阿努・拉贾库马尔：近期私募信贷领域的各类新闻不免让人忧心，但私募市场中也不乏发展态势向好的细分赛道。介于传统债权与股权之间的灵活型混合资本便是典型，这类资本专为解决私募股权控股企业的结构性流动性难题而生。
当前行业现状十分突出：私募股权基金中约有4 万亿美元股权投资等待退出，其中大量标的是低利率时代以高估值收购而来。如今项目退出通道受阻，加之人工智能浪潮冲击下，软件企业估值体系变得模糊，私募机构返还资金的压力持续攀升。对于具备大规模运作能力、可提供灵活资本的机构而言，当下正是利好机遇。
我是阿努・拉贾库马尔，本期节目邀请到纽伯格投资资本解决方案部门主管、董事总经理戴维・莱昂。戴维管理着约 100 亿美元资产，每年完成 20 亿至 30 亿美元的资金投放，主要为私募机构控股企业提供大额融资支持。戴维，欢迎做客本期节目。
戴维・莱昂：感谢邀请。
阿努・拉贾库马尔：我们先从基础概念聊起。资本解决方案，也常被称作混合资本，不同人对它的理解不尽相同：有人将其等同于私募信贷，也有人直接把它和困境资产投资划上等号。能否用通俗的语言介绍下你们团队的核心业务？
戴维・莱昂：首先要明确，我们并不做困境资产投资。简单来说，我们提供的是非传统资本，既不属于普通贷款，也非普通股股权，在交易结构设计上拥有极高灵活性。我们常用的投资标的包括优先股、结构化股权、专项票据等，每一笔投资都针对企业特定需求定制。需要着重强调的是：我们的服务对象并非经营陷入危机的企业。
如今很多机构都打着 “资本解决方案” 的旗号，但其中多数本质仍是困境资产投资，而困境资产领域几乎没有入行门槛 —— 只要愿意接手最后兜底资金，任何人都可以参与。我们的业务则截然不同，核心依托长期合作关系、创新的交易架构、高效的落地速度以及大额资金投放能力。以上就是我们业务的核心定位。
阿努・拉贾库马尔：感谢您清晰的解读。眼下整个市场氛围偏悲观，私募信贷行业普遍出现收益收窄、上市信贷机构承压、违约案例增多的情况。您如何看待这一现状？这些问题又会对你们的业务产生多大影响？
戴维・莱昂：目前市场并未出现大规模违约，资产整体表现也未明显恶化，当下的焦虑情绪更多源于市场对潜在风险的过度恐慌。
人工智能技术飞速发展，让市场开始陷入迷茫：软件企业的商业模式能否持续？未来利润格局将如何重塑？投资者面对未知普遍感到不安。受此影响，部分上市软件企业股价暴跌 30% 至 40%，根源就在于市场无法判断企业真实价值。
但客观来看，人工智能并不会彻底颠覆所有软件企业。当下不少 AI 企业自身也仍在探索商业化路径，未来更多软件公司会选择与 AI 技术融合发展，行业仍会涌现诸多机会，只是现阶段市场尚未形成统一判断。
私募信贷中规模最大的直接贷款业务，受行业情绪影响尤为明显。私募股权并购交易里，软件行业标的占比达 25% 至 30%，这也导致直接贷款机构的资产组合高度集中于软件赛道。做个对比：高收益债市场中软件行业敞口约 3.5%，银团贷款约 13%，而直接贷款业务的软件行业敞口高达 22% 至 25%。市场针对这部分资产做出了极端悲观的预判。
此外，您提到的大型上市信贷机构，其资金大多来自零售投资者。这类产品向投资者承诺高流动性，但底层资产实则是非流动性贷款，二者本身存在天然矛盾。恐慌情绪蔓延后，投资者集中申请赎回，形成了典型的囚徒困境 —— 所有人都担心晚一步就无法拿回资金，于是扎堆提交赎回申请。
媒体不断放大负面消息，渲染行业危机，但事实上大范围违约并未出现。少数软件项目暴雷，也纯粹是标的本身质量不佳，和 AI 冲击没有关系。市场向来抗拒不确定性，这也是当下恐慌情绪发酵的核心原因。
我常和客户解释：高收益必然伴随风险。想要获得 9.5%、10% 甚至 12% 的回报，就必须承担相应风险，天下没有免费的午餐，违约现象本就无法完全避免。
过去六七年，市场整体违约率维持在低位，但回顾杠杆贷款三十余年的发展历史，年均违约率稳定在 2.5% 至 3%，这才是行业常态。如今媒体聚焦的赎回潮、市场恐慌，都被过度解读了。
阿努・拉贾库马尔：您区分了不同业务的风险逻辑，接下来我们聊聊估值问题。目前整个行业都面临估值争议：多数私募资产的估值并未跟随公开市场同步下调，您如何看待这一现象？
戴维・莱昂：估值行为本质受利益导向驱动。私募股权机构对待估值的态度和公开市场截然不同，他们不会任由资产估值出现 20%、30% 的剧烈波动，普遍认为企业业绩增长会逐步匹配现有估值。
从长期来看，私募资产估值最终会回归合理水平，但这个过程存在明显滞后，这也是私募市场与生俱来的特点。另一方面，投资者选择私募市场，本就是为了规避公开市场的价格大幅波动，追求资产净值的平稳。
结合当前公开市场的行情，软件类私募资产的估值确实难言精准，但也并不能就此判定行业资产普遍估值虚高。
阿努・拉贾库马尔：我们再转向需求端。目前私募股权基金手握约 4 万亿美元未实现收益，基金出资方（有限合伙人，LP）要求分红返款的诉求越来越强烈。行业该如何化解这一困境？混合资本又能在其中发挥怎样的作用？
戴维・莱昂：私募机构想要募集新基金，首要前提就是向现有 LP 返还资金，这是行业循环的基本逻辑。行业常用现金分配率（DPI） 衡量返款能力，即基金已分配资金与资产净值的比值。
若现金分配率达到 25%，意味着基金平均每四年完成一轮完整退出变现，属于健康水平；一旦降至 15%，则说明项目持有周期大幅拉长。
如今私募股权市场出现明显变化：收购标的的估值水涨船高，不少资产交易对价达到调整后息税折旧摊销前利润（EBITDA）的 16 至 17 倍。这类交易中，债权杠杆仅占 6 倍，股权占比高达 10 倍。这意味着机构无法单纯依靠财务杠杆转手获利，必须通过业务整合、资产优化、并购重组等方式提升价值，而这一过程十分耗时。
因此，现金分配率偏低的问题还将长期存在。2020 至 2021 年是市场狂热期，彼时利率接近零，市场对软件类资产预期极高，也推高了整体估值。如今行业面临基金年份错配与买卖双方估值分歧两大难题：如果私募机构大幅下调资产估值，基金收益表现会随之恶化，进而影响新基金募集，形成恶性循环。
不过市场终究会自我修正：那些缺乏增值能力、业绩疲软的中小型私募机构，最终会面临资金流失。这一过程反而会优化整个行业的收益水平。
我深耕这个行业 32 年，时常听到 “私募股权行业走向衰落” 的言论，但事实并非如此。这个行业只是步入成熟阶段，同时具备周期性特征，目前我们正从 2021-2022 年激进的市场环境中逐步修复。
阿努・拉贾库马尔：回到您此前提到的人工智能话题。软件、专业服务类资产是众多私募机构的核心持仓，AI 带来的不确定性持续扰动行业。结合您的业务视角，当前行业格局如何？市场波动是否为你们创造了新机会？
戴维・莱昂：软件与专业服务合计占到美国经济总量的 45%。面对 AI 浪潮，不少投资者选择消极观望，甚至只想布局看似不受 AI 影响的传统实体行业。但现实远比表象复杂，AI 的影响早已渗透至专业服务领域，会计、法务、咨询等岗位的工作模式都将迎来变革。
不过我并不认为 AI 会造成美国数千万白领失业，也不会让行业完全由智能系统主导，AI 的应用存在客观边界。投资者之所以恐慌，本质还是因为行业尚未形成清晰的发展规律。我预计未来 6 至 12 个月，市场会逐步梳理出明确趋势：优质专业服务企业将借助 AI 提效拓客，软件公司也会与 AI 企业携手探索商业化模式。AI 不会带来全面的行业颠覆，只是整个落地过程需要时间，而投资者在看不清方向时，往往会趋于保守。
目前私募机构并未大规模下调资产估值，我们也无法以极低价格收购标的，因此交易必须依靠创新架构设计来落地。部分优质资产估值虽不算完美，但仍处于合理区间，而混合资本恰好能解决两大核心痛点：
第一，助力私募机构实现流动性。当下不少私募机构急需向 LP 返还资金，我们通过定制化资本方案，在不低价抛售核心资产的前提下，为机构提供流动性，改善现金分配率。
第二，支持企业外延并购。部分企业账面资产估值走高，若想开展大型并购，单纯依靠债权融资远远不够，直接新增实缴股权又成本高昂，我们的混合资本可作为补充，支撑企业完成并购，而并购也往往是企业最终顺利退出的关键一步。
此外，针对私募机构不愿全盘出售优质成长型资产的情况，我们也会配合设立接续基金。由第三方资本接手部分股权，原有 LP 可选择变现退出或继续持有份额。不同于传统模式，我们采用双边协商的交易形式，无需转让整家企业，在保障企业持续发展的同时，也帮私募机构缓解了返款压力。
阿努・拉贾库马尔：您提到了接续基金这一替代方案，此前您也说过，两类模式的落地周期差距悬殊，一类耗时数月，一类仅需数周。能否详细讲讲二者的差异？周期差距是否是核心区别？
戴维・莱昂：经常有人问我们是否和接续基金形成竞争，其实二者定位完全不同。
设立接续基金是一套标准化流程，通常需要耗时9 个月：机构需要向全体 LP 公开征询意见，各方会针对资产估值、交易折价、收益分配等细节反复博弈，流程繁琐且涉及整个基金层面的规则调整。
而我们的模式更为直接：资金直接注入标的企业，交易双方独立协商，不牵扯基金整体架构、业绩分成等复杂问题。对于合作过的企业、熟悉的赛道和管理团队，我们单笔可投放 3 亿至 6 亿美元资金，数周内即可完成全部流程。
阿努・拉贾库马尔：能否分享一下，现阶段你们看好和谨慎看待的软件企业分别具备哪些特征？
戴维・莱昂：我们旗下多只基金共布局了 8 家软件企业，结合持仓标的，我总结出了核心判断标准。
具备抗风险能力的优质标的特征：掌握 AI 系统无法获取的专属核心数据；作为行业核心数据存储与管理系统，客户替换成本极高；聚焦企业基础设施、关键核心应用等刚需领域。
风险较高的标的特征：主要是提供低附加值代码服务、仅替代简单人工操作的企业。例如自动化客服工单处理这类业务，技术门槛低、可替代性强，也没有数据壁垒保护，未来利润空间极易被挤压。
当然，最终是否被替代，还要看客户的实际替换意愿。只要企业服务具备实用价值，客户不会轻易更换合作方，不同软件企业的发展前景也因此分化。
阿努・拉贾库马尔：有一种市场观点认为，部分 LP 会抵触私募机构引入混合资本，担心这一行为意味着企业经营出现问题。你们如何应对这类负面看法？
戴维・莱昂：首先，单纯为了美化现金分配率、违背商业逻辑的融资行为，我们本身也不会参与。所有交易都必须保证资本成本合理公允。
很多人会质疑：优质健康的企业，为何愿意接受 17% 左右的融资成本？我来解释其中的逻辑：这类企业的优先债权融资成本约 8%，普通股股权的预期回报率约 25%，而我们的混合资本收益恰好介于二者之间。
我们并非传统债权的替代者 —— 这类企业的债权杠杆已经用到行业常规上限（息税折旧摊销前利润的 6 倍）。本质上，我们是披着债权外壳的股权类资本，因此拥有特殊的交易条款：保底收益、优先清偿权等多重保护机制。
虽说次级资本在行业遭遇极端危机时仍会受损，但我们的核心作用是对冲估值下跌风险。举例来说，某软件企业市场估值从 21 倍降至 15 倍，普通股股东会承受全部损失，而我们的投资会锁定在 8-9 倍估值区间，并享有约定保底收益，不会跟随企业估值同步缩水。
同时我们的投资工具设计灵活：部分产品收益上限有限，部分则附带转股权，投资者可兼得保底收益与资产增值收益，这也是我们收益定价的核心依据。
阿努・拉贾库马尔：当下行业整合浪潮愈演愈烈，这是否会催生更多困境资产投资机会？你们是否会布局这类赛道？
戴维・莱昂：所有投资者都会关注市场短期错位带来的机会。比如新冠疫情初期，市场陷入极度恐慌，优质贷款资产价格短期内大幅下跌，此时出手便能获得不错收益。这类机会源于市场情绪失衡，并非传统意义上的困境资产。
但这类机会可遇不可求，无法作为长期投资策略。如果向投资者承诺 “等待市场崩盘获利”，也并不现实。
至于纯粹的困境资产投资：即便能以低价收购经营不善的企业，后续还要重构资本结构、扭转经营局面，整个退出周期极其漫长。因此我们极少涉足传统困境资产领域。
当前 AI 风波、信贷机构赎回潮引发的市场波动，我们会持续观察，但目前公开市场中并没有出现大面积价值错配的优质标的。
阿努・拉贾库马尔：最后一个问题，请展望行业机遇的演变方向。如果站在投资者角度评估混合资本赛道，您建议重点关注哪些要点？
戴维・莱昂：我主要提两大核心建议。
第一，理性看待收益预期。如今不少混合资本基金对外宣称净收益率可达 18%-20%，扣除管理费和业绩分成后，意味着毛收益率需要达到 25% 以上。即便私募股权行业，也很难长期维持这样的收益水平。超高收益背后，往往意味着承担了极高的股权风险、行业集中风险，和 “下行风险可控” 的宣传完全不符。
我们的核心目标是实现资本长期复利增长，追求稳健的资金回报。另外想提醒投资者：内部收益率（IRR）参考价值极低，该指标极易人为操纵，其测算逻辑默认资金能持续以同等收益率再投资，本身存在明显缺陷。评估资产时，更应关注长期资金回报倍数。
第二，重视机构的资金规模与布局能力。当前私募股权 4 万亿美元的退出难题，确实为混合资本创造了长期赛道。我们花了五六年时间搭建专属的项目渠道：市场上能承接 3000 万美元小额交易的机构数不胜数，但具备单笔投放数亿美元能力的大型玩家寥寥无几，这也是我们的核心优势。
同时还要关注投资组合的分散化程度。任何机构都无法完全规避极端风险，我们的资金会分散投向 30 余个标的，而非集中押注少数项目。如果投资机构使用杠杆，更要严格核查组合分散性，以此抵御尾部风险。
阿努・拉贾库马尔：非常精彩的分享。最后还有一个简短的即兴问题：过去三个月，您在工作中收获的最大感悟是什么？
戴维・莱昂：从业多年，我始终坚持保持谦逊。过去三个月我们也遇到了不尽如人意的项目，难免会自我复盘，但这也是投资工作的魅力所在 —— 每天都能学到新东西。
经历本轮私募信贷市场的恐慌潮，我并未感到意外，这类市场周期我早已亲历多次。而这段经历再次印证：坦诚与透明是立足行业的根本。一旦投资者失去信任，对资产管理机构而言便是最大危机。无论面对出资方还是企业管理层，如实沟通永远是最优选择。
阿努・拉贾库马尔：说得非常好，这也是本期节目的完美收尾。
总结一下本期核心内容：戴维明确区分了资本解决方案与困境资产投资，前者并非救助问题企业，也不等同于传统债权，而是 “带债权属性的股权资本”。在当下私募股权数万亿美元资产等待退出、LP 返款诉求强烈、利率走势趋稳的大环境下，这类混合资本恰好匹配市场需求。
对于投资者而言，当下的核心问题并非 “私募信贷是否安全”，而是 “你是否真正理解所持资产，风险与收益是否匹配”。可以肯定的是，运作规范的混合资本，具备十足的投资价值。
戴维，再次感谢您抽出宝贵时间参与本次访谈。
戴维・莱昂：谢谢。
