开场：软件行业的 AI 时刻
谢谢大家，谢谢你，Orlando，感谢你来做这场对话。谢谢邀请我。我们上台前聊到，每次我们坐下来，似乎都恰逢你所在领域——private equity、软件、private credit——的一个关键时刻，这次也不例外。所以我想我们可以先从你对当前软件行业的整体判断谈起，因为外界有太多关于这个行业能否持续存在的存在主义式追问。过去一个月公开市场已经有所回暖。你如何看待宏观叙事与你在 Thoma Bravo 实际看到的情况之间的落差？
首先，感谢邀请。我认为人们正在忽视的一件事，是 AI 本身就是软件。要把 AI 带入 enterprise，AI 是由软件运行的，AI 是由软件管理的。所以你想想，哪些群体能够把这种 agentic 的现实或愿景带给企业客户？
软件商业模式与估值重定价
第一个群体，是在这些细分领域深耕了二三十年的软件公司。他们随着时间推移不断演进，持续帮助客户自动化越来越多的业务流程。这正是我在我们投资组合的 77 家公司里看到的。我们极度注重细节——我们关心的是买入公司、提升公司、卖出公司，始终紧扣我们最擅长的那些事情。过去一年，我看到这些公司在 agentic 创新上的推进速度，以及他们和客户之间的互动，是我从未见过的节奏。光是跟上并给出建议就已经是一份全职工作。即使不算买卖公司，我比以往任何时候都更忙。
现在有一场争论：究竟是在位者更有优势，还是初创公司？人们把后者称为 AI-native 公司。
AI 对企业软件的真实冲击
我们姑且称之为：那些能以 AI 平台为起点切入市场的软件初创公司。而在位的公司则需要对自身平台进行重构。当然，后者同样会出现赢家。考虑到涌入的资本量、美国的竞争力以及创新活力，一批优秀的 AI-native 公司必将诞生。我们正在大量买入这类公司——已经以 add-on 的形式买入了约 30 家纳入投资组合。随着它们逐渐成熟，我们希望将其作为平台型公司来收购。所以这不是非此即彼的选择。两种路径都会取得巨大成功。正如大家都知道的，这一波浪潮的规模将是云计算浪潮和 SaaS 浪潮的许多倍。那次浪潮发生了什么？Salesforce 诞生了，Oracle 也表现出色，企业纷纷迁移到云端，而且现在仍在进行中——SAP 至今仍在向云端迁移。
所以，现有厂商会在其核心能力领域延续同样的路径，同时新的玩家也会崛起。此外还有第三个要素，就是 LLM 和超大规模云厂商（hyperscaler）。他们也会在技术栈的上层占据一席之地。但我们在运营上并不认同"包揽一切"的做法。正如我的运营导师曾说的：如果你什么都想做，你最终什么都得不到。这就是人类管理的现实——你需要有一套优先级，需要聚焦，因为在某一个赛道上取胜已经足够难了，何况赢下所有赛道。所以我认为所有人都会有各自的空间，历史已经证明了这一点。
私募股权如何识别赢家
不过，你在区分软件公司和 AI 公司时，是否有一条清晰的界线？在考虑投资那些需要转型的遗留公司时，你如何思考这个问题？因为从你刚才说的话来看，会有一定程度的分化——
这是一个很好的问题，它触及了我们如何定义软件的核心，而我们对软件的定义，在很多方面与 Silicon Valley 的理解截然不同。给你讲一点历史背景：我们从 2000 年就开始做软件 buyout。那时我们对软件一无所知，只知道它非常便宜。你能想象吗？2000 年做软件 buyout？我们去找 Wells Fargo Foothills，看他们能不能用维护收入做抵押，结果根本行不通。但我们规模小，只能做小交易。当时风险投资界所有人都告诉我们：这些公司碰不得，原因有两个。
超竞争时代的管理层与执行力
第一，初创公司会把你挤出市场。那些公司都很老了——已经营业 15 年，更容易暴露问题。第二，Microsoft 正在整合 enterprise software 的部分领域，会把这些小玩家打垮。Microsoft 有更强的研发、出色的分发能力，是一家了不起的公司。我们当时很担心，但还是深入研究了下去。我记得我和合伙人们会在那些公司里彻夜分析，他们会让我们待在公司里，翻看他们的纸质续约档案。我们发现，在很多细分领域里存在着令人惊叹的领域专家型公司——那些花了二三十年深入理解某一复杂领域所有痛点的公司，比如被 private equity 持有的飞行运营管理这样的领域，或者其他非常细分的领域。这些公司在某个方向上投入了大量时间，积累了一个行业的全部知识——如何在那个领域把事情做到最好——并把这些知识固化进产品，随着每一次版本迭代不断演进，犯了错误就回退修正。
案例：安全、ERP 与垂直软件
我们认为，这种在漫长岁月中积累的集体经验，其价值远超他们正在服务的那些客户本身。这在某种程度上促使我们开始收购这些公司。但当时的风险在于：太多技术风险，加上 Microsoft 这头行业巨兽。那个阶段我们做得不错；然后 SaaS 来了，风险又变成了 AWS 将攫取大部分价值，价值会流向 hyperscaler。我们加大了对 domain leader 的收购力度，因为我们规模更大，也更深刻理解了通过买下第一名来锁定领域价值的逻辑。那时我们进入了网络安全（cyber）领域，对我们而言，在 identity、邮件安全等各个细分赛道里，必须收购第一名，而不是第三、第四名。这是一种非常特定的策略，而我们在那个时期的回报比第一阶段还要好。
收束：软件投资的下一阶段
现在发生的事情是：AI 浪潮即将席卷而来，而 AI 的本质是让软件能够自动化人类的判断力。那些 domain leader 此前可能只是帮助客户自动化某项业务流程的 5%、7%、10%，但有了这些基础设施和模型的加持，他们可以把整个流程全部自动化。那么，是什么决定他们能否成功完成这一转型？答案是领导力。在我们的投资组合里可以清晰地看到：当我们支持的 domain leader——那些创始人、在这个领域工作了 20 多年的人——他们推进的速度极快，能够提供客户真正需要的东西，能够消化吸收新技术，这不是新鲜事，他们一直都擅长这些。所以我认为，市场目前在某种程度上低估了领导力，以及一个组织中什么才算真正的高质量领导力，还有不同领导力之间的差距。
我知道有些属性被视为软件公司的护城河——比如"如果你掌握了数据"，这当然有帮助；如果你是系统记录系统（system of record），也许能起到一定保护作用；如果你在跑核心交易流程，也许比没有好。但现在有大量分析文章似乎都在努力让软件投资者和高管能"睡个安稳觉"——其实并没有那么强的护城河。软件里从来就没有多大的护城河。你要么始终提供最好的产品，给客户带来五倍的 ROI，正确实施，确保客户正确使用并妥善服务，而且你必须持续做到这一切。这是一门高度依赖领导力和人才的生意。所以，这是我们最看重的东西。在我们今天的投资组合里，由创始人或长期深耕该领域的人来运营的公司，是那些最不需要我们介入帮助的公司。
第 8 部分
那么，当你审视整个投资组合时，你对 AI 颠覆有多担忧？你觉得这 80 家公司现在都能完成完整的转型吗？
我非常担心。我们按垂直领域划分团队——网络安全方向我们有三个团队，分别负责 identity、网络安全和另一个方向；在所有应用领域，我们从 fintech 到汽车再到非常细分的行业都有覆盖，这样我们的同事可以深入研究各个领域，因为我们投资的是软件垂直领域，而不是投资某种横向技术——技术来了又走。在 private equity 里，我不能随时卖股票，可能需要持有 10 年，才能让某人愿意出高价；即使我们将公司上市，也需要持有七年以上。所以，在每一个垂直领域里，我们都在焦虑地寻找：有没有新的初创公司在做一些有意思的事情？
第 9 部分
我们有没有在某个领域，客户正在悄悄转向某个 LLM 或某个新近成立的公司？目前为止，我们没有看到这种情况。我们的留存率保持稳定，没有出现让我们措手不及的意外。这部分也要归功于领导力——一个在某个领域与 10,000 名客户打交道的优秀领导者，不会对这类信号毫无感知。你需要能从客户那里听到这样的声音，并在真的出现好的创新时采取行动。所以到目前为止，我们还没有看到这种情况。
那么，将我们的平台升级为真正的 agentic 平台怎么样？各家公司处于不同阶段。比如，Proofpoint 已经做到了；Ping Identity 已接近完成；Coupa 在采购领域也快了；Anaplan 已经实现；Dayforce 正在高速推进。而另一些公司还比较落后。这些解决方案最终的 ROI 是多少？我们还不知道，因为尚未大规模落地和使用。
如何实现用量的提升？现在还非常早期，但我们正在全力推进，因为那是未来的方向。
第 10 部分
你的一家投资组合公司 Medallia 最近颇受关注。有报道称桌面上有一个重组方案，债权人将接管公司，这将意味着 Thoma Bravo 及联合投资人注入的 50 亿美元股权将被清零。回顾 Medallia 这个案例，你从中吸取了哪些教训？又如何将这些教训运用到其他投资组合中？
从错误中学习，这件事不可避免。这是一个大错误。那是我们 2021 年的交易。那段时间我们推进得非常快。事后看来，我们对整个行业领域的 domain expertise 的深度是值得质疑的，以及这种 domain expertise 在经历了 30 年之后究竟意味着什么。我们当时非常看好高速增长，因为公司当时表现良好。但事后来看，我们付出了过高的代价，因为预期的增长并没有实现。
第 11 部分
我会非常坦诚地说：多年来，我们的整个模式——既然我们投资的是 domain expertise，我们一贯支持现有管理层。因为如果你买下了某个领域，现有管理层和创始人会培育这个领域、持续创新，这是我们能够复制的东西。我们围绕他们建立了一套运营模式，帮助他们成为更好的运营者。但在 2020-2021 那段时间，软件行业在运营层面出现了大量不良做法，一切都在为增长服务，在某些情况下我们需要进行管理层更换。从负 10% 的利润率提升到 40%——这就是我们通常的目标——这个跨度太大了，靠原来的团队根本无法完成。所以我们更换了领导层，引入了非常优秀的运营人才。但我们因此失去了那家公司的创新能力。我们对那个行业和那些客户缺乏真正的了解，这在事后来看也是一个很大的伤害。
所以，我们现在正在做的，是更加谦逊地反思我们能够取得过去成功的原因，并在加倍坚守那些核心特质的同时，也保持高度的开放性，承认我们周围的事情正在发生变化。
第 12 部分
所以说，事后来看，在 domain expertise 的问题上，你会保留原有的领导层，在未来的 buyout 中也会更倾向于保留现有领导层？
完全正确。我们在团队内部有这样的讨论：如果这些公司本质上是关于人的，是高度依赖领导力和人才的，那你买下它，然后说"我要得到一个很棒的 franchise，很强的 domain，稳定的现金流，太好了"——但谁来负责实际运营？你身边没有任何领导层，你要去把他们全部找来，换上一批对这门业务一无所知的陌生人——这正是我与 private equity 传统思维的分歧所在。
第 13 部分
私募界的惯常做法是"引入变革"——换管理层，因为他们犯了错误。但你必须清楚地认识到：一家公司能做到 20 亿美元 ARR，是因为他们在某些地方做对了。真正的重活，是如何让你与他们相互适应、磨合。这才是大量繁重工作发生的地方。我们每个月、每个月都会与这些公司进行四个小时的深度运营 review，从早上八点到中午，逐一审视经营纪律。作为所有者，更省事的做法是说"算了，我直接换上我的人，就不用操这么多心了"。但那些人根本不了解这个 domain。
很有意思。在资本部署方面，我能想象软件行业的重估已经带来了一些机会。你是否看到了这些机会？有没有管理层想出来谈？
这非常棘手。正如我的一位合伙人——一位非常出色的投资人——所说：这恰恰是以低价买入一家平庸软件公司最错误的时机。
第 14 部分
这句话听起来很有力量。确实充满诱惑，因为如果你削减一些成本，也许第一天就能拿到 7% 到 8% 的收益率，只要能撑住，也许能赚到一些财务上的钱。但在我们的做法上，我们加倍押注我们认为自己擅长、过去也已经验证有效的事情：买入具有 domain leadership 的最高质量的领域标的。这本身就极大地缩小了候选范围。然后，在此基础上还需要额外满足一个条件：那家公司必须在平台转型和适应新世界方面展现出真正良好的进展，而且你需要在数字上也能看到这一点。这就进一步缩小了范围。
现在确实有一些优质资产以非常低的价格出现，我们也有意向在谈，但在这样的估值下，没有人真的愿意坐下来好好谈。这是实情。所以，在市场低迷期让我们 private equity 赚到钱，是非常困难的。
第 15 部分
姑且称之为"难以忍受的逆向投资者"。是哪些公司？我要是能告诉你就好了。（笑声）我知道，得试试嘛。
那么并购融资市场呢？软件 buyout 的融资渠道现在畅通吗？外界对 private credit 是否过度暴露于软件领域有很多担忧，今天早上也有一个相关演讲。如果某个潜在标的说"好，我们来谈谈"，融资市场能支撑一笔软件 buyout 吗？
在投资领域，事情变化之快真是令人难以置信，不是吗？人们曾经非常青睐轻资产行业、资本回报之类的东西，后来那些都不流行了，转而追捧资本支出，当然——它现在很有吸引力，因为它在构建未来整个基础设施，而且看起来没有尽头。Credit 的情况非常类似。这些 private credit 的资金募集之后，他们告诉投资人："这些是经常性收入流，是轻资产，现金流远高于 EBITDA，看看债务偿还情况，这简直太好了。"
第 16 部分
现在又变成："不，这不是软件，这些是医疗保健，或者这个那个。"
融资渠道开通吗？我们现在正在给一家公司再融资，贷款规模约 30 亿美元，在不向企业注入新股权的情况下进行再融资，市场上的杠杆倍数从约七倍或七点五倍降到了约五倍，利率则比之前宽了约 250 个基点，加上一些前期费用。所以，无杠杆情况下，credit 投资现在大约能获得 10% 的回报，而此前接近 6%。到期收益率提高了，但规模也小了很多。
所以当你审视投资组合时，你必须说：我真的需要大量还债，以确保在两三年后再融资浪潮到来时，我的债务水平足够低，从风险角度来看处于安全状态。至于在新交易中投入大量新资金，现在还没有真正经过市场检验，还不清楚市场有多大深度。
第 17 部分
你说的"新交易"是什么意思？在那些再融资中，你没有在下面注入新股权；但如果你来到一家公司，说我要以 100 亿美元收购它，其中 70 亿我来出，还需要 30 亿融资，那就给你的融资伙伴提供了更多保障，市场深度也理应比纯粹的再融资更深。在股权之外再叠加一层缓冲确实有道理。
你认为 Thoma Bravo 两三年后会是什么样子？你们现在的官网上——我记得在 CNBC 上我们说过——被称为全球最大的软件投资公司。它未来会是全球最大的 AI 投资公司吗？我们应该怎么称呼它？
我希望如此，但我现在还不知道，这更多是一个品牌定位的问题。我昨天早餐时见了一位陪伴我们 25 年的 LP，一段非常好的关系。我喜爱我们的合伙人，因为他们愿意从全局视角看问题，对我们现在在做什么有更深刻的理解，因为他们见证了我们 25 年前在做什么，以及这段历史。他们问了我同样的问题：如果这些公司的本质是用软件和 AI 自动化行业流程和业务职能，那你们的边界在哪里？
第 18 部分
我们相信，在 private equity 领域，我们是迄今为止最以 AI 为核心的 general partner。这是我们全部精力的投向，也是我们大部分内部投资的方向。我们旗下公司的预订收入中，目前约 35% 来自 AI 技术。但从品牌定位来看，我们应该怎么叫？我现在还没有答案，这是个好问题。也许我们过几年再回到这个舞台，到时候就能给出答案了。（笑声）
这是个有趣的问题，因为我认为上市软件公司的领导者——那些优秀的大公司，有几家规模太大我们无缘收购，但都是真正出色的公司和领导者——他们对这个问题同样感到困惑。
第 19 部分
他们也是非常擅长营销的人，所以我一直在等他们想出什么说法，但他们也没找到答案。也许可以让 LLM 帮忙想想。（笑声）LLM 在这方面确实挺有一套。
说到 LLM，Thoma Bravo 最近与 Google 建立了合作关系，这是我们看到的各家与不同 LLM 结成大型联盟、推动在投资组合公司中更大规模部署和赋能的浪潮之一。我很好奇这笔合作是怎么谈成的，为什么选择 Gemini，为什么选择 Google，以及你认为这对你的投资组合意味着什么。
我们与所有 hyperscaler 都有合作，在云托管和日常运营上。对各家的承诺加起来在高单位十亿美元量级。Google 是一家非常优秀的组织，在大力发展 Google Cloud 方面他们一直非常积极、非常投入。这个房间里的大多数人都看到了他们上个季度发布的 Google Cloud 数据，数字真的非常漂亮。所以他们一直在积极寻求与我们旗下公司开展更多业务合作。
第 20 部分
现在有了 Gemini、Vertex 以及他们整个技术栈，这段关系对我们而言变得有趣得多。举个例子，我们很多公司正在使用 Vertex 框架构建 agent；也有公司在构建自己的框架，但 Google 有很多东西可以提供和增加价值。他们一直是个好伙伴，因为他们需要通过我们头顶的那些 domain expert，把 Google 的解决方案带给我们的客户。我们从来不存在直接竞争——在网络安全或其他领域，偶尔他们会进入上层，该怎样就怎样。考虑到他们是目前唯一在整个技术栈层面实现全面整合的厂商，我们认为应该给予高度重视，与他们建立更紧密的合作关系。短期内，我们最希望的是让我们的公司能够提前获取他们的模型，尤其是我们的网络安全公司，我们认为这非常重要，而他们也愿意这样做。
第 21 部分
那么，这给你带来的是模型的早期访问权，以及某种工程师和人才层面的资源？而这些工程师是稀缺的，能真正帮助在 enterprise 内部落地部署的人才是稀缺的。
有意思。这个群体有个时髦的说法叫 FDE——forward deployed engineer，这个词是 Palantir 发明的。你看那些招募 FDE 的简历要求，和软件工程师的要求几乎一模一样——初级软件工程师、高级软件工程师，这个人才社区是同一个。这是我在 ChatGPT 刚发布时的一个早期担忧：我面对的是一个全新的群体，还是同一批人？现在可以确定，他们就是同一批人。我们现在要确保的，是不遗漏任何东西。在不同机构中活跃着的那些 forward deployed engineer，包括 Google——这是有史以来最伟大的创新者之一——可以对我们的业务带来非常大的帮助。
第 22 部分
这很有趣，因为我听到这个合作的时候，我在想，Thoma Bravo 旗下各投资组合公司大概有多少工程师？应该有几千人吧？
每家公司平均大约一千人，当然那是旗舰公司的规模。我们的重点集中在约 30 家公司。这又带出了人才稀缺性的讨论——现在到底是否存在人才稀缺？目前存在，而且非常显著，因为有大量工程师没有转型，还没有以足够开放的心态拥抱这个新世界、真正学习它、快速跟进它。也有一些人已经做到了。所以目前存在稀缺，但这种稀缺不会持续太久。
第 23 部分
这些人再培训的速度非常快，尤其是考虑到他们的收费标准和薪酬水平，这一切会改变得非常非常快。
我们谈了部署，谈了融资，那退出呢？你现在花了多少精力在退出问题上？2026 年和 2027 年初的 IPO 讨论，几乎全都围绕着 AI-native 公司。对于软件公司——对于你们的公司——是否存在一个活跃的退出环境？还是说这需要更多时间？
现在实在太难了，很难看到清晰的方向。我们确实有几家大型公司处于与金融服务公司深度谈判的后期阶段，还有另一家处于与医疗或硬件领域公司深度谈判的后期阶段，后者希望获取我们的技术。推进速度当然比较慢——他们清楚估值的行情，而我们的原则是，我们从来不怕卖。只要有大买家表达意向，我们就会认真看待交易的可能性。在合理范围内，我们也不蠢，不会在时机不好的时候把优质资产贱卖出去。
第 24 部分
我们已经告诉投资人，今年在退出方面会比较艰难。去年是非常好的一年——仅旗舰基金就向投资人分配了约 150 亿美元现金，是创纪录的一年。所以这有望为我们争取一些时间，但我们始终在努力推动这些交易。对于投资人来说，很难看出这种局面会如何改变。但今天是今天，六个月后一切都可能不同。你只能持续推进。
什么会改变这个方程？除了显而易见的——市场估值倍数回升和公开市场可比公司价值重估之外？
有很多因素。agentic 机会越来越大，这些公司开始真正实现它；在位软件公司——目前被部署的 agent 大多数恰恰是由这些软件公司部署的——某些其他因素放缓，让它们重新变得更有吸引力；它们持续交出漂亮的数字：同比 20% 的增长，利润率保持稳定，留存率持续坚挺。这些都是非常非常优质的生意。
第 25 部分
我们现在也意识到，在我职业生涯中，这是第一次感到我们需要在公司里增加更多人手。我们管理着近 2000 亿美元的资产，却只有 200 名员工。我们有点像那种 AI 鼓吹者所说"世界将走向的那种组织"——几乎没有中层管理，小型项目团队，几乎没有官僚主义，管理幅度大，用极少的人完成工作。但现在我们的职责范围扩大了，因为我们需要在传统业务之上还要审视所有 AI 公司，所有 AI 相关的 add-on，以及所有即将被 AI 改造的新行业领域。这是否意味着我们有机会进入很多其他即将以 AI 为中心的领域？
第 26 部分
每一次，不论何时，当我们开始审视其他领域时，它们都没有我们现在做的好。从商业模式的角度看：公司的一致性、现金流特征、随增长提升利润率的能力——迄今为止我们还没有发现任何接近我们所热爱的这个模式的东西。
所以你不会做那种 VC 式的事情，去看那些更早期的机会？
对，我们不擅长那个。我们试过一次——和七个优秀投资人一起参与某个交易，面对复杂的 cap table，参加董事会会议说几句话，然后对公司持续亏损感到沮丧，或者通过私人关系才能获得某些交易。我们不这样使用我们的时间，我们也不擅长这个。我们的核心是 domain expertise。
第 27 部分
我们的团队非常擅长挑选高质量标的，花大部分时间思考投资决策，同时与管理层共同运营这些公司。如果你看我们团队的时间分配——每个月四个小时，陪每一家公司，磨砺经营纪律，大家都很投入。这是我的导师教会我的方式。
关于美国竞争力，你谈到了谁可能对你现有的投资组合公司构成威胁。你如何看待全球竞争格局？美国在这个领域仍然处于领先地位吗？你如何看待来自中国或其他地方的竞争？
在网络安全方面，我们涉足中国的空间非常有限——那完全是另一个世界，另一套技术栈，和美国的体系已经高度分离，而且这种分离只会越来越深。他们有没有可能融合，产生竞争？当然，地缘政治格局如果发生变化，也许会。但目前，那不是我们主要关注的风险。
第 28 部分
说到 Mimecast，你提到了网络安全。Mimecast 一直是个被外界讨论的名字，既被视为潜在的网络安全风险，也被视为潜在的救星。你是怎么看的？
网络安全是我们的重要领域。如果把我们所有相关公司合在一起，规模几乎与 Palo Alto 相当，而 Palo Alto 的体量大于 CrowdStrike。我们在许多细分赛道上持有第一名，ARR 超过 20 亿美元，这些都是我们非常兴奋的公司。AI 表现极为出色的一个方向，是在代码编写阶段就发现并剔除漏洞。我们八到十年前曾持有一家叫 Veracode 的公司，做的就是这件事，但方式不同——不是等代码准备上线时再检查漏洞，而是在开发者从开源借用代码或进行其他操作的那一刻，实时检测。
第 29 部分
比如，像 Veracode 这样我们已经出售的公司，其实在某种程度上受到了这些新模型能力的冲击——这些模型能够发现漏洞并在第一时间拦截。但所有这些新模型面临的最大问题，是人的因素。坏的行动者（bad actor）怎么才能进入你的 enterprise 系统？答案是借助这些模型强大的能力。而这正是众多网络安全解决方案发挥作用的地方——客户 identity、员工 identity、邮件安全，这些领域的主要威胁向量都是人类行动者。
未来还会出现以 agent 形式存在的坏行动者——这是网络安全的一个全新领域，而 identity 公司已经完全有能力主导这个领域。如何识别一个 agent 的身份？它能访问哪些数据？它能看到哪些数据？它能修改哪些数据？所有这些都是全新的问题，完全属于那些网络安全公司的领域。
第 30 部分
非常精彩。Orlando Bravo，非常感谢你。这是一场涵盖广泛的对话，真的很感谢你。（掌声）