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多看上市公司的财报 (annual report) 有助于打破自己的错误的成见,建立起更准确的直觉,更丰富的关联和想象能力。这个功夫一定要下,不能偷懒。
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实际上如果平均每天花一两个小时看一下某个公司的财报,尤其是把过去十年的数据变化对比着看,常会有新收获,马上就意识到自己以前分析研究时陷入了什么样的思维误区。
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花时间看财报,就可以抑制自己想去做各种 (长期回报为负) 的短线交易的冲动。而且因为大脑建立起几百个投资对象的更精细的认知图景,会把自己的机会成本提得越来越高,自然对绝大部分所谓的“机会”无动于衷。
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研究财务报告,尤其是美国资本市场上的财务报告,本质就是研究权力的游戏。因为里面都是真金白银的大家在市场上博弈出来的数字,数据大而翔实,真实性比较高。
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财务报告,本质是资本世界权力架构的精细图谱。看同一个公司财报数据的几十年的变迁,多比较行业竞争者的财务数据,比较产业链上合作者的财务数据,就能更好理解权力变迁的规律,对权力未来的走向更加敏感。
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即使是财务造假,造假本身也有成本,造假最终会露馅,露馅之前财务报告里有各种蛛丝马迹可以提前感知。
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而不仔细研究财务报告,天天看各类媒体里各种缺乏数字、缺乏或者歪曲上下文 (context) , 断章取义,信口开河,吹牛没有后果的文宣,变成傻瓜而不自知,是个自然的结局。
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思科 (股票代码:CSCO) 是九十年代末互联网热潮时通讯器材领域的龙头老大。它的财政年度截至于每年的 7月31日。1999年七月底的年度财报里,年收入 121 亿美元,每股利润 EPS 0.29 美元。当年八月的时候股价 30 美元左右, PE 比值 100。 (一般财务数据在一个季度结束后一个月内就会出来,所以引用的是八月份的股价。)
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一年之后,2000年七月底年度财报里面,它的收入 189 亿美元,eps 0.36 美元,八月份时股价 65 美元,pe 比 180 。就在五个月之前的 2000年三月,思科的股价达到创纪录的 80 美元,至今仍未被超越。
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思科 2001年的收入为 222 亿美元,但因为大规模裁员支付的遣散费,收购资产账面价值降低,还有大量过剩库存的价值降低,导致 2001 财政年度出现亏损。
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2002 年七月底的财报里面,eps 萎缩到 0.26 美元, 八月份股价 13 美元 (比最高点回落84%) , PE 比值 50 。
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21 年之后,思科的 2023 年七月底财报出来时,收入 570 亿美元,eps 3.07 美元, 八月份股价 55 美元, PE 比 18。 PE 比值低的一个原因是增长缓慢。2023年的收入只比三年前增长 15% 。因此市场对其未来的增长预期也较低。
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换句话说,从 2000 年八月到 2023 年八月的 23 年间, 思科收入增长了 200% ,每股利润增长了 750%, 但股价反而下跌了 15% 。 (思科从 2011年开始每年给股东发放现金分红,平均大约每年 1 - 3%,在这个讨论里暂时忽略。) 如果你穿越回 2000 年八月,思科股价还在 65 美元的时候,你告诉那个时代的人,虽然思科是个非常好的公司,虽然思科 23 年后每股利润会增长七倍多,但股价将会下跌 15% , 那些人会不会认为你是神经病,叫你马上滚?
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这一串数据值得“只看基本面,不思考估值逻辑”的投资者好好想一下。
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英伟达 (股票代码:NVDA) 是人工智能芯片领域无需置疑的老大,是个非常好的公司,但仔细分析其估值,目前一股 417 美元入场的投资者未来五到十年的投资回报率 (相比于 S&P 500 ) 可能不会很高。根本原因有二:
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收入增速,可能低于已经非常乐观的预期;
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替代性的竞争方案慢慢终将涌现。
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2023 年七月底截止的最近一个季度, NVDA 收入 135 亿美元, (其中来自中国大陆加香港台湾的收入,占其总收入的 41%;用于数据中心的人工智能应用的收入为 103亿美元, 预计这一块未来一年的收入将超过 500 亿美元) ,大约是去年同期的两倍。净利润每股 2.48 美元, 是去年同期的 9.5 倍。这是股价五月底开始暴涨的最主要动力。管理层预计下一个季度的收入大约 160 亿美元 (比本季度增长 18.5%) 。市场预计截止到 2024年一月底的财政年度, NVDA 每股利润为 10.7 美元;按照现在 417 美元的股价,市盈率就是 39 。市场期待 NVDA 对 AI 市场的垄断牢不可破.
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NVDA 的客户花巨资买 GPU, 最终需要在应用层面的盈利,才可以持续。上个季度爆发式的增长购买需求,起源于 2022年底 ChatGPT 的横空出世,是一种恐慌性的不计代价的行为, 而恐慌抢购,导致 NVDA 芯片上季度毛利率 (gross margin) 从平时的 65%增加到 70% 以上。
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红杉资本的 David Cahn 最近发表了这样一个分析:在 GPU 上花费的每一美元,对应于数据中心 (云服务商) 要花费一美元的能耗成本。如果英伟达每年给数据中心销售 500 亿美元用于 AI 应用的GPU,那就对应数据中心 1000 亿美元的成本。提供人工智能应用的公司,不管是 ChatGPT, 微软的 Copilot、特斯拉、Xai、Midjourney、Stable Diffusion 等等,最终必须在这 1000 亿美元成本的基础上盈利,假设他们的毛利率是 50%,就意味着他们必须每年在终端用户上获得 2000 亿美元的收入,才可以持续。给第三方应用开发者提供服务的云服务商,也需要盈利,比如 AWS 的毛利率大约 30%,在此暂不考虑。
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2000 亿美元的收入从哪里来?微软说它在 Copilot 上一年会赚 100 亿美元, 假设谷歌、苹果、脸书一年也会在人工智能上多赚 100 亿美元,这就是 400 亿美元。OpenAI 说现在一年可以有 10 亿美元的收入,假设 Oracle、特斯拉、腾讯、阿里、推特、字节跳动等公司都能新增来自 AI 应用的每年 50 亿美元的收入。总共加起来是 710 亿美元,离 2000亿美元的收入还有接近 1300 亿美元的差距。收入的差距无法弥补怎么办?先可以讲故事画大饼,从资本市场圈钱来填补这个空缺。实在没钱填补了,第三方应用服务商倒闭,数据中心减少 GPU 购买预算,是唯一的出路。
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AI 应用层面的竞争,就和淘金热一样,开始大家都是一窝蜂不计代价涌入,哄抢抬高铲子的价格,分析师对铲子未来需求和卖铲子的毛利率产生过于乐观的预期。最终胜者毕竟是少数,大部分无法盈利的应用开发者退出市场,铲子 (GPU) 的需求增速放缓,存货过多,铲子的价格和毛利率必然下降。
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关于 ChatGPT 的宣传高峰大概在 2023 年五月左右,当时其网站单月的访问量高达 18亿;七月和八月份活跃用户的数目逐月下降 10%,虽然有观察者将其归因为学生暑期放假,但这至少显示了现阶段市场应用暂时进入一个瓶颈期。在 AI 应用上获利还有很长一段路要走。
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曾经极为火爆的 AI 画图应用 Midjourney, 2023 年4月网站访问次数超过四千万,七月份已经萎缩到两千七百万。Midjourney 使用界面并不友好,强迫用户必须通过乱糟糟的 Discord 来生成图片。而最近 ChatGPT 展示的最新的无需通过 Discord 就可生成高品质图片的界面,无疑在敲响 Midjourney 的丧钟。
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NVDA 的另外一个潜在问题是:分析师对他的未来估值,假设他能未来数年持续保持在 AI 芯片市场超过 90% 的市场份额和 70%以上的毛利率。NVDA 的垄断性主要来自所谓 CUDA (Compute Unified Device Architecture) 的软件生态。这个从2007年推出的基于 NVDA GPU 的软件平台,十几年来积累了上千个专门针对 NVDA GPU性能优化的软件指令,让开发者可以迅速上手,同时也让开发者依赖于 NVDA 的 GPU, 这短时间内对于潜在竞争者而言,是个难以逾越的壁垒。
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但 NVDA 的几个最大的客户,如微软,谷歌,亚马逊,脸书等等都在明确地自己开发专属人工智能芯片。谷歌有 TPU, 微软和 AMD 也在合作,amazon 在云端有 graviton, 等等。最大客户同时也在开发自己的竞品,这是一个比较微妙和特殊的情况。苹果的最大客户自己在做手机吗?特斯拉的最大客户在做自己的电车吗?Oracle 的最大客户在研发自己的数据库吗?最近一个季度的财务报告显示,某一家云服务商占英伟达单季度收入的比例高达 22%。这些大客户不会甘心一辈子不断给英伟达贡献毛利高于 70% 的利润而无所作为。
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虽然 CUDA 软件生态对开发者比较友好,暂时遥遥领先竞争者,但和潜在替代品的差距不可能保持五年,十年永远这么大。除了大公司研发的专用 AI 芯片,还有 AMD 的 ROCm, 还有从脸书分出来的 PyTorch 基金会, OpenAI 的 Triton, 都在试图摆脱对于 CUDA 软件平台的依赖,而最终侵蚀 NVDA 的市场份额和毛利率。
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即使 NVDA 市场份额降到 80%以下,毛利率降到 65%,它在 AI 芯片市场仍然拥有强势地位,但每股利润,利润的增速预期,和估值的计算则不得不重新调整。以思科的经验来估算,乐观地估计,假设 NVDA 2046 (23年之后) 的利润比 2023年增加了 750%, 就是每股 91 美元,但 PE 比值下降到 18,对应于 1638 美元的股价,和现在的 417 美元相比,大约年化 6.1% 的回报。不算太差,但并不比短期国债 5.5% 的利率好多少。
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而悲观的情况呢?可以参见思科股票从 2000 年三月到 2011 年中这十年多的走势,那足以彻底摧毁任何“只看基本面,不研究估值逻辑”的投资者的信心。
本文来自微信公众号: investguru(ID:investguru) ,作者:硅谷王川