我用AI對五份真實的融資演示文稿進行了評分，這些文稿保留了發送當天的原貌

Coworkers.Global創始人Charles Stack近日發表了一篇引人深思的文章，分享了他用自家AI代理“Alex”對五份真實的初創公司融資演示文稿進行評分的實驗。這些演示文稿來自Airbnb、Uber、Buffer、Mattermark以及一家相對不知名的公司Usetrace。實驗的核心在於，Alex的評分完全基於這些演示文稿在發送當天的原始內容，排除了任何事後信息的干擾，從而避免了常見的“後見之明”偏差。

實驗結果顯示，所有演示文稿的評分均未超過3.8分（滿分5分）。Airbnb的種子輪演示文稿得分為3.80，這是一個“勉強通過”的評級，並非壓倒性的認可。Alex指出了其弱點：市場機會是通過類比而非自身數據證明的。Uber的演示文稿得分為3.61，儘管缺乏實際市場數據，但其對問題“為何是現在”的精彩論證獲得了高分。Buffer的演示文稿以3.54分位列第三，擁有最出色的用户數據和收入指標，但Alex的規模維度標註了其市場天花板有限。Mattermark得分為3.31，接近但未達到“可投”線，儘管它成功獲得了650萬美元A輪融資。Usetrace僅得3.02分，其市場容量和護城河被認為不足。

有趣的是，所有五家公司都成功融資，但並非所有都取得了巨大成功。Airbnb和Uber成為了行業巨頭；Buffer後來盈利並保持獨立；Mattermark在融資後未能維持增長軌跡，並於2017年被收購；Usetrace則徹底關閉。Stack指出，區分這些公司命運的並非融資金額，而是市場和規模潛力——這些因素在融資當天往往被忽視。

Stack強調，這些評分背後的權重是假設而非真理，樣本量也有限。團隊正持續校準Alex，將其與實際風險投資決策進行對比，並根據差異調整權重。他警告説，任何人都無法從種子輪演示文稿中準確判斷哪家公司會成為巨頭。真正有價值的能力是在市場給出答案之前，誠實地閲讀文檔，識別其證明、斷言以及最可能致命的弱點。這正是優秀投資者在最初十分鐘內所做的工作。