科技公司能不能做价值投资?

作者 | Yahui Wei

数据支持 | 勾股大数据

编者按:从全球价值体系的脉络和产业分配的情况,结合全球科技发展的脉络,我们可知底层物质的认知决定了上层方法论。现在投资延用的方法论是机械运动论,即牛顿时代简单的因果论、线性运动,从初始值通过一定的规律预测未来值。而我们对底层的认知在不断进步,方法论也在进步,但是投资的方法论进步缓慢,现在已有所体现的只有量化交易。

在涌容资产与格隆汇联合举办的每周日高端线下闭门分享活动《集思录·大咖面对面》里,本期嘉宾带来其关于科技公司投资框架的底层思考。当一种方法论进化到大家都接受的程度,整个投资框架就会有所改变。从投资方法论演进的历程来看,科技公司是否能做做价值投资?

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世界的本质是能量

哲学认为,整个世界是物质的。科学证明这个描述不完全准确。我们知道原子的构成是质子、中子、电子,其中质子和中子被称为强子,由原子核的强相互作用构成。1968年,斯坦福先行加速中心SLAC用高能粒子继续轰击质子和中子,证实了质子和中子里存在更小的粒子——夸克,再继续轰击夸克,发现里面空无一物,这证明夸克是构成物质不可再分的基本粒子之一,继续研究,发现夸克只是一团高速旋转的纯能量。

任何物质分解到最后都是一堆夸克和电子之类的基本粒子,而电子本身也是纯能量。这从科学的角度证明了宇宙的本质是纯能量。因此,宇宙的本质,哲学上认为是物质,科学表明则是能量,这让物质和意识在能量上达成统一,意识可能是能量波动的外在表现。

科学家认为宇宙中存在希格斯场,像胶水一样将基本粒子粘合在一起,从而使其拥有质量和体积,继而构成物质世界。2012年欧洲核子能机构证实了宇宙中确实存在希格斯场,也结束了测不准原理、量子效应。物质和意识的对立统一在能量上是一致的,这在底层上对我们方法论的认知有一定帮助。

 

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能量有多重要?

人类文明进化的主脉络有两个第一个是能量,第二个是信息。

能量有多重要?人和动物的本质区别在于,人获取的能量大于生存所需的消耗,能主动改变周围的环境。远古人类能从非洲大丛林出来,是因为当人类制造的能量是自身所需能量的两倍时,能产生额外的能量冗余,进行更大规模的生产,分工协作,形成社会结构和社会文明,实现科技进步,更先进的技术能使人获取的能量更大而消耗更少,这样飞轮就会转起来。

人类掌握的能量总和没到一定的阈值,就无法建立大工程。如核聚变需要几百万度的高温把粒子变成等离子体才能发生。如果掌握的能量不够,某些现象就会在低级的阶段不断徘徊,中世纪之前,人类文明就处在徘徊期。中美两国在过去几个世纪,人均GDP仅仅从600上升到了800-850,虽然有许多科学大发现,但是阈值没有达到,科技仅仅在进行非常低级别的循环,没有出现新的文明、组织和进化形式。

人类能量的脉络,从火开始,通过火制作熟食易于消化吸收,每天进食时间从7-8小时缩短到1-2小时,吃饱了就可以做其他事情,赋予了人更多的可能性;接下来掌握畜力,驯化牛耕地、马拉车。澳洲在地理大发现前一直处于农耕文明,因为那里没有可驯化进行农耕的大型动物,全靠人力耕作,效率低于畜力;接下来是自然风力,希腊文明之前,欧洲利用风力进行航海贸易、扩张,比当时的中国更繁荣;

16、17世纪的蒸汽动力是历史革命性的进展,表明人类掌握的能量水平达到了一定阈值,机械动力相比原来的能量形式提升了几个量级;从机械动力到电力是一种弱进化,根本的好处是有一个统一的能量供给中心。蒸汽机单个存在,电力可以一定范围内集中分布;内燃机相比蒸汽动力和电力是一个螺旋式上升,虽然也是分布式,但效率提高很多;原油的能量密度更是与原来有几十倍的差异,用很小体积获得巨大能量,从而进一步实现更长距离的航行、移动、运输等。1940s进入核动力时代,近60年处于初期,核动力目前只占人类能源比例的很小部分。

如果有外星文明,我们告知对方现在人类已经掌握了核能——核聚变、核裂变;处在大一统理论和信息时代,外星人基本上就能判断我们的水平能量和信息。所以,一个文明所处的水平,可以依据其能量水平和信息水平判断。

 

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信息有多重要?

信息的本质是人认知世界水平的提高。而科学是通过一套行之有效的方法,发现一些特殊信息,即宇宙、自然、生命构成的演变奥秘。信息的重要性包括信息的获取、传递和解读利用、克服熵增。

1. 信息的获取

远古时代,人类信息获取的方式是通过人眼观察日升月沉制定历法种植作物;中世纪通过望远镜观察九大行星轨道计算方位,工具上有了提升;现代通过射电望远镜观察外太空,通过显微镜研究生物结构。这些工具在本质上都是人探索外界能力的延伸,工具水平达不到,就没办法进一步认识世界。

只有看到某个现象,才能加以利用,医学就是典型例子,从古希腊和中国古代的望闻问切,透过外表现象看本质,本身很模糊,结论也不精确;到后来显微镜、解剖学等工具和手段出现,就连现在的 DNA结构、病毒结构都能很清晰很精确。所以现在获取的信息,比原来更精确、细致,对世界的认知更深刻,同样人类对世界的影响也越大。

2. 信息的传递

古代文明容易失传,是由于人群与人群的隔离度太高,即使有人天资聪颖有些发现,也会失传,后面的人再发现,就和他没关系了。

古代文明进化速度很慢,到近代逐渐加速,主要原因是信息的传递断层,新的认知信息传递不畅导致重复劳动,最新科技扩展范围太小,了解的基础人群太少,传承历史的知识都来不及,更不用说推陈出新。

科技进步需要的因素很难凑齐,经验式的灵感一现是常态。所以了解的基础人群一定要多,科技的飞轮才能不断转动。

3、信息的解读

关键时间点上,信息的解读需要天才人物的超长眼光和智慧,如牛顿、爱因斯坦,他们的认知超越当时普通人认知一两个时代。人类对世界的认识从来没有真正的正确,牛顿时代,很多事情可以用简单的机械理论解释,在爱因斯坦时代有些现象就无法解释了,于是出现了新理论,解释新现象。

所以,我们的认知在不断认识世界的过程中得到修正,使得当前的理论能够容纳原有理论并解释新现象。信息解读是知识不断累积的过程,在前人认识的基础上不断深化。科学之所以牛,是因为它的可复制性、可验证性和可进化性。

后面的人只要学了自然哲学的实验原理,就能达到和牛顿相同的实验水平,这样人类认知就能不断进化,而希冀牛顿这样的天才不断出现是不现实的。

信息解读的重要性,体现在方法论的不断进步。古代的技术不能称之为科学,因为其演化没有方向性,亦无原理性指导。文艺复兴之后,有了科学的方法论,才让科学有进一步发展的可能。从柏拉图到笛卡尔到奥本海默,柏拉图继承苏格拉底的思想,是一套可以发现真理的学说体系,不过被野蛮的罗马文明打乱;笛卡尔建立了直角坐标系,牛顿说“站在巨人的肩膀上”,这个“巨人”是指笛卡尔;奥本海默的曼哈顿工程制造了原子弹,使用了油提纯分离、计算机等技术。

以前,技术是大家知道的东西,现在是知道一个东西再来推演,形成一个更复杂的技术,现在新科技的应用,复杂程度更是大幅提升。在世界复杂度急剧增加的今天,系统论、信息论、控制论成为信息世界底层设计的原理性框架,科技和信息的发展需要预见性的框架设计,而不再是随机演进。如芯片、生物医药等的发展有非常强的设计性和目的性,对信息的解读及预见性设计方面有更高的要求。 

4、输入新信息,克服熵增

信息的重要性,还体现在克服熵增。熵增是一个热力学定义。科学家想利用温差制作永动机,但是发现孤立热力学系统的熵不减少,反而增大或者不变。一个孤立系统不可能朝低熵的状态发展,即不会变的有序,世界总是朝无序、混乱、热寂的方向发展,最终走向毁灭。

麦克斯韦设计了一个熵增试验“麦克斯韦妖”:一个绝热容器被分成相等的两格,中间由“妖”控制一小扇“门”,容器中的空气分子做无规则热运动会撞击“门”,“门”可以选择性地将速度较快的分子放入一格,较慢的分子放入另一格,这样两格的温度不同,可以利用温差驱动热机做功。这个实验最后证明不可行。

虽然麦克斯韦“妖”可以通过开关“门”来分隔分子,但是“妖”需要判断,这种判断属于信息,信息是耗能的,这是通过给系统增加信息,减少了熵增。因此,信息论中,熵增是一个重要概念,主要用来衡量信息的有序程度。对系统不断输入额外的信息,就能克服熵增,无论是对企业还是个人,保持长期稳定地高质量地获取新信息,可以减缓熵增。所以,每个人都应该保持学习,不断获取新信息。

 

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科技公司能不能做价值投资?

科技公司的本质是技术范畴,靠对某种技术的运用、或提供服务,从而获得收入。但风险有研发支出回本的不可预期性,研发成果能否达市场预期,研发成本能否收回,都是未知的。成本端的门槛高而边际成本低,从而天然获得玩家少的垄断优势,下一个进入的玩家需投入的沉没成本非常大,一般人都不愿意参与。

科技公司的库存如果都砸在手里,会直接影响现金流。最好的生意是库存不贬值的生意。现在卖不掉,以后可以继续卖,现金流好。如白酒、房地产,库存甚至会升值,汽车行业PE倍数低,因为库存贬值。

但科技公司造出的东西如果卖不掉,来年就落后于时代了。小米2016年出了600万像素摄像头的手机,结果当年流行趋势是1000万摄像头,于是那年的手机就卖不出去。有个笑话,两个强盗在监狱里商量着出狱后把抢的东西挖出来卖掉,结果几年后出狱,发现抢的是BP机,直接傻眼了。苹果公司走向伟大,是由于它整合了产业链,用科技的手段实现了历史上比较少见的高货值低库存周转。

对公司而言,科技的发展具有不可预测性,从现在看以前,手机流行趋势从黑白屏、彩屏、直板到翻盖;视听设备从随身听、CD,MP3,到MP4,当时预测之后的发展方向是MP5,但是直接就过渡到了智能手机;电脑从台式机、笔记本、上网本(份额一度20%-30%),到Pad。潮流变化太快,每个潮流都预测准确难度太大了,所以,科技公司跟不上时代是常态。

我们习惯了互联网的先发优势,所以心理认知上认为科技公司就会具备先发优势,但实际上不是这样的,本质上科技不具备先发优势,有先发优势的是网络效应,二者不能混为一谈。有两个案例:

例1: 戴姆勒和卡尔本茨在1886年就发明了三轮汽车,亨利福特1896年才发明四轮汽车,但是四轮汽车却成为了行业标准。

1901年,美国人奥斯创立的Oldsmobile(奥斯莫比)已经实现了标准化部件和静态流水线作业制造汽车,将造车成本降低到650美金,年产600多辆,1902年产量达3000辆,是第一个能大规模生产汽车的公司,而其他公司还在手工制造汽车。福特公司学习后改进为动态流水线作业,1908年造出的T型车风靡全球,售价825美金,1925年降价到260美金,1927年停产下线时共计卖出15000辆,此记录保持了50多年。 

例2:在1937年之前,天空运输霸主一直都是飞艇,广泛应用于货运、客运和军资运输等。1900年的齐柏琳飞艇长128米,直径11.58米,内燃机动力,氢气浮力,两个吊舱,可乘5人。最成功的齐柏林伯爵号飞艇一共飞行了100多万英里,1929年8月完成了环球飞行。

而莱特兄弟发明的飞机开始不能载人,改进后可以坐两人。但是这么成熟的飞艇体系,却被飞机后来者居上取代了,1937年5月6日,最大最先进的兴登堡号飞艇在从法兰克福飞向美国新泽西的路上起火焚毁,97位乘客死了36个,此事件让飞机进入人们视野,并进一步发扬光大。

所以,科技公司和互联网公司虽同属TMT,但不能混为一谈,先发优势在科技公司,特别是硬科技公司中并不能保持领先,科技公司也并不需要保持领先,而是需要跟随,因为创新成功大概率带来的是行业的共同繁荣,但是失败的风险需要独自承担。

科技公司靠垄断吃饭,但并非靠行政垄断和自然垄断。靠科技形成的垄断,往往会被科技本身摧毁。原因就在于研发支出回本的不可预期性,成本端门槛高的特性,即是优势也正是科技公司死亡的原因。只要某个技术没跟上,之前的投入就会归零,公司很容易崩塌。

对科技公司的估值很tricky,现金流的预测依赖于生命周期的预估,科技公司突然死亡的特性导致对公司预期寿命的不可预期性,高投入会导致高亏损,短期可能会带来丰厚的收益,但是长期来看,漫无边际的亏损,可能把盈利全部贴进去。所以从长期看,科技公司并非价值投资的良好选择。

 

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科技公司的投资框架适应性

近几年有几种很典型的思潮:2011年-2012年前后在奇点临近思潮的影响下,库兹维尔作为教主,总结了过去几万年人类科技发展的曲线,指数级增长非常明显,认为我们将迎来奇点,人工智能、生物科技将人变成神,人与人的差距将会比人与猴的差距大;到2014年前后,泰勒考恩的科技大停滞理论又被大家奉为圭臬,觉得最近一个世纪,在相对论发现后的100多年间,在原子弹、登月、青霉素之后,人类没有新的突破。

其实,科技常常呈现出快速发展和相对停滞交替的状态,即科技的发展是快速发展和消化细化交替进阶的。这跟打游戏一样,只有能量和信息的掌握水平突破一定的阈值,大家才能打开新的副本,进入下一个level的游戏。然后在这个level下不断深化细化,提高对能量效率的使用水平和信息掌握的精细水平,为下一次突破阈值积累。这也符合20世纪的新发现——光电效应理论,跃迁需要能级突破。科技本身是阶梯性进步,而不是一直处于曲线加速阶段。所以现阶段既不是科技大爆发,也不是科技大停滞,只是还未突破总能量的阈值,是一个自然演化的状态。

目前我们处于科技的消化利用期,核能已经有60年,核动力占全球动力的比例小于15%,对核能的拥有效率不高,但是对能量的使用效率提升非常快。2014年后,原油大跌的原因固然是页岩油革命,但还有很重要的一个原因是美国汽车行驶里程同样的前提下油耗下降了20%以上;AlphaGo和李世石对战,CPU每秒5000亿-7000亿次运算,GPU每秒可以实现7万亿次运算,耗电200到300度;1946年制造出的第一台计算机埃尼亚克,每秒运算5000次(当前手机的百万分之一水平),耗电150度,AlphaGo相比埃尼亚克的能量使用效率提升了3000亿倍以上。

每一个快速发展时期都有其特殊的方法论,往往是在原有成果上沿着这个方法论的惯性前进。从牛顿开始到19世纪末,科学的方法论是机械动力论,知道初始值和规律,便能推导终值。设计各种精妙的机械来替代或者放大人力成为主流,确定性的机械思维成为主导,大家相信因果规律的可预知性和普适性。 

但从底层认知的角度,自1905年爱因斯坦开始,进入量子时代,不确定性和新的时空观出现,科学的方法论如信息论、控制论和系统论都做出了适应,但是我们的投资框架仍然以确定性、规律性、可预知性为核心。这主要原因是我们投资的很多行业是旧时代的东西,如机械制造、化工、日用消费品等,所以大家在共识上没有进化到不确定的时代。

新科技出现,给大家留下的窗口越来越短。互联网给大家留了10-20年时间,移动互联网只留了5年。接下来,无论是AI还是其他,可能留的窗口期只有2-3年。不确定性增加了,但由于人对外界变化的弱适应性,会让旧公司的惯性放大,强化旧公司的业务优势,这可以解释为什么最近几年科技公司越来越大,投资者买大科技公司,一方面是抱团,一方面不是为了求变,而是为了掌握不变的东西。

*声明:文章为作者独立观点,不代表格隆汇立场

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