為什麼AI公司都在一邊融資，一邊投資？
還在融資的AI公司頻頻出手投資，背後原因幾何？
採訪、撰文：小北 編輯：火柴Q 甲小姐
設計：一凡 微信公眾號：甲子光年（ID：jazzyear）
「甲子趨勢」No.32
對AI公司來說，融資已不稀奇，投資更有深意。
9月12日，商湯又融資了。
在當天宣佈獲軟銀中國10億美元投資後，商湯估值已達60億美元。但更值得玩味的是1個月前商湯對外投資的訊息：8月7日，商湯領投影譜科技13.6億元D輪融資，創下人工智慧影像生產領域單輪最高融資紀錄；今年6月21日，商湯還領投了醫療網際網路公司禾連健康7500萬美元B輪融資，禾連健康投後估值近10億美元—— 獨角獸開始造小獨角獸了 。
其實，在網際網路和移動網際網路的浪潮中，都不乏公司發展到一定階段進行對外投資的現象。但不同的是， AI公司對外投資的動作明顯提前。
對比網際網路公司，即使是現在被戲稱為“投資機構”的騰訊，也是在2011年，即其成立的第13年，自身發展已相對成熟時才啟動對外投資，阿里也是到2006年才成立投資部門。而移動網際網路新經濟公司，如近日上市的美團，雖是在成立第4年的2014年就成立了投資部，併到現在還處於虧損狀態，但美團已初具壟斷之勢，滴滴亦是如此。
目前已開始出手投資的人工智慧公司，如商湯、思必馳、Aibee等，整體上還處於公司生命週期的初期階段——成立時間不長、造血能力尚未論證、市場份額仍待開拓，均還依賴後續融資維持研發、商業化的高投入。
為何一邊燒著別人的錢，一邊開始給別人燒錢？
據AI財經社今年4月的一篇報道，彼時商湯已投資了6個專案，計劃投資的專案還有10多個。去年底還傳出訊息，商湯科技與鼎暉擬籌建規模為30億人民幣的AI專項投資基金。
曠視科技也曾於2018年4月全資收購了艾瑞思機器人；同月，曠視還宣佈領投了AI+文娛公司Video++3.49億元的B輪融資。
語音互動領域的頭部公司思必馳也於2016年成立人工智慧產業基金馳星創投，專注於投資人工智慧互動領域的早期專案。截止目前，思必馳及馳星創投已成功孵化並投資了車蘿蔔、深聰、鹿馬、先聲教育、AITEK、愛醫聲等14家人工智慧初創公司。
最近的一則訊息是，明略資料和位元大陸聯合領投了2011年成立的視訊大資料技術提供商千視通科技。
Aibee創始人林元慶則向「甲子光年」透露，Aibee馬上也要完成一筆對外投資，被投物件是在某細分賽道市場佔有率超過50%的一家傳統行業公司，Aibee將和這家公司一起研發和落地AI整體解決方案，推動該行業的AI升級。
甚至還有人提出了“AI公司技術VC化”的設想，直接把投資作為AI團隊實現商業價值的一種商業模式：即同一班技術人馬，一邊投資，一邊為被投專案技術賦能，以分享被投專案的增長紅利。
尚在成長期的AI公司頻頻投資，究竟是不務正業還是勢在必行？是“AI估值泡沫”的體現，還是其中蘊含著AI行業不同以往的獨特商業化路徑？
「甲子光年」採訪了曠視科技、Aibee、中科視拓、Video++等多家已開始對外投資或明確表示有意投資的公司，AI公司旗下產業基金合夥人和傳統VC投資人，深入探尋“AI公司VC化”趨勢背後的真正動因和未來趨勢。
我們看到了 “快資本”與“慢落地”的焦灼，“深挖洞”和“廣積糧”的平衡，以及“加速泡沫”和“加速落地”的雙面影響 。
怎麼用好資本這把雙刃劍，已成為所有AI公司都必須關注的重要議題。
快資本與慢落地
縱觀全域性，對外投資的AI公司可分為兩類，一類是已具備一定體量、堆積了鉅額融資的AI獨角獸，如商湯科技、曠視科技、思必馳等，另一類則是體量相對較小或公司處於更早期階段的創業公司如中科視拓（成立於2016年）、Aibee（成立於2017年底）等。
從投資輪次上看分兩種：AI獨角獸已領投某些細分領域處於B輪、C輪甚至D輪的“小獨角獸”；而小體量公司則專注於投資天使輪、Pre-A輪的早期專案。
從投資形式上看也分兩種：一種是AI公司本身成立投資部門直投專案，如商湯、曠視；另一種則是與傳統VC、PE等機構聯合成立產業基金，如商湯、思必馳、中科視拓、Aibee等，這樣可以募集到外部資金，補充資金池。
從投資標的上看則分為三種：一種是在某細分領域已建立起行業場景、佔據一定地位的行業AI公司，如商湯領投的影譜科技、禾連健康；二是在某傳統行業已深耕多年，積累了大量的客戶資源、銷售渠道，佔據一定市場份額但受某種侷限一直“長不大”的傳統公司；三是一些具備了一定的行業認知、客戶資源，但技術不夠強的初創科技公司。
“ AI獨角獸對外投資或收購，本質上是消化過多融資，實際業務場景太小、太少，支撐不了估值。 ”多位行業內人士對「甲子光年」表達了這樣的看法。 他們把“AI公司VC化”理解成一種“估值管理”的方式 ，有的公司是主動選擇，有的則是為了撐起高估值，不得已而為之。
以商湯為例，一位業內人士對「甲子光年」的說法是，2017年商湯收入在3億人民幣：“商湯的實際銷售額沒有公佈過，但圈內都知道，3個億隻是合同收入，但to B領域合同收入和實際收入又是兩回事，有賬期和壞賬。”但「甲子光年」也瞭解到另一種說法：2017年商湯的年收入在1億美元左右。
如果按照1億美元來計算，2017年底，商湯估值已達30億美元，則PS（市銷率，總市值比銷售額）高達30倍。
“一個很現實的問題，怎麼撐起這麼高的估值？要不我自己幹到這個業績，要不我買一家幹到這個收入。”這是另一位持相似觀點的AI業內人士對商湯投資邏輯的分析。
其玩法， 實際上是利用AI賽道和頭部公司的高PS和強資本撬動力，去投資、控股那些估值溢價較 低，但現金流較好的公司來 提升收入或“講故事” ，以進一步撐起估值，並繼續融資。
這很像二級市場的市值管理，一位AI從業者給「甲子光年」做了個類比：“恆大購買FF 91的股份，它市值的增長肯定比它投FF 91花的錢多，是一個穩賺的生意。”
不論這種被外界解讀為“做收入”的投資，是否是商湯等公司的真實考量，但它確實反映了目前AI公司的一個普遍現象： 估值與實際收入不成比例。
一邊是高估值，大量希望快速獲得回報的資本湧入賽道；一邊是慢落地，到了2018年，從業者和投資人都越發清晰地意識到，AI的商業化程序不會像滴滴、美團這類to C新經濟公司那樣“摧枯拉朽”，快速被資本喂大。
這就是“快資本”與“慢落地”之間的焦灼。
兩重因素疊加，構成了“AI公司VC化”的驅動力： 外在驅動力是資本對AI的追捧；內在驅動力是AI技術的特性和商業化落地方式。
首先是外在驅動力。高估值、高融資、手裡有錢，是AI公司對外投資的前提。
2018年，資本寒冬、大型錢荒的慘淡情形正在上演，但AI賽道仍相對是高融資、高估值領域，頭部公司更是從不缺資本青睞：
就在今年，商湯相繼獲得了6億美元的C輪融資和6.2億美元的C+輪融資，近日又獲得10億美元的D輪融資，加上之前幾輪，商湯目前總融資額已近30億美元；曠視目前的融資額也近12億美元；而2017年底成立的Aibee更是以1.65億美元的天使輪融資額重新整理了中國AI初創企業的融資記錄。
在一些細分領域，融資額破記錄的故事更是屢屢發生。據投中研究院釋出的《2018AI產業投融資研究報告》顯示，2018年上半年人工智慧領域的融資額已經超過2017年全年。另一份VC SaaS釋出的《2018年第一季度一級市場最全投融資報告》顯示，人工智慧尤其是人工智慧在醫療健康領域內的應用專案融資額突出。資本的大量積聚，使AI公司在發展早期便有一定的資金去做對外投資。
AI公司VC化的內驅力則是AI的賦能特性和其to B的商業模式：
AI的目標是 替代人類實現識別、認知、分類和決策等多種功能 ，本身並不包含直接的應用解決方案，這使得AI必須融入各行各業，深度改造已有產業才能創造價值。換句話說， AI技術是“大腦”，沒有四肢就無法獨立行走。
這種“賦能”特性，進一步導致目前AI公司的主要商業模式是to B提供技術產品或服務，AI公司的客戶是行業裡掌握場景的企業客戶。
而to B天然又是一個快不起來的生意，相比此前中國VC、PE投了多年的、能快速形成規模效應的to C網際網路公司來說，尤其慢。
多家AI公司CEO向「甲子光年」訴說了其在業務落地過程中的艱難：
“在交付、實施上花費了巨大的努力，但獲得的收入不成正比，收益cover不了成本。”
“我們有技術，但不懂傳統行業，而這不是短期能學來的，是靠長期積累來的。”
“AI公司的CEO往往是技術人員，對於to B運營、業務中涉及的銷售管理、人情世故、複雜系統、團隊管理等等是很難理解的。”
AI公司有高薪養博士，卻做著低客單價的技術服務的尷尬，且相比創業背景多元、草根的網際網路創業者，AI公司創始團隊中多高知科學家、技術專家，他們在適應中國的營商環境上，要付出更大努力。
深挖洞與廣積糧
在落地慢、落地難的實際情況下，從消極或負面角度想，成長期AI公司對外投資，是“苦撐估值”，加劇泡沫的行為。
但另一方面，公司對資本畫餅也無可厚非，萬一路真的走通了呢?
AI公司的VC化，也可以理解為在AI落地慢且難的實際情況下，摸索出來的一條 加速AI落地、加速AI賦能程序的戰略性路徑。
從正向角度來說，AI公司對外投資有兩個出發點： 橫向買場景，即“廣積糧”；縱向深入上下游，即“深挖洞”。 二者同樣服務於佈局交叉生態、形成戰略協同的目的。
首先是橫向買賽道、買場景，廣積糧。
一位有意開展對外投資的AI公司CEO對「甲子光年」講述了他對場景重要性的理解：純粹的AI並不產生商業價值，因此AI本身並非獨立的主營業務，但場景中的非AI因素一般在（商業化）初期佔比更大。
這樣就有兩條路線：一是先深耕少數幾個場景；二是同時切入多個不同場景。頭部公司多選擇第二條路，商湯是個代表。
但在切入不同場景時，AI技術落地慢，需要與場景深度融合的特點，使 AI公司光憑自己的力量，無法快速cover多個場景和賽道，這時投資就是一個加速手段 。
比如曠視科技全資收購艾瑞思機器人，是為了進軍智慧機器人服務領域；商湯投資禾連健康和影譜科技，則是為了加強自己在醫療行業和娛樂行業的實力。
“有些場景現在還沒有精力去做或者其商業化落地還需要假以時日，但也不能等到市場起飛了再去做。把有限的人才跟精力先集中在一兩個場景，讓AI技術像針一樣深深扎進具體應用，但也不能蒙著眼睛不去看其他場景。”曠視科技投資方，啟明創投執行董事周志峰告訴「甲子光年」。
第二個出發點則是投資上下游企業，在某個場景、行業“深挖洞”。
由思必馳成立的馳星創投合夥人楊曉敏告訴「甲子光年」，他們的投資邏輯是 “火車頭策略” 。就是指在基金建立伊始，思必馳就是基金投資的火車頭，通過梳理智慧互動產業鏈，掃描細分賽道，判別產業鏈全線上哪些點可以產生“化學反應”，並收斂出基金的Value Map支撐投資。通過這樣一套篩選流程，所投專案既有較好的質量，又能使得思必馳的影響力擴充套件到上下游更深的領域。
Aibee創始人林元慶告訴「甲子光年」，接下來，Aibee會著重考察對行業有深刻認知、掌握場景的傳統公司：“我們公司的定位本身就是AI升級傳統行業，我們要進入到一個行業中搭建AI整體解決方案，就需要和能深刻理解這個行業的公司合作。我們出技術、錢，他們出渠道、客戶資源。”
林元慶也向「甲子光年」透露，Aibee近期會完成一筆對外投資，被投物件是在某細分賽道市場佔有率超過50%的一家傳統行業公司，Aibee會和這家公司一起推動該行業的AI升級。此前Aibee接受K11集團鄭志剛的投資也是同一個邏輯，精準零售和旅遊是目前Aibee會花大力氣深耕的兩個行業。
所以，即使不做對外投資，AI公司本來就與各行各業有或深或淺的合作，這也是AI公司投資方中為什麼會出現越來越多戰略投資者身影的原因。
而具備一定資本、技術能力的公司對有行業積累的公司進行投資，這是比普通合作更為深度的繫結方式。除了獲取資源、渠道外，財務收益也能一定程度上緩解之前提到的收益無法cover成本的問題。
在實際操作中， “廣積糧”和“深挖洞”常常同時使用 ，對資金量大、行業地位高的頭部公司來說尤其如此。
如曠視科技就對「甲子光年」表示，他們的主要投資方向有兩個，一是和曠視現有業務強相關，通過投資和收購，提升曠視的技術能力和市場競爭力；二是應用場景，訴求是形成完整資料閉環提升技術，逐步控制幾個關鍵應用場景；除此之外，還有一些曠視暫時不做的AI賽道，對於其中一些潛力領域如醫療、汽車等行業，他們會選擇與行業大客戶合作。
不管是“廣積糧”還是“深挖洞”， 其目的都是為了更好地利用資本放大技術的影響力，部分解決短期內技術本身不帶來巨大商業營收的痛點。
最頭部的公司，如商湯， 已經開始考慮用投資構建生態佈局。
圍繞其原創底層深度演算法平臺與計算機視覺技術，商湯提出了“1+1+X”的商業戰略模型，第一個1代表研發，第二個1代表技術產業化，而X則代表著“賦能百業合作伙伴”。在宣佈對影譜科技的投資時，商湯表示：“商湯逐步通過對外投資等方式，吸引更多與商湯存在業務協同和互補性的公司加入人工智慧生態中，用資本策略放大商湯的技術影響力。商湯通過領先的技術形成時間視窗，並快速佈局行業，傾力打造與合作伙伴共贏的人工智慧生態。”
思必馳也採用了生態佈局式的投資方式。楊曉敏告訴「甲子光年」，馳星創投成立的背景正是思必馳在開放DUI語音互動平臺過程中，發現他們的開發者除了需要技術支援外，還需要資本和行業資源的支援。因此，思必馳和元禾母基金聯合發起了馳星創投，為智慧互動領域的創業者提供幫助，通過“專業技術支援、產業資源加速、培訓孵化服務”來建立生態。
其他不講“生態”故事的公司， 也都會強調投資後帶來的協同效應。
如前所述，AI公司在商業化落地中，有技術人員不懂業務，服務週期長、回款慢，短期無法積累起行業知識、資源等困難，“這個時候找到一些具有這些特質的小團隊去投資獲得戰略協同與互補是個很好的策略。”一位有投資意向的AI公司CEO告訴「甲子光年」。
改變“傳統創投”的新方法論
AI的賦能特性和資本助推，加速了AI公司的投資程序，加上之前的兩大投資出發點，形成了 AI公司與傳統VC截然不同的“投資方法論”。
具體而言，其不同之處有三個方面：一是在 專案來源上 ， AI公司通過實際的業務合作，能接觸到許多上下游或行業裡的好公司和被忽視的投資標的，比如曠視投資Video++就是在業務合作過程中發現彼此的戰略協同性然後再進行投資的；二是在 專案評估上 ，AI公司本身有豐富的技術人才，至少在技術盡調上頗有優勢，如Video++聯合創始人兼COO董慧智對「甲子光年」所說，“他們更識貨”；三是在 投後管理上 ，AI公司不追求短期的財務收益，而是要做 “長期陪跑者”。
專案來源上和專案評估上，上文所提的馳星創投的“火車頭策略”就充分發揮了思必馳本身對智慧互動行業的深度瞭解和實踐優勢。
楊曉敏告訴「甲子光年」，一個現象側面反映了馳星找到好專案的能力：在智慧互動領域，馳星創投不投的專案，傳統VC大多不會再投，一定程度上，馳星已成為傳統VC投資智慧互動領域的參考標杆。
投後管理上，AI公司投資其他公司會更加註重之後的合作關係，這是戰略投資的邏輯，所以會“長期陪跑”。
楊曉敏還對「甲子光年」提到了他們的“集團軍打法”，就是在清晰賽道之後，不是像大多VC一樣投資經理單兵作戰，而是在專案源發展與維護、投資價值分析、盡調技術與創業者、投後服務各個環節都有專業團隊指導，並與思必馳聯合出擊。
投資輪次集中於天使輪與Pre-A輪的中科視拓也有類似的“強投後”做法。
中科視拓CEO劉昕告訴「甲子光年」，他認為懂不懂技術其實是偽命題， AI公司去投資，真正的價值在於“能做出來”。
“技術VC，把各種crazy idea 基於公共的技術平臺最快地落地實踐；或者快速複製風口上的專案。如果說看得懂技術就能解決投AI投的準不準的問題，VC找點AI的博士教授當顧問是不是就能解決問題呢？ 一樣不能。做產品需要把手弄髒，下一線，不是看得懂就能解決問題的。 這就是技術VC的價值，生過孩子，可以幫被投企業生猴子。 ”
一些純財務的VC機構已感到了“技術VC”的壓力，特別是對出手闊綽的頭部企業有所忌憚。
德聯資本高階副總裁肖然對「甲子光年」說：“他們本身就是行業中的獨角獸，對技術、行業有著比我們更深的理解，能夠快速地發展專案源；就資金體量來說，30億美元的融資額，可以動用的投資資金超過很多傳統VC。”
不過也有投資人表示所謂“技術VC”和傳統VC暫時“井水不犯河水”。
順為資本執行董事孟醒告訴「甲子光年」：“目前觀察AI創業公司的基金還在探索期，已知投資的專案在行業裡面偏小眾。”他認為，現在AI公司在選投資標的時，和傳統VC之間的重合性不大，“公司要到一定規模體量，圍繞自身生態的投資才會和市場化的基金有頻繁的交集。小米、頭條這樣規模的創業公司差不多是分界線，自此以上，對市場有影響，自此以下，基本忽略。”
儘管看起來有一定優勢，但 並非所有AI公司都能做對外投資。
綜合各方目前的投資行為來看，「甲子光年」認為具備投資能力的公司至少應具備以下兩方面特質中的一個：
首先是公司本身具備平臺型屬性或者說是生態型公司。目前對人工智慧公司的分類大概可以分為三種：核心人工智慧公司、應用人工智慧公司、行業人工智慧公司。
而能夠進行對外投資的公司是中間一層的應用人工智慧公司，即搭建了自己的技術平臺，能夠為合作伙伴提供底層技術支援的公司—— 不是幫別人做麵包，而是為別人提供麵粉。 比如思必馳的DUI語音互動平臺、曠視科技的Face++、商湯科技的SenseAR平臺、中科視拓的SeeTaaS。
其次是公司本身要具備品牌溢價，能夠提升投資標的的價值。比如商湯、曠視、思必馳已經是行業內的明星公司，而Aibee則有林元慶個人實力背書，中科視拓則是中科院背景。
加速泡沫，還是加速落地？
毫無疑問，投資行為確實是推動目前AI創新局勢的加速器，但到底是加速泡沫還是加速落地？
不妨從一些已公佈的投資專案的具體進展中尋找蛛絲馬跡。
被曠視收購的艾瑞思機器人，目前已在無人倉儲上有一些落地專案。如2017年，艾瑞思機器人就曾攜手科捷物流做了菜鳥網路和富士康的智慧倉專案。而曠視也已與菜鳥網路、閃送、便利蜂等有物流需求的公司有過深度合作。唐文斌曾透露，收購艾瑞思之後，將大規模複製機器人智慧倉儲。
今年5月，馳星創投投資的車蘿蔔釋出的車蘿蔔小蜜智慧手機支架、車蘿蔔水滴AR-HUD、車蘿蔔智慧車機三款新品，均採用了思必馳雙麥陣列及全套語音技術方案。車蘿蔔聲稱要儘快突破100萬銷量，不過一個季度過去後，尚未看到具體銷量數字。
Video++聯合創始人及COO董慧智告訴「甲子光年」，他們自主研發的ASMP-AI 情景營銷平臺背後，就糅合了Face++的底層演算法：“在產品改進、客戶聯絡、市場營銷、線下新零售等方面，未來可期。”
其實，AI公司VC化的現象未來到底是加速泡沫還是加速行業落地， 關鍵就看“資本補給”和“技術落地能力”的動態平衡。
換言之，在資本無法或不願再為夢想買單前，AI公司能不能跑通自我造血之路。
如果未來資本持續輸血的意圖變少，AI領域的投資鏈條將更加清晰：聚集了大量資金的頭部AI公司，出手可能更頻繁，而許多已難以讓VC感興趣的中小AI公司，也許會因單點技術、行業資源等特性而被這些頭部AI公司收購或投資。
頭部AI公司出手的輪次也將更加多樣化，不一定是早期專案，如商湯已經開始領投D輪融資。
傳統行業公司將繼續成為AI公司偏好的投資標的。除Aibee明確地以傳統公司為投資標的外，中科視拓也表示會考察一些傳統行業。原因如前所述，AI本身並不產生商業價值，而必須深度嵌入到各行各業中才有價值，投資這種更為深度的繫結方式可能被越來越多具備投資能力的公司採納。
但萬一體量最大的公司都沒人接盤了呢？災難性後果可能出現，至少是對行業士氣的極大打擊。
一位擔任多家AI公司顧問的業內資深人士告訴「甲子光年」，投資太多肯定有“炸雷”風險。他以二級市場的情況做類比：
“你去看看靠收購度日的上市公司，市值暫時上去了，但因高槓杆收購造成的商譽高達數十億，隨時炸雷。這幾年我一直在跟蹤一家上市公司，商譽30億，一旦計提，就是巨雷。淨資產全部虧掉，還遠遠不夠。”
當然，所有懷著抱負、理想和使命感投入目前這輪以AI、大資料、雲端計算為核心的創新浪潮的人，都想看到另一種結局： 技術跑贏資本，在外界停止輸血之前，AI公司儘快實現自我造血。
若是如此，如今AI公司的VC化會產生有益AI行業，甚至有益更廣泛產業的作用：
第一，AI的商業化落地將加快。無論是頭部AI公司還是中小AI公司，其對外投資都有戰略協同與互補的效應，是生產力與生產資源的優化配置，最終會使得AI更快地嵌入到傳統行業中去。
第二，“AI+行業”創業的門檻將降低。平臺型AI公司如思必馳的對外投資為開發者們提供了行業技術、資金、資源的支援，無疑會降低他們創業的門檻。過去AI創業一定要高精尖人才，現在通過呼叫技術應用平臺的外腦資源，一樣可以創業。
第三，對傳統行業來說，AI公司VC化， 會加速傳統行業升級、裂變 ，走向更加智慧化的發展階段。
短期來說，甚至可能對傳統行業公司的市場價值有立竿見影的提升。比如傳統的監控攝像頭提供商海康威視，近年來切中安防智慧化升級的浪潮，在組建自己的AI團隊後，2017年股價漲幅近150%，市值一度逼近3500億元。不同的是更多的傳統公司無力自建團隊，那麼接受AI公司的投資提升自身的想象空間會是很好的選擇。
再進一步說，AI公司為傳統行業注入了技術，改造了現有產品，他們一旦完成轉型之後，過去不被資本看好的傳統公司可能獲得更多投資，很多多年長不大的傳統公司完全有可能做成上市公司。
在這個資本依然看好AI賽道，且AI公司逐漸證明自己商業能力的“良性迴圈”設想中， AI公司與傳統VC聯合發起產業基金也將成為一個趨勢。 產業基金能將AI公司的技術優勢與傳統VC的投資優勢結合起來。除已成立產業基金的思必馳，去年底，商湯曾傳出與鼎暉共同設立產業基金的訊息；目前，林元慶也表示Aibee正在籌備產業基金。
AI公司、傳統行業、投資機構多贏的局面當然美妙，但好的結果唯有靠每一段過程的步步為營，靠每一個參與者的不忘初心。
在圍繞AI公司VC化採訪了大量公司、機構後，「甲子光年」並不認同在成長期、融資期就對外投資一定是“不務正業”的表現。
但正如巴菲特的老師格雷厄姆的名言： 市場短期是投票機，長期是稱重機。 投資效果，長期看資產的內在價值。
對許多自詡AI商業化推進者、甚至沒少吐槽“資本短視”的公司來說，當他們也切換身份，成為投資人時，也許最該問自己一個問題：每一分投出去的錢，是否對得起心中的那臺稱重機。