E08 慢赛道里的快打法：YC投资人谈生物医疗创业 ♾️ Dave Messina: 立即开始你的创业之路| 他山之石
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你现在收听的是他山之石系列节目，我们通过翻译与 AI 语音克隆，让全世界的科学家和思想者用中文为你讲述最前沿的longevity技术与理念。本系列由不朽真龙团队制作，内容已获授权，对其中学术观点保持中立。
本期他山之石的嘉宾是 Dave Masina Pioneer FUNC 合伙人，他曾参与人类基因组计划，随后创办 RNA 机器学习公司，现在管理着由 470 多位 YC 校友组成的投资基金。从学术研究者到创业者再到投资人，他拥有三重身份的视角。今天我们不聊学术，聊在长寿领域创业和投资这件事情。
谢谢你来到我们的节目，Dave。
谢谢，很开心来这儿。
我们特别期待这次对话。要聊的内容很丰富，话题很精彩。既会聊你创业的一面，也会聊投资的一面。不过在开始之前，我们先从源头说起。能聊聊你的成长经历、童年时光吗？还有最初是什么把你带到科学这条路上的？
01:36📍 从基因组工程师，到创业，再到投资人
当然可以。我父亲是一位科学家，在高性能计算领域工作。即便在这样的家庭背景，我那时候对此并没有什么兴趣
年轻时确实没想过要当科学家。回头看来，我小时候倒是有台显微镜。
但我高中时并没有学生物，上大学时原本打算学国际法之类的方向。
不过很快我就发现，那并不是我想走的路。后来我机缘巧合找到了个实习，跟着一位数学家兼计算机科学家，他当时正开始尝试将计算机应用于生物学问题。
这一下就把我迷住了。那种想法是：生物学的核心，本质上是一种信息系统，DNA 就是一种代码。
那时候计算生物学还算一个正式的学科。正好是第一个完整基因组被测序的时代，是一个甲烷球菌，
当时我的导师 Ross Overbeek 就已经预见了基因组学未来的发展趋势，他有个想法是：
当我们拥有成千上万、甚至现在上百万个基因组时，我们可以通过它们之间的比较来理解大量的生物学信息。
当你观察不同的物种时，它们之间的共性一定是生命的基本组成部分；而它们之间的差异，则为我们揭示了每种生物独特之处的线索。
那是在非常早期、人类基因组计划还未开始的时候，这一切真的让我对这个领域未来的发展，以及未来20年生物学如何演进，有了清晰的愿景。
所以我毫不犹豫地加入了这个方向。
这段经历也让你几经转折，最终选择在斯德哥尔摩大学攻读计算生物学博士。
你刚才说了对这个领域发展的看法，能不能给听众多聊聊，最初是什么让你去的斯德哥尔摩？
这其实有些偶然。当时我正在参与人类基因组计划。
我们可以稍微聊聊这个项目。那是我第一次参与“产业级别规模”的科研项目。
这让我意识到，科学也可以是高度应用型的，这与传统生物实验室里常见的基础研究完全不同。
所以能参与其中，是一段非常难得的经历。
我当时参与开发了一款软件，用于基因组分析。
我们当时的重点是如何拼接大型基因组序列。
后来，下一代测序仪开始出现，
我当时所在的技术开发团队能接触到所有这些测序设备。
其中包括 Solexa 的第一台机器，后来在我们实验室里发展成一个非常强大的平台。
我当时的很多工作内容都围绕着如何理解这种全新的测序数据展开，
这种数据和我们之前在人类基因组计划中用到的那种相对原始、需要大量人工处理的方式截然不同。
做了一段时间后，我开始有些不安分，想寻找新的方向。
正好那时我在斯德哥尔摩度假。
我突然想起，当时计算生物学领域的一位领军人物正在那里工作。
他说服我去读博士，虽然我本来没这个打算 结果变成了一段非常棒的经历。
我有机会在一个非常杰出的跨学科研究实验室工作，汇聚了这个领域最顶尖的人才。
同时，我也拥有了在异国生活数年的宝贵经历，我强烈推荐每个人都去试试。
我认为，能去一个和自己成长环境不同的地方生活，并亲身体验那种“移民式的感受”，真的很特别。
我父亲是第一代移民，而我和我弟弟是出生在美国的第一代。
我一直很珍视这个身份
但当你真正亲身经历了文化差异之后，感受会完全不同。
这种经历不仅让我体会到另一种生活方式，
也让我更加珍惜自己的出身和根源。
完全同意。
我自己也是移民，我只能强调：走出去，主动去寻找新的体验和新的机会。
在国外生活 无论是长期，还是哪怕只是短暂一段时间 都会让人耳目一新，也能大大拓宽你的全球视野。
你刚才提到了人类基因组计划，我们来稍微深入聊聊这个话题。
你说你是华盛顿大学基因组研究所软件开发团队的核心成员之一。
能不能跟我们聊聊你当时具体做了哪些工作，以及你的思考和感受？
当然可以，那段时间真的非常精彩。
当我对基因组学产生兴趣后，我主动去申请加入华盛顿大学参与人类基因组计划。
那是当时全世界少数几个拥有真正集中了计算生物学人才的地方之一。
当时全球真正从事计算生物学研究的人也就几十位。
而其中差不多三分之一 可能有十来个人 都在华盛顿大学，直接参与了人类基因组项目。
当时的一个关键挑战是如何拼接超大的DNA片段。我们的测序仪每次只能读取大概100个碱基，也就是100个字母。
而你知道，一个染色体有数百万对碱基。
所以问题是，如何高效地将这些片段拼接起来？
当时做了很多工作，用新的图谱技术来找出怎么对齐这些序列，这对拼装完整的人类基因组起了关键作用
后来，私营的Celera公司那边也做了一些先进的计算工作。
而公私两边的努力结合起来，才有了我们今天所熟知的人类基因组
我认为它至今仍然是有史以来最精细的生物体DNA序列，至少在这个规模上是。
即使到了今天，要拼接大型 DNA 片段仍然是件非常困难的事，
尤其是当中含有重复序列或结构问题时。
你知道，有些区域我们就是没办法覆盖到。
不过现在一些长读长测序技术能帮上忙。
但那对科学来说是个激动人心的时期，看着一切汇聚到一起。我很幸运能参与其中。
我们之前从 Peter Barrett 那里听过一些关于 Celera 的详细信息。
所以我很好奇，那种互动是什么样的？
听起来你一开始在人类基因组计划的公共团队，后来和私营团队有了交集。
我想知道，两边团队之间的关系是什么样的？又是如何影响你们当时的工作和方法的？
当然，有时确实会有些紧张对立。
媒体肯定喜欢炒作那种赛马式的竞争氛围。
但我认为最终这种关系对双方都是积极的，很有推动力。
我认为历史证明，双方对于构建我们现在所说的核心基因组工具和核心基因组序列都发挥了关键作用。
想象一下在一个有三百人的实验室里工作是怎样的体验
有些人甚至没有接受过正式的科学训练，却一起参与这场前所未有的巨型拼图挑战。
而且并不仅仅是我们实验室，虽然我们是主导机构之一，
全世界很多实验室也都参与其中。
要测序 33 亿个DNA碱基，并且不只测一遍，要反复测很多遍。
那时我们是通过手动跑胶来生成这些数据的。
如果你手够快的话，一次能处理 96 个孔位，也就是 96 道 DNA 样品
装样非常困难。
每一道胶能产生大概100个字母的DNA数据。
想想看，那就像几支大军，连续几年日夜不停地跑凝胶实验。
几年之后，那些原本需要数年才能完成的工作，我们只需一台机器，一个下午，一两个人，就能测出同样数量的 DNA 序列。
这真的很有意思。
那你从中有哪些收获？有没有一些经验让我们的听众借鉴，应用到他们自己的生活中？
我觉得一个重要的理念是 我们其实能走得更快、更远，远超自己的想象。
有件事可能不为人知，那就是在人类基因组计划获得资助时，
大家从一开始就知道，为了完成这项计划，必须在过程中发明出新的技术。
这听起来有点疯狂: 你启动一个任务，明知道必须做前所未有的事情，才能抵达终点。
这真的很了不起，而且绝对不是你在学校标准课程里能学到的东西。
09:15📍 CoFactor Genomics诞生，用RNA+机器学习改变医生诊断方式
生物学，还有在学校里的经历，让我很想参与其中。
我觉得正是这份动力，极大地影响了我后来的职业选择。
那你是在什么时候决定要联合创办 Cofactor Genomics 的？
是不是人类基因组计划的经历激发了这份灵感，最终让你走上了科学创业这条道路？
好问题。
其实我早就有这个想法了，从十几岁就开始，总觉得有一天我要创办一家公司。
虽然当时并不清楚会做什么，但随着我对科学越来越感兴趣，这个方向逐渐变得合理起来。
当我博士快毕业时，我就和几位在人类基因组计划的伙伴一起创办了公司。
其实我们在做人类基因组项目时，就已经做了很多关于 RNA 的研究，那段时间正是契机
我们都知道，RNA当时远不像现在这样广为人知。
我记得最初向投资人路演时，甚至得先向他们解释什么是RNA。
当然现在，随着RNA疫苗的出现以及疫情之后的影响，人 们对它已经熟悉多了。
但 Cofactor 的核心理念是：当时很多人用 DNA 来研究疾病，
但 DNA 在你的一生中基本不会改变；
而 RNA 则能提供一个“实时”的身体活动快照。
所以它是一个非常适合研究疾病的分子。
于是我们创立 Cofactor，利用 RNA，再结合机器学习，来帮助医生为病人选择合适的治疗方案。
你知道，那时候 甚至到今天 医生手上的很多工具预测能力都不强，
他们还在使用上百年前的技术，比如在显微镜下观察细胞。
我们知道，我们能做得更好。
所以我们开展了一项国家级临床试验，验证了这项技术。
最终，我帮助推动公司获得了美国国家医保的报销支持，这项技术如今也已被正式应用。
对我个人来说，这是一段非常重要的转变旅程，我认为它也改变了我们看待科学的方式。
走出实验室，创造巨大价值，既造福患者，也打造了商业产品。
太棒了 尤其是你带着这样的动力出发，
思考如何做得更好、目前的限制在哪里，
并真正去面对并解决这些问题。
你过去积累的经验，也确实在指引你创办一家优秀的公司。
我们接下来聊聊 Pioneer Fund 吧。
你完成了从实验台到联合创办成功公司的精彩旅程。
11:33📍加入 Pioneer Fund: 由 YC 校友组成的生物医疗投资基金
在拥有这样重要的经验之后，你加入了 Pioneer Fund，
而这个基金也和 Y Combinator 有所关联。
能简单介绍一下它是如何运作的吗？
比如，它的商业模式是什么？
当然可以。Pioneer Fund 是一个由超过 470 位 Y Combinator 校友组成的基金。这里说的校友，就是曾经接受过 Y Combinator 孵化的创业者。
我们支持最优秀的 Y Combinator 创始人。
我的公司当时也参加过 Y Combinator，
而 Pioneer Fund 的创始人注意到，很多 YC 校友在对其他 YC 公司进行天使投资。
但大多数天使投资人无法投资太多公司，而且每次投入的资金也有限。
于是我们有了这样一个想法：如果我们可以设立一个真正的基金，专门投资Y Combinator出来的顶尖公司，不是更好吗？
我们还能利用YC创始人的深厚专业知识来驱动这个基金。
所以我几乎从一开始就参与了 Pioneer Fund，并负责健康和生物领域的投资。
在这个基金中，除了我们的合伙人，
还有来自 470 多位 YC 创始人的小型LP参与，
其中有 80 多位是在 生物科技 和 健康领域创业过的人。
因此，在像健康和生物这样专业性极强的领域，拥有这么多在各个细分方向具备专业知识的人才，对我们来说简直像是“超能力”。
正如我们之前提到的，我的专业背景是基因组学和计算生物学。但当我们在评估一家从事治疗技术、数字健康，或者这两者之间任何领域的公司时，我们团队中不仅有研究过这些领域的人，还有真正在这些领域创过业、做过事的人。
这使我们能够理解这些高度专业性领域的各种细微差别，并希望基于此做出更好的投资决策。同时，这也使我们能够大规模地评估众多不同的公司，因此，我们在幕后开发了很多技术工具，让我们能够同时调动大量专业人才，去评估和支持众多不同的公司。
而且因为我们自己也是创业者，
我们对坐在谈判桌“另一边”的感觉有特别的共鸣和理解。
所以我们努力打造我们当年创业时最希望拥有的那种快速、透明、对创始人友好的基金。
而且我们确实很专业
这样我们不仅能在投资和尽调过程中提供好的体验，投资后也能持续帮助
我们不仅在 生物 和 健康领域 有深厚的专业知识，
Pioneer Fund 这个大社区里人才荟萃，我们投资的公司遇到的各种问题，基本都能获得帮助
对，这很有道理。
而且由创始人去投资其他创始人，这本身就很特别。
对那些创始人来说特别有价值，因为你走过他们正在走的路，
你了解他们正在面临的挑战。
你真的能帮到他们
当然，即使不是创始人也可以帮助别人，
但有过这种亲身经历，确实能提供更多帮助。
14:30📍 生物医疗领域快速落地的案例集：PostEra用AI加速药物研发18个月达成10亿美元合作，Andromeda Surgical从想法到临床应用仅18个月，Olio Labs三个月完成从建模到动物验证
没错。
我们的运作方式几乎更像是天使投资人。
我们不依赖别人做尽调或风险评估，经常是第一个投钱的。
我们会自己独立做出判断。
而且作为创过业的人，我们能提供实实在在的支持和建议，我觉得其他创始人因为我们的背景会更信任我们。
很有道理。YC被公认为最顶尖的孵化器之一，很多创业者都想给自己公司贴上YC标签。
但如今这些公司大多偏技术，投资周期往往比较短，而你们做的医疗生物投资，
往往需要更长的时间周期，有时甚至是数年。
能简单说说技术类短期投资和生物健康长期投资之间是怎么协同的吗？
首先，说 YC 只专注于技术领域，其实已经不太准确了。
这在YC刚成立时可能更对，20年前吧。
但实际上，YC 早就开始广泛投资于更硬核的科技，
包括健康和生物领域。
YC 本身就是“硬科技领域的 YC”，
也是“健康和生物领域的 YC”。
而我认为外界普遍存在一种认知，
认为健康生物公司发展慢、成熟慢、变现慢
但现在这种看法其实已经不成立了。
我们不光在 YC，在我们投资的其他公司也看到，
最优秀的生物健康领域的创始人都能快速行动，
他们并不接受“搞科研必须慢慢来”这套说法。
在健康领域，“快速行动”并不意味着走捷径，
而是死磕技术产品化，快速迭代，真正搞清楚要解决什么问题，还要经常和客户聊——可能是医生，可能是监管部门。
这些客户可能是医生，也可能是监管机构。
也可能是更传统意义上的客户。
对生物健康公司而言，
其实 SaaS 公司一样，
客户反馈都很重要
很有道理。能分享几个你过去投资成功的案例吗？
这引出了下一个问题，你认为一家企业成功最关键的因素是什么？特别是你既当过创始人又做投资人。
优秀的生物医疗初创公司需要什么？
对问题的执着、解决明确的需求，还有持续的执行力。
这对任何公司都适用，做医疗公司也一样。我们投资的一些公司表现很不错，先说PostEra。
PostEra 是个很好的例子。
他们用AI加速药物研发。
创始团队非常优秀，来自牛津大学。
公司刚成立时，Alpha Lee就发表了好几篇关于在药物化学中应用机器学习的开创性论文。
药物化学的"设计-测试"迭代阶段出了名的缓慢、繁琐、昂贵。
但他们成功加速了这个过程。
我们在2020年第一个给他们投钱。
现在他们和辉瑞、安进的合作超过10亿美元。
为什么会成功？
因为他们拥有世界一流的创始人，是真正的领域专家；
因为他们面对的是一个庞大的市场；
因为他们执行得极其出色。
他们真正将科研成果产品化，表现非常惊艳。
我们认识 Nick Damiano 很久了，他是一位连续创业者，
此前就在健康医疗领域创办过成功的公司。
Andromeda 致力于 AI 辅助的机器人手术系统。
在男性中有一种非常常见的疾病叫良性前列腺增生。
最好的治疗方法是 前列腺激光剜除术，
但这手术技术难度很高。
因此，尽管每年有数百万男性符合做这个手术的条件，
但真正接受这项手术的人却很少，即便这是最好的方法，因为能做这手术的医生太少了。
所以 Andromeda 教会了机器人如何辅助外科医生完成这项复杂的手术，并大幅提升效率。
从想法阶段到现在医生已经在病人身上实际使用这套系统，Andromeda只花了18个月，速度惊人。
我觉得他们很快就能拿到监管批准。这是个很好的例子，在传统上又慢又难的领域，也能做到极速执行，出色完成目标。
下面这个问题经常被问到，特别是投资种子轮和早期公司的投资人。
根据你过去非常丰富的双重经验，你觉得什么更重要，是创意还是团队？
好问题。我认为在这两者之间，真正重要的是团队。
我们在考察创始人时，经常会关注他们在创业之前有没有做过一些特别出色或不寻常的事情。
比如，有些人十几岁就已经是国际象棋冠军，或者已经创过业。
我们投资过一些创始人，他们在大学期间就做出了六位数营收的生意，
虽然和他们后来创立的公司没有直接关系。
但这种能早早展现非凡成就的人，通常也具备成为优秀创始人的潜质。
与此同时，我们也见过一些创始人的初始创意并不理想，
但他们能一步步探索，最终找到更好的方向。
这就是早期创业的常态：一开始并不一定就能找到产品与市场的完美匹配。
我们非常看重"执行速度"，
这是我们发现的最能预示创始人成功的关键指标之一。
而且你可能不信，判断速度其实不需要观察好几年。我们见过团队能在极短时间内实现惊人进展。
Olio Labs是我们近几年投的最喜欢的公司之一，他们用计算AI建模开发新的药物组合疗法，先从肥胖症开始。
他们成立公司，建了第一代计算模型，预测出一种药物组合，
不仅比目前市面上的 GLP-1 类药物更有效，比如 Zepbound 和 Mounjaro，而且副作用还更小。
他们随后在小鼠身上验证了这一预测，结果几乎完全准确。
他们三个月就完成了这一切。
从创办公司，到建立预测模型，再到实现体内验证，能在如此短时间内完成，这真的非常惊人。
这是一个很好的例子，说明了在很短时间内也能高速推进。
这真的很有趣，因为在肥胖治疗领域，目前药物的依从性问题其实被低估了。
我看过真实世界的研究显示，大约只有三分之一的患者在服药一年后仍在坚持服用，因为胃肠不适等副作用太明显了。
所以这家公司可能真的会改变肥胖症的治疗方式。
完全正确。实际上他们上周刚发表了一项研究，解释了人们在服用这些药物时遇到的问题。
而且他们发现了一些意料之外的东西 我觉得之前没人发现过。
他们发现女性用这些药物的副作用比男性更严重。他们证明这跟女性的激素周期变化有关。
他们用自己的平台揭示了新的生物学机制，很清楚地解释了为什么女性受副作用影响更严重。更厉害的是，他们还找到了为女性开发更好药物的方法，这样这个问题就不再那么严重了。
这真的很重要。也和我们之前与 Marena Gerner那期节目有关，
关于女性对药物反应为什么跟男性不同，相关研究还很不够。实际上在临床前研究阶段就应该考虑性别差异，这至关重要。
完全同意。
21:17📍 学术人创业指南：如何从追求完美转向追求影响力，克服过度分析、害怕失败的学术思维
现在我想聊聊对创始人的建议。
结合你的创业经历和投资经历，希望能从不同角度为我们Activator的成员和校友提供建议。
你从博士生转型为创业者，你是如何做出这个决定的？
我们前面提到过一些，但想更深入了解你的决策过程，以及个人和职业层面的挑战。
好的。我当初决定创业的一个重要原因，是“想要产生影响力”。
我是那种很看重结果、喜欢看到工作成果的人。
而很多学术研究，其实都是基础研究。
当然，基础研究为人类知识做贡献，这很有意义。
但我们已经积累了大量的研究成果，
我真正受到激励的，是如何把这些知识转化成能实际改善人们生活的东西。
幸运的是，我有两个非常棒的联合创始人 John 和 Jared。
我们三个人彼此熟悉，也曾共事过，技能互补，
对如何建立公司也有共同愿景。
我觉得从学术研究转到创业，本质上是从"证明事情"转到"创造东西"。
在学术界，成功的标准是看你知道什么。
而在初创公司里，成功标准是你能交付什么。
这种思维模式的转变非常巨大。
你得停止追求完美，开始追求影响力。
同时，你也得彻底改变自己谈论工作的方式。
我那位联合创始人 Jared 写过一篇很棒的文章，
讲的是他为了成为一名创始人，必须“忘掉”在博士期间学到的东西。
你想想看，学术圈的人谈论研究，往往一场报告就要讲 45 分钟，这真的太长了。
而初创企业的路演应该简短，理想情况下是10分钟，最多15分钟。在学术报告中，你几乎不会介绍你是谁、你的背景和资历，
而是会用极其严谨的技术细节去展开内容。
但在创业路演中，你需要重点介绍你是谁、你的背景和专业能力，
还要强调你的宏大愿景和潜在影响力。
而对于细节，反而讲得很少，因为细节容易让人迷失重点。
所以，如果你能把自己的科研训练转化为商业能力，那就是“超能力”。
你要展现出你可以独立工作、在科研环境中取得成果。
但关键是要敢于跨出那一步，把所有技能集中起来朝一个目标全力推进，尽可能快地执行。这就是关键转变。
这真的很有意思。
我想追问一个问题，也是你刚才提到的非常重要的一点 ，是吧
就是“放下”你在学术界所学的一切。
尤其是，要勇敢地展示“你是谁” ，这在学术界并不常见。
在学术环境中，你周围都是很厉害的人，
你只会埋头苦干，让成果说话，很少主动展示自己。
那你会给我们的听众什么建议呢？
他们很多人刚从博士毕业，
有很棒的想法、杰出的经历，但却不懂得如何表达这些，
不是炫耀，而是“展示”自己所做过的事。
当然。我觉得我们很多人都有这样的经历：
当你身边的人在职业生涯上比你走得更远
特别是在你还是博士生或者博士后时，
很容易会产生“冒名顶替综合症”，觉得自己没做出什么成就。
但事实上，当你在做前沿研究时，
你其实就站在这个领域的最前线，
而且很可能是全球范围内的专家。
只是我们大多数人不习惯承认自己是“世界级专家”。
这并不是说你应该不切实际或忘记谦逊，
而是要记住环境的变化：
从一个“大家都有高学历、都在做前沿科学”的学术环境，
进入到普通大众的世界。
这是完全不同的环境，这种适应就是我们必须 经历的调整。
与此同时，转型过程中最难的一点是要记住：
关键不在于技术本身，而在于是否能解决实际问题。
YC 的核心理念是：“去做人们真正需要的东西。”
这点至关重要 你要把你热爱的研究或技术，
真正用于解决一个实际问题，创造出真正的价值。
我觉得你刚才提到“讲故事”的那点特别有意思。
因为在我本科的工程课程或医学院的早期科研中，
当在做学术交流时，常常会说“这个发现挺有意思”，
但我们又不希望做出任何承诺。
你会尽量保守地去解释研究结果，
通常会说，“这个值得未来进一步研究”。
但据我对创业的理解，你必须强调潜力。当然不是撒谎，而是要说"这些结果很有前景，可能成为新疗法或新诊断方式"。在你们公司 Cofactor Genomics 就是一个例子。
所以我想知道你怎么看学术场合和创业世界中讲故事方式的区别？
25:55📍 Pitch 技巧：通过"妈妈测试"验证想法，用具体客户例子替代抽象技术概念，学会讲人话而非学术话
我觉得我自己也好，很多人也一样，
一个很大的问题是 我们花了好几年去吸收本领域那些晦涩的专业术语，
但别人其实根本听不懂。
所以你必须学会把这些术语都放下，重新“像个普通人一样”说话。
大家经常说要通过“妈妈测试”。
也就是说，你能不能把你在做的事情解释给你妈妈听，
解释给一个没有这方面背景的人听。
我认为这正是科学家讲出一个好故事的关键。
而这也延伸到了“如何讲述一个想法的潜力”。
你越专注于实现某个目标，
即便你现在还不确定具体怎么实现，
也能帮助你更有重点地去讲述这个想法和它的潜力。
作为投资人，我很清楚在创业路上会遇到很多挑战，
很多还难以预料。
但我的任务是观察你在做什么，你是怎么思考问题的，
并且问我自己：
“如果一切顺利，这个团队有机会达成目标吗？
而这个目标，是否能带来巨大的价值？”
另一个问题是，作为科学家，我们经常陷于抽象推理，喜欢讲概念，
但这其实非常难以对他人表达清楚，
用抽象概念进行交流是非常困难的。
所以我喜欢引用我最喜欢的喜剧演员之一 John Hodgman 的一句话：
“细节是叙事的灵魂。”
我认为，如果你想讲清一个抽象概念或观点，
最好的方式就是给出一个具体的例子。
你要给听众一些能抓住的东西。
最好是真实的例子来说明你的观点，
即使是一个类比，也比让人跟着你在抽象概念中“兜圈子”要好得多。
那在练习这种表达差异方面，比如说你在电梯间推介创业项目时，时间肯定比较短，
又要用你刚才说到的一些要素，比如用具体例子代替抽象概念
那么对那些刚加入 Activator 项目、想把自己想法讲给更广泛人群听的人来说，
你是怎么学会这件事的？怎么练习？
会去跟圈外的朋友聊吗？
到底什么最能帮你打磨出一个更好的路演？
没错，以上这些都是。
你当然可以在“真空环境”下反复打磨，
但一旦跟别人交流，就会很快知道效果如何。
所以一定要找熟悉你的人聊，
他们可能对你的项目有一定了解，能给反馈。
然后再找离你远一点的人，比如家人或者非专业的朋友，
看看他们是否能理解你的想法和它的潜力。
当你跟投资人交流时，也要特别注意他们会问什么问题，
哪些部分引起了共鸣，哪些讲得清楚，哪些讲得不行。
每个人都得经历这种打磨和迭代的过程，
在这个过程中，单靠自己是没办法做到完美的。
你得像验证创业想法一样，把这些内容拿出去试一试。
很有道理。你刚才提到从投资人视角看创业公司时会想：“如果一切顺利，这个项目的结果是不是具有巨大的价值？”
这其实是个很主观的判断，
这也就是为什么你可以做投资人，不是每个人都能做。
所以我想知道：你是怎么做这个判断的？有框架吗？
靠经验模式识别吗？
面对这么多人都说自己的想法最好，
你是怎么筛选的？
怎么判断哪些想法最有吸引力，至少对于 Pioneer Fund 来说？
在医疗生物领域，其实稍微简单一些。
因为如果我们谈的是“治愈癌症”这样的目标，那显然价值是显而易见的。
但也有复杂之处，比如监管路径、还有市场上是否已有类似的技术在应用。所以部分工作是了解整个技术与市场格局。
但实际上，很大程度在于弄清楚以下几点：
这个解决方案是不是有独特性？
这个团队是不是对这个问题有独特深刻的见解？
他们有没有清晰的路径去实现目标？
当然不要求他们把一切都规划好了，
但我确实认为，他们得表现出对这个问题有深度思考，
这个问题本身也要有巨大的潜力。
他们应该做过合理的自下而上的市场测算，并且能讲清楚。
不过有件事让我很惊讶，我作为投资人之后学到的一点是：
有时候当我与创始人交谈，听到一个很棒的项目介绍时，
重点不是他们的表达多么流利，而是内容本身真的很有吸引力
而我脑中最大的疑问可能只是“市场是不是够大”。
但往往这其实是一个比较弱的反对理由。
这听起来可能有些反直觉，我当时也有同样的感受。
因为我们是在预测未来，试图理解那时世界会是什么样。
而不是局限于当下。
优秀的创业者往往能做的一件事，就是创造此前根本不存在的新市场。
或者说，用户对某样东西的使用频率，会因可用的解决方案不同而发生改变。
所以，仅仅因为现在某项技术不好用、使用率低，并不意味着将来有了优秀解决方案后，它的使用率还会这么低。
因此，我认为仅凭当前市场数据来判断价值，并不总是合理的。
更重要的是看这个项目的愿景有多大、范围有多广。
他们是否真正理解，如果一切顺利，这家公司在五年、十年后可以成长为什么样的存在？
他们到底想实现什么目标？
很有意思。
很多投资人，尤其是那些更成熟的投资人，通常会关注市场规模和增长率。
但作为种子轮投资者，我能理解你为什么更关心：一种新技术是否能够解决真正的未被满足的需求，并创造全新的市场。
所谓“市场规模”，也许更应该看那些尚未被满足的潜在用户，比如因某种健康问题而没有获得有效解决的人群。
然后，新技术可能就能在这个人群中建立起一个全新市场，这和现在已有的市场是不同的。
或者他们也可以拓展到相邻的市场，对吧？
一个好的解决方案，往往可以应用在多个相关的问题上。
特别是在数字健康领域
我们投资过很多公司，他们利用 AI 以惊人速度解决了某个垂直细分领域的问题。
31:49📍 执行速度是判断优秀创始人的黄金指标
刚开始可能很小，不太适合投资。但我们经常看到，如果公司能解决那个市场的一个问题，就能拓展到解决其他问题，或者在相邻市场解决类似问题。但我觉得关于创始人一开始的潜力和执行速度这点很关键。
因为最终你需要判断：这个人真正的能力和潜力能达到多远。
要知道，在创业路上肯定会遇到各种挑战。
所以你要找的是那些已经准备好迎接这些挑战的人。
我们稍微换个话题。你刚才多次提到AI，举例了不少用 AI 的公司。
但也有人说，AI 现在正处在炒作周期的低谷，所有相关技术都在“退潮”。
所以我很好奇你的看法：你认为 AI 的真实价值主张到底是什么？
从更广义上讲，我认为健康和生物领域是目前最被低估的投资机会之一。
这背后有几个长期趋势在推动。
一方面，越来越多有计算背景的人正在进入生物学领域，这是一个长期上升的趋势，也对整个领域产生了非常积极的影响。
同时，可用数据量在持续增长，这是另一个长期利好的趋势。
大家都看过那张著名的图，展示测序数据的指数增长，这无疑对我们领域产生了巨大影响。
但现在，临床和医学数据的增长速度也几乎一样快。
所以，这两个长期趋势 更多计算机人才进入健康与生物领域，以及可用数据的激增 现在又叠加上了深度学习模型所引领的 AI 革命。
AI 真正起到了催化剂的作用，加速了这些原本就已经很正向的长期趋势。
我认为，未来五到十年内，生物领域取得的进展可能会超过过去几十年。
而 AI 将成为这一进步的重要推动力。
那么，我们要如何分辨哪些是真正的价值，哪些又只是炒作呢？
我认为，把 AI 看作单一整体来看待，是不太准确的；AI 的应用方式也不是单一化的。
我们已经看到先进的机器学习方法突破了以前看起来难以攻克的边界。
比如 AlphaFold，它几年前获得诺贝尔奖，被公认为是一个重大突破。
现在已经有公司在此基础上进一步创新。
我们通常提到 AI 时，会想到的是像 OpenAI 或 Anthropic 的大模型。
但事实上，已经有很多人开始构建更专业的模型，用于解决健康生物领域中的具体问题。
我认为这种专业化的趋势还将持续下去。
专业化的优势之一，是你可以打造专有的东西。
AI 的发展速度几乎快到我们无法理解，每个月都会出现重大变化。
有时，你可能看到某个公司构建了产品，看上去似乎很快就会被更强的通用模型所取代。
但如果你能建立起“专有性” ，比如打造一个专属模型，或者在现有大模型上开发专属技术 那么你就构建了护城河。
这样一来，随着整体 AI 技术变得更强、更快、更便宜，你的护城河不仅能持续存在，还能不断扩大。
所以我认为，对于使用 AI 技术的公司而言，无论在哪个领域，这种“专有性”都至关重要，尤其是在健康和生物领域。
非常有道理。
所以听起来，无论是在模型还是数据层面，拥有差异化的路径、专有且有价值的东西，才是关键所在。
没错，我们也不能忘记，执行力和执行速度 依然至关重要。
无论模型增长得多快，你自身也必须行动迅速。
35:10📍 为什么健康领域是最被低估的投资机会？
你依然要为真实的人群解决真实问题；这些基本原则不会改变。
而且，光把 AI 挂在产品上，并不意味着你就真的有了一个好方案。
有人在宏观层面上把当前 AI 热潮比作 90 年代末的互联网泡沫，
只要在公司名里加上“AI”或“ML”，就能吸引大量投资，尽管二者其实差别很大。
市场流入大量资金，估值也被严重高估。
你认为这种比喻恰当吗？毕竟当年既诞生了 Amazon，也有 pets.com，确实创造了真正的价值，但也经历了大洗牌。
你觉得我们现在处于类似阶段吗？或者有可能处于类似的 AI 投资周期？
我认为这里有两个相关的问题：
第一个问题是：是否存在一些公司声称自己在做独特的 AI 工作，但实际上很难存活？答案无疑是肯定的，在每一轮新的技术周期中，这种情况都会发生，哪怕是聪明人也会做出次优决策。
第二个问题是：AI 是否真的获得了巨大的关注？这毫无疑问是真的。
但它会如何发展，我们并不清楚，因为这场变革发展得太快了 而人类在指数式思维方面非常糟糕。
这也是为什么我们有时会投资于那些虽然当前绝对数值还很小，但增长速度很快的公司 因为如果这种增长能够持续下去，它很可能迅速做大，这样的投资是值得的。
我们确实无法确定接下来会发生什么，但已经能看到 AI 正在带来显著的影响。
这真的令人兴奋 可以说这是新技术大规模应用于各个领域最激动人心的时刻。
而就像我之前提到的那样，健康与生物领域可能是这里的“黑马”。
这是一个数万亿美元级别的机会。
我们不仅能创造巨大金融价值，还能释放人类巨大的潜能。
在过去二十年中，我们看到某些癌症类型从“死亡宣判”变成了可以长期管理的慢性疾病 而这一点尚未被充分认知。
这一转变在很大程度上得益于计算方法的进步。
而我们所能看到的变革，其实才刚刚开始。
因为人类对复杂信息的吸收能力是有限的。
无论你怎么表述，核心问题是：计算机在处理这些任务方面非常擅长。
如今我们可以借助计算机来分析数据，增强能力，从而拓展人类自身的认知和执行边界。
所以我认为，这种趋势不可避免地将带来显著的科技进步，并催生出一批在健康领域的巨头公司。
实际上我们已经看到这些公司正在诞生，而我们也正尝试去投资这些公司。
太棒了。我确实能感受到你对未来的乐观态度，你说现在是创业者的好时机，很令人兴奋。
你提到的技术解决方案也很有意思。创新正在以极快的速度发生。就像你说的，我们在将计算方法应用于生物学方面，还只是刚刚起步。所以确实令人兴奋，我完全认同。
但我想追问资本市场与创业者的关系。最近有不少裁员的消息，尤其是在治疗领域，包括大型药企和小型生物技术公司，有几家甚至关闭了。
资本市场，尤其是早期投资阶段，对于创业者来说确实比较艰难。我也有一些朋友，还有 Nucleate 的校友，已经不得不关闭他们的公司。
我很好奇，对于那些对技术感到兴奋的人来说，他们现在应该如何看待行业面临阻力和挑战？毕竟这依然是个令人振奋的领域。
你通常如何鼓励他们仍然去创业？
你会建议他们如何在当下环境中前行？
当然。我首先想说，很多伟大公司都是在艰难时期诞生的。
这可能因为相比传统路线，创业的相对成本和风险看起来更低。
但换个角度，我认为现在就是创业的最佳时机。
创办公司从未像现在这样成本低、资源易获取。
我说的不只是资金层面 虽然现在确实可以用更少的钱做更多的事。
更重要的是，今天可用的知识工具包和资源比以往任何时候都要丰富。
你可以使用开源的 AI 模型、云实验室、可编程生物技术，尤其在早期阶段非常有利。
更重要的是，市场的需求从未如此迫切。
我们依然面临重大的挑战：如何延长寿命，如何提升生活质量，如何改善医疗体验。
还有很多疾病我们至今知之甚少。
在我看来，现在既是技术的转折点，也可能是社会的转折点。
如果你有使命感、有科研能力、注重执行，那现在就是最好的创业时机。
太棒了。那么，在当前环境下，随着各大学的 NIH，也就是美国国立卫生研究院的资助变得越来越有限，
我们很多听众都希望从大学孵化项目
39:49📍 创业成本大幅度降低，2025年创办生物公司 = 2005年做软件
你会怎么建议他们在这种资金环境中前行？
虽然资助没有完全消失，但确实大幅减少了，在早期阶段该如何应对这种挑战？
我会把目前 NIH的情况归类为“不确定性”，我完全能理解这点。
现在确实不是依赖联邦资金推进项目的好时机，因为我们根本不知道未来会怎样。
不过我其实比较乐观。
我认为 NIH 资助最终会稳定下来。即使不会，也会有其他机制来填补这个空缺。
但即使我们只考虑当下的情形
现在的创业成本前所未有的低廉。
这同样适用于健康和生物领域。现在是 2025 年，创办一家生物健康公司就像 2005 年创办软件公司一样。
各种工具已经就位，世界也需要你正在构建的东西。
如果你准备好了，那就直接去做。
你不需要什么高级实验室。
CoFactor 当时租的就是普通的地方，比如一栋楼的后面一间房。
直到拿到 A 轮融资，我们都一直在用宜家的桌子做实验台。
所以你真的不需要每平方英尺几美元的高端实验空间——尤其现在很多生物过程都发生在微升级别。而且如今很多生物实验都转向计算模拟，获取大规模算力的成本也前所未有地低。
太棒了,而且很有意思的一点是，如今创办生物公司的成本已经类似于2005年创办科技公司了。这确实像你说的是质的飞跃，无论在计算、数据分析，还是小规模实验和远程运营公司的能力方面。
我接触过的大多数创业者都采用虚拟运营模式，因此在空间上的开支非常低。
41:23📍 最佳路演案例：一个"不性感"的税务AI公司如何打动投资人
那么，Dave，作为一位投资人，也延续我们一直在聊的“给创业者的建议”这个主题
你应该听过很多项目路演。可能是上千次，甚至上万次，
你印象最深的一场路演是什么？它为什么让你难忘，无论是正面还是负面？
我最喜欢的路演来自一家叫SPRX的公司。SPRX利用AI协助准备企业研发税收抵免文件。
创始人 Dominic 是个非常出色的创业者，他来自传统的税务咨询行业。
通常申请研发税收抵免是个冗长、繁琐、缓慢且昂贵的过程，要耗费数月时间，通常花费几十万美元请人代办。
而 Dominic 意识到 AI 正在兴起，也意识到它有潜力彻底改变这个流程。
于是他联系 OpenAI，获取了早期访问权限 那时 OpenAI 还不算广为人知。
现在，SPRX 能够在 数周内 为大量公司完成复杂的税务文件，而且成本只是原来的 一小部分。
我从一开始就非常清楚，他就是那种完美的创始人 在这个领域有多年经验，深刻理解问题本质，并且清楚地知道如何将新技术应用于巨大市场。
税务这个领域，不是特别“性感”。
确实不“性感”。
一点也不。但我就喜欢这种“不性感”的领域。
即便是听起来有些无聊的领域，也能打造出非常出色的公司。
那你为什么会被这个不那么“性感”的税务项目打动呢？虽然它用了AI，但好奇 这个路演真正打动你的地方是什么？
你提到了市场故事，但是它的表达方式打动了你吗？是它能把复杂问题讲得很清楚吗？
到底是什么让你确信，在那么多初创公司中，这家值得投资？
43:01📍 判断一个项目的潜力，有时候需要绕过创始人的个人魅力
我觉得有一点值得一提：我们 Pioneer 团队努力不让自己过分关注路演的“表面质量”。
事实上，有时候路演太完美，反而可能是个负面信号，
因为我们知道，好的路演是很有说服力。
所以我们会特别专注于“创始人究竟在说什么”，而不是“他们说得多么动听”。
在 Dominic 的案例中，他确实也很会做路演，
但真正打动我们的是他展现出的专业能力、对产品愿景的清晰理解，
以及他已经有了客户，并且这个产品已经在实际运行中证明了价值。
很有意思，确实有成功创业者说过类似的观点，
比如说，“在 WeWork，我们确实有一些非常有魅力的创始人，能很好地说服风险投资人 虽然原因各不相同。”
这会造成“羊群效应”。
你提到过你们会尽量不被创始人的个人魅力或感染力影响。
那你们是如何筛查这些情况的呢？
当你自己也觉得，“这个路演真不错，真让人兴奋”的时候，
你是如何自我校验、测试听到的这些内容是否经得起推敲的？
我觉得 Pioneer 做得很好的一件事，就是以合作的方式来讨论每个 pitch。
我们每人先独立形成自己的初步判断，然后交流讨论。
我们尽量让最有热情的观点引导讨论方向。
虽然我们强调协作，但我们并不强求一致。
实际上，有时候我们最感兴趣的公司，恰恰是内部意见最分歧的那些。
因此，倾听不同观点非常重要，但保持距离同样关键。
当面临艰难决策时，我们会让一些不在创始人“磁场”中的人参与，从一定距离之外审视问题，这通常会很有帮助。
有时候其实也很简单 比如先睡一觉。
当你刚听完一个令人兴奋的路演，会有那种兴奋的电流感。
但到了第二天，经过思考，一些“魔力”会消散，你也能更清晰地看待问题。
明白了，很有道理。
所以关键是要意识到，自己可能会对那些富有魅力、讲故事有感染力的创始人加上滤镜。
没错。即使像我们 Pioneer 这样善于做决策的团队，也会承认自己有时判断失误。
我所说的“判断失误”不仅仅是被某个有魅力的创始人打动这么简单。
更常见的情况是我们一开始没能充分认识到某家公司的价值。
有时候，我们会在最初拒绝之后回头找对方，非常诚恳地说：“我们看错了。如果你们还愿意接受我们，我们很乐意投资。”
作为投资人，自我反思非常重要，要时刻意识到自己的决策可能出错。
说到决策，你之前提到，有时即使内部意见不统一，你们也会推进某个项目。
那么，在这种情况下，比如有一两个合伙人很兴奋，但其他人持保留态度，你们是如何处理的？
你们是怎么在意见分歧时决定是继续推进还是放弃？
当然，这并不容易。在 Pioneer，我们非常认可风险投资中的幂律分布观点。
现实是，真正推动基金回报的，往往只是少数几家公司 这对所有风险投资人来说都一样。
所以我们认为，错过一个潜在的异类明星公司，比投错一个最终没成功的项目要严重得多。
因为结果本就会呈现分布状态，而那些极具突破性的“异类”才是真正决定基金成败的关键。
我们在后台构建了大量工具，使我们能够高效地评估大量公司，并与一群拥有深厚专业知识的人协同进行这项工作。
与此同时，我们也努力保持对整个已知的公司“生态”的整体视角。虽然这非常困难，但这样我们才能在公司之间进行横向比较，帮助我们做出那些真正棘手的决策。
再次强调，这其中也包括我之前提到的：倾听不同观点，以及对我们的决策过程保持深度反思。
这是个持续过程。
我们尝试运用各种框架，这些框架被我们认为确实能影响一家公司的潜在结果。
我们将这些要素整合起来，努力采用以数据为导向的方法 用统一标准来看待各种因素，同时也融入我们凭经验和直觉积累的“艺术性判断”，因为我们知道哪些因素真正能带来改变。
一家成功的公司。
太棒了，很有趣的是，你们能够找到解决这类分歧的方式，并确定最佳的前进路径。
同样有趣的是，你们的战略涉及与许多不同的初创公司合作，而且你们与所投资公司的合作方式似乎也多种多样。
所以我很好奇，能否进一步介绍，你们通常是如何与每一家被投资公司建立联系并展开合作的？
Pioneer 是一个由初创公司创始人组成的基金。
因此，当我们进行投资时，作为创始人，我们本身就有与各种类型投资人打交道的经验。
当我们投资一家公司时，最重要的是我们信任创始人来运营他们的公司。这意味着，当你需要我们时，我们会在；当你不需要时，我们不会打扰你。
对每家公司而言，合作的深入程度会有所不同，而且往往会随着时间而变化。
例如，在我们刚投资之后，创始人通常还在筹资和完成融资轮。
所以我们会从战略角度协助他们 帮助他们思考融资结构，并引荐我们认识的其他可能感兴趣的投资人。
我们也会支持他们处理任何紧急情况。
早期阶段，创始人最重要的往往是快速融资、完成融资，然后回到公司建设。我们会尽力支持他们实现这一目标。
从长期来看，我们经常提供技术建议 尤其是在如何运营一家健康或生物公司方面。
不过，我们的创始人网络也不局限于健康和生物领域，因为许多挑战在不同类型的初创公司中是共通的，不管它们是否高度技术化。
我们的网络中有很多人都曾面临过每个初创公司创始人都会遇到的那些挑战，我们可以提供帮助。
更普遍地说，作为创业者，我们就是可以提供有价值的帮助。
所有这些细节，以及真正置身其中的感受。
创业确实是非常棒的经历，但它也非常具有挑战性。
有些日子真的会让人很沮丧。
所以在你需要的时候，有人能够站在你这边，理解你的处境，甚至能从另一个角度看待你当前面临的挑战 希望这对我们合作的许多创始人来说是有帮助的。
听起来这确实像是创始人之间相互支持的方式 在需要的时候以各种形式给予帮助，同时也知道何时该退居幕后，让创始人专注于自己的工作。
在你与创业者合作的过程中，有哪些建议是他们最难接受或付诸实践的？
在这种情况下，基于你的观察，你会建议他们如何应对？
最难接受的建议？ 这其实因人而异 不同的人有不同的优势和短板。
我在健康与生物领域最常看到的一个问题是，很多创始人觉得自己已经在快速推进，但实际上他们还能更快。有时他们需要一些调整，才能意识到自己其实可以加快节奏。
另一个相关的挑战是聚焦。当我们在开发新技术，尤其是在健康和生物领域时，常常面临一个很大的诱惑：技术应用范围很广。但这种广度对一个初创企业来说，反而不一定是好事。你必须聚焦在一个明确的问题上。
资源是有限的，你需要将它们集中在一个方向上，即便你看到技术可以拓展到多个领域。挑战的一部分，就是要判断：哪个方向是最值得优先做的？
这往往需要你和目标人群沟通 也就是你的客户，无论他们是谁，去了解：这个问题对他们来说，现在是不是一个重要的问题，你能否解决它？
如果你能做到，并且速度比你预想的更快，就会产生复利效应。
你能以更快的速度，为真正的受众解决实际问题 这会带来飞跃式增长。
我敢肯定，创始人面临的干扰一定很多。就像你说的，专注真的很重要 先别说电子设备了 光是你开发的平台技术，可能就能应用在从A、B、C到Z的各种方向上。
所以，正如你提到的，你必须选择一个正确的切入点，并坚持下去，至少要坚持到你能做出“是否继续推进”的决策。
比如说，这条路是否值得继续？我们现在得到的结果是否足够支撑我们继续前行？
那么最后一个问题：对于我们的听众，特别是正在参与我们项目的创始人们，你有没有什么最后的建议？无论是职业上的，还是个人层面的？
这个建议很简单。就是立即行动，你知道这是你心中所想。这是你加入 Nucleate 的理由，这是你在听这个播客的原因。
这条路不会总是一帆风顺，但你将学到远超自己想象的东西。你有潜力实现对你个人、甚至对整个世界都产生巨大影响的事。
所以，就是现在，别再等待。
就像你说的 直接去做吧！
非常感谢你今天做客我们的节目，Dave。
非常感谢二位，今天聊得很愉快。
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