老马最近看着Adobe的股价，整个人都不好了。

在他最脆弱的时候，他身体里的另一个声音开始出现。

于是，我，杠精老马，因此诞生。

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“照片不好看，我们PS一下吧。”

家喻户晓的PS，就是Photoshop，Adobe的核心产品之一。

2025年7月，老马他买入了Adobe，平均价格为385.41。

目前Adobe的股价为229.94，他账面亏损40%。

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老马还持有着。他为什么没卖？

因为他一直在期待反转。

“期待”两个字其实是很可怕的。

因为意味着他无法掌控命运，他可能怀着不切实际的幻想。

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最近股价跌穿2022年支撑位让老马非常意外，迫使他面对自己可能错了的现实。

杠精老马想借这篇短文记录：

• 他买入的时候在想什么，买入的原因有没有变化。

• 还有，他漏了什么。

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在去年7月看过财报、做过全面分析后，老马的核心观点和推测是：

1. 高护城河。具有统治地位的数字创作软件公司。软件转换成本高。

2. 营收可预测性高、非周期性。

3. 可观且持续的营收和利润增长。预测2025年ARR增长11%、每股利润15.80，盈利增长11%。

4. 高ROE、低负债、财务健康。

5. 市盈率合理，根据预测的每股利润推算市盈率仅为24。15年内PE中位数为48。

6. 竞争者如Figma和Canva的工具，使得更多普通人能够参与设计，没有分走Adobe的蛋糕，只是让整个蛋糕变大了。

7. AI工具在图片和视频创作上不能达到100%完美，无法替代Adobe的专业级软件。

8. Adobe Firefly的推出，嵌入了AI创作工具，开拓了新的收入来源。

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我认为，要推翻老马的观点，核心问题在于：

潜在替代品的出现，真的没有分走Adobe的蛋糕吗？

我尝试推演几个情景，来回答这个问题。

情景推演一：

• 初创企业需要做公司品牌视觉识别系统，如logo，色系、字体等。

• 在以前，公司老板会找到专业的设计公司来做。设计公司用的就是Adobe的产品。交付方案的时间可能需要一周。

• 现在，公司老板亲自上场，或找年轻的下属，直接在Canva、MidJourney、Gemini上进行设计。不到一天就能确认方案，不一定专业，但速度快、视觉即时反馈、省钱。

• 当市场对专业设计公司的需求降低，就会有专业设计公司倒闭，从业人员减少，从而降低对Adobe软件的需求。

情景推演二：

• 假设企业要求的设计相对复杂，需要专业设计公司。

• 在接到任务后，专业设计公司在一个团队里进行内部分工。

• 以前，团队10个人 = 10个Adobe的订阅席位，因为只能用Adobe。

• 现在，团队只剩下2个高级设计师。简单、不要求完美的任务用AI原生工具完成，然后再用Adobe的工具进行修补完善。

• 结果：过去10个Adobe订阅席位，现在2个Adobe订阅 + 2个AI原生工具。

情景推演三：

• 继续以上的情景，Adobe推出了具有版权保护、深度嵌入Adobe工作流的Firefly。

• 团队的两个高级设计师，不再使用外部工具，转而使用Firefly。

• 结果：过去10个Adobe订阅，现在2个Adobe订阅 + Firefly免费生成点数外的收费

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推演完以上情景，我开始抬杠老马。

老马：高护城河。具有统治地位的数字创作软件公司。软件转换成本高。

杠精老马：你只看到存量市场，没看到增量市场。已有用户是难转换，但如果已有用户消失了呢，改行了呢？如果潜在用户从一开始就不接受Adobe的PUA呢？

老马：营收可预测性高、非周期性。

杠精老马：你怎么老是看着历史？营收可预测不代表不会往下走。

老马：可观且持续的营收和利润增长。预测2025年ARR增长11%、每股利润15.80，盈利增长11%。

杠精老马：你现在再去看看从2022年到2025年的ARR变化，数字媒体ARR同比增幅每年都在下降，从15%到11.5%，数字体验的订阅增幅从15%降到11%。增长速度已经在放缓了。

老马：高ROE、低负债、财务健康。

杠精老马：竞争者的出现会影响利润率。Firefly的引入正在改变产品的底层成本结构，高ROE不一定持续。

老马：市盈率合理，根据预测的每股利润推算市盈率仅为24。15年内PE中位数为48。

杠精老马：过去的市盈率体现了投资者对业务增长的期望。目前业务增长的放缓、SaaS行业的结构性重新估值、和替代品的出现，极大压缩了市盈率。

老马：竞争者如Figma和Canva的工具，使得更多普通人能够参与设计，没有分走Adobe的蛋糕，只是让整个蛋糕变大了。

杠精老马：普通人能设计，对专业设计的需求就少了，对Adobe的需求就少了。

老马：AI工具在图片和视频创作上不能达到100%完美，无法替代Adobe的专业级软件。

杠精老马：有的作品不需要100%完美。即便需要，也可以先低成本做到90%，再用少量人力提升到100%。

老马：Adobe Firefly的推出，嵌入了AI创作工具，开拓了新的收入来源。

杠精老马：Firefly的应用无法抵消订阅席位可能面临的冲击，带来了收入的同时，也在改变底层成本结构。

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作为杠精的我，已经尽力说服他割肉止损了。

但是老马让我去看Adobe的财务指标：

• P/E：13

• Forward PE：8.53

• P/FCF: 8.83

我愣住了。

这时候问题变了：

这是一家被错杀的优质公司，还是一个正在被重构的商业模式？

关键验证点和实际观察：

• 数字媒体ARR增速是否继续下滑 → 是

• 单用户价值（ARPU）是否能提升 → 2023和2024年有提“单次订阅营收的增加”，2025年开始不提了，表达上转为“更高价值的产品迁移”

• 订阅席位有没有减少 → 不公开席位数，但2024年及以前都有提新用户增长。2025年开始不提

• Firefly的商业变现如何、对利润有影响吗 → 2026财年Q1电话会议提及Firefly的商业化变现非常迅猛，其相关的期末ARR已突破2.5亿美元，且订阅和生成点数包的ARR环比大幅增长了75%。但同时也提到，AI推理成本对公司的利润率产生负面影响。

看到证据后，老马开始动摇了：

或许Adobe，再也不是原来那家公司了。

关注我，一起在嘈杂的市场保持冷静，在波动中坚守原则，做长期的、难而正确的事。我们下期见。

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医疗、机器人、微创手术、平台生态、经常性收入……

这些资本市场最偏爱的关键词，几乎全部集中在一家公司身上。

直觉外科（ISRG），就是这样一个典型。

问题是：当一家公司的叙事“完美到无可挑剔”，它的价格，是否也已经反映了一切？

以及更关键的：这种看似确定的增长，是否可持续？

这篇文章，我想做一件事：

不只是复述这家公司有多优秀，而是从业务结构、财务数据到行业竞争，一步步拆解：

• 它为什么能成为手术机器人领域的绝对龙头

• 它的“经常性收入”到底有多强

• 护城河是否真的稳固

• 以及，在当前估值下，未来回报是否仍然合理

公司是做什么的？

直觉外科公司（Intuitive Surgical, Inc.，股票代码ISRG）成立于1995年，是一家全球领先的机器人手术医疗科技公司，总部位于美国加利福尼亚州。

其核心产品包含机器人辅助手术和诊断系统、器械和配件、客户学习以及支持服务在内的全面生态系统。

• da Vinci（达芬奇）手术系统：应用于普外科、泌尿外科、妇科、心胸外科及头颈外科等广泛的复杂微创手术领域。目前的主要型号包括最新推出的 da Vinci 5、针对复杂手术的 da Vinci Xi、面向价格敏感市场的 da Vinci X，以及用于狭窄手术空间的单孔平台 da Vinci SP。

• Ion 腔内系统：该系统是一个柔性、机器人辅助的导管平台，主要用于肺部微创活检等诊断程序。

• 手术器械与数字产品：公司提供高级能量器械、智能吻合器等。同时，公司提供一系列数字化与学习解决方案。

如果觉得以上很抽象，不妨看看最新核心产品da Vinci 5的介绍视频：

Introducing da Vinci 5: our most advanced and integrated robotic system—ever.

比起传统的手术，da Vinci的微创手术机器人解决了什么问题？

• 对患者而言，微创出血极少、恢复速度快、疼痛感大大降低

• 对医生而言，赋予了医生超越人类的“眼睛”（3D高清视野）、“手”（不颤抖、自由度和旋转角度极高的机械臂）、“抗疲劳”特性（长达6-8小时的复杂手术可以坐着操作）

产品和服务怎么卖？

通过“系统销售+经常性收入”的混合商业模式，以及直销与分销网络来销售其产品和服务。具体如下。

1. 销售渠道与全球布局。公司主要通过直销团队在美国、加拿大、欧洲部分国家、日本、韩国、印度和台湾地区销售产品。在中国市场，公司通过与复星医药设立的合资企业进行产品和服务的直销。在其他海外市场，以及针对美国的部分政府客户、中国和日本的部分业务，公司则依赖经销商网络进行销售。

2. 核心销售团队。主要有两个团队。资本设备销售团队（Capital Sales Team）负责手术和诊断系统的推广和安装。临床销售团队（Clinical Sales Team）常驻医院现场，直接与外科医生、手术室人员及医院管理员互动，支持日常手术操作，提供最新的临床信息，推动设备利用率。

3. 销售和定价方案。除了全款销售设备，还提供销售租赁、经营租赁、按使用量计费等方案。客户可以通过折价交回旧系统来折扣购买新一代系统。

4. 耗材、配件及经常性服务。这个部分收入占了总收入的大部分。

   • 由于手术器械和配件具有有限的使用寿命，随着使用会过期或磨损，客户需要根据手术量定期复购。公司在单台外科手术中的耗材和配件收入通常在900美元至3,700美元之间。

   • 公司拥有庞大的现场服务和技术支持工程师网络。客户在购买或租赁系统时通常会签订综合服务合同，首年服务费通常已包含在系统售价中，此后每年需支付固定服务费（达芬奇系统约为9.5万至22.5万美元，Ion系统约为5.5万至8.15万美元）。这些服务合同在初始期满后通常都会顺利续签。

业务和营收构成

按产品与服务类型划分。总营收（2025年为100.647亿美元）主要由以下构成：

• 器械和配件（Instruments and accessories）： 这是公司最大的收入支柱。2025年，该部分贡献了60.189亿美元的营收。

• 系统设备（Systems）： 涵盖达芬奇（da Vinci）手术系统和Ion腔内系统的前期全款销售或销售型租赁安排，2025年营收为24.737亿美元。

• 系统服务（Services）： 客户在购买或租赁系统后签订的年度维护和技术支持服务合同。2025年服务营收为15.721亿美元。

按收入性质划分（经常性与一次性）

• 经常性收入： 由器械和配件收入、年度服务收入以及经营租赁（Operating lease）带来的租金收入三部分组成。2025年，经常性收入总额达到84.653亿美元，占公司总营收的比例高达84%（2023年为83%，2024年为84%）。

• 非经常性收入： 主要包括系统设备的前期一次性买断销售，以及部分经营租赁客户在期末选择买断设备（Lease Buyouts）所带来的一次性收入。

按地理区域划分

• 美国本土市场（U.S.）： 2025年营收为68.158亿美元，占总营收的68%。财报提到，美国市场占据绝对主导地位，主要得益于美国患者对治疗方式的选择权、支持微创手术创新的医疗报销结构，以及公司早期在本土基础设施上的集中投资。

• 美国以外海外市场（OUS）： 2025年营收为32.489亿美元，占比为32%。公司近年来持续加大对海外市场的投资，其海外手术量的增长率已超过美国本土，管理层预计长期来看，海外市场营收将在整体业务中占据更大的比例。

• 2025年，美国本土市场利润占比69%，海外利润占比31%，和营收占比相似。

在财报中，我并没有找到具体海外地区和特定国家的营收，但是为了反映区域业务表现，公司对达芬奇手术系统安置量（销/租赁量）、系统保有量（装机量）进行了具体的亚洲、欧洲等地区的数据拆分。

• 系统安置量（System Placements）。2025年全球共安置1,721台，其中美国987台，欧洲342台，亚洲269台，其他海外市场123台。

• 系统保有量（Installed Base）。截至2025年底，全球11,106台达芬奇系统的分布为：美国6,364台，欧洲2,168台，亚洲1,993台，世界其他地区581台。

领导人、股权结构和高管薪酬

2025年7月，ISRG完成了其历史上最重要的领导层过渡。Gary Guthart 博士在掌舵15年后卸任CEO，由 David Rosa 接棒。

David Rosa 的任命标志着公司依然坚持“工程师驱动”的战略导向。他是公司的第 9 号员工，于 1996 年以机械工程师身份加入，亲手参与了第一代 da Vinci 系统的设计。他任President期间主导了 da Vinci SP 和 Ion 的商业化进程。在工程、临床开发、营销和合规方面的全方位经验，使其成为推动新一代设备 da Vinci 5 普及的最佳人选。

在股权结构上，最大股东为Vanguard，持股9.5%，第二大股东为BlackRock，持股8.6%。

所有现任执行高管和董事作为一个整体（共17人）总共持有 2,260,608 股，占公司总发行流通股的 0.6%。其中Gary Guthart （董事会执行主席，前CEO）持有1,512,213 股，David J. Rosa（董事，现任CEO）持有439,066 股。

CEO的持股价值接近$200M，但持股比例并不高。更值得关注的问题是：他的薪酬结构和股东的利益是否绑定？

从2025年实际薪酬总额来看，David Rosa实际总薪酬约为 2,100 万美元。其中固定底薪约为 85.9 万美元，而风险型的股票奖励（约 1,867.5 万美元）和绩效现金奖金（约 137.4 万美元）合计高达约 2,004.9 万美元。风险型薪酬占比高达约 95.5%。

除了David Rosa以外，核心高管的实际薪酬中，风险型薪酬的比例极高，大约在 89% 到 95.5% 之间。

营收和盈利能力

从利润表来看，ISRG在过去三年（2023-2025）没有突兀的变化项。

• 2023年： 总营收71.24亿美元，营业利润17.67亿美元，净利润17.98亿美元。毛利率66.4%，营业利润率约为 24.8%，净利率约为 25.2%。

• 2024年： 总营收83.52亿美元，营业利润23.49亿美元，净利润23.23亿美元。毛利率67.5%，营业利润率约为 28.1%，净利率约为 27.8%。

• 2025年： 总营收100.65亿美元，营业利润29.45亿美元，净利润28.56亿美元。毛利率66.0%，营业利润率约为 29.3%，净利率约为 28.4%。

在报告中管理层提到，2025年营收的21%增长几乎完全由手术量的广泛采用所驱动：耗材与配件收入增长了19%（达芬奇手术量增长17%，Ion系统手术量激增61%），同时系统设备销售收入增长了26%，服务收入增长了20%。

毛利率存在周期性波动。管理层认为这主要是由于新的关税、扩大制造产能带来的增量固定制造费用（包括折旧费增加），以及新一代 da Vinci 5 手术系统推出初期较高制造成本的拖累。

营收增长的同时，营业利润提升，说明公司在扩大规模的同时，对期间费用（如销售和管理费用）管理得当。

净利润的增长，除了营收的规模效应外，还受益于两点：一是利息及其他收入的增加，二是员工股权激励计划带来的超额税收优惠（Excess tax benefits）降低了公司的实际有效税率。

在投资回报率上，ROA从11.6%提升至14%，ROE从13.5%提升至16%。

资产和负债分析

2025年末，公司拥有33.68亿的现金及现金等价物，流动资产总额97.79亿，占资产总额200.46亿的接近一半。

总负债为25.2亿美元，且大部分为递延收入和应付款项等无息负债，资产负债表非常健康、无杠杆。

值得注意的变化项有两个：

• 应收账款：2024年增加8%，2025年增加25%

• 存货：2024年增加22%，2025年增加24%

关于应收账款，管理层在历年的现金流量分析中反复解释，应收账款的增加主要是由于“销售额增加”以及“账单开具和收款的时间安排（timing of billings and collections）”所致。在2022年和2023年，应收账款的增幅也高达20%。

但是，回款效率怎么样？根据历史数据测算，2024年和2025年的应收账款周转率均维持在7.1次至7.3次左右，这意味着公司的平均收账天数稳定在50天左右，与公司设定的“发票开具后30至60天内付款”的标准商业条款契合，显示了对下游医院的议价能力和回款效率。

关于存货，目前的增幅其实已经是较之前减缓了。在2022年和2023年，存货增幅高达52%和37%。

管理层对存货增加的解释为“primarily to address the growth in our business, expand our leasing business, and mitigate risks of disruption that could arise from global supply chain shortages and manufacturing line transfers”。

我对这段话的理解是，存货激增不是“货卖不出”，而是公司主动选择的策略，目的是：

• 防御全球供应链危机与关税/地缘政治风险。这是存货激增最核心的原因。近年来，为了应对全球半导体和其他关键材料的短缺，以及不断升级的国际贸易壁垒，公司通过加大采购订单覆盖率，建立海量的缓冲安全库存（Safety stock），以对冲随时可能发生的断供和通胀风险。

• 支持租赁业务的快速扩张。公司的商业模式正在向“经营租赁”倾斜。为了满足日益增长的租赁需求，公司必须先生产出大量系统设备并将其计入存货，之后再将其从存货转移至“物业、厂房和设备”供客户使用。

• 配合新工厂产能扩建与产线转移。 公司近年来投入巨资在全球范围内扩建高度自动化的新制造工厂。在将现有生产线转移至新工厂的过程中，为了防止产线验证和监管审批期间出现产能真空或订单积压，公司必须提前囤积大量的制成品或半成品作为过渡缓冲。

• 匹配整体业务与手术量的高速增长。 随着达芬奇手术量连续保持双位数增长（2025年达芬奇手术量同比增长18%，Ion手术量增长51%），消耗品的需求基础也在迅速扩大，这也客观要求公司提高整体的库存水位以保障全球设备的日常运转。

现金流分析

从2023年到2025年过去三年中，经营现金流分别为18.14亿、24.15亿、30.31亿美元。

在投资和筹资活动产生的现金流量中，我留意到不同年份的巨大波动，所以我尝试把时间拉长，看过去5年的变化。

过去五年里，ISRG的自由现金流分别为17.49亿、9.58亿、7.49亿、13.04亿、24.91亿。

过去五年投资活动现金流：

• 2021年： (24.615) 亿美元 （净流出）

• 2022年： 13.708 亿美元 （净流入）

• 2023年： (3.601) 亿美元 （净流出）

• 2024年： (32.728) 亿美元 （净流出）

• 2025年： 6.658 亿美元 （净流入）

过去五年筹资活动现金流：

• 2021年： 0.43亿美元 （净流入）

• 2022年： （25.72）亿美元 （净流出）

• 2023年： （2.88）亿美元 （净流出）

• 2024年： 1.5亿美元 （净流入）

• 2025年： (23.64) 亿美元 （净流出）

从以上数据可以看出，公司的投资活动和筹资活动现金流呈现出极强的“联动”和“周期性波动”，主要受以下两大核心因素驱动：

1. 股票回购周期与闲置资金调度的“跷跷板效应”

这是导致这两大类现金流在正负之间剧烈波动的最主要原因。公司产生高额的经营现金流，并在“买理财（投资）”与“买股票（回购）”之间灵活切换。

• 回购大年 / 投资套现（2022年和2025年）： 在这两年中，公司启动了激进的股票回购计划（2022年斥资约26.1亿美元，2025年斥资约23.0亿美元）。为了给巨额回购提供资金弹药，公司大幅削减了当年的“购买投资”，并依靠大量理财投资的到期或出售来套现。这使得投资活动反而产生了巨额的现金净流入（2022年流入13.7亿美元，2025年流入6.66亿美元），而筹资活动则因为股票回购呈现超23亿美元的巨大净流出。

• 回购真空期 / 资金蓄水（2021年和2024年）： 在这两年中，公司没有任何股票回购（回购金额为零）。因此，多余的经营性现金流被大量用于购买固定收益理财（2021年购买约64.5亿美元，2024年购买约51.4亿美元）。这使得投资活动现金流呈现极端的净流出（2021年流出24.6亿美元，2024年流出32.7亿美元）。由于没有回购，筹资活动录得了小幅净流入。

2. 资本支出（CapEx）的“扩张与回落”周期

财报中“购买财产、厂房和设备”这一项清晰地记录了公司近几年的基建与产能扩张步伐。

• 平稳期（2021-2022）： 资本支出在3.4亿至5.3亿美元的常态水平。

• 基建爆发期（2023-2024）： 资本支出连续两年突破10亿美元大关（2023年约10.6亿美元，2024年约11.1亿美元）。管理层指出，这笔巨资主要用于扩建高度自动化的制造工厂以扩张产能，并对关键技术进行垂直整合供应链，以支持手术量的激增并控制成本。

• 峰值回落（2025）： 随着新工厂建设等重资产投入阶段性完工并投产，2025年资本支出大幅回落至约5.4亿美元。这也辅助了2025年投资活动净现金流转正。

资本配置能力

以上提到的直觉外科配置资本的方式（理财 + 股票回购），如果运用得当，会提高资本回报。

但有两个关键问题：

• 理财收益如何？

• 股票回购的时机如何？

在理财上，直觉外科会将资金投入高质量的固定收益证券（如美国国债、政府机构证券、企业债券等）以及少量的战略性股权投资中：

• 近年来顺应了宏观加息周期，投资利息从2023年的1.92亿，增长到了2025年的3.66亿。

• 虽然债券在市场公允价值下降，账面上有浮亏，但管理层明确表示愿意持有债券至到期，不会再亏损时被迫抛售。

• 战略性股权投资有成功也有失败案例，但只占用少量资金

在股票回购上，我翻看了2022年和2025年的记录：

• 2022年，回购集中在8月和10月，正好是股票价格低迷时

• 2025年，回购集中在6-9月，基本上和股价持续走低的区间符合

这种集中性大规模“抄底”回购的行为，老马认为是优秀资本配置能力的体现。

做完三大财务报表及资本配置能力的分析，我对直觉外科的经营和财务状况是认可的。

到这里，我们基本回答了一个问题：这是一家什么样的公司，以及它过去做得怎么样。

但投资真正重要的问题是：未来会发生什么，以及现在的价格是否合理。

后面的分析，我会重点展开：

• 行业空间和渗透率

• 竞争对手带来的结构性变化

• 后续关键跟踪指标与未来增长路径

• 以及我自己的估值假设和结论

这部分是整篇文章最核心、也最花时间的部分。如果你觉得前面的内容对你有帮助，欢迎订阅支持，解锁完整分析。

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面对缩水的资产，大多数人的第一反应不是计算价值，而是回顾“成本”。

这种本能的心理机制 — 沉没成本和心理锚定，正是无数投资者财富缩水的元凶。

我曾见证一位朋友，在房市调整期因为区区 10 万元的差价拒绝离场，最终眼睁睁看着50万的财富被时间吞噬。

其实，想要做出理性的决策并不需要复杂的数学模型，有时只需要你学会将逻辑浓缩成“一句话”。

20年前，朋友在国内二线城市买了一套江景高层公寓。

算上还款利息，他的成本大概是180万。

2021年全国房市到达顶峰，那时他的房子值400万。之后，房价进入长期调整期。

2024年，朋友联系中介卖房，因为市场低迷，当时他的心理价位是240万。

讨价还价过后，买家最高出价为230万。

朋友最终没有接受。理由是，“没有办法接受房价掉了这么多，还被人砍价”。

房子就这样空置了两年。

就在最近，他再次联系中介，中介告诉他，现在房价已经掉到了180万。

2年，50万就这样蒸发了。

朋友不卖的决定，我们只能从结果上说他错了，毕竟如果市场反弹，他的决定就是对的。

但是对错不重要，我们应该看的是他不卖的理由是否站得住脚。

“没有办法接受房价掉了这么多”，这其实是对沉没成本的执着。

因为舍不得浪费已投入的资源，他选择了坚持，选择了不卖出，导致了更大的损失。

“还被人砍价”，这是心理锚定。

因为过分依赖心理设好的价位，朋友不愿意做出一点让步，即便心理的价位并不一定符合市场价格，即便讨价还价的流程很正常。

朋友当时其实预测房价会继续往下跌，所以当时才想卖。

如果可以时间倒流，正确的做法是忽略沉没成本，及时止损，是和买家进一步协商，折中找出一个双方都能接受的价格或者交割条件。

事已至此，朋友的损失无法挽回。他希望向前看，于是找到了我。

他在告诉了我一些数字后，让我预测未来房价，问我应该卖还是租出去。

我跟他说：

与其尝试预测房价，推测一个不明朗的未来。倒不如先把注意力放在能确定的事上。

然后我帮他梳理数据，做了如下的分析：

• 房价未来会上涨还是下跌，谁都说不清楚。

• 唯一清楚的是，房子租出去的租金是每月3000，减去400管理费，剩2600一个月，一年净租金31200人民币。

• 假设房子卖出到手180万，把钱转入海外银行，目前一般的存款账户有4.7%利率，也就是84600人民币。

• 也就是说，房子租出去，和卖房把钱存海外银行相比，一年少赚了84600-31200=53400人民币。

• 如果觉得房子一年会涨53400以上，可以先租出去，否则更理智的做法是卖出。

• 以上只是简单的现金流计算，如果考虑折旧，实际出租的每年净收益会更低。假设建筑部分130万，剩余折旧45年，年折旧额就是29000。所以账面上净租金收益只有可怜的31200-29000=2200。

我并没有给他结论，但是他明白了我的意思。衡量过后，他选择了卖出。

他跟我说，这句话很能帮他决策：

“如果觉得房子一年会涨53400以上，可以先租出去，否则更理智的做法是卖出”。

主要原因在于：

• 所有的分析浓缩在一句很简单的话

• 这句简单的话，把决策的核心放在了一个关键的变量 — 预期房价涨幅

• 这个关键的变量，不是模糊的，而是清晰、具体、可衡量

这种“极简决策模式”，完全可以平移到股市投资的实战中。

以研究微软为例：如果你判断智能云是其核心增长引擎，且预期营收增速为40%，那么这就是你买入的底层逻辑。

为了实时追踪这一逻辑是否发生偏移，你可以写下对应的“决策指令”：

“只要智能云营收增长维持在40%以上，我就忽略短期股价波动，继续持有；一旦该指标不及预期，我必须复盘逻辑是否失效。”

这句话的精妙之处在于：

• 去情绪化： 用预设的变量对抗贪婪与恐惧。

• 抓大放小： 锁定最关键的核心变量（智能云营收增速），而非被无关的噪音干扰。

通常，针对一支股票，你可以总结出3-5条这样的“一句话”。

当你的投资手册越薄，你的决策质量往往越高。

如果逻辑无法浓缩成简练的语言，往往意味着你还没看透这桩生意。

无论是卖房时的断舍离，还是股市里的进与退，最怕的就是“走一步看一步”的模糊。

如果你现在正手握一支让你纠结的股票，或者面临一个重大的财务决策，不妨试着给它写下那关键的“一句话”。

这个过程可能会很痛苦，因为它逼着你去面对那个最关键的变量。

但只有穿过这层痛苦，逻辑才会变得清晰。

你现在的持仓里，有哪支股票是你还没想好那“一句话”的？欢迎在评论区留言。

有一家医疗上市公司，持续高成长、天花板级别盈利能力、轻资产、零负债、有一定护城河、创始人掌门……

这样近乎完美的公司，却很少人谈及？

过去10年，该公司的市盈率中值高达 143 倍。投资者似乎已经接受了它“贵”的现实。

然而根据过去12个月的每股盈利推算，目前市盈率仅为54。

最近发生了什么？这是估值陷阱，还是十年一遇的机会？

本文将抽丝剥茧，看看这个公司贵的是否合理，现在是不是进入的机会。

本文分析的公司是Pro Medicus Ltd，在澳大利亚ASX上市，股票代码为PME ，目前股价为120.60。

公司是做什么的？

Pro Medicus 是一家医疗信息化软件公司，主要为医疗机构提供顶级的医疗影像软件和服务。

它的核心产品是 Visage 系列，拥有独创的“流媒体”技术，让医生无需漫长的下载等待，就能像看在线高清视频一样，瞬间且流畅地查看极其庞大的 2D、3D 甚至 4D 医疗影像文件，极大提升了诊断效率。

公司的主要客户群体包括各类医院、影像诊断中心以及大型综合医疗网络，并且备受顶尖医疗机构青睐，目前全美排名前 20 的顶级医院中已有 11 家都在使用它的产品。

在市场分布上，其业务主要覆盖澳大利亚、北美和欧洲，其中北美是它目前规模最大、增长最快的核心主战场（营收占90%），而在澳大利亚本土，它则是放射信息系统（RIS）的绝对市场领导者。

谁在带领这个公司？

Pro Medicus 拥有一支极其稳定且经验丰富的管理团队。自 2015 年公司转型为全球管理架构以来，其核心高管层在过去十年中保持了高度的稳定性。

核心创始人Dr. Sam Hupert现任CEO，拥有临床医生背景，在敏锐察觉到计算机在医疗领域的巨大潜力后，他和Anthony Hall共同创立了Pro Medicus。

Anthony Hall目前担任技术总监，是公司核心软件系统的首席架构师和开发者。

两位联合创始人合计持有公司超过46%的总股份。

关键财务指标

不管从哪个角度分析，Pro Medicus的财务指标都是行业天花板级别的：

• 在过去增长方面，在2016年，公司营收2758万，净利润637万。2025财年，营收2.2亿，净利润1.15亿。照此推算，营收和利润十年平均复合增长率分别为26%和38%。

• 在财务健康方面，现金储备有2.1亿，负债为零。

• 在盈利上，过去5年平均运营利润率68%，税前利润率70%，税后净利润率50%。

• 在资本的回报方面，过去5年平均ROE 49%，ROA 29%，ROI 41%。

• 在现金流上，含杠杆自由现金流为0.92亿，含杠杆自由现金流率达42%。

以上是Pro Medicus的基本概况。

在回答公司“贵的是否合理”这个问题前，我们先抛开价格，深入了解它的产品、技术、收费模式、竞争优势，再推断其发展策略和空间。

核心产品和技术

在传统的医疗影像领域，医院主要依赖传统的影像归档和通信系统（PACS）。这些传统架构的核心机制是“压缩并发送（compress and send）”，即依赖本地服务器和客户端下载模式。

随着现代医疗技术的进步，单个病例产生的影像数据量呈爆炸式增长（例如，3D 乳腺影像或全身体 PET 扫描的数据量经常高达 6 到 10 GB，包含超过 10,000 张图像）。

面对如此海量的数据，传统系统会产生严重的网络传输瓶颈，放射科医生在阅片前往往需要耗费数分钟的漫长时间等待影像下载到本地电脑，极大地拖累了临床诊断效率。

这些传统的系统由传统巨头（如GE、西门子）提供，往往架构老旧臃肿，需要医院投入巨资去建立和维护庞大复杂的本地物理服务器设施。

相比之下，Pro Medicus 的核心产品 Visage 7 企业影像平台凭借革命性的底层架构彻底颠覆了传统模式。其核心优势主要体现在以下几个方面：

• 流媒体传输技术：这是其最大的技术杀手锏。Visage 7 的流媒体技术允许医生瞬间可视化海量数据，而完全无需将图像下载到本地设备。医生阅片前的等待时间从几分钟缩短到几秒钟。

• 远程诊断体验：因为影像数据是流式传输而非本地下载，放射科医生即便使用普通的消费级互联网，也能无缝进行远程阅片，且保证速度、清晰度和功能。

• 整合的查看器：传统上，医院需要依赖多个独立系统来处理不同类型的影像。Visage 7 提供了一个集成桌面查看器，将 2D、3D、4D 及高级可视化功能完美整合，节省医生跨平台查看的时间。

• AI 原生与模块化架构：Visage 7 采用了高度模块化的设计，既可提供端到端全套方案，也可拆分与第三方系统对接。更重要的是，其底层流媒体架构本身就建立在 GPU 处理器之上，这使得平台能无缝集成 AI 算法。

• 显著的成本优势与快速部署能力：在 IT 基础设施层面，Visage 7 的硬件需求远小于竞争对手，且极其节能。通过向 100% 云原生部署（Visage CloudPACS）完成大型复杂系统部署的时间通常仅需行业平均水平的三分之一到五分之一，极大降低了医院替换旧系统的中断风险和财务成本。

收费模式

Pro Medicus 的收费模式极具创新性且高度可扩展，主要体现在以下几个核心方面：

• 按次付费(Pay-per-view)： 公司摒弃了传统软件供应商要求客户一次性支付巨额前期购买费用的做法，采用基于实际交易和使用量的模式。

• 长期的保底承诺： 为了确保获得可靠且可预测的收入流，和客户签订长期合同（期限通常长达 5 到 10 年）。合同中都硬性规定了客户必须履行的“最低交易量承诺”。

• 账期管理： 在这种滚动收费的模式下，公司通常的应收账款付款周期为 30 到 60 天，部分大型企业客户的账期可达 90 天。

市场竞争格局

在当前的北美医疗影像企业级市场中，竞争格局主要由新兴的专业软件厂商和传统的硬件设备巨头交织而成：

• GE HealthCare：约占据 32% 的最高市场份额，拥有庞大的历史装机量。虽然市场份额最大，但其庞大的老旧系统装机量成为了负担，客户对软件更新速度的满意度往往不及 Pro Medicus和 Sectra。

• Philips：约占据 15%-18% 的份额。在肿瘤学和心血管影像领域份额可观，目前正加速向云原生架构转型。

• Pro Medicus (Visage)：约占据 10%的份额，其客户主要集中在全美最顶级的学术医学中心（排名前20的医院中占据11家）。

• Sectra：约占据 6%-8% 的份额。这家瑞典公司是 PME 在北美和全球最直接的技术竞争者，常年位居客户满意度榜首。它的核心差异在于“广度”与跨科室整合，侧重于系统的平稳性以及对放射、心脏、数字病理和骨科等多学科的全面覆盖。在销售战中，Sectra 更容易赢得由医院 IT 部门主导的跨科室整合大单，而 PME 则在放射科专家主导的追求极致诊断效率的采购中胜率更高。

成长策略

Pro Medicus的未来增长主要围绕三大方向进行：

• 更高的IDNs渗透率

• 从单一的“放射学”横向延伸至“全栈”企业影像平台

• 人工智能创新和商业化

更高的IDNs渗透率

在美国医疗体系中，有两个重要的医疗机构市场：学术医院（Academic Medical Centers, AMCs）和综合医疗网络（Integrated Delivery Networks, IDNs）。AMCs更注重教学与研究，IDNs更注重全方面的医疗服务。

在排名的全美排名前 20 的顶级医院中，已有 11 家是Pro Medicus的客户，全面采用 Visage 7 技术作为其标准配置。在这些顶级医院中，绝大部分是学术医院。

比学术医院，IDNs是一个更大的市场。在2025财年，公司和Trinity Health签署了一份价值高达 3.3 亿澳元、为期 10 年的超级大单，创下了历史最高记录。

我尝试理解Trinity Health的合同到底是不是“天花板”。这个网站（Top 25 IDNs）显示，Trinity Health仅排名第十，拥有90家医院。

在前十名的医院中，Pro Medicus仅与Trinity Health以及Department of Veterans Affairs（美国退伍军人事务部，VA）有合作关系。

去年九月，Pro Medicus拿到了VA对其云端平台颁发的ATO (Authority to Operate)，可以理解为“云端通行证”，意味着Pro Medicus可以在VA的网络医院中从本地部署转为云端部署，从软件授权向收入稳定、利润率高的订阅制转变。

目前公司只在VA网络中有极少量的订单，拿到云端ATO后，有望将业务扩张到全网络的161家医院。

利用VA“云端通行证”的顶级安全背书，公司也能更容易打入其他大的IDNs。

“全栈”企业影像平台

公司在放射学影像方面已经做到了全球首屈一指，可以利用此优势横向延申到心脏病学、数字病理学等，推动客户订阅“全栈”产品组合。

在近两年的大合同里，尤其是UCHealth和Trinity Health的合同，都覆盖了Visage 7 的三大模块 - Viewer、Archive 和 Workflow 全栈组合。

人工智能创新和商业化

公司可以利用其底层建立在 GPU 上的架构优势，将 Visage 7 打造为医疗影像 AI 的“首选分发平台”，将自研或外部AI工具嵌入到医生的工作流中，提高单次检查的收费标准，或者对外部AI工具收取“过路费”。

读到这里，我想读者不难想象，Pro Medicus的未来成长空间巨大。

我们最后来尝试回答几个关键问题，再决定现在股价是不是“太贵了”。

关键问题

问题1：过去十年营收和利润平均复合增长率分别为26%和38%，这样的增速可持续吗？

结合以上分析的成长策略，我认为公司的成长空间是有巨大想象空间的，过去的营收增速大概率可持续。那么利润增速呢？

在2026 First Half的财报中，营收从1亿增加到1.29亿，同比增长29%，净利润从5175万，暴增至1.71亿，同比增长231%。剔除向4DX的投资公允价值变动，净利润约为6598万，同比增长28%。

正常化后的利润增幅没有高于营收的增幅，最大的原因在于报告期间工资增长了44%。

一般情况下，Pro Medicus的经营杠杆优秀，也就是说每多获得一份收入，无需花费等比的成本就能转化为更高的利润增长。

但是在多个巨头的转型，以及Sectra的“全栈”竞争压力下，我对公司未来的利润率有所担忧。但营收的成长，可能会抵消掉利润率的下降。

问题2：目前的股价到底有多贵？

如果只看Face Value，过去的12个月市盈率为54。但是剔除上面提到的一次性投资公允价值变动后，情况会很不一样。

2025财年的每股净利润EPS为1.1，我们剔除一次性的投资公允价值变动，假设2026财年能够增长28%，，2026财年EPS将在1.41左右，Forward PE为86，PEG为3.1。

假设净利润增长38%，那么FY26的EPS会在1.52左右，Forward PE为80，PEG为2.1。

过去10年，该公司的市盈率中值高达 143 。目前市盈率在历史底部。

竞争对手Sectra目前市盈率在80左右，正好处于过去十年市盈率历史中位数。

再考虑到医疗股、SaaS、高增长、高收入预见性等Buff叠满，我认为目前Pro Medicus的“贵”是有道理的。

问题3：目前价位适合建仓吗？

去年七月，股价创历史新高330，现在跌到121。发生了什么？

一方面是由于估值的回归，另一方面是最近对软件SaaS行业的悲观情绪导致的。

鉴于Pro Medicus的独特定位和护城河，我不认为一般的软件公司可以通过AI颠覆它的商业模式，反而，Pro Medicus很可能受益于AI，扩大收入来源。

分析师给出的12月目标价中位数为248，是现在股价的两倍。但是Morningstar给出的目标价为58，分歧很大。

两位创始人在近期购入了超过300万的股票，金额上很大，但是只占他们手中股份的极小部分。

目前的价位没有太大的安全边际，也缺乏短期催化剂，但是公司接近完美，成长空间也足够大。

过去的一年多时间，股价确实存在着巨大的泡沫。

但是AI的出现和发展，引发了SaaS公司的全面估值重塑。

挤掉泡沫过后，市场回归理性，该公司股价也回到了长期的趋势线。

增长的数据在、故事也在。

最近两年公司横向的产品延申、向综合医疗网络IDNs的扩张、产品的FDA准入门槛、VA的云端通行证、AI的商业化创新等，都让我更加相信：

护城河还在。

AI打败不了它，反而会成就它。

就像那句歌词唱的：

“What doesn’t kill you makes you stronger”。

未来继续观察的点有：

• IDNs市场的渗透

• 横向延伸至“全栈”的进度

• AI方面的创新和商业化进展

• 创始人的接班

面对美股市场的持续下跌，很多投资者最大的焦虑莫过于：

“市场跌到底了吗？”

盲目抄底往往容易被套在“半山腰”，而过度恐惧又会错过周期底部的绝佳入场时机。

在市场噪音和账户缩水的双重压力下，单纯依靠直觉或市场传言来操作，往往会让我们付出惨痛的代价。

有没有办法，能帮我们准确判断市场究竟是否已经触底？

真正的底是一个点，不可能准确预测。

但是我们可以建立一套客观、理性的数据体系，帮我们：

• 摆脱主观情绪和市场噪音的干扰

• 判断市场是否进入了高胜率的底部区间

在这篇文章中，我将梳理一套基于客观数据的系统性“寻底框架”。

我们一起跳出单一视角的局限，从情绪指标、技术指标、市场广度、宏观与基本面这四大核心维度深度剖析判断美股市场底部的标准。

此外，本文还将汇总这些硬核指标对应的免费权威数据来源和链接，帮你建立起市场监控看板。

一、情绪指标：探测市场有多恐惧

还记得巴菲特的名言吗？

“别人恐惧时我贪婪，别人贪婪时我恐惧。”

当恐惧的人数比贪婪的人数多时，想卖的比想买的人多，股票价格下跌。

股票价格下跌，市场会更恐惧。更恐惧会导致股票价格进一步下跌。

这个恶行循环不可能一直下去。

当股票价格跌到一定程度时，买方力量会等于卖方力量。

这个瞬间，市场恐惧值达到最大，底部形成。

所以要判断市场底部，我们有必要知道，市场到底有多“恐惧”。

我通常会结合历史数据，看以下三大情绪指标：

VIX 恐慌指数

https://au.finance.yahoo.com/quote/%5EVIX/

VIX由芝加哥期权交易所（CBOE）通过复杂的公式计算，反映市场预期波动。

VIX的长期平均值在20左右，数值越高，意味着投资者预期市场波动越激烈，恐慌情绪越重。

当 VIX 飙升至 30 以上，说明市场进入疯狂抛售阶段，是经典的底部信号。

下图是过去10年VIX和标普500指数的对比。可以看到，这个指标的敏感性很高，所以在监测市场情绪上非常有效。

恐慌与贪婪指数 (Fear & Greed)

https://edition.cnn.com/markets/fear-and-greed

这是我最喜欢的指标，因为它综合了 7 个维度的分指标，而且官网上的仪表盘清晰展示市场目前情绪。

当指数小于25，预示着市场进入“极端恐慌”区间。

AAII 投资者调查

官方数据：https://www.aaii.com/sentimentsurvey

历史数据图：https://ycharts.com/indicators/us_investor_sentiment_bearish

AAII 投资者调查（AAII Investor Sentiment Survey）是美国个人投资者协会每周发布的问卷调查。它询问会员未来6个月美股是看涨、中性还是看跌，旨在量化散户对市场的短期情绪。

主要看两个数据：

• 看空比例：一般在31%附近，如果超过45%，意味着市场比较悲观，可能预示着阶段性底部

• 多空利差：即看多比例减去看空比例。如果在-10%甚至-20%以下，说明悲观情绪绝对主导，见底信号更强

二、技术指标：识别资金的抵抗痕迹

技术分析最重要的假设之一：

“市场行为反映一切信息。”

所有的基本面消息、宏观环境因素、心理因素等最终都会反映在价格和成交量上。

技术指标通过分析成交记录，反映市场的共识和资金的抵抗痕迹。

我平时会用以下三个技术指标来判断市场底部区间。这些技术指标，都可以在股市走势图中显示。

RSI (相对强弱指标)

RSI（Relative Strength Index，相对强弱指标）用于评估资产在特定周期内（通常为14日）的买卖盘力量强弱。14日RSI大致可以理解为14日的平均增益或平均损失。

RSI数值范围0-100，通常>70显示超买（看跌），<30显示超卖（看涨）。

在持续的牛市中，RSI往往一直在70以上，这时候可以用80做超买线，用20做超卖线。

RSI的顶背离（指数创新高，但RSI不创新高）预示价格回调。

底背离（指数创新低，但RSI不再创新低）则预示反弹。

在用RSI时判断底部时，需要结合其他信号做判断，例如是否存在底背离，是否有政策利好、成交量是否大。

长下影线

当股市在低位时，巨大的成交量配合长下影线，是一种底部信号。

长下影线是指在K线图中，下影线长度远大于实体（下影线长度是实体长度的2倍以上）的K线形态。

它表示价格曾大幅下跌，但随后因多方买盘强势涌入，将价格大幅拉升至收盘位。

偏离200日均线程度

在股市走势图上，可以显示200日均线。

200日均线（MA200）代表过去200个交易日的平均交易价格，被视为长期价值中枢。

均值回归（Mean Reversion）理论认为资产价格无论高于或低于其长期平均水平，最终都倾向于向均值回归。

根据这个理论，我们可以衡量市场价格相对于200 日均线的垂直距离。距离越远，回归均线的“橡皮筋效应”越强。

三、市场广度：审视市场的参与度

标普500指数的构成是自由流通市值加权（Float-adjusted market cap weighted）的。

这种加权方式会使得指数的表现向头部公司严重倾斜。

目前标普500指数的10大成份股（苹果、微软、谷歌等）占了指数的36.4%。它们所在的行业，绝大部分和“科技”有关。

假如“科技”行业出现问题，这10个公司里大部分的股价会下跌。因为它们占指数的权重大，它们的下跌会极大地影响整个指数的表现。

但是它们的表现不代表市场大部分公司的表现。

为了看清市场上大多数公司的表现，我们有必要看市场广度指标。

广度指标能看透指数的伪装，揭示大部分个股的真实表现。

实战中，我主要看两个重要数据。

创新低个股数量

https://www.barchart.com/stocks/quotes/$MALX/performance

市场在绝望时，创新低的个股数量会激增。但是“激增”并不意味底部。

当创新低的个股数量到一定程度，速度就会降下来。这时候市场慢慢向底部靠近。

当指数继续创新低，但创新低的个股数量减少了。

这叫“广度背离”，预示底部区间的形成。

怎么观察创新低个股的数量？

可以看52周$MALX指数。这个指数代表的是美国所有证券交易所里每天创52周新低的股票数量。

在均线以上的个股比例

https://stockcharts.com/sc3/ui/?s=%24SPXA50R

https://stockcharts.com/sc3/ui/?s=%24SPXA200R

在均线以上的个股比例越低，则越多的个股价格低于市场平均走势，到达底部区间的可能性越大。

$SPXA50R和$SPXA200R这两个指数，分别代表了标普500成分股里面股价高于50日均线和200日均线的比例。

下图是$SPXA50R过去十年的走势，可以看到低于30并不多见，低于20就更少了。

下图是$SPXA200R过去十年的走势。从2020年起，指数一共有4次低于20，分别是：

• 2020年3-4月：COVID疫情

• 2022年下半年（指数两次低于20）：俄乌战争、供应链失衡、通胀激增、央行加息

• 2025年4月：特朗普推行激进的关税政策

我们回过头看，这些时候都是长期资金做价值投资的最好时机。

四、 宏观与基本面：追踪“底层”的逻辑

基本面决定了底部的深度，政策决定了反转的速度。

估值水平

https://www.multpl.com/

https://www.currentmarketvaluation.com/

看市盈率PE和市净率PB在历史中处于什么水平。有两个值得注意的地方。

• 利润波动大时看 PB： 在利润（E）剧烈波动期间，资产净值（B）更具参考性。

• 利率环境影响P：低利率的环境推高资产价格，PE会被抬高

政策拐点

关注央行口风、利率决议及流动性投放。政策底通常领先于市场底。

信用利差

https://fred.stlouisfed.org/series/BAMLH0A0HYM2

投资者恐慌时厌恶风险，抛弃企业债，买入国债。

企业债价格下跌，收益率提高，国债价格上涨，收益率降低。

所谓的“流动性”变差，其实就是投资者抛售企业债，企业融资成本提高。

这当中，高收益企业债和国债间的收益率差异，就是高收益债利差High Yield Spread。

当高收益债利差停止扩张并开始收窄，信贷市场就开始恢复“血液循环”。

这时候就是市场的底部。

在判断底部区间时，以上提到的四大关键维度 - 情绪指标、技术指标、市场广度、宏观与基本面，需要结合起来使用和观察。

如果它们都同时发出了短期底部信号，开始将闲置资金分批加仓。

如果市场继续下跌，直到四个维度同时出现了历史极其罕见的长期大底部信号，那么别犹豫，剩余的闲置资金ALL IN。

在这种时候，我个人甚至会考虑带杠杆的ETF。

以上，非投资建议。

因为篇幅所限，未能用实例进行推演，以后有机会详细探讨。希望这个框架可以帮助到大家。

关注我，一起在嘈杂的市场保持冷静，在波动中坚守原则，做长期的、难而正确的事。我们下期见。

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很多人第一次接触商业地产时，都会问一个问题：

为什么同样是房子，商业物业的价格差异可以这么大？

有的店铺一年租金十万，卖到两百万；

有的租金差不多，价格却只有一百多万。

如果只看面积、位置、装修，很难解释这种差异。

事实上，商业地产的价格并不是由“房子本身”决定的，而是由现金流和收益率决定的。

在专业投资者眼里，一间商铺本质上更像是一台产生现金流的机器。

商业地产市场中最核心的一条逻辑：资产价值 = 租金 / 收益率。

看起来简单，实际上复杂，但可拆解。

在这篇文章里，我会从一个从业者的角度，拆解商业地产估值背后的逻辑，以及为什么1%的收益率变化，可能让物业价格相差几十万甚至上百万。

什么是商业物业？

住宅物业 = 用来住人的地方，比如：公寓、别墅

商业物业 = 用来做生意/赚钱的地方，比如：商铺、写字楼、酒店、仓库、工厂

商业物业有什么优势？

相比买普通民宅，商业物业的优势在于：

• 租金回报率高：比起买普通民宅，往往能够做到正现金流。

• 租约更长、更稳定：优质的商业物业一般3年租约起。

• 费用由租客承担：商业租约里常见”净租约” - 水电、物管费、保险甚至部分维修，都由租客自己付。

• 租客自行维护物业：因为是做生意的地方，租客一般会自行维护好物业，不需要房东操心。住宅的话，这些基本都是房东头疼的事。

当然也有劣势：

• 首付比例更高（通常40%~50%）

• 空置风险更大，找租客更难

• 流动性差，不如住宅容易卖

• 租约条款复杂，容易踩坑

• 房产价格波动大，和经济周期相关

商业地产的定价为何困难？

商业物业的价格，没有住宅透明，这是由几个方面的因素造成的：

• 周边同类型的物业少：我们买某个郊区的公寓或者独立住宅，通常能找到那个区域的物业最近卖出的价格，地或房子的大小，房子的新旧程度等，这样容易估算大致的房产价格范围。但是如果想买一个加油站，同一个路口可能只有一个加油站，就找不到参考物。

• 租约不透明：商业物业的租约涉及到商业机密，一般来说是不在网上公开的，即便公开，也仅仅公开租金，具体条款（如租约年限、租客补贴等）是不对外披露的。

• 总体商业物业的数量少：不管是物业数量，还是从业人数、成交数量，商业地产的市场都远小于住宅市场，所以信息的流通性和透明度自然小。

我是老马，和你一起在嘈杂的市场保持冷静，在波动中坚守原则，做长期的、难而正确的事。

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怎么给商业地产估值？

我们首先要理解买商业地产的根本逻辑。

特定市场有特定情况。但是在很多地方，

我们买住宅靠涨价赚钱，买商业靠租金现金流赚钱。

商业地产值多少钱，和租金现金流的高低、和租约有关。

在特定租约下的现金流能带来多少价值，又和市场接受的收益率相关。

这些涉及到对商业的洞察、对租约的理解、对宏观市场环境的感知。

所以商业地产的估值并不简单，通常由专业的商业地产估价师来提供。

商业地产的三种估值法

在股票投资上，我们有两种常见的方法来对一个公司进行估值，分别是市盈率估值法（PE），和现金流折现法（DCF）。

在商业地产估值上，一般有以下三种常见方法（特定的细分领域还有其他方法，如重置成本法）：

• 收益资本化法（Cap Rate Method）：和市盈率估值法相似

• 现金流折现：类似于企业现金流折现法，只是把企业的现金流换成地产项目的现金流而已

• 直接对比（Direct Comparison）：用周边类似的物业成交价来估值

现金流折现法涉及到相对复杂的财务模型和假设，这里我不做论述。

直接对比法比较简单，没有论述的必要。

在这里我们重点探讨收益资本化估值。

收益资本化估值法（Cap Rate Method）

这个方法的最大好处是逻辑清晰简单、假设相对少、容易验证，所以被广泛采纳。

最简化的公式是：商业物业价值 = 租金 / 租金回报率

如果租金为10万/年，租金回报率为5%，那么对于这个投资者来说，这个物业值200万（10万除以5%）。

但是租约上写的租金10万一年，不等于这10万的现金流100%留存在业主的腰包。

业主可能需要支付某些特定税费（如地税）、维护费用（如停车场）等或者付特定的维护费用（如停车场维护）。

这些都取决于租约的条款，但都降低了业主实际到手的现金。

所以更严谨的公式是：商业物业价值 = 净租金收入 / 租金回报率

在上面的例子中，如果房东预计支出是1万/年，那么净租金收入就是9万/年，除以5%，物业值180万。这1万/年的支出，使得物业的价格降低了20万。

接下来我们把问题反过来思考。

假如租金提高到11万/年，房东预计支出照样是1万/年，那么净租金收入10万/年，除以5%，物业还是200万。提高1万的年租金使得物业的价格上涨了20万（从180万到200万）。

仔细想想，如果卖家提前和租客签下涨价了的新租约会如何？

是不是相当于卖家和租客向买家以5%的年利率，借了20万？

还有什么更高级的玩法？我留个悬念。

但是，专业估价师难道不清楚这种伎俩？

当然是知道的。

他们通常会参照市场租金水平和实际租金，做一个调整。

所以再严谨一点：

商业物业价值 = 市场租金水平 / 租金回报率 + 实际租金与市场租金水平的差异

除此以外，还有很多支出或减少的收入需要减去，例如：

• 租金减免：在很多情况下，现有房东为了鼓励租客签约，会提供几个月甚至一年的租金减免。

• 空租收入损失：需求大的房产空租期很短，需求小的可能长达几个月甚至几年。

• 再次出租费用：律师费、中介费等

所以估值公式变成了：

商业物业价值 = 市场租金水平 / 租金回报率 + 实际租金与市场租金水平的差异 - 其他调整

估值公式现在已经很有模有样了，但究竟什么是租金回报率？

这个问题很重要。我们还是回到上面的例子。

我们假设租金11万/年就是市场租金水平，房东预计支出1万/年，没有其他租金减免、空租等其他调整，那么净租金收入10万/年，除以5%，物业200万。

假如5%变成4%，10万除以4%，物业价值250万。

1个百分点的压缩，物业涨价了50万。

相反，假如5%变成6%，10万除以6%，物业价值167万。

1个百分点的增加，物业降价33万。

对，你没有看错，

-1% = 50万，+1% = -33万。

这就是为什么，弄懂租金回报率很重要。

我们来思考租金回报率的实质。

在上面的例子中，投资者付出了200万购买了这个物业，他每年得到5%的净租金收入，即10万。

我们假设他放入本金100万，贷款100万，贷款年利率6%，那么每年需要支付的利息为6万。

10万减6万，他的每年税前净收益大概为4万。

那么，假如银行存款利率为4%，他把钱放银行每年就有4万的收益，他还会买这个物业吗？

很可能不会。

因为同样的收益，银行存款利息是几乎没有风险的。

那什么情况下他更可能购买？

如果他用200万购买，能拿到6%的净租金收入，即12万。减去利息6万，每年净收益6万。

相比于把钱放银行，他的收益多出来2万（6万-4万）。这就促使他去承担高一点的风险。

所以，投资者要求的租金回报率，与无风险利率高度相关。

这也就是为什么，

在央行降息周期时，商业地产价格被推高，相反在加息周期时，商业地产价格承压。

除了无风险利率以外，物业的位置、租客的质量、租约的长短也会影响租金回报率。

麦当劳的物业在出售时，租金回报率往往非常低 - 目前在澳大利亚，低于4%很常见，有点甚至低于3%（存款利率5%）。

为什么投资者能够忍受如此低的租金回报率？

• 位置：麦当劳的位置往往在车流量高的路口，商业价值高，地块未来升值空间大。地块的升值，弥补了租金收入的不足。

• 租客质量：麦当劳作为全球最知名的餐饮品牌，租约违约风险非常低。有这样的租客，物业转手也容易。

• 租约长短：这种租约一般10年起，加续约选择权（options），而且租金每年按通胀率增加。这样的租金稳定性非常吸引投资者。

给投资者同样的租金，他会以同样的价格购买办公室物业吗？

大概率不会，因为办公室物业的风险相对高（COVID极大降低了办公室的需求）。

对于风险相对高的物业，投资者要求更高的租金回报率。

理解了以上，我们发现所谓的租金回报率，其实是由市场决定的。

所以我们最后来总结估值公式：

商业物业价值 = 市场租金水平 / 市场租金回报率 + 实际租金与市场租金水平的差异 - 其他调整

以上内容，希望能给投资者带来更清晰的思考。

如果有哪些地方没有解释清楚，欢迎在评论区留下你的想法，我们共同探讨。

关注我，一起在嘈杂的市场保持冷静，在波动中坚守原则，做长期的、难而正确的事。我们下期见。

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股价：US409.31

在我的上一篇文章中，提到了市场对微软的四个主要担忧：Copilot的普及缓慢、Azure增长不达预期、巨额AI资本支出、以及对OpenAI的依赖。

后面的三个担忧，其实都是智能云面临的挑战。

所以今天来梳理一下智能云，然后做个简单的估值。

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智能云(Intelligent Cloud)是什么？

想象一下，以前公司想用电脑，就得自己买服务器、建机房、雇IT人员维护。微软智能云干的事情，就是把这些全部搬到”云端”，你通过网络租用就行了，就像你不需要自己买发电机，直接插电用电一样。

微软智能云的核心产品叫 Azure，本质上就是微软在全球60多个地区建了数百个超大型机房，然后把里面的算力、存储、AI能力”切片”出租给企业用。

主要业务有哪些？

如下图，主要业务分为两大类：服务器产品及云服务，企业级咨询与合作伙伴服务。

两大类业务的主要营收以及增长率如下表，服务器产品及云服务占了超过92%，同时也是增长最快的。

Azure是什么，能解决什么问题？

在服务器产品及云服务这一大类中，Azure是微软智能云的灵魂，它的定位已经从单纯的“Windows 云端版”演变为一个支持数千种开源技术、能够运行在全球 60 多个区域和 300 多个高度安全数据中心的巨型分布式系统。

如果你是用户，Azure能解决什么问题？可以分三类来理解：

第一类：租”硬件”（基础设施服务）。 你需要服务器但不想买，直接在Azure上按需开一台虚拟机，用完关掉，按用量付钱。适合电商做促销时临时扩容这类场景。

第二类：租”开发平台”（平台服务）。 程序员不用操心服务器维护，直接在Azure提供的现成环境里写代码、部署应用，大大缩短开发时间。

第三类：租”AI能力/服务”，这是现在增长最快的部分。企业通过Azure直接调用GPT-4o等顶级AI模型，实现自动写代码、分析文件、处理客服等功能。

Azure是怎么收费的？

主要有两种模式：

• 按用量付费：用多少算力、存多少数据、调多少次AI，就付多少钱，像手机流量套餐一样。Azure的主要收入就来自这里。

• 签长期合同：大企业提前承诺用多少，价格会更优惠，微软锁定了高达6,250亿美元的未来订单就是这么来的。

竞争对手有哪些？

在全球云基础设施服务市场，亚马逊 AWS、微软 Azure 和谷歌云Google Cloud组成了不可撼动的三巨头。

三足鼎立的竞争格局

根据 2025 年年底的市场监测数据（见下表），各方的地位如下：

1. 亚马逊 AWS (市场份额 28%)：AWS 依然是全球无可争议的领导者，季度收入 356 亿美元，同比增长 24% 。这是 AWS 在过去 13 个季度中实现的最高增速，表明其实施的资本扩张策略正在生效 。然而，其市场份额已从一年前的 30% 滑落至 28%，反映出微软和谷歌的强力挑战 。

2. 微软 Azure (市场份额 21%)：微软稳居第二，份额虽然同比持平，但其 39% 的增长率显著优于 AWS 。 在运营利润和利润率上，微软智能云领先于其他两家。

3. 谷歌云 (市场份额 14%)：谷歌是三巨头中增长最快的玩家。最新季度营收增长 48%，达到 177 亿美元，市场份额从 12% 攀升至 14% 。谷歌凭借 Gemini 3.0 模型和在 AI 训练效率上的优势（TPU），正在吸引大量 AI 原生创业公司 。

竞争差异化

Azure 的战略是“全面 AI 化”与“垂直整合”。它通过将 AI 嵌入到 GitHub Copilot、Microsoft 365 Copilot 以及 Azure 全线产品中，创造了一个让客户“难以离开”的闭环生态 。在“主权云”和“混合云”上，Azure处于领先的地位，详细请看下一小节。

AWS 采取的是“中立平台”与“深度工具”策略。通过 Amazon Bedrock 平台，AWS 允许用户在 Claude 3.5、Llama 3 以及自家 Titan 模型之间灵活切换，避免了单一模型的锁定风险 。这种的定位在需要多模型比较的企业中深受欢迎。

谷歌云 则专注于“数据处理能力”与“低延迟网络”。利用谷歌自有的全球光纤网络和为 AI 优化的 TPU 芯片，谷歌在处理大规模数据集和高频推理任务时展现出了更佳的性价比 。

微软主权云的核心优势

主权云（Sovereign Cloud）是一种特殊的云计算模式，用于确保云服务中的数据，完全符合特定国家或地区的要求。它不仅要求数据“驻留”在物理国境内，更要求从运营到访问控制，都由该国境内的实体主导，以保护数字主权，防止数据遭受外国的干扰。

微软主权云的优势在于：

• 全栈生态垂直整合： 微软的优势在于其不仅提供基础设施，还将生产力工具（Microsoft 365）和身份管理（Entra ID）深度嵌入主权边界。这使得企业可以在满足主权合规的同时，无缝使用 Teams、Exchange 和 Office 等核心业务软件 。

• 混合云与边缘管理的领先地位： 通过 Azure Arc，微软被公认为混合云市场的领导者。Azure Arc 允许客户在自有的数据中心、其他云甚至边缘设备上统一管理资源，提供了一致的治理和安全策略，这是 AWS 和 Google 在追赶的部分。

• 极高等级的合规储备： 微软在公共部门拥有极强的背书，例如其主权云方案在多国获得了最高等级认证。

• 断网环境下的 AI 能力： 微软最新推出的 Foundry Local 允许客户在完全不连接互联网的环境下运行大型 AI 模型（如 GPT 系列、DeepSeek-V3 等），这解决了国防和敏感金融机构在“安全性”与“AI 创新”之间权衡的痛点。

在 2026 年初，微软对其主权云能力进行了一次具有里程碑意义的升级：

• Azure Local 离线操作正式发布： 这一新功能允许组织在完全没有云连接的情况下，运行具备 Azure 的关键基础设施，极大地优化了孤立环境的业务连续性 。

• Microsoft 365 Local 离线版： 核心生产力工作负载（如 Exchange Server、SharePoint Server）现在可以完全运行在客户主权边界内的 Azure Local 上，即便在断网状态下也能保持运作 。

• Foundry Local 引入大型 AI 模型支持： 最新的报告显示，微软通过与 NVIDIA 等硬件伙伴合作，已支持在受限的主权私有云内进行大型多模态 AI 模型的本地推理，而无需数据流向公有云。

• 本地数据边界扩展： 微软会在2026年将 Microsoft 365 Copilot 的本地数据处理支持扩展到包含德国、马来西亚、美国在内的 15 个国家 。

• 国家合作伙伴云的落地：法国的Bleu和德国的Delos Cloud项目进行中。

市场的担忧 - 智能云面临着什么挑战？

在我的上一篇文章中，提到了市场对微软的四个主要担忧：Copilot的普及缓慢、Azure增长不达预期、巨额AI资本支出、以及对OpenAI的依赖。

后面的三个担忧，其实都是智能云面临的挑战。

Azure的增长减速

在2026 Q2财报中，Azure录得39%的营收增长。虽然增长39% 看起来很快，但在市场眼中，这一数字似乎是“平庸”的 。在上一个财季，Azure 的增长率为 40%，这意味着增长率不仅没有加速，反而出现了一个百分点的微幅下滑 。所以市场担心这39%的增长，就是这一轮AI周期的顶峰。

巨额AI资本支出

微软预测2026年对AI的基础设施投资将高达1000亿美元。这些资金主要流向了：

• AI计算基础设施：采购数十万颗 NVIDIA Blackwell 架构 GPU，以及部署微软自研的 Maia 200 AI 芯片和 Cobalt 200 CPU 。

• 数据中心电力化：为了满足 AI 运算的巨大电力需求，微软甚至开始寻求核能合作，并提出了“Tokens per Dollar per Watt(Tok/$/W)”这一新的效率指标，试图在芯片层面优化每瓦特电力的智能产出 。

对OpenAI的依赖

2026Q2的财报提到商业剩余履约义务Remaining Performance Obligations (RPO）高达6250亿美元。

什么是RPO？简单理解就是微软和客户签了合约，客户承诺购买微软未来提供的服务，但是因为目前微软还没提供服务，所以收入还没兑现。

在这6250亿的RPO中，有45%（2812亿）来自于微软和OpenAI签的多年合同。

市场担心微软对OpenAI的依赖严重，一旦OpenAI出现问题，部分未来收入将无法兑现。

如何看待这些市场担忧？

对于Azure的增长减缓，微软管理层曾提到“如果不是基础设施限制，Azure的发展会高于40%”，他们也提到Azure 的算力供应将在 2026 年 6 月之前持续处于受限状态 。

投资者抱怨Azure增长慢，解决办法是建更多的基础设施。但是投资者同时也在抱怨资本支出高昂，怕投资回报低。

我想说，Excuse me? 人不能既要又要吧。

再说，从竞争策略的角度来看，微软不得不投资。2026年，相比于微软的1000亿投资，亚马逊预计2000亿，谷歌1800亿。谁更激进？

6250亿的RPO，相当于微软2025年总营收2817亿的2.2倍。有分析称谷歌和亚马逊的RPO相对于各自的年营收比微软低很多。

微软的RPO，合同的期限平均在2.5年，与OpenAI签的也是多年合同，不能说没有风险。

AI的发展速度太快了，你永远不知道下一季度谁是胜者，所以时间就意味着风险。

RPO提供了可预见的收入，但长期合同也带来了不确定性。

微软智能云的未来

通过以上分析，我总体还是看好微软，原因如下：

• 微软的生态系统具有很深的护城河，智能云利用自身在数据安全合规、混合云、断网能力方面的极大优势，可以在国家主权云、大企业市场中获得高市场份额。

• 微软在三巨头AI基础设施投资“竞赛”中相对温和，智能云运营利润率优势会进一步扩大，进而提高抗风险能力

• 和OpenAI捆绑的同时，也在和Anthropic及其他公司进行深度合作

• 在自研芯片和降低成本的道路上取得进展，虽然未来需继续观察，这是机遇也是挑战

估值假设

做完分析，咱们来回归投资的本质 - 微软到底值多少钱？

这里我采用最简单的市盈率估值法。

收入

• 生产力与商业流程：2025年1210亿 - 假设16%增长 - 2026年1400亿

• 智能云： 2025年1060亿 - 假设30%增长（比2026Q2高1%） - 2026年1380亿

• 个人计算：2025年550亿 - 假设20%负增长（存储芯片导致出货延迟）- 2026年440亿

• 总收入：3220亿 - 14%年增长

净利润率

假设36%

每股收益

• 2025年为13.64

• 2026年15.59 - 14%年增长

市盈率与目标价

• 如果市盈率和目前相同（26.5），那么目标价为412，约等于目前价格

• 如果市盈率提高到长期平均（31），那么目标价483，当前股价有18%的上涨空间

最后，请忘记以上所有分析，我最简单直接的逻辑是：

在股价打折时，买优质企业，长期持有。

以上仅个人观点，非投资建议。

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股价：US408.96

最近经过股价的动荡，微软目前的市盈率（P/E）约为26倍，低于其过去10年的平均水平，这到底是因为微软的霸主地位受到撼动，还是真正的价值回归？

市场上的担忧有以下几点：Copilot的普及缓慢、Azure增长不达预期、巨额AI资本支出、以及对OpenAI的依赖。

因为时间有限，本文主要探讨第一个市场担忧 - Copilot的“缓慢”商业化。

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Copilot是什么？

Copilot是一个对话式的AI助手，被直接内置于人们日常使用的微软工具（如Windows和Microsoft 365应用）中。它的主要功能是通过提供上下文帮助、自动化日常任务、分析数据、起草演示文稿和报告、总结文件和电子邮件等，来帮助用户提升生产力并简化工作流程。

具体担忧是什么？

目前订阅Microsoft 365的用户数有4.5亿，然而根据微软最近财报电话会议上披露的信息，Microsoft 365 Copilot只有1500万个付费用户，占潜在目标群体3.3%。虽然付费用户同比增长160%，市场对此并不埋单。

有人做了一个横向对比，2025年数据显示ChatGPT的每周活跃用户约为8亿，付费用户约为3500万，付费用户占比4.4%，比Copilot的3.3%高，所以结论是Copilot的商业化缓慢。然而真的是这样吗？

付费用户数真的少吗？

乍一看似乎Copilot付费占比3.3%很差，但资料显示，Copilot在Windows、Microsoft 365应用、网页端和移动端的每周活跃用户大约是3300万，也就是说，按统一口径对比，Copilot的付费用户占每周活跃用户比高达45%。

这里存在一个值得注意的地方：ChatGPT的活跃用户主要以个人为主，而Copilot的用户以企业用户为主。企业的付费意愿当然会比个人要高。

如果硬要把4.4%和3.3%进行对比，有一个逻辑上说不通的地方：ChatGPT约等于AI助手，但是Microsoft 365不等于Copilot。什么意思？

就是用ChatGPT的人，当然是想用AI助手，用好的AI助手，但是用Microsoft 365的人，不一定用Copilot。

用ChatGPT的人，有4.4%愿意付费，而用Microsoft的人，在不一定需要AI的情况下，还能有3.3%愿意付费Copilot，这个转化率相当不错了。

所以说，我的结论反而是：ChatGPT的商业化很差，Copilot做的还不错。

Copilot的商业化未来何在？

2026年初，微软在Microsoft 365 Copilot中引入了GPT的不同版本，以及Claude Opus模型供选择。在Copilot Studio，还能选择除了OpenAI和Anthropic外的模型，例如xAI，还能通过Azure AI Foundry引入其他大模型（需经过合规筛选）。Github Copilot中还能选择Gemini，通过API密钥还能使用任何大模型。

把除GPT以外其他的模型引入Copilot，微软做对了。

因为微软的优势不是大模型，而是平台。

微软的Windows系统、办公套装和工作协同应用，是微软的护城河所在，也是工作者离不开的工具。在这些工具中内嵌AI，给予模型选择，才能给用户提供最好的产品体验。

未来的Copilot，更多是提高工作效率的平台。

所以我看到的不是3.3%，而是96.7%。

我期待Copilot的表现，但是Copilot真的那么重要吗？

付费用户的增长会给微软带来什么？

去年付费用户同比增长160%，我们随意假设今年付费用户按100%的速度增长，那么多出来的付费用户有1500万，每个用户每个月带来30美金的订阅收入，那么一年的订阅收入达到54亿美金。

微软的2025全年总收入是多少？2817亿美金。所以这Copilot多出来的订阅收入只占总收入的不到2%。

虽然如此，但这几乎是纯增量的业务，且处于渗透率的极早期阶段，定价和收费模式存在极大未知，未来的潜力难以预测。

试想，如果4.5亿的Microsoft 365用户，未来新增1亿用户（22%）订阅Copilot，那么新增年度总营收将高达360亿，超越微软Windows业务的营收。

财富500公司中，95%使用Azure，70%使用Copilot。微软的生态系统，与大量的企业数据深度绑定。

对于企业而言，AI的表现是次要的，更重要的是数据的隐私、保密、合规、安全。

深耕企业合作的微软，在推行Copilot的路上大有可为。

你觉得呢？

以上仅个人观点，非投资建议。

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“…not only are we unable to fully understand AI’s abilities and what it will do for us (or to us), but it thinks and moves faster than we can.” - Howard Marks

在投资界殿堂级的元老，霍华德·马克思（Howard Marks）前几天发布了一份备忘录，名字叫“AI Hurtles Ahead”，引起了大量的阅读和关注。

我读过他大量的备忘录，被他清晰的逻辑、清醒的思考、谦逊的文风和极高的风险管理意识所折服。

“AI Hurtles Ahead”这份备忘录也不例外，值得反复斟酌。今天结合此文，我们一起来感受他的智慧。

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这篇文章的标题“AI Hurtles Ahead”，Hurtle这个词，可以理解为高速移动，但是略微带有一点“不受控制”的意思。他取这个标题，不难看出他对AI快速向前发展的隐隐担忧。

2025年12月他发布了一份“Is It a Bubble?”的备忘录，探讨AI是否泡沫，这篇文章是续篇，核心探讨了AI在短短几个月内发生的技术跨越，以及这对投资理念、经济和社会的影响。

以下是这篇文章的核心观点和深度总结：

AI的本质跨越：从“聊天工具”到“自主智能体”

霍华德指出，AI的发展速度是史无前例的。与计算机诞生后耗费数十年才普及不同，生成式AI在短短两年内就渗透到了大量个人用户和企业中。更关键的是，2026年2月初发布的新一代模型（如GPT-5.3 Codex和Claude Opus 4.6），标志着AI完成了至关重要的跃迁：

• Level 1（聊天工具）与 Level 2（辅助工具）： 过去一两年的AI像是“更快的马”，需要人类不断下达指令、引导和纠错，本质上是节省人类的时间。

• Level 3（自主智能体 Autonomous Agents）： 现在的AI变成了“汽车”—一种可以重塑经济、替代劳动力（替代马）的技术。人类只需给出最终目标，AI就能自主完成规划、编写数万行代码、自己打开App进行测试、发现Bug并自我修复，直到交付完美的成品。甚至，最新的AI已经开始参与编写和调试下一代AI模型了。

AI到底会不会“思考”？

针对怀疑论者认为“AI只是高级的统计学模式匹配（Pattern matching），而不是真正的思考和创新”这一观点，霍华德通过与AI（Claude）的对话得出了深刻的见解：

• 学习的本质是一致的： 他的投资思想也是通过阅读他人的书籍、吸收前人的框架（如巴菲特、芒格的理念），再将其应用到新情况中重组而来的。AI的训练过程（用大量数据进行训练，然后推理）与其并无二致。

• 经济效用至上： 从经济学角度看，AI到底有没有产生“真正的意识”毫无意义。如果AI能稳定产出一个年薪20万美元研究员级别的分析报告，那么对于支付薪水的老板来说，“它能完成工作”才是唯一重要的。

对投资行业的重塑：定性比定量判断更重要

AI的发展对金融投资行业带来了全新的挑战。霍华德认为，因为AI在处理海量数据、识别历史模式、以及绝对理智（没有贪婪与恐惧）方面远超人类，未来人类想要通过获取“现成的定量信息”来跑赢市场已经不太可能了。 人类投资者的超额收益（Alpha）将来自AI的弱项领域：

• 应对“前所未有”的新情况： AI依赖历史训练数据，当面对完全没有历史模式可循的全新突发事件或新行业时，人类的直觉和推测仍具有优势。

• 定性判断： 比如对管理层素质、企业文化等因素的评估。

• 切身利益（Skin in the game）： AI没有自身资本亏损的恐惧，而人类顶尖投资者对潜在风险拥有深刻的直觉，这是投资成功的关键。

资本市场：AI是不是泡沫？

霍华德认为，AI这项技术本身和巨大的市场需求是无比真实的。

• 目前的资本支出（Capex）正在从盲目的“训练支出(training capex)”转向由真实需求驱动的“推理支出（inference capex）”，这证明了其实际的商业价值。

• 因为AI的难预测性和高速迭代性质，AI的应用的广度和深度，更可能是被低估，非高估。

• 尽管微软、亚马逊等巨头的估值并不算特别高，但他指出，部分毫无实际产品的AI初创公司被赋予极高估值，投资这些公司就像是在买“彩票”。

• 面对不确定性，他建议投资者采取中庸之道：不要押上全部，但也绝对不能完全不参与，以免错失人类历史上最伟大的技术红利。

对社会的冲击：严峻的就业前景

这也是整篇文章最令人后背发凉的部分。霍华德对AI可能引发的大规模失业表达了深深的忧虑。

• 与过去的工业革命替代体力劳动不同，这次AI直接替代的是年薪高、从事结构化分析的“脑力工作者”（如律师助理、金融分析师、程序员）。

• 技术替代的速度远远超出了人类社会能够适应和重新培训新技能的速度。

• 尽管科技圈的乐观主义者认为“旧工作消失，总会有新工作诞生”或者“人类未来不需要工作”，但霍华德对此持怀疑态度。

我的想法

随着AI日益普及和发展，结合这篇备忘录，我有以下观点：

• 人与人之间的链接会越来越重要。AI可以帮我们干活，但不能帮我们交朋友。人会越来越珍视情感上的链接。

• 虽然一个新事物Boom & Bust很常见，但AI带来的是一个持续数十年、结构化的发展，现在才刚刚开始。这个改变由现金流极为充裕的Hyperscaler （谷歌、微软、亚马逊等）带领，并非坏事。

• 新事物会带来新的未知风险，下一次危机（黑天鹅事件）很可能是由AI引爆的。

• 中底层的白领工作极容易被懂AI的人或者被AI取代，这已经几乎成为社会共识了。

• 普通投资者跑赢市场会很难。当时指数投资的引入淘汰了一大批主动基金经理，AI的普及会把主动投资的标准提得更高。当所有人都借助AI分析海量数据时，信息差几乎为0，考验的就是投资者的品味、定性判断和直觉了。

对于普通人而言，我们能做的有两个：

• 在工作上与其坐以待毙，我们应该拥抱AI，尝试在工作上大量探索AI的能力，用AI帮助自己。

• 在投资中，我们利用AI超强的采集数据和归纳分析能力，大量阅读和思考，把决策运用到行动上，敢于试错、调整、再决策。这样可以迭代自己的“品味”、定性判断和直觉。

最后用备忘录的一句话结尾：

“he’d rather be an optimist and wrong than a pessimist and right. Me too.”

我也一样，宁愿成为一个错的乐观主义者，也不要成为一个对的悲观主义者。

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当我们积累了一笔资金，或者意外获得一份收入时，如何让这笔钱“动起来”？

投资不是简单的买入，而是需要根据资金规模、生活阶段和风险承受能力，建立一套清晰的逻辑框架。

这篇文章，我们把这个问题详细地拆解一下。

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第一步：你是否有足够的“备用金”？

在考虑任何投资收益之前，首先要确认这笔钱是否会影响你的生活抗风险能力。

• 如果没有应急资金： 建议将相当于半年收入的资金存入银行存款账户。这笔钱的功能不是增值，而是防范意外（如失业或突发开支）

• 如果已有足够存款： 那么这笔钱才真正具备了“可投资”的属性。

第二步：这笔钱尚不足以支付房产首付时

如果资金量大于半年收入，但尚未达到买房起跑线，你可以对比以下几种方案：

1. 银行存款：接近零风险的避风港

这是最简单的选择。虽然在股市低迷时它能跑赢市场，但从长远来看，由于通胀的存在，存款并不是实现财富增值的手段。

2. 房贷对冲账户 ：澳洲投资者的优势

如果你在澳洲且有自住房贷款，Offset 账户几乎是效率最高的“投资” - 低风险 + 可观的税后收益。

• 收益对比： 假设存款利率 5%，扣除 30% 的边际税率后，税后收益仅为 3.5%。但如果放进 Offset，相当于直接节省了 6% 的房贷利息（假设利率为 6%）。

• 优势： 这部分“节省”是不需要缴税的，因此 6% 的税后收益远高于存款地3.5%。对于有房贷的人来说，这几乎是稳赚不赔的最优解。

3. 债券市场：门槛较高的机构战场

债券（通常是二级市场）计算逻辑复杂、种类繁多，对普通投资者并不友好。其收益率通常介于银行存款和股市之间，但在很多情况下，它的性价比远赶不上 Offset 账户，有时还比银行存款利率低。

4. 股票市场：长期的增长引擎

如果你确定这笔钱在 5 年内不会动用，股市是较好的去处。如果你的选股能力突出，长期跑赢市场，那我只能说膜拜。但是长期而言，绝大部分的基金经理是跑不赢市场的。所以从财富稳定增值的角度来说，相比个股，追踪大盘的股票型指数ETF更为稳健。

• 历史参考： 截至今年一月底，过去十年包括分红年化收益率（均为税前），澳大利亚ASX200是10.2%，美国标普500约15.4%，欧洲市场9.2%，亚洲市场10%。就算最低的税前9.2%，税后（假设30%税）也有6.44%，比部分房贷对冲账户好。

• 税务优势：在澳大利亚有超过一年可享受资本利得税（CGT）减免，实际税后收益极具竞争力。

5. 投资股票型指数ETF的执行策略 - 一次性投入，还是分批买入？

假设你选择了把钱放入股票型指数ETF，很重要的问题，也是我另一个平台的关注者问得很频繁的问题是，到底一次性投入，还是分批买入。

选择1：一次性投。一些专家推荐一次性投入，因为资金越早进入市场，就越能够享受复利的好处。我对此有不同意见。如果你刚好投在市场底部区间，那么恭喜你，获得了超额的回报，但假如你刚好投在了市场的顶部，那么很不幸，你可能几个月甚至几年看不到盈利。

选择2：分批买入。这是我推崇的做法，原因在于：

• 我认为投资的初期在于建立良好的心态，而非赚取最高的回报。一次性投入的问题在于对心态的影响，如果时机对了，固然建立起了信心，但容易使人过于自信 -“我炒股可厉害了，看我下一笔操作“，而如果时机错了，人感受不到正反馈，容易放弃投资 - ”哎，几个月了还是亏钱的，卖了吧，股市不适合我“。

• 降低纠错成本。刚入门的投资者容易冲动，改变主意。如果今天一笔一次性投进去，过一个月想换更好的，那就只能不管盈亏，卖出置换了。但如果分开投，可以有机会从零开始尝试不同的产品，没有在亏损情况下卖出的压力。

• 养成投资的习惯很重要。一次性投入，短期如果看不到效果，又或者是月光族，接下来可能不会再把钱投入股市中。但如果能做好理财计划，把钱分成多份每个月定投进股市，这就养成了一个良好的投资习惯。

那么，我个人会怎么做？假设我有10万元投入股指ETF，我会留3万在股市低迷的时候择时投，其余7万分成12等分，每个月定投（譬如说在每个月第一个交易日买入）。

第三步：这笔钱足够支付房产首付

如果你已经攒够了首付，是否应该买投资房？

如果你的目的是为了学区等刚性需求，答案是肯定的。但如果是纯投资，我倾向于谨慎看待，理由如下：

• 交易与持有成本： 房产的印花税、律师费等初始成本极高，且后续管理租客、维修房屋也需要耗费大量精力。

• 流动性挑战： 房产变现周期长。相比之下，股市或 Offset 账户的灵活性更强，能更好地应对突发风险。

当然，如果你对房产市场非常熟悉，或者有明确的避税和资产配置目的，房产依然是资产组合的重要组成部分。

如果你这笔钱能付多套房子的首付，那么商用物业也可以纳入考虑范围。

投资不是一场百米冲刺，而是一场马拉松。最重要的是找到那个让你晚上睡得着觉，同时又能让资产稳步增长的平衡点。

对于更多资金（如多套房、商铺）的复杂情况，我们以后再深入探讨。

你目前正处于哪个阶段？或者在投资执行中遇到了哪些挑战？欢迎留言，我们一起交流。

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很多朋友是在小红书认识我的。在那里，我有三千多位关注者。但小红书更适合简短观点表达，不适合深度系统思考。

投资是一件需要时间沉淀的事，所以我选择在 Substack 重新开始。

这里不追热点，看重长文，更适合慢慢写清楚一件事。

我是谁？

我的本职工作与商业、地产、建筑和投资相关。日常接触大量商业案例、投资可行性对比、沟通与谈判。

工作以外，我也长期站在真实的商业环境里：

我买卖过房产、创办过公司、做过APP。

但是最成功的，不是以上这些副业，而是股市投资。

进入股市接近10年了，我经历过几个明显的阶段：

• 从投机心态、追涨杀跌，到信奉长期主义、坚持价值投资

• 从只买个股，到构建基金 + 个股的投资组合

• 从为自己一个人赚钱，到为家庭做长期资产配置

• 从只关注“开源”，到同时兼顾“节流”

• 从听不懂财经新闻，到能够独立拆解财报与行业逻辑

这些转变，更多是认知的迭代。

投资没有捷径，只有不断的积累。

你能在我的Substack找到什么？

过去，我经历过风雨，也经历过彩虹。正因如此，我知道什么能够实现复利，什么不能。不管是成功和失败，我都愿意真诚分享。

在这里，我希望更多做结构化、有深度的表达，包括：

• 嘈杂市场里的独立思考

• 长期价值投资的框架

• 深挖优秀企业的成功秘诀

• 个人和家庭如何开源节流，实现财富增值

• 优秀书籍、播客和个人成长的分享

在这里没有什么？

• 不会有短线交易建议

• 不会有情绪化判断

• 不会有“明天必涨”的预测

• 不会用恐慌或贪婪制造流量

市场本来就足够嘈杂，我不想再增加噪音。

这个社区适合谁？

我希望建立一个社区，大家能友好互动，不带情绪化地辩论，共同进步和成长。

如果你：

• 认可长期主义

• 喜欢股票投资

• 关注资产配置

• 愿意慢慢建立自己的投资体系

• 渴望不断成长

欢迎你加入。

结语

我最常说的一句话是：投资股市有盈有亏，投资自己稳赚不赔。

我希望我们可以一起迭代认知，

在嘈杂的市场保持冷静，

在波动中坚守原则，

做长期的、难而正确的事。

—老马

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刚刚看完一篇由Citrini Research发布的名为《2028全球智力危机》（The 2028 Global Intelligence Crisis）的宏观备忘录，我大受震撼。这目前是我在2026年看过的最好、最深刻、也最让人后背发凉的一篇文章。

这篇文章采用了一个极具创意的视角：作者假设自己站在2028年的未来，详细复盘了AI是如何在短短两年内，将一个看似繁荣的经济体拖入万劫不复的深渊的。如果你还在单纯地为AI带来的“生产力爆发”而欢呼，这篇文章绝对会给你浇上一盆冷水。

我是老马，在Substack分享投资心得、读书笔记和个人成长，信奉长期主义，输出有价值、有深度的内容。如果你有这些内容有共鸣，欢迎订阅。

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文章核心推演：一场由AI引发的“多米诺骨牌效应”

这篇文章最精彩的地方，在于它推演了AI是如何从经济蔓延到金融系统，最后彻底击穿国家政策与社会结构的：

1. 经济层面的恶化

AI变得越来越便宜和强大，企业为了降本增效大规模裁员白领，并将省下来的钱继续投资AI，导致AI进一步变强，引发更多裁员。虽然白领只占就业人口的一部分，但他们贡献了绝大部分非必需消费品支出。当这些高薪人群没有收入，整个建立在人类消费基础上的经济体就失去了需求的支撑。同时，AI智能体（Agents）消灭了所有依赖”friction”和“中间商”的商业模式，比如外卖平台、旅游预订甚至信用卡支付网络。

2. 金融系统的全面传染

危机随后迅速向金融系统蔓延, 首先暴雷的是私募信贷市场。大量基于软件即服务（SaaS）公司“年度经常性收入（ARR）”的杠杆收购因为AI的冲击而违约。因为这些信贷底层绑定了普通家庭的养老寿险资金，危机直接传导到了大众。紧接着，优质房贷市场开始崩溃。与2008年次贷危机不同，这次违约的是信用分高、交了房贷首付的优质白领, 因为他们的岗位被AI永久替代了。

3. 政策瘫痪与社会动荡

当危机全面爆发时，政府却发现自己无能为力。因为现代税收体系本质上是对“人类劳动时间”征税（如个人所得税）。当劳动力被机器取代，政府税收锐减。恰恰在民众最需要政府救助的时候，国库却空了。最终，巨大的贫富差距引发了大规模的社会动荡。

我的几点深度思考（结合当前市场动态）

看完这篇犹如“未来启示录”般的文章，结合我此前对市场的观察，我想提出我自己对当前AI浪潮的五点看法：

第一，下一个金融危机，确实极有可能由AI引发。

我们一直以为技术创新总是“破坏一部分工作，然后创造更多工作”。但正如文章所指出的，这次不同，因为AI是一种通用智能，它甚至能胜任人类试图转移到的新岗位。如果占消费大头的高净值人群结构性失业，引发的将是一场史无前例的消费需求危机。其次，如果未来的金融市场由越来越多的机器操作买卖，一个微小的错误可能会引发蝴蝶效应，触发系统性崩溃。

第二，目前市场对“AI取代人类”的速度可能被严重高估了。

虽然AI在写代码和日常文书上表现惊人，但我们需要记住一个核心区别：大语言模型是基于概率的（Probabilistic），而真实世界的企业核心业务是需要确定性的（Deterministic）。无论是医疗合规、财务审计还是复杂的法律合同，都需要100%的准确率和可追责机制。AI可以作为极佳的副驾驶，但要在短期内完全取代人类员工，把高风险的业务全权交给AI，估计没有哪个理智的CEO敢这么做。

第三，恶性循环不会无休止，AI的效用存在“边际递减”。

文章中描述的“裁员->买AI->再裁员”的螺旋在理论上成立，但在现实商业中，技术能力的爆发式增长，并不等同于经济效用的线性增长。假如宏观经济真的开始恶化，企业总利润下降，AI投入的边际投资回报率（ROI）也会随之骤降。当买更多算力不能带来更多实际业务转化时，企业自然会削减AI资本开支。最终，真实的碳基雇员和硅基雇员会在成本与合规的博弈中，找到一种新的平衡点。

第四，目前的SaaS（软件即服务）行业可能面临严重的“错杀”。

市场目前认为“AI赢了，SaaS就输了”，这导致了SaaS板块的暴跌。但我认为，这可能是自2020年3月以来科技股最大的定价错误。文章中提到的容易被颠覆的其实是那些壁垒极低的“低复杂度”工具（如基础客服系统）。但对于那些拥有极高业务复杂度、深厚数据护城河和严格合规审计的SaaS巨头来说，AI不仅不会杀死它们，反而是帮助它们。它们可以利用AI极大地降低自身运营成本，并以近乎零的边际成本将AI功能嵌入到它们早已占据垄断地位的平台中。

第五，均值回归是金融市场的铁律。

现在整个科技圈和华尔街处于一种极致的狂热与恐慌交织中—狂热于基础大模型，恐慌于应用层公司被替代。但拉长周期来看，市场终究会平静下来并回归长期趋势。技术狂热期往往伴随着过度的预期透支，当潮水退去，大家会发现AI是一项伟大的技术，但它并不能像魔法一样在两三年内重塑物理和商业世界的每一块砖。

总结

《2028全球智力危机》是一记绝佳的警钟，它提醒我们在为技术欢呼的同时，必须提前审视系统性风险。人类的智慧不仅在于发明技术，更在于如何通过制度、政策和市场的自我调节，去驾驭技术。

未来已来，保持敬畏，也要保持理智。

有空的朋友推荐去看一看这篇经典长文，链接如下：

Citrini Research

THE 2028 GLOBAL INTELLIGENCE CRISIS

Preface…

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2 months ago · 3019 likes · 80 comments · Citrini and Alap Shah

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