聊聊投资以及生物医药产业发展周期

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投资收益中“α与β”

首先是投资收益中“α与β”的讨论，这是投资者的两种收益来源。α收益来自长期超越同类型的资产，代表着长期超预期的发展，而β收益则来自高波动。α和β对资产的定价有很大影响，如果一家科技公司的定价非常高，并不一定意味着公司本身的价值高，而可能是这一阶段的市场上，存在着大量追逐β收益的投资人。所以对于定价的判断，并非只靠IBB、XBI等指数作为依据，还需考虑α和β投资人在市场中的调控行为。

图1

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“周期”—普遍的β现象

第二点关于“周期”，资本市场的周期性是普遍存在的。根据万得全A指数，可以发现A股存在大致7年一轮的大周期，其中大致包含两个库存周期。库存周期一般维持在38—42个月左右，属于小的经济周期，但对市场经济的影响是显著的。其主要原因在于资本机构背后的考核机制。国内外投资经理、基金经理的考核期一般为1—3年，他们掌握着庞大的资金量，在背后考核机制的导向下，进而影响整体的投资框架和投资行为。

图2

纵观中国公募基金全行业的发展，可以发现偏股型公募基金经历了两轮上台阶式的扩容发展，分别在2007年和2021年，间距为14年，刚好是A股市场7年大周期的两倍，也与之对应。7年周期中，存在大小市值风格的轮替。以大盘股为主的2007年大盘蓝筹行情和2021年的核心资产行情，最有利于公募基金规模—业绩—扩容的正反馈循环。

图3

抓住这14年周期或可成就公募基金的顶流，2007年的华夏基金、2021年的易方达、中欧便是例子。其原因在于公募基金以散户持有人为主，这类投资人拥有显著的羊群效应，进而对β行情产生跟随。

一级市场的周期很长且隐秘，根据美国1970-1980年代的VC周期，可寻觅出这种周期规律。可以发现，高回报可以对资金形成强烈的磁吸效应，导致大量资金涌入VC基金。这些资金在经历一轮周期后，会发现回报率却大相径庭。

图4 左：（1993年固定利率风险投资基金的新承担额）右：（风险投资回报率的中位数）

当然，由于一级市场的回报率水平的统计口径并不统一，统计口径不能随意的合并，还需要更多数据来佐证。根据美国VC协会的一个数据库显示，1997年—2000年期间，发生了美国第二次VC大爆发，即互联网泡沫（ Dotcom bubble）。在这3年里，科技基金的IRR可以到达200%，IT行业更甚。healthcare biotech 作为整体在此期间是比较冷静的，但其中的一些结构性板块显得尤为高亢，如基因。再结合硅谷银行的材料，可以发现，我们正迎来一个史无前例的VC大周期。

图5 硅谷银行：数字经济占美国生产总值的比重

回到生物医药领域，在整个healthcare中，只有biotechnology的R&D亚组在第二次VC爆发中获得了明显提升。当时间拉到2013年时，整个healthcare板块都迎来了大幅度提升，其原因包括奥巴马医改和宏观货币环境量化宽松。这带来了可观的收益率，根据图6可发现，基本上交易计数与交易价值是同步的。

图6

那为何如今身处生物医疗领域的人们感受的却是凉风习习，或者说寒风刺骨呢？可以参考图7。二级市场的NBI指数基本上是同步的，想想2000年的VC大爆发，是不是似曾相识？等到周期结束后，二级市场再进行调控，便会再一次攀上新高度。

图7

参考美国经历的三次大周期，可以发现国内的第一轮周期可能刚刚起来，而且气势汹汹。根据中国基金业协会的备案，当前沪深总市值约80万亿元中国GDP约120万亿元。当前一级市场存量基金规模13.2万亿元，过于庞大。剔除FOF及其他重复口径，一级市场股权投资基金的资产规模至少在6万亿以上，作为整体恐面临亏损的压力。这基本上可以与全球的VC泡沫周期产生对应，即可能又是一轮康波周期/康波衰退期。

首先硅谷银行是极其特殊的存在，其VC行业贯穿了硅谷银行的整个发展史。2019—2022年疫情期间，硅谷银行吸收存款从600亿美金到1900亿美金，翻了3倍多。后续硅谷银行进行资产配置，买了大量投资证券，从最初的300亿美金到最终的1300亿美金，翻了4倍多。这其实就给自己埋下了很大的隐患：期限错配。即时硅谷银行的证券投资/吸收存款比例已高达70%，而其他银行至多也就30%的比例。

图8

这意味着，硅谷银行在加息环境下会形成大量未实现亏损。如果正常下通过摊余成本的法子，也能慢慢挺过来。但由于硅谷银行存款端的错配，当面临存款持续减少的环境下，硅谷银行为避免造成流动性危机，只能不断抛售已贬值的债券，最终资不抵债，宣告破产。

这给到我们的启示不仅仅只是资源错配问题，还有警觉性的麻痹。2022年以来，美国的VC投资活动逐渐冷却，如今已降至2019年Q4水平。或许是由于前期的顺风顺水，让硅谷银行错估了自己的预期，一直将自己的客户群体定义为 tail wind顺风，这或是认知的依赖。

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成长—以周期的方式展开

图9

本轮康波的主导是电子信息技术，信息技术酝酿于上一轮康波萧条期的70年代，在回升期中不断扩大其在GDP中的比重，在繁荣期中成为主导产业。电子信息技术带来的是办公自动化、搜索引擎等，为各行业赋能提效。技术红利在各行业中分享，内生增长动力强。

但随着时间的推移，原本的技术红利分享者慢慢演化成了平台，通过平台衍生出平台生态经济。这是从分享者到分配者和超额利润独占者的转变，这意味着技术的主导方站到了生态点的顶端，也就意味着红利分享期基本就结束了。

如今，我们正处在第五轮康波周期的萧条期，这代表的是总量扩张的货币财政政策走到了尽头。过去 10 年没有通胀，如今通胀抬头、债务积压，如果通胀持续，利息就会增高，如此往复便是恶性循环。所以债务不是有序成长的，债务也是一种周期行为。

面对债务总量扩张极限、潜力挖掘耗尽，我们应抛弃幻想、沉淀下来，去寻找下一轮康波周期的增长点，即新的技术红利、新的主导产业。

以史为鉴。在前几轮康波周期中，能源、交通、信息等领域的新技术，常作为康波周期的主导。这些技术突破，可以系统性提升人类经济活动的效率或范围，可对各经济部门广泛赋能。

图10

如今，身处第五轮康波周期的我们，如何去挖掘下一轮康波周期的增长点？有可能出线的3个潜在增长点。

工业革命以来，人类文明对能源的消耗提升了约50倍。自1970年起，人类文明的能耗就受到了压制，原因是化石能源已无法支撑过往的指数增长趋势。幸运的是，第5轮康波周期（电子信息技术）是基于摩尔定律的集约式发展，可实现指导下的指数增长。但如今摩尔定律失效，集约发展的潜力耗尽，新能源可能带来新的增长空间，而非环保下的平替。

以光伏技术为例，现在的光电转化率，只需要 50 万平方公里，就足以替代现在全球人类的能源的消耗，而撒哈拉有900万平方公里。如果可以，新能源基本上是可以让现在人类的能耗再提升 30 倍，且技术还在不断革命迭代。供给端已不成问题，问题在于需求端哪里找？如果能挖据出这个市场缺口，那么增长引擎又能复燃。

如今，ChatGPT揭开神秘面纱，世人见后无不震惊，议论声更是响彻云霄，不绝如缕。其中不乏一些积极观点：应对劳动人口减少与“代人”产业。这对应的正是我们身处的大背景，人口塌陷问题。如果可以让智能机器人去替代日益减少的生产力，那经济的增长就能保障。如今的机器人大都在工厂中，还无法进入社会，其原因在于智能化水平不够。后续随着AI的加持、完善，机器人便可以跨过工厂的栅栏，迈入社会，这便是“代人产业”。

对应AI面临的技术奇点，将以2篇论文进行阐述。2020年，OpenAl发表论文《Scaling Laws for Neural Language Models》，提出模型效果与模型规模之间服从幂律关系(Power Law)，这意味着AI技术未必会发生奇点。如今的算力逐渐接近量子极限，想再出现大幅的指数提升恐怕很难了。但在另外一篇谷歌的论文中，提出了一个AI技术命运的转折点。2022年8月，Google发表论文《Emergent Ability of Large Lanquage Models》发现当模型规模超过某个阈值时，模型的效果会突然快速提升。如果如今算力可以匹配到这个Emergent 涌现点，那么可以推断，未来3—5年Al技术会沿着“大模型”和“多模态”的方向快速发展迭代，并在很多领域对人类工作模式带来冲击。五年后，会如何？

图11 左图为《Scaling Laws for Neural Language Models》；右图为《Emergent Ability of Large Lanquage Models》

生物技术是创新最活跃的领域，也是1970年代以来吸引投资仅次于信息技术的第二大领域。在此期间涌现了许多优秀的技术及公司，技术有单抗技术、PCR技术等；公司有基因泰克等。那为何生物技术未能成为第五轮康波周期的底层创新技术？因为主导技术需要满足极强的迁移能力，需要能向其他行业释放红利。而如今的药物研发，不谈及成功与否，单纯为了一个新适应症也可能需要重新开发，何谈技术平移？

究其根本，是我们对生命现象总体上还处在一种盲人摸象、一知半解的状态，因而前述的迁移能力很弱。但得益于此轮信息技术红利，越来越多的高通量研究工具出现，让我们对生物大数据的收集达到了一个前所未有的高度。

那么未来就可以对一些单细胞进行测序，通过空间转录组等方向，来收集更细致、更系统的生物数据。这些数据可能会对未来的研究带来新的范式，而非限制于单点突变、系统的致死或非致死能力等方面。就像现在的合成生物学，便是跃迁可能性的一种构架，通过对生物数据的全面完善，我们可以设计生物原件，用作材料生产、生物修复等等。

这样，永生或许也并非天方夜谭了。生命的死亡是多细胞生命体才有的现象，我们可以理解为5亿年前，一部分多细胞生物的基因进化出了死亡编码，加上新生个体对原生个体产生同一生态位上的压制，这部分多细胞生物就在进化的过程中将原生生物体给淘汰掉。换而言之，如果可以理解死亡编码，永生或许不会太远。

成长除了挖掘潜在增长点外，更多是的运用学科交叉的化学反应。AI大数据+先进制造，通用性机器人及“代人”产业？新能源+先进制造，太空基建成为大缺口？AI大数据+生物技术，合成生物学挑战当今以石化为基础的化工产业，带来广泛的新材料革命?生物与电子技术融合的可编程生命体，带来颠覆性疗法?

04

结语：成长和周期、使命和定位

在整个的金融市场，存在着许许多多的交易。确实会出现短期的投机，会出现财富的转移。但其本质是和实体产业相互促进，来改变我们的世界。其中，周期现象的高潮期有泡沫，低潮期有调整，这不过是探索未知方向的一种方式。泡沫期在于积极探索，这是做的过程；低胀期在于寻找，这是想的过程。

这是市场经济天然的运作方式，通过不断的扩张收缩，进而完成调整、聚焦、选择、推动。而我们作为微观个体，不论是做投资还是创业，关键在于对成长和周期的理解，对使命和定位的理解。

文章的最后，笔者精选了《BioSpark生物技术前沿论坛》问答环节中的几个问题进行梳理。

Q：从Biotech的角度来说，生物技术的涌现点可能在哪里？

A：可能是工具。优化工具，帮助人类观察。通过三维甚至四维的角度去观察生命迹象，获取多维度生物数据。

Q：SVB对生物公司的影响如何？

A：对生物技术公司和硅谷VC生态的关系网络都有影响。SVB的未实现损失只有不到200亿美元，先亏掉股东资本金之后，储户的实际损失比例没有那么大，相较之下对硅谷VC生态的关系网络影响会更大些。

Q：SVB暴雷会导致行业衰退吗？

A：对Biotech而言，现在出现的实验动物不够用、临床实验患者数量不足等现象已经是种征兆。如果现在金融市场再把泡沫吹大，反而不利于未来的发展。为了以后大家都有试验做，就要“减掉一些枝叶”。

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封面图来源：pixabay

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