王川：从思科的财务报告历史，看英伟达的估值
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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：
收入增速，可能低于已经非常乐观的预期；
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
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