“精品”软银

2019-06-25 06:05韩璐
21世纪商业评论 2019年6期
关键词:软银精品赛道

韩璐

软银中国资本(SBCVC,下称“软银中国”)成立于2000年,是中国创立最早的风险投资机构之一,致力于在大中华地区投资优秀的高成长、高科技企业。

对于大部分人来说,软银中国最有名的投资莫过于2000年和2003年先后投资于阿里巴巴和淘宝网,缔造了千倍回报的神话。这宗被誉为世界VC史上最成功的投资案例之一,奠定了软银中国的教父级地位。

继阿里巴巴之后,包括分众传媒、万国数据、华大基因、迪安诊断、理邦仪器、安翰医疗等在内多宗耳熟能详的成功案例背后,都有着这位共同的伯乐。

不过,相比不少人海战术的投资机构,软银中国是“小而美”,近20年来,始终维持在70人左右的团队,每期基金规模都在5亿美元左右,專注在TMT、医疗健康、清洁技术与消费等领域。其投资项目数量与同行相比也并不算多,但每一笔投资的回报却非常可观。是保守还是稳健,哪些企业能够成为软银中国的“心头好”?

 21CBR:与其他国内头部基金相比,软银中国的投资理念中,差异化体现在哪里?

刘缨:很多TMT基金会采取赛道理论,同个行业布局多家公司,赌一家成功获得回报。我们不论美元基金还是人民币基金,每期资金量都不算太大,这么多年团队始终维持在70人左右,所以我们一向采取的是精品打法,在看好的行业里选择最有可能成为领头羊的企业。

这种打法,尤其在医疗这样的高门槛行业里,很考验团队的专业素质以及投后管理能力。今年3月份,我们在珠海举办了一个CEO思想会,将阶段相似的被投企业对接。我们不是赛道布局,所以在每个行业里面投的企业个数并不多,它们彼此能有不错的互动。

21CBR:创业就是解决钱、人、事三方面的事情,软银中国在选择不同标的时,三者会有不同侧重吗?

刘缨:从“事”上讨论,我们投一个项目,一般会倾向领先于行业政策三到五年的时间,就能捕捉到行业机会。我们会研究赛道的前三到五名,去判断这是刚兴起的行业,还是已经存在很长时间的行业。如果是新兴行业,大家的起跑点都差不多的时候,我们会投非常早期的天使阶段、A轮等。如果行业处在发展中期,我们会找成长型或者中后期企业。

很多新的赛道,未来五年还有根本性的创新和变革的机会。当然,有没有能力去抓住机会,取决于“人”,在于创业者。如果行业在起跑阶段,我们会注重创始人的技术背景、融资能力。此外,创始人有没有容忍度也是重要的考察点,比如一个技术型创业者,在营销和产品组合方面可能不一定擅长,他是否愿意分享自己的股份引入合适人才?

至于“钱”,如果在早期天使阶段就是个十分耗钱的项目,或者在整个生态链搭建过程中需要耗费太多资金的项目,我们作为投资人可能不会太喜欢。因为不论创业还是投资,一定要预防经济波动带来的风险。

软银中国在近20年来,经历了至少三到四次经济起伏,深知经济低迷时的压力与危机。即使是医疗健康这个相对经济周期而言比较稳定的行业,同样要警惕低谷期的生存问题。

21CBR:近两年又有资本寒冬之说,您的体会是什么?

刘缨:资本寒冬可能在TMT行业比较明显,在医疗健康领域,我反而感觉没有那么严峻。当整个二级资本市场市值在下跌时,在一级市场中,我们就不可能接受估值过高的项目。

我也想提醒创业的企业家们,经济形势有好有坏,虽然我们投资医疗健康的热情不会减退,但消费水平确实会有起伏。医疗实际上跟消费是息息相关的,最后都会落到“人”的头上。医疗不像其他行业的投资,不论技术、团队、模式,最后都会落到人的消费上。

21CBR:医疗投资目前已经占到总基金的三分之一,成为软银中国重点关注的领域,有哪些细分方向是被低估或者高估的?

刘缨:目前生物技术和生物制药是被高估的。这两个非常相近,生物技术偏重于治疗、医疗服务,生物制药偏重于药品、产品。大量没有销售、没有利润,或者五六年后才能看到利润的项目,现在的估值已经很高了。

至于低估,我觉得在中国已经很难找到价值洼地。过去很多年,传统医疗这一块估值过高,现在传统的连锁医疗服务基本没有投资机构进入。我反而觉得如果能在原本单一医疗服务机构的基础上,做一些多元化转型,或许是个机会。

21CBR:除了医疗领域外,软银中国看好的方向还有哪些?

刘缨:人工智能(AI)是我们现在重点关注的方向。我们并不把AI看做行业,而是看成工具,用来对各个行业赋能,就像当初互联网对传统行业的改造一样。AI也会成迎来对各行改造的契机,其中谁能做好、深入需求,成功的概率就越大。

以医疗为例,AI的价值远不止传统意义上的影像类。真正的AI在医疗中的体现,很可能是在电子病历的改造、智能化数据的清晰、按病种用药的分析或者智能诊断上的突破。

现在,AI在医疗中,还没有形成一个循证医学的路径,在中国也没有一家公司获得CFDA认可资质。当然,这背后也有支付问题要解决,比如能否和医保或者商保结合?解决不了支付问题,就很难规模化。

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