"大型基金无法获得高回报的想法根本不成立。" 反对的观点并不是大型基金无法超越，而是简单（且可以证明）地说，它们产生令人印象深刻的倍数的可能性较小。 尤其是在市场集中于大型基金时，这种情况更为明显，价格大幅上涨，投资的焦点也变得狭窄。 "在那个基金中，Databricks的回报达到了基金的7倍。Coinbase已经回报了基金的5倍。在那个基金中，我们还投资了GitHub、DigitalOcean、Lyft……" 这可以进行辩论，但我不会将这些投资视为特别的“共识”。 Databricks的初始推介声名狼藉。Armstrong在筹款方面遇到了困难。GitHub和DigitalOcean最初是自筹资金的。 因此，虽然a16z Fund III可以提出例外的大型基金能够超越的论点，但这并不能验证今天大型风险投资公司追逐共识的贝塔，或大型基金的一般情况。

关于算法投资、认知偏见以及大型语言模型（LLMs）在风险投资世界中可能适合的位置的14篇论文，共计2750字。 简而言之——存在一个真正的风险，即LLMs在投资决策中被盲目使用，这要归因于在模拟环境中产生的误导性结果。 这只会加剧现有问题并导致更大的表现不佳。 这并不是说风险投资在自动化面前是安全的；更简单的算法已经提供了超额收益。但这些算法成功的原因更有趣： 事实证明，识别和管理我们的认知偏见是持续且显著超越机器的关键。 另一方面，我们与LLMs所创造的，是一种在科学客观性的幌子下，以规模化方式应用我们偏见的简单方法。 更多：

难以关闭基金吗？你并不孤单。 2025年被认为是过去三年中对早期GP来说最具挑战性的一年。 我进行了一项简短的调查，以了解早期风险投资的情况，共收集了48个基金的数据（主要是新兴市场，几乎全部在2.5亿美元以下）。 在调查结果中，LP配置的明显重新平衡，特别是对于锚定投资者和多阶段公司，LP活动总体上集中。 GP提供的评论也突出了几个主题，比如“GP作为品牌”和对共同投资机会日益增长的兴趣——但在小型/大型基金之间的变化上并没有真正的共识。 细分情况： 感谢所有回复的人，以及愿意分享可能对其他GP有帮助的数据——这是积极和共赢思维的一个良好例子。