在过去，美国能做出Apple，靠产品、技术、创新和价值观构成的综合品牌溢价，中国则更擅长做小米这种模式，主打供应链和性价比，我们认为接下来10年中，中国也会孕育出技术和品牌双溢价的产品型公司。
为什么硅谷能够持续创新？
硅谷为什么能够拥有如此强势且持久的创新能力？拾象团队的核心结论是，硅谷在人才和资本两方面都拥有绝佳的资源禀赋。硅谷不仅吸引了全球的创新人才，斯坦福、伯克利等全球领先学校也在不断为硅谷输送人才及前沿研究，并且因为捐赠文化的原因这些学校的前沿研究也更能在第一天和产业、商业相融合。成熟完善的创业和投资生态，也让硅谷成为从创业idea到成功退出的乌托邦、面向全球的创新孵化器。
● 百花齐放的风投生态
作为科技创新中的重要参与者，硅谷多元风投生态和不断涌现的创新在一定程度上互为因果，整体上硅谷的资本供给和市场竞争十分充分，除了Sequioa、Redpoint、Greylock等老牌头部基金外，硅谷当地还活跃着大量的小型Fund、SoloGP，并且不断有新的基金和GP涌现。
上世纪80年代，美国的风投行业就已经走入规范有序的发展状态，成熟行业一定会带来成熟的人才供给，这是海外的SoloGP、黑马基金不断涌现的基础条件。
产业成熟的另外一个特征是分工完善，这一点同样体现在美国的风投领域。硅谷几乎没有“全能通吃”型基金。
从投资阶段到投资领域，每个细分阶段、垂直领域主题都有做得很好的基金，尤其是在早期投资阶段。例如我们拜访的其中一只基金，两位GP是Airbnb的早期员工，他们将Marketplace作为主要投资方向，在他们看来，Marketplace的搭建是一种能力，可以被迁移到很多领域。
除了YC，硅谷还有很多不同投资特色的早期基金，而且这些基金或者通过特定行业的人脉，或者通过独特的赋能方式，真的能在第一轮就参与到Coinbase、Robinhood、Zoom、Flexport等明星公司中，海外独角兽曾经介绍过的孵化了Snowflake的SutterHill就是一个典型代表。这次硅谷探访之后，拾象也作为LP参与了几个具有独特投资投资视角的硅谷早期基金。
从大的出口上，在美国，除了IPO之外，以PEbuyout、大公司作为交易方的收并购也是十分重要的退出渠道，且交易频繁。收并购让非常多中小软件公司普遍都能实现退出，不仅为投资者实现了收益回报，也让创业者生态得以动态循环起来，在硅谷科技公司的创始团队和投资人中，多次成功退出的连续创业者的身影相当普遍。
虽然受到宏观环境影响，美国今年的IPO数量相对于2021年同期减少了80%，但并购仍十分活跃，最典型案例就是Adobe用200亿美元买下Figma，除了Adobe这种上市公司，Notion在今年也收购了一款日历工具Cron，此外Vista、Thoma Bravo等大型PEbuyout也是收购交易中重要的买方角色。
不投Copycat，只投原创和最新的东西是硅谷VC们的共识。
除了美国的知识保护体系很好、抄袭专利被诉讼成本很高之外，硅谷的VC们也都认为自己有种“骑士精神”，在他们的视角中，抄袭首先是不道德的，其次选择抄袭也是团队自身能力的负面信号，这样的环境既保护了创新、也倒逼了新的创新涌现。
不可否认的是，当一个赛道火爆之后，Fomo的情绪同样存在于硅谷，例如最近的GenerativeAI，但对于创业者和早期投资人来说，如果他们想要参与，更多地是从整个行业其他环节寻找切入的可能性、“上牌桌”。
此外，这种骑士精神也体现在大公司开放的收并购心态上。在硅谷，大公司想要发展某个新业务、拓宽某个特定技术能力，如果内部孵化从时间、成本上并不划算的话，那么收购就会成为第一选择，甚至有的时候一个收购决定是由某个业务VP来完成的最终决策。
代表未来10年的重要趋势
拾象团队拜访本地投资人、独角兽科技公司的一线工程师的同时也想寻找新的趋势和机会，以下是让拾象团队感到兴奋、抱有更强信心的几个重要趋势：
● 趋势1：Remote不可逆，将重塑企业协同
疫情加速了远程办公（RemoteWork）以及混合办公（HybirdWork）的趋势的广泛渗透，那么随着疫情的逐渐结束、世界各地逐步开放，人们是否会再次回归办公室？经过硅谷实地探访后，我们十分确信，Remote以及Hybird这种新型办公方式是不可逆的，并将彻底颠覆公司和组织的管理方式，带来一轮新的SaaS机遇。
我们参访硅谷的科技公司、投资机构办公区几乎都处于空置状态，从Google、Databricks、Snowflake这些科技公司、到硅谷银行这些金融机构，并且其中一些表示会考虑退租部分办公楼。与此同时，很多硅谷科技公司的员工也选择搬离湾区，选择到其他生活成本更低的州，甚至搬离美国。“数字游民（DigitalNomads）”已经成为科技从业者们的身份标签。在和科技领域从业者的交流中，很多人都提到，公司是否支持Remote已经成为他们求职中的重要选择标准之一。
根据Gartner数据，2021年底，全球有4.89亿知识工作者（除中国大陆外）采用混合办公或完全远程办公的工作模式，ARK预测，这一数据将于2026年达到8.32亿，也就是说还有大约70%的增长空间。
站在科技企业管理角度，全球化的人才分布也让他们能够从Day1就选择在不同地区，典型如印度、东欧、哥伦比亚等地区，搭建自己的工程师团队，于是就出现了很多员工和自己的团队成员甚至从未见过面的现象。
就像云计算永远地改变了软件一样，远程办公、混合办公也将永远地改变企业管理形态。Remote将彻底改变组织和公司的运作方式，从招聘、跨币种/辖区的薪酬支付、协作，团建，员工培训，协作管理，都会发生很大变化，也都需要新的软件/功能去支持：
1.全球招聘：海外独角兽曾分析研究过的Deel就是全球招聘环节的典型代表公司，Deel解决了跨辖区和跨币种的Payroll，并且只用了20个月时间就将ARR从100万美元提升至1亿美元，刷新SaaS公司最快增长纪录，公司最新的ARR已经接近3亿美元。
2.更沉浸的视频和协作软件：Zoom/Teams所解决的线上会议是Remote场景下最基础的需求，传统物理办公室环境下中的各个协作场景都值得被Remote化，例如Miro就是把硅谷人离不开的白板搬到了线上，Teams在最近的一次更新中则增加了四款休闲游戏来实现“团建”的目的；
3.在地支持团队的云化：Cloud是企业数据的云化，Remote则带动了业务的上云，尤其是GTM等传统在地支持团队。Call-Center场景就是一个典型案例，企业的Call-Center面向的是企业内线路接通、协调以及统一的企业号码部署等需求，通过一套软硬件实现，随着销售代表们开始remote/Hybrid，办公也要相对应地也要移动化和软件化，Zoom的ZoomPhone瞄准的就是这一场景。
AI/ML在今年爆发首先是因为数据量的足够，这是供给端的变化，过去10年Cloud渗透加速、DataInfra部署的完善让企业数据积累的体量、质量都达到了可被AI运用的状态。
从需求端来看的，过去的数据分析是对于历史数据的分析，但现在一个比较明显的需求是大家对于实时的分析甚至预测的需求也在，即如何动态地把数据和人类层面的实际问题联系起来，高效、实时地改善和解决问题。数据行业的挑战不在于数据处理或分析，而在于lastmile，AI/ML正是数据运用的“最后一公里”。
由于ML对应用场景结合的要求太高，所以MLOps是应用端发展得足够完善之前最值得布局的环节，MLWorkflow中大致包括了数据准备、模型构建、模型部署及运营等环节，对应Anyscale、Tecton、HuggingFace等都是AI/ML领域典型的“卖铲子”的公司。
从优秀人才的流向上，我们也能感受到硅谷对于Data以及AI/ML持续的热情和期待。Databricks、Anyscale是我们的访谈中人才最愿意去的公司。在创业者角度，大公司的ML系统负责人也选择出来创业，例如Tecton的创始人在创业前曾是Uber内部的机器学习平台“米开朗基罗（Michelangelo）”负责人，Databricks的联合创始人Ion又创立了Anyscale，并吸引了一批Google Cloud背景的人才加入。
在过去相当长的时间里，我们似乎还没有看到任何人准备挑战Google、微软等万亿美元公司，但AI/ML让我们倾向于这件事情即将发生。
● 趋势3：云原生催生新的安全需求
安全（CyberSecurity）在美国的发展历史并不长，2014年的Target数据泄漏事件是美国企业普遍重视数据安全的重要性的开始。
安全的一个特性是随着大的技术趋势、底层框架、攻击方式的演变而变化。云计算、边缘计算等技术的普及重构了企业数据流动与计算的环境时，也为新的攻击形态提供了机会，倒逼云时代下安全技术和安全模式创新出现。
行业头部公司收入变化也在印证这一行业趋势：以Palo Alto Networks为例，其目前大部分业务都已经向云迁移，在2020年时，Palo Alto Networks传统的硬件和防火墙收入占比只有大约30%，其余70%则是基于云的产品和安全服务。
Cloud只走到了20%，相对应地，云安全也只走到了行业前10-20%的阶段。
因为攻击方式有很多种，所以安全行业一般比较割裂和细碎，虽然行业整体很大，但单个公司很难做大，一些能够抓住行业趋势和框架演变“早期”这个时点的公司是有机会做大。
安全作为企业一个长期且底层的需求，具有周期性较弱、甚至逆周期的属性，企业在安全板块的预算并不会受到宏观环境变化的影响，安全和Data、CRM/S&M共同位居企业ITSpending的前三名。
安全的技术壁垒远比之前想的要深，也很难抄袭，只知道技术路线并不代表就可以做出产品。此外，安全领域几乎看不到开源产品，主要有两方面原因：
1.安全是很底层、很关键的东西，一旦开源就丧失了竞争力；
2.不同安全产品从设计环节开始就对应着团队对架构、逻辑的理解，因此即使是同一个技术路线产品结构之间也存在很大差异，因此很难开源合作。
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