企業(yè)家和投資人一樣要穿透周期的迷霧

徐傳陞

以實業(yè)的心態(tài)做投資

很多實體產(chǎn)業(yè)，都有非常明確的周期性，這是產(chǎn)業(yè)本身的規(guī)律。如果在周期的高點才入局，必然會面臨未來幾年的沉寂；如果在低谷入局，入局難、需要耐心，但會迎來收獲。不因低谷而失措，也不因高峰而忘形。

動力電池就具有非常典型的周期性。我們在2018年投資了電池正極材料龍頭容百科技，之后也陸續(xù)布局了和潤達(dá)、易鴻智能、碳語新材料等，以及儲能電池海辰儲能，其間我們一直在關(guān)注動力電池的行業(yè)周期。2014—2015年是一波上行周期，那時新能源汽車行業(yè)處于早期快速發(fā)展階段，因為過于依賴政策補(bǔ)貼，有很多質(zhì)疑的聲音。到2016年左右，國家開始審查騙補(bǔ)，一些問題逐漸暴露。

度過這段低谷，又是一波上行周期，2018年處于階段性頂點。然后到2019年，國家補(bǔ)貼退坡的速度超過大家的預(yù)期，不少電池廠還很難實現(xiàn)自我盈利，沒了補(bǔ)貼難以為繼，于是又進(jìn)入下行期。疊加2020年疫情到來，大家減少出行，不怎么買車，進(jìn)入了一年半的低谷。最慘的時候應(yīng)該是2019年底至2020年初，蔚來上市后股價跌到底點。

從2020年四季度開始，市場高速反彈，這期間也是二級市場的盛宴，多數(shù)新能源公司市值飆升。到了2022年下半年，產(chǎn)能過剩的跡象開始出現(xiàn)。我們的判斷是，到2024年，動力電池會出現(xiàn)明顯產(chǎn)能過剩。

今年年初，一些電池主材料就已經(jīng)出現(xiàn)了過剩。當(dāng)然，儲能電池的快速發(fā)展，會分擔(dān)一部分過剩的壓力，因為很多材料是共用的。在這些周期的起起落落中，最直接的影響是企業(yè)家如何規(guī)劃擴(kuò)產(chǎn)周期、怎么設(shè)計預(yù)算，不能完全跟著短周期走，很難跟上，而是要穿透短周期，看到更遠(yuǎn)的目標(biāo)和路徑。

投資人也一樣需要穿透周期的迷霧。無論是投資還是投后，我們都很容易陷入困惑和焦慮，這些情緒都來自不夠堅定。堅定的底氣來自你對未來的認(rèn)知和預(yù)判，投資于實業(yè)，有實業(yè)的心態(tài)很重要。

產(chǎn)業(yè)鏈高地變得越來越重要

在投資行業(yè)，切換賽道是一件不容易的事情，因為需要完全顛覆以前的思考方式。美元型的TMT（數(shù)字新媒體）投資是典型的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，一家網(wǎng)約車平臺和一家電商平臺，很多地方是相通的，創(chuàng)業(yè)者也處在同一個圈子。

但在硬科技時代，大部分是垂直的條狀結(jié)構(gòu)，每一條賽道都需要建立人脈，而這些人脈之間幾乎不相通。一位投光伏的投資人，不那么懂動力電池；一位投人工智能的投資人，對合成生物學(xué)也沒有感覺，每一個領(lǐng)域都需要重新建立認(rèn)知和人脈。

這時候，產(chǎn)業(yè)鏈高地變得越來越重要。“產(chǎn)業(yè)鏈高地”意味著產(chǎn)業(yè)鏈的節(jié)點資源和認(rèn)知能力。因為財務(wù)投資人最重要的護(hù)城河是要更早發(fā)現(xiàn)機(jī)會、承擔(dān)更大風(fēng)險，我們需要搶在產(chǎn)投和國資之前發(fā)現(xiàn)好公司，也就是“投早、投小”。所以先梳理清楚產(chǎn)業(yè)鏈，在一個行業(yè)投資布局3—4個節(jié)點公司，基于這些節(jié)點再去延展，讓被投公司之間形成協(xié)同，這一點至關(guān)重要。

哪怕是在前沿領(lǐng)域，形成生態(tài)也一樣重要，最典型的例子莫過于OpenAI。在GPT-1和GPT-2時，OpenAI都敗給了Google的Bert，但OpenAI沒有放棄，繼續(xù)堅持迭代GPT，最終在GPT-3上獲得巨大成功。我們都盛贊OpenAI的決心與信仰，但背后也得益于整個AI（人工智能）社區(qū)對大模型的持續(xù)研究分析，來證明大量的訓(xùn)練投入是有意義的。

我們很早就在實踐“投資生態(tài)化”，先找到各行業(yè)的投資錨點，然后延伸成一個生態(tài)，彼此之間產(chǎn)生聚合反應(yīng)，共存甚至共榮。比如，在新能源產(chǎn)業(yè)鏈，我們投資了理想和小鵬后，有了全局視角，并順延建立了電池材料、汽車芯片等新能源生態(tài)鏈版圖?！袄硐?小鵬”對我們在整個新能源產(chǎn)業(yè)鏈的布局和前瞻性大有裨益。

以“技術(shù)樂觀主義”擁抱下一個周期

“投早、投小”所面對的風(fēng)險并不低。比如五位教授，都是很厲害的人，分別代表五條技術(shù)路線，但最終可能只有一條路線能占市場主流，另一條處于第二梯隊，其他會默默無聞。誰能走到最后，在早期很難判斷。而且技術(shù)創(chuàng)新類項目的難點在于，如果研發(fā)失敗或是產(chǎn)品路線走錯了，得不到客戶驗證，就會直接歸零，連下一輪融資都等不到。

對于這種“五位教授五種技術(shù)路線”的難題，一種辦法是賭人，在行業(yè)早期，估值還比較低的時候，從五位中尋找兩位去投；另一種方法是先等等，到B、C輪再判斷技術(shù)方向，以及公司的市場空間，但確定性更高也意味著回報的大幅下降。

硬科技領(lǐng)域還有一個典型現(xiàn)象：一項技術(shù)只應(yīng)用于某個細(xì)分賽道，市場空間在100億量級，而估值卻可能有小幾十億量級，除非投得特別早，否則很難有回報。這時，更前瞻的認(rèn)知與信念會起到?jīng)Q定性作用。一種成功的可能性是，這項技術(shù)現(xiàn)在的應(yīng)用范圍很小，未來可能會通過一些關(guān)鍵性能指標(biāo)的改善，或是成本大幅下降，突破天花板。

而在一些更前沿的方向，比如最近大火的生成式人工智能，很多新技術(shù)在初始時，都是主題投資的狀態(tài)，競爭格局幾乎沒有形成，賽道里的公司都透露著“朦朧美”，核心玩家也都透露出最終做成的可能。

在美國市場，幾年前對AI大模型的投資就透露出了這種“朦朧美”，但投資窗口期在去年底基本結(jié)束，目前整個市場都在加速探索應(yīng)用落地，學(xué)院派不斷推出更低成本調(diào)用和部署的方案，科技巨頭們快速整合自有產(chǎn)品，推進(jìn)通用人工智能的“涌現(xiàn)”。

每一波新技術(shù)浪潮的到來，我們都可能經(jīng)歷害怕錯過的過程，這時候要爭取做到“不要高估2—3年內(nèi)的變化，但不低估5—10年內(nèi)的變革”。這樣的風(fēng)險投資過程，其實是在拓展邊界，就像塞巴斯蒂安·馬拉比在《風(fēng)險投資史》中所說的那樣：大膽的創(chuàng)新者在更大膽的風(fēng)險投資人的激勵下，能夠開辟滿足人類愿望的最佳途徑。