"大型基金無法獲得高回報的想法根本不成立。" 反對的觀點並不是大型基金無法超越表現，而是簡單（且可證明）地說，它們不太可能產生令人印象深刻的倍數回報。 這在市場集中於大型基金時尤其如此，這會大幅推高價格並縮小投資的焦點。 "在那個基金中，Databricks 到目前為止已經回報了 7 倍的基金，Coinbase 已經回報了 5 倍的基金。在那個基金中，我們還有 GitHub、DigitalOcean、Lyft……" 這是可以辯論的，但我不會將這些投資描述為特別的「共識」。 Databricks 的初始推介聲名狼藉。Armstrong 在籌集資金方面掙扎。GitHub 和 DigitalOcean 一開始是自籌資金。 因此，雖然 a16z Fund III 可以主張卓越的大型基金可以超越表現，但這並不驗證當今大型風投的追求共識的貝塔，或一般的大型基金。

2,750 字的內容涵蓋 14 篇論文，探討算法投資、認知偏誤，以及 LLM 在風險投資世界中的潛在角色。 簡而言之 — 由於在模擬環境中出現誤導性結果，LLM 被盲目應用於投資決策的風險是真實存在的。 這只會加劇現有問題，並導致更大的表現不佳。 這並不是說風險投資不會受到自動化的影響；更簡單的算法已經提供了超越市場的表現。但這些算法成功的原因更有趣： 事實證明，識別和管理我們的認知偏誤是持續且顯著超越機器的關鍵。 另一方面，我們用 LLM 創造的東西是一種在科學客觀性的幌子下，以規模應用我們偏誤的簡單方法。 更多：

在關閉基金方面遇到困難嗎？你並不孤單。 2025年被評為過去三年中對早期GP來說最具挑戰性的一年。 我進行了一項簡短的調查，以了解早期風險投資的情況，共收集了48個基金的數據（主要是新興市場，幾乎全部在2.5億美元以下）。 在調查結果中，LP配置明顯出現重新平衡，特別是對於錨定和多階段公司，LP活動整體集中。 GP提供的評論也突顯了一些主題，例如「GP作為品牌」以及對共同投資機會的日益渴望——但在小型/大型基金之間的變化上並沒有真正的共識。 細分如下： 感謝所有回應的人，以及願意分享可能對其他GP有幫助的數據——這是一個積極思考的良好範例。