风险投资，就是我们常说的 VC。
风险投资从某种意义上来说是一门预测未来的学问。其中的两个关键，一是专业的判断，更重要的一个是概率。专业的判断能提高短期预测的准确度（1年以内）。长期的判断（3-5年），统计算法才是关键。
假设对于创业早期的企业来说，其最终能获取较大成功（如上市）的概率为千分之一；假设之投资人对项目的判断能力高达95%；假设投资人对项目的判断是能成功，于是投资了。投资人最终能成功的概率不到2%。（贝叶斯定理）
概率是这个世界最应被重视却又总让人视而不见的特征。大数定理告诉我们，要用同一种方法足够多次博弈才能取得科学的概率和期望值。
VC 和 PE 是两个完全不同的体系
VC（Venture Capital）投资于相对早期的公司，PE（Private Equity）投资于后期的公司。
当基础比率（千分之一）没有提升时，再高的判断力（即使高达95%）都没有意义。VC 的投资逻辑，无论是看创始人、看赛道、或者是看市场需求，这些都没有错。关键是通过筛选，提高成功基础比率，然后坚持同一种投资逻辑，足够多次博弈，才能取得科学的概率和期望值。
相对的，PE 的逻辑，当一个项目已经从天使一路融到了preIPO，其成功的基础比率已经大大提升了（例如可以假设为10%），此时对项目判断能力的重要性开始凸显，是60%、80%还是95%，对最终成功的概率有不小的影响。
VC追求赔率，PE追求胜率
风险投资汇报的回报水平主要和三个因素有关：胜率（投资组合中有多少比例的项目最终以高溢价退出）、赔率（成功项目的收益倍数）、时间。
总体胜率不高、回报周期长是VC的自然规律。对赔率的要求就成为了VC界再重视也不为过的点。因此，许多VC把有潜力“本垒打”（Homerun，即一个项目最终的回报能至少覆盖整支基金的本金）作为投资很重要的标准。投资机构手里是一个有成有败的投资组合。对单个项目而言，做成虽然重要，能大成可能更重要。
相对的，PE阶段的项目的赔率一般都不会太高，对于相对成熟有共识的项目，其估值的议价空间不大。因此，PE对风险控制的要求较高，一个投资组合承受不了多个项目的失败，胜率成为PE的重中之重。
胜率和赔率不是完全独立的变量，有时候甚至是负相关的。譬如对于一个特定的细分赛道而言，如果在生意的本质上越容易形成垄断，其行业第一名能够获取的商业价值越大，可能形成的赔率越高；相对的，这个赛道的整体胜率就越小。因此，一些经历过周期、较为成熟的基金LP，如果GP投资组合的胜率高，甚至会挑战GP是否不够激进，从而错失掉了那些赔率大的项目。
VC回报遵守幂律分布，PE回报遵守正态分布
如果说众多随机独立变量造就了正态分布，那么变量的非独立和正反馈造就了幂律分布。正态分布的特点是平均有代表性、不重视极端、适合天然独立事件。幂律分布的特征是极端不平等，只有少数事件极大+重要；平均值无意义，没有预测性；适合相关度高、动态、复杂事物。
区分事情是正态分布还是幂律分布非常重要，这关乎到策略和结果。比如从职业选择来说，科学家的收入更偏正态分布而企业家的收入更偏幂律分布。
对于创业企业，幂律分布是更常见的形态。VC投资中只有一小部分企业会指数增长，而大部分企业都会回归平庸甚至归0。看VC基金的业绩，最好的问题是“你们最好的项目回报是多少倍？” VC投资只为寻找下一件大事，错过下一个Google的风险远远大于适度投资的风险。
相对的，PE的回报更偏正态分布，极端好和极端差的案子都较少，更多的是以一个更短的周期博取一个理性的回报。
非共识的意义
早期的企业，很难有显性的估值指标（如PS、PE），此时估值主要是供求关系决定的，越多的机构想要投你、能够谈到的估值往往越贵。也就是说，站在投资的角度，越是共识的时候，投资成本越高。
从创业的角度来说，创新是落后者的特权，作为创业公司，如果大公司打法一致，那必输无疑。创业者唯一的机会就是不同。