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科技企業為什么往往會被市場錯誤定價?

2019年4月25日 07:53  第一財經  

劉谷硯

科技企業往往會被市場錯誤定價,一方面在其背后驅動的技術因素呈指數型增長,另一方面市場對新技術的認知往往遵循泡沫曲線,而作為一個企業本身又面臨了很多周期性,這三者疊加就造成了很多做多和做空交易的機會。我們今天簡單討論一下對這三條曲線的一點觀察,但請讀者在閱讀時務必注意,為了行文簡潔,下面講到的曲線僅僅是示意,我們有時候會過度地概括和簡化,實際投資的時候得具體分析。

科技進步的指數增長

第一條曲線是科技進步的指數型曲線,縱軸可以是流量、用戶數量,更常見的是單位價格、能耗、時間、空間下的計算能力、存儲能力和傳輸能力。技術的客觀發展往往遵循這條曲線。

對于技術指數型增長的一個廣為人知的注腳就是“摩爾定律”:集成電路上可容納的晶體管數目,約每隔兩年便會增加一倍。如果暫不考慮最近量子隧道現象對摩爾定律造成的失效的討論,過去半個世紀里摩爾定律一直忠實地兌現著這個預測。

除此之外,尼爾森研究表明網速也遵循指數型增長,甚至到超級計算機的運算能力,再到基因測序的成本(每一美元可以測的基因數目)也都成指數型增長。

從曲線的形態我們有兩個觀察:

1.技術往往需要長時間的積累才能有爆發性的表現。并不是所有的技術都會有后來爆發的機會。這個指數型曲線顯然是具有回顧性偏差(hindsightbias)的一將功成萬骨枯里的“一將”。但是在曲線的前端普通投資人是很難判斷哪個技術是“一將”還是“萬骨”的。放到大哥大年代沒人知道CDMA和GSM后來誰會成為主流。

2.當你確定這個技術是“一將”之后,任何一個時間點線性外推都會低估技術的潛力。而我們人類最擅長且最本能的預測方式就是線性外推。這是我們上萬年狩獵養成的根深蒂固的習慣:當我們的祖先看到兔子以某個速度奔跑的時候,他們會把長矛扔在兔子行進路線前方一點,他們大腦里會本能地做一個兔子勻速奔跑的假設,而大部分時候這個假設是正確的,這樣的線性假設吃到了兔子得到了獎勵,而被加強了。但技術不是個勻速奔跑的兔子,我們有時候很樂見分析師們的線性長矛扎在草地上。

市場認知的泡沫曲線

市場泡沫曲線(HypeCurve)的縱軸是人類對技術的主觀期待,量化表現可能是股價/估值、媒體關注度等。這個曲線最早是由咨詢公司Gartner提出的。

Gartner認為這條曲線主要分成五個部分,翻譯過來是:技術啟動、期待頂峰、幻象破滅、光復之坡、產能高原。筆者認為其實就三步:泡沫起來了,泡沫破滅了,穩步增長了。值得一提的是第三步的背后是指數型增長曲線的支持,前兩個階段和技術的實際沒有太大聯系,全靠人類DNA里的發財暴富夢支撐,從郁金香、南海公司,到麥道夫龐氏騙局、傳銷、區塊鏈等一直不會過時,只是大部分暴富夢是沒有第三步的。

其實這個曲線還出現在我們生活的方方面面,比如隨著能力和知識的積累,我們在某個專業問題上的自信心也經歷了這個信心爆棚,到泡沫破碎到穩步增長的過程。還有亞馬遜上市5年內的股價圖,經歷了科技泡沫緣起、破滅,后來逐步穩步成長的過程。這本質上是我們對于事物的主觀認知往往符合這樣的曲線。

Gartner每年都會對現有技術的熱度做一個評估,放在曲線的不同位置,可以很好地了解市場預期的途徑,作為我們投資第二階段思考的起點,對比我們的研究結果和市場預期,往往就會有交易機會。

企業運營的周期性

因為有上面兩根曲線的存在,科技企業就變得很有意思,一方面背后驅動它們的技術增長的客觀規律是指數型的,而市場對他們的主觀期待卻是泡沫曲線,這個時候往往容易出現錯誤定價的情況。

在此之上,作為一個企業,本身就無法逃脫周期的影響。從宏觀經濟,到行業庫存,到企業投資,各種大小周期的疊加會使得企業現金流的增長充滿波動。考慮市場的話,在現金流的波動上疊加市場估值的波動,往往我們會找到很多極端的投資機會。

對企業基本面周期的逆向操作,運氣好的話會被現金流周期轉正和估值提升的雙重加持,但要有膽量去逆向操作,需要對終點有極高的信念。這里一個極好的例子是2018年年底的顯卡(GPU)生產商英偉達(NVDA),短期來說英偉達遭受了基本面周期和市場預期的雙重打擊:

1.渠道庫存周期:因為虛擬貨幣的崩潰造成比特幣挖礦不經濟,帶來比特幣礦機里的二手GPU泛濫,從而阻塞渠道,導致了業績展望的下跌。

2.競爭周期:隨著競爭者(AMD的GPU、賽靈思的FPGA等)加入對數據中心計算能力需求的爭奪,英偉達在這塊業務的增速開始放慢。

3.市場預期:英偉達的股價在兩年里翻了6倍,在2018年夏天,市場對于GPU未來的需求的預期處在泡沫曲線的高點,加上去年四季度恰逢美股暴跌,整個市場估值下行,市場預期降落到了泡沫曲線的低點(不一定是底,是不是底要幾年后回過頭來才知道)。

如果我們把眼光放到3~5年的維度,我們對英偉達基本面終點的預期并沒有因為上述打擊而改變,我們的研究告訴我們:即便考慮了FPGA和ASIC等專用芯片可能會對GPU通用芯片的需求造成潛在影響,數據中心和人工智能領域對計算能力/GPU的需求的指數型增長沒有改變。

當然,以上只是我們投資思路的一個簡化的定性概括,其中還有許多量化的分析和研究就不展開了。我們熱愛自己的工作,因為投資這份工作一方面滿足了我們作為技術研究者的求知欲,另一方面滿足了我們作為人性觀察者的好奇心。

(作者系紐約對沖基金MilesGLCapitalManagement創始人、基金經理)

編 輯:值班記者
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