算法入局风投：赢了基本盘，却错失独角兽

本文作者：盛思思

在AI重塑各行各业的时代，风险投资这个高度依赖“人类经验”的领域，也在算法的推动下迎来了变革。

过去，由于早期初创企业缺乏财务历史和成熟的商业模式，风投机构在筛选项目时，往往高度依赖投资人的直觉、人脉网络及难以量化的“软信息”。其中较为典型的，便是对创始人身上“传统成功标签”的迷信——是否毕业于常春藤等顶尖名校，是否曾在顶级科技大厂任职等。

如今，一股“数据驱动型投资者”（Data-Driven Investors，简称DDI）的新势力正在创投圈悄然兴起。这些投资人和风投机构通过系统性地抓取和分析海量另类数据，试图用算法的理性客观来克服人类由于认知局限或社交网络所带来的投资偏见。

从“依赖人际网络”到“依赖算法算力”，这种投资范式的转变，是否会从根本上改变风险资本的流向与初创企业的生存境遇？

针对这个问题，英国伦敦商学院的马克西姆·博内利（Maxime Bonelli）于2025年在金融学国际顶级期刊《金融研究评论》（The Review of Financial Studies）上发表了题为《数据驱动型投资者》（Data-driven investors）的论文。在这篇文章中，博内利系统性地探讨了风投机构采用数据驱动技术后，如何改变资本在初创企业间的分配逻辑及创投市场的竞争格局。

研究围绕三个核心问题展开：第一，风投机构在转型为数据驱动型投资者（DDI）后，其投资的创始人画像是否会发生显著改变；第二，高度依赖历史数据的算法模型，是否会影响风投机构对“罕见且极具颠覆性”的创新型初创企业的发掘能力；第三，从宏观市场均衡的角度看，DDI技术的普及对初创企业的估值及传统风投机构的投资行为产生了怎样的外溢效应。

识别“数据驱动型”机构

研究面临的最大实证挑战在于如何精准识别出哪些风投机构是真正的“数据驱动型”机构。为此，作者构建了一个独创的大型微观数据集。作者利用网络爬虫技术和在线档案（Internet Archive），系统梳理了风投机构官方网站上的技术演示，并结合Revelio Labs数据库中的海量职业履历数据，追踪风投机构是否在特定年份雇用了数据科学家、机器学习工程师等技术岗位的核心人才。随后，将这些数据与PitchBook数据库中2005—2019年美国风险投资记录进行了精准匹配。

在实证策略上，文章巧妙地利用了不同风投机构在不同时间点引入数据驱动技术的“交错采用”（staggered adoption）特征，构建了多期双重差分模型（difference-in-differences，简称DID）。在严格控制了投资机构固定效应、时间固定效应及大量企业和宏观变量后，精准估计了DDI转型对风险投资决策的因果影响。

数据驱动的“双刃剑”

实证结果表明，算法的引入确实提升了风投对常规成功概率的预测与筛选能力。数据驱动技术能够帮助风投机构更准确地识别那些符合历史成功模式的初创企业，从而显著提高了被投企业获得“后续轮次融资”（follow-on funding）等高频、常规成功事件的概率。具体而言，在风投机构完成数据驱动转型后，其所投初创企业存活并成功获得后续融资的概率提升了2.5%；相较于全样本中52%的基准后续融资率，这相当于实现了约5%的相对增长。

然而，在提升短期预测胜率的背后，数据驱动型投资并未促进资本配置的“民主化”，反而加剧了对“传统成功标签”的路径依赖。由于机器学习算法本质上是通过历史数据寻找成功规律，实证结果显示，当风投机构采用数据驱动技术后，其投资于“有过成功创业经历”的创始人的概率显著上升了18.4%，投资于“毕业于顶尖名校或曾在顶级科技公司工作”的创始人的概率也上升了11.2%。这意味着算法实际上强化了历史上已经被验证过的显性光环，而非挖掘非典型创业者。

更深层的影响在于，DDI在规避常规风险、稳固基本盘的同时，错失了真正的“颠覆性创新”。数据显示，由数据驱动型风投机构投资的初创企业，其跻身成功退出结果“前10%”（获得罕见巨大成功）的概率反而下降了24.4%。这是因为极具突破性的创新往往没有历史先例可循，算法无法在过往数据中找到匹配的模式，从而给这类高潜力的颠覆性项目打出低分。

技术的普及引发了创投市场的资本错配与挤出效应。随着DDI的增多，大量资金涌向那些符合算法模型、带有传统成功标签的“安全牌”初创企业，导致这类企业的早期估值被显著推高。与此同时，那些未采用DDI的传统风投机构则被迫在竞争中转向，去投资那些缺乏历史数据支撑，但可能具备突破性技术的创新企业，从而重塑了整个市场的投资组合结构。

结论与启示

虽然数据驱动型投资能够提高对常规项目的筛选效率与后续融资率，但它不仅未能打破由名校和大厂构筑的隐形壁垒，反而通过算法的“历史推演”进一步固化了这种阶层分布。更重要的是，算法的保守性在无形中惩罚了前所未有的突破性创新。

对创投机构而言，这一发现敲响了一记警钟：盲目迷信算法和数据可能导致风投机构在捕获“超级独角兽”的竞争中处于劣势。在风险投资这个极度依赖尾部收益的行业中，算法更适合作为排除劣质项目的辅助工具。要真正发掘那些能够改变世界的颠覆性创新，投资人基于深度行业认知、前瞻性直觉及对创业者“软信息”的敏锐洞察，依然是算法无法取代的护城河。