这期 20VC 对谈 Menlo Ventures Partner Matt Murphy，围绕 Anthropic 的首轮投资、ownership、SPV、AI 软件毛利、开源模型、自研芯片、Legora、Series A 和 venture-scale 增长展开。节目在 2026 年 7 月 27 日发布，官方 RSS 标注时长 1 小时 2 分 34 秒。1
说明：本期正文依据官方 Libsyn 完整 MP3 的整集 ASR，覆盖 00:00–01:02:34。ASR 共生成 2076 条字幕，但没有可靠的说话人分离轨。下文的逐句译文统一标注「说话人未分离」，不按语境猜测 Harry Stebbings 与 Matt Murphy 的身份。节目广告也保留在译文末段。
一句话判断
AI 创投正在从「先拿到高 ownership」转向「先进入真正的 outlier，再持续加仓」。这会同时改变基金的持股公式、SPV 用法、Series A 策略和对增长速度的判断。
嘉宾背景
Matt Murphy 是 Menlo Ventures Partner，关注 AI-first SaaS、垂直应用、开发者基础设施和机器人。Menlo 官方资料显示，他负责多阶段投资；节目简介列出的组合包括 Anthropic、Lovable、Legora、OpenRouter、Chai Discovery、Axiom 和 OpenEvidence。2
他此前曾在 Kleiner Perkins 工作，早期职业经历也包括半导体创业公司。Forbes 的公开人物资料把他列为 Menlo Ventures Partner，并记录了他牵头 Menlo 对 Anthropic 的投资。3
时间轴精读
00:00｜Anthropic：破例本身就是判断
Menlo 当时管理约 6 亿美元的 venture fund，平均单笔投资约 1500 万美元。Anthropic 还没有营收、模型也尚未正式发布，却希望获得超过 40 亿美元的估值。对传统投资规则来说，这个项目太早、太贵，也不符合原本的持股目标。
但团队看到三个信号：Dario Amodei 曾在 OpenAI 主导 ChatGPT 相关工作；Anthropic 的 benchmark 已经接近当时的 ChatGPT；节目中还提到，Anthropic 当时只花了约为 OpenAI 五十分之一的资金，就跑出了相近的性能。Menlo 的第一张支票略高于 1000 万美元，随后在下一轮设立超过 5 亿美元的 SPV。以上数字与判断均来自整集 ASR，节目页只提供章节和简介，不替代完整音频。1
译文摘录：
说话人未分离：「基础模型，尤其是 Anthropic，拥有非常特殊、高效而且智能的模型。开源模型结合自己的数据，当然能在一部分工作里发挥作用，但我不认为它强大到足以真正取代基础模型。」说话人未分离：「我们不能把这件事想得太复杂。我们想进入这个市场，而这就是进入它的方式。」
09:00｜Ownership：大赢家比高比例更重要
传统风投常把 15%–20% ownership 当作目标。Matt 的判断是，市场已经变成 outlier 驱动：过去 3 亿、5 亿或 10 亿美元的退出足以定义好项目，现在只有极少数超级赢家才能显著拉动基金回报。
这不是说 ownership 没价值，而是「高比例」不应再成为错过超级公司的理由。即使只拿到很小的比例，只要进入真正的 outlier，也可能比在普通退出中拥有大比例更有意义。
说话人未分离：「在超级赢家里占很小的比例，也远比在一家退出价值只有 3 亿到 5 亿美元的公司中持有大量股份更好。后者根本无法实质性地拉动基金回报。」
13:00｜SPV：让基金保持克制，但不放弃进攻
Anthropic 模型上线后，Amazon 和 Google 同时提供资金、技术与分发合作：Bedrock、Vertex 等合作让 Anthropic 具备多云位置，而 OpenAI 更深地绑定 Azure。Menlo 在 2023 年 11 月的 LP 大会上邀请 Anthropic 高管 Nirav 展示模型能力。会后，LP 对项目的热度明显上升；两周后，Menlo 签署 term sheet，并聚合需求完成超过 5 亿美元的 SPV。
Matt 把 SPV 描述成一种敞口管理工具。比如主基金规模为 10 亿美元，内部可能给单家公司设定 1 亿美元上限；如果第一轮已投 5000 万美元、下一轮还想投 1 亿美元，就可以用 SPV 引入 LP。SPV 也带来二级市场的份额转让、真假额度和 cap table 清晰度问题。对于创始人来说，未经控制的 SPV 转让会让股东结构变得难以管理。
20:00｜Lovable 与毛利：AI 软件不会自动回到 90%
节目把当前许多优秀 AI 公司的毛利放在 20%–30% 区间，长期改善目标是 60%–70%。工程优化、模型混用、专有数据和更合理的推理调用，都可能把毛利往上推；但传统 SaaS 常见的 80%–90% 毛利，不应直接当成 AI 应用的默认状态。
Lovable 是这个判断的案例。节目中提到，公司约一年从 0 增长到 3 亿美元级别；Menlo 曾在约 3000 万 ARR 时尝试进入，最终参与投资时，公司已经在约 1.5 亿美元的阶段。Lovable 的目标用户是大量非程序员，让他们成为数字产品的创造者。1
说话人未分离：「目前很多优秀公司只有 20% 到 30% 的毛利。优秀的公司最终可能达到 60% 或 70%，但到达那里要靠持续优化。」
23:00｜开源模型：会覆盖很多流程，但不等于替代前沿模型
Matt 把 AI 的应用节奏分成两波。第一波是「先跑起来」；第二波会精细管理「何时使用什么模型、为什么使用、成本和延迟是多少」。企业很可能混合使用 Anthropic 等前沿模型与开源模型：简单任务交给便宜模型，复杂推理保留给前沿模型。
OpenRouter 的价值因此不只是卖 API，而是提供模型路由层：把价格、延迟、能力和工作负载放进同一个调用系统。Matt 也是 OpenRouter board member，但节目没有给出可核验的具体营收数字，因此正文不补写营收或估值断言。
说话人未分离：「AI 的第一浪是先把它跑起来。第二浪是更精细地管理我们在何时、如何以及使用什么模型。」
26:00｜自研芯片：先看账单，再谈野心
Google TPU、Amazon Trainium 是节目中提到的典型案例。大公司做芯片的动机，是针对自己的缓存、训练和推理负载优化，降低 COGS。Matt 给出一个很粗的量级判断：如果公司已经是千亿美元收入规模，自研一部分芯片可能值得尝试。
他同时强调，芯片行业很难，尤其是要和 Nvidia 及 Jensen Huang 竞争时。普通公司没有必要为了「全栈」而全栈；只有当账单足够大、工作负载足够特殊、团队也足够强时，自研才有合理性。
29:00｜Legora：客户买的是工作流结果
Legora 不只是一个基座模型的前端。它需要理解律师和律所的内部流程，处理复杂的法律工作，并通过 GTM 和客户部署建立关系。节目讨论的扩张方向还包括合规、税务和会计。
这解释了为什么垂直 AI 应用不会自动被单一基础模型吞掉：模型能力是原材料，真正被客户购买的是权限、上下文、流程和最终结果。
说话人未分离：「Max 很特别。他是一台执行机器，同时也是一个非常好相处的人。」
32:00｜Series A：估值已经跑在 PMF 前面
节目给出的典型区间是：公司只有 100 万到 300 万美元营收，却拿到约 200 倍 ARR、2 亿到 4 亿美元估值，PMF 还很薄，价格已经很高。Matt 因此把 Series A 称为现在最难插入的阶段。
Menlo 的应对是杠铃策略：一端更早地做 Seed，减少决策摩擦；另一端等待公司超过 1000 万 ARR、竞争壁垒更清晰之后再集中下注。Menlo 目前允许三位合伙人在现场拍板最多 800 万美元的 Seed 支票，过去上限是 300 万美元。
说话人未分离：「我认为今天 A 轮是最糟糕的投资阶段。你可能只有 100 万到 300 万美元的营收，却拿到了 200 倍 ARR 的估值。」
36:00｜Full stack：机构不再各守一条泳道
越来越多基金跨 Seed、A 轮和 Growth。过去「让机构进入 Seed 会产生负面示范」的说法，在大额、快速、容易被抢的 AI 轮次里逐渐退潮。更大的轮次也让 syndication 重新变得自然：投资人不一定要拿下整轮，合作比过去更容易发生。
Matt 仍认为团队需要聚焦。一个人很难同时覆盖 Stanford 实验室、Seed 研究者和全球最好的 Growth 项目；在某个领域投入约 80% 时间，才能积累足够的 pattern recognition。偶尔可以做一笔「不符合常规、但可能极其特殊」的交易，Anthropic 就是这种例外。
42:00｜湾区与欧洲：两种优势并存
Matt 认为，湾区重新聚集研究者、工程师和创业者，人才密度仍然是重要优势。与此同时，Lovable 和 Legora 等欧洲公司说明，欧洲创业的困难也可能形成筛选：如果一个团队能在更难的环境中从零起步，再做成全球公司，这本身就是执行力信号。
Menlo 不把欧洲简单当作 cottage industry，而是会投入更多时间建立关系。节目还给出一个很具体的交易判断：很多交易输掉，不是因为价格，而是因为投资人来晚了。别人已经和创始人建立了一年关系，临近融资才出现，通常已经失去主动权。
47:00｜增长：3×3×2×2 已经不再是 venture-scale
节目讨论了从 1.5 到 5，再到 15 的增长路径。这样的 triple-triple-double-double 仍然是好增长，但在今天的 AI 市场里，可能只够进入 top 50%，不再足以进入 top 5%。原因是市场出现了更多一年从 0 到 1 亿美元的极端案例。
这会改变投资人对「足够好」的判断，也会提高机会成本。Matt 认为，过去因为只提供约 1% ownership 而错过的公司，后来可能都能带来巨大回报，这说明旧公式需要被重新学习，而不是被机械执行。
说话人未分离：「环境变了。以前是前 5%，现在看起来更像前 50%。我们并不是要投资前 50%。」
55:00｜Quickfire：真正的长期机会
Matt 最兴奋的方向包括医疗突破、药物发现、医疗交付和模型之上的开发者工具。他提到 Menlo 投资的多个科学模型和医疗工作流公司，也提到 observability、agent framework 等基础设施可能经历了过早的负面判断：早期单模型时代，这些工具没有充分价值；多模型和成本优化成为常态后，路由、观测、代理框架和芯片抽象层的重要性重新上升。
他也认为 Neo Labs 数量可能过多。节目里提到已经有 60 家以上相关公司，而真正能独立成长的公司不会有那么多。这个判断是访谈中的观点，不是外部统计结论。
60:00｜节目广告与结束
广告段保留了 JPMorgan、Corgi Insurance 和 Flex 的原始信息：JPMorgan 以 D-Matrix 联合创始人兼 CEO Sid Sheth 为例，介绍创业公司在扩张和国际化阶段的支持；Corgi 主打面向科技公司的 D&O、E&O、网络和商业综合责任保险；Flex 介绍企业收入、个人支出、账单、费用和会计的一体化平台，并提到覆盖 170 个国家、32 种货币和 60 天资金周转。广告网址分别为 JPMorgan Grow Without Limits、Corgi 20VC 和 Flex。
逐句全文翻译
以下为基于完整 ASR 的中文译文，按录音原始顺序编排；不保留英文原文，不按主持人与嘉宾猜测身份。由于 ASR 字幕是重叠的短句片段，中文按自然句合并，但不删去对话内容。每段均统一标注说话人未分离。
00:00–09:00
说话人未分离：我认为基础模型，尤其是 Anthropic，拥有非常特殊、高效而且智能的模型。有人可能会说，我把开源模型和自己的数据结合起来，就能解决问题。它当然能在你做的一部分工作里发挥作用，也会带来积极效果，但我不认为它强大到足以真正取代基础模型。
说话人未分离：这里是 20VC，我是 Harry Stebbings。今天坐在访谈席上的，是我认识了十年的 Matt Murphy，Menlo Ventures 的 Partner，也是牵头投资 Anthropic 的人。如果一家公司里有人因为牵头了 Anthropic 这样的交易而获得了特别通行证，那就是他。之后他又投了 Lovable 和 Legora，最近的表现非常强。
说话人未分离：在节目开始前，广告介绍了 D-Matrix 联合创始人兼 CEO Sid Sheth，以及 JPMorgan 在公司成长和国际化中的支持。广告还介绍了 Corgi 面向科技公司的保险，包括董事与高管责任、错误与遗漏责任、网络责任和商业综合责任；Flex 提供企业收入、个人支出、账单、费用和会计的一体化平台，支持 170 个国家和 32 种货币。
说话人未分离：Matt，很难相信我们上次做节目已经过去六七年了。我那时大概 23 岁，现在回头看，觉得自己当时什么都不懂。谢谢你再次来节目。
说话人未分离：我花了七年时间，终于重新获得了回到节目里的资格。
说话人未分离：先从 Anthropic 开始。它已经成为 Menlo 和你过去几年的投资生涯的核心。你能讲讲这笔投资是怎么发生的吗？是谁介绍的？当时看起来明显吗？
说话人未分离：介绍我认识 Dario 和 Tom 的人是 Anjane Mita。Anj 当时在 Kleiner Perkins 和我共事，是一位非常突出的年轻同事。他说，你必须认识 Dario 和 Tom，这是那家公司。我第二天就和他们通了电话。
说话人未分离：其中有一部分非常容易理解，也有一部分很难。那时我们管理大约 6 亿美元的 venture fund，通常会把平均 1500 万美元投进一家公司。结果出现了一家公司，还没有营收，却希望得到超过 40 亿美元的估值，而且对我们的 growth vehicle 来说太早了。
说话人未分离：容易理解的部分是，OpenAI 当时随着 ChatGPT 迅速发展。Dario 曾经在 OpenAI 负责创造那个方向。他离开的原因，大致是认为 OpenAI 做的事情太多，而这是一项真正重要的机会。你获得了很独特的洞察，也见到了一个技术思考者和研究者。
说话人未分离：他们还没有营收，模型也还没有发布，但当时能看到的 benchmark 显示，他们的表现已经和 ChatGPT 相当，甚至更好，而且只花了大约五十分之一的资金。这种计算效率让人觉得，底层技术里肯定有特殊的东西。
说话人未分离：我的合伙人 Tim Tully 曾经是 Splunk 的 CTO。他和 Tom 深入交流，帮助我们理解技术。这个市场很大，通常不会由一个玩家完全统治，必然会有第二个选择。问题是，为什么我们要用 venture fund 去投一家估值超过 40 亿美元的公司？LP 会怎么想？
说话人未分离：我们对合伙人说，我们想参与，我们已经押注 AI，这就是进入这个市场的方式。很感谢合伙人足够灵活，愿意说，先做这件事，先进入公司。如果合作关系更僵硬，这件事永远不会发生。
说话人未分离：第一张支票略高于 1000 万美元。下一轮，我们做了超过 5 亿美元的 SPV。假设公司最终价值 400 亿或 800 亿美元，考虑到传统意义上的 50% 稀释，1000 万美元理论上可以变成 1 亿美元，给基金带来很大的回报。
说话人未分离：我很庆幸当时没有人把这件事想得过于复杂。没有完美的进入基础模型市场的时点。如果我们想进入，就必须进入最好的公司。进入之后，如果公司起飞，仍然有机会继续投入更多资本。
说话人未分离：过去很多机构坚持必须拥有 15% 或 20%，否则就不做。但现在最重要的是进入 outlier。即使只拥有很小的比例，只要公司最终成为超级赢家，也可能比拥有一家普通退出公司的大比例更有价值。
09:00–20:00
说话人未分离：现在进入 AI 公司的稀释程度，已经和过去不同。基础模型公司会融资，应用层公司也会融资，因为增长更快，需要更多资本进攻，还需要融资来支持员工留存和市场信号。
说话人未分离：Menlo 在 Anthropic 模型发布之后，用招聘团队和业务拓展团队靠近创始团队，观察他们如何工作。之后 Amazon 和 Google 带着资金、技术合作和分发关系进入，分别通过 Bedrock 和 Vertex 等渠道帮助 Anthropic。
说话人未分离：相比绑定单一云的 OpenAI，Anthropic 成为了多云的基础模型提供商。公司收入开始形成节奏，可能这个月增加 10 个，下个月增加 8 个，然后 LP 大会上，Anthropic 高管 Nirav 展示了模型的能力，所有人都被说服了。
说话人未分离：会议结束后，我们说必须找到方法带头参与下一轮。两周后，我们签署了 term sheet，聚合 LP 和熟悉投资人的需求，完成了 SPV。
说话人未分离：如果基金是 10 亿美元，可以给单一公司设置 1 亿美元上限。但如果第一轮投 5000 万美元，下一轮还想投 1 亿美元，就不能全部放在主基金里。SPV 让你可以继续进攻，也可以带着更多资本帮助公司赢得轮次。
说话人未分离：我不认为你必须使用 SPV。对我们来说，它更像是在基金规模合理的前提下，当单家公司所需资本超过主基金敞口时，引入 LP 的工具。
说话人未分离：取不取钱很难。赢家会复利并推动基金回报，所以它们通常不是你想卖掉的公司。对于老基金，也许可以拿出 10% 或 20% 提供流动性，但如果你仍然相信公司，就应该让它继续增长。
说话人未分离：最紧张的时刻，是我们第一次做那个超过 5 亿美元的 SPV。Anthropic 当时还不是家喻户晓的公司，Menlo 以前也从没做过这么大的 SPV。你要面对资本募集、投资人拒绝和一层层的问题，这让我更理解创业者正在承受什么。
说话人未分离：DeepSeek 的时刻、市场突然下跌的时刻，都说明环境变化非常快。似乎每六个月就有一次新的危机或新机会。
20:00–32:00
说话人未分离：Lovable 是另一个案例。你们曾在它的 ARR 约 3000 万美元时尝试投资，后来公司已经增长到约 1.5 亿美元的阶段。它大约一年从零走到 3 亿美元级别，创始人的目标是让 99% 的非程序员也能成为数字世界的创造者。
说话人未分离：现在很多优秀 AI 公司的毛利只有 20% 到 30%。这不是说它们不能成为好公司，而是推理成本太高。随着工程优化、模型混用和专有数据发挥作用，毛利可能上升到 60% 或 70%。但传统软件的 80% 或 90% 毛利，不会自动成为 AI 应用的默认状态。
说话人未分离：开源模型会覆盖很多简单任务。企业可能会让开源模型处理日常工作，再把复杂推理交给 Anthropic 这样的前沿模型。AI 的第一浪是先把它跑起来，第二浪是决定何时用什么模型、怎样使用，以及如何管理成本和延迟。
说话人未分离：OpenRouter 的价值在于开发者信任和模型路由。它不只是一个底层提供商，而是能把底层屏蔽起来，让公司在多个云和多个模型之间进行选择。公司在开源模型、替代模型和优化市场真正起飞之前就已经实现了很强的盈利能力，但节目没有给出具体营收数字。
说话人未分离：Google 早就有 TPU，Amazon 有 Trainium。大公司看到自己的账单，会想，为什么要把这么多钱付给别人？如果某些工作负载可以用自己的芯片优化内存缓存和推理，它就可能降低成本结构。芯片行业很难，特别是要和 Jensen 竞争时；但对千亿美元收入规模的公司来说，这件事可能值得一试。
说话人未分离：Legora 的壁垒在法律工作流、客户关系和部署，不是简单地把一个模型接到法律文本上。它需要理解客户如何做合规、诉讼和内部工作，也可能扩展到税务、会计和其他复杂领域。客户真正买的是工作流结果。
说话人未分离：Max 很特别。他是一台执行机器，也是一个非常好相处的人。模型能力不会自动替代这种执行、部署和客户关系。
说话人未分离：Series A 是今天最困难的插入点。公司可能只有 100 万到 300 万美元的营收，估值却是 200 倍 ARR，也就是 2 亿到 4 亿美元，PMF 仍然很薄。Menlo 因此把策略做成杠铃：在 Seed 更早下注，或者等待超过 1000 万 ARR 后再集中下注。
说话人未分离：过去 Seed 最高能当场拍板 300 万美元，现在三位合伙人可以现场拍板最多 800 万美元。目的不是盲目变大，而是减少被融资流程拖慢的时间。
36:00–47:00
说话人未分离：今天最差的 venture 类别，可能是规模很小、只能写 200 万美元支票、又无法主导轮次的 boutique seed fund。大型机构已经把 Seed 产品做得很好；同时，大家都跨阶段投资，过去的泳道开始消失。
说话人未分离：机构进入 Seed 的负面示范说法也逐渐退潮。对于真正好的公司，所有人都在被提前抢位，轮次更大，也更适合 syndication。过去每轮都想由一个投资人拿下，现在合作反而更多。
说话人未分离：Menlo 新基金规模是 30 亿美元，但公司没有继续扩张成庞大组织的愿望。团队大约有 12 位合伙人和一组很强的 principals、associates。即使有两个基金和两个投资委员会，团队仍希望保持小而强、合作紧密。
说话人未分离：不过，团队仍需要聚焦。一个人不能同时在 Stanford 实验室寻找研究者，又追踪全球最好的增长型投资。最好的方式是把大约 80% 的时间放在一个明确的领域。偶尔可以做一笔看起来不符合传统策略、但可能极其特殊的投资，Anthropic 就是这种交易。
说话人未分离：湾区重新找回了活力。优秀研究者和创业者集中在一起，人在这里生活，就会不断听到新公司、新技术和新研究。与此同时，欧洲也出现了 Lovable 和 Legora 这样的公司。欧洲创业更难，如果一个团队能在 hard mode 中起步并做成全球公司，这本身就是很强的信号。
说话人未分离：许多交易输掉，是因为来晚了。你可能在融资前一个月才出现，而另一个投资人已经和创始人建立了一年关系。估值当然会有影响，但对真正重要的公司，关系、信任以及共同工作的历史更常决定结果。
47:00–01:02:34
说话人未分离：传统的 triple-triple-double-double 仍然是好增长，但在今天已经不一定是 venture-scale。公司从 1.5 到 5，再到 15，并不是坏结果，只是当市场里出现一年从零到 1 亿美元的公司时，过去的 top 5% 可能只剩 top 50%。
说话人未分离：过去因为 ownership 不够而拒绝一些公司，后来回头看，可能是很大的错误。投资人需要承认环境已经改变，不应继续用旧市场的标准判断新市场。
说话人未分离：最令人兴奋的方向包括医疗突破、药物发现和医疗系统的工作流。Menlo 已经投资了多个用模型做药物发现的团队，也投资了改善医疗交付的公司。模型之上的开发者工具也可能重新变得重要，因为现在大家需要管理多模型、观察系统、优化支出并抽象底层芯片。
说话人未分离：Neo Labs 可能有 60 家以上，显然不可能所有公司都独立成长。部分公司可能成为 acquihire，部分公司会消失；但医疗、科学模型和开发者基础设施仍然有很长的路。
说话人未分离：如果你问我十年后最兴奋的事，我会想到疾病治疗。很多慢性病曾经被默认只能共存，而模型和科学工具可能改变这一点。
说话人未分离：对我来说，这也是 Menlo 的机会。公司已经把团队组建起来，进入了一个非常重要的 AI 周期。钱当然很好，但这不是当初做这些事情的原因。更重要的是，如何把这段优势继续复利。
说话人未分离：我经历过四五次类似的技术周期，但这一次感觉最大。我们大概知道今天是什么样，也许能猜到一两年后是什么样，却没人知道五年或十年后会发生什么。正因为如此，现在是参与 venture 的非常幸运的时刻。
说话人未分离：随后节目完整播出了 JPMorgan、Corgi Insurance 和 Flex 的广告。JPMorgan 介绍对创业公司成长和国际扩张的支持；Corgi 介绍科技公司保险；Flex 介绍收入、支出、账单、费用和会计的一体化平台，并提到 170 个国家、32 种货币和 60 天周转。广告结束后，主持人与嘉宾致谢并结束节目。
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