--- type: "blog" slug: "value-investing-4-0" canonical_url: "https://aimunger.com/blog/value-investing-4-0/" source_section: "blog" lang: "zh-CN" updated_at: "2025-01-01" title: "价值投资4.0" date: 2025-01-01 --- > 原文地址： 作者：Christopher Tsai 2026 年 5 月 ![](https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_jpg/eaWgicUZbfDnZkNrRgwSuFybbOSfNicg24YDhGHc4ceCuvAQxJib9uMSg0A65tibo0icbeBOmaFN5nwZoIv8P3KWAc3Vb2H3SuRpzE12Cb8ibsjUc/640?wx_fmt=jpeg&from=appmsg) 过去几十年间，技术进步从根本上重塑了增长、创新与价值创造的方式。然而，传统投资思维正在滞后于这一转变。正如大卫・福斯特・华莱士在他的 "这就是水" 寓言中所提醒的那样，最显而易见的现实往往最难被察觉 —— 我们游弋其中的假设与教条，恰如那无形的 "水"。几十年来，投资者一直在演进其价值投资方法，但现在是时候迈出下一步了：从在衰退资产中寻找廉价筹码，转向支持那些塑造未来的远见者。以下是价值投资如何历经 1.0、2.0、3.0，并迈向新兴 4.0 的演进历程。 **价值投资 1.0：** 诞生于大萧条时期，价值投资 1.0 的核心是以远低于账面价值、甚至低于净流动资产价值的价格买入资产。后者好比用一家公司全部净流动资产的三分之二不到的价格，将整个公司连厂房一并收入囊中 —— 厂房、地产及设备全部白得。本杰明・格雷厄姆在 1934 年版《证券分析》中系统阐述了这一方法。这一时代极度聚焦于当期有形指标。沃伦・巴菲特后来将这类被严重低估的机会称为 "烟蒂股"。 这一阶段的价值是即时性的：它完全寓于公司彼时的资产负债表之中，近期盈利能力不过是额外的惊喜。这种深度价值方法深深打上了那个时代的烙印：一个以制造业为主、充斥着折旧缓慢的有形资产的世界，大量被迫清算创造了真实的廉价机会。这套方法在当时极为奏效，却低估了增长潜力。 时至今日，大多数投资者仍然执着于单一年度的盈利 —— 无论是过去十二个月还是未来十二个月 —— 并以此单一指标来评判公司估值，而非着眼于 "明日账面价值"。在当今高度互联的经济体系中，这种做法忽视了一个根本事实：最具变革性的机会并不藏于令人安心的低市盈率或低于当前账面价值的折价之中，而在于那些真正孕育多倍回报的前瞻性领域。 **价值投资 2.0：** 认识到上述局限，加之需要部署日益庞大的资金规模，沃伦・巴菲特与查理・芒格率先推动了从 "廉价" 到 "合理价格买入优质标的" 的转变。巴菲特将这一新哲学凝练为："以合理的价格买入一家优秀的公司，远胜于以低廉的价格买入一家平庸的公司。" 关注焦点转向了护城河 —— 持久的竞争优势，如强大的全球品牌、网络效应或规模效益 —— 这些优势能够保护盈利能力，并使公司长期保持高于平均水平的复利增长。 这一阶段的价值，是将未来自由现金流进行折现的现值函数，时间维度延伸得比 1.0 时代更为深远。在价值投资 2.0 框架下，买入时的安全边际依然至关重要，只有当市场提供相对于内在价值的大幅折价时才会出手，而内在价值的测算主要依赖预测未来自由现金流的折现现金流分析。这一思维框架在许多行业仍具参考价值，但面对持续的颠覆性变革，近期盈利指标往往难以呈现全貌，此时便可能失效。 **价值投资 3.0：** 价值投资 3.0 为投资成长型公司提供了一个有力的分析框架。它在 2.0 基础上演进，但完全适配了那些刻意将再投资置于短期利润之上的平台型公司。 援引马歇尔・麦克卢汉的观点，新的 "媒介"（由技术构建的环境与生态系统）本身成为终极护城河："媒介即护城河"。领先企业不仅仅是销售产品或服务，它们构筑的是完整的数字基础设施与经济城堡，以往往无形的方式重新定义我们的生活、工作与交互方式。这些护城河通过自我强化的网络效应与数据主导权形成，以分形式、非线性的方式持久地积累价值 —— 本华・曼德布罗特关于分形与幂律分布的研究帮助我们理解这一规律。结果高度不均等是常态而非例外：少数主导者在增长加速的过程中攫取了极度不成比例的回报。 我寻找的是拥有宏大愿景、深耕巨大市场的公司。它们今天将大量资金投入研发、客户获取、运营与生态系统建设 —— 往往通过大规模但高效的再投资暂时压低当期盈利 —— 恰恰是为了在明日创造更大的股东价值。现金流被推向更遥远的未来，绝大部分内在价值已沉淀于遥远的终值之中。 ### 一个尤为有力的子集：供给侧与需求侧规模经济 尽管许多引人瞩目的 3.0 企业通过各种形式的生态系统构建来运营，但其中一个特别精选且尤为有力的子集，驾驭的是 "规模经济共享" 商业模式。这些模式代表了 3.0 时代最具活力的表达形式之一。我对尼克・斯利普心怀感激，是他首次将 "规模经济共享" 这一有力概念带给了投资大众；他关于企业刻意将规模优势回馈给客户而非攫取最大短期利润的洞见，影响深远。在此基础上，我认为若能区分其两种基本表现形式，这幅图景将更为丰富。 **供给侧：** 企业生产的商品或服务带有正边际成本。随着规模扩大，单位成本大幅下降，盈利能力随之提升。这些企业并非将每一分增量利润收入囊中，而是将其中相当一部分以降价的形式主动回馈给消费者。亚马逊、特斯拉与 SpaceX 是生动的例证。 亚马逊慷慨地向消费者让渡利润率，点燃了一个持续强化其生态系统的良性飞轮。特斯拉战略性地降低车价，以加速普及、扩大总可寻址市场并积累更多真实世界数据。星链则战略性地降低了硬件成本与月度服务费，同时大幅提升速度与网络容量，以每美元提供更多数据与带宽，加速全球宽带普及。 每一个案例中，今日的战略性慷慨都创造了一个清晰可见的正向反馈回路：更低的价格驱动更大的采用量与规模，规模反过来又支撑了更低的成本与更强的护城河。 然而，供给侧规模经济不过是故事的一半。软件与 AI 时代许多最强大的平台，一旦基础设施构建完成，边际成本为零（或接近于零）。当服务对最终用户的定价已经为零，便无法进一步降低。在这种环境下，企业转而通过大幅提升用户体验来持续交付更大价值。我创造了 "单位时间参与价值" 这一术语，以捕捉这种需求侧动态。这种价值提升可以有多种形式：更强的个性化与智能推荐、更高的性能与可靠性、新格式与新功能，以及整体上更直观、更友好的使用体验。 需求侧规模经济创造了同样有力 —— 尽管更为微妙 —— 的正向反馈回路。"单位时间参与价值" 吸引更多用户进入平台，并促使每位用户在其中投入更多时间。这些用户反过来贡献自己的数据、创意与互动，进一步丰富平台，改善所有其他用户的体验。其结果是一个自我强化的飞轮：它比供给侧模式中显而易见的降价更难被察觉，却同样威力强大。YouTube、Instagram 与谷歌搜索在这个维度上激烈竞争，而非价格。 无论是供给侧还是需求侧的规模经济，都蕴含着潜在定价权。随着业务趋于成熟，这种定价权可以在不同程度上被施展 —— 或轻或重。企业选择在多大程度上行使其潜在定价权，对估值有深远影响。表面上看似昂贵的公司往往并非如此，恰恰是因为企业刻意克制了对这种定价权的行使，以便更深度地投资于客户价值主张。在所有规模经济共享型企业中，这种对客户的刻意投入延长了持久复利增长的跑道，并筑起越来越难以被竞争撼动的经济城堡。 ### 关于幸存者偏差的说明 上述案例 —— 亚马逊、特斯拉、谷歌 —— 皆为幸存者。每一家成功执行 3.0 战略的公司背后，都有更多曾经尝试却以失败告终的企业：它们误判了网络效应的动态，在错误的生态系统上过度投入，或在达到逃逸速度之前便耗尽了耐心资本。3.0 框架的有力之处，恰恰在于正确运用它极为不易。要识别真正的生态系统架构师 —— 而非仅仅是护城河薄弱的资本密集型企业 —— 需要严格的尽职调查、渠道核查，以及对多种情景下竞争格局的清醒评估。这套框架是起点，而非捷径。 **价值投资 4.0：** 这一新兴时代直接建立在 3.0 基础之上，但将价值创造的时间维度推得更远。3.0 公司已拥有运行于成熟基础（"边缘层"）之上的运营业务（"节点"），而 4.0 公司必须首先自行构建边缘层这一基础设施，运营公司（"节点"）才得以存在。当边缘层与节点汇聚，便形成一张强大的图谱网络。由于这些努力需要巨大资本与长期亏损，4.0 企业更可能作为已盈利的 3.0 公司内部的子公司或事业部来孵化，由后者为这些基础性押注提供资金。 根据本框架所建立的定义，一家真正的 4.0 企业具备以下特征： * ・智能本身作为经济城堡（"边缘层"） * ・数字劳动作为消费者购买的核心产品 * ・自我维系的商业模式 * ・能够以高资本回报率（ROIC）向运营业务（"节点"）投入巨额资本的能力 真正的 4.0 企业目前尚不存在于成熟形态。据我所知，尚无任何独立的上市公司（甚至大型私营公司），其主要经济引擎是以生成数字劳动为核心产出的自我维系的自主智能系统。 目前最接近 4.0 企业的案例，均为更大规模 3.0 公司旗下孵化的子公司或获得重资支持的事业部。 **4.0 企业案例** 项目 类型 现状 资本来源 特斯拉（Dojo + FSD + Optimus） 孵化子公司 最先进的上市公司案例 由盈利的汽车与能源业务提供资金 前沿 AI 实验室（Anthropic、OpenAI、xAI） 获重资支持的事业部 私有，处于高强度研发阶段 由大型 3.0 科技公司提供资金 这些先驱性努力中，新兴时代的早期信号已清晰可见。在价值投资 4.0 中，经济城堡本身就是智能。而有史以来第一次，消费者购买的核心产品是数字劳动 —— 自主智能系统代表他们完成工作、做出决策、创造价值。 企业不再仅仅是构建生态系统或平台，而是在架构自我迭代的自主智能系统，这些系统在数据、模型、算力与真实世界反馈之间形成强大的正向递归反馈回路。这些回路经梅特卡夫定律进一步放大，使智能得以以机器的速度与规模实现复利增长。¹ 这类企业在数年内可能几乎不产生任何报告利润，同时将资本持续倾注于基础智能能力的构建。一旦回报到来，其规模可能极为可观 —— 类似于一家生物技术公司，在长达十年毫无盈利的高强度研发投入之后，推出一款创造跨代财富的突破性疗法。4.0 时代的不同之处在于，这种 "疗法" 本身就是智能：成群的 AI 智能体，负责配置资本、服务客户、发现新产品，甚至重新设计自身架构。 估值需要更具概率论色彩、更富期权价值意识的思维框架 —— 不仅仅是预测五年或十年的现金流，而是对那些可能以我们尚无法完全建模的方式重塑整个行业的能力，估算其现值。 例如，投资者可以将历史基础成功率作为先验概率，然后随着新证据的到来 —— 如模型性能、收入牵引力、部署里程碑或竞争格局变化 —— 运用贝叶斯更新持续修正后验概率分布。这将产生一个持续精化的终值可能区间，而非单一点估值。当然，风险在于深刻的不确定性：我们无法精确预知那笔增量资本未来的内部收益率，这要求严格的概率论估值方法，并在高度不确定的环境中坚守严格的安全边际。 历史提供了一个令人警醒的参照：在历代策略中，成功执行的企业基础成功率急剧下降 —— 从训练有素的 1.0 实践者约 60—70%，降至 4.0 先驱者可能的 1—5%。这不是反对投资前沿智能的理由，而是为了说明：必须明确进行情景加权、按损失概率进行仓位管理，并以应有的理智诚实，区分真正差异化的架构与一场资金充裕的实验。 **各时代现金流时间维度的演进** 时代 时间维度 主要估值焦点 关键思维转变 预估基础成功率 \* 1.0 极为即时 当期资产负债表 + 近期盈利 买入统计上便宜的资产 约 60—70% 2.0 近至中期（DCF） 优质护城河，合理价格 买入优秀企业 约 30—40% 3.0 长期，重视终值 未来生态系统势能与复利 今日激进再投资 约 5—15% 4.0 极长期 / 高度不确定 自主智能与数字劳动的概率估值 投资于 "边缘层" 约 1—5% \* 预估基础成功率指在各时代策略中，取得长达十年或以上持久复利股东回报的企业（或策略）比例。这些数字是基于以下来源的粗略量级估算：（1）格雷厄姆式净净值投资的历史回测（如 Carlisle、Mohanty & Oxman，2010 年）；（2）长期主动基金业绩数据（SPIVA / 晨星报告显示大多数主动管理人在 10 年以上的跨度中跑输市场）；以及（3）风险投资与企业生命周期研究（如约 75% 的 VC 支持企业从未收回资本；仅约 9% 的 VC 企业贡献了 100% 的回报 —— 亚当街合伙人；另见 Bessembinder 关于股票回报与企业寿命高度集中的研究）。这些数字旨在校准预期，而非精确预测。来源：Tsai Capital ### 结语 我依然非常看好价值投资 2.0，同时密切关注新兴的 4.0 前沿。话虽如此，3.0 尤其是 4.0 蕴含着更高的风险。此类企业中，许多在炒作盖过实质之时便已被高估。识别真正的生态系统构建者 —— 以及更为罕见的智能架构师 —— 需要严格的尽职调查。然而，最具变革性的企业往往在表面之下隐藏着巨大价值，被那些仍执着于近期市盈率、看不见我们所有人游弋其中的 "无形之水" 的投资者所忽视。 演进表中的基础成功率是对乐观情绪必要的校正：随着价值创造时间维度的延伸，成功尝试的比例急剧缩减。这并非是反对投资 3.0 或 4.0 机会的理由 —— 而是在提示：必须保持选择性，按损失概率进行仓位管理，并以应有的理智诚实，区分真正差异化的智能架构与一场资金充裕的实验。 这一教训是：在指数级科技领域，价值寓于未来盈利能力之中 —— 往往多年之后方才显现，隐藏于那些压低今日利润的基础性押注之中。远见、耐心，以及洞见我们周遭那片无形 "水" 的能力，能够将表面上的 "高估值" 转化为跨代财富 —— 但前提是，这一切必须与严格的概率分析、明确的安全边际、有纪律的情景加权，以及对未知事物的谦逊认知相结合。