长江商学院CEO 7期校友刘啸东:发现伟大的企业,坚持价值投资

长江商学院
2020-12-09 19:20 浏览量: 7660

“我一生的梦想就是能够投到一家企业,看它成长为一家伟大的企业。”长江商学院CEO 7期校友、赛领资本总裁兼CEO刘啸东在东盟新经济领袖项目一期班上海模块课程讲授全球投资时表示。

在当前国际形势下,刘啸东对未来股权投资机遇进行了深度思考,并以自己的投资项目为例,探析未来产业变革的趋势与方向,更直言判断科创企业的“金标准”以及企业发展的核心竞争力。

刘啸东

长江商学院CEO 7期校友

赛领资本管理有限公司总裁兼CEO

投资伟大企业,做有情怀的投资人

现在上交所最贵的股票,市值最大的股票大家知道是什么吗?是茅台酒,茅台酒的市值现在是两万亿。而前段时间刚上市的中芯国际,就是做芯片代工的,跟台积电是竞争对手,它的市值冲到了九千亿。

在这两个公司之间,一直有个灵魂拷问:以投资的角度来看,你认为茅台酒的股票重要还是中芯国际的股票重要?

中芯国际是做芯片的,成本极高,做出来的芯片却又那么便宜,所以很难赚到钱。而茅台酒成本低,收益却极高,所以这个账就没法算。

但是作为一个有情怀的投资人,应该怎么做?我觉得做投资,投到一个伟大的企业,成为它的股东,这个时候赚的钱价值就完全不一样。

什么是伟大的企业?以我几十年对资本市场发展的观察和理解,我认为那些从根本上改变人类生活,从根本上推动社会进步的公司就是伟大企业。

我把伟大企业分为两类:

第一类是传统行业。比如德国的西门子,奔驰公司做出全世界第一辆汽车,彻底地改变了人类的出行方式;再比如通用电器,从第一个发电机开始,彻底改变了人们的生活方式。

第二类是高科技行业。比如计算机,彻底地改变了人们运算和科学研究的方式;比如苹果智能手机彻底地改变了人们的生活。

伟大企业的产生条件是什么?

伟大企业的产生,会借力时代变迁与技术变革的推动,更取决于自身的颠覆性力量,同时还要有成熟的资本市场与国家治理体系作为重要保障。

首先,这些企业一定是处于某个特定时代,借势了时代带来的技术革命。第一次工业革命源于蒸汽机,第二次工业革命是因为出现了电,第三次工业革命是因为信息技术。因为技术的革命,才带来了工业革命。

举个非常简单的例子,学技术的都知道摩尔定律(如下图),即集成电路上可以容纳的晶体管数目在大约每经过24个月便会增加一倍。反过来说,就是当曲线已经陡到一定程度时,做个晶体管之类的就会非常便宜。

当人们说一个东西便宜是什么意思?做企业都知道,成本是在分母上的,当成本趋近于0的时候,收益就会无穷大,这个时候就会发生革命性的改变。人工智能为什么能在短短五六年就爆发?最根本的原因就是运算速度之快,运算成本之低。

第二,一个伟大企业的产生,更核心的是要有资本市场的支持。微软在1986年还是个小公司,净资产200万美元。但是比尔·盖茨通过上市的方式把企业变成了世界上最大市值的公司。资本市场,使这些公司得以做大。

伟大的企业,一定要有原创

说到资本市场,必须要讲中国的科创板。科创板的设立,是中国产业变革与企业成长的一次巨大机遇。

2016年,所有人都不知道怎么回事的时候,国家就呼吁搞科创。为什么?因为培养一个真正伟大的企业,一定要有原创,这是我判断科创企业的“金标准”。

2017年我们投了一家叫Impossible Foods的公司,它的主营业务是人造肉。我一直认为,任何一个原创公司,创始人团队决定了公司能走多远。这个公司的创始人叫Patrick Brown,生物化学系教授,而且是非常知名的教授,他在人造肉领域里的研究是顶尖的。

其次,这个创始人属于特别一根筋的环保主义者。他要解决牛肉的问题,比如人类喜欢吃牛肉,但这是以牛吃草以及排泄物对环境的污染作为代价的。于是他研究了一模一样的“牛肉”,吃上去口感跟牛肉没有区别,化验它的化学成分也跟牛肉相同,甚至还去掉了不合理的成分,这样的话,以后就不用去养牛了。

这件事在技术上已经突破了,就是用淀粉、蔬菜等作为原材料,做一块牛肉,做一个汉堡。做出来的汉堡和牛肉与现在吃到的汉堡和牛肉的成分以及口感一模一样。像这种技术,我觉得在将来是革命性的,而且这些在过去看来是完全不可能发生的,它很可能会从根本上来颠覆现在的农业和畜牧业。

另外,新一轮的科技革命就在眼前,投资人应该去投资高科技项目,比如说人工智能。

实际上人工智能技术现在已经发展到了一定程度,比如人脸识别准确率达到了99.9%以上。但是它的应用场景在哪里?一项创新技术的出现到能够找到它的应用场景,我们认为还是有比较大的距离。

人工智能分为两类,一类是大家看到比较多的“大数据小任务”。如人脸识别、语音识别、自动驾驶、工业智能化等,这些都是大数据小任务。从技术上来说,应该做得非常好,从最早只有80%多识别率到现在的99.9%以上的准确率,是一个革命性的变化。

另一分类是“小数据大任务”,我称之为是真正意义上的人工智能。它可以像人一样在原本什么都不知道的情况下,通过接受到的教育、所掌握的知识去思考。

为什么要做人工智能,人类大脑的90%是没有被开发出来的,现在做一个机器比大脑还聪明,我们投这类公司,绝对是原创。

我还有一个投资失败的项目,是全世界第一款真正的电子药丸。它是一个米粒大小的芯片,吃进去以后和胃发生反应产生信号,实现健康管理。但问题是,这个芯片现在已经便宜到了5美分。所以有些东西的技术是全世界独一无二,但在投资领域不一定能应用。

但我仍然认为芯片在未来是一片蓝海。比如用手机做人脸识别是做不到的,因为算力不够,但现在可以做特别的芯片,装上去就有可能了,芯片里面有人工智能的应用。更重要的是现在很多新的标准出来了,摄像头和照相机存储的照片将来都要按照人工智能的标准来存储,这样就需要特别的芯片。

从未来投资方向里,找到伟大企业

怎么找到伟大的企业?第一,在从事的领域里,要有一定的科学背景,要有一个科学的团队;第二,Open mind,一定不要死记,要把思路打开;第三,涉及到新领域,一定要去找这个行业的顶级专家,做技术竞标。

具体投资方向,有几个赛道建议:生物科技、智能芯片或软件、高端工业制造、5G、数据仓库等。具体如下:

1.数据仓库。过去我们可能会认为新基建会越来越便宜,存储数据的设备会越来越便宜,数据仓库没有希望。但是现在发现完全不一样,随着信息爆炸,要存的信息量之多,技术都跟不上了。

2.芯片。芯片在过去没人在意,但现在国际关系不稳定,国家之间关系面临隔绝状态,国外芯片技术的供应和支持难以维继,卡脖子的技术给我们带来非常多的制约,包括人工智能。

3.生物制药。随着大数据的发展,做药的方式也发生了变化。过去做药怎么做呢?就是撞运气,几种化合物一搅合看看管不管用。但现在完全不一样,利用超级模拟计算,先测算概率,再去筛药。例如电子药丸技术,可能携带生物的所有信息,这个技术已经发展到亚分子阶段,有可能成为生物制药领域的一个大爆发。

4.二级市场的对冲基金。第一不缺交易量,第二不缺波动性,这两样东西是二级市场对冲基金最基本的因素。此外,我们也看到了人工智能在二级市场对冲基金上的应用。它们的训练模型和复杂程度,简直超过了任何一种可能,人类智力是不可能做到的,这就存在一个非常好的机会。当然,我们做投资的,尤其在国内,首先要考虑流动性,这样对冲基金就是一个很好的选择,基本上每年10%左右的回报,相比其他虽然不高,但是它跟大盘走向无关,且拥有很好的流动性,这也是资产配置的一种稳健方式。

长江读书,保持终身学习

第四次工业革命近在眼前,任何一个行业都可能瞬间被颠覆。对于企业家来说,一定要保持敏感度。而这个敏感度,来自于虚心学习。

尤其是企业家们,面临的问题更多,更深层次,更应该保持学习的心态,尤其是对一些事物的好奇心。这里不是说,一定要花大块的时间学什么,而是对事物有好奇心,不断追问,多听多思。

我在投资领域,看了很多成功和不成功的案例,基本发现了一个共性:成功的企业都是第一,布局都比较早。看准一个行业,并有一定预测能力感知这个行业的未来发展,仔细去琢磨,仔细去学习,去观察,去横向和纵向对比。另外,这些企业能够快速发展,和公司的灵魂人物有非常大的关系。而这个灵魂人物,在公司发展过程中,也要不断去学习。

很多企业家都有非常强的组织能力和学习能力。虽然有些专业的内容他不懂,但他会全心去学习,至少可以在行业里、在专业里可以对话。例如马斯克,他懂空间物理吗?不懂。但他讲起话来我们能感知到,他学了很多东西,说起来头头是道。

做企业家和做投资人,太不一样了。没有一个投资公司会成为一个伟大的公司,伟大的公司一定是做实业的公司,这是一个必然。

但真正的投资,也是有情怀的。投资肯定是要赚钱,但到底是要投茅台酒还是投芯片,这就是灵魂拷问。我现在基本上投的都是一些高科技企业,而且是超级的高科技企业,有原创能力的。在这个事情上面来说,那就是要有情怀了,要去认真看这些项目,当然也有一定的投资风险。

关于风险这个事儿,我们不要一味去追求100倍的回报。假如我投100个项目,能成功一半以上,就可以了。如果说每一单平均就是一倍两倍,就可以了。这就是我们要追求的,实际上如果你这么做,你的风险是不高的,但是这么做是很累的,要投100个项目,要投资100个亿认为都有原创能力的项目,要把全世界都要跑过来。

要做情怀的投资人,这件事情并不容易。

回想在长江CEO班7期的学习,同学们关系很好,大家经常保持联络。尤其是“站在月球看地球”的立意和格局,这句话的意思是你干什么事情都要跳出去,对我们的影响很大。

“我觉得人生的追求或者追求中的快乐,并不是说每个人都能成功,而是在追求中有快乐就行了。”

编辑:颜回

(本文转载自长江商学院案例中心官方微信 ,如有侵权请电话联系13810995524)

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