前言：通胀周期下，全球科技资产似乎进入了抛售潮，去年的“牛市旗手”ARK旗下的旗舰基金ARKK从年初的峰值已经累计回撤35%。在通胀担忧愈发突出的背景下，该不该抛弃“科技权益资产”？

如果从长期投资来看，即使极端回溯到2000年的科网股泡沫，以最高位买入苹果、微软，到现在也能轻松实现百倍的收益率，远远跑赢更依赖于商业周期的价值股。

而大部分情况下科技公司估值便宜往往是价值陷阱。科技永不眠，核心是要看到未来确定性的“科技趋势”是什么，然后找到优质公司，做时间的朋友。

科技是什么？

回溯历史，在石器时代，科技是燧木取火；在农业社会，科技是牛耕地；在第一次工业革命，科技就是蒸汽机；第二次工业革命，科技就是电力及内燃机，现代科技又开始定义为“互联网”，“信息化”。

 “科技”一直都在变。在不同时代，不同地域，科技形态都不一样。比如家电行业于“30年前的中国”、“于现在的非洲大陆”，实实在在的属于科技产业。如果科技投资者简单把科技等同于TMT行业，那是对科技最大的误解，也是最大的投资风险敞口。10年以后，有可能我们现在所认知的科技产业极有可能变成了传统行业，甚至夕阳产业。

尽管科技日新月异，但唯一不变的就是科技往往代表着当时社会最先进生产力，甚至第一生产力，科技在任何时代都代表着最高效的投资回报率。比如过往98年中国互联网用户仅有100万，到2020年中国互联网用户已经突破9.89亿，20年1000倍成长潜力；

科技的内核是“效率优化”，而“效率迭代”往往代表着科技产品的迭代，从而导致科技产品呈现不同的生命周期，科技趋势的判断往往是科技投资的核心要素。比如智能手机于苹果，移动互联网于微信，云计算于微软。

01

科技趋势如何判断？

◾原则一：效率优化

科技代表先进生产力，意味着必须有“效率优势”， 比如互联网的网络效应让信息与通信突破了时间与空间的限制，其效率要远远优于传统商超与电话网络。比如云计算的虚拟化云化，突破了硬件资源的空间限制，其资源利用率要大大优于传统的数据中心；

判断一个科技是否具备效率优势，应从第一性原理出发，比如马斯克：“用物理学的角度看待世界，也就是说一层层拨开事物表象，看到里面的本质，再从本质一层层往上走”。比如电动车，回溯到人类造汽车的原理，就是将能源转化成动力从而牵引汽车从地点A运送到地点B，并没有人规定必须用石油牵引造汽车。电动车能源转化效率远远高于原内燃机，那电动车就是未来趋势。

◾原则二： “边际成本”能否持续降低

判断科技趋势对于大部分人来说，都很容易，相信现在大部分人都认为“无人驾驶”，“人工智能”，甚至”无人飞行器”是未来科技。但历史上第一台汽车是“电动车”，1832-1839 年之间，罗伯特·安德森给四轮马车装上了电池和电动机，发明了世界上第一台机动车，这比燃油车早了将近 50 年。180年过去后，电动车才重新回到舞台中央；

每年Gartner 都会颁布新兴技术的技术成熟度曲线，新技术从产生到成熟，往往会经历不止一次的膨胀期，泡沫破裂期，稳步爬升期。阻挡这些新技术落地的往往是商业化落地能力。

判断一个科技是否具备商业化落地能力，核心要素在于边际成本能否持续降低，并且往往具备以下特征：软件化、制造业化。

软件化：软件的边际成本几乎为零，意味着任何庞大的投资力度，在用户规模面前，单成本都极其便宜。在数字化技术互联的社会，越来越多商品和服务开始变成软件化，比如商务服务，外卖服务，教育服务等；

制造业化：一方面规模化生产带来硬件制造成本下降，另外一方面， 技术的迭代带来硬件性能的大幅度提升，这种边际成本下降幅度要远远快于硬件制造成本的下降。比如芯片行业的摩尔定律已经演绎了50多年； 

 “效率优势+ 边际成本持续下降”，随着时间的推移，总会在某个奇点上实现对传统行业无论是成本端，还是效率端都实现降维打击，从而完成颠覆；比如“光伏行业”，首先最成功在于把”能源行业“变成“制造业”，随着技术的迭代，终于在最近两年实现了“平价入网”。

02

科技商业场景探讨

方向一：软件化

◾服务软件化

消费级互联网：链接消费者与服务，这是消费互联网的核心逻辑，链接人与人从而诞生了社交工具；链接人与商品，从而诞生在线电商；链接人与信息，从而诞生互联网媒体等等。

企业级互联网：链接人与企业，优化企业的运营效率，比如企业协同流程化办公软件（ 销售，人力，财务管理等），比如数字化生产工具软件（设计，交易，计算，办公，营销工具软件）。

◾软件替代硬件

全球企业IT支出4万亿美元，且绝大部分是硬件，比如数据中心，电话通信硬件，网络安全设备，这些硬件的资源利用率往往很低效，且价格高昂。而云计算技术的兴起，让传统硬件部署的IT架构加速走向云化，从而诞生了一批私有云，公有云，边缘计算云，云安全，云通讯的新型行业龙头。

◾软件定义硬件价值

制造业生产的“集约化”、“机器化”，“标准化“特性，导致各厂商产品的基础功能、材质差异化都很少。而产品的附加价值往往都只能通过软件的差异化来实现。比如IOS系统于苹果手机，智能驾驶系统于特斯拉。

◾软件解放，或者替代人类，做人类不能做的事情

科技的最终目的是帮助人类，解放人类。因此1956年，人类就开始尝试用用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能。60多年来，历经多次的繁荣与泡沫破灭，终于在移动互联网时代开始涌现各种商业场景。比如广告精准推送，千人千面信息推送，比如语音识别，图像识别等等。

机器学习的底层是统计学，且“数据、算法，以及硬件计算能力”三者缺一不可。未来随着“传感器带来数据的爆发性增长 + 算法与算力的迭代”，商业智能产品会加速涌现，并且不止限于软件，比如无人驾驶汽车、无人驾驶飞行器，各种服务机器人，物流机器人。

方向二：制造业化

◾“能源”制造业化

过去能源的生产模式大部分都是基于地球储量资源的消耗，比如石油，煤炭，天然气等。从大周期来看，燃料资源往往具备稀缺属性，即使在开采技术与效率不断提升情况下，其成本一直都维持稳定。

光伏发电则直接从太阳能入手，构建光伏组件，直接转化成电能，把能源行业从消耗性资源行业变成制造业。未来随着技术的进步与规模化生产，光伏的发电成本仍将持续下降。

◾“服务”制造业化（替代人类）

服务行业高度依赖于人力资源的丰富程度，比如物流出行、快递派送、家政服务、教育、翻译等等，其服务成本只会伴随人工成本上涨而上涨。

而智能机器人直接从最终目的“替代人类” 出发，通过算法以及规模化制造，把“服务行业”变成“制造业”，比如扫地机器人、无人厨房、无人配送外卖、无人驾驶出租车以及各种服务机器人等等。

◾“感知、判断与执行”制造业化（干人类不能干的事情）

人类感知判断系统极其复杂且精密，但机器的感知判断系统能够感觉到人类不能感知的世界，并且并发处理单个人类大脑运转不了的数据量。

未来无处不在的传感器（摄像头，雷达，红外）帮助人类感知这个世界，并且执行各种人类不可能完成的任务