中国基金报记者 吴君 吴娟娟英国百年资管巨头柏基投资(Baillie Gifford)早期投资阿里巴巴,美团,陪跑特斯拉十几年,其从中国互联网时代分享了巨大的增长红利.截至去年底,柏基投资在全球管理规模近1.8万亿元人民币.
看好中国市场投资机会,柏基投资2008年发行了第一支中国基金,并于2019年在上海设立办公室,目前投资了100多家中国企业.柏基投资合伙人Tim Garratt日前接受中国基金报记者专访时表示,中国的创新精神令人激动,他强调柏基投资要寻找少数卓越的企业并长期持有.
在全球市场,Tim Garratt认为,部分新型制药公司拥有颠覆关于"新药研发"认知的能力,部分互联网公司最终会趋近"基础设施",能源转型会带来指数级的机会,另外,AI(人工智能)目前并没有明确答案.
以下与大家分享Tim Garratt访谈中的精彩观点.
1,我们从部分互联网公司中实现了很不错的投资收益.但是,期待未来10年,它们像过去10年一样高速成长是非常冒险的假设.部分公司可能会趋近基础设施类企业.
2,部分新型制药公司的潜力远未被市场认识到.这种估值上的错配让我们非常欣喜.
3,我们要问的问题,不是现在什么在"增长",而是世界在发生什么"变化"?目前令我们感到兴奋的"变化",有数字化,能源转型等.
4,股票市场的短期回报是非常扭曲的,我们需要试着找出未来的"大赢家",他们以一种非常长期的方式行事,为未来投资.
5,长期回报最好的公司,也是最不稳定的.换句话说,波动性是长期投资者的朋友,但只有长期持有,才能获得那些"大赢家"提供的超额回报.我们能够为这类公司提供"耐心"的资本.
6,柏基投资没有年度增长目标,我们从不谈论资产管理规模增长或类似的事情.我们所关心的是,有真正的长期计划,并做好真正的投资.柏基投资的信念是,如果我们代表客户做好投资,那么其他一切都会自行解决.
7,特斯拉重塑了汽车制造的方式,在每一个要素方面,它们都回到了第一性原则.
8,我们想要去寻找的公司是,既有远见又有执行能力的公司,创始人心中有一个远大的蓝图和愿景,而不只是做一些小生意.
9,我们认为在投资行业中,大量的人已经减少了对科学的,狭窄的数学建模的投资,因为现实世界更复杂,做投资还要讨论社会学,创新能力和城市发展等.
10,我们尝试将大量的基础研究报告上传给ChatGPT,它可以非常迅速地提取一些共同的结论,我们可以认为这是市场关于某只股票的共识.然后我们通过自主研究,以获得与市场共识不同的新的见解.
11,能源转型带来的机遇是指数级的,它会影响全球每一家公司.
的确,柏基投资组合中的部分科技股估值大幅缩水.我们倾向于分类来讨论.例如,莫德纳的情况和阿里巴巴等互联网公司的情况非常不同.互联网公司面对的问题是竞争和行业的监管问题.五六年前,我们在部分互联网公司上的仓位比现在重很多.作为长期投资者,我们从这些股票上实现了很不错的投资收益.但是,坦白说,如果假设未来10年此类互联网公司能提供的回报与10年前类似,这是一个非常冒险的假设.这就意味着,我们可能要对部分业务进行大胆预设,例如云服务.部分互联网巨头未来可能会更接近基础设施公司.我认为市场目前是接受这一定位的.正是基于这种认识,市场对此类公司估值进行了调整.
对于柏基投资来说,我们寻找的是股价可以增长5倍甚至更多的公司.毫无疑问,中国互联网公司依然会在中国的经济生活中扮演重要角色,但是它们还是不是少数拥有超级增长潜力的"异类",这些巨头是否还能满足我们的增长需求,这是需要思考的.
莫德纳的情况与阿里巴巴不大相同.市场定价反映的可能是如下情况:疫情期间它的股价飙升,现在疫情结束了,于是投资者认为今年莫德纳不可能像疫情期间一样业绩惊人.COVID-19相关的营收会断崖式下跌.这一点我们同意,但是我们与市场观点存在较大差异之处在于:本质上莫德纳是一个科技型公司,它拥有在各个领域研发新的治疗方案的能力.利用机器学习平台,它可以非常快地调整自己.这一能力被市场低估了.公司潜在的成长性和估值异常地背离.
市场大幅抛售这只股票的背后可能是医药研究员的惯性思维.
他们是在对传统制药公司建模的过程中成长起来的.他们关心新药研发的临床试验过程,销售激励以及如何将其转化为利润等问题.通过对这些问题的定量分析来给医药公司估值.但是问题是莫德纳并不是传统的医药公司,也不是传统的化学公司.相反,它是一家科技公司或者计算公司.它的利润和回报与软件公司有相似之处.拿这个模型来套莫德纳有点像以传统汽车公司的模型来套用特斯拉,搞错了公司的业务本质.
这的确是在当前投资必须考虑的问题.好消息是,我们投资的大多数公司的财务状况在高利率环境下,受到的影响非常有限.在这个阶段,要考察一家公司的财务弹性,仅仅看收入增长是不够的,投资者还需要看现金流生成潜力.在过去的10到20年的一个廉价资本的时代,许多公司一直在用廉价的债务回购股票,而不是投资于自己的业务.当融资成本上升,这种"玩法"不再奏效.这样一来,真正有创造力的公司就能与那些通过回购推高股价的公司区分开来.前者具有强大的现金流生成能力,后者尽管一直努力让股价看起来漂亮,但是他们业务并没有获得有机增长.我们希望组合中的公司进行长期投资,即便融资成本上升也不要削减研发,削减投资.
首先,柏基投资已经投资了110多年.我们问的问题不是现在哪些公司在"增长",而是在投资者,技术和科学变化的背景下,世界在发生什么"变化".我们认为"变化"为企业的发展提供了巨大的机会.目前令我们感到兴奋的"变化"包括医疗健康行业的数字化,能源转型等.
与很多人想的不同,经济增长并不是创新的必要条件.事实上,很多时候当经济陷入困境时,巨变才会产生.19世纪70年代大萧条期间,第一次世界大战后,创新的速度在加快,因为当时变革确实势在必行.这印证了经济增长不是创新必要条件这一判断.
其次,作为选股型选手,我们认为,股市的回报是由极少数公司推动的.相关分析显示,在过往30年里,全球只有大约5%的公司推动了所有资本市场价值创造.因此,股票市场的回报是非常不均衡的.在当前环境中,我们认为市场回报将愈发集中.因此作为选股型选手,我们需要非常有选择性,需要试着找出未来的"大赢家".
我们认为,"大赢家"具备如下特征:他们以一种非常长期的方式做事,为未来投资.为了利用长期优势,他们有时会牺牲短期盈利能力.创始人或者非常稳定的长期股东在企业内部通常拥有较多股权.但是值得注意的是,即便是最好的公司,他们的回报也是不稳定的.
换句话说,波动性是一件好事.波动性是长期投资者的朋友.而只有长期持有,才能最终遇到那些"大赢家".因为柏基投资的客户也是长期的,所以我们能够为这类公司提供"耐心"的资本.
总体而言,股票市场在过去5年中变得缺乏"耐心",发达市场的股票的平均持有期都从几年缩短到不到6个月.这是为什么?这是因为我们市场中有很多市场参与者需要交易活动,比如投资银行,投资顾问和经纪人.他们需要想要赚取佣金.所以,我认为很多系统性的问题阻碍了"耐心"资本发挥作用.
目前来看,亚洲资本市场的期限往往较短,我认为,这无助于提高资本效率.长期来看,这也使得"耐心"资本在这样的市场跑赢可能性变得更大.对于长期投资者来说,这是一个很好的竞技场.有很多证据表明,拥有更多长期股东的公司会产生更高的资本回报率.
非上市公司可以选择他们的股东,我觉得,现在越来越多的公司认识到它们需要"耐心"的资本.记得2019年我们与马云交谈,他说看重柏基投资的原因是,我们没有在低点清空阿里巴巴的股票,尽管阿里巴巴在IPO后股价一度减半.之后,阿里巴巴把我们推荐给下一代公司,这是我们成为蔚来汽车股东的契机.后者也需要"耐心"的资本.现在蔚来也成了上市公司.正是因为"耐心",柏基投资才可以更早地接触到这些公司,了解它们的文化."耐心"资本的好处适用于任何市场,我们不会为了短期市场的表现而调整投资期限.
柏基投资每个持有股权的人都在企业中全职工作,我们没有外部股东.我们认为,外部股东会给我们施加压力,催促我们增加资产管理规模.柏基投资没有年度增长目标,我们从不谈论短期资产管理规模增长或类似的事情.我们所关心的是,我们是否拥有真正的长期计划.
柏基投资持有特斯拉的股票超过10年.当初我们买进特斯拉的股票时,它们每年只生产7000辆汽车,但是去年它们生产大约130万辆.我们一直相信电动化的长期愿景.眼下,这一愿景正在成为现实.
什么是特斯拉的竞争优势?它们都回到了第一性原理,特斯拉重新定义了如何制造汽车,重新设计汽车制造方式的每一个要素.
特斯拉的供应链是垂直整合的.
特斯拉基本上自己制造了大部分组件,包括芯片.与之形成对照,大多数传统车企将所有东西都外包了.垂直整合至关重要.当许多其他西方制造商陷入困境时,特斯拉能够继续提高产量,因为它们可以找到任何芯片.供应链垂直整合的优越性显示出来.
尽管我们无法预见供应链的破坏问题,但是结构性优势很重要.特斯拉可以在它们的汽车上共享更多的零件.产业链垂直整合后,特斯拉可以在各个环节创新以提高效率.这给了它们一个与传统汽车公司完全不同的回报结构.一家西方汽车制造商的汽车运营利润率,通常为中等个位数,但特斯拉的利润率高达20%.更高的利润率意味着如果遭遇价格战,他们会有更多的降价空间.
我们认为特拉斯面临着来自中国车企的激烈竞争.不过,特斯拉的市场在全世界,欧美市场是它们真正具有结构性优势的地方.比如特斯拉将一些新技术投入自己的工厂,改变生产工艺,它尝试了固定能量存储的方式,并做了一些非常有趣的尝试.
不少伟大公司的创始人比如史蒂夫·乔布斯都有点疯狂,但我们必须支持他们,因为很多的创新是由特立独行的人推动的.至于如何将这种特立独行转化为良好的领导力,这不仅关系到个人,还关系到更广泛的治理机制,生态系统.
举个例子,柏基投资有位同事去年在特斯拉的一个制造工厂调研,他与一位从另一家大型科技公司加入的人交谈.那个人说,他在上一家公司10年才见过一次老板(CEO).但在特斯拉,马斯克每周都会问他问题,直击真正工程核心.所以我知道,即使有些人说马斯克有很多分心的事情,比如Twitter和Space X,但是他仍然在很大程度上参与了IT系统设计等等,而且他很投入.马斯克需要在特斯拉工作,因为他将个人财富与企业捆绑在一起.
世界上没有一家公司是完美的,总会有一些治理问题需要解决.持有一家公司的股票10年与持有股票1个月的投资机构,需要判断的东西是不一样的.我们想要去寻找的公司是既有远见又有执行能力的公司.卓越的公司往往有与众不同的举措,比如特斯拉在做供应链整合,就像亚马逊早些时候推出自己的配送系统以及Prime会员服务一样.这些尝试展示了创始人心中有一个远大的蓝图和愿景,而不只是做一些小生意,赚些"小钱".他们在获得"耐心"资本后,获得了将这些愿景付诸行动的财力,赢得了将"愿景"变为现实的必要条件.
机器学习会影响世界上每一家公司.
我们在过去七八年里一直在思考机器学习问题.现在有很多资本进入AI领域.微软投资了ChatGPT,百度,阿里巴巴等也在做这方面的投资.每个人都试图开发生成式人工智能.这里面也会有些炒作.我们发现一个非常有趣的议题,即这里的最大受益者是谁,谁又会受损.我认为很多视频或硬科技公司可能是受益者.对于那些参与数据处理的公司来说,比如云计算公司,人工智能的发展对他们意味着什么.如果未来大量的白领劳动力是自动化的,这对企业软件公司的目标市场意味着什么.或许未来这样的公司可能会缩小.
想象一下,机器学习可以为我做一首歌,制作一部电影.这对相应的产业意味着什么.这些问题,目前我们还没有明确的答案.我们需要保持非常开放的心态,尽管市场会一直试图给出一个明确的答案.
我们与世界各地的大学建立了联系,例如剑桥大学和牛津大学,以及中国的几所大学,它们不仅关注机器学习技术,还关注相关的道德规范,还有像工业自动化和计算机视觉之类的东西.通过与学界保持联系,我们获得了前瞻地观察事态进展的途径.
一定程度上,我们在使用ChatGPT.例如,我们将大量的基础研究报告,上传给ChatGPT,它可以非常迅速地提取共同的结论.我们可以认为这是市场关于某只股票的共识.然后通过自主研究,我们可以看怎么获得与市场共识不同的认识.但我们也需要意识到这些工具的局限性.
我们认为,未来世界上最好的投资者可能是计算机和人类的结合.这适用于所有行业.就市场交易的方式而言,算法交易可能使市场短期比以往任何时候都更加有效,这对我们来说是令人兴奋的,因为长期投资的价值将更加凸显.
能源转型带来的机会是指数级别的.我们在观察,研究这一巨大的课题,思考哪个环节会产生价值.能源转型在很多市场已经处于绝对主导的地位.无论是俄乌冲突还是其它的地缘政治等等,这些因素都令能源安全日益受到重视.美国的通胀削减法案,其中一半关乎能源.
在美国,即便是在历史上相当抗拒"能源转型"的州,比如德克萨斯州,我们也开始看到了一些变化.
能源转型关系到全球的每一家公司,即使是奢侈品公司也会明白,在可持续发展方面处于领先地位,将有助于品牌.
当然不同市场,不同企业的应对方法有很大的差别.举例来说,传统能源巨头是如何应对的呢?大多数在"能源转型"呼声中照旧生活,忽略它.与此同时,一些"漂绿"的行为正在发生.但是在欧洲有一些公司确实积极地转向可再生能源.整体而言传统能源巨头面临巨大的挑战,它们中少数可能拥有转型的强大意志力,但是实施的难度非常大.
能源转型将改变整个资本市场的逻辑.例如,公用设施公司一般被认为是安全的投资.但是基于传统能源的公用设施公司,正面临能源转型带来的巨大挑战.当越来越多的人转向新型能源时,传统能源的成本将大幅上升.因此这些公用事业公司面临死亡螺旋.他们不像看起来那么安全.
延续这个逻辑,能源转型将对城市基础设施产生非常有趣的影响.如果由于能源成本下降,每个人都能在20分钟内吃上一顿由自主无人机送来的饭,它对食品集中生产等意味着什么.这是我们正在思考的问题,也是所有投资者都需要思考的问题.如果一家公司对每吨碳价上涨100美元对企业的长期影响一无所知,那么这家企业肯定没有长期布局的思维.
当我在学校时,我不认为自己最终会做投资,当然也没有完全排除这种可能.空气动力学适用于我们生活的方方面面,它不只是涉及飞机,还涉及汽车,也适用于建筑等.我认为,各种科学和技术学科都有着非常广泛的应用.我在实验室里做了很多非常具体和细节的工作.我意识到如果要把一项大学里的研究商业化,需要对周围环境有更广泛的尊重.所以,之后我去学习了更多东西.
在工程领域,有两种工程师.有些工程师爱上了他们的模型,他们过于专注于自己的模型,忽视了其他可供选择的道路.即使有些模型所成立的假设条件在多数条件下并不能成立,只要有大量的数据,这类工程师也会给予它们信任.另外一些工程师使用他们的模型作为输入工具,他们有自己的设计理念,并将他们所做的与其他人的理念相结合.
有人认为投资是一门关于数字的学科,也有人更多地把它当作一门艺术而不是一门科学.我们柏基投资兼顾投资科学与艺术的特征.有些人说,在柏基,我们更多地使用Word办公软件,而不是Excel办公软件.也即,我们非常重视投资"艺术"的部分.但这并不意味着柏基投资不做数字建模.我们也有非常严谨的模型,也使用投资银行的模型.
但是,我们必须明确的是,有些投资流程是不能建模的.例如,如果试图评估企业文化,就不能建模.在投资行业中,大量的人已经减少了对科学的,具体的数学建模的投资.现实世界越来越更复杂,现在做投资还要讨论社会学,创新能力和城市发展等.