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我們處在一個什么樣的技術時代?

2018年09月12日 06:59 轉載自: 格上財富   閱讀:1064
作者: 陳蘇潔   http://www.clddjb.tw/user/space?oid=20546

2015年之后,中美互聯網科技龍頭的模式創新都在放緩。模式創新放緩后,提升效率更多依靠基礎創新、技術創新、硬件創新。在舊技術周期的末尾,強人政治和保守政策容易獲得理解和支持,這次也不例外。

每一輪新技術周期的前夕,都會有大量的硬件購買和基礎設施建設需求。其次,新技術也將創造出新行業、新需求。最后,新技術對于傳統行業更多是提升改造而不是替代。

一、風口還在嗎?

2014-2015年,可能是近年人類的創新頂峰。

在美國,Google的X實驗室接連展示了無人駕駛、谷歌眼鏡、風箏發電、太空電梯、氣球WiFi、智能隱形眼鏡等發明,讓人感覺人類仿佛馬上就要進入科幻世界。Magic Leap展示視頻中那條鯨魚的驚人一躍,讓人感覺虛擬現實世界仿佛馬上就要到來。

圖1:Magic Leap產品概念發布會上的“鯨人一躍”

資料來源:Magic Leap,天風證券研究所

在中國,雙創和金融自由化催生了創業板牛市,創業板指從2012年底的不到600點一路狂飆到2015年6月初的超過4000點。也就是在那兩年,雷軍發明了“站在風口上豬都會飛”這句反諷的名言,賈躍亭發明了“生態化反”這個不明覺厲的概念,“互聯網+”和“未來已來”經常登上各種演講和書籍的標題。

2015年A股股災之后,經過了一系列的調查和糾偏,銀行的影子開始收縮,金融自由化逐漸被清算,潮水褪去之后,各種講故事吹起的估值泡沫開始破滅。“互聯網+”變回了“+互聯網”,“未來已來”成了反話,“生態化反”成了夢話。豬價還有周期,但風口是無影無蹤了。

太平洋這邊,大家開始討論互聯網人口紅利結束的問題。拼多多成立于2015年9月,也是電商渠道下沉,搶奪三四五線城市流量和鄉村流量的關鍵時期。拼多多的橫空出世帶火了“消費升級vs降級”的話題,這個現象在微觀層面或許是存在的,但急于證明或否定它的人常常錯用了宏觀層面的證據。

不過清楚的是,電商渠道下沉帶來的互聯網人口紅利正在消失。2017年,中國互聯網普及率55.8%,互聯網用戶增速5.6%,移動互聯網用戶增速8.3%,網上支付用戶增速11.9%,手機支付用戶增速12.3%。

圖2:互聯網用戶增速 V.S. GDP增速

資料來源:WIND,天風證券研究所

二、新零售、抖音和瑞幸咖啡

互聯網的人口紅利結束后,流量爭奪從線上延伸到了線下,各種“新零售”層出不窮。但即使到了線下,互聯網還是互聯網,本質還是連接人,商業模式還是把商品和服務賣給人。所以,今天的共享經濟、新零售,其實還是當年“百團大戰”、“o2o大戰”(online to offline)的延伸,做法還是優先爭奪高頻消費和高客單價的線下生意,比如打車、外賣、餐飲的消費頻率最高,短租、生鮮超商的客單價最高。

當然,“新零售”也有商業模式的創新,比如將線上數據和線下場景結合,線上給線下插上大數據的翅膀,線下提升線上的購物體驗和效率。不過,這些商業模式的創新,和2014-15年時的想象相比,還是有不少差距。

雖然模式創新不足,但模式復制倒是很快。比如,摩拜+ofo從投放到形成雙寡頭用了不到一年時間(2017年摩拜+ofo投放量占全行業78.3%)。根據《2018年中國共享單車行業發展報告》,共享單車行業從大量投放到大量跑路也就一年時間(2016年下半年開始大量投放,16年全行業投放了200萬輛,17年全行業投放2300萬輛,17年下半年二三梯隊開始倒閉跑路)。

模式的快速復制還要得益于信息技術企業與傳統企業的最大區別——邊際成本遞減,這個屬性決定了信息技術企業一旦具有數據優勢和流量優勢,擴張將非常迅速,在很短的時間內成為行業龍頭或寡頭,留給模仿者和追趕者的時間非常有限。

從BAT到TMD,獨角獸的誕生和擴張在不斷加速。GMV達到1000億,京東用了10年,唯品會用了8年,淘寶用了5年,拼多多只用了2年3個月。月活躍用戶數達到3億,微博用了8年(09年8月至17年6月),微信用了3年(11年1月至13年12月),抖音只用了1年半(16年9月到18年6月)。

在中國開500家咖啡店,星巴克用了12年(1999-2011),瑞幸咖啡(luckin coffee)只用了5個月,這個o2o模式的咖啡品牌,從創立到成為獨角獸(估值超過10億美元),只用了6個月。

圖3:APP月活躍用戶數對比

資料來源:WIND,天風證券研究所

三、人類的科技進步在放緩

太平洋這邊的創新在放緩,太平洋那邊的創新其實也在放緩。

2014-2015年是信息技術的創新頂峰,和之前各種創新層出不窮形成鮮明對比,2015年之后,各大互聯網公司對科技發明的追求開始下降,創新進入空檔期。2014-15年,谷歌的無人駕駛、AR眼鏡、太空電梯、氣球WiFi等發明層出不窮,但如今只有無人駕駛Waymo繼續朝著現實的方向推進;2014年,蘋果的iPhone6發布后,之后幾年主流智能手機的外觀、屏幕尺寸、屏寬比基本定型,之后幾代iPhone的屏幕、存儲、運算速度的改進幅度越來越小;2014年之后,摩爾定律遇到瓶頸,芯片制程工藝的進步減緩,從2014年9月開始,英特爾在10nm制程工藝方面就再無進展。

和中國的互聯網企業一樣,美國互聯網科技龍頭的模式創新放緩的同時,馬太效應也越來越強。互聯網科技龍頭一方面擁有大量的流量、數據、現金,商業模式穩定,且迭代能力強;另一方面,由于創新在減緩,也不需要大量現金流進行產能再投資,所以互聯網科技龍頭進入了規模效應邊際提升、利潤率提升的階段,一邊在應用舊科技發展成果搶食市場份額,另一邊也有大量現金可用于新技術研發或并購新技術企業。

Google和Facebook靠廣告業務保持高速增長,這兩大巨頭在2017年賺走了美國數字廣告收入的58.5%(據eMarketer估測),18年2季報顯示,Google的廣告業務為Alphabet貢獻了86%的收入;Amazon靠AWS高速增長,市值突破1萬億美元;老派的微軟換了印度CEO后煥發第二春,靠云計算和操作系統的流量分發,帶來規模和利潤加速增長。

不管是中國還是美國,互聯網企業的馬太效應非常顯著。2017年,全球市值前10的企業里有7家是互聯網科技企業——蘋果,谷歌,微軟,亞馬遜,阿里,騰訊,Facebook(美國5家,中國2家)。

四、AI芯片和民粹主義

互聯網的核心能力是商業模式的創新,當模式創新放緩后,提升效率更多依靠基礎創新、技術創新、硬件創新。比如,人工智能的算法穩定后,需要提升的是數據的精準度和快速處理復雜數據的算力,這就對硬件(芯片、傳感器、雷達)和基礎科學提出了更高的創新要求;再比如,新能源車如果要替代傳統汽車需要突破電池能量密度和充電技術的瓶頸,這對物理和化學層面的基礎創新提出了要求。

所以,雖然互聯網企業的模式創新開始放緩,但硬件企業和制造業的創新也在加快。英偉達的黃仁勛喊出了“GPU才是AI時代的摩爾定律”;顯卡雙雄之一的超威半導體(AMD)有了逆風翻盤英特爾的希望;特斯拉的Gigafactory有機會像一百年多以前的福特Model T一樣變革傳統制造業的組織分工。

另一個現象是,以輕資產商業模式起家的互聯網企業的資產越來越重,在硬件上加大投入。比如,Facebook收購Oculus布局VR硬件,Amazon和阿里布局智能音箱,Google正在研發人工智能加速芯片TPU和圖像處理IPU,微軟正在研發HoloLens和物聯網平臺的專用芯片,阿里正在研發人工智能加速芯片Ali-NPU等。

所以,從人類的技術周期來說,我們正處在舊技術周期的末尾、新技術周期開啟的前夕。一方面,舊技術(ICT-移動互聯網)的商業模式創新在放緩,規模效應提升,馬太效應增強,龍頭公司在線上線下榨取最后的流量。另一方面,新技術(人工智能)的基礎創新、技術創新、硬件創新正在孕育,硬件廠商迎來飛速發展。

我們現在所處的技術時代,和20世紀30年代和70年代其實差不多,都是在舊技術周期的末尾,全要素生產率的底部,資本回報長期下降之后,資產價格出現泡沫,拉大了貧富差距,催生了民粹主義。

在這個階段,強人政治和保守政策也更容易獲得理解和支持。20世紀30年代,對貧富差距的不滿和對大蕭條的焦慮催生了民粹主義,鋪墊了保守特征的羅斯福新政。20世紀70年代,對越戰的不滿和對滯脹的焦慮再次催生了民粹主義,鋪墊了尼克松、卡特和里根政府具有保守特征的內外政策。這次也不例外,對債務貨幣化加大貧富差距的不滿(Wall st vs Main st)和對全球化的果實被中國摘走的焦慮催生了新民粹主義,鋪墊了特朗普和其拆掉WTO框架、重構全球貿易規則的保守政策。

圖4:AMD NV TI V.S. FB TW股價對比

資料來源:WIND,天風證券研究所

五、風還在,誰會飛起來?

每一輪技術周期的前夕,會有巨大的硬件購買和基礎設施投資需求。類似“在淘金潮中賣牛仔褲”的道理,在如何利用新技術賺錢的商業模式變得清晰之前,賣硬件和搭建基礎設施的廠商會先到賺錢,例如AI芯片、傳感器、云計算、5G,以及產業鏈前端的設備和材料。

其次,新技術也將創造出新需求、新應用、新行業。供給和需求是雞和蛋的關系,需求推動供給,供給創造需求,各種應用創新使得3G帶寬不夠用因而推動了4G,4G也創造了移動支付、大型手游、直播平臺、短視頻等新應用出現,將來4G提升到5G也一樣。路鋪好了自然有人走,新技術創造出新需求、新應用、新行業。人工智能本身就是基礎創新,不僅是一個工具,也會變成一個巨大的產業,比如無人駕駛、無人超市、智能家庭、智慧物流、智慧城市等。

最后,新技術將提升改造而不是替代傳統行業。

戈登摩爾曾說:“企業從來不會依靠現有產品復蘇,如果它們能夠走出衰退,一定是騎在新產品的背上”。如同蒸汽機革命,最后勝出的是利用蒸汽機技術的各行各業。60年前,沃爾瑪用衛星科技搶食市場需求,60年后,亞馬遜用大數據和云計算來搶食沃爾瑪的市場。人工智能亦然,先利用人工智能提升組織效率、改造商業模式的傳統行業,將先得到紅利。

因為人工智能的算法和算力相對確定,所以哪個行業能產出可以為機器學習所使用的數據,就能更早出現變革,這取決于數據的標準化、精準化、結構化程度。目前看,交通、金融、醫療、零售、制造,這五個行業出現變革的可能性更大,它們的共同特點是:(1)重復、有原則和規律可尋;(2)需要在短時間做出邏輯判斷;(3)信息化程度高,能產生大量數據,而且數據的精準化、標準化、結構化程度較高;(5)利潤足夠高,有應用新技術的價值。

未來,交通會變成無人駕駛與車聯網結合的智慧物流,金融會變成數據驅動的金融科技,醫療會變成大數據與人工智能輔助診療,零售沒有線上和線下之分,制造將通過大數據提升產品設計和生產效率、通過物聯網改造制造流程和渠道體系。

總之,數據將徹底改變各行各業。


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