第 16 章 · Sourcing：在 AI 时代找到下一个 OpenAI
核心命题：AI 时代 Sourcing 的金字塔已经反转——好项目越来越不在 inbound BP 里。 目标节奏：1000 项目漏斗 / 25:1 转化 / 12-24 个月关系建立周期。
16.1 Sourcing 的金字塔（重排）
经典 VC 教科书的 Sourcing 金字塔：
顶（最少）：合伙人个人网络
↓
FA + 律所推荐
↓
媒体 / 数据库
↓
inbound BP
底（最多）：cold email
AI 时代的 Sourcing 金字塔（重排）：
顶（最少）：开源社区 + 推特技术 KOL
↓
合伙人个人网络（仍然重要）
↓
垂直社区 / Discord / Slack
↓
FA（地位下降）
↓
inbound BP（地位下降）
底（噪音）：cold email
最大变化：开源社区 + 推特从「底」跃升到「顶」——因为这是好项目最早出现的地方。
16.2 时间分配：金字塔每层的时间投入
按 a16z 等顶级 VC 的内部数据，每个 GP 的 Sourcing 时间应该这样分配：
| 来源 | 时间占比 | 命中率 |
|---|---|---|
| 开源 + 推特 + 社区 | 30% | 高 |
| 合伙人 / 个人关系 | 25% | 高 |
| 友商 + co-investment | 15% | 中 |
| 创始人 referral | 15% | 中 |
| 行业活动 + 演讲 | 10% | 中 |
| inbound BP | 5% | 低 |
总和 100%——但中国 VC 的现状普遍是 inbound 占 40-60%，开源 / 社交占 < 10%。这是结构性 sourcing 落后。
16.3 5 种 Sourcing 渠道的具体打法
渠道 1：GitHub Trending 雷达（详见第 6 章）
略。
渠道 2：推特技术 KOL Sourcing
关键 KOL：
- Andrej Karpathy（前 Tesla AI / OpenAI）— 推荐质量最高
- Yann LeCun（Meta） — 学术深度
- Soumith Chintala（PyTorch）— 工程深度
- Karminski-牙医（AI 中文社区）— 中文圈最佳信号源
- Eric Jang（具身智能）
- Sasha Rush（NLP）
Sourcing 动作：
- 关注 Top 50 技术 KOL；
- 当他们 retweet / endorse 一个项目时，24 小时内 outreach 创始人；
- 跟踪「KOL 自己的 side project」——很多 KOL 后来自己创业。
渠道 3：垂直 Discord / Slack 社区
重点社区：
- HuggingFace Discord
- LangChain Discord
- LlamaIndex Discord
- vLLM Slack
- Cursor Discord
- AI Engineer Slack
Sourcing 动作：
- 每周扫一次社区高频回答者；
- 注意「反复 ship 优秀作品」的人；
- 私信 sense check，不直接谈投资。
渠道 4：Cold Outreach 反向 Sourcing
模板（标准化但要个性化）：
主题：你的 [项目名] 让我想起 [类比项目]
Hi [名字],
我是 [基金名] 的 [角色]。看到你 [具体动作 / commit / 推文]，让我想起 [类比项目] 的早期路径。
我对 [具体技术点 / 商业问题] 很好奇——[一个有思考的问题]。
没有融资意图，纯想交流。30min 通话方便吗？
关键：有具体观察 + 有思考的问题 + 不直接谈投资——这种邮件回复率 30%+。
渠道 5：行业活动 + 演讲
重点活动：
- NeurIPS / ICML / ICLR — 学术 + 工业界 networking
- GTC（NVIDIA）— 商业化进展
- AI Engineer Summit — 实战
- AI 应用峰会（中国）— 国内场景
- TechCrunch Disrupt — 早期创业者
Sourcing 动作：
- 不只听演讲，重点是 hallway / dinner / after-party 的 networking；
- 主动 host 小型晚餐（10-15 人）；
- 在活动后 1 周内 follow up——拖延会让关系冷却。
16.4 Sourcing 节奏表
每天（30 分钟）
- GitHub trending 扫一遍（5 min）
- 推特扫 top KOL 最新（10 min）
- 朋友圈扫 AI 圈动态（10 min）
- 标记 3-5 个新 candidate（5 min）
每周（4-6 小时）
- 30min × 4：约 candidate 通话
- 1h：写 sourcing 周报
- 1h：浏览 arxiv / Discord
每月（8-10 小时）
- 1-2 个技术 meetup / conference
- 1-2 篇 X / 公众号 / 视频号内容
- 复盘上月 sourcing 转化率
每季（1-2 天）
- 闭关 sourcing 复盘
- 重点候选人 2 小时深聊
- CRM 整理
16.5 关于 Cold Outreach 的几个细节
个性化 vs 模板化的平衡
完全个性化：每封邮件 30 分钟，每天 5 封——日 150 分钟，月 4500 分钟（75 小时）。 完全模板化：群发 100 封，回复率 < 1%。
最优组合：模板 + 3 句个性化（每封 5 分钟）——日 30 封，月 900 封，回复率 10-15%。
时机
- 不要在创始人刚拿到 A 轮时 outreach（FOMO 高峰，估值最贵）
- 在创始人刚发布产品 / 论文 / 重要更新后 outreach（他们想被看见）
- 在创始人6-12 个月没有融资动作时 outreach（可能开始考虑）
频率
- 第一次 outreach：建立认知
- 第二次（3-6 个月后）：发一个相关行业资源 / 介绍
- 第三次（6-12 个月后）：约线下喝咖啡
关系建立周期 12-24 个月——你必须从他还没融资时开始 invest。
16.6 反例与陷阱
陷阱 1：「广撒网」邮件
群发 100 个 VC 的邮件 = 浪费时间 + 拉黑。精挑 5-10 个最 fit 的，每人写定制邮件。
陷阱 2：「第一次见面就谈钱」
最快的关系破坏方法。第一次：聊技术 / 行业 / 你的判断；第二次：问 milestone；第三次以后：再谈投资。
陷阱 3：「只看上不看下」
很多 VC 只关注「已经被验证」的项目（明星创始人、知名团队）——但这种项目往往已经被多家抢，你要付溢价。真正的 alpha 在「还没被验证」的早期 candidate。
陷阱 4：「社交懒惰」
「我没时间发推」是 AI 时代 VC 的死亡判决。反向 sourcing 的核心是『让对的人找到你』。
16.7 落地清单
给 VC 投资人
- 重排你的 Sourcing 时间：开源 + 推特 30%、个人网络 25%、友商 15%、referral 15%、活动 10%、inbound 5%；
- 建立「candidate 跟踪库」：CRM 记录每个 candidate 的来源、技术深度、关系阶段；
- 每周 4-6 小时 sourcing：固定时间，不被其他事务挤占；
- 建立社交存在：X / 公众号 / 视频号至少 1 个，每周更新；
- 季度 sourcing 复盘：哪些渠道最高产？转化率多少？
给 AI 创业者
- 公开你的工作：GitHub commits + 推文 + 公众号文章；
- 写 weekly progress：每周更新产品进展，公开发表；
- 不要 group email VC：精挑 5-10 个，定制邮件；
- 接受「慢热」VC：好 VC 第一次见面不会谈投资，长期建关系。
16.8 中国 AI VC Sourcing 的本土特色
中国市场有一些独特 Sourcing 渠道：
渠道 A：高校实验室直接对接
中国 AI 创业者很多来自顶级高校实验室：
- 清华 KEG（智谱前身）
- 清华 NLP（Kimi 杨植麟）
- 中科院自动化所
- 复旦 NLP
- 上海 AI Lab
Sourcing 动作：
- 和实验室主任建立长期关系（年度访问）
- 投资其学生（毕业 3-5 年内创业的）
- 学术 + 商业结合的 mentor 角色
渠道 B：BAT 跳槽员工跟踪
字节、阿里、腾讯、美团离职的资深员工是创业潜力股：
- 跟踪「离职信」（朋友圈、LinkedIn）
- 离职 1-3 个月后是 outreach 黄金期
- 离职 6 个月后通常已经融了
典型案例：天际投资过的多位创始人都是 BAT 出身。
渠道 C：政府引导基金 co-investment
很多优质项目通过政府引导基金（如合肥创投、深创投）流入：
- 和 1-2 个核心引导基金建立深度关系
- 共同 sourcing + 共同 DD
- 互相分享高质量项目
渠道 D：行业协会 / 专业活动
中国 AI 行业协会（中国人工智能学会、中国 AI 应用联盟等）举办的活动是中型 sourcing 平台：
- 比硅谷的 NeurIPS 等场合更聚焦中国市场
- 适合 sector lead 而非 GP 出席
16.9 Sourcing 的 KPI 和效率衡量
如何评估你的 Sourcing 效率？6 个 KPI：
KPI 1：每月新 candidate 数
- 优秀：50+ 新 candidate / 月
- 健康：20-50
- 警告：<20
KPI 2：从 sourcing 到投资的转化率
- 优秀：1-2%（典型 25:1 漏斗）
- 健康：0.5-1%
- 警告：< 0.5%
KPI 3：平均关系建立时长
- 长期型 VC：12-24 个月
- 快速决策 VC：3-6 个月
- 取决于基金策略
KPI 4：渠道分布
- 良好：5+ 渠道，inbound < 30%
- 警告：单一渠道占比 > 50%
KPI 5：自下而上 vs 自上而下比例
- 自下而上：分析师 / sector lead 提议
- 自上而下：GP 个人网络
- 良好基金：50:50 平衡
KPI 6：Sourcing 完成率
- 标记为「重点跟踪」的 candidate，最终多少进入正式 DD？
- 良好：30-50%
- 警告：< 20%（标记不准）或 > 70%（漏斗太宽）
16.10 Sourcing 中的常见盲区
盲区 1：忽视「沉默赛道」
热门赛道（大模型、Agent）所有 VC 都在抢——估值贵 + 竞争激烈。
但沉默赛道（如 AI 工业自动化、AI 安全审计、AI 数据合规）大多数 VC 不看——估值合理 + 竞争少。
正确策略：每年至少 30% sourcing 时间在「沉默赛道」。
盲区 2：「初创城市」偏见
中国 AI 创业者集中在北京、上海、深圳、杭州——但苏州（Dify）、广州、成都、合肥也有崛起的项目。
如果你只在一线城市 sourcing，会错过 30% 优质项目。
盲区 3：「学历背景」偏见
高校学历 + 大厂经历是好信号——但也不是 dealbreaker。
DeepSeek 梁文锋（浙大）、Dify 张路宇（高中辍学）都不是「典型简历」。
正确策略：让多元化创始人进入漏斗，不要前期就用学历过滤。
盲区 4：「估值过高」自我设限
「估值 1 亿以上的项目我不看」——错过早期独角兽。
「估值 1000 万以下的项目我不看」——错过潜在 Home Run。
正确策略：估值是结果，不是入口。每个项目都先看商业逻辑再看估值。
本章小结
AI 时代 Sourcing 金字塔已经反转——开源 + 推特从「底」跃升到「顶」。
5 种渠道：GitHub trending、推特技术 KOL、垂直 Discord、Cold Outreach 反向 sourcing、行业活动。
时间分配：开源 + 社交 30%、个人 25%、友商 15%、referral 15%、活动 10%、inbound 5%。
节奏表：每天 30min + 每周 4-6 小时 + 每月 8-10 小时 + 每季 1-2 天。
4 个陷阱：广撒网邮件、第一次就谈钱、只看已验证项目、社交懒惰。
引用
- [1] a16z Sourcing as a Superpower 系列
- [2] 张倩 新浪 2025-09
- [3] Andrej Karpathy 推特年度精选