原文標題：Networks in Crypto VC
原文作者：@Decentralisedco，Web3 諮詢公司
原文編譯：律動小 deep

編者按：文章探討了加密貨幣風投的網絡關係，分析了風投共同投資及歷史投資模式如何選擇。研究者揭示了哪些基金經常共同投資、投資表現如何，以及大型基金如何透過後續融資支持其投資組合公司。文章強調，了解創投網絡和共同投資習慣能幫助創辦人優化融資策略，同時指出資本正向少數頂級基金集中，共同投資更依賴合夥人關係而非基金品牌，未來可能向私募股權方向演變。

以下為原文內容（為便於閱讀理解，原內容有所整編）：

我們研究了加密貨幣風投如何選擇共同投資，以及他們的投資策略中的歷史模式。文中提到的工具可在此處訪問。

作為一個資產類別，創投遵循極端的冪律分佈。但這種現象的程度並未被充分研究，因為我們總是忙於追逐最新的市場敘事。身為創辦人，了解哪些創投經常共同投資可以節省時間並優化你的融資策略。每筆交易都像一個指紋，一旦我們將它們視覺化為圖表，就能揭示背後的故事。

換句話說，我們可以追蹤加密貨幣領域內負責大部分融資的節點。我們試圖找到現代貿易網絡中的「港口」，類似千年前的商人。

我們認為這是一個有趣實驗的原因有兩個：

1. 我們經營一個有點像「搏擊俱樂部」的創投網。沒有人真的揮拳相向（至少目前沒有），但我們也不太對外談論它。這個創投網絡包括大約 80 家基金。在整個加密貨幣創投領域，大約 240 家基金在種子輪階段投入了超過 50 萬美元的資金。這意味著我們直接接觸了其中 1/3 的基金，而近 2/3 的基金會則閱讀我們的內容。這種覆蓋範圍超出了我的預期，但這就是現狀。

儘管如此，追蹤誰在何處實際投資仍然很困難。向每個基金發送創始人動態更新會變成噪音。這個追蹤工具的出現是為了篩選出哪些基金在哪些領域投資了資金，以及他們與誰共同投資。

2. 對創辦人來說，了解資本流向只是第一步。更重要的是理解這些基金的表現如何，以及他們通常與誰共同投資。為了弄清楚這一點，我們計算了某家基金投資後獲得後續融資的歷史機率，儘管在後期階段（如 B 輪）數據會變得模糊，因為公司往往發行代幣而非傳統股權融資。

幫助創辦人辨識加密貨幣創投中活躍的投資者是第一步。接下來是了解哪些資本來源表現較好。一旦我們有了這些數據，我們就可以探索哪些基金共同投資能帶來最佳結果。當然，這不是火箭科學。沒有人能僅憑一張支票就保證 A 輪融資，就像沒人能保證第一次約會後就能結婚一樣。但了解你將面臨的局面，無論是對約會或風險融資，都大有幫助。

建構成功

我們使用了一些基本邏輯來識別投資組合中後續融資輪次最多的基金。如果一家基金的多家公司在種子輪後獲得了融資，它很可能做對了什麼。創投在公司以更高估值進行下一輪融資時，其投資價值會上升。因此，後續融資是衡量表現的一個好指標。

我們選取了投資組合中後續融資次數最多的 20 家基金，然後計算了它們在種子輪階段總共投資的公司數量。你可以從中有效計算出創辦人獲得後續融資的百分比機率。如果一家基金在種子輪階段投資了 100 家公司，其中 30 家在兩年內獲得了後續融資，我們就將後續融資的「畢業機率」計算為 30%。

這裡的限制是，我們設定了一個嚴格的兩年時間過濾器。通常，新創公司可能選擇根本不融資，或在更長的時間後才融資。

即使在前 20 名的基金中，冪律分佈也非常極端。例如，從 A16z 融資意味著你有 1/3 的機率在兩年內進行另一輪融資。也就是說，A16z 支持的每三家新創公司中，就有一家會繼續進行 A 輪融資。考慮到另一端的機率是 1/16，這是一個相當高的畢業率。

排名接近 20 的基金（在這個後續融資前 20 基金清單中），其投資公司獲得後續融資的機率為 7%。這些數字看起來相似，但為了便於理解，1/3 的機率就像擲骰子擲出小於 3 的數字，而 1/14 的機率大約相當於生雙胞胎的機率。這是完全不同的結果，無論從字面還是機率。

玩笑歸玩笑，這顯示了加密貨幣創投基金內部的聚集程度。有些創投基金甚至可以為自己的投資組合公司策劃後續融資，因為它們也擁有成長型基金。因此，它們會在同一家公司的種子輪和 A 輪中都進行投資。當一家創投基金加倍投資於同一家公司時，通常會向後續輪次的投資者發出一個健康的信號。換句話說，創投公司內部是否擁有成長階段基金，會顯著影響公司未來幾年的成功機率。

長期來看，加密貨幣創投可能會演變為為收入可觀的項目進行私募股權投資。

我們對此轉變有一個理論上的論點。但數據到底顯示了什麼？為了研究這一點，我們考慮了我們投資者群體中獲得後續融資的新創公司數量。然後，我們計算了同一家創投基金再次參與後續融資輪次的公司的百分比。

也就是說，如果一家公司從 A16z 獲得了種子輪融資，A16z 在它們的 A 輪中再次投資的機率是多少？

一種模式很快就顯現出來。管理超過 10 億美元的大型基金更傾向於頻繁進行後續投資。例如，A16z 投資組合中 44% 的新創公司在獲得更多融資時，A16z 參與了後續輪次。 Blockchain Capital、DCG 和 Polychain 對其投資組合中四分之一獲得後續融資的公司進行了後續投資。

換句話說，你在種子輪或 Pre-Seed 輪從誰那裡融資，遠比你想像的更重要，因為這些投資者往往更傾向於頻繁支持自己的公司。

習慣性共同投資

這些模式是事後觀察的結果。我們並非暗示從非頂級風投融資的公司注定失敗。所有經濟活動的最終目標要么是成長，要么是創造利潤。能夠實現這兩個功能的新創公司，其估值會隨時間上漲。但提高成功機率當然有幫助。如果無法從這批頂級 20 家基金融資，提高機率的一個方法是透過它們的網路。換句話說，連結到這些資本樞紐。

下面的圖片顯示了過去十年中加密貨幣領域所有風投的網路關係。有 1000 位投資者，彼此之間共享約 2.2 萬個連結。如果一位投資者與另一位共同投資，就會形成一個連結。看起來可能很擁擠，甚至像是選擇過多。

然而，這包括了已經倒閉、從未回本或不再投資的基金。

我知道，這很混亂。

下面的圖片更清楚地展示了我們市場的未來方向。如果你是想進行 A 輪融資的創辦人，投資超過 200 萬美元的基金池大約有 50 家。參與這類輪次的投資者網絡大約有 112 家基金。這些基金越來越傾向於整合，表現出與特定合作夥伴共同投資的更強偏好。

種子輪到 A 輪的投資者海洋

看起來，基金隨著時間形成了共同投資的習慣。也就是說，一家基金投資某個實體時，往往會帶另一個同業基金，要嘛是因為對方的互補技能（例如技術專長或幫助市場推廣），要嘛是基於合夥人關係。為了研究這些關係的運作方式，我們開始探索過去一年基金之間的共同投資模式。

例如，在過去一年：

· Polychain 和 Nomad Capital 共享 9 次共同投資。

· Bankless 與 Robot Ventures 有 9 次共同投資。

· Binance 和 Polychain 有 7 次共同投資。

· Binance 與 HackVC 同樣有 7 次共同投資。

· OKX 和 Animoca 有 7 次共同投資。

大型基金對共同投資人的選擇越來越挑剔。

· 例如，去年 Paradigm 的 10 筆投資中，Robot Ventures 參與了其中 3 輪。

· DragonFly 在其總計 13 筆投資中，與 Robot Ventures 和 Founders Fund 共享了 3 輪。

· 同樣，Founders Fund 在其總計 9 筆投資中，與 Dragonfly 有 3 次共同投資。

換句話說，我們正過渡到一個由少數基金進行大額投資、共同投資者更少、且這些共同投資者往往是久負盛名的老牌基金的時代。

進入矩陣

另一種研究資料的方式是透過分析最活躍投資者的行為。上面的矩陣考慮了自 2020 年以來投資次數最多的基金，以及它們之間的關係如何展開。你會注意到，加速器（如 Y Combinator 或 Outlier Venture）與交易所（如 Coinbase Ventures）的共同投資很少。

另一方面，你也會發現交易所通常有自己的偏好。例如，OKX Ventures 與 Animoca Brands 有高度的共同投資。 Coinbase Ventures 與 Polychain 有超過 30 次共同投資，與 Pantera 有 24 次。

我們看到的是結構上的三件事：

1. 儘管投資頻率高，加速器與交易所或大型基金的共同投資很少，這可能是因為階段偏好不同。

2. 大型交易所對成長階段創投基金有強烈的偏好。目前，Pantera 和 Polychain 在這方面佔據主導地位。

3. 交易所傾向與本地玩家合作。 OKX Ventures 和 Coinbase 則顯示出不同的共同投資偏好，凸顯了 Web3 資本分配的全球化特性。

那麼，如果創投基金正在聚集，下一筆邊際資本從何而來？我注意到一個有趣的模式：企業資本有自己的集群。例如，Goldman Sachs 在其歷史上與 PayPal Ventures 和 Kraken 有 2 次共同投資輪次。 Coinbase Ventures 與 Polychain 有 37 次共同投資，與 Pantera 有 32 次，與 Electric Capital 有 24 次。

與創投不同，企業資金池通常針對具有顯著產品市場契合度的成長階段企業。因此，在早期風險融資下降的時期，這個資金池的行為仍需觀察。

演變的網路

摘自《廣場與塔樓》

幾年前讀了尼爾‧弗格森的《廣場與塔樓》後，我開始希望研究加密貨幣內的關係網。這本書揭示了思想、產品甚至疾病的傳播如何與網路相關。直到幾週前我們建立了融資儀表板，我才意識到可視化加密貨幣資本來源之間的連結網路是可能的。

我認為這樣的資料集以及這些實體之間的經濟互動，可以用來設計（並執行）併購和代幣私有化收購。我們內部正在探索這兩件事。它們也可以用於業務發展和合作倡議。我們仍在研究如何讓特定公司存取這個資料集。

但讓我們回到手邊的話題。

網路真的能幫助基金獲得超額報酬嗎？

答案有些複雜。

基金選擇正確團隊並提供大筆資本的能力將越來越重要，超過其與其他基金的聯繫。然而，真正重要的是普通合夥人（GP）與其他共同投資者的個人關係。創投不會與品牌分享交易流，它們與人分享。當一位合夥人更換基金時，這種聯繫會簡單地轉移到新基金。

我對此有種直覺，但驗證這個論點的手段有限。幸運的是，2024 年有一篇論文研究了頂尖 100 家創投隨時間的表現。事實上，他們研究了 38,000 輪融資，涉及 11,084 家公司，甚至細分了市場的季節性。他們的核心論點歸結為幾點：

1. 過去的共同投資並不意味著未來的合作。如果先前的投資失敗，一家基金可能會選擇不再與另一家基金合作。

2. 在狂熱期，共同投資往往增加，因為基金希望更積極地部署資金。創投在狂熱期更依賴社交訊號，減少盡職調查。在熊市中，基金謹慎部署，通常單獨投資，因為估值較低。

3. 基金基於互補技能選擇合作夥伴。因此，擁有相同專長的投資者擠在一個輪次通常會帶來麻煩。

正如我之前所說，歸根結底，共同投資發生在合夥人層面，而非基金層面。在我的職業生涯中，我見過個人在不同機構間轉換。目標往往是與同一個人合作，無論他們加入哪一家基金。在人工智慧接手人類工作的時代，知道人際關係仍是早期創投的基礎令人欣慰。

關於加密貨幣風投網路如何形成，仍有許多工作要做。例如，我想研究流動對沖基金在資本分配中的偏好，或者加密貨幣後期部署如何隨市場季節性變化而演變，或者併購和私募股權如何融入其中。答案就在我們今天的數據中，但還需要時間提出正確的問題。

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