核心观点 - 在不确定性达到峰值的时代，投资应聚焦于能够在冲击中展现韧性、并不断自我重塑的企业，真正的长期赢家是那些能够经受冲击并持续创新的公司[4] - 投资的关键在于最大化成功的概率，选择那些具备足够韧性去适应任何突如其来挑战的公司，再好的机会如果公司无法跨过路上的坎坷也无法实现潜力[14] - 超额收益来源于识别出一家公司的韧性比市场认为的更有价值，投资者应专注于可以预测的长期趋势，并投资于契合这些趋势的具有韧性的公司[25][30] 习惯不确定性 - 投资者优势源自于对公司潜力与未来可能性的看法不同于市场，必须习惯不确定性，如果公司面临的风险可预见、可量化，市场早就会对其价值达成共识[12] - 过去几年的经历促使更仔细地审视公司是否具备足够的韧性去适应挑战，需要面对的是当下所经营的公司，而不是未来希望成为的样子[14] - 以瑞典电池制造商Northvolt为例，投资错误在于没有预见其在客户需求低于预期及产能爬坡中出现运营问题时的脆弱性[15][16] 韧性公司的剖析 - 韧性公司的财务特征包括：是否背负债务、毛利是否足够大以吸收销售额起伏、是否能持续产生现金流[18] - 文化问题通常与公司是否由创始人主导有关，创始人常常能做出反直觉的决定并让整个组织接受变化，这是职业经理人难以做到的[18] - 管理层需要具备灵活性、适应能力，不依赖事物维持原样，持续创新，参与创造全新行业而非仅参与现有行业竞争[19] - Shopify转向新模式后在覆盖运营成本后能保留约20%的收入，提供了应对变化的缓冲；Meta通过效率之年解决业务和成本结构薄弱环节；Cloudflare近几年利润率稳步上升，使其能够承受外部冲击[20][21] 能够"自造气候"的公司 - 韧性意味着拥有选择权，在充满挑战时期能自造气候，如法拉利凭借强大品牌力拥有推动增长的杠杆[23][24] - 线上美妆企业Oddity在整体萎缩行业中逆势增长，通过新分子加入配方提升产品，并利用AI提供个性化推荐[24] - 奈飞能不断增加用户喜爱内容，意味着在定价上有灵活度，也能自由选择内容投入节奏[24] 在动荡中专注于能预测的事物 - 关键在于更专注于可以预测的事，投资的公司必须契合有信心的长期主题，如五年后人工智能将更强大、电动车电池将更便宜续航更长、云计算和数据管理软件将更强大[30] - 任务是不断完善对长期趋势可能演化路径的理解，并始终牢记只有最具韧性的公司才能在未来生存并繁荣[30]

文章核心观点 - 文章标题为“志当恒毅 建领” [1] - 文章版权归属于高毅资产 [5] 文章内容总结 - 文档内容存在不完整或乱码情况，如“ill” [2] 和 “199 作 મેટ the 吹 e” [3] - 文章结尾包含版权声明，但无具体行业或公司分析内容 [5]

人工智能发展三阶段 - 第一阶段智能涌现：大模型通过理解全球数字化知识集合 具备泛化智能能力和通用对话能力 逼近人类各学科测试顶级水平如国际数学奥赛金牌水平 [2][3] - 第二阶段自主行动：AI具备使用工具能力 可连接数字化工具完成真实世界任务 通过Coding能力解决复杂问题 自然语言成为AI时代源代码 [3][4] - 第三阶段自我迭代：AI连接真实世界全量原始数据 通过自主学习实现模型升级迭代 最终形成超越人类智能的超级人工智能ASI [6][7][8] 大模型作为下一代操作系统 - 大模型将替代现有OS地位 成为承载用户 软件与AI计算资源交互调度的中间层 自然语言是编程语言 Agent是新型软件 Context是新型Memory [9] - 大模型允许任何人用自然语言创造无限应用 潜在开发者从几千万增至数亿规模 模型部署方式多样化 将运行在所有计算设备中并具备持久记忆 [10] 超级AI云作为下一代计算机 - 大模型运行于AI Cloud之上 需要海量计算资源支持 计算范式从CPU为核心转向GPU为核心 需要更稠密算力 更高效网络和更大集群规模 [11] - 超级AI云需具备充足能源 全栈技术 数百万GPU/CPU协同运作 全球可能仅存5-6个超级云计算平台 AI能力将以Token形式产生和输送 [11]

文章核心观点 - 成熟企业的失败往往源于其无法有效应对颠覆性创新，而非管理不善或研发投入不足 [6] - 颠覆性创新理论由克莱顿·克里斯坦森在1997年的著作《创新者的窘境》中提出，其核心观点是管理良好的企业也可能因固守现有价值网络而失去市场领导地位 [6][10] - 企业可通过设立独立小机构等方式来破解创新者的窘境，以应对可能出现的颠覆性技术 [13] 关于本书 - 《创新者的窘境》出版于1997年，通过对硬盘行业等超过30年的案例分析提出颠覆性创新理论 [6] - 该书观点至今仍具影响力，2019年《自然》杂志仍有研究引用其概念 [6] - 书中指出诺基亚、摩托罗拉、IBM等科技巨头的失败是成熟企业无法应对颠覆性创新的典型案例 [6] 两种创新模式 - 延续性创新指对现有技术进行优化和性能提升，例如开发待机时间更长、性能更好的手机 [8] - 颠覆性创新指开辟新市场的新产品，最终取代现有技术或市场领导者，例如iPhone的推出 [8] - 成熟企业通常擅长延续性创新，而新创企业则通过颠覆性创新开辟新赛道来蚕食成熟企业的市场 [8] 失败的原因 - 成熟企业身处由上下游企业构成的稳定价值网络中，难以响应新兴市场的需求 [10] - 以硬盘制造商希捷为例，其在1985年已能生产3.5寸硬盘，但因主要客户台式机制造商不感兴趣而搁置计划，最终在笔记本电脑市场兴起时失去领导地位 [10][11] - 成熟企业的管理层和销售人员出于对现有高利润客户和稳定业务的理性考量，会主动放弃未来不确定的低毛利率新兴项目 [11] 如何破解创新窘境 - 第一种途径是尝试改变新兴市场的增长率，但存在类似苹果“牛顿”PDA产品失败的风险 [13] - 第二种途径是待新兴市场达到一定规模后再进入，例如苹果推出iPhone时手机市场已具规模 [13] - 第三种途径是设立独立的较小机构进行实验，作者更推崇此方法，案例包括惠普分立出的喷墨打印机业务 [13] - 成熟企业的RPV模型显示，资源容易替换，但流程和价值观等企业文化难以改变，阻碍了颠覆性创新的发生 [13] 关于其他可能性推论 - 颠覆性创新理论可被引申用于研究帝国衰败等历史问题，为“李约瑟难题”等提供不同视角的解答 [15] - 该理论与纳西姆·塔勒布关于不确定性的思想有相通之处，都强调颠覆性技术往往在市场的边缘出现，具有不可预测性 [15][16] - 生物演化中的适应性景观理论可类比企业兴衰，如同恐龙因环境剧变而从高峰跌落谷底 [16]

低利率环境下的投资策略 - 通过合理多元化配置实现平衡投资组合 避免大幅周期性波动 既能获得不错回报 也能降低风险 [4] - 持有15个或更少相关度低的收益来源 理解不同环境下资产表现差异 如经济增速慢通缩压力大对股票不利但对债券有利 大量印钞对黄金等抗通胀资产有利 [4] - 少持有现金 多持有多元化资产组合 根据市场情况做战术性调整 确保组合始终平衡 [5] 资产收益构成与风险警示 - 任何资产收益由价格变化和利息两部分组成 当收益率降到很低时 资产已很贵 赚钱靠价格上涨而非利息 需高度警惕 [6][7] - 低收益率是判断未来收益率的信号 当前低收益率环境下需保持警惕 [7] - 持有多元化组合时不做市场预判 通过再平衡操作 卖出上涨资产 转入其他资产 保持组合平衡 [7] 分散投资与择时策略 - 任何时候都是分散投资好时机 个人投资者需对择时保持谨慎 假设无法准确把握市场走势 持有平衡多元化组合是最佳选择 [8] - 不要以美国股市是否涨高作为配置依据 关键是要平衡 建议一半资金留在本地但需多元化配置 其余资金分散到十个左右市场 [8] - 实现风险平衡和分散投资 能提升回报同时降低风险 持有10-15个非相关性资产可降低风险60%-80% 同时保持收益不变 夏普比例可提升至5倍 [9] 买入策略与资产配置 - 买入时需搞清楚承担风险程度 按波动率权重配置 让股票和债券波动性权重相等 实现平衡 [10] - 定投是好方法 但不是一次性买完 需明确最终风险中性组合 [10] - 不要尝试择时 择时是零和游戏 面对的是聪明投资者 系统性赚钱的人极少 [10] 黄金配置价值 - 黄金不生息 性质类似现金 应视为一种货币 核心价值是有效分散风险和法币不行时表现良好 [13][14] - 黄金上涨本质是货币贬值 配置黄金不是追涨 而是达到合理分散风险比例 优化组合中黄金通常占15%左右 少则10%或5%也能起到分散风险作用 [15] - 不要单独看黄金好坏 要看在组合中的作用 当货币大幅贬值时黄金能降低风险 应是组合一部分 [15] 美元与债务关系 - 债务就是货币 货币也是债务 当债务太多增长太快会出问题 出路是市场转向硬通货或央行印钱通过通胀帮助偿还债务 [16] - 当前环境下美元贬值是大势 [16] 稳定币特性 - 稳定币与法币挂钩 本质是可兑换对应法币 不产生利息 财务角度看不如持有生息法币资产 [17][18] - 优势在于交易功能 全球通用 相当于清算系统 适合不在乎利息的人或高通胀国家居民 [18] - 稳定币无法满足稀缺性和币值稳定两个核心需求 供应量不固定 会跟随挂钩法币一起贬值 [18] - 通胀挂钩债券是更好选择 能保证覆盖通胀外还有一定利息 风险很低 [18] 家庭财富管理 - 储蓄重要性极高 需计算积蓄能支撑生活的时间 并将该时间翻倍以应对变差情况 储蓄提供基本盘和安全感 [21] - 每年送子女金币作为储蓄方式 让他们看到价值积累过程 培养储蓄投资习惯 [21][22] - 确保基础资金安全对保障家庭生活至关重要 学习投资知识 进行资产多元化配置 确保生活水平稳步提高 [22] - 超过基本生活水平后再考虑承担更高风险追求更高收益 [22] 投资纪律与情绪管理 - 再平衡操作核心是确定战略资产配置目标 不管市场涨跌 都卖掉涨得多资产 调回战略配置比例 有助于纪律性止盈和低价买入 [24] - 投资需要很强纪律性和心理自控力 避免情绪化决策 [25][26] - 建立自动化投资计划 通过计算机执行 避免情绪化决策 记录决策规则并编程回测 事先了解可能情景 避免决策时被情绪带动 [26][27]

中国创新药产业十年发展综述 - 中国创新药产业从无到有 从仿制跟随到全球参与 在临床数量 FIC临床占比 同靶点国产分子上市时间等维度实现明显突破 [3] - 完整产业链 CXO发展 工程师红利 基础研究能力提升和研发投入为创新药发展提供支撑 [3] 创新药数量与质量突破 - 中国企业自研创新药临床数量位居全球第一 热门靶点管线中国占比超60% [6] - FIC分子全球占比升至第二 2015年FIC创新药仅9个（不足10%） 2024年达120个 [9] - 中国FIC管线占全球比重达24% 源头创新潜力持续释放 [9] 技术突破与上市时间缩短 - 中美创新药上市时间差从8年缩短至2年以内 相同赛道首药获批时间差从12年缩至3年以内 [15][16] - PD-1/VEGF EGFR ADC等FIC新药在中国首发 显著提升创新药可及性 [16] 产业链优势 - 中国拥有全球最大核苷酸生产市场 多肽药完整产业链 培养基国产替代潜力大 [18] - 冷链物流 国际贸易网络增强配套产业活力 新药研发冷链服务增速近30% [18] - CXO提供坚实产业基础 中国成为全球生物制药产业链不可或缺一环 [19] 工程师红利 - 中国理工科博士毕业生数量2004年反超美国 2025年预计达美国两倍 [20] - 医药工程师年薪仅为美国1/3-1/2 平均年龄年轻近10岁 [21] 研发投入与基础研究 - 生物医学论文发表量年均复合增长率14.3% 2020年达29万篇 仅次于美国 [22] - 生物医药企业研发费用从2016年192亿元增长至2024年1190.4亿元 CAGR达29.8% [22] 国际化进展 - 全球首付款5000万美元以上BD交易中 中国相关项目数量突破25% [24] - 超90%头部MNC已BD中国管线 跨国企业引进创新药31%来自中国 [24] - 2024年ADC药物License-out交易20笔 总金额102.4亿美元 小核酸药物交易超60亿美元 [24] - 中国企业海外临床试验占比约10% 2024年18款国产药在欧美获批 [25][28] - 泽布替尼2025Q1全球销售额7.92亿美元（同比+62%） 美国BTK抑制剂市场占比35.21%跃居第一 [28] 国内市场发展 - 2024年创新药审批时长较整体药品缩短57天 优先审评再压缩189天 [30] - 2021-2024年近90%创新药在上市2年内进入医保 远高于2019年43%和2020年57% [31] - 国产创新药市场份额从2015年18.7%提升至2024年27.8% 突破外资主导地位 [34]

杠杆ETF的数学与物理机制 - 杠杆ETF通过每日重设仓位机制确保当日回报维持预设杠杆倍数，导致波动损耗或复利衰减 [9] - 标的先涨10%再跌10%时初始100元变为99元，而3倍ETF则变为91元，计算为(1+30%)×(1-30%)=0.91 [10][11] - 几何平均回报低于算术平均回报，杠杆不成比例放大此效应，盈亏存在不对称性 [11][12] - 杠杆ETF长期表现具有路径依赖性，最终回报取决于每日波动路径，震荡市中尤其不利 [13] - 三倍杠杆ETF在标的指数单日下跌超33.33%时理论价值归零，存在赌徒必败原理的吸附效应 [14][15] - 固定杠杆陷阱导致亏损后净值基数变小，杠杆作用缩小基础上回本异常艰难 [17] - 杠杆ETF高管理费如SOXL费率0.75%远高于普通ETF的0.03%-0.2%，追踪误差也是成本 [21] 杠杆产品的历史表现与风险特征 - 三倍做多半导体ETF(SOXL)截至2023年Q1末年化回报高于同期纳斯达克和标普500指数 [23] - SOXL在牛市中回报惊人但单边上涨持续时间难预料，2022年跌幅惨重 [24][25][26] - 波动损耗长期侵蚀收益，震荡市尤为明显，行业杠杆产品风险远高于宽基指数 [28][29] - 过去5~10年全球科技与半导体板块高速发展，SOXL在统计区间展现30%+年化回报率 [40] - 行情逆转时回撤猛烈易形成巨额亏损，单边上涨对杠杆有利但难以预测持续时间 [40][41] - 杠杆产品只适合经验丰富交易者进行极短期战术性操作，非普通投资者长期选择 [40] 杠杆的本质与投资原则 - 杠杆本身不创造价值，更非低风险高收益套利手段，仅是中性放大器 [8][36] - 无结构优势或信息优势时仅靠放大无法对抗市场无序性，热力学熵增原理启示此点 [34] - 杠杆加剧金融市场混沌特征波动，无深刻洞察力易加速亏损 [35] - 若标的或策略期望收益不足，杠杆只会加速亏损，真正有效投资需基于价值、因子、趋势、分散等深度思考 [37][38] - 杠杆交易极易放大贪婪与恐惧等心理误区，需严格纪律、风控和产品机制理解 [39] - 财富=价值创造×时间复利×存活概率，即使买房按揭也需考虑长期还贷能力 [55] 普通投资者的杠杆戒律 - 杠杆只是风险与收益放大器且更放大风险，不生财 [47] - 杠杆是震荡杀手，波动损耗蚕食长期收益更是复利杀手 [48] - 亏损后回本难，跌多涨少破坏长期投资系统性 [49] - 无套利原则表明永动机式杠杆不可得 [50] - 杠杆是时间敌人，压缩容错空间 [50] - 方向不对时加杠杆如极速自杀，方向正确也可能被永久吸附死在半路 [51] - 专业门槛高，散户别碰重杠杆，别与未知对手交易期货 [52] - 赚钱长期逻辑在企业价值不在倍数放大 [53] - 加杠杆是凯利公式反义词，凯利公式更重要 [54] - 活下去活得久最要紧，莫被杠杆葬送本金 [55]

资本市场回顾 - 2025年上半年资本市场呈现"杠铃型"特征 恒生中国企业指数和中证2000为代表的中小市值指数表现较好 而茅指数和新能源指数等成长指数及红利指数表现一般[6] - 美国对全球加征关税的担忧逐渐消退 5月中国对美出口同比下降34% 但同期中国整体出口金额仍保持正增长 截至6月底全球主要股指均已收复4月2日政策宣布当日高点[7] - 港股上半年强势主要受南下资金推动 医药 原材料 科技与金融四大行业表现突出 医药板块因海外药企面临"专利悬崖"压力而增加对中国创新药管线采购[8] - 经济隐忧包括PPI连续三年负增长和房地产新开工面积连续四年负增长 导致国债利率持续低位运行[9] 宏观展望 - 中国经济处于"L型"底部 广义财政占GDP比重回升但主要用于化债而非直接投资 导致PPI未出现快速回升[10] - 出口韧性超预期源于制造业能力提升和汇率因素 高附加值制造业竞争力不断增强 人民币相对其他货币贬值增强出口竞争力[12] - 保险销售显著改善 代理人数量从峰值150万+缩减至50万级 但单人产能提升 利率下行使保险产品收益率优势凸显[12][13] 企业基本面展望 - 企业盈利压力最大阶段已过 PPI处于历史底部区域 未来回升将带动非金融企业利润增速改善[15] - 出口 科技 医药产业链已出现盈利见底回升迹象 而地产基建产业链盈利仍承压[15] - "反内卷"政策有助于缓和工业企业竞争 提高盈利能力 但需求侧刺激相对偏弱[16] - 工业企业资本开支增速转负 经营性现金流与资本开支敞口扩大 2024年分红加回购金额创历史新高[17] 估值与资金面 - A股风险溢价处于5%-6%较高水平 与未来一年指数回报呈强正相关性[18] - 三大增量资金来源：居民净存款达77万亿元历史高位 保险资金权益占比仅12%-13% 每年新增保费30%需投入权益市场 海外资金配置处于十年低位[19][20] 投资机会 - 关注盈利底部修复机会 PPI回升和"反内卷"政策将改善供需关系[22] - 低利率环境下红利策略持续有效 重点关注制造业与消费行业结构性机会[22] - 新产品与新技术增长型机会包括AI赋能和新消费场景等方向[23]

金融行业投资分析 银行业 - 银行业当前面临净息差收窄压力 上市银行净息差已降至1 5%左右 部分银行真实坏账率超过净息差水平 [7] - 银行资产质量近年逐步改善 不良率稳中有降 逾期率过去八年趋势性下行 拨备覆盖率虽下降但仍处高位 [7] - 地产行业调整对银行业影响可控 70%-80%民营开发商存在偿付困难 但最快速下跌阶段已过 按揭不良率维持在0 6%低位 [9] - 市场对银行股存在无差别定价现象 不同银行基本面分化显著 部分城商行利润年化增速超20%而股份行负增长 但市盈率均为5-6倍 [12] - 发达地区银行更具发展潜力 人口与高附加值产业向大城市集中 财政状况与信用体系优于全国整体 [13] - 银行负债端成本有望下降 定期存款到期后可按较低利率重新定价 边际缓解利差压力 [15] 保险业 - 寿险股价表现与股市、长债利率及保单销售高度相关 权益投资占比10%+但杠杆高 股市上涨显著增厚利润 [19] - 当前保险业面临利差损风险 头部险企打平收益率约2%-3% 2024年初市净率普遍跌破1反映市场悲观预期 [23] - 保险销售端显著改善 代理人数量从150万+缩减至50万级 单产提升明显 产品收益率优势在利率下行中凸显 [23] - 中国与日本利差损风险存在三大差异：利率下行更平缓 保单定价上限仅3 5% 资产负债久期缺口仅3-5年 [25] - 老龄化推动保险需求增长 疫情期间被压制需求正逐步释放 代理人数量出清后行业竞争环境改善 [29] 券商行业 - 并购推动与市场回暖或成今年主线 成交量回升将激活经纪业务 资管产品销售随指数修复跟进 [32] - 债券自营业务面临挑战 去年贡献30%-50%利润 今年一季度起可能由盈转亏 [32] - 投行业务关注IPO重启 港股通道呈现拓宽趋势 券商作为高Beta板块需警惕债市风险 [32] 市场表现与估值 - 银行股过去三年超额收益明显 2022年优质银行领涨 2023年低市净率银行表现佳 2024年高股息策略占优 [17] - 当前5倍市盈率反映市场充分担忧 低估值是银行股抵御负面消息的核心优势 [18] - 保险股与十年期国债利率及沪深300高度相关 仅2015和2024年出现利率下行中股价上涨的背离 [20]

许倬云生平与学术贡献 - 知名历史学家许倬云于2025年8月4日去世，享年95岁，其研究领域涵盖中国文化史、社会经济史和中国上古史，代表著作包括《万古江河》《西周史》等 [2] - 许倬云1930年生于福建厦门，因身体残疾早年无法行走，通过父亲书房自学，1949年考入台湾大学外文系后转入历史系，师从傅斯年，后赴芝加哥大学攻读博士学位 [4] - 学术框架采用动态系统分析法，将历史分为文化、经济、社会、政治四个互动子系统，强调通过时间线切面对比揭示变化 [5] 大众史学理念与实践 - 批判现代大学分科专业导致史学脱离大众，主张历史应帮助普通人认知自我与时代关联，退休后专注撰写《万古江河》等大众史学著作 [7][8] - 研究视角聚焦普通民众生活而非传统帝王将相史，受抗战时期目睹平民苦难经历影响，提出"对伟大人物已不再有敬意" [3][5] 中国文化共同体理论 - 提出"中国"是文化、政治、经济、社会长期互动形成的超主权共同体，核心在于多元融合而非血统或疆界 [9] - 对比罗马帝国与英国殖民体系的排他性，强调中国"天下观"的大同理想在全球化时代的价值 [12][14] - 文化内核为儒道互补的刚柔哲学，使中国"最困难时不垮，最得意时不张狂" [13] 人文精神与生活哲学 - 倡导颜渊式"内心丰富"的生活观，认为尊严比富贵更重要，通过文学艺术充实精神世界 [17][18] - 以苏轼、杜甫为例，说明逆境中通过文学创作获得内心安定的方法论，提出"存在"是人生首要目标 [19][20][22] - 个人经历体现残疾状态下通过观察自然（如蚂蚁行为）实现自我排遣的实践智慧 [21]