这期访谈主角是 Dan Sundheim——华尔街著名的公募/私募跨界型投资人、D1 Capital Partners 的创始人兼首席投资官。出道早年，他在 Viking Global 历练 15 年做到 CIO，2018 年自立门户创办 D1，此后以“深度基本面+跨周期持有”的风格，在二级市场和成长期私募之间来回穿梭，成为“crossover”基金中的代表人物之一。D1 成立于 2018 年，团队来自一线多空基金与私募股权背景，既投上市公司，也布局优秀的非上市公司股权，近年来还加深了非流动资产配置并探索专门的私募股权产品线。
深挖基本面，三到五年视角
Sundheim 给 D1 的定位很简单：投公募也投私募，但底层方法一致——以三到五年为期、做深度研究，理解商业模式与管理层，再据此定价。不同在于，私募更像单向门，一旦进入就难以退出；公募则是双向门，可以边研究边建仓，价格合适时及时调整。他也明确表示：团队不会用量化信号，不按“下个季度”来交易节奏，更不习惯用技术指标找买点。他要的是：当你判断三年后合理价值翻倍，若市场在第一年就把预期收益“拉到前面”，那就把资金挪到下一个同样有把握的机会。
值得注意的是，D1 在流程上坚持“先研究边建仓、后完成备忘录”的节奏——很多时候还没写完 memo 就先买了，等正式备忘录汇总了尽调要点，价格也许更低，反而能加仓。这个细节解释了 D1 的“研究-建仓”动态关系：不是写完再买，而是边跑边写。
错失 Netflix：真正的错误，常常是卖早了
他坦白 2018 年起就反复研究 Netflix，与 LP 面谈也常用它做案例；逻辑其实没错——重资产投入自制内容带来全球订阅的规模与护城河，现金流表面难看恰是“飞轮启动”的必要代价。但由于团队人事变动、精力分散，最终没拿够、拿不久。复盘时他强调：很多人总记得亏钱的错误，但真正昂贵的错误往往是“卖太早”。原因在于：退出收益对“终局倍数”的假设特别敏感，而这点最难。换句话说，优质公司的估值重评有时是最重要的 alpha 来源——这在他后面关于 Booking、Meta 的例子里反复出现。
当被问到“怎么配仓”时，他拒绝给出模板，因为这确实是门手艺。直白讲，就是在“可赚 50% 但可能跌 50%”和“可赚 25% 但本金损失概率很低”的想法之间做组合；再叠加公司当下经营动量、估值水平、行业所处周期位点，构造既能穿越短期波动、又能在中期兑现的“梯度持仓”。他用“播种与收割”形容组合节奏：组合里永远有一批 12–18 个月前播下的标的正在收割，同时也有一批刚刚播下的、可能要再等一阵子才会显化收益的标的。月度/季度收益只是结果，真正决定一季表现的，常常是一两年前做出的决定。
节目最揪心的段落，是他回忆 2021 年初的极端逼空。D1 当时偏爱做空，结果遇上零佣金交易、居家闲散资金与社媒共振的零售合力，部分被高度卖空的股票在两周内飙涨四倍以上，完全脱离基本面。他说，那是职业生涯最沉重的三周——不至于被追缴也谈不上生存危机，但冲击巨大。痛感的根源一个是杠杆与非理性叠加，一个是“管理别人的钱”的责任感。复盘之后他们一度停做空一年，随后以更分散、更小单名额、更强调事前风控的方式重返：风险管理不能在事后，只能在事前——以头寸规模确保即便遭遇荒谬波动也不被迫平仓；若事后被动管理风险，多半就是在破位砍肉、锁定损失。
谈到好空头的类型，他把故事型、散户追捧但基本面难以为继的公司和长期终值受侵蚀、十几年后可能消失的公司区分开来；周期性高点过度盈利的也能做，但最怕拿不准节奏。他几乎不用期权，原因是时间窗约束+隐含波动定价这两样，他不自信。做空的优势期或许仍在，但单名额必须更小、更分散，这是 GameStop 留下的纪律。
他特别强调：同样的基本面扭转，美国市场定价更快；欧洲常常慢半拍。节目里举了 Rolls-Royce 的例子：公司技术底子并不差，但长期管理不善与不合理合同让盈利能力长期受损，直到新任 CEO Tufan Erginbilgic 上任后以强执行推进效率、合同重谈与现金流改善，转身才被逐步确认。市场习惯成见一旦形成，欧洲资金愿意改观的速度更慢，这反倒为基本面投资者提供了更长的定价修复窗口。公开报道对这位 CEO 的“激进转舵”与股东回报也有详尽记录，可与节目中的判断相互印证。
凌晨三点起床习惯
很多读者会对他的作息印象深刻：不用闹钟，每天 2:55–3:00 准时醒来，源于长期盯欧洲开盘的习惯。重要财报夜，他与分析师同频跟单——先快速判断是否需要立刻动作，再留时间写出更系统的复盘。D1 内部还有一个有趣制度：分析师每周要提交“虚拟组合”（mock portfolio），年终不仅拿这个和实际 P&L 对比、也纳入绩效与奖金——避免年终只是凭记忆挑成功案例的偏差。至于人才来源，他更愿意从私募股权挖人：会模型、懂会计、能做尽调，然后再在 D1 的语境里“学股票”。真正能“看到好球”的人很少，多数人要三到五年磨出直觉与行业肌理。
当被追问十年不动的长期票，他谨慎地回避了大多数科技公司。他更看重“低增速、强护城河、可持续超 GDP 的成长”与“起点估值不过分”。他提到两个方向：电力与电网端的设备/服务商与危化处理龙头。前者背后是 AI 训练与推理对电力与灵活电网的长期需求；他认为燃气轮机与电网升级产品在未来 5–10 年会受益，且欧洲公司与美国同业存在显著估值落差，Siemens Energy 与 GE Vernova 的业务结构高度相似、收入体量接近，但估值在某些阶段出现明显错位，长期应当收敛。公开市场报道也多次比较二者的估值与基本面差异，可作为旁证。
危化处理方面，他点赞 Clean Harbors：拥有美国多数高温焚烧处置能力和覆盖网络，叠加“邻避效应”（很难再新建焚烧设施），在本土制造回流的大趋势下，具备长期量价逻辑。公司公开资料与学术文献对这一行业门槛与“难以复制”的供给环境有详述。
判断泡沫要素里，他盯两件事：一是是否出现债务驱动的投资潮，二是龙头股估值是否已远超常识。在他看来，当前大型 AI 受益股的估值并不离谱（至少相对其盈利能力与现金流），更像1996–1997阶段，而非1999顶峰。当然，零售情绪在部分中小票上的躁动值得警惕，但它们并不是本轮技术曲线的“锚”。真正的拐点，可能来自预训练/推理回报边际下降导致的信心动摇，而非宏观外生冲击。至于是否踩点，他的态度一以贯之：时间站在好公司一边，而宏观择时更像二选一的赌局，这也是他不做宏观的原因。
他对马斯克的评价很生意人：真正的天才并不只在发明，而在于把单位成本打到对手无法企及，于是形成事实上的“自然垄断”。可复用火箭将入轨成本压到过去的一小撮，先有近地轨道星座带来的通信业务现金流，再叠加一系列暂时难以量化但极具想象力的选项价值（国防部署、太空制造、跨洋点对点运输等）。在他的模型里，就算不计数那些遥远选项，单凭发射垄断与星链订阅，企业价值也能走得很远；至于“机器人出租车”式的超大期权，要当赠品看待，不能当投资主线去博。
他认为传统大行在各自市场依旧强势，但不意味着没有缝隙。新银行不背沉重的技术债，自然能以更快的产品节奏抢份额；至于美国迟迟未出现“压倒性”的新银行霸主，一方面是市场太大、监管与资金门槛太高，另一方面是巨头也在不断修补短板。一个有趣的开放题：当最好的工程师逐渐变成“AI 代理”，会否缩小大行与新势力的技术差？他自己给的答案是“未必”——组织惯性、数据治理、合规文化仍然千差万别。
如果你是刚入行的年轻人，他的建议很朴素：大量阅读。从经典到当下，从企业案例到行业技术，再到别人的投资备忘录。他特别推荐三样：
- Lawrence A. Cunningham 整理的《巴菲特致股东的信》
- 巴菲特的早期合伙人时期信件（1957–1970）
* • Value Investors Club 这种高质量平台
一本书、几封信、一个网站，足以把定性思维与定量模型的搭建起来，再把每一篇阅读和市场的后续表现对应起来，过几年你就会开始“看得见球”。