科技与消费成长股投资
引言
帕特里克： 本周我的嘉宾是 Atreides Management 的创始人兼投资经理加文·贝克（Gavin Baker）。我和加文相识的方式与我结识许多最有趣的人一样——通过 Twitter。他的投资重点是消费和技术领域的成长股投资，这也是我们今天对话的主题。我们讨论了这些行业中许多最大的趋势、几个令人兴奋的投资案例，并深入探讨了电子游戏行业，我发现这尤其有趣。请欣赏我和加文·贝克的对话。
Gavin 的投资流程概述
帕特里克： 加文，这次对话一定会非常有趣。我认为你的投资方式是目前公开市场投资中少数极具启发性且有趣的方式之一。我希望你先描述一下，你对市场（特别是成长股、科技和消费领域）的看法有什么独特之处，以及你为什么要采用这种方式？
加文： 我是一个历史研究者，我认为我们正生活在一个变革加速的时期。在历史上唯一能与之相比的，只有工业革命。你我都很喜欢卡洛塔·佩雷斯（Carlota Perez），我认为她的研究以及历史规律都表明，未来我们还将面临 30 到 40 年快速且强劲的颠覆性变革。从某种程度上说，我认为 1959 年微芯片（集成电路）的发明，就类似于詹姆斯·瓦特在 1761 年发明旋转式蒸汽机。但我认为，该发明所带来的经济、社会和政治层面的颠覆性剧变，在 70 到 100 年后（即 1820 年至 1850 年的工业革命鼎盛时期）才达到顶峰。
从某种意义上说，我们可能才刚刚进入颠覆的巅峰期。在这个视角下，我试着投资于颠覆发生的前沿，也就是颠覆即将发生的那一刻。我对待公开股票市场的方式——虽然很多人都这么说——但我是真正像私人股权（PE）投资人或企业所有者那样去思考。我总是把眼光投向未来五到七年，努力去持有那些拥有极高 ROIC（资本回报率）、具备持续增长的竞争壁垒、且站在颠覆正确一侧的、股东导向型管理团队的企业。我努力去做的是（有时成功，有时失败），以我认为在未来五到七年后相对于企业价值（EV）有 20% 或 30% 自由现金流收益率（Free Cash Flow Yield）的估值去买入这些企业。在成长股投资中，假设估值倍数会面临收缩（Multiple Compression）是至关重要的。这虽然不一定会发生，但你希望自己的投资回报是被实际的商业成果所偿付，而假设估值倍数的扩张并不是回报的一部分。
帕特里克： 这确实是核心部分，因为在足够长的时间维度上，估值的变动会被冲淡，唯一起决定性作用的是企业的业绩增长。但我很好奇，为什么偏偏是五到七年？我相信这背后一定有你的深思熟虑。
加文： 我认为五到七年是我在能够说服自己对未来状态拥有“非共识观点”（Differential View）的最长极限了。在这个时间跨度内，我能建立起真正的投资信念。确实，在短期内，估值（多重估值波动）主导了股价走势。但时间拉得越长，估值的影响就越弱。我总是会修正这样一句话——“你支付的价格决定了你获得的回报”是绝对正确的，但我更倾向于将其修改为：“你支付的价格决定了你在 特定商业成果下 所能获得的回报。”因为无论一个资产有多便宜，如果它最终破产了，你的回报依然是零。
帕特里克： 我们接下来会讨论大量的具体公司案例，因为我认为，当你思考五到七年的远景时，你通常会聚焦于我所谓的“最核心的问题”或“单一变量”——正是这个变量决定了底层业务的现金流增长。也许我们可以从你公开谈论过的苹果公司（Apple）开始。如果作为一个成长股投资者来审视苹果，你提炼出的最核心变量是什么？你是如何得出这一结论的？
加文： 苹果公司实际上是我作为投资者心智成熟的重要基石。我认为许多初涉基本面分析的投资者，往往都在寻找那些盈利或自由现金流预期会被上调、同时估值倍数还能扩张的企业。这样你就能说服自己……
帕特里克： 能赚两遍钱（戴维斯双击）。
加文： 对，赚两遍钱。这确实令人兴奋，因为你会觉得：“嘿，未来 12 到 18 个月有 100% 的上涨空间。”
但经过多年的洗礼，我意识到了几件事。第一，这是一个极其高效且竞争异常激烈的投资时间窗口。第二，任何你能在智力上说服自己“能在 12 到 18 个月内翻倍”的公司，几乎百分之百伴随着极高的风险。这里存在着一条坚不可摧的有效边界：回报与风险绝对正相关。因此，如果你认为它能在短期内翻倍，它背后大概率隐藏着巨大的风险。
所以这些年来，我逐渐转向寻找那些即使假设面临估值倍数收缩（Multiple Compression），我依然能通过持有数年并被最终的商业成果所偿付的公司。苹果在这方面对我起到了关键的启示作用。我永远不会忘记，那是 2007 年或 2008 年初。我和前同事们以及我的朋友索努·卡尔拉（Sonu Kalra）一起吃午饭。当时我们在激烈辩论苹果即将发布的季度财报（还有两周发布），大家在争论：“他们是会卖出 85 万台 iPod 还是 90 万台 iPod？”每个人都根据亚洲供应链的数据点、市场趋势和产品周期提出了极其细致入微的看法。然而索努却说：“知道吗？我根本不在乎这些数字。索尼卖出了 4 亿台 Walkman（随身听），而我认为苹果卖出的 iPod 数量会远远超过索尼卖出的 Walkman 数量。”
一听到这句话，我瞬间顿悟：“哇，那些短期波动真的无所谓。”此后苹果股价涨了 7 倍、10 倍甚至 15 倍。我不知道他们最终是否卖出了 4 亿台 iPod，因为后来 iPod 被整合进了 iPhone，但这个判断在方向上是无比精准的。这指引我走上了一条寻找能够长期坚守、并能带给我信心的心智模型与认知框架的道路。在预测未来时，拉长时间跨度——奥卡姆剃刀原理（Occam's Razor）不仅在科学中极其强大，在预测中也同样如此。简单即是美。 如果你能找到这样一个简单的框架，它不仅能给你向外看的远见，还能给你穿越那些成长型公司必然会经历的波动周期的定力。
帕特里克： 今天的苹果和你们当年讨论时相比，已经是一个完全不同的企业了。作为一个极其成熟且运转超高效率的巨无霸——尤其是考虑到蒂姆·库克（Tim Cook）著名的供应链管理背景——你认为当前审视苹果未来五到七年发展，最核心的杠杆或奥卡姆剃刀模型是什么？
加文： 有三个核心变量。第一，我认为二手 iPhone 的价格（保值率） 对苹果的商业模式来说至关重要。
帕特里克： 为什么呢？
加文： 因为二手 iPhone 的保值率远高于二手安卓手机。当消费者以旧换新（trade-in）时，这就发挥了巨大的作用。这种保值特性支撑了苹果高昂的溢价。当你花 1000 美元买一部新 iPhone，如果拿一部旧手机去抵扣，你可能能折价 400 美元，这意味着你实际上只付了 600 美元。而同档次的安卓手机去以旧换新可能只能折价 150 美元，意味着你要付 850 美元。因此，苹果看似向消费者收取了比竞争对手更高的名义价格，但对消费者而言，实际的“有效支付价格”反而更低。
第二，iPhone 正在成为可穿戴设备的“边缘服务器”（Edge Server）。类似于 1990 年代的客户端-服务器（client-server）架构，我认为我们每个人未来都会拥有一套可穿戴设备的“星系”。现在我们有了手机和 AirPods，未来我们终将迎来增强现实（AR）眼镜。因此，这些可穿戴设备的搭售率（attach rate）是一个极其重要的变量。
第三，我认为还有一件至关重要的大事。2018 年整个科技界只发生了两件真正重要的大事。第一件与苹果无关，是英特尔失去了其在半导体制造领域的领先地位。第二件是苹果挖走了谷歌的搜索业务主管约翰·詹南德里亚（John Giannandrea）。在我看来，这意味着苹果在搜索领域终于有了胜算。苹果是仅有的两家（苹果和 Facebook）在未来有可能与谷歌在搜索领域一搏的公司之一。要与谷歌竞争，你必须拥有差异化的数据集，而 Facebook 和苹果都具备。之前苹果因为一系列严苛的隐私政策，我曾断定他们不可能在搜索上取得成功。但他们招募了约翰·詹南德里亚：第一，如果不是苹果在隐私观念上发生了底层板块漂移式的转变，约翰绝对不会加盟；第二，这说明苹果决定真正发起冲击。
帕特里克： 那英特尔背后的故事呢？这个话题我可不能轻易放过。
加文： 在过去的 50 到 60 年里，英特尔在半导体制造上总是能率先攻克下一个技术节点。这就是摩尔定律——价格性能比大约每隔……（现在放缓了，所以谁也说不准，摩尔定律演进速度在目前极具争议）。但不管怎样，率先进入下一个技术节点是一个巨大的优势，因为你可以自由选择：是做出一款速度更快的芯片，还是功耗更低的芯片，亦或是面积更小、成本更低的芯片。
英特尔总是最先到达。如果他们平均比竞争对手快 6 到 9 个月，粗略计算一下这意味着什么：这意味着他们拥有 15% 到 20% 的天然内生优势。
而在 2018 年，发生了一件大事：台积电（TSMC）的 7 纳米节点在性能上等同于英特尔的 10 纳米节点（由于营销口径不同，命名有差异），但是台积电抢在英特尔之前实现了量产。这意味着，作为绝大多数无晶圆厂（Fabless）芯片公司（如苹果的芯片提供商——如今除了英特尔和存储芯片公司外，全世界的半导体行业都已转向无晶圆厂模式）的代工方，台积电让它服务的整个生态圈获得了 10% 到 15% 的优势。一来一回，就是 20% 到 30% 的核心竞争力逆转。
现代半导体制造是现实物理世界中最接近魔法的领域。我们是在微观的原子级别上进行操控，这极其不可思议，它既是科学，也是艺术。英特尔之所以能够长期保持领先，其研发过程其实非常像烹饪：你为新的技术节点开发了一个“配方”，你必须不断测试、迭代，而这高度依赖于你之前的经验。就像厨师需要不断品尝布朗尼或蛋糕的味道，从而微调并锁死最终的完美配方一样，现代半导体制造同样充满了艺术、押注和不断地试错。
下一波科技进步浪潮
帕特里克： 那么你认为，在这些重大的技术变革中，哪些是最关键的？你之前写到过始于 1959 年的那次（微芯片发明），但我很好奇，你会把移动端、人工智能（AI）、加密货币或者其他什么技术归类为下一个核心平台吗？因为对于成长股投资人来说，这些平台应该就是你想在具体企业中乘风破浪的宏大浪潮。它们是所谓的“三大巨浪”吗？
加文： 是的。这也是我们在 Twitter 上就卡洛塔·佩雷斯的框架进行讨论的原因。我认为这不仅仅局限于半导体本身。我们经历了半导体、互联网、移动互联网，现在则是人工智能。这四者是环环相扣的，前一个是后一个的必要前提，且整个代际更迭发生的速度快得不同寻常。如果你看以前旋转式蒸汽机、运河、铁路、钢铁厂再到大规模制造之间的间隔，它们跨越了极其漫长的时间。显然，你需要微芯片才能诞生互联网；接着你需要互联网，才能让移动手机真正发挥威力（因为能够实时连接到存储所有内容的云端数据中心，是手机有用的核心）；然后你需要移动手机作为人工智能的基石，因为正是移动端产生了人工智能所需的庞大数据源。
帕特里克： 也就是训练集。
加文： 其实在算法和核心技术上几乎没有本质的跃升。今天我们所处的、且仍处于第一局下半场的 AI 革命，能够得以爆发的唯二诱因是：第一，我们拥有了云计算能力，能够为那些古老的算法提供成几何倍数增长的算力支持；第二，我们拥有了海量的数据，而这些数据绝大多数都来自于移动手机的产生。
在这一浪潮中，有很多令人兴奋的领域。我认为增强现实（AR）和虚拟现实（VR）会极其重要。其中 VR 可能需要借助 脑机接口（BCI） 才能实现真正的突破，因为要解决眩晕问题非常困难。如果你在 VR 世界中行走，而你物理世界中的身体却静止不动，大部分人会产生严重的眩晕感。这就是为什么目前优秀的 VR 体验，要么是让你处于飞船、飞机驾驶舱或汽车里的游戏，要么是像 Sandbox VR 这类允许你在真实物理空间中走动的新型初创空间。
AR 我觉得会来得更快。还有自动驾驶（AV），我认为这将是第一个对现实世界产生颠覆性影响的 AI 落地应用。横向思考非常重要：自动驾驶对零售和房地产行业带来的价值重塑和颠覆，可能会远远超过其对汽车行业本身的影响。
帕特里克： 仅仅是因为出行变得更加容易了吗？
加文： 过去大家为了方便出行、缩短通勤时间，纷纷流向大都市市区。但如果你可以直接坐进车里，随时出发，在车里睡觉、玩手机，那么住在离大都市一个多小时车程、拥有大草坪的美丽郊区，听起来就完全不同了。在零售方面，自动驾驶和无人机送货将大幅改变线上与线下零售的势力均衡，从根本上改变这两者的相对经济学。
另外，在虚拟世界中，我高度看好元宇宙（Metaverse）。我认为，在我们这一代人的有生之年里，大多数人将会在虚拟世界中度过他们大部分的清醒时间，这是不可避免的。这只是对当前趋势的简单线性外推。
帕特里克： 是啊，现在人们看手机的平均时长已经很惊人了。甚至可以说，现在的手机依赖就是元宇宙的“粗糙初级版”。
加文： 确实是粗糙版。虽然你在手机上可能看的是现实事件，比如看体育比赛、刷新闻、和朋友发消息，但这其中的一部分已经符合我对虚拟世界的定义了。当人们在虚拟世界中度过大部分时间时，元宇宙就诞生了。为什么电子游戏和虚拟世界在消费者的注意力和时间份额中长期保持慢速掠夺之势？秉承约翰·梅纳德·凯恩斯（John Maynard Keynes）“我宁愿要模糊的正确，也不要精确的错误”的精神，我们来看一组数据：英国政府机构对游戏、音乐和电影销量有着非常精准的统计。20 年前，电子游戏仅占这三者总销售额的不到 5%；而今天，它已经占据了绝对多数。
我认为原因在于：你很难拍出一部超越 35、40 年前的《帝国反击战》、《教父2》或《猎鹿人》的电影。我热爱古典音乐，但我认为没有人能写出比巴赫、贝多芬、莫扎特和柴科夫斯基（平均距今约 300 年）更伟大的乐章。相反，今天的电子游戏和 15 年前相比，有着云泥之别。电子游戏是唯一在乘坐“摩尔定律”过山车的娱乐媒介，这就是它不断吞噬其他媒体市场份额的原因。如果进行线性外推，虚拟世界终将发展到与现实世界真假难辨的程度。当你可以直接置身于古罗马时，为什么还要去电视上看 HBO 的美剧《罗马》呢？
帕特里克： 去扮演军团百夫长泰特斯·普洛（Titus Pullo），对吧。
加文： 没错！就是这样。
帕特里克： 你如何将这些宏观的趋势与推论落实到具体的企业投资上？比如以 AR 为例，苹果表示他们会在 2022 年左右推出智能眼镜等设备。你如何将这种宏大叙事转化为实际的投资组合构建？
加文： 如果我是对的，即手机最终会变成“边缘服务器”（Edge Server）……
帕特里克： “边缘服务器”这个概念太棒了，我之前从来没听人这么说过。
加文： 其实我是在 Twitter 上看一个叫布莱恩·诺加德（Brian Norgard）的人写的。
帕特里克： 我认识布莱恩。
加文： 我觉得我自己并没有多少伟大的原创点子，但当我听到一个绝佳的想法时，我能瞬间识别它，并在这上面坚守很久。这个想法应该来自布莱恩，我从未见过他，但非常喜欢他的推文。
在 AR 领域，如果手机充当边缘服务器，那么最主流的手机操作系统在平台层（或者按照本·汤普森的说法是“聚合者” Aggregator 层）极大概率也会主导 AR 生态。在 VR 领域，竞争格局非常精彩，许多巨头都想控制元宇宙，成为平台提供商。比如 Facebook（顺便声明，我们以各种形式投资了我们今天讨论的很多公司），他们收购了脑机接口公司 CTRL-Labs，也收购了 Oculus。他们错失了智能手机的操作系统平台时代，因此急于在 VR 和 AR 时代打造出自己的平台。但如果“手机是边缘服务器”的逻辑成立，他们在 AR 领域将举步维艰，因此他们将核心重兵压在了 VR 上。
更妙的是，我认为元宇宙的平台层（或者借用威廉·吉布森和《头号玩家》里的说法——“绿洲” OASIS 平台层）注定会由电子游戏演变而来。当你想穿越回古代，你会进入《刺客信条》；当你想体验当兵射击，你会去《使命召唤》；如果想要轻松一点的奇幻社交，那会是《堡垒之夜》。这已经正在发生了，欧文·威廉姆斯（Owen Williams）曾写过一篇精彩的文章，叫《堡垒之夜不是游戏，而是一个地方》。马修·波尔（Matthew Ball）也写过关于《堡垒之夜》的宏大分析，指出它实际上就是元宇宙的雏形。
如果在直觉的模糊前沿里向未来看五、七年甚至九年，我认为这是一个极其写实的终局：今天最顶级的电子游戏 IP，将演化为元宇宙的平台底座，它们会由某种底层协议连接在一起。这就是今天我构建相关投资组合的逻辑核心。
电子游戏行业深度拆解
帕特里克： 我们能更深入地聊聊电子游戏吗？比如行业格局、核心玩家以及不断飙升的份额。我觉得马修·波尔在这方面做了极其出色的研究，我未来会邀请他上这档节目。游戏的增长令人侧目，但我认为你在此处拥有一个底层市场洞察，这非常类似于你当年对 Facebook 移动广告的经典判断——即其对用户注意力的绝对掌控，远超其当时变现的广告收入份额。这里有什么相通的类比吗？你能分享一下当年的那个核心洞察，以及它是如何套用到今天的电子游戏行业的吗？
加文： 投资 Facebook 实际上是我第一次真正将苹果式的“长期最简底层洞察”付诸实战。
在 2012 年审视 Facebook 时，它刚上市不久，股价直接腰斩了 50%。当时“互联网女皇”玛丽·米克（Mary Meeker）发布了她著名的年度互联网报告。我从没见过玛丽，但她对我的投资生涯影响巨大。她在报告中指出：互联网（当时还分为移动端和桌面端）占美国消费者时间花费份额的 35%，但仅占广告收入总额的 23%。
作为一个历史研究者，我知道任何能吸引消费者时间与注意力的新媒介诞生时，广告收入的迁移总是滞后的。当收音机刚问世时，人们的注意力从报纸转移到广播，但花了很多年时间才建立起 15 到 30 秒的广播广告标准，广告主才确信广播广告是有投资回报率（ROI）的。但最终，广告资金还是呈线性流入了广播。电视诞生时也是如此，注意力转移甚至比广播更剧烈，早期的电视广告甚至直接照搬广播稿，广告资金的转化同样滞后了很久。当时互联网正处于这个注意力与广告收入严重错配的阶段，基于百年商业史的规律，我很笃信那 23% 的广告收入份额终将追上甚至超越 35% 的注意力份额。
而对于 Facebook 本身，它占美国消费者跨所有媒介时间总额的 7% 左右，但当时仅分走了不到 4% 的广告收入（2012 年其年广告收入仅为 50 亿美元）。所以仅凭借这个极其简单的心理表征，我就可以在估值模型里底线保守地推算（underwrite）出它至少有 110 亿美元的美国广告收入空间。把这个逻辑放大到全球 5500 亿美元的广告总池子里，算出它的合理份额应该至少达到 350 亿美元。而且这还没有做任何溢价微调。比如：第一，搜索广告支出其实不算真正的广告费，它只是“需求满足”（Demand Fulfillment）——你不是在塑造消费者心智，而是直接做收口。它是实体零售业中“上架费”（Slotting Fees）的数字版。如果上架费能被精确衡量，那它的费用会非常昂贵，只是数字搜索让它显性化了。如今的互联网世界里，任何能被精准量化的指标往往容易在估值中被高估。
帕特里克： 这里的“上架费”，就是指商品在超市货架上的摆放位置吧。
加文： 没错。摆在与视线齐平的位置，价值远高于摆在最底层，这门生意由来已久。
帕特里克： 而搜索本质上就是数字版的摆放费。
加文： 是的。除了搜索的区别，第二个微调因子是：Facebook 拥有比任何传统媒介都强大得多的“可衡量性”（Measurability）。在 2011、2012 年时，纸媒广告开支依然大于互联网，但世界变化极快。在 Facebook 上，你可以清晰追踪用户画像和兴趣，推送高度定制化的广告。理论上，精准投放的价值要高得多，因此互联网广告理应能撬动更大的超额回报。
第三个微调则是：线上经济相比线下经济，对广告的依赖度要高得多。许多年后，金融投资圈 Twitter（FinTwit）上流行了一句名言，完美概括了这个想法——“获客成本（CAC）就是新的租金”（CAC is the new rent）。网上的广告开支不只是广告，对于很多电商和线上业务来说，它就是租金的替代物，直接省去了实体店面。
帕特里克： 物理店面。
加文： 是的。你想想全球的房租总盘子有多大？所以我算了一下，哪怕不做上述这些乐观的向上修正微调，只看最保守的基本盘，Facebook 也能实现 350 亿美元的年收入。按 50% 的息税前利润率（EBIT Margin）和 20% 的所得税率计算，这就是 140 亿到 150 亿美元的年自由现金流（FCF）。而当时这只股票的企业价值（EV）仅为 300 亿到 350 亿美元。这意味着其潜在估值只有两倍出头的 EV/FCF，便宜得离谱。
所以我在 2012 年一路买入。后来马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）在 TechCrunch 大会上发言表示，他极度确信手机端（信息流）广告的价值将几何倍数地高于电脑端广告，因为手机传感器和定位带来了更精准的用户特征，知道用户确实在看着屏幕。这与我的模型完全吻合，我随之将 Facebook 确立为 Atreides 的超级重仓股。
与电子游戏相比，我认为有几个重大趋势。第一，在过去 10 到 15 年里，全球玩家人口增长了 10 倍以上。原因有两个：过去游戏行业的入口非常窄，只有任天堂主机和街机；后来 iPhone 出现，提供了一个广度无与伦比的新入口；现在，我们又迎来了《堡垒之夜》这样的第三类社交入口。玩家基数正在剧增，但目前仍占人类的不到三分之一。在有生之年里，全球每一个人都会以某种形式玩电子游戏，就像每个人都会看电视听音乐一样。对此我深信不疑。
因此，玩家人数在涨，人均游戏时长也在涨。但从变现效率（Monetization） 的角度来看：目前变现极好的手机游戏，每小时平均只能收回 8 到 10 美分；主机或 PC 游戏每小时变现 50 美分；相比之下，普通有线电视频道每小时变现 85 到 90 美分，而那些极具用户粘性的频道（如热门体育赛事）每小时变现高达 2 到 3 美元。
我认为，电子游戏每小时的变现效率至少应该向有线电视频道对齐。你想想，当一个人全神贯注打《使命召唤》、《堡垒之夜》或《刺客信条》时的专注度，和他在电视前百无聊赖看《探索频道》“鲨鱼周”时的专注度，是完全不可同日而语的。唯一能跟玩游戏抗衡的专注度是狂热的体育球迷，也就是每小时 2 到 3 美元的注意力价值。因此，游戏每小时的变现增长空间不可限量。更重要的是，这还没有计算电子竞技（eSports）。如果你去问 25 岁以下的人，他们看电竞的时间远远超过看真实体育比赛。
顺便提一句，我们在私募股权（一级市场）投资的一家尚未官宣名字的公司，可能已经找到了电竞变现的终极钥匙。他们的玩法极其类似于电影《饥饿游戏》（The Hunger Games）——观众不仅是看比赛，还可以充钱“打赏”给支持的选手提供微弱的战术优势（Edge），让观赛者直接干预游戏进程。我认为这将为电竞变现带来不可思议的飞轮。
所以，随着用户时长激增，变现潜力巨大。同时，公开市场对游戏行业有一个致命的误解，认为这只是一个类似于拍电影的“爆款驱动型”（Hit-driven）夕阳行业。根本不是，绝对不是。 在过去 20 年里，《使命召唤》每年都是全球最畅销的游戏，只有在 R 星（Rockstar）发布《荒野大镖客》或《侠盗猎车手》（GTA）时例外。如果当年有《刺客信条》，它必然排前十；如果有《战地》，通常会排前五。这些顶级 IP 的生命力极具确定性。原因在于：它们本质上是社交网络。游戏不再是单纯的游戏，而是一个“社交场所”——大家习惯聚在一起玩某款特定的游戏，其社交转移成本高得惊人。
我对此感同身受。很多同龄的基金经理打高尔夫，而我用同样的时间打游戏。游戏让我洞察了两件事。第一，它们确实是强粘性的社交网络。要想号召这群人换一个新游戏非常困难，像《堡垒之夜》这样的破圈奇迹，每十到十五年才会出现一次。第二，它让我深刻体会到了运气（Luck） 在每个人生命中扮演的主导角色。在与我联机打游戏的网友中，有些人思维极其敏锐、在压力下冷静如冰、天生具备领导力和说服力，但他们甚至高中都没能毕业。如果换一个成长路线，这人完全可能成为顶级的 CEO 甚至美国总统。但在美国，没有高中学历很难跨越阶层。他们现在也是很好的人，过着快乐的生活，但这让我深切体会到运气对命运的掌控力。
帕特里克： 这听起来是我听过最有趣的“招聘渠道”了。为什么没人尝试去游戏里发掘这些天才，然后把他们招募进公司呢？
加文： 坦白说，我自己身为投资人，居然没主动想过这个点子，确实有些惭愧。这绝对是一个极佳的人才发掘机制。这让我想起了很久以前的那部科幻老电影……
帕特里克： 哈哈，我也把那部电影写在备忘录里了。
加文： 对！就是 1980 年代美国的那部经典科幻片《最后的星空战士》（The Last Starfighter）。外星人把一款射击游戏放在地球上，只要有人打通了最高分，外星人就会开飞碟来接你，去打太空大战。那款游戏本质上就是一个顶尖星际飞行员的招聘工具。
帕特里克： 那么在这个过程中，“价值在何处沉淀”（Value Accrual）变得非常有趣。游戏行业有如此强劲的长波红利。但问题在于，既然我们想做多这个趋势，是不是应该买入游戏开发商（Game Builders），而不是去投电竞战队、场馆或其他外围硬件？因为我曾与一位美国职业体育大联盟（如 MLB、NFL）的球队老板聊过，他说他研究过电竞战队，发现与他拥有的传统球队不同，电竞战队缺乏垄断的壁垒。在物理世界，不太可能出现另一个美职棒联盟，球队席位极度稀缺，而电竞行业似乎缺乏这种席位的垄断稀缺性。你同意他的看法吗？
加文： 好吧，我可以得出两个具有极高确信度的观察结论：第一，说这话的老板肯定超过 40 岁了；第二，他绝对不玩电子游戏。因为就像棒球、高尔夫或篮球一样，头部的专业电竞联盟席位同样也是极度受限且稀缺的。比如《守望先锋》和《使命召唤》大联盟的特许席位是限量的。拥有这些核心席位（Slots）的电竞俱乐部肯定会有巨大的资产价值。虽然目前他们的商业化闭环还没完全打通，但他们已经在 30 岁以下的年轻群体中建立起了不可低估的品牌号召力。
帕特里克： 这确实还在萌芽阶段。
加文： 对。目前电竞队伍主要依靠类似 DTC（直营电商）或潮牌周边的模式在变现，但我坚信，核心联盟席位的垄断稀缺性未来同样会带来巨大的红利。
帕特里克： 这确实很有意思。在你玩过的游戏中，最喜欢的是哪两三款？
加文： 我每期新游戏出来都会花 3 到 5 个小时亲自去体验。有时我想，如果把游戏投资人做个类比——这就像在一个大型零售行业投资基金里，有 98% 的基金经理从来不去线下超市，也从不用亚马逊网购，但他们却试图对零售股指点江山，这很荒谬。
从第一性原理出发，亲自去玩游戏是极大的竞争优势。这正对应了彼得·林奇（Peter Lynch）的名言：“如果你喜欢它的产品，你就会爱上它的股票。”我过去喜欢《刺客信条》和《上古卷轴》（Elder Scrolls），但真正让我彻底沉迷进去的是一款叫《命运》（Destiny）的游戏。
帕特里克： 我听过这款游戏。
加文： 我想用一个英文缩写来形容它：第一款真正意义上的 FPS-MMO-RPG（第一人称射击-大型多人在线-角色扮演） 游戏。尤其是它构建在庞大的科幻设定下。我从小就是个科幻迷，这也是我生命中不可或缺的一部分。我最喜欢的两大母题就是硬科幻，以及类似《指环王》那样的史诗奇幻历史。所以《命运》这套科幻背景彻底俘获了我。
帕特里克： FPS 代表第一人称射击。
加文： 对。
帕特里克： 但它又是大型多人在线的。
加文： 大型多人在线，且带有角色扮演属性。
帕特里克： 你听了可能会感兴趣，我年轻时也是个联机打《反恐精英》（CS）的高手，虽然没有奇幻元素，但那也是款伟大的游戏。
加文： 哈哈。不过这其实让我非常受挫。我这一生中能燃起极强好胜心的事情并不多：投资、乒乓球、国际象棋，现在打游戏算是一个。但作为一个 43 岁的中年人，要在 PvP（玩家对抗玩家）模式里立足真的很难，我必须靠狡猾的身位和对地图细节的极致背记来弥补反应的退化，通常得靠我们车队里那群 25 岁以下的小年轻带我飞。
科技与消费领域的超额 Alpha
帕特里克： 没错。我们聊了非常多关于科技的话题，不过我知道你的对冲基金只聚焦在科技和消费这两个主要行业。因为你认为这两个行业是寻找超额 Alpha（超额收益）最肥沃的土壤。据我所知，你在其他行业的过往战绩甚至并不理想，甚至拖累了整体业绩。你认为这两个行业有什么神奇的魔力，能成为发掘超额 Alpha 的温床？
加文： 如果用一个行业中每年业绩表现前 10% 的股票和表现最差 10% 的股票之间的价差（Spread）来衡量“Alpha 肥沃度”，如果将这个肥沃度在 1 到 10 的刻度上打分：科技是 10 分，消费是 7 分，医疗是 5 分，其他所有行业可能都在 4 分以下。这意味着科技和消费里有着极大的收益离散度，这正是因为科技的未来充满了巨大的不确定性，导致股价容易产生剧烈的估值重估、过度反应和价格错配。
科技为什么容易有 Alpha 很好理解。而消费，我之前从没从这个视角系统总结过，但我觉得消费在某种程度上是受这些“科技代际革命”冲击最直接的行业。比如广播问世时，最先拥抱广播媒体并标准化投放的消费品牌迅速崛起了；电视问世时亦然，互联网也是如此。消费者的品味和偏好一方面极其稳定，催生了像星巴克或路易威登（Louis Vuitton）这样代代相传、历久弥新的伟大企业；但另一方面，许多没有跟上变革的消费品牌被时代的浪潮彻底无情淘汰。这导致了消费品行业的分化极大，因而蕴藏了极高的 Alpha。
曾经有机构对我过往的投资业绩做过深度的量化归因分析。看到结果时，我感到既尴尬又惭愧——它显示我在工业、能源、医疗和金融行业的投资中，非常稳定且持续地在毁灭价值（Destroyed Alpha）；幸好，我在科技和消费领域的超额回报足够巨大，彻底覆盖了这些亏损。这一方面是因为这两个行业本身的沃土属性，另一方面也高度源于我本人的兴趣和激情所在。
价值投资的现状与未来
帕特里克： 没错。你曾提过，在建仓一只股票前，你对这家公司的认知程度必须达到所有投资者中前 1% 的水平。能聊聊这个要求吗？为什么是前 1%？在华尔街藏龙卧虎的环境下，如何才能做到这一点？你深入研究一家公司达到这种极致认知的秘诀和方法是什么？
加文： 无法遏制的好奇心、拼命的工作，此外在科技和消费领域，这是一场关于“知识累积”（Cumulative Knowledge）的终极游戏。科技行业的一个奇特之处在于，2000 年的科网股泡沫清洗掉了大批投资者。加上巴菲特在 90 年代中后期反复强调科技超出了他的“能力圈”，导致整整一代聪明的投资者此后都有意无意地避开科技股。
我认为，要在拥有百年历史的银行、保险公司等传统行业里做到前 1% 的认知程度，其实远比在科技行业难。因为在科技领域，许多人被泡沫破灭击溃离场了，随后的 2008-2009 金融危机又淘汰了一批人。事实上，在华尔街，自 2000 年起就没有中断过、一直高强度在一线研究科技股的投资人，其实数量极其有限，大家在各种行业会议上基本都脸熟。由于科技投资高度依赖认知的复利，这种知识的累积效应会非常显著。加上这个行业充满剧烈的动态变化，曾被大批古典投资人忽视，这反而让深耕者更容易建立壁垒。当然，这依然需要海量精力的付出，投资是极其坚硬、困难的行业。
但如果我已经在这个领域深耕了 20 年，成为少数这 20 年来极度专注科技股研究的投资人之一，那追求前 1% 的认知就是顺理成章的目标。当年谷歌、Netflix、Salesforce 提交招股说明书（S1）时，全市场有多少人一行行去仔细研读了？这是一个可以实现的客观目标，但确实需要极其坚实的基础。
帕特里克： 我觉得最能证明你“知识累积”观点的例子就是本·汤普森（Ben Thompson）。每天看他的文章，你会发现，他之所以能以惊人的速度输出极高质量和前瞻性的科技洞察，完全是因为他脑海里有着几十年来积攒下的深厚知识库。
加文： 绝对如此。本的 Stratechery 网站是科技投资界不可多得的宝藏。
帕特里克： 操作性很强。我想聊聊价值投资。我们刚才探讨了成长股投资，现在我想聊聊价值投资。如今价值股的整体表现非常糟糕，而价值因子相比成长性要更容易量化（看一眼市盈率 PE 即可，而判断企业未来 7 年的核心成长变量却难上加难）。尽管历史上价值投资被无数次证明行之有效，但近些年它表现惨淡。我很想听听你对价值投资目前以及未来局面的看法。
加文： 在过去，价值投资之所以奏效，主要依赖于经济底层的“均值回归”（Mean Reversion）。当企业变得极其便宜、股价超跌时，优秀的人才和富余的资本会主动撤离该行业，这为该行业未来由于资本出清而迎来利润回升（Higher Returns）埋下了伏笔；反之，当一个行业极度昂贵、股价疯狂飙升时，它会吸引海量资本和顶尖人才涌入，这反而为该行业未来的过度竞争和利润缩水埋下了祸根。
但我认为，在当今的底层商业中，有两大新因素正在严重阻碍和挑战这一经典的“均值回归”机制，这也导致了最优秀的前 10% 企业的超高 ROIC（资本回报率）壁垒，能比十多年前保持得要持久得多：
第一是监管俘获（Regulatory Capture）的急剧增加。抛开政治不谈，现代美国企业及其游说团体雇佣了大批前国会幕僚和前监管官员，构筑了深厚的监管壁垒。这种监管俘获本质上极大地加固了头部既得利益者的护城河，让新进入者望而却步。
第二，如果让我只挑选一个竞争壁垒和竞争优势，我永远会选择 “规模”（Scale），尤其是 “相对规模”（Relative Scale）。如果你占有 40% 的份额，但两个竞争对手各有 30%，这远不如你占 70% 而其他人都在 10% 以下；甚至即使你只占 15%，而其他小竞争对手都在 1% 以下也更好。而这种垄断规模效应，在互联网线上的体现，要远远比物理线下世界来得更为强大。
同样地，如果让我选择一个理解 AI 商业终局的切入点：我虽然不是计算机科学家，但我精读了所有核心的 AI 论文。决定 AI 预测精度和质量的唯一最强指征，就是用来训练算法的数据量。 算法本身并没有外界炒作的那么重要，训练的硬件基础设施只要达标即可，真正拉开差距的是数据规模。微软和谷歌的多篇研究论文中都已经确立了一个基本物理定律：训练数据量每提高一个数量级（Order of Magnitude），AI 的预测精度质量就翻倍一次（这里的质量翻倍是指误差率向 0 的逼近，例如从 96% 的准确率提升到 98%，代表错误率减半，就是质的飞跃）。
这在巨头之间构筑了一个恐怖且难以逾越的正向数据反馈闭环（Data Feedback Loops）。由于数据规模直接决定了算法质量，拥有绝对市场地位的平台通过拥有最多用户，产生海量源源不断的数据去喂养算法，使得他们的算法迭代速度远超任何新创对手。
当这些因素结合在一起，就是我们看到经典“均值回归”失效、头部大盘成长股长盛不衰的核心逻辑。除非未来在算法层面发生革命性突变（无论是生成对抗网络 GANs 还是卷积神经网络 CNNs 等领域出现摆脱海量数据依赖的技术），否则这种技术红利将继续向少数巨头靠拢。
除了商业基本面，价值投资过去之所以奏效，还得益于人性因素——“职业生涯风险”（Career Risk）。在以前，如果你在投资组合中持有一只极度不受市场待见、声名狼藉的垃圾股，你要承担巨大的声誉和职业风险。但量化投资和计算机算法并没有职业顾虑，它们可以冷酷地机械执行“买入估值处于最底层 10% 的股票”这一指令。随着大量量化基金的普及，这种单纯基于低估值的价差套利空间被迅速抹平了。
以文艺复兴科技（Renaissance Technologies）为例，我相信他们真正核心的竞争优势是独占的非公开历史数据集（Proprietary Data）。他们早早去全球各个角落买断了拥有 50 到 100 年授权期的特有非公开数据集，并将其与金融市场交叉建模，运行极其复杂的模式识别。其他机构根本无法复制，因为文艺复兴已经买断了数据排他权。
当把所有这些因素汇总，就不难理解为什么古典价值投资陷入了长期的挣扎。此外，如今 Benjamin Graham 的价值投资理念早已人尽皆知，大家都知道《聪明的投资者》第 8 章和第 20 章是圣经。在各大公募或对冲基金的考核机制中，如果你因为买入高估值成长股亏损了，在季末向投资总监（CIO）汇报时，你面临的问责，往往远比买入一个看似便宜的安全边际垃圾股亏损要严厉得多。
帕特里克： 非常有意思。关于你提到的监管俘获（Regulatory Capture）的增加，能不能多聊两句，这背后是什么趋势在推动？
加文： 我不太想卷入政治争端。但我可以说，现在的跨国公司和他们的院外游说集团在招募国会议员的前幕僚长、前监管官员方面已经炉火纯青。他们组建了庞大的监管合规专家军团，以至于美国当今出台的许多关键行业法案，本质上就是这些巨头和游说者自己关起门来起草的。现代经济分工已经如此复杂，以至于……
帕特里克： 以至于立法的议员们根本看不懂法案背后的行业门道。
加文： 是的，哪怕立法者再聪明，也无法精通每一个复杂的现代技术细节。
帕特里克： 没错。那么在科技领域，你如何看待一些潜在的宏观逆风？比如反垄断（Antitrust）的声浪卷土重来。对这些超级科技平台的监管跟以往的反垄断不同，因为巨头提供的很多服务是免费或极低成本的，消费者体验极佳，但这种绝对的垄断垄断势力显然会影响投资回报。你会如何应对这种监管逆风？
加文： 这毫无疑问是投资科技巨头时最需要防范的灰犀牛风险。对于谷歌、Facebook、亚马逊来说，这都是现实的威胁。
但我对这一风险的思考模型是：从美国经济效率和商业回报的角度看，最合理的监管手段反而是将它们拆分（Break Them Up）。当前这些万亿巨头的估值里其实隐含了很深的 “集团折价”（Conglomerate Discount）。一旦强行分拆，其内部各业务的资本配置效率反而会大幅改善。以谷歌为例，其核心搜索业务本身的成长性其实已在大幅放缓，如果将其独立出来，让它仅作为 Android 或 Chrome 浏览器的一个向外采购服务并支付分销税，那搜索业务公司便能实现极其惊人的现金回购率和股息率，释放巨大的隐藏估值。
因此，如果拆分能消除集团折价、优化各子业务的资本配置，我是乐见其成的。但当然还有另外一种糟糕的结局，即美国政府实施了极其粗暴且严苛的行政限制，极大地损害了美国本土科技巨头的竞争力。在这种情况下，不仅这些巨头的股票估值会崩塌，对整个美国也是灾难性的——因为在那个真空期，中国互联网巨头将长驱直入并主导全球。
帕特里克： 你合理预判了我下一个问题，即中国互联网。我知道你不直接投资中国，但中国显然是全球科技生态中无法忽视的一环。你能概括一下中国互联网对美国科技公司的影响以及为什么我们必须密切关注它吗？
加文： 这又回到了“前 1% 认知深度”的原则。我从腾讯上市之初就一直关注中国互联网，当时腾讯主要还是一家电子游戏公司。但我清楚地知道，我永远无法在中国公司上达到前 1% 的认知，因为我不懂中文。为了坚守投资纪律，哪怕在极端的价格错配下，我也最多配置 50 到 100 个基点的微小仓位。但我们必须死死盯防和研究中国互联网企业，因为在很多应用层面，他们甚至比美国同行更具创新性。由于他们没有美国那样根深蒂固的线下零售与信用卡支付网络阻碍，他们率先演进出了“超级 App”（Super Apps）模式。安德森·霍罗维茨（a16z）的陈梅陵（Connie Chan）在这方面写过极其精彩的分析，我从她那里学到了很多。
我每年至少去一次中国实地走访，去亲身感受一下：“天啊，在那根本不需要用现金，甚至连刷信用卡都很难。”去中国的星巴克或任意一家餐馆，如果你掏出信用卡，店员会手忙脚乱地到处找刷卡机，最后从柜台底下掏出一台落满灰尘的机器。研究中国互联网是为了看清美国互联网生态未来可能演进的轮廓。他们是非常伟大的统治级企业，且他们绝不会像美国企业那样受到监管的束缚。
帕特里克： 很多商业书籍都探讨过国家间技术模式的互相借鉴和逆向输出。你是否经常看到美国科技巨头的管理层试图去向中国借脑，复制他们跑得更快的商业模式？比如在支付或社交分发方面？
加文： 这非常普遍。
帕特里克： 能举几个例子吗？
加文： 比如 Meta 当年对 WhatsApp 变现模式的第一次尝试，就是完全照抄中国微信的做法——“把它打造成一个连接企业与消费者的 B2B 客服通道”。虽然那个尝试在欧美没有完全做起来。另外，Uber 极其想把自己重塑为一个超级 App，因为他们有着庞大的日常活跃用户，希望能像微信那样，在打车的基础上挂载外卖、快递等各种生活服务。
替代数据、趋势与投资错误
帕特里克： 在你的投资流程中，如何定位“替代数据”（Alternative Data，如信用卡数据、卫星图像等）的角色？这在当今投资界正以惊人的速度发生变化。作为一个注重基本面的投资人，你怎么看替代数据在决策中的权重？
加文： 如果你是一个基本面投资者，替代数据在今天已经是标配（Table Stakes）了。几乎每家对冲基金都有信用卡消费账单流水，每个人都能实时监测某公司在季度的销售走势。但是，除了文艺复兴科技（Renaissance Technologies）这类型垄断了非公开专有数据的机构，你很难通过替代数据获得持续的竞争壁垒。这些数据商是在同时卖给所有人，并且大基金有规模议价优势。很多基金喜欢吹嘘：“我们有独占的专有数据”，醒醒吧，你根本没有。真正顶级的顶级数据科学家在谷歌、Facebook 拿着 2500 万到 5000 万美元的年薪，对冲基金抢不到这样的人。
所以替代数据不是壁垒，但确实是不可或缺的标配。它是我从业以来见过的最大的变革，甚至超过了昔日美国证券交易委员会引入“公平信息披露规则”（Reg FD）对投资界的冲击。我观察到，目前财报季里许多个股极其剧烈的波动，往往是因为某些替代数据产生了“伪精准”的幻觉——数据样本量极小且存在偏差，但分析师们信以为真，财报一旦揭晓发现完全预判错误，导致多空资金集体踩踏。所以你必须拥有它，以便知道市场上的其他参与者在根据什么瞎折腾。这就像宇宙中的“暗物质”：对冲基金手里的替代数据每天都在悄无声息地左右股价波动。
另一个暗物质是一级私募市场的动向。私募市场的发展在深刻影响着公开市场的同类企业，虽然这并不易被直接察觉。不过，我们可以用它来做一些有趣的研究。例如，我们开发了一个系统，能够自动报警追踪全球销售额增长超过 200% 的私营独角兽，这能极大地为我们提供一级风投阶段的项目线索。此外，传统一级风险投资的核心方法是分析“客户留存率矩阵”（Customer Cohort Analysis）。如果能将这一套分析模型平移到公开股票中，尝试去解构公募巨头的客户留存曲线，你就能以远超同行的确定性去对未来两到三年的营收进行建模，这是传统公开市场财务分析不曾拥有的利器。
帕特里克： 我看到你曾引用过 Benchmark 传奇合伙人马特·科勒（Matt Cohler）的一句名言：“我们的工作不是去预言未来，而是率先察觉正在发生的当下。”我极其推崇这个观点。还有什么关于当下的重大线索是你注意到了，且未来会演变为庞大趋势的？
加文： 是的，马特的原话是：“我的职责并不是去预测未来，而仅仅是先人一步去注意到当下正在发生的事。” 这句话充满力量。回到电子游戏，这就是一个绝佳的“率先察觉当下”的实战案例。在 2012 年，游戏股的商业模式与今天不同，当时它们严重受制于游戏机主机的硬件更新周期，具有极强的周期性。每当新主机发布时，估值倍数都会被炒上天，而在老主机生命尾期则倍数极低。2012 年时，索尼 PS4 和微软 Xbox One 爆发前夕，整个游戏股票估值却陷入了历史冰点。华尔街的精英投资者们（这群人不打游戏）陷入了恐慌，认为 iPhone 带来的手游将彻底终结和替代（substitute）主机与 PC 游戏。
我研究了这个行业，发现数据走势只是正常的交替放缓。通过第一性原理，我笃信：一个在 4 英寸低分辨率小屏上用粗糙的手指划拉的小游戏，在任何维度上都不可能替代在 50 英寸高清大屏上连着环绕立体音响、跟朋友连麦厮杀的《使命召唤》。手游对主机绝对是“补充”（complement），而不是“替代”。 手游毁灭主机的逻辑根本不成立。实际上，那次是游戏机史上最长的一个周期，摩尔定律为下一代主机蓄积了极其恐怖的芯片性能储备，PS4 和 Xbox One 的代际性能跃升将是史无前例的。基于这个对当下的深刻洞察，我做多并买入了美国上市的大多数主流电子游戏公司，甚至直接买下了其中好几家企业 8% 到 10% 的流通股。这就是“先人一步注意到当下”的威力。
另一个实战案例发生在 2017 年夏天。在我早年的公募投资生涯中，我几乎常年大幅低配线下零售股票，因为我认为实体店必将被电商蚕食殆尽。然而，从 2016 年中期起，我从一些极具前沿思维的 DTC（直营电商）品牌创始人口中发现了一个有趣的趋势：“在核心地段开几家实体店，能瞬间拉高我们的线上引流和广告投放效率。” 线上获客成本和留存率是电商的命门，实体店哪怕仅仅作为展厅，它对于线上导流的价值也是无可替代的。
这很符合我作为消费者的直觉。接着在 2017 年夏天，电商帝国的霸主亚马逊宣布大手笔收购线下超市全食（Whole Foods）。这无异于全球最顶尖的电商巨头亲自下场，以真金白银彻底背书了线下物理实体店的商业价值。然而搞笑的是，消息公布当天，全美所有实体零售企业的股价却恐慌性暴跌了 10% 到 20%。当时市场的逻辑极其荒谬，以为亚马逊会在全食超市里卖电视、电脑、游戏机和衣服。这根本不会改变实体服装或杂货店的生存现状。
对于线下实体零售，我的筛选模型极其简单：
第一，你要么拥有 “排他性的专属供给”（Exclusive Supply），即消费者在亚马逊上买不到你卖的东西；第二，你要么拥有 “极高比例的现金付账客群”（High Cash Pay），这意味着你的基本盘客户完全不处于“亚马逊 Prime 会员”的生态里，这就避开了与 Prime 的正面交锋；第三，用 “数字精细化运营能力” 对前两者进行洗牌。衡量一家传统实体店是否具备数字基因，只需要看他们的数字会员体系占比，以及每周给会员推送的个性化短信量。拥有独特货源、客群与亚马逊错位、且具备精准数据化运营能力的实体零售股，在当时就是绝佳的逆向买入机会。
帕特里克： 目前哪家公司是你觉得极其有趣、但却没有持有的？
加文： 目前我们没有持有 Netflix，甚至可以说，错过 Netflix 是我整个投资生涯中犯下的最大失误。 我从未重仓过它。它其实完美符合彼得·林奇的选股直觉。而且它完美契合一个底层的商业模型：互联网去除了生产者与消费者之间所有的中间分销商层级。
内容在 Netflix 诞生前，好莱坞的影视内容被中间商层层加价了近 4 倍。导演和演员拍出戏，制片公司要加价 100% 卖给电视台，有线电视网（如 Comcast）再加价 100% 卖给最终观众。Netflix 一举干掉了这高达 400% 的层层盘剥，把极高的性价比直接让渡给消费者。我错过它确实是不可原谅的。
而在 Atreides 成立早期，我们甚至曾做空（short）过 Netflix。我深知做多 Netflix 的核心逻辑：全球 5 亿付费会员、每月 10 美元、年营收 600 亿美元的终局，它将是全球视频分发寡头之一。但作为一个科技投资者，我最重要的投资军规之一是紧密监控“竞争烈度”（Competitive Intensity）的变化。在科技行业，竞争烈度具有乘数效应。因为谷歌和 Meta 广告系统采用的是维克里拍卖机制（Vickrey Auctions，即次价密封拍卖）。当行业没有竞争对手时，你的获客竞价就是次高价，拥有惊人的广告变现效率；但一旦市场上涌现出多个不计成本的竞争买家（如 Disney+、Apple TV+、HBO Max 扎堆上线），广告竞价压力会导致获客成本（CAC）发生超乎所有人想象的级数级爆破（blow out）。
在过去，Netflix 近乎垄断了网络获客，它几乎买下了谷歌大部分的关键词，且很多词根本没有其他大买家去竞价。所以当海量竞争对手入局时，其广告投放回报率势必暴跌，而华尔街并没有将这一块计入模型。当时 Netflix 股价从 250 美元涨到 350 美元，主要是因为市场挖掘了它所隐含的潜在定价权（Latent Pricing Power）——这是查里·芒格最推崇的致富心智模型之一。大家开始假设月费能从 10 美元涨到 20 美元，利润模型极其诱人。
但我认为，在惨烈的红海多边博弈下，其定价权可能不复存在，同时还要面临获客成本的攀升。此外，像《老友记》或《办公室》（The Office）这样的殿堂级经典内容版权正面临流失。从我个人的消费习惯来看，我和妻子每天晚上大部分时间是在重温《办公室》和《公园与游憩》，这些被授权的经典老剧实际上才是整个平台流量的中流伫立，而 Netflix 却正在失去它们。这让我觉得，这个原本被大家认为极具确定性的白马股，其底层模型的变数越来越大。
当一个高预期公司的 5 到 7 年发展路径蒙上阴影时，市场的估值透支时间跨度就会迅速收缩（估值下修）。因此我们当年选择做空它。虽然做空后来回补了，它也成为我反复反思的“人生之股”，但我依然选择绕着走——因为它的投资难度太高了，而我总是避开高难度动作。
给未来投资者的启示与建议
帕特里克： 你前面谈到了在科技股里扎根 20 年所积累的知识复利。对于那些渴望进入投资界的年轻人，你会给他们什么建议？在未来 20 年里，哪些核心技能是想要成为卓越投资者所必不可少的？
加文： 首先，你必须把巴菲特、彼得·林奇、索罗斯的经典著作读得滚瓜烂熟，打下最坚实的基本功。我也极力推荐听你这档播客，这其中凝聚了极深的学习养分。但我最想给年轻人的核心建议是：“聚焦于你真正拥有激情（Passionate）的领域。”
我从小就狂热地喜欢科幻小说，这种对未来的好奇心让我极其自然地被科技所吸引。如果你对某个行业天然拥有极强的兴趣，你成为卓越投资者的概率就会几何级地上升。因为投资这行极其依赖深度知识累积和海量力气付出，如果你在智力上不觉得这件事情很好玩，你是不可能扛过枯燥漫长的积累期并踏入前 1% 的认知殿堂的。
你要认识到，要建立这前 1% 的认知壁垒，需要花费极其漫长的时间。哪怕只关注两三只股票，也需要经年累月的深挖。你需要对市场保持谦逊。一定要找一件你甚至在周六、周日清晨一睁眼就迫不及待想去读、且丝毫不觉得是在工作的行业。找到这件让你真正乐在其中的事，这就成功了一半。
帕特里克： 最后三个惯例问题。第一，顺着你刚才所说的，你在科技投资领域最推崇的、非显性的核心阅读源是什么？（排除本·汤普森，因为他太出名了）。
加文： 我每天至少刷 10 遍 Techmeme 网站。
帕特里克： Techmeme，好的，我从没看过这个。
加文： Techmeme。科技资讯太嘈杂了，你不可能读完所有的博客，而 Techmeme 会自动聚合和提炼出当天全网最具含金量和讨论度的核心科技报道。另一个就是 Twitter（现为 X），它是全世界最伟大的高维行业情报交流网络。
帕特里克： 同意。第二个是关于科幻的问题。我不问你最爱的科幻小说是哪部，我想问你最喜欢的科幻角色是谁？
加文： 我很喜欢阿西莫夫《基地》（Foundation）系列里，代表“第二基地”与反派“骡”斗智斗勇的那个女性角色。
帕特里克： 贝塔·达瑞尔（Bayta Darell）？
加文： 对，就是贝塔·达瑞尔。这是一个极其伟大的角色：低调、谦逊、甚至有些平平无奇，但最终在神不知鬼不觉中，拯救并扭转了整个银河系的历史。
帕特里克： 我的最后一个经典问题是：他人为你做过的最善良（Kindest）的事是什么？
加文： 我非常喜欢阅读关于“幸福感”的研究。幸福科学告诉我们很多道理，但其中最核心的底层情绪是 “感激之情”（Gratitude）。我对很多帮助过我的人满怀感激，尤其是高二时期的英语老师南希·艾森伯格（Nancy Eisenberg）女士。我在 2014 年给她写了一封感谢信。其实我在高中时完全不是一个好学生。我喜欢阅读和社交，沉迷于打电子游戏，就是不爱学习。高二时我们在休斯顿的学校里有一门极重的期末课题论文，几乎决定了你整个高中的英语成绩。我想，“好吧，这次我得严肃对待了。”这个要求学生花六个月筹备的论文，我拖延到最后只花了三天三夜通宵肝完，当时我觉得自己已经极其拼命了。
结果第一稿交上去，拿了个大大的不及格（F）。我觉得天都塌了，我去找艾森伯格老师说：“老师，这是我这辈子拿过的最差成绩，客观上我觉得我写得很不错了啊。”而她平静地对我说：“加文，我对你有很高的期望，因为我知道你有能力写出比这好得多的东西。”
这招对一个 17 岁自尊心极强的少年来说简直是一击必中。她是一个伟大的教育家。我这辈子第一次开始拼了命地去学习和修改文章，那个过程带给我前所未有的充实与成就感，最后这篇论文拿到了 B+。她当然不会轻易给我 A，但那是影响我一生性格的决定性瞬间，教会了我如何通过专注的工作获得自我救赎。
帕特里克： 加文，你的热情完全能通过麦克风传递出来，听众一定会非常喜欢这次对话。非常感谢你分享这么多有深度且有趣的见解。
加文： 太棒了，谢谢帕特里克，非常感谢你这几个精彩的问题！