投資如同結婚!小米生態鏈選人心法:用找老婆的標準找團隊
投資如同結婚!小米生態鏈選人心法:用找老婆的標準找團隊

本文摘自《小米生態鏈:戰地筆記》,商周出版

一般的投資機構投資項目的時候,要看風口,看市場占有率,看估值,看有沒有退出的管道。小米做投資的特點,首先是看人,不僅看人是否可靠,並且要看人的價值觀和我們是否一致。

合作還是故人好

整個業界都知道,雷總喜歡投資熟人。所謂衣不如新,人不如故。

小米生態鏈投資的第一個人張峰,就是雷總的老熟人。早年小米做第一批手機時,沒有供應商願意接我們的單子,製造廠商也多是被創業公司畫大餅給嚇怕了,不肯輕易「上鉤」。唯有時任英華達南京總經理的張峰,在雷總第一次和他談「做高品質手機,用成本價銷售」時,一下子就認可了這個想法,英華達因此成為小米手機的「發源地」。

基於這樣的淵源,雷總想做行動電源,想到的第一個人是張峰;德哥也覺得最合適的人莫過於張峰:第一,張峰在台灣企業當了十幾年的總經理,一個大陸人在台灣企業裡做到總經理職位這是非常不容易的,這說明這個人的EQ很高。第二,他在這個產業裡待了這麼多年,對供應鏈非常熟悉。第三,他是研發工程師出身,又能做研發,又能做生產,又能做供應鏈,人還仗義,幫過我們忙,是再合適不過的人選。於是生態鏈有了紫米這家公司。

1MORE的謝冠宏曾是富士康事業群最年輕的總經理,是Kindle的事業單位主負責人,到了2012年,小米與富士康談合作時,謝冠宏是富士康公司裡最支持小米的人之一,雷總帶團隊在台灣與富士康洽談時,他常常與雷總聊到半夜兩三點,他們對於產業的很多認知一致,英雄所見略同,惺惺相惜。

後來謝冠宏因為一次烏龍事件從富士康離職,之後在香港,恰好雷總也去香港出差,第一時間找到他,說:「無論你做什麼,我都投資。」謝冠宏開玩笑地問:「我做卡拉OK,你投(資)嗎?」雷總說:「只要是你做,卡拉OK我也投(資)。」當然,他們沒做卡拉OK,而是一起做了耳機,自此有了1MORE萬魔耳機。 智米的蘇峻,是德哥以前在大學當老師時的老朋友、老搭檔,兩人合作過很多設計項目,當我們做空氣淨化器找不到團隊的時候,德哥就從電話本裡把蘇峻翻了出來;創米的范海濤,來自龍旗集團,龍旗是紅米的主要生產商,與小米相互熟悉;華米的黃汪,與孫鵬同樣畢業於中國科學技術大學,是孫鵬在校友資源裡挖出來的一員猛將⋯⋯。

所以小米生態鏈早期,就是一個熟面孔的圈子。雷總、德哥他們把過往幾十年累積的人脈一點點找來做生態鏈,形成了大咖雲集的生態鏈早期圖譜。

三觀一致很重要

為什麼找熟人?其實道理很簡單,在中國社會的當下,商業領域內,人與人之間是缺乏信任的。啟用熟人是創業狀態下最有成效的一種方式,大家相互熟悉,有信任基礎,溝通順暢。

但將所有人凝聚在一起的最核心的一點,其實是價值觀一致。這件事就好像找老婆一樣,情投意合、三觀一致才能真的在一起好好生活。所以,隨著投資領域的拓寬、速度的加快,當熟人圈不再能滿足生態鏈發展需求時,我們對外選擇團隊時,著重的基礎就是人可靠,價值觀一致。

生態鏈是一個大聯盟,裡面有幾十家公司、上萬名員工,如果底層員工的價值觀不能保持一致,那麼這些獨立的公司是無法結合成聯盟的。所以,投資前選擇有「共同價值觀的人」是最重要的因素。情投意合、三觀一致,以後又有共同的利益,大家才能真正在一起合作。

價值觀一致,「結婚」之後自然就過渡到利益一致、目標一致,有時會產生一些分歧,但在一致的目標下,雙方仍會向一個方向努力。

堅決不碰嗜貪之人

在找人的過程中,有一類人我們堅決不碰──有貪念的人。有的人創業,希望快速融資、快速擴大規模、快速上市套現,賺快錢。我們在接觸創業公司的時候,一聊天就能知道創業者抱著什麼樣的目的,很容易發現這類希望做短線的、有貪念的人。這類人再優秀、再權威,也堅決不合作。

生態鏈上的創業者,不少創辦人都是已經解決了溫飽的二次創業者,而不是一窮二白的小年輕。他們或者已經創業成功賺到第一桶金,或是已經在過去的職位上做出了突出成績,取得了一定的經濟地位和社會地位,具有豐富的社會經驗,有一定的人脈關係。這與雷總創辦小米時的狀況有點相似,當時的雷總已經獲得財務自由,再創業是為了圓一個夢,理想會更多一些。做事不能光想著當下要賺多少錢,不去做短線生意。

當然,還有一些技術派的理想主義者,創業並不單純地為了收益,而是自己真正的興趣和愛好所在,發自內心希望用技術改變生活。在小米內部,也聚集了大批這樣的「技術癡」,這也是價值觀一致的一種呈現。

超強執行力最可靠

我們選人的時候,常常會說要先找「可靠」的人,但如何判斷一個團隊是可靠的呢?比如,這個團隊的過去能夠證明他的能力,曾經創業成功過,或是在某個領域非常突出。團隊的領導者有良好的溝通能力,彼此聊天能夠互相理解,並且能充分地理解彼此的建議,反向與小米互相促進。如果雙方說了半天,他回去又把說的忘了,又得再三強調,這就沒有效率了。你說一句,我馬上舉一反三、迅速行動,這就會非常有效率。

除了溝通,還有一個非常重要的因素,就是,這個團隊還必須是一支執行力超強的團隊。

什麼叫執行力超強?比如YeeLight創辦人姜兆寧,它們的創始團隊大多是做通訊和軟體出身,當它們進入小米生態鏈、鎖定照明這個市場之後,它們急需照明領域的專家加盟。這真的非常不容易,YeeLight那時只是幾個人的創業團隊,你就要找來全球頂級專家幫忙,誰知道你是誰啊?但姜兆寧就是憑著一股執著,在一年之內,飛行了二十五萬公里,拜訪美國、德國、日本等最著名的照明企業專家,最終聘請到幾位全世界的頂級專家作為YeeLight的顧問。

在我們看來,執行力不需要什麼專業性,而是一定要做成這件事的決心,如果做不到公司就倒了,必須有這樣的執著。雖然有生態鏈作為支撐,但我們也絕不允許任何一家創業公司做「富二代」,端著架子,靠平台的紅利生存。

所以,投資什麼人對我們來說,和結婚一樣,判斷他「是否可靠」一定有很多個維度,但價值觀一致只有一個維度,沒有價值觀一致的基礎,多厲害的團隊,也做不到真的在一起。

關鍵字: #雷軍 #小米
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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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