如何成为股神？有时候答案其实很简单。
巴菲特和他的合作伙伴、知名投资人查理·芒格，曾经非常明确地表述过他们的投资理念，他们的核心观点是，用各种切实有效的方法，持续地寻找资本市场中那些质优价廉的优秀公司。他们坚持认为，投资者的明智之举，应该是“以合理的价格购买优质的公司，而不是以一个略显高估的价格去选择一家普通的公司。”
这一投资理念的表述，不仅是巴菲特与芒格的由衷之言，也是他们投资实践的真实写照。
因此，在资本市场这个宽广的领域里，无论是手握千万资金的基金经理，还是活跃在股市中的广大股民，他们每天辛辛苦苦地看各种数据、查阅各种图表的真正目的，其实都是为了在浩瀚的股票海洋中，找到那个价格既合理又基本面向好的优质公司。
而现在对于好公司的认定，来自2019年的一场大讨论。
2019年曾经被誉为全球最大的独角兽企业、共享办公的先驱WeWork，正在申请IPO。然而，在上市过程中，这家公司的诸多问题逐渐浮出水面，令人惊讶地发现其本质竟然只是一种早已存在几个世纪的传统二房东模式。
后来，华尔街的分析师们达成了一个共同的结论：无论新经济还是旧模式，只要能投资科技并拥有优秀产品的企业就是好公司；只有通过这些产品实现稳定盈利的企业才称得上是好模式。而如果公司因为这样的模式具备了穿越周期的能力，那就更值得长期投资。
“现在资本市场对于好公司的认定很多条件，一般来说核心就是企业的竞争力和壁垒强弱，企业是否加大且不断进行科研投入以保证竞争力，企业在这样竞争力面前是否具备长期稳定的盈利，以及企业是否能因此有穿越周期的准备”，香港知名证券市场分析师林曦表示，作为资本市场的观察者，分析师才是最关系企业基本面数据的人。而这些人定出针对好公司的评价标准，往往看起来不起眼，却切切实实影响到整个资本市场的认知和资金的走向。
从经济学角度看，这样的好公司标准也是既符合理论又符合实际，是一个可以成为公约数的一个市场共识。
好公司要拨开数据才能看到
实际上，寻找好公司并不是一个简单的工作。
“有的好公司很成功，而且一直就成功，这让这些公司一上市就能快速成为股市的核心股和权重股”，但即使如此，林曦认为分析师的任务和日常挑战，其实就是在一堆数据中想方设法找到那些被数据遮起来的好公司。“因为对于股市投资者来说，这样找到的好公司更有价值，毕竟投资成本与公认的市值龙头相比没那么高”。
这也是各家券商和投行想方设法要提升自身分析师水平的原因。
当然，更有意思的是，有些时候分析师还要穿越负面新闻带来的迷雾，通过精准的数据分析找到那些真正的好公司。“这是一件特别有成就感的事情”，林曦这样表示。
在他看来，有的公司突然因为各种情况曝出负面舆情，但其实基本面的数据非常好，这就是特别值得关注的投资机会。
最近负面消息缠身的昆仑万维就是一个很好的例子。
虽然曝出大股东一个多月内减持3%，并引来证监会关注，但在分析师看来，这家公司现在资本市场的表现属于“被误伤”了。
一方面，股东李琼是公司创始人前妻，相关股份也是2016年离婚时分割的，但其不是这家企业高管，也不是一致行动人。这意味着这位股东的减持，根本代表不了企业管理层的意愿和想法。
换句话说，昆仑万维正在为非企业决策带来的舆情“买单”，确实有些“冤”。
另一方面，这家企业财报数据的主要脉络清晰，能看出昆仑万维其实是资本市场的好公司。
分析师看资本市场好公司，一般都是依照四个标准，那就是企业的竞争力和壁垒强弱、企业是否加大且不断进行科研投入以保证竞争力、企业在这样竞争力面前是否具备长期稳定的盈利，以及企业是否能因此有穿越周期的准备。
首先，在竞争力和壁垒性上，昆仑万维从海外游戏业务起家，后来转型收购浏览器厂商Opera，2021年昆仑万维收购了“海外版全民K歌”之称的StarX，并将Opera打造成“一站式的游戏玩家和创作者社区”，推进公司在元宇宙方向上的布局。
从大模型爆火之后，这家企业显露出在这方面的长期布局，2022年12月，昆仑万维已经发布AIGC全系列算法与模型，覆盖了图像、音乐、文本、编程等多模态的AI内容生成能力。2023年4月17日，昆仑万维正式发布千亿级大语言模型“天工”。
“天工”大语言模型的推出，标志着昆仑万维的AI版图进一步扩大，也再一次证明了其在人工智能领域的技术积累和坚定投入。而这种每次都能赶上“风口”的投资和并购，加上其在大模型领域的长期投入，已经形成企业的竞争壁垒。
其次，在科研投入上，昆仑万维在最近一年保持了近两位数的增长。去年三季报显示，其研发投入4.84亿，增速9.94%；2022年年报显示其科研增速超过15%；一季报显示这个趋势依然保持，科研投入增速超过17%。
这样的科研投入已经与非常领先的技术型企业在新产品和新技术落地后的科研投入曲线相当，说明昆仑万维正在从一家游戏发行和代理企业，转型成一家以互联网和大模型为核心业务的科技企业，这点对于资本市场的投资者非常重要。
第三，从竞争力的长期稳定性，也就是利润上看，昆仑万维也吻合一家资本市场好公司的评价条件。
从去年年报和今年一季报能看出，这家企业看起来下降的利润，其实有“玄机”。虽然年报利润14.01亿，同比下降10.3%，一季报利润3.03亿，同比下降22.46%，但如果只看经营收入和运营总成本，就能发现数据表现不出来的基本事实：即真正造成利润下降的“罪魁祸首”，其实是非经营性净收益的下降。
从利润表中能看出，去年年报昆仑万维的总营收47.38亿，但营业总成本只有39.03亿。这两组数据简单相减，得到的是经营业务带来的利润8.35亿；而2021年年报总营收是48.5亿，总成本是43.22亿，经营业务带来的利润是5.28亿。这意味着如果不看非经营性净收入，只看经营业务的收入和总成本，2022年其利润的增速超过50%。
一季报也是如此，由于总营收12.17亿，比去年同期还逆势上升2.04%，再加上总成本下降了7.45%，从这样的数据比值来看，这家企业一季报经营业务的利润比去年同期应该有一个大幅增长。而现在利润反而下滑22.46%的情况，是跟非经营性收益下降近70%有关。
所以，从企业运营基本面来看，这家企业不但没有问题，反而真正是一个正在主营业务高速增长的状态，这再加上已经进入的大模型市场，可以说昆仑万维能在很长时间维持稳定增长的态势。
而从穿越周期能力上来说，这家企业早就在大模型方面发力，成为企业决策的亮点，也已经得到资本市场一致的认同。
All in 大模型的昆仑万维
对于穿越周期能力，昆仑万维创始人周亚辉其实一直有想法。在2019年各大互联网巨头还没关注到大模型和AIGC的时候，当时在游戏、浏览器等领域做得风生水起的昆仑万维，敏锐注意到这一点，并于第二年就开始了自身的布局。
于2020年之际，昆仑万维已经在业务构建方面实现了丰富多元的发展，彼时公司设立了音乐社交平台StarX、信息分发平台Opera、游戏平台Ark Games、竞技娱乐平台闲徕互娱以及投资板块等多元化业务板块，这些都已经构成了昆仑万维的业务矩阵。
同样在这一年，GPT-3诞生了，昆仑万维开始初次投入到AIGC领域中。“当时我们判断这是内容生成领域一个里程碑，没想到两年后变成通用人工智能突破口。也是从那时我们就已经决定要跟进AIGC，因为我们在内容生成领域绝对不允许落后。” CEO方汉曾在日前公开表示。也正是看到这样的机遇，昆仑万维开始了大模型的预训练和研发。
最终，在自身业务的进化中，他们结合自己的需求和对互联网的前瞻预测，启动了SkyMusic音乐实验室，并于2022年4月达到人工智能领域最优效果。昆仑万维同时从音乐AI往多模态AI拓展，结合自身在大模型领域的技术成果，与奇点智源就百亿级大语言模型、图像AIGC、编程AIGC等技术领域达成全面技术战略合作，在2022年底宣布全系列模型开源。而“天工”千亿级大模型的诞生，则是长期技术积累的厚积薄发。
某种程度上，这样的技术思路带来了不一样的发展优势。
行业内普遍认为，大模型下一步可行的商业逻辑，应该是利用行业数据做行业垂类大模型，助力行业跨越式增长，并赋能C端应用。也正是基于这一点，现在“天工”在海外已经在AI音乐，AI漫画，AI游戏等领域布局，希望能利用大模型赋能相关行业。这其实是跟这家企业在这些领域的布局有关。
有意思的是，大模型的成长和训练是需要大量数据的支持。目前不论是ChatGPT还是谷歌的Bard，他们都是在通用大模型领域领先。他们背后都是通过搜索引擎带来的庞大数据进行训练的，细分到具体行业，相应的数据量和数据活跃度，并没有达到用户真正的需求。
这其实才是中国企业弯道超车的真正机会。
而昆仑万维在这点上很聪明，他们先从自身熟悉的领域入手，保证他们有充分的行业数据对模型进行训练，相应的表现结果也是会很快应用到行业发展上。
这是一个正循环，所以一定会对行业企业产生莫大的吸引力。
最新消息显示，7月14日晚间昆仑万维公告，蜜莱坞科技拟向公司购买技术服务，包括AI文本生成能力，AI图像生成能力，服务目的为支持蜜莱坞科技在定制大模型方向的技术落地，期限一年，总金额不超过1500万元。
这样的新闻相信不是结束，而仅仅是一个开始。
其实，周亚辉对于ALL IN大模型早有准备，在接受福布斯采访时就曾表示，“过去三年让我非常明白，一家企业是需要专注在一个方向上。所以昆仑万维大概从三年前开始就把投资做了简化。把投资全部放到了下面的投资平台昆仑资本里面去做。同时就很明确以AIGC和人工智能作为未来的方向，把跟这个方向无关的业务慢慢就剥离出去了”。
所以，从这个角度看，转型大模型并不是昆仑万维拍脑袋的想法，而是一个深思熟虑的结果。同时，满足资本市场评价好公司标准的昆仑万维，就有了可遇见的投资前景。
这对于投资者来说，更加重要。
（责任编辑：徐自立）
查看余下全文打开微信，点击底部的"发现"，使用 "扫一扫" 即可将网页分享到我的朋友圈。
中国经济网声明：股市资讯来源于合作媒体及机构，属作者个人观点，仅供投资者参考，并不构成投资建议。投资者据此操作，风险自担。
