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本文作者为BEDROCK成员Barry

对行业的理解：

美国Digital Lending：科技提升效率 or Regulation arbitrage?

美国个人无抵押贷款市场：从2012年的总共欠款460亿美元上升到2020年1900万个贷款者总共欠款1500亿美元，Fintech公司的市占率也从5%快速提升到2019年的39% 。其中包括BNPL公司和各种digital lending公司，以夸张的UPST为案例：

UPST用ML模型+alternetive data更好的为个人信用风险定价，帮助没钱投入科技的中小银行发个人无抵押贷款，按照发的贷款金额按比例拿commission，公司账上不留债。目前有4家banks对UPST取消了FICO的硬性标准，最新季度单季度帮助银行发了发了30亿的贷款，达成2.3亿营收，250% yoy。

Bear Say Regulation arbitrage：Fannie Mae and Freddie Mac在08年前也开始用 "alterntive data" 发房贷；UPST这种按发贷款规模收费 + 无skin in the game 导致公司的incentive就是疯狂发债，能野蛮增长只是因为政策对这样的“科技公司”没有像银行或贷款公司一样去监管，只是 regulation arbitrage。暴雷/监管加强只是时间问题，长期的Runway可能完全看不清。

Bull Say AI>FICO：FICO是30年前创造的衡量标准，采用的数据、分析数据的方式太过于落后，没钱投入科技的中小银行审批贷款的流程更是成本高、慢、切不准确。UPST使用更多的数据、对数据更好的分析方式（各种ML模型）能更好的为信用风险定价，让消费者拿到最贴合自身真实信用风险的贷款利率，让合作中小银行也具备这种发贷款的能力，更好的服务与其所在的社区

Truth一定在两者之间的某个地方，我目前更偏向Bear：科技再进步，但人性不会变；在一些可能会影响到其他人的情境下，需要被监管

新能源整车：如何理解新能源车企的市值？

TSLA一家1T的市值相当于TOP20传统车企的加总，没量产的RIVN、LCID分别为90B、60B，F、BMW分别为80B，60B。

上面这段我不能理解的事实，我以一下这个架构尝试理解：

一家车企公司的终局市值 = 终局车市场营收 * 终局净利润率 * 终局市占率 * 终局PE

车市场终局营收提升的可能性：相比于传统汽车，新能源车由于车的智能化、自动化等等原因，消费者愿意为车这种满足出行需求的工具支付更多的钱/更多的人愿意买车

净利润率提升的可能性：无论是因为长期新能源硬件成本更低、卖软件车内软件 / 订阅模式 利润率更高，新能源车公司不仅能为消费者提供更多的价值（整个市场营收提升），而且这些公司对上下游议价能力提升，从而从中capture更多的价值 （也就是净利润率提升）。传统汽车厂净利润率在1%-8%左右，平均也就在5%左右，说到底也就是个有规模效应、效率跑到极限的集成商；未来就算是软件定义汽车/ 自动驾驶，没有软件开发/自动驾驶开发能力的新能源公司也逃不出变成个集成商的命运吧；但有这个能力的厂商，净利润率的提升的确有很大的想象空间

市占率更集中的可能性：传统汽车企业CR10 市占率 50%, 因为就是个“集成商”，所以格局分散；因为规模和效率都跑到极致，所以格局稳定。Again，如果新能源车就是个软件硬件集成商的话，终局格局还是会是分散的。除了规模效应，有什么能大大提升新能源车企的竞争壁垒，强者恒强，从而使其市占率更集中？目前唯一能convince我的argument是大家吹TSLA自动驾驶网络效应：更多的车在路上跑，更多数据（尤其长尾数据），更好的FSD，吸引更多人买TSLA并使用FSD。

终局PE提升的可能性：一个资产的终局PE就是有这个资产产生现金流的增速、确定性、以及持续时间决定的。相比传统汽车，如果给新能源汽车更高的终局PE，也就是假设了其更不容易被颠覆、更能跟上通胀等。

总结下来就是，需要真正convince自动驾驶的故事，我才能理解现在的市值，作为elon的脑残粉，也只有TSLA最convincing，我也能最大限度地理解TSLA的市值

新能源产业链：重复苹果产业链？

借用别人的话：

" 电子产业链公司的地位也是苦逼的。最核心的品牌技术全部都在苹果手里，产业链公司只是苹果向现代物理学应用逼近的工具人，一旦你的技术参数顶到极限，往往就有新的供应商引入。过去十年每次苹果出现重大技术变化和进步，都会导致产业链格局的迅速变化"

我目前认为，新能源产业链和电子产业链公司相似，长期看会出现同质竞争、技术迭代 （当然每个环节进入这个期间会不一样）。有些投资方法很适合投资这类标的，但可能目前不属于我想熟练应用的投资方法。

美国软件行业：

会是之后重点研究、总结的行业。这个月先随便写下，之后会更系统化的总结

极强的竞争壁垒：供给端，开发一个细分领域软件的难度和成本高；需求端，客户切换成本极高。导致一家优秀的SaaS公司的留存率都在95%左右（不包括up-sell)，甚至有达到97%、98%的。

营收Runway：对于云软件公司，对于一个细分领域当中，runway分成三类：（1）替代on-premise软件 （2）云化、设计的更好导致的小量增量 （3）新型需求，增量快速增长

用两家极端的公司举例：CRM与SNOW

CRM属于在sales, customer service, marketing, commerce软件领域对legcay软件进行替代，CRM的出现也的确推动了这些软件领域的行业增速。CRM扩展自己的Runway的手段，就是依靠自身平台一体化、comprehensive offering的优势，cross-sell其他细分领域的软件。

SNOW就不同，它所在的dataware house本身就是一个快速增长的领域， 甚至未来随着数据量的指数级增长有加速增长的可能，叠加替代legecy player，Runway的想象空间更大。最主要的，SNOW在的这个行业允许SNOW采取按量收费的商业模式，摆脱了很多SaaS公司按人头收费的天花板。SNOW过去做到了 客户数量快速增加 * 每个客户用量增加 * 单位用量收费增加 这恐怖的增长和定价能力，造成其170%+的net dollar retation rate。这也就是一个极强竞争壁垒 + 快速增加Runway 结合的产物。

盈利能力（也就是净利润的Runway）：因为客户的切换成本超高，现在大家疯狂花营销费用“跑马圈地”，快速获客。但LTV/CAC到底应该怎么算、算出来怎么帮助我们定价、这都还是没有完全解决的问题。目前感觉，Product driven的公司无论是第一次获客，还是cross-sell的成本都要低很多，长期净利润率更可能跑出来。