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如果要为2026年的人工智能选一个年度关键词，“具身智能”必定高票当选。7月31日，“数智安保 共生未来——保安机器人生态研讨会暨入列仪式”在厦门举行。作为国内保安行业规模领先的具身智能机器人批量上岗落地行动，此次活动直观印证了具身智能告别概念炒作、加速实景落地的蓬勃产业态势，成为其产业化进程的有力缩影。8月17日，国投集团AI万链实验室牵头成立RSOC（Robotic Security Operations Center）机器人运营战队（M003大队）。国投智能党委副书记、总经理周成祖为战队授旗。这是国投智能在“十五五”战略框架下落实“拓具身智能”赛道的关键一步，也是继首批百台保安机器人入列之后，构建人机协同安防产业生态的重要布局。产业实践持续落地，行业盛会接续接力。8月19日至23日，以“人机共生，产需共融”为主题的2026世界机器人大会，将在北京正式启幕，一场聚焦机器人技术突破与场景创新的行业盛宴如约而至。不同于上月上海WAIC世界人工智能大会侧重AI算法、智能技术的宏观探讨，本届世界机器人大会更聚焦落地本质，深耕机器人“躯体硬件”与“智能大脑”的协同融合，直击具身智能最核心的技术与产业命题，全方位展现AI从“能思考”到“能行动”、从实验室走向真实产业场景的关键蜕变。国投智能机器人入场国投智能将在这场具身智能的“实战检验场”上，亮出自己的答卷。我们即将展出的，不是概念机，也不是实验室样品，而是已在安防巡检、园区管控等多个领域投入应用的产品。1 元保室外巡逻机器人元保室外巡逻机器人以纯租赁模式交付，可替代1—2名巡逻保安。精准发现入侵、高温、明火、井盖缺失等隐患。秒级生成告警、精准推送，实现闭环处理。轻资产租赁，无需大额投入即可快速部署。元保室外巡逻机器人实物图2 元枢万链具身智能协同平台该平台打造了安防领域统一大脑，实现多设备、多站点、多场景一屏统揽、精准调度、处置闭环，兼容多厂家设备接入，构建“全域一张图”智慧安保体系。元枢万链具身智能协同平台后台活动信息2026世界机器人大会时间：2026年8月19日—23日地点：北京 亦创国际会展中心 C馆 央企展区国投智能期待与您共同见证行业新程。诚邀广大行业伙伴、场景方及技术爱好者，一起来看真实产品落地运行，共探场景应用的无限可能。结语从上海 WAIC 的热烈发声，到下一程的接续探索，具身智能的产业化大幕已然拉开。技术迭代不会止步，产业落地任重道远。国投智能期待与行业各方携手聚力，持续打通技术研发与现实应用的壁垒，让具身智能真正走出实验室，奔赴更广阔的产业实景。8月19日，我们现场见。

（来源：费曼读 宽远资产）马修·麦克伦南（Matthew McLennan）出生于巴布亚新几内亚的拉包尔，在澳大利亚昆士兰长大，毕业于昆士兰大学，获商学一等荣誉学位。1991年，他在布里斯班加入昆士兰投资公司（QIC），最终负责该机构的国际股票配置。1994年他进入高盛悉尼，后转入资产管理条线，并于2003年在伦敦联合创办Global Equity Partners，为离岸私人财富客户管理一只集中持仓的全球股票组合，此前还担任过高盛私人客户业务投资策略组的股票首席投资官。2008年9月，他加入第一鹰投资，从传奇价值投资人让-马里·埃维拉尔（Jean-Marie Eveillard）手中接过全球价值团队，如今是该团队负责人，同时管理全球价值、国际价值、美国价值等多只策略，公司整体管理规模超过1600亿美元。麦克伦南的投资理念可以用"稀缺性价值"四个字概括。他先看企业本身是否具备某种在位优势，能否长期占据一个别人难以复制的位置，然后才独立地判断价格是否合理。在他看来，主动管理首先是一项风险缓释的工作，目标不是跑赢某个指数，而是避免资本的永久性损失，让持有人能一直待在复利的旅程里。他也是第一鹰长期重仓黄金的推手，把黄金视为稀缺性价值在实物资产上的化身。他被写进威廉·格林的《更富有、更睿智、更快乐》一书，与查理·芒格、霍华德·马克斯等人同列。本文整理自一档澳大利亚投资播客Sweat Capital 2025年10月对麦克伦南的专访。一座花园，教会他的事主持人：你出生在巴布亚新几内亚的拉包尔，后来在昆士兰长大，这样的成长环境对你后来的思维方式有什么塑造？麦克伦南：我父母上世纪60年代末去新几内亚，纯粹是为了冒险。这件事在某种意义上让我一直保持着一种开放的心态，看世界的视角是全球性的，而不是只盯着自己家门口这一块。这一点我要归功于我的父母。不过更具塑造性的，可能是我们从新几内亚搬到澳大利亚之后。我们住在一个叫蒙特维尔的小镇，风景非常美。今天回想起来有点难以置信，那里离布里斯班只有一个半小时车程，但我们住的地方是没有通电的。这就形成了一种完全不同的生活方式。家里堆满了书，对学习的热爱就是在那样的环境里很早被种下的。我印象最深的其实是我母亲。她是个热衷园艺的人，而打理那个园子几乎像是一场徒劳的努力，因为总有问题：季节的问题、虫害的问题，凡是可能出错的地方都会出错。但这件事后来变成了一堂了不起的课。因为我们隔壁住着一位农场主，他每周都把自家草坪割一遍；而屋后雨林里的一处小屋，主人则完全放任森林自己生长。也就是说，同一片土地上同时存在三种截然不同的资产管理模式。几十年后我带着孩子回去看望父母，我母亲亲手打理的那座花园美得惊人，光彩夺目。它是靠选择性和耐心一点一点养出来的。隔壁那块被割了几十年草的地，还是一直在割，活动量很大，几十年下来却没留下什么。而屋后那栋林中的房子，据我了解出过火灾之类的麻烦，因为它没有天然的防火隔离带。对我来说，这就是投资本身的一个隐喻。主持人： 那你最早接触投资是什么时候？麦克伦南： 在投资这个领域，如果你能把该犯的错都早早犯完，那是一种福气。我最早的一次尝试，是十一年级时遇到一位数学老师，他认为自己可以用艾略特波浪理论精确预测道琼斯指数的走势，还觉得让十一年级的学生去交易期货是个好主意。现在这种事大概做不成了，但你可以想象结果是什么样。那次经历让我意识到，我得用更分析性的方法来对待这件事。那也是80年代，企业掠夺者们正如日中天，大量使用杠杆做并购，看上去像是找到了创造财富的灵丹妙药，但那批公司里有很多最后都倒了。所以我一直觉得，早年接触到错误的东西是一份真正的礼物。它给了你一个机会，去投资于"从这些错误中学习"这件事本身。这也是为什么后来在大学乃至工作之后，我一直往基本面投资、往估值这些方向走，希望以一种更稳健审慎的方式做投资。主持人： 你的第一份工作是1991年在布里斯班的昆士兰投资公司，最终负责国际股票，这与你说的全球视角正好呼应。麦克伦南： 那是一个非常好的机会。我在昆士兰大学完成荣誉学位之后，当时我的论文导师唐·汉姆森（Don Hamson）是一位极好的引路人，他后来在澳大利亚从事量化策略。他去了昆士兰投资公司，然后把我招了进去。我在那里很早学到的一件事是，我们会把一部分国际股票委托给全球各地的第三方管理人。你会很快意识到，在投资的世界里，剥猫皮的方法有很多种。我接触到的管理人涵盖了完整的光谱：价值型的、成长型的、不同时间维度的、不同方法论的、量化的、定性的。这打开了我的视野。而且我很早就想明白了一件事：最终选择哪一种方式，是一个非常个人化的决定。你要找到那种让你在自己的皮囊里待得最舒服的投资方式。你必须自己去找。主持人： 接下来你去了高盛，先是悉尼，后来到伦敦。价值投资的取向是在那时候确立的吗？麦克伦南： 我在高盛的第一年其实是在投行部门，那是一段很好的学习经历，节奏非常猛。大约一年后我从悉尼转到纽约，进了资产管理条线，最后落脚伦敦。真正深入价值投资的世界，是在高盛完成的。价值投资的理论我在大学时跟着汉姆森已经学过，我们研究市场定价异象之类的东西，我本来就有这个倾向。但在高盛，我早期的一位导师保罗·法雷尔（Paul Farrell）曾经在GEICO为卢·辛普森（Lou Simpson）工作过，是他很早把巴菲特的那套东西灌输给我。同时还有另一位导师米奇·坎特（Mitch Cantor），他从伯恩斯坦过来，让我理解了利润率周期和盈利正常化的重要性。所以我在高盛很早就遇到了非常好的价值投资导师。主持人： 从投行那种"能促成什么交易就促成什么交易"的环境，直接转到资产管理的价值取向，是不是反差很大？麦克伦南： 我是这样理解的。投行在某种意义上是一种横截面的估值练习。你看的是一项资产今天相对于一组可比公司的价值，你要做的是让一笔交易的心理博弈跑通。而投资管理更像是一种时间序列的方法。你真正思考的是一家企业会随着时间如何演化，它的估值特征在这个过程中又会如何变化。那段投行经历我不会拿任何东西去交换。除了分析层面的训练，你还学到了自己到底能有多拼，以及如果真的下决心，能完成多少事情。高盛有位合伙人跟我说过一句话：如果你想把一件事做成，就交给最忙的那个人。这话一直留在我脑子里。人们往往会让一件任务膨胀到填满他所拥有的全部时间，但如果你本来就很忙，你就会直奔事情的本质。这是投行给我的、分析技能之外的一课。在危机中接棒主持人： 2008年你加入第一鹰，正好赶上金融危机。对一家价值型机构来说，那可能是最好的时点，但也是极其疯狂的时点。麦克伦南： 前面说过，作为投资人，实现目标的一部分是要找到那个让你在自己皮囊里最舒服的位置。我在高盛的经历非常棒，我所在的团队不只看股票，还看汇率估值、固定收益市场与股票市场之间的风险定价、大宗商品相对于其他风险资产的比价。第一鹰的机会之所以独特，是因为所有这些决策都发生在同一只基金里。而且我仰慕让-马里·埃维拉尔已经几十年了。我最早知道他是在90年代，当时有一本叫《杰出投资者文摘》的刊物。我们之间还有一些持仓上的重叠。所以当加入第一鹰、执掌全球价值团队的机会出现时，那件事就是打动我的。时点确实很特别。我上任的第二周，雷曼申请了破产。但在那个时候接手一个团队反而是一份礼物。因为投资承销中的错误，往往是在周期的后半段悄悄溜进来的，那时风险感知很低，人们盯着后视镜里的经验。周期顶部时很多股票已经涨了很多，而你的风险容忍度可能比它应该有的水平更高。在危机当中接手这份工作很好，因为所有人的目标天然是一致的，就是审慎地承销。如果是在一个泡沫化的市场环境里接手，未必会有这种一致。主持人： 埃维拉尔亲自挑选你作为接班人。你觉得他在你身上看到了什么？麦克伦南： 首先我非常感激能获得这个机会，这是一段极好的学习经历，第一鹰的同事也非常出色。在我和埃维拉尔的交流中，他提到过一件让他放心的事。90年代末到2000年代初，我在高盛和几位同事一起管理过一些中小盘价值策略，当时我们愿意"做空社会认同感"。那是1999年的互联网泡沫，那些策略正在往天上冲，而我们没有被那股狂热卷进去。结果在随后几年大盘很弱的时候，那些基金取得了正的绝对收益。第一鹰自己的经历也是类似的，我想这一点在埃维拉尔的判断里分量很重。另外，和埃维拉尔这样的人聊天，你很快会明白一件事：除了投资所需要的分析工具箱之外，性情同样极其重要。无论最后选的是我还是别人，他们要找的是一个有耐心的投资人，一个带着谦逊去投资的人。因为如果没有一定程度的谦逊，没有对不确定性的尊重，你根本不会去要求安全边际。所以我认为埃维拉尔在性情这一项上给了很高的权重。主持人： 当你眼看着别的基金一年赚40%、50%，而你的收益远低于此，有没有过动摇的时候？麦克伦南： 现在回想，在那些时刻我主要盯的是我们投资标的的算术。如果你手上有一组不参与狂热的证券，一方面很可惜，你错过了那段涨幅；但另一方面，当你静下来想这些投资，它们的自由现金流收益率会显著高于那些被高估的公司，而且它们仍会以一个稳健的速度增长。让我安心的，是我能清楚看见一组企业，仅靠算术就能带来两位数的回报，我要做的只是等待，就像我母亲在花园里等待一样。而那些涨了很多的证券，自由现金流收益率只有百分之一二，它们必须增长十倍才能回到一个合理的自由现金流收益率。市场已经把太多东西定进价格里了，所以我等得很踏实。投资和人生一样，幸福等于结果除以预期。当时有些资产的预期实在太高了。另外必须补充一句，那种严格也可能在周期的其他阶段变成一种缺陷。有很多伟大的投资人在成长股的世界里做得非常有选择性，为客户创造了巨大的财富。投资里很重要的一点是，没有人垄断真理。但你必须知道自己做什么才舒服。当年那些公司不只是价格高，很多公司的管理层行为非常激进，会计选择也非常激进，把资本投进去几乎是违背我的DNA的事。稀缺性价值：先看企业，再看价格主持人： 你的可投资范围是全球，非常庞大。第一层筛选是怎么做的？麦克伦南： 如果说有一样东西贯穿我们绝大部分持仓，那就是稀缺性价值。落到筛选层面，意思是我们先看企业，然后才评估价值。我们找的是那些通常具备某种在位优势的企业，而这样的企业是稀缺的。它可能是一家控制着某类实物资产的公司。比如从这扇窗户看出去，你想象自己控制着华盛顿大桥，而它是跨越哈德逊河为数不多的通道之一，这种资产随着时间推移必然具备定价权，而且天然拥有很长的存续期。同样的类比可以延伸到资源领域，某家公司在特定盆地拥有很高的资源密度，是低成本生产商，储量的存续期非常长；也可以是一家持有中心商务区物业的房地产公司，租金溢价更高，穿越周期能产生更多现金流。这类实物资产领域的在位者，大概占我们组合的20%到25%。我们的主体仓位，是那些拥有稀缺无形资产的企业。护城河可能建立在研发能力之上，比如某个精密产品的全球领导者，我们持有的一家公司在全球注射器和导管市场占有约60%的份额。也可能是一个存在了一个世纪以上的标志性品牌，因而具备一定的定价权，比如卡地亚（Cartier）所属的那家控股公司。还有一类稀缺无形资产是网络密度。它可以是物理的，比如在某个区域拥有最密集便利店网络的公司；也可以是虚拟的，比如社交媒体平台，或者深度嵌入客户流程的软件供应商。归根到底，这些都是某种形式的密度优势，研发的密度、销售网络的密度、用户网络的密度。这和资源里的品位、中心商务区的人均财富与人口密度，本质上是同一件事。在我脑子里，密度和在位优势之间存在一条清晰的联系，具备这种特质的企业才吸引我们。然后我们再单独判断价格。算术上说得通吗？我们能否看到一条通往合理自由现金流收益率的路径，而这家企业又因为锁定了某个市场，能够分享名义增长？这就是我们抵达稀缺性价值的方式。主持人： 说到黄金，你们既持有金条也持有金矿股，这在市场上很有名。能谈谈实物与矿业公司之间的取舍吗？麦克伦南： 黄金在我们组合中的位置，在某种意义上是一种潜在的对冲。我们持有的企业种类相当分散，就像打理一座花园，你会有很多不同的角落和品种，而不是只种一样东西。但因为我们主要是企业的所有者，同时又担心整个金融体系的架构问题，所以我们保留了黄金这个潜在对冲。黄金在某种程度上就是稀缺性价值在实物资产上的化身，只不过我们在企业里寻找的是同一种特质。黄金的悖论在于，它的用处恰恰来自它的无用。它是化学惰性的，所以不像铜、石油或铁矿石那样有工业用途，那些商品的价格会随着经济周期上下波动。黄金因为惰性，是一种防御性强得多的资产，与股票和风险资产的相关性低得多。同样因为惰性，它天然是一种永续资产，可以永远存在下去。黄金的密度让它的储存成本很低，它的惰性让它的贝塔很低。我们像筛选上千只股票那样把元素周期表过了一遍，想找一个更好的实物资产来做对冲，结果找不到，因为黄金就是这些特质的集合体。也正因为它密度高、贝塔低从而资本成本低，它几乎是唯一一种适合以实物形式储存的实物资产。在埃维拉尔那个时代完成的一次跳跃是：如果我们愿意在金库里持有黄金，那么当我们能以更低的代价持有"埋在土里的黄金"时，我们也应该愿意。所以我们对矿业公司和特许权、流式融资公司都持开放态度，前提是它们资源的清算价值相对于黄金存在估值上的安全边际。当然，你还需要判断管理层能否高效地把黄金从地下挖出来。主持人： 你现在是全球价值团队的联席负责人，同时是多只策略的基金经理，责任怎么分配？麦克伦南： 我在第一鹰很早做的一个决定，也是我一直坚信的一点，是如果你想为客户做好，就得让自己被优秀的人包围。所以在我任期的早期我们招了相当多的人，其中很多人后来一步步成长，从分析师到资深分析师再到基金经理，也承担了团队管理的责任。看着这个团队一起成长、板凳深度越来越厚，对我来说非常有成就感。如果你身边围着一群拥有各自专长、又都有充分见解的人，你会得出更好的判断。所以第一鹰的投资流程是相当分布式的，团队里有很多资深投资人。几只基金之间存在重叠。全球基金是我们的母舰，它可以投美国、投国际市场，如果债券能提供接近股票的回报也可以阶段性持有，还可以配置黄金作为潜在对冲。其他基金基本上是全球基金的一部分切分出来，比如国际价值或美国价值，在司法辖区对应的持仓上会有重叠。那些规模较小的基金也可能有一些符合各自授权的、更小的独立仓位。但理解第一鹰的正确方式是：全球基金是母舰，团队和研究流程分布在一条很深的板凳上。被定价的，与未被定价的主持人： 你们有一笔很大的持仓是普罗苏斯（Prosus），一家电商类的控股公司，它是在北欧上市的吗？麦克伦南： 它其实在荷兰。这是一家在荷兰上市的控股公司，也是我们前面说的虚拟密度的一个好例子。普罗苏斯的源头是，纳斯帕斯（Naspers）在二十多年前买下了腾讯超过40%的股份，那是史上最伟大的科技投资之一。腾讯是中国领先的社交媒体、游戏和即时通讯平台，深深嵌入中国人的在线生活肌理之中，这些年一直是一家极好的企业。后来纳斯帕斯把它的国际持股分拆成这家在荷兰上市的控股公司，大概是六年前的事，那就是普罗苏斯。我们感兴趣的地方在于，过去几年中国科技股非常不受待见，腾讯经历了一次剧烈的估值下修。它一直以来都享有很高的溢价，但在最低点时它的自由现金流收益率变得非常有吸引力，与此同时腾讯的管理层正在简化业务、提升运营效率，并开始回购股票。那为什么我们买的是荷兰那家控股公司？因为控股公司相对于其持有的腾讯及其他资产的价值，折价高达40%。除了腾讯，它还拥有巴西领先的在线食品配送公司、东欧领先的在线分类信息平台，以及印度的一些在线支付和金融科技业务。这是一批非常有意思的资产集合，但控股公司的价格相对于持股价值有很大的折让。而在控股公司层面，主席库斯·贝克（Koos Bekker）这位当年做出腾讯投资的传奇投资人，决定开始回购控股公司的股票，等于是在利用这个双重折价。所以我们看到的是三件事的组合：优秀的企业、被打折的价格，以及一个通过资本配置持续创造价值的管理层。主持人： 等于是用价值的价格拿到了带有成长属性的资产。麦克伦南： 投资里有一件关键的事必须理解：你赚钱，是因为你识别出了价格与前景之间的不对称。光是识别出好前景是不够的，你必须找到那些还没有被定价的前景。对我们来说最好的投资，通常是那些你买入时企业被当作债券来定价的情况，因为它出于某种原因不受待见。这样一来，成长的期权你是免费拿到的，这才是关键所在。主持人： 现在越来越多的钱涌入被动ETF，标普500的涨幅又高度集中在少数几家巨头身上。这些资金对估值是不敏感的，这是不是一个潜在的危险？麦克伦南： 这件事有好的一面，也有不好的一面。被动基金在某种意义上实现了股票市场的民主化，人们可以用很低的成本获取市场提供的风险溢价，而不必去判断该把钱交给哪一类管理人。但你说得对，当你被动持有一个指数时，你等于放弃了关于估值、关于管理层行为、关于经济周期风险的所有判断。所以你必须能接受一件事：一旦选择被动，你就会暴露在市场周期性出现的泡沫之中。回头看，日本在80年代末曾是MSCI世界指数中权重最大的国家，今天听起来难以置信。1989年的某个时点，第一鹰一只日本股票都没有，因为我们找不到好价格的好企业。90年代末的科技狂热中，我们持仓极少，而科技却因为热情成了市场里最大的板块。2007年金融危机前，金融是最大的板块，我们在那里的敞口也很小，因为我们在资产负债表和管理层行为上看不到安全边际。十年前人们对金砖国家极度热情，我们当时几乎没有投资，而现在我们反倒觉得新兴市场相当有吸引力。疫情之后所有人涌向零利率甚至负利率的债券，我们则朝相反的方向走，想持有更多黄金。所以你只要意识到，如果选择持有指数，你就会暴露在市场热情最集中的那些角落。它有好处，也有风险。资产管理行业里的一个困惑是，很多人把风险管理理解成把相对指数的跟踪误差降到最低。跟踪误差只是一个统计构造，它把上行和下行等权重看待。对我们真正重要的，是避免以实际购买力计的资本永久性损失。所以我们首先把主动管理看作一项风险缓释工作，而为了缓释风险，有时候你必须愿意让自己看上去和被动指数很不一样。主持人： 另一个新趋势是量化和AI策略。澳大利亚有两家科技公司发布业绩后开盘大跌10%到15%，等公司在投资者演示中把数字解释清楚，其中一家当天收涨5%，另一家收平。我能想到的唯一解释是某个AI工具读到数字判断低于一致预期就开始抛售。你怎么看这类工具？麦克伦南： 量化和AI已经在某种程度上融合了，因为两者本来就相关，一些优秀的量化管理人越来越多地用AI来清洗数据，或者寻找财报之外的补充数据源。有一点很关键：量化和AI策略在本质上往往是高频策略。因为你识别出的是硬币上一个很小的偏差，你要通过反复抛掷来放大这点信息优势。这在普通投资的语境里也能理解。传统量化策略可能按市现率、预期增长或动量给市场排序，然后买入最便宜的那一档或动量最高的那一档。但按定义，股票会频繁地进出这些分档，所以这必然是一种高换手的方法。而当我想到被良好实践的主动管理时，巴菲特是一个极端，他几乎是买入并无限期持有，那是一种低频策略。这两类方法所看重的因子是很不一样的。还有一点值得注意，未来会以各种形式显现出来：你必须区分数据挖掘型的策略和演绎推理型的策略。前者是纯粹归纳式地去搜索能拟合的模式，后者则先建立一个关于世界为什么会这样运转的假说，然后看它如何兑现。纯归纳方法的风险是，你找到的模式可能只是暂时的。有一本很棒的书，巴菲特曾把它推荐给高盛的合伙人们，叫《客户的游艇在哪里》。作者的名字我一时想不起来了，那是上个世纪写的一本讽刺华尔街的书。书里说，每一代人当中总会出现某个年轻气盛的家伙，声称自己发现了轮盘赌的规律，而结局对他来说通常不太美妙。所以我认为，这些策略里有一部分会经受住时间的检验，但很多会失败，因为它们本质上是精巧的、高频的数据挖掘。复利的不是钱，是心智主持人： 威廉·格林（William Green）的《更富有、更睿智、更快乐》一书写到了你，同书还写了芒格、霍华德·马克斯等人。这段经历让你看清了自己的什么特点？麦克伦南： 书里让我感兴趣的是，被写到的许多管理人都有相当审慎的DNA，但也存在一个区别。书中很大一部分篇幅写的是那些希望把组合集中在最优想法上的管理人，而那本质上是一种财富最大化策略。人们想到投资时，往往直接跳到这个念头：我做这件事是为了迎来一个财富最大化的时刻。我们和他们在这个光谱上的位置略有不同。我们的方法内在地包含着对熵和复杂性的巨大敬畏。我们在微观层面非常关注衰退风险，也就是说每一家企业都是一块正在融化的冰，所以你必须意识到，在你所寻求的那种在位优势上保持多样性是重要的。我们同样非常关注复杂性。相比书中的一些管理人，我们在直觉上认为市场和未来比我们以为的更不确定。如果你执行的是一个集中的、以财富最大化为目标的策略，你就是在表达对未来如何演化的高度确信，你在寻找那些"必然的东西"。而如果你认为存在内在的不确定性，因为企业面对替代风险，有时候这种替代甚至不来自行业内部，而是新行业被创造出来夺走了整个利润池，那你就会更分散一些，把避免资本损失放在第一位。所以我们追求的，是在长期实现令人满意的、有吸引力的实际回报，同时在极端市场危机中拥有更平衡的表现、更好的保护。我之所以强调这一点，是因为我们的共同基金背后有超过两百万名最终投资者，你要设法让他们一直待在复利的旅程里。所以必须区分两类人：只管理自己的钱、可以承担大量集中风险的投资者，和管理别人的钱、需要让持有人一直留在场内的投资者。书里对这层细微差别也有呈现。那确实是一本很好的书，格林是一位了不起的访谈者和思考者。在我们第一鹰的资深顾问网络里，我们喜欢两类人：一类帮我们完善分析工具箱，另一类帮我们打磨性情。格林是研究性情的高手，他写这个题目已经写了几十年。主持人： 你后来请他来和团队交流过吗？麦克伦南： 被他为那本书访谈之后，我意识到自己从没经历过那样深入的访谈流程和那样深度的研究，印象非常深。后来我开始和他有些往来，因为他当时正在对一批投资人做深度访谈，也出版了那本书。这些年我和格林建立了很好的关系。事实上现在公司层面我们和他有一种合作，他会不时带一位很有意思的投资人来和团队交流。你因此能了解其他投资人如何看待世界，如何做出我们今天讨论的这类判断。格林处在一个由有趣的思考者构成的网络中心，他既是极有价值的洞见来源，也是多年的好朋友。主持人： 你一路上反复提到那些你主动去学习、去碰撞想法的人，从汉姆森、法雷尔到格林。这是你一直有意识去构建的东西吗？麦克伦南： 投资这份工作在某种意义上是很孤独的，因为你占据的是自己头脑的那片地理，你要花大量时间独自深思，试图理解世界，试图看见别人看不见的东西。但在你打磨自己心智工具箱的旅程中，你会一次次被市场羞辱，慢慢明白自己不可能知道所有答案。于是你就把自己放在一群深思熟虑的人中间。这几乎就像是拥有一个属于你自己的董事会。最终判断还是要你来做，但为什么不让自己身边围着一群你尊重其判断力的人呢？主持人： 你会写决策日志之类的东西吗？还是靠模式识别，看到某类企业、某类行业就知道该不该出手？麦克伦南： 如果你是科研人员，你会先提出一个假说，然后检验它，再去分析残差。昨天我和公司一位基金经理下五子棋，被他五比零横扫。变强的唯一办法，就是研究自己的错误，并从错误中寻找模式。在第一鹰，我们每年有一次全员的异地会议，其中一个环节是复盘。我们会挑出长期以来对业绩贡献最大的股票和最令人失望的股票，在这两组故事里寻找连贯的线索。公平地说，在那些最令人失望的股票里，确实浮现出一些模式。它们往往是面临更大替代风险的企业。当然，如果你买的是一家只有2%到3%市场份额、竞争者众多的公司，你一开始就知道这一点。真正棘手的是，你买的公司市场份额有30%到40%，具备在位优势，但一个新的行业被创造出来了。所以有时候最让人谦卑的替代，来自你所研究的那个系统之外。你必须对"更便宜、更好的东西出现在行业之外"保持警觉。另一个反复出现的主题，是管理层囤积资本却不做审慎的再投资。盈利收益率高、市盈率低是一回事，但如果管理层拿着自由现金流去做蠢事，那就是一种随时间侵蚀价值的毒素。这套复盘流程就是我们版本的决策日志，我认为它是最好的学习方式。主持人： 说到新行业，AI大概是我们这代人见过的最大变化。这类新行业的公司一上来就是很高的估值倍数，你们有没有可能在早期参与？麦克伦南： 非常困难，因为绝大多数投资者都想拥有那个"新东西"，识别它的竞争极其激烈，而人们愿意支付的估值通常已经反映了他们感知到的上行偏度。所以你多少是在买一张彩票，中了号码固然赔付丰厚，但你的期望回报可能是负的。我们谈了很多在位优势和市场地位的稀缺性。有时候一个市场地位需要一代人的时间才能固化下来。巴菲特多年前打过一个比方：汽车被发明出来时，你知道它一定会成为庞然大物，但你完全不知道会不会出现自然垄断，也不知道哪家公司能拿走利润。你唯一确定的是，马车行业会越来越难做。我想说的关键点是，光是身处一个成长的市场还不够。你必须确信某家公司能占住自己的赛道，能拥有嵌入式的市场份额地位，而这类判断在早期是极其难做的。最后一点，如果你处在一家高速成长的企业里，总得有人来管理这个成长的过程。人的带宽是有限的。如果一家企业连续五六七年每年增长40%到50%，大多数人的脑子会爆炸，要管理的变量太多了。所以这不只是找到一家有独特产品的公司，你还得找到一位能驾驭这种复杂性的管理者。在价格已经很高的情况下再叠加这些判断的难度，胜率就变得相当不利了。当然，如果这就是某些人舒服的方式，这个市场里有他们的位置。我对那些在风险投资世界里做得很好的人怀有巨大的敬意，只是我实在无法想象自己在那个领域能做好，所以我把它留给他们。主持人： 最后一个问题，如果能给年轻时的自己一条建议，会是什么？麦克伦南： 这个问题很好。人从中学、大学一路读上来再开始工作，整个思维是被"年度周期"驯化的。在发展曲线比较可预测的阶段，比如读大学，你会习惯于只要付出努力就能取得好结果。可一旦进入职业场域，动态就复杂多了，而你需要发展的一些能力，未必能在一个年度周期里长出来。职业生涯中会有那样的时刻，你碰上一位很难相处的老板，或者你所在的行业周期性地不受待见，一连几年都是如此。如果我能回去给自己一条建议，那就是少关注任何单一年份发生了什么，多关注你是否在滋养自己的人力资本，是否在专注于卓越，是否在尽可能多地向身边的人学习。因为归根到底，如果你在心智模型的意义上是一台复利机器，你的职业生涯终究会走得不错。你很难提前知道自己能在T加10、T加15还是T加2的时点把这套心智模型变现。但从年度周期、年度考核和对即时成功的执念中走出来，转而去想"我到底在培育一座怎样的心智花园"，然后真正专注于此，这是我会给自己的建议。