图片来源：视觉中国
红点是一家创立于1999年的、源自硅谷的基金，在全球投资了465家科技公司，其中有140家实现IPO或增值并购。
2005年红点进入中国后，投下的当时处于早期的项目达50多个，包括：奇虎360、一下科技、趣头条、人人车、乐逗游戏、APUS、梆梆安全、多盟、秒针科技等明星案例。
作为红点中国的合伙人，张涵是众多明星案例的推动者。做投资9年，他以“稳健”获得同行的敬佩，也以“坚韧”陪伴创业者一路披荆斩棘。
创业邦对张涵做过一期专访，可见近期文章《做投资9年，独角兽背后“投资第一人”，为何他总能押中人人车、趣头条、一下科技等爆款？》。但限于篇幅，仍有一些精彩分享未写入文中，特将此整理出来，原汁原味，以飨读者。
1、早期投资对“人”的观察很重要。您会关注哪些维度？
首先看能力，创业者是否具备做这个业务的能力（业务基本面的角度）。比如做大型客户软件的，第一看CEO过去做什么的，有没有能力组织一个团队，技术是不是足够强，能够支撑现在要做的产品；第二是销售和市场团队能不能覆盖中国的市场，这些客户在哪，之前有没有打过交道。
其次看性格。比如人人车的创始人李健是个很细的人，对运营效率要求比较高的行业就适合他。还要看创业者是否具备格局、很强的产品观、很有效的管理手段，都是要去看过去的能力，如果没有会是风险。
2、您的投资逻辑是什么？青睐的项目有哪些共同特点？
投资逻辑必须要从具体的案子出发。真正要投的时候，不仅是靠逻辑，还有其他重要因素。VC的经验和sense（感觉）是有用的。如果做一大圈调研再回来投资可能已经晚了。所以我们先有一个初步的判断，之后再去做相应的工作验证它。
第一看市场。看市场前景和天花板是不是足够大，赛道够不够宽。如果是一个顶级赛道，是看不到顶的，比如出行，以万亿计的市场，即使做一个比较小的事，市场体量可能也都很大。
所以对绝大部分创业者，我们都不建议直接做这么大的事情，而是在这么大一个口里边选择细分领域，细分赛道之后市场就没这么大了，但在细分赛道里你可能就直接作为那个第一。
更大的赛道竞争也更激烈。但要看五年的发展方向和趋势，是不是在未来市场有非常快速变化的机会，如果有，体量现在不大，到时候可能就会很大。
第二看产品。市场有痛点、优势，就要看你对市场的分析。对市场足够了解，就会知道你的产品具体要做什么。当你不懂市场的时候，做出来的东西也没人用。所以市场和产品之间的关系密切。
第三看产品的厚度——是不是有足够强的技术在背后支撑。我们相信，技术本身是很重要的市场的杠杆，同时也是护城河。
另外，我希望投到的更多是“和时间做朋友”的商业模式，即随着你的积累、用户的增长、客户的增加，你会越来越容易做这个业务，别人越来越难竞争，而不是不断产生新的竞争。想这个问题：是不是我越做大了，别人越难替代我？是不是有下一个革命性的技术来的时候会把我干掉？
3、在您看来，创业者应该选择怎样的早期投资人？
首先是感觉。投资人愿不愿意和创业者经常沟通，创业者有问题是否愿意跟投资人讲？我们认为投资人和创业者的沟通非常重要，能解决很大的内耗问题。投资人需要尊重创业者，在公司侧是占在创业者角度去换位思考。
其次创业者要选择能够给公司足够强战略指导的投资人。投资人需要综合能力和判断，具备提出好建议的能力。
4、您对细分市场机会的判断？
我们认为，移动互联网和消费互联网在中国是有持续的发展前景的方向。过去的中国的服务产业等都相对落后，当技术来革命时，大量的传统行业和互联网消费侧面临特别大的体验的提升，技术带来的变化是巨大的。
中国过去软件行业发展并不好。2012年之后，企业服务这块市场开始起来，主要原因有两点：一是因为经济有上下波动，市场中的企业有提升自己的需求，需要用IT手段武装公司，这能解决很多问题；二是过去10年中国人力成本大幅提升,企业服务软件能帮助企业节省人力，提高效率。
大数据、云计算的发展，让很多企业可以通过云的方式交付，而且拿到更多市场的数据，进一步迭代，有更多商业机会出现。
红点目前重点关注大数据、云计算、saas服务、信息安全、AI，这是针对to B领域的大致分类，其他比如高新技术、IOT也在关注。
5、对于具体的细分赛道，您是如何研究的？机会和难点在哪里？
AI领域，人才和数据源，是最核心的两点。一是人才，大公司也在入局，对创业者来说有人才抢夺的状态。二是场景，AI必须基于场景。算力算法不是你最大，创业者要考虑的是，有具体的场景，场景能产生怎样的数据，你还能拿到，然后做什么事情。
安全领域，需要有一套确立市场地位的技术或理念，不能仅仅是为谁做安全防护，否则类似的公司会非常多，必须要有区别化的技术和产品出来。
大数据领域也有数据源问题。现在已经存在比较多的开源软件。
云计算领域，比较难，主要是现在做云的都是大巨头，公有云机会很少了，私有云也是这几家巨头，除非创业者有非常独特的东西。
6、红点选择在这五个领域布局：大数据、云计算、saas服务、信息安全、AI，内在逻辑是什么？
生态分为大生态和小生态。现在大家比较关注的AI市场具备的前提是：数据、AI的技术。
数据这块，是根据过去互联网N年的发展导致中国的数据其实是不缺的，且很多创业者也可以拿到数据去用，比美国也有优势。
在AI技术这侧，分为算力、算法。算力基本大公司已经设计好了，比如公有云上都是有巨大的算力的；算法这块，2012年之前也没大变化，只是以前没有挣那么多数据和算力去验证。半导体技术和互联网技术发展到现在，效率比较高，所以AI开始发力，迭代速度快，高级的技术人员也在聚集起来。
生态就是，我要支持AI需要考虑什么？从数据侧，包括大数据所有相关的东西：大数据的基础架构。这背后是云技术，技术之间是有联系的。所以我们认为，从终端看这些技术，要想去实施，底层架构和建设是必须的。
所以我们在布局时，也是根据这个思路，先布跟云相关的，然后大数据相关的，然后上边应用层就是saas，然后保护它们的就是安全。其实是产业链的概念，不存在直接的生态，但希望它们能产生生态效应。
如果我投了个AI公司，我需要的大数据和基础架构，可能我投的另一家公司也能提供。如果大数据和基础架构的公司背后需要云的支撑的话，我有相应的云公司去解决，这样就能把整个行业串起来了。
