在一级市场，很多变化是缓慢而不易察觉的。但有些技术的出现，会像火山喷发那样，直接改写游戏规则。在我们看来，就是如此。
近日发表于 International Review of Financial Analysis 的一项实证研究，为我们带来了这样的“爆点”：AI Agent 在真实基金投资场景中，全面超越人类团队——不只是快，更是准。
这项研究并非实验室幻想，而是直接接入德国知名 Deeptech 基金 Freigeist Capital 在五年时间内累计接触的 61,814 家初创公司数据，构建出一套自动化 Agent，与基金内部从分析师到合伙人的多个层级展开盲测较量。结果不仅具有统计显著性，更揭示了一级市场即将到来的结构。
一、 核心结论：一级市场的「图灵测试」，人类输在了起跑线
这不仅是一篇学术论文，更是一份一级市场从业者的「判决书」。
近日发表在 International Review of Financial Analysis 上的一项研究，做了一件许多 GP 想做但不敢做的事：用真实的历史 Dealflow 数据，让LLMAgent 和人类投资团队来了一场「盲测」对决。
研究团队获取了德国知名早期 Deeptech 基金 Freigeist Capital 在 2018 至 2023 年间接触的 61,814 家初创公司的完整数据。他们构建了一个基于 LLM 的智能体系统，与该基金不同层级的人类投资人（从分析师到合伙人）进行了正面硬刚。
结论简单、残酷且具颠覆性：
- 效率碾压： 在给定投资赛道假设（Thesis）下，LLM 的筛选速度比人类快 537 倍。
- 质量持平： 在项目聚类和分类的质量上，LLM 与人类专家不相上下，部分指标甚至更优。
- 结果更准： 被 LLM 挑中的公司，其后续的存活率和获投率显著高于人类筛选的项目。
这不是未来预测，这是已经发生的现实。对于还在靠堆实习生看 Deck、做 Market Mapping 的基金来说，这不仅是效率问题，更是生存问题。
二、 实验复盘：一场不对称的战争
1、样本：上帝视角的「全量数据」
大多数 VC 复盘只看「投了谁」，而这项研究拿到了 Freigeist 的完整漏斗——不仅仅是投资组合，而是 6 万多家曾进入视野的公司。
数据维度包括结构化字段（融资额、阶段、国家）和非结构化文本（官网抓取内容、GPT 生成的 5-7 句摘要）。这完美模拟了 VC 初筛时的真实场景：信息有限，需要在几分钟内做决定。
2、选手：硅基 Agent vs. 碳基精英
- 红方（LLMAgent）： 基于 ReAct 框架，挂载了 Dealroom、Crunchbase、arXiv、Google Search 等工具。它不仅仅是聊天，它能将抽象的投资假设拆解为 SQL 查询和向量检索，是一套完整的自动化QuantSourcing 系统。
- 蓝方（人类团队）： 4 位专业投资人，包括 2 位分析师（~1.5年经验）、1 位投资经理（4年经验）和 1 位合伙人（8年经验）。
3、战况：三个维度的全方位数据
- 速度与成本：
- 人类：平均 120 分钟 完成一组赛道扫描与初筛，成本约 70 美元（按德国 VC 薪资折算）。
- LLM：平均 13.4 秒，成本 0.069 美元。
- 结论： 成本差异高达 1000 倍。任何试图通过「压榨人力」来竞争的基金，在算法面前都毫无胜算。
- 筛选质量（聚类逻辑）：
- 使用 Silhouette Score（轮廓系数）和 CH Index（方差比）评估。
- LLM的表现（CHIndex ≈ 14.32）显著优于人类（CH Index ≈ 8.43）。
- 这意味着 AI 在通过文本信息识别「哪些项目是同类、哪些是异类」时，逻辑更清晰，甚至比人类更少受到认知偏差的干扰。
- 后验验证（谁活下来了）：
- 追踪 2023 年底筛选的近万家公司截至 2025 年 4 月的状态。
- LLM选中的公司，存活概率显著更高（统计学 1% 显著水平）。
- 人类选中的公司虽然也优于随机，但显著性仅勉强达到 10% 水平。
三、 行业洗牌：VC 的「手艺活」正在变成「工业化」
这项研究撕下了一级市场最后一块遮羞布。
4、分析师（Analyst）职能的消亡
过去，VC 的入行门槛是「勤奋」：搜集数据、整理 Logo、做 mapping。
现在，这些 mechanical work 是 LLM 的「甜点区」。未来的 VC 组织架构将变成*「倒三角形」：
- 顶层： 极少数具有深刻行业洞察（Thesis）的合伙人，负责定义「我们要找什么」。
- 底层： 强大的 AI Agent 基础设施，负责执行「去哪里找」和「怎么清洗」。
- 消失的中层： 那些只负责信息搬运的初级分析师，如果不能进化为「能够驾驭 Agent 的超级个体」，将失去存在的价值。
5、从「劳动力密集」到「假设密集」
传统 VC 拼的是网络（Network）和覆盖面（Coverage）。AI 时代的 VC 拼的是「投资假设的颗粒度」。
如果你只能告诉 Agent 找「AI SaaS」，你会得到一堆垃圾。但如果你能定义出「在欧洲、利用 LLM 改造传统制造业供应链、ARR 在 50-100 万欧元的非共识项目」，Agent 就能成为你的雷达。
Prompt Engineering 能力，正在成为 VC 的核心软技能。
6、LP 的尽调新常态
对于 LP（出资人）而言，这意味着评估 GP（基金管理人）的标准变了。
以前问：「你们的 Dealflow 渠道有哪些？」
以后问：「展示一下你们的 AI Stack。你们如何利用历史数据训练模型？」
无法数字化、无法自动化筛选流程的基金，将被视为效率低下的资产配置对象。
四、 创业者生存指南：如何不被算法「误杀」？
作为创业者，如果 VC 第一轮筛项目的不再是人，而是 AI，你的 Pitch 策略必须彻底重构。
7、做一个「机器可读」的创业者
接受这个现实：在见到投资人之前，你首先是一段被 Embedding（向量化）的文本。
如果你的官网充满了「颠覆性」、「连接未来」这种空洞的形容词，LLM 根本无法将你归类，你会被直接扔进「噪音」桶。
我们建议每一位创业者，现在就开始优化你的数字足迹（Digital Footprint）。
- 官网/LinkedIn： 必须包含明确的结构化关键词：具体行业、客户画像、技术栈、商业模式、当前阶段。
- 一句话介绍： 采用「For X (客户), we provide Y (产品) to solve Z (痛点) by using T (技术)」的句式。这不仅是给人看的，更是给爬虫喂的。
8、拒绝「套壳」，寻找向量空间的「蓝海」
LLM 擅长聚类。如果你的项目是「ChatGPT 套壳」，你会瞬间被聚类到那个最拥挤、竞争最激烈的簇（Cluster）中，然后被整组忽略。
只有那些在特定垂直领域深入 Workflow、拥有独特数据资产的项目，才能在向量空间中占据一个稀疏、独特的坐标点，从而触发 Agent 的「异常值检测」，引起合伙人的注意。
9、反向利用「假设搜索」
思考你的目标 VC 会输入什么 Prompt。
如果你想拿 deeptech 基金的钱，确保你的技术白皮书、专利信息能被 arXiv 或 Google Scholar 索引到。主动将自己「挂载」到 VC 可能会调用的数据源中。
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