文丨劉潔 孔鵬 鐘兆民 編輯丨李壯

1、科技公司和價(jià)值投資不沖突、可適配、可融合：我們多年的研究和實(shí)踐表明，科技公司和價(jià)值投資并不沖突，關(guān)鍵在于行業(yè)及公司特點(diǎn)要與資金久期相匹配；

2、科技行業(yè)中變化慢的細分賽道，非常適合經(jīng)典的長(cháng)期價(jià)值投資：部分科技細分行業(yè)，由于技術(shù)迭代相對較慢，具有演變進(jìn)化（evolution）、逐步迭代、漸變性和線(xiàn)性發(fā)展的特點(diǎn)，龍頭公司能保持持續的領(lǐng)先優(yōu)勢，甚至形成了極深的護城河及競爭壁壘，例如模擬半導體行業(yè)里的龍頭公司，社交網(wǎng)絡(luò )等具有“贏(yíng)家通吃”特點(diǎn)的互聯(lián)網(wǎng)超級平臺公司，以及即將出現的人工智能生態(tài)型公司，恰恰非常適合長(cháng)期投資甚至超長(cháng)期投資；

3、總體而言，大部分科技公司由于變化快，更適合久期適中的資金投資：由于科技行業(yè)技術(shù)變化快，持續迭代甚至顛覆，研發(fā)能力強大的公司具有革命性突破（revolution）、爆發(fā)力強和非線(xiàn)性的特點(diǎn)，更適合中期投資，通常不適合超長(cháng)期投資；

4、復合型投資團隊更容易發(fā)現和把握科技行業(yè)投資機會(huì )：高科技公司具有三大特點(diǎn)：a、爆發(fā)力強——在長(cháng)期研發(fā)積累后，可以實(shí)現從量變到質(zhì)變的非線(xiàn)性成長(cháng)；b、價(jià)值空間大——非常值得投入人力和財力深入研究和投資；c、專(zhuān)業(yè)要求高——投資難度大。正因如此，由多種專(zhuān)業(yè)背景構成的復合型投資團隊，更有利于發(fā)現發(fā)掘和把握投資機會(huì )。

5、總結：科技行業(yè)創(chuàng )新多、變化快，投資者需要遵循貝葉斯定理，將公司的長(cháng)期愿景分解為短期可驗證的里程碑，并根據新技術(shù)、新趨勢持續動(dòng)態(tài)更新判斷，優(yōu)化投資策略。

傳統價(jià)值投資者往往不喜歡科技股，例如巴菲特近60年的投資歷史中，除投資蘋(píng)果公司外很少買(mǎi)科技公司股票，因為價(jià)值投資強調企業(yè)護城河的長(cháng)期穩定性，而科技股由于技術(shù)迭代迅速，易被顛覆。另一方面，科技發(fā)展日新月異，科技牛股風(fēng)起云涌，傳統價(jià)值投資被質(zhì)疑已經(jīng)“過(guò)時(shí)”，不適合變化快、“高估值”，甚至持續虧損的科技股。我們的投資經(jīng)驗表明，價(jià)值投資與科技股投資并不沖突，甚至有一部分科技股非常適合傳統價(jià)值投資方法，但是在實(shí)操中，需要將資金久期和企業(yè)價(jià)值創(chuàng )造周期相匹配。資產(chǎn)管理行業(yè)由于資金久期偏短，科技行業(yè)又有短期爆發(fā)的特點(diǎn)，反而是資產(chǎn)管理行業(yè)重要的投資類(lèi)別。如果配套合適的投資策略，可以創(chuàng )造巨大的價(jià)值。

科技股與價(jià)值投資并不沖突

部分價(jià)值投資大師積極擁抱科技股

縱觀(guān)資本市場(chǎng)歷史，有多位投資大師在科技公司中大有斬獲，也有部分投資專(zhuān)家，因為不參與科技行業(yè)投資而招致敗局。

1、菲利普·費雪：作為“成長(cháng)股投資之父”，也是巴菲特的老師，費雪在1955年買(mǎi)入德州儀器（TI），持股13年到1967年獲利超30倍。費雪的投資策略突破格雷厄姆的傳統估值框架，最關(guān)注的不是便宜，而是公司的成長(cháng)性。

2、比爾·米勒：曾連續15年跑贏(yíng)標準普爾指數的美盛基金經(jīng)理比爾·米勒，不僅曾將一眾互聯(lián)網(wǎng)明星企業(yè)納入組合，一度持有谷歌6%的股份，也是除了創(chuàng )始人貝佐斯夫婦之外，亞馬遜最大的個(gè)人股東。他認為科技企業(yè)和傳統企業(yè)之間并沒(méi)有嚴格的界限，“盡管科技進(jìn)步日新月異，但是這并不意味著(zhù)這種變化是隨機的或不可預測的。在大多數情況下，它遵循著(zhù)既定的路徑和規律?！?/p>

3、沃倫·巴菲特：從2016年起，巴菲特持續買(mǎi)入蘋(píng)果公司股票，并長(cháng)期占據投資組合一半的倉位。巴菲特曾稱(chēng)，蘋(píng)果公司是伯克希爾繼保險和鐵路業(yè)務(wù)之后的“第三大業(yè)務(wù)”。在2017年5月的股東大會(huì )上，巴菲特解釋說(shuō)：“我認為大眾并沒(méi)有深刻地認識到，新經(jīng)濟世界與傳統經(jīng)濟世界有巨大的差異……新經(jīng)濟世界的企業(yè)可以幾乎不用投入資產(chǎn)，就能快速創(chuàng )造出幾千億美元的價(jià)值”。

也有因為不參與科技行業(yè)的投資，而導致事業(yè)徹底失敗的案例。例如，朱利安·羅伯遜：老虎基金一直堅持傳統價(jià)值投資，重點(diǎn)配置低市盈率、高現金流的“舊經(jīng)濟”股票，而1999-2000年科技股的暴漲完全脫離基本面分析框架。雖然朱利安·羅伯遜堅信“科技股泡沫終將破滅”，但市場(chǎng)非理性持續過(guò)久，導致老虎基金在2000年3月被迫清盤(pán)。

部分科技股非常適合傳統價(jià)值投資方法

很多投資者認為科技股的技術(shù)變化快，領(lǐng)先者很容易被顛覆，不確定性很高，事實(shí)上，科技股可以細分為很多類(lèi)型，有些類(lèi)型具有演變進(jìn)化、逐步迭代、漸變性和線(xiàn)性發(fā)展的特點(diǎn)，即使用傳統價(jià)值投資框架分析，也不難發(fā)現巨大價(jià)值。

1、模擬半導體等細分行業(yè)：例如德州儀器（TI）。模擬芯片業(yè)務(wù)是非常好的商業(yè)模式：技術(shù)相對穩定，產(chǎn)品生命周期長(cháng)，很多產(chǎn)品十幾年性能和規格都不變；產(chǎn)品和客戶(hù)擁有飛輪效應：產(chǎn)品線(xiàn)越豐富，客戶(hù)越多；客戶(hù)越多，產(chǎn)品線(xiàn)越豐富，TI擁有10萬(wàn)個(gè)SKU，遠超競爭對手；客戶(hù)轉換成本高：模擬芯片本身價(jià)格只有幾美元甚至幾美分，但被集成到一個(gè)系統中，替換的代價(jià)高昂。

2、超級平臺公司：例如Meta、騰訊、亞馬遜。社交平臺用戶(hù)越多，平臺價(jià)值越大；電商平臺的商家和消費者越多，生態(tài)越繁榮。這種網(wǎng)絡(luò )效應一旦建立，往往具有自我強化的特性，形成極強的競爭壁壘。

3、軟件和云服務(wù)平臺：例如微軟、谷歌。它們的軟件和云服務(wù)平臺具有很高的轉換成本，企業(yè)一旦采用，更換的成本往往非常高昂，不僅包括直接的經(jīng)濟成本，還包括培訓成本、數據遷移成本、業(yè)務(wù)中斷風(fēng)險等。而且在人工智能和大數據時(shí)代，這種優(yōu)勢往往具有馬太效應——用戶(hù)越多，數據也就越多；數據越多，算法就越好，產(chǎn)品越優(yōu)秀。

4、軟硬件一體化的生態(tài)型公司：例如蘋(píng)果和特斯拉，兩家公司憑借出色的產(chǎn)品和用戶(hù)體驗，建立了強大的品牌影響力，同時(shí)，通過(guò)創(chuàng )新技術(shù)不斷提升用戶(hù)黏性，構建了一個(gè)從硬件到軟件到服務(wù)的閉環(huán)生態(tài)系統。

以上這些類(lèi)型的科技公司，恰恰很適合經(jīng)典的長(cháng)期價(jià)值投資的。

絕大部分科技公司 適合由復合型科技人才

構成的投資團隊做中等久期的投資管理

任何企業(yè)要成功，都必須為客戶(hù)創(chuàng )造價(jià)值，并能夠將這種價(jià)值轉化為盈利。這一商業(yè)邏輯的不變性，是價(jià)值投資理論在科技時(shí)代依然適用的根本原因。在投資實(shí)踐中，不同企業(yè)創(chuàng )造價(jià)值的周期階段不同，需要用不同久期的資金進(jìn)行匹配。此外，由于科技公司業(yè)績(jì)短期爆發(fā)性強，創(chuàng )造價(jià)值極大，投資專(zhuān)業(yè)性較強，更適合人員背景豐富、既懂科技又懂投資的復合型團隊負責投資決策。

1、大部分科技股有短時(shí)間內爆發(fā)的特點(diǎn)，更適合與中短期資金匹配。大部分科技股的價(jià)值創(chuàng )造久期較短，遠期存在較大不確定性，在它們的估值中，未來(lái)2-3年的業(yè)績(jì)預測擁有較高的權重，遠期業(yè)績(jì)預測則給予較大的折扣，更適合中短期資金進(jìn)行匹配。反而對于長(cháng)線(xiàn)資金，例如保險公司持有的30年期保單，如果投資于業(yè)績(jì)在短期內爆發(fā)的科技股，會(huì )面臨巨大的再投資風(fēng)險，并可能錯失復利增長(cháng)的機會(huì )。

巴菲特在1997年解釋自己不投資微軟的原因時(shí)說(shuō)，微軟和可口可樂(lè )都是特許權生意，但可口可樂(lè )只要不致癌，生意就是永續的，微軟的特許權可能更壟斷，但自己不確定這種特許權能持續多久?！拔④浀奶卦S權能夠持續20年的概率是80%還是55%？這根本無(wú)法預測?！?/p>

科技股的價(jià)值創(chuàng )造往往集中在技術(shù)范式轉換的爆發(fā)期。以英特爾為例，90年代憑借PC主導的Wintel聯(lián)盟，1990-2000年股價(jià)實(shí)現50倍漲幅；2010年后數據中心CPU需求推動(dòng)，2010-2021年仍有11.3%的年化回報。然而AI的崛起帶動(dòng)異構計算需求向GPU轉移，傳統CPU架構優(yōu)勢減弱致股價(jià)承壓，而具備GPU絕對優(yōu)勢的英偉達則在短期內實(shí)現驚人漲幅。對資產(chǎn)管理而言，前瞻性地識別技術(shù)爆發(fā)的“奇點(diǎn)”（如AI之于GPU），并密切跟蹤領(lǐng)先者優(yōu)勢的持續性（如英特爾在多個(gè)階段的成功與局限），據此做出與價(jià)值創(chuàng )造窗口相匹配的精準投資決策，方能獲取最大收益。

2、科技公司價(jià)值巨大，值得重點(diǎn)投入人力與物力。近年來(lái)科技股成為股市總市值增長(cháng)的主要來(lái)源。2015年到2024年的十年間，美國股市的市值增長(cháng)總額有2/3左右來(lái)自信息技術(shù)和相關(guān)行業(yè)，科技行業(yè)精選指數（XLK）年化增長(cháng)19.6%，明顯跑贏(yíng)標普500指數的10.7%；全球前十大市值企業(yè)中，已有8家是科技企業(yè)。究其原因，傳統行業(yè)通常只具有規模效應，而科技公司往往具有網(wǎng)絡(luò )效應和飛輪效應，價(jià)值創(chuàng )造能力更強。專(zhuān)業(yè)的投資管理機構若放棄科技股的研究和投資，投資收益率可能大打折扣。

3、判斷科技股的價(jià)值創(chuàng )造久期，需要資管團隊深厚的研究積累和敏銳的商業(yè)判斷力。比如，2019年軟銀集團孫正義以70億美元拋售英偉達近5%的股份，此后5年股價(jià)漲幅超過(guò)50倍；金融界傳奇人物斯坦利·德魯肯米勒在ChatGPT正式發(fā)布前一個(gè)月購入英偉達股票，因為低估了技術(shù)革命的力量，在股價(jià)初現強勢時(shí)減倉，錯失了后續的巨大利潤?？萍脊傻耐顿Y往往需要更加專(zhuān)業(yè)的判斷和深入的研究，即使是投資界的大佬，在科技浪潮革命到來(lái)之時(shí)，可能也會(huì )因為經(jīng)驗主義，錯失巨大的收益。在技術(shù)含量高又復雜多變的科技行業(yè)里，既懂科技又懂商業(yè)的復合型投資團隊，更容易發(fā)現和把握科技行業(yè)投資機會(huì )。

幾個(gè)重要的科技股投資策略和方法

科技行業(yè)多變，投資需在經(jīng)受高波動(dòng)的情況下追求高收益，關(guān)鍵在于洞察其不變的核心規律。貝索斯創(chuàng )立亞馬遜時(shí)認為客戶(hù)對更多選擇、低價(jià)、快速配送的需求不變，他堅持投資于這些不變的領(lǐng)域構建競爭壁壘；此輪AI革命中，黃仁勛強調的“算力永遠不夠，這是一條沒(méi)有盡頭的路”，揭示了市場(chǎng)對更快算力、更強大模型的永恒追求。這些底層不變的驅動(dòng)力，正是科技行業(yè)中應通過(guò)投資策略來(lái)捕捉和獲取價(jià)值的關(guān)鍵所在。

1、科技行業(yè)“長(cháng)期總體投資策略”：通過(guò)賽道型與指數型投資，應對高波動(dòng)與選股難題?？萍夹袠I(yè)投資門(mén)檻高，波動(dòng)大，挑選出最后的勝利者比較困難，對于大部分投資者來(lái)說(shuō)，更可行的策略是采用賽道型投資、指數型投資，比如買(mǎi)入一籃子科技公司或行業(yè)ETF（AI ETF、半導體ETF等等）獲取行業(yè)整體增長(cháng)紅利。由于ETF包含的股票處于不同細分領(lǐng)域以及不同的生命周期（初創(chuàng )期、成長(cháng)期、成熟期），這一措施可以有效地分散風(fēng)險。

2、科技行業(yè)“階段性投資策略”：把握科技浪潮節奏，識別所處階段與核心驅動(dòng)力?？萍几锩芷谕ǔ?0-15年（PC互聯(lián)網(wǎng)1994-2007；移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)2007-2022），其投資節奏有跡可循。早期的3-5年，硬件廠(chǎng)商業(yè)績(jì)彈性最高（PC時(shí)代的IBM，移動(dòng)時(shí)代的高通），主要提供基礎設施；中后期，軟件和生態(tài)公司迎來(lái)爆發(fā)（PC互聯(lián)網(wǎng)的甲骨文、微軟；移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的亞馬遜、蘋(píng)果、谷歌），市值往往遠超硬件（PC時(shí)代軟件龍頭市值約為硬件3倍，移動(dòng)時(shí)代高達10倍）。分析其核心驅動(dòng)力，從PC到移動(dòng)，用戶(hù)時(shí)長(cháng)與單用戶(hù)價(jià)值量提升是市值天花板抬升的本質(zhì)。軟件和生態(tài)公司憑借持續性付費、用戶(hù)黏性與網(wǎng)絡(luò )效應的商業(yè)模式優(yōu)勢，價(jià)值遠超一次性硬件的銷(xiāo)售。展望AI時(shí)代，用戶(hù)時(shí)長(cháng)已趨飽和，未來(lái)的突破需依靠能深度挖掘用戶(hù)價(jià)值、顯著(zhù)提升生產(chǎn)力的生態(tài)型公司。

3、具體個(gè)股“公司層面投資策略”：動(dòng)態(tài)跟蹤與迭代，應用貝葉斯定律分階段驗證?？萍夹袠I(yè)變化多，即使未來(lái)市場(chǎng)空間巨大，中間的不確定性也是巨大的。這種不確定性主要來(lái)自?xún)煞矫妫旱谝?，現有技術(shù)存在被顛覆的可能，比如transformer顛覆了RNN/CNN，成為通往AGI最快的道路，OpenAI憑借ChatGPT迅速成為AI大模型龍頭，而原來(lái)的AI公司包括商湯、曠世等不得不改變原有技術(shù)路線(xiàn)，力求趕上大語(yǔ)言模型的進(jìn)展；第二，龍頭公司優(yōu)勢被瓦解，比如臺積電在先進(jìn)制程的研發(fā)超越英特爾，GPU替代CPU成為AI數據中心核心等。因此，投資科技股需要緊密跟蹤技術(shù)前沿，將企業(yè)的長(cháng)期目標分解為可驗證的階段性目標，并匹配相應久期的資金與交易策略。再比如，投資特斯拉時(shí)，初期側重技術(shù)突破概率，后期關(guān)注量產(chǎn)能力和市場(chǎng)滲透能力，在不同時(shí)期跟蹤的重點(diǎn)不同，從跟蹤驗證汽車(chē)銷(xiāo)量、FSD滲透率、Robotaxi訂單量、到人形機器人Optimus放量等階段性目標，動(dòng)態(tài)調整長(cháng)期目標的兌現概率和所需時(shí)間，并根據里程碑事件進(jìn)行增持或減持。

4、投“人”策略：高度競爭的科技行業(yè)，投資就是投“人”，投資核心人物及其團隊的投資策略：“物以稀為貴，人以殊為尊”，科技的突破往往是由極少數人引領(lǐng)的，包括FSD的馬斯克，AI的Hinton、Ilya和Sam Altman，先進(jìn)制程的張忠謀，GPU的黃仁勛，機器人的王興興等。此外，由于科技公司往往需要持續研發(fā)投入以維持技術(shù)領(lǐng)先，更依賴(lài)創(chuàng )始人對于技術(shù)路線(xiàn)的精準判斷，避免盲目跟風(fēng)，因此具備深厚專(zhuān)業(yè)背景的創(chuàng )始人更受投資者青睞。正如芒格投資比亞迪的原因是，他盛贊王傳福是“天生的工程師”和“生產(chǎn)型管理者”。此外，他曾經(jīng)用舉400公斤杠鈴的例子形容過(guò)比亞迪，在王傳福的帶領(lǐng)下，比亞迪創(chuàng )造了一個(gè)又一個(gè)奇跡，“當他們創(chuàng )造出第一個(gè)奇跡時(shí)，我們可能不當回事，但是，當他們創(chuàng )造出第三個(gè)、第四個(gè)奇跡的時(shí)候，我們就知道了，比亞迪很了不起”。因此，投資科技公司更需要關(guān)注核心人物、核心團隊的變化，如果核心人物離職、邊緣化或者工作重心轉移，都需要動(dòng)態(tài)調整投資策略。

總結

科技投資與價(jià)值投資不矛盾，關(guān)鍵在于行業(yè)與資金的久期匹配?？傮w上，具有革命性、爆發(fā)性和非線(xiàn)性的科技公司，更適合中期投資；但部分演變進(jìn)化慢、有漸變性、有線(xiàn)性發(fā)展特征的細分行業(yè)（如模擬半導體、社交平臺、未來(lái)AI生態(tài)龍頭），因具備持續領(lǐng)先優(yōu)勢和強壁壘，反而適合長(cháng)期乃至超長(cháng)期投資。從方法論上來(lái)說(shuō)，投資科技需要依循貝葉斯定理，緊密跟蹤漸變和突變，動(dòng)態(tài)調整投資策略，有望賺取超額的投資回報。

（本文作者劉潔為東方馬拉松投資團隊科技投資經(jīng)理，首席研究官孔鵬和投資總監鐘兆民先生提供指導，韓劍博士、呂鶴青博士、陸江川博士對本文亦有貢獻。嘉賓觀(guān)點(diǎn)僅代表個(gè)人，不代表周刊立場(chǎng)）。