Vol.08 信息技术革命与资本浪潮，二级市场视角看AI | 串台《投资实战派》

94分钟 ·5个月前

696

本期节目录制于2024 年7月20日，圣狮合伙人彭宗中与《投资实战派》主持人王永庆一起讨论了当下市场的热点话题 AI。对谈中主要聊到了：（1）信息技术革命与金融资本的几波浪潮和特征；（2）本轮 AI 浪潮在中美市场的差异；（3）从产业及二级市场投资的视角如何看待当前的估值、投资人关注的重点？

嘉宾：彭宗中，圣狮资管创始合伙人。前企查查CEO，曾供职于TIAA美国教师退休保险基金CEO办公室、S&P Global标普全球市场财智战投部、埃森哲科技战略咨询。哥伦比亚大学商学院MBA。

主持人：王永庆，《投资实战派》播客主理人，关注TMT、大周期等行业的投资机会，公众号&雪球：永庆投研

同时，永庆也是第一期及第三期“圣狮应用价值投资课”的课友（第三期已于 6 月 30 日结业，第四期计划于 11-12 月开始）。欢迎关注公众号“圣狮的伙伴们”获取更多干货及最新动态。

希望本期内容对你有所启发和帮助。

收听概览

00:00 为什么聊本期主题、嘉宾简介

05:06 互联网行业的技术浪潮、特征

13:15 如何从投资角度在辨别哪些是真的技术革命，哪些是科技泡沫？

19:00 当前的AI浪潮已经跨越鸿沟了吗？投资的难点是什么？

26:46 技术变革下的创业复盘

41:36 美国的AI进展见闻和思考

52:44 目前二级市场的AI股票的关注点、预期、估值的内在假设是什么？

64:54 美国和中国的Ai进展差异？

78:23 对代表性公司的观点有哪些？

91:50 学习和了解AI行业的信息源有哪些？推荐书单？

《Data Science for Business》/《商战数据挖掘》

《Chip Wars》/《芯片战争》

《The Age of Spiritual Machines》

《Godel、Escher、Bach》/《集异壁》

特别声明：本播客内容仅供交流学习，不作为投资建议。

欢迎关注公众号“圣狮的伙伴们”获取更多干货及最新动态。

展开Show Notes

Julia_Scott

2024.10.04

47:19 对有能力参与这场竞赛的公司来说，过度投资的风险<不投资的风险

彭宗中Ice

:是的

Ass嘟嘟

2024.8.12

「✅技术浪潮」
每10年会有一个新技术带动一波科技进步周期。
首先是计算，第二是分发渠道，第三是内容生产。
代表以文字、图片、音频类似的内容生产成本在快速降低。

「✅新技术」
痛点先行，概念靠后。
一个新的科技，一定是首先解决了某一部分人的问题。
投资和创业都是一体两面，要对自己诚实。
你不能在长时间内骗过所有人。

「✅投资难点」
科技的作用是降低成本，以及科技的进步是非线性的，投资科技行业非常难。
供给和需求永远不是完美匹配的，一定是投入先行，且有一定时间间隔。
投资机会：新技术的拥护者，且活的好的公司；老公司嫁接了新技术，且用的好的公司。前提是这两类公司都有明显的竞争优势，最后能活下来，活的好。

「✅创业复盘」
做投资、做创业，核心是面对未知的未来，做商业判断且下注且行动的过程。
在早期拼效率，但过程中要思考哪些动作能在终局时帮助建立可持续的竞争优势。
行业本质决定了该行业是否能形成可持续的竞争优势，行业允不允许在该行业的公司形成良性可持续的商业模式。
极少数产业是技术构建的竞争壁垒，大多数企业是依靠技术之外的数据构建的壁垒。

「✅AI进展阶段」
1）围绕AI核心数据中心的大的基建浪潮
2）边缘计算：能被AI赋能的终端设备。
3）应用层面：各种APP
4）从纯电子的数据闭环→虚拟AI到现实世界的扩展。
四个阶段在同时发生。
从资金流向来看，现在处于很大的基建狂潮和海外大厂为主的军备竞赛。
概念：个体以理性的方式行动的时候，可能群体行为整体来看是非理性的。
定性：供给驱动。市场现在是没有共识的。
看真正有钱的大公司在做什么。

「✅AI应用」
面对B端的API、面对C端的订阅，面对个人用户的AI助手，大幅降低了内容生产成本。
现实世界与语言世界的环境不太一样，有太多的长尾案例/场景。
遍地开花需要AI技术在不同场景/不同案例下有一定的通用性。
继续进步需要算法、数据、算力，同时前进。

「✅中美AI进展差异」
实际现在差距没有那么大，甚至在某些应用场景或某些产品层面，并没有落后美国。
对人工智能的落地祛魅，因为科技进步需要反复试错。
1）生态
美国完整的生态：大的厂商做解决方案和产品研发，埃森哲、德勤、麦肯锡、贝恩等在服务端帮助落地，同时作为新技术的销售渠道。
中国软件企业最早做渠道和工程队。在软件研发层面，缺少人才。
2）付费意愿
同时中美两国的付费意愿，B端的付费意愿和C端的付费意愿也是不太一样。
付费习惯是社会环境、文化环境造成的，中美两国的付费意愿不一样。
政企大客户习惯定制化，而且没有成熟的销售渠道和服务渠道。造成很多软件企业或科技型企业自己要建工程队、自己要建服务团队。
3）基于底层的不同，推导整个产业未来发展方向。
面向个人用户的产品，比较容易最先被大家采纳。

「✅个人投资者」
AI是一个非常宏大的话题，而且产业链非常长。
保持对一些变化的敏感度，保持自己摄取有效信息的渠道。尝试不同的产品、把所有大公司的季报读一遍，多听几个创始人的podcast。
到世界的边缘去。
AI创业公司的死亡率非常高。很多AI的先发优势并不成立，可以等。
要么离底层芯片近，要么拥有数据闭环，拥有产品，拥有使用场景，有强大的分发渠道的老的公司。

「✅代表性公司」
哪些公司的商业模式被AI挑战，哪些公司能享受到这波红利？
不是最好的产品就一定是能够赢到最后的，而是足够好的产品、有足够强大的分发。
世界上可能形成AI数据完全的非常大的闭环的公司，谷歌、特斯拉。
苹果的核心竞争力：掌握了终端、分发渠道、用户，底层芯片是自己设计的。普通用户不care Siri背后是什么模型。

「✅AI产业链公司估值」
需求可不可持续。
注意事项：利润表，以及利润表的关键假设，相对持续性等。

「📋信息源」
《Data Science for Business》/《商战数据挖掘》
《Chip Wars》/《芯片战争》
《The Age of Spiritual Machines》
《Godel、Escher、Bach》/《集异壁》

彭宗中Ice

:感谢总结🫡🫡

Julia_Scott

2024.10.04

43:40 1.基建：能源、算力（预训练英伟达、推理谷歌有小部分）、厂房；2.智能：现存结果数据几乎已用完，o1开启推理能力；3.硬件：车、眼镜、机器人；4.应用：现实虚拟世界相交互动，所有给人类减少痛苦增加乐趣的服务，都有可能诞生新的商业模式