她/他能在资源有限的情况下取得显著进展吗？在这个背景下，伟大是什么样的？
能够以结构化的细节阐述那些不显而易见的、成就伟大深度科技创始人的特质，是大多数GP（无论是外部还是内部）无法做到的。
（ Being able to articulate with structured granularity what non-obvious things make a great deep tech founder is something most GPs (outsider and insider) won’t be able to do ）。
网络不对称
Network asymmetry
“我们的网络能为初创公司增加价值”的说法中，有很大一部分是机械的自我吹嘘。然而，网络的实际价值体现在帮助寻找投资、挑选投资人和去风险化后续融资。
首先，由于大多数创始人在研发和资本支出上有防止 “不得不转型” 的需求，投资者必须在市场和技术上都要做得对。这要求投资者深入了解某个特定市场中的少数几位优秀人物。例如，要投资一家国防科技公司，你不仅需要评估公司的技术，还需要了解国防部的需求、各类军事参与情况、以及你公司与其他竞标者在争夺同一合同中的竞争位置。
你无法将这种政府资源商品化
（ You can’t commoditise this type of government access）。
读几份 Tegus 报告、给一个客户或拥有博士学位的博士后打个电话、聊上30 分钟，然后觉得自己完成了每周的尽职调查——这远远不够。
筛选真正的专业知识本身就是一项技能，而建立这些关系需要数年时间。
我很喜欢 Gil Dibner 对这个问题的看法（ 在这个播客的大约第12分钟左右 ）。他的观点简而言之：
第一步，你需要问
“谁是这一领域的专家
（ who is an expert in this field ）？” 并筛选出值得倾听的人（ 比如行业内的老牌企业、教授等 ）。
第二步，你需要学会过滤他们说的话（ how to filter what they say ）。找到某件事行不通的理由很容易，但真正的关键在于将专家和创始人拉到一次通话中，观察创始人对这些论点的反应——毕竟大多数时候，你投资的是人。无论专家怎么说，团队都会面临数百个不可预见的技术挑战。如果你只评估技术，很容易找到借口。
所以问题不是 “他们是否已经解决了一切？”，而是 “这些人是否具备独特的能力去解决问题？”。
他们在面对挑战时是防御性的，还是能在与专家的辩论中站稳脚跟？
其次，后续关系非常重要（ follow-on relationships matter a lot ）。正如一位在该领域创业的朋友所说：
“要打造另一个 Anduril，你必须说服顶级国防技术领域的风险投资者共同爱上一家公司，以至于他们愿意投入足够的资金，让公司活到能够签下大单的那一天。”
简而言之，为什么这个行业存在瓶颈？
因为没有足够的 GP 具备足够的经验来进行 “模式识别”，或者缺乏专家网络来出色地完成项目筛选、尽职调查和募资工作
（ because not enough GPs have the reps to pattern-match well and/or the expert network to source, diligence, and fundraise outstandingly ）。
一个非常长的候选名单
A Very Long Shortlist
以下是我们将如何对 GP 市场进行细分的一些框架。希望这不会看起来像是论文的感谢页。
首先，你有这些已经成为“大佬”的基金。Lux、Bedrock、Founders Fund、Khosla、SOSV、DCVC、8VC、Eclipse、Prime Movers、Obvious、Innovation Endeavours 和 a16z 是行业里的大牌玩家。他们提供多阶段的资本，并且有专门的团队来帮助他们的投资组合公司。其中一些公司（ 如 Seraphim、Fifth Wall 和 Playground ）专注于一个或多个深科技垂直领域。TenEleven、Paladin、Forgepoint、ClearSky 和 NightDragon 都是做网络安全的多阶段基金。还有一些大型的综合性基金，如 Quiet、Canaan、Republic 和 Greylock，也在逐步增加在这个领域的投资，但这一部分仍然是他们投资组合中的小部分。许多头部基金会偶尔做一些零星的交易，但到目前为止，他们的起步有些不顺利。
接下来，
你有一大批规模较小的综合性 VC，也在进行深科技投资
（ sub-scale generalist VCs who also do deep tech ）。这里有很多个基金。例如 Hummingbird、Angular、1517、Long Journey 和 Caffeinated 都是拥有管理较为集中的投资组合的例子。Abstract、Asymmetry、Magnetic、Bee Partners、Boost、Outset、Julian Capital、Not Boring 和 Vine Ventures 的 GP 们也在做类似的事情。
再往下是深科技的综合性“通才投资者”
（deep tech generalists）。Compound（ 他们发布了一些很棒的投资主题分析 ）、Cantos，还有像 Champion Hill、Root、11.2、Shield、Wireframe、Elementum、Future Ventures 和 50 Years 这样的公司，
都是一些较为知名的种子阶段综合性品牌。
他们都支持了一些近年来非常重要的公司。
F-St、Farpoint、Boom、Tamarack Global、Undeterred、AlsoCapital、Patty Wexler 新成立的 Avila、Parkway、Silent Ventures、2048、Bastion、FoundersX 和 Commodity Capital 是一些较新的基金，但它们在这个领域已经是老玩家了。除此之外，还有大约 83 家以上的 GP 在这里我没有提到。
范阳注：这个网站列出了国外目前活跃的前沿科技与深科技的投资者名单
vcsheet.com/sheet/deeptech-funds
深度科技领域正在经历广泛的分化解构
（ There’s been an unbundling of deep tech broadly ）。如今，许多基金由专注于特定领域的专家募集——尽管这些领域的范围边界并不总是那么清晰。以下是一些较为突出的基金：
建筑科技
：Foundamental、Fifth Wall、Takeoff
航天与航空技术
：Airbus、Space Capital、Type One、Space VC
VR/AR与计算机视觉技术
：Anorak、LDV、Earthling
新材料
：Material Impact、Pangea
人工智能
：Conviction、Hydrazine、Flying Fish、AIX、Cortical、Rackhouse、Lytical、Radical、Mythos、Pebblebed、Glasswing、Top Harvest 等 40 多家
范阳注：这个网址列出了国外活跃的专注在人工智能主题投资基金的名单
vcsheet.com/sheet/ai-funds
工业与“传统行业”
（industrials and “old industries”）：Riot、Countdown、Construct、Euclid、81 Collective
机器人技术
：Cybernetix、Lemnos、Reinforced Ventures、Grep、Morado、Grit、Alley Robotics
国防科技
：Harpoon、Decisive Point、Old Barracks、Razor’s Edge、Marque
技术型 B2B 基础设施
：Heavybit、Amplify、Inner Loop、Surface、Essence、Sunflower、Preface、Ridgeline、Cervin、Work-bench、Array、Emergent等 59 家以上
网络安全
：First In、Ballistic、SYN、Runtime、LavRock、Squadra、Blu、New North、Rain、SNR、Decibel
此外，还有一些综合性基金正在探索风险投资基金的未来形态。Generational ( generational.partners ) 和 Fundomo 的基金配置异常集中，后者还将部分资金投资于实验室风格的团队（ lab-style teams ）。
美国的 Rhapsody 和欧洲的 Deep Science Ventures 则采用创投工作室/风险投资基金混合模式，与创业者合作并共同构建项目
（ partner and co-build with entrepreneurs in a studio/venture fund hybrid )。
Applied Physics 正在开发一种购买知识产权并将专利代币化的模型
（ buy IP and tokenises the patents ）。
范阳注：fundomo.com，Fundomo 的网站非常酷，他们是一家在纽约的 “深度科技+生命科学技术” 投资基金，由 Corey Nobile 创办，投资了一些 Peter Thiel 支持的年轻创始人们。
范阳注：Applied Physics 是一个新型的 “科研机构+投资基金”，它在 2021 年出现在媒体上的报道是因为他们的 “曲速引擎” 研究和专项科研基金。
Applied Physics
是我见过的最 “硬核” 的科研 & 投资机构之一。
对于以硬件为核心的公司，地理上的本地化往往是必要的。当机器出现故障时，需要人员亲自过去修理。这为欧美投资者之间的分工创造了更多空间，而上述大多数基金都集中在美国。
在欧洲，BlueYard、Prima Materia、Lunar、Promus、Fly、VSquared、Spacewalk 和 Air Street 等基金是深度科技公司的早期支持者。
范阳注：Prima Materia（ primamateria.com ） 是 Spotify 创始人丹尼尔·埃克（ Daniel Ek ）共同创立的投资基金。他们与少数出众的来自欧洲的科学家，研究者和创始人合作，共同投资和帮助孵化前沿科技创业公司。
最近成立的基金如 Productive Capital、2050 Capital、Entropy Industrial Ventures、201 VC 和 Positron，则致力于打造欧洲领先的深度科技种子基金。
entropyindustrial.com
201.vc
2050cap.com
positron.ventures
在以色列，Entree、Cyberstarts、Gilot 以及 Hetz、Maple 和 Meron 的团队覆盖了大量复杂的软件领域，而像 Aleph 和 TLV 这样的大型综合性基金——如果不参与 A 轮投资——偶尔也会亲自领投种子轮。Amiti 和Symbol 是以色列的两家基金，专注于市场中非共识的细分领域；Team8和 10D 则专注于健康科技基础设施；UpWest 和 Recursive 则瞄准了技术背景深厚的以色列海外人才。
许多大学也拥有自己的硬科技创新实验室。麻省理工学院（ MIT ）有 The Engine 和 E14，斯坦福大学有 First Spark，奇点大学（ Singularity University ）有 Kitty Hawk，而加州理工学院（ Caltech ）和滑铁卢大学（ Waterloo ）也分别设立了种子基金。英国大学也衍生出了一系列创新项目。
e14.vc
engine.xyz
范阳注：kittyhawk.vc，两种投资策略—种子期前沿科技投资+ Pre-IPO secondaries.
范阳注：英国的大学与投资者 “深度科研投资” 合作项目
https://ten-u.org/news/the-usit-guide/#Download-form
