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為什麼要看清楚前路方舉步?這是沒有可能的,誰知道將來是怎樣的?為什麼要做這樣的傻事?亞福對文文說。他們在談婚事,都覺得是時候結婚了。何以有這個感覺?他們都很想在一起,即使是分開一天半天便什麼也不想做,周身唔聚財,只是想見到對方。故此好想結婚,好以後都不用分開。 從大陸偷渡來香港不過三年,鄉下話尚未甩掉。他們在同一間毛衣廠工作,女的是縫盤女工,男的是熨衣工人。旺季,天天有工開;淡季,一個月開不到幾天工,收入很不穩定。文文擔憂收入不穩定,結婚生兒育女責任大,怕支撐不來,故此對婚事一直猶豫不決。但他們真的相愛,又是血氣方剛的年紀,每晚分手各自回宿舍,乾柴烈火的衝動實在難耐。那麼我就閉上眼睛嫁給你吧!衝動起來文文跟亞福這樣說。可是一冷靜下來她又要再想想。你說看不通未來,以前我們發夢一齊偷渡去香港,現在我們不都到了香港嗎?不用看通未來,你怎可以那麼輕舉妄動?文文就是不服氣。她想:即使嫁給你,你也要承認那是你強迫我嫁的,你負責任啊!文文,試想想,在我們之後偷渡的亞健、亞明不都葬身大海了嗎?他們知道自己會溺斃的嗎?當然不知道。我們要來香港而又來到了,那是我們夠運。掉轉,我們其實也可以像亞健、亞明那樣葬身大海,是不是?世事無常。我們可以為未來做好準備,朝着目標走,盡量排除路上遇到的困難,我們可以做的只是這麼多了。誰知道我們會遇上多少困難?誰知道有多少困難我們是解決不了的?解決不了的困難,我們只好交給上天。我們盡力而為,祈求上天保佑。我們可以做到的便是這麼多了。 命運不到我們去掌握,只能聽天由命。我們將命運交給上天,結果來了香港。如果再來一次,我也要跟你一起偷渡。我知道你也是這樣想的。那麼為什麼不視結婚為再次偷渡?若然平平安安白頭到老,那就當我們到了另一個香港吧。那個香港可能真的是天堂。你還記得偷渡時,我們心目中的香港不也就是天堂嗎?你就當我們結婚是到另一個天堂去好了。亞福時常重複這番說話,就像教堂裡的神父那樣。他那番說話雖不是上帝的福音,上帝卻聽到了。他們很快便結了婚。幾年後他們在石硤尾買了層唐樓,生了兩個孩子,一男一女。他們是在上世紀六八年結婚的,從那一年的夏天開始,工廠多了許多棉織毛衫訂單,即使淡月一樣有工開,毛衫及針織成衣業自此蓬勃了十多二十年。他們倆也就從工人,成了工廠的判頭,之後更自己開山寨廠。不到十年,他們有了間中型毛織廠。那時毛織成衣在美國愈趨流行,訂單多到做不來。客人催促他們擴充。他們便找了相熟的染廠老闆侵股,大事擴充廠房產量。隨後幾年生意非常好,工廠賺多了錢,但他們與夥伴的爭執也愈來愈多,故此錢賺多了卻不開心。一天,文文和亞福開夜班趕貨,深夜才回家。她妹妹的房間肅靜,窗口可開着還亮了燈。她叫了幾聲妹妹都沒有反應,推開房門,赫然見到妹妹披頭散髮在燈下吊頸。她衝上前抱着妹妹,感到她的身體仍然溫暖但已氣絕。 晴天霹靂。她接受不了這突如其來的打擊,埋怨自己開夜班,要是早點回家,便可以開解妹妹,讓她不致為情自殺。開廠令她心力交瘁,加以跟夥伴爭拗不開心,他們決定趁生意好賣盤給夥伴。他們將賣廠所得全部用來買樓收租。當時美孚新邨兩房一廳的單位不過賣十多萬元,他們將租金收益再投資買樓,結果賺到的錢比繼續開工廠不知賺多了多少。無所事事一陣子,覺得那樣過日子實在無聊。有位印度人替他們補習英文好幾年,成為好朋友。見到他們這樣便介紹他們到印度禪修密宗。在印度耽了一年,回來後凡事都看化,覺得萬事皆休,文文因而得了抑鬱症。抑鬱症彷彿會傳染的那樣,不久亞福也染了病,他們一同去看心理醫生。一天,文文跟亞福說,試過一兩次吃了藥,走出露台即聽到一把聲音對她說:你跳下去吧,跳下去吧。要不是想到亞福有病要她照顧,差點兒便真的跳下去了。亞福說吃了藥也有過同樣的幻覺。情況嚴重,他們決定一齊到曼谷專治抑鬱症的療養院求醫。到曼谷他們很快便痊癒了。那邊的朋友知道他們喜愛寶石,便在治療期間介紹他們去學習寶石學(gemology),竟然一學上癮。每天醒來便讀書溫習,到上課那天更是由朝到晚纏着師傅問這問那,苦學幾個月後他們便將抑鬱症完全拋諸腦後了。 他們不但苦心鑽研寶石,還常到緬甸實地考察實習。兩年多後他們成為了寶石鑑賞專家,就算擁有寶石礦場的緬甸軍方也聘他們作鑑定。跟緬甸軍方關係好,便開始有人請他們做中間人買寶石,不消多久他們便有了自己的寶石貿易公司。他們在曼谷做寶石生意十多年,最近緬甸開放,到緬甸買寶石的外國公司湧現。他們已六十多歲了,決定結束生意,搬回香港陪兒孫養老。不怕無所事事再患上抑鬱症嗎?不怕,到了這把年紀,什麼都看通看透了。上趟患上抑鬱症,那不是密宗出了問題,而是學藝不精,以為什麼事情都看化便是得道。其實要看化的是得失,不是生命。什麼事情甚至生命也看化,那便一切都失去意義,生命因而變得空洞。本能上人都渴求生命是既有目的而又有意義的。一切都毫無意義的空洞感壓抑了本能的渴求,令人心裡焦慮,最終變成抑鬱。極度的無求與極度的強求同樣會造成抑鬱。他們在曼谷治好抑鬱症,療養院起的作用還是其次,真正治好他們的是對寶石學的熱忱。他們熱情奔放地學習寶石學,那個情懷燃點生命之火,令他們體會生命並不空洞冷漠,由是重拾活力和希望,抑鬱症也就不藥而癒了。不管抑鬱是源於極度的強求或是極度的無求,那都將生命變得既空洞而又冰冷,扭曲心態以致成病。一旦為生命重新注入目的和熱誠,便將再發光發熱,心魔陰霾亦將一掃而空,令我們重新感受到人間的愛。生命原是一股熱誠。文文說患病時,他們手牽手,手卻是冰冷的。現在他們手牽手,手是溫暖的。 |
1號店被京東收購,讓一個老生常談的問題又被拋出來咀嚼——上海互聯網公司為何難逃被收購的命運?上海到底有沒有互聯網土壤?但這個話題就像幾泡過後的茶葉,從當年的“上海為什麽留不住馬雲”開始喝,喝到現在已鮮有什麽新味道。
從早年的易迅,到大眾點評、安居客、1號店,這些公司上演了類似的劇情。為何上海互聯網公司難逃被收購命運?其實這多少有點偽命題,資本異常活躍的互聯網圈每年都在上演並購大戲,被收購者遍布全國,只是上海尚沒有一家準巨頭扮演過收購者的角色,當它再被拿來與城市體量相當的北京做比較時,讓人慢慢形成了這個印象。
張濤離開大眾點評時淚灑公司的照片讓多少人動容感慨。要知道,上海用戶對點評有很深的情結。無論對於任何一個創業者,公司就是自己的孩子,拿錢走人是他們最不想看到的結局。但當公司真走到那個境地時,實屬無奈。
要分析原因,首先可以排除成本因素。有人說在上海辦公司很貴,但是你橫向比較一下京滬兩地互聯網圈的收入就會發現,北京的人力成本比上海貴很多。這是互聯網公司一筆很大的支出。另外一個因素應該排除用戶土壤,上海互聯網用戶的數量、活躍度、貢獻度等在很多方面是超過北京的,市場足夠大。
一位不願具名的上海知名互聯網公司創始人兼CEO跟我說,這是結構性因素,互聯網公司對人才、團隊的依賴性很強,上海互聯網公司勢必要從本地招很多人,受這座城市文化氛圍的影響,本地團隊更註重生活與工作的平衡,說白了就是相對缺乏狼性,對員工來說這未必是壞事;管理層在判斷未來走向時更現實而理性,謀定而後動,很少能看到王興這種賭徒性格的人。對於資源依賴型行業,上海做的風生水起,但互聯網對資源的依靠性讓位於對人才和團隊的依賴。
隨便一個工作日,晚上9點多,當你站在杭州文一西路阿里巴巴西溪園區的大門口,看到幾棟燈火通明的大樓,從里面走出來的員工還拿著手機溝通業務,就知道互聯網公司有多拼。李彥宏曾經公開對百度缺乏狼性表達過憂慮,互聯網的這種創業氛圍,影響著從創業者到員工的每一個人,甚至包括保安。
和矽谷相比,中國互聯網環境重模式、輕技術,不是你擁有一批技術大牛就能包打天下。像虛火過往的O2O行業,技術的重要性小於運營,在市場拓展和業務擴張時,有時候“野路子”更管用。
說到人才結構,這里有一個很有意思的現象。上海交大可謂上海互聯網圈的黃埔軍校,從這里走出了曾碧波、王建碩、張旭豪、沈南鵬。但除了交大,再沒有一家上海工科院校扮演這個角色,倒是上海財經大學走出了張勇,財務出身歷經盛大和阿里巴巴。相比之下,北京高校對互聯網圈的集群性貢獻要明顯的多。
另外,上海對人才的輻射多集中在華東六省,北京憑借首都因素輻射全國。以湖南為例,盡管位置上離上海更近,但北京對湖南人的吸納力比上海強很多。在媒體圈和互聯網圈都表現強悍的“湘軍”,大多喜歡將北京、廣州作為創業地和工作地,陌陌創始人唐巖就是一例。
每個城市都有自己的定位和調性,無可厚非。上海互聯網公司在運營細節和服務體驗方面做的較好,一如這座城市的規範性格。針對1號店被易手這個熱點,一個集中了部分江浙滬互聯網圈媒體人的微信群討論正歡,“之前我家的日用品幾乎都靠1號店”、“送貨速度絕對靠譜,態度也很好”,這些評論多少反映了上海互聯網公司的性格。
三十年河東、三十年河西。當年陳天橋在互聯網圈叱咤風雲時,你很難說他是只偏居上海一隅的。進入BAT時代,並購和集中趨勢愈發明顯。你看阿里巴巴和騰訊每年買公司的勁頭,就像冷戰時期的軍備競賽。上海互聯網企業大多精耕於垂直領域,偏工具屬性,在這一輪瘋狂並購潮中,被巨頭收購在所難免。但瞬息萬變、快速叠代的互聯網圈,誰也說不準下一個巨頭在哪兒誕生。
1號店被京東收購,讓一個老生常談的問題又被拋出來咀嚼——上海互聯網公司為何難逃被收購的命運?上海到底有沒有互聯網土壤?但這個話題就像幾泡過後的茶葉,從當年的“上海為什麽留不住馬雲”開始喝,喝到現在已鮮有什麽新味道。
從早年的易迅,到大眾點評、安居客、1號店,這些公司上演了類似的劇情。為何上海互聯網公司難逃被收購命運?其實這多少有點偽命題,資本異常活躍的互聯網圈每年都在上演並購大戲,被收購者遍布全國,只是上海尚沒有一家準巨頭扮演過收購者的角色,當它再被拿來與城市體量相當的北京做比較時,讓人慢慢形成了這個印象。
張濤離開大眾點評時淚灑公司的照片讓多少人動容感慨。要知道,上海用戶對點評有很深的情結。無論對於任何一個創業者,公司就是自己的孩子,拿錢走人是他們最不想看到的結局。但當公司真走到那個境地時,實屬無奈。
要分析原因,首先可以排除成本因素。有人說在上海辦公司很貴,但是你橫向比較一下京滬兩地互聯網圈的收入就會發現,北京的人力成本比上海貴很多。這是互聯網公司一筆很大的支出。另外一個因素應該排除用戶土壤,上海互聯網用戶的數量、活躍度、貢獻度等在很多方面是超過北京的,市場足夠大。
一位不願具名的上海知名互聯網公司創始人兼CEO跟我說,這是結構性因素,互聯網公司對人才、團隊的依賴性很強,上海互聯網公司勢必要從本地招很多人,受這座城市文化氛圍的影響,本地團隊更註重生活與工作的平衡,說白了就是相對缺乏狼性,對員工來說這未必是壞事;管理層在判斷未來走向時更現實而理性,謀定而後動,很少能看到王興這種賭徒性格的人。對於資源依賴型行業,上海做的風生水起,但互聯網對資源的依靠性讓位於對人才和團隊的依賴。
隨便一個工作日,晚上9點多,當你站在杭州文一西路阿里巴巴西溪園區的大門口,看到幾棟燈火通明的大樓,從里面走出來的員工還拿著手機溝通業務,就知道互聯網公司有多拼。李彥宏曾經公開對百度缺乏狼性表達過憂慮,互聯網的這種創業氛圍,影響著從創業者到員工的每一個人,甚至包括保安。
和矽谷相比,中國互聯網環境重模式、輕技術,不是你擁有一批技術大牛就能包打天下。像虛火過往的O2O行業,技術的重要性小於運營,在市場拓展和業務擴張時,有時候“野路子”更管用。
說到人才結構,這里有一個很有意思的現象。上海交大可謂上海互聯網圈的黃埔軍校,從這里走出了曾碧波、王建碩、張旭豪、沈南鵬。但除了交大,再沒有一家上海工科院校扮演這個角色,倒是上海財經大學走出了張勇,財務出身歷經盛大和阿里巴巴。相比之下,北京高校對互聯網圈的集群性貢獻要明顯的多。
另外,上海對人才的輻射多集中在華東六省,北京憑借首都因素輻射全國。以湖南為例,盡管位置上離上海更近,但北京對湖南人的吸納力比上海強很多。在媒體圈和互聯網圈都表現強悍的“湘軍”,大多喜歡將北京、廣州作為創業地和工作地,陌陌創始人唐巖就是一例。
每個城市都有自己的定位和調性,無可厚非。上海互聯網公司在運營細節和服務體驗方面做的較好,一如這座城市的規範性格。針對1號店被易手這個熱點,一個集中了部分江浙滬互聯網圈媒體人的微信群討論正歡,“之前我家的日用品幾乎都靠1號店”、“送貨速度絕對靠譜,態度也很好”,這些評論多少反映了上海互聯網公司的性格。
三十年河東、三十年河西。當年陳天橋在互聯網圈叱咤風雲時,你很難說他是只偏居上海一隅的。進入BAT時代,並購和集中趨勢愈發明顯。你看阿里巴巴和騰訊每年買公司的勁頭,就像冷戰時期的軍備競賽。上海互聯網企業大多精耕於垂直領域,偏工具屬性,在這一輪瘋狂並購潮中,被巨頭收購在所難免。但瞬息萬變、快速叠代的互聯網圈,誰也說不準下一個巨頭在哪兒誕生。
自英國脫歐後,金融市場動蕩不安,歐洲銀行業的困局愈發突出——德意誌銀行頻頻虧損,今年二季度凈利潤同比暴跌98%,引發“雷曼第二”擔憂;意大利銀行業四面楚歌,深陷債務泥沼,導致“歐債危機2.0”風聲再起;深陷“脫歐”正中心的匯豐銀行二季度稅前利潤同比下滑45% 。歐洲銀行業究竟怎麽了?危機真的離我們不遠了嗎?
第一財經研究院此前指出,早在雷曼兄弟倒閉後,其影響波及到了很多國家的銀行部門,但歐洲並沒有像美國那樣開展徹底的清理行動——即把有問題的銀行隔離出去。歐洲使用統一的貨幣,但卻沒有一個銀行聯盟(2014年才設立)。因此缺乏合作以及對觸發更大危機的擔憂迫使歐洲銀行悄悄地自己去解決那些結構性問題。
接受《第一財經日報》記者采訪的多位業內人士認為,“雷曼式風險”的可能性雖然不大,但應對2008年危機的量化寬松(QE)治標不治本,其後遺癥將逐漸爆發,全球增長模式面臨全面轉型。
歐洲銀行業陷“集體困局”
歐洲銀行業中最引人關註,也最具系統重要性的便是德銀。從今年年初以來,德銀盈利衰退的陰霾便久久不散。
今年2月,德銀宣布該行2015年凈虧68億歐元,為2008年金融危機以來首次年度虧損。當時更有消息傳出,德銀2017年或許難以向投資者償付其額外一級資本債券(也稱CoCo債券)的票息。負面消息的迅速傳播導致市場恐慌拋售,德銀或成“雷曼第二”的傳言四散。
情況並未隨著時間的推進而好轉。7月27日,德銀發布的二季度財務報告顯示,該季利潤同比下降98%至2000萬歐元,其業務總收入下降20%至74億歐元。同時,該集團的一級資本充足率小幅上升至10.8%。
德銀在財報中表示,造成業績下滑的主要原因是金融市場的動蕩,包括英國公投在內的宏觀經濟不確定性,以及歐洲的超低利率環境。此外,信貸損失準備金大幅增加72%至2.59億歐元,也對經營業績帶來較大影響。2016年以來,德銀股價累計降幅仍超過40%,大於歐洲斯托克600銀行業指數同期近30%的跌幅。
為了應對困局,德銀在6月末宣布,將在德國本土裁撤約3000個全職崗位,同時關閉188家分行,約占本地支行的26%。德銀也表示,由於當前全球經濟疲軟,該集團的營收數據在此後有可能會進一步降低。
IMF此前便曾明確指出,一旦德意誌銀行發生風險,其對全球金融市場的溢出效應將相當巨大。
眼下,意大利銀行業的困局似乎是最危險的。英國脫歐後的第一天,意大利就受災嚴重,部分大銀行股價暴跌逾20%。眼下,意大利銀行業壞賬率高達17%,不良貸規模占歐元區總額的1/3。7月初,意大利與歐盟委員會關於銀行債務重組談判陷入僵局的消息傳出之後,銀行違約概率激增,意大利第三大銀行西雅那銀行的CDS價格飆升。
近期,歐洲銀行業管理局公布的一項最新壓力測試結果顯示,與兩年前相比,歐洲銀行業整體抵禦極端環境沖擊的能力增強。然而,意大利西雅那銀行在本次測試中墊底——核心資本充足率在設定的環境中降至了-2.2%,如果該行的壞賬得不到妥善解決,將有可能引發意大利銀行危機,造成整個歐元區的銀行業混亂。
值得註意的是,匯豐於本周三公布最新財務數據,其二季度稅前利潤同比下滑45%至36.1億美元,財報公布的同時匯豐表示將放棄2017年年底盈利10%的目標。這令市場倍感意外。
同時,匯豐意外宣布,實施25億美元股票回購計劃。上周,匯豐表示將出售巴西業務,獲得的資金一半用來回購股份。
匯豐CEO歐智華表示,在未來一段時間內股息將維持在目前水平,除了回購股份,出售巴西業務所獲得的其他資金將用於幫助公司資本充足率達到12.8%。匯豐還承諾到2017年削減2800億美元的風險加權資產,並表示六月底已經削減60%。
匯豐股價一度暴跌17%,但由於股份回購的消息提振,匯豐開盤在倫敦市場漲近3%。但這似乎並非一個值得樂觀的理由。匯豐也削減了87,000個崗位,退出至少80家企業並將開展業務的國家和地區從88個縮減到71個。
“雷曼危機”誇大 但風險不小
回想當年,爆發“歐債危機”的根本原因在於,政府部門與私人部門的長期過度負債行為,當時包括葡萄牙、愛爾蘭、意大利、希臘和西班牙的“歐豬五國”(PIIGS)遲遲不采取減債行動。例如,意大利政府在2009年赤字達到5.3%時沒有采取果斷行動,導致了目前危機升級的局面。
2009年12月,全球三大評級公司下調希臘主權評級,希臘的債務危機隨即愈演愈烈;2011年,歐洲債務危機全面爆發,逐步從重債國向意大利、法國等歐元區核心國家蔓延。希臘屢次逼近債務違約邊緣後,意大利、西班牙等國的國債收益率突然上升,甚至超過7%的“警戒線”。
不過,眼下的危機論似乎有所誇大。牛津經濟研究所高級經濟學家斯萊特對《第一財經日報》記者表示:“此次歐洲央行有能力及時介入,提供流動性,以防止外圍國家債券利差過度擴大,歐洲央行在2012年就這麽做過。歐盟應該能夠防止‘分手事件’持續蔓延,包括他們可能在移民問題上與其成員國達成一定妥協。”
招商固收孫彬彬也表示,歐洲央行持有的歐元區政府債務相較於其他主要央行而言比例極低,其有充足的空間增持歐元區政府債務以緩解債務渠道的沖擊。
針對德銀或成“雷曼第二”的傳言,貝塔基金創始人、某海外宏觀對沖基金原投研總監郭濤告訴本報記者:“這可能言過其實。在兩種情況下高杠桿可能導致損失被無限放大——第一,黑天鵝事件;第二,流動性喪失。雷曼破產就在於此。當前歐洲央行仍在推行QE,並未排除擴大QE的可能性,”他表示,CoCo債券有強制轉股條款,乃危機後產物,為的就是避免雷曼式破產,“當債都變成股後,又何談破產?”
此外,意大利內部也采取了補救措施。歐盟委員會在6月25日通過了意大利政府最高擔保額為1500億歐元的流動性擔保計劃。該項目可擔保銀行發行的債券,獨立於政府對國內貸款機構進行資本重組的計劃。
然而,即使危機論言過於實,歐洲銀行業的風險也的確是實實在在的。第一財經研究院指出,低油價和負利率的“新常態”將迫使很多企業和銀行重新思考其商業模式。當然,銀行和普通企業不同,他們承擔著來自於實體經濟和金融行業的雙重風險,而在全球金融危機爆發將近10年後,很多銀行還是處在“大而不能倒”的境地。納稅人需要對銀行的救助行為埋單的觀點已在悄悄改變,但是新救助機制在政治及經濟上的可行性仍待考驗。
人工智能——風起於青萍之末
從3月份智能機器人AlphaGo戰勝李世石,到近期谷歌的最新用於人工智能深度學習的芯片TPU曝光,一個千億級的市場應用逐漸從水底浮向了水面。我們將深度剖析,在人工智能領域,有可能爆發的芯片——GPU、FPGA、ASIC及相關的市場和公司。
1.1.人工智能——下一個千億級市場
人工智能會成為未來的趨勢嗎?答案是會。人工智能,簡單地說,就是用機器去實現目前必須借助人類智慧才能實現的任務。人工智能包括三個要素:算法,計算和數據。
對人工智能的實現來說,算法是核心,計算、數據是基礎。在算法上來說,主要分為工程學法和模擬法。工程學方法是采用傳統的編程技術,利用大量數據處理經驗改進提升算法性能;模擬法則是模仿人類或其他生物所用的方法或者技能,提升算法性能,例如遺傳算法和神經網絡。而在計算能力來說,目前主要是使用GPU並行計算神經網絡,同時,FPGA和ASIC也將是未來異軍突起的力量。
隨著百度,Google,Facebook,Microsoft等企業開始切入人工智能,人工智能可應用的領域非常廣泛。2013年100多家組織開始研發深度學習與人工智能,到2015年,短短2年間,研發機構已經迅速激增到3409家。可以看到,未來人工智能的應用將呈幾何級數的倍增。應用領域包括互聯網,金融,娛樂,政府機關,制造業,汽車,遊戲等。從產業結構來講,人工智能生態分為基礎、技術、應用三層。應用層包括人工智能+各行業(領域),技術層包括算法、模型及應用開發,基礎層包括數據資源和計算能力。
人工智能將在很多領域得到廣泛的應用。目前重點部署的應用有:語音識別,人臉識別,無人機,機器人,無人駕駛等。
人工智能市場將保持高速增長,根據艾瑞咨詢的數據,2020年全球人工智能市場規模約1190億人民幣。而未來10年,人工智能將會是一個2000億美元的市場。空間非常巨大。其中在硬件市場方面,將會有30%的市場份額。
1.2.深度學習
人工智能的核心是算法,深度學習是目前最主流的人工智能算法。深度學習在1958年就被提出,但直到最近,才真正火起來,主要原因在於:數據量的激增和計算機能力/成本。
深度學習是機器學習領域中對模式(聲音、圖像等等)進行建模的一種方法,它也是一種基於統計的概率模型。在對各種模式進行建模之後,便可以對各種模式進行識別了,例如待建模的模式是聲音的話,那麽這種識別便可以理解為語音識別。而類比來理解,如果說將機器學習算法類比為排序算法,那麽深度學習算法便是眾多排序算法當中的一種,這種算法在某些應用場景中,會具有一定的優勢。
深度學習的學名又叫深層神經網絡(DeepNeuralNetworks),是從很久以前的人工神經網絡(ArtificialNeuralNetworks)模型發展而來。這種模型一般采用計算機科學中的圖模型來直觀的表達,而深度學習的“深度”便指的是圖模型的層數以及每一層的節點數量,相對於之前的神經網絡而言,有了很大程度的提升。
從單一的神經元,再到簡單的神經網絡,到一個用於語音識別的深層神經網絡。層次間的複雜度呈幾何倍數的遞增。
以圖像識別為例,圖像的原始輸入是像素,相鄰像素組成線條,多個線條組成紋理,進一步形成圖案,圖案構成了物體的局部,直至整個物體的樣子。不難發現,可以找到原始輸入和淺層特征之間的聯系,再通過中層特征,一步一步獲得和高層特征的聯系。想要從原始輸入直接跨越到高層特征,無疑是困難的。而整個識別過程,所需要的數據量和運算量是十分巨大的。2012年,由人工智能和機器學習頂級學者AndrewNg和分布式系統頂級專家JeffDean,用包含16000個CPU核的並行計算平臺訓練超過10億個神經元的深度神經網絡,在語音識別和圖像識別等領域取得了突破性的進展。該系統通過分析YouTube上選取的視頻,采用無監督的方式訓練深度神經網絡,可將圖像自動聚類。在系統中輸入“cat”後,結果在沒有外界幹涉的條件下,識別出了貓臉。可以看到,深度學習之所以能夠在今天得到重要的突破,原因在於:1海量的數據訓練2高性能的計算能力(CPU,GPU,FPGA,ASIC))。兩者缺一不可。
1.3.算力
衡量芯片計算性能的重要指標稱為算力。通常而言,將每秒所執行的浮點運算次數(亦稱每秒峰值速度)作為指標來衡量算力,簡稱為FLOPS。現有的主流芯片運算能力達到了TFLOPS級別。一個TFLOPS(teraFLOPS)等於每秒萬億(=10^12)次的浮點運算。
增加深度學習算力需要多個維度的齊頭並進的提升:1系統並行程度2時鐘的速度3內存的大小(包括register,cache,memory);4內存帶寬(memorybandwidth)5計算芯片同CPU之間的帶寬6還有各種微妙的硬件里的算法改進。
我們這篇報告將主要關註人工智能的芯片領域,著重討論GPU,FPGA,ASIC等幾種類型的芯片在人工智能領域的應用和未來的發展。
GPU——厚積薄發正當時
2.1.GPU簡介
GPU,又稱顯示核心、視覺處理器、顯示芯片,是一種專門在個人電腦、工作站、遊戲機和一些移動設備(如平板電腦、智能手機等)上圖像運算工作的微處理器,與CPU類似,只不過GPU是專為執行複雜的數學和幾何計算而設計的,這些計算是圖形渲染所必需的。隨著人工智能的發展,如今的GPU已經不再局限於3D圖形處理了,GPU通用計算技術發展已經引起業界不少的關註,事實也證明在浮點運算、並行計算等部分計算方面,GPU可以提供數十倍乃至於上百倍於CPU的性能。
GPU的特點是有大量的核(多達幾千個核)和大量的高速內存,最初被設計用於遊戲,計算機圖像處理等。GPU主要擅長做類似圖像處理的並行計算,所謂的“粗粒度並行(coarse-grainparallelism)”。這個對於圖像處理很適用,因為像素與像素之間相對獨立,GPU提供大量的核,可以同時對很多像素進行並行處理。但這並不能帶來延遲的提升(而僅僅是處理吞吐量的提升)。比如,當一個消息到達時,雖然GPU有很多的核,但只能有其中一個核被用來處理當前這個消息,而且GPU核通常被設計為支持與圖像處理相關的運算,不如CPU通用。GPU主要適用於在數據層呈現很高的並行特性(data-parallelism)的應用,比如GPU比較適合用於類似蒙特卡羅模擬這樣的並行運算。
CPU和GPU本身架構方式和運算目的不同導致了CPU和GPU之間的不同,主要不同點列舉如下
正是因為GPU的特點特別適合於大規模並行運算,GPU在“深度學習”領域發揮著巨大的作用,因為GPU可以平行處理大量瑣碎信息。深度學習所依賴的是神經系統網絡——與人類大腦神經高度相似的網絡——而這種網絡出現的目的,就是要在高速的狀態下分析海量的數據。例如,如果你想要教會這種網絡如何識別出貓的模樣,你就要給它提供無數多的貓的圖片。而這種工作,正是GPU芯片所擅長的事情。而且相比於CPU,GPU的另一大優勢,就是它對能源的需求遠遠低於CPU。GPU擅長的是海量數據的快速處理。
工業與學術界的數據科學家已將GPU用於機器學習以便在各種應用上實現開創性的改進,這些應用包括圖像分類、視頻分析、語音識別以及自然語言處理等等。尤其是深度學習,人們在這一領域中一直進行大力投資和研究。深度學習是利用複雜的多級「深度」神經網絡來打造一些系統,這些系統能夠從海量的未標記訓練數據中進行特征檢測。
雖然機器學習已經有數十年的歷史,但是兩個較為新近的趨勢促進了機器學習的廣泛應用:海量訓練數據的出現以及GPU計算所提供的強大而高效的並行計算。人們利用GPU來訓練這些深度神經網絡,所使用的訓練集大得多,所耗費的時間大幅縮短,占用的數據中心基礎設施也少得多。GPU還被用於運行這些機器學習訓練模型,以便在雲端進行分類和預測,從而在耗費功率更低、占用基礎設施更少的情況下能夠支持遠比從前更大的數據量和吞吐量。
將GPU加速器用於機器學習的早期用戶包括諸多規模的網絡和社交媒體公司,另外還有數據科學和機器學習領域中一流的研究機構。與單純使用CPU的做法相比,GPU具有數以千計的計算核心、可實現10-100倍應用吞吐量,因此GPU已經成為數據科學家處理大數據的處理器。
綜上而言,我們認為人工智能時代的GPU已經不再是傳統意義上的圖形處理器,而更多的應該賦予專用處理器的頭銜,具備強大的並行計算能力。
2.2.王者歸來的NVIDIA
NVIDIA是一家以設計GPU芯片為主業的半導體公司。其主要產品包括遊戲顯卡GeForceGPU,工作站Quadro,可用於深度學習計算的TeslaGPU,為移動以及汽車處理設計TegraGPU。NVIDIA的產品在應用領域來劃分,主要包括圖形處理器(GPU),Tegra處理器(用於車載),以及其他。各塊業務所占比重如圖所示。
NVIDIA在最近12日發布的財報顯示,2016年第一財報季度內,公司整體利潤激增46%,至1.96億美元,營收同比增長13%至13.05億美元。財報公布後,NVIDIA股價一度大漲7.7%,盤中最高觸及38.81美元。
NVIDIA2011-2015年的營收和凈利潤如圖所示。從2013年起,業績明顯呈現出上升的勢頭。這個時間點其實也契合人工智能在深度學習領域開始使用GPU來進行大規模並行計算。2016年NVIDIA的一季報更是呈現出爆發的跡象,整體利潤激增46%,我們認為財報的數據是最有力的證明,GPU正在受益於人工智能深度學習的需求,而廣泛地得到應用。
NVIDIA的產品毛利率從2011年開始,保持了連續上升的勢頭。NVIDIA的核心產品是GPU,從毛利率水平不斷提升來看,NVIDIA的GPU產品始終保持了核心競爭力和更新換代的能力。產品的結構也在不斷優化,從獨立專顯到服務器再到大規模並行計算,隨著應用的不斷升級,產品的結構也越來越優化。從毛利率水平看,NVIDIA的產品保持了不斷更新和競爭力。隨著並行計算在深度學習中的廣泛應用,NVIDIA的產品毛利率還將進一步提升。
在高性能計算機、深度學習、人工智能等領域,NVIDIA的Tesla芯片有十分關鍵的作用。NVIDIA的CUBA技術,大幅度提高了純CPU構成的超級計算機的性能。人工智能和深度學習需要大量的浮點計算,在高性能計算領域,GPU需求在不斷增強。目前NVIDIA的高性能顯卡已經占有84%的市場份額。亞馬遜的AWS,Facebook,Google等世界一級數據中心都需要用NVIDIA的Tesla芯片,隨著雲計算和人工智能的不斷發展,我們認為NVIDIA的高性能GPU也能在未來5年保持20%以上的增長速度。
2.3.GPU國內行業現狀及公司
國內在GPU芯片設計方面,還處於起步階段,與國際主流產品尚有一定的差距。不過星星之火,可以燎原。有一些企業,逐漸開始擁有自主研發的能力,比如國內企業景嘉微。景嘉微擁有國內首款自主研發的GPU芯片JM5400,專用於公司的圖形顯控領域。JM5400為代表的圖形芯片打破外國芯片在我國軍用GPU領域的壟斷,率先實現軍用GPU國產化。
公司的GPUJM5400主要替代AMD的GPUM9,兩者在性能上的比較如下。相比而言,公司的JM5400具有功耗低,性能優的優勢。
雖然景嘉微的GPU芯片主要用於軍用顯示,尚無法達到人工智能深度學習的算力要求,但隨著研發和支持的投入,參照NVIDIA當年的發展歷史,景嘉微也會有潛力成長起來。
分析景嘉微的主營構成,主要分為圖形顯控領域產品、小型專用化雷達領域產品,以及其他。其中圖形顯控領域產品占公司收入的85%多。公司的主要下遊客戶是軍用飛機,目前我國大多數軍用飛機都使用公司的圖形顯空產品
公司從2012-2015年的營收和凈利潤都保持穩定的成長,呈現出向上的趨勢。隨著公司國產GPU的量產和替代,我們預計後續產品的營收和凈利潤將會得到進一步的提升。
我們認為,國內的GPU發展尚處於起步階段,目前的產品還是主要用於於GPU原先的圖形顯控領域,雖然還不能跟現在人工智能深度學習所需要的GPU所媲美,但走在正確方向的道路上,未來也有可能得到突破。
FPGA——“萬能芯片”在人工智能時代複蘇
FPGA(Field-ProgrammableGateArray),即現場可編程門陣列,它是在PAL、GAL、CPLD等可編程器件的基礎上進一步發展的產物。FPGA芯片主要由6部分完成,分別為:可編程輸入輸出單元、基本可編程邏輯單元、完整的時鐘管理、嵌入塊式RAM、豐富的布線資源、內嵌的底層功能單元和內嵌專用硬件模塊。
FPGA還具有靜態可重複編程和動態在系統重構的特性,使得硬件的功能可以像軟件一樣通過編程來修改。FPGA能完成任何數字器件的功能,甚至是高性能CPU都可以用FPGA來實現。
Intel在在2015年以161億美元收購了FPGA龍頭Altera,其目的之一也是看中FPGA的專用計算能力在未來人工智能領域的發展。
3.1.FPGA——高性能、低功耗的可編程芯片
FPGA之所以能有潛力成為人工智能深度學習方面的計算工具,主要原因就在於其本身特性:可編程專用性,高性能,低功耗。
先來看一下FPGA的內部架構。FPGA擁有大量的可編程邏輯單元,可以根據客戶定制來做針對性的算法設計。除此以外,在處理海量數據的時候,FPGA相比於CPU和GPU,獨到的優勢在於:FPGA更接近IO。換句話說,FPGA是硬件底層的架構。比如,數據采用GPU計算,它先要進入內存,並在CPU指令下拷入GPU內存,在那邊執行結束後再拷到內存被CPU繼續處理,這過程並沒有時間優勢;而使用FPGA的話,數據I/O接口進入FPGA,在里面解幀後進行數據處理或預處理,然後通過PCIE接口送入內存讓CPU處理,一些很底層的工作已經被FPGA處理完畢了(FPGA扮演協處理器的角色),且積累到一定數量後以DMA形式傳輸到內存,以中斷通知CPU來處理,這樣效率就高得多。
專用計算領域強過CPU
雖然FPGA的頻率一般比CPU低,但CPU是通用處理器,做某個特定運算(如信號處理,圖像處理)可能需要很多個時鐘周期,而FPGA可以通過編程重組電路,直接生成專用電路,加上電路並行性,可能做這個特定運算只需要一個時鐘周期。比如一般CPU每次只能處理4到8個指令,在FPGA上使用數據並行的方法可以每次處理256個或者更多的指令,讓FPGA可以處理比CPU多很多的數據量。舉個例子,CPU主頻3GHz,FPGA主頻200MHz,若做某個特定運算CPU需要30個時鐘周期,FPGA只需一個,則耗時情況:CPU:30/3GHz=10ns;FPGA:1/200MHz=5ns。可以看到,FPGA做這個特定運算速度比CPU塊,能幫助加速。
北京大學與加州大學的一個關於FPGA加速深度學習算法的合作研究。展示了FPGA與CPU在執行深度學習算法時的耗時對比。在運行一次叠代時,使用CPU耗時375毫秒,而使用FPGA只耗時21毫秒,取得了18倍左右的加速比
能耗顯著降低
FPGA相對於CPU與GPU有明顯的能耗優勢,主要有兩個原因。首先,在FPGA中沒有取指令與指令譯碼操作,在Intel的CPU里面,由於使用的是CISC架構,僅僅譯碼就占整個芯片能耗的50%;在GPU里面,取指令與譯碼也消耗了10%~20%的能耗。其次,FPGA的主頻比CPU與GPU低很多,通常CPU與GPU都在1GHz到3GHz之間,而FPGA的主頻一般在500MHz以下。如此大的頻率差使得FPGA消耗的能耗遠低於CPU與GPU。
FPGA與CPU在執行深度學習算法時的耗能對比。在執行一次深度學習運算,使用CPU耗能36焦,而使用FPGA只耗能10焦,取得了3.5倍左右的節能比。通過用FPGA加速與節能,讓深度學習實時計算更容易在移動端運行。
相比CPU和GPU,FPGA憑借比特級細粒度定制的結構、流水線並行計算的能力和高效的能耗,在深度學習應用中展現出獨特的優勢,在大規模服務器部署或資源受限的嵌入式應用方面有巨大潛力。此外,FPGA架構靈活,使得研究者能夠在諸如GPU的固定架構之外進行模型優化探究。
3.2.Intel收購Altera分析
眾所周知,在深度神經網絡計算中運用CPU、GPU已不是什麽新鮮事。雖然Xilinx公司早在1985年就推出了第一款FPGA產品XC2064,但該技術真正應用於深度神經網絡還是近幾年的事。英特爾167億美元收購Altera,IBM與Xilinx的合作,都昭示著FPGA領域的變革,未來也將很快看到FPGA與個人應用和數據中心應用的整合。
目前而言,FPGA的應用領域以當前的通信、圖像處理、IC原型驗證、汽車電子、工業等為主。整個FPGA市場由Xilinx和Altera主導,兩者共同占有85%的市場份額。FPGA市場規模預計在2016年將達到60億美元,並保持年複合增速9%。
根據Altera內部文件顯示,Altera很早就在研發使用FPGA針對深度學習算法的應用,並在2015年Intel的論壇上展示了產品的性能。結論是在功耗和性能上相對同等級的CPU,有較大的優勢。
我們認為,Intel之所以收購Altera,主要原因就在於看中人工智能的發展,但CPU在計算能力上的先天不足,讓其需要尋找一個合作夥伴。Altera的的FPGA正好彌補了CPU在這方面的缺陷,我們認為,CPU+FPGA在人工智能深度學習領域,將會是未來的一個重要發展方向。
3.3.FPGA國內行業與公司
FPGA整個市場被國外的兩大巨頭所寡占,Xilinx和Altera占了85%的份額。國內目前也有一些公司在FPGA領域有所建樹,其中比較優秀的有同方國芯。
同方國芯的主營業務包括晶體業務,特種集成電路,智能芯片這幾塊。各業務所占比重如下:
同方國芯的FPGA歸屬於特種集成電路業務,我們統計上市以來這塊業務的營收狀況,保持著非常迅速的增長,年複合增速在20%左右。
同時,特種集成電路的毛利率也一直維持在很高的水準,並持續往上升。我們預計隨著FPGA在人工智能深度學習領域的應用增長,還會給公司帶來持續性的利好增長。
ASIC——後起之秀,不可估量
4.1.性能與功耗完美結合的ASIC
ASIC(ApplicationSpecificIntegratedCircuits,專用集成電路),是指應特定用戶要求或特定電子系統的需要而設計、制造的集成電路。嚴格意義上來講,ASIC是一種專用芯片,與傳統的通用芯片有一定的差異。是為了某種特定的需求而專門定制的芯片。
ASIC作為集成電路技術與特定用戶的整機或系統技術緊密結合的產物,與通用集成電路相比,具有以下幾個方面的優越性:體積更小、功耗更低、可靠性提高、性能提高、保密性增強、成本降低。
回到深度學習最重要的指標:算力和功耗。我們對比NVIDIA的GK210和某ASIC芯片規劃的指標,如下所示
從算力上來說,ASIC產品的計算能力是GK210的2.5倍。第二個指標是功耗,功耗做到了GK210的1/15。第三個指標是內部存儲容量的大小及帶寬。這個內部MEMORY相當於CPU上的CACHE。深度雪地的模型比較大,通常能夠到幾百MB到1GB左右,會被頻繁的讀出來,如果模型放在片外的DDR里邊,對DDR造成的帶寬壓力通常會到TB/S級別。
因為全定制芯片ASIC綜合考慮了工藝和性能方面的權衡,隨著工藝的進步,性能和價格的進展如下:
全定制設計的ASIC,因為其自身的特性,相較於非定制芯片,擁有以下幾個優勢:
●同樣工藝,同樣功能,第一次采用全定制設計性能提高7.6倍
●普通設計,全定制和非全定制的差別可能有1~2個數量級的差異
●采用全定制方法可以超越非全定制4個工藝節點(采用28nm做的全定制設計,可能比5nm做的非全定制設計還要好)
我們認為,ASIC的優勢,在人工智能深度學習領域,具有很大的潛力。
4.2.從“比特幣挖礦機ASIC發展”推導“ASIC在人工智能領域大有可為”
ASIC在人工智能深度學習方面的應用還不多,但是我們可以拿比特幣礦機芯片的發展做類似的推理。比特幣挖礦和人工智能深度學習有類似之處,都是依賴於底層的芯片進行大規模的並行計算。而ASIC在比特幣挖礦領域,展現出了得天獨厚的優勢。
比特幣礦機的芯片經歷了四個階段:CPU、GPU、FPGA和ASIC。其中2009年1月比特幣創始人中本聰利用電腦CPU挖出了第一個創世塊,其後大約一年時間BTC網絡主要依靠CPU挖礦,CPU設計中需要大量的邏輯判斷和很強的通用性來處理不同類型的數據,而GPU處理簡單的SHA-256算法速度更具優勢;GPU由於采用了大量並行處理的核心架構,對於簡單的SHA256算法處理速度較快,2010年9月挖礦進入了GPU時代,但是GPU也存在功耗高、搭建部署困難的缺陷,不適合大規模部署;2011年12月出現了基於FPGA芯片的挖礦設備,其功耗為同類型的GPU的1/40,但是FPGA芯片價格昂貴、部署也很複雜,主要被少數具備專業背景的礦工所使用,這個階段FPGA和GPU成為挖礦的主力軍;2013年首臺基於ASIC芯片的Avalon礦機面世,挖礦進入了ASIC時代。ASIC芯片是專為挖礦量身定制的芯片,它將FPGA芯片中在挖礦時不會使用的功能去掉,與同等工藝的FPGA芯片相比執行速度塊,大規模生產後的成本也要低於FPGA芯片。
在CPU、GPU時代,挖礦門檻較低,家庭的普通臺式機或者帶有獨立顯卡的筆記本都可以用來挖礦,2012年以前挖礦還是大眾可以參與的相對公平對等階段;隨著FPGA、ASIC芯片的出現,挖礦逐漸開始向一些專業人士聚集。ASIC芯片是為挖礦量身定制的,與同等工藝的FPGA芯片相比ASIC芯片的執行速度更快,大規模生產後成本也會比FPGA芯片低。目前ASIC芯片已成為主流的礦機芯片,挖礦速度基本都達到了GH/S的級別,比如BITMAIN的第四代芯片BM1385,單顆芯片算力可達32.5GH/S,在0.66V的核心電壓下功耗僅為0.216W/GH/S。ASIC芯片隨著矽片加工精度的提升,其性能更好,功耗更低。目前矽片加工精度已經130nm提升至14nm,基本接近現有半導體技術的極限。
以上,從ASIC在比特幣挖礦機時代的發展歷史,可以看出ASIC在專用並行計算領域所具有的得天獨厚的優勢:算力高,功耗低,價格低,專用性強。的谷歌最近曝光的專用於人工智能深度學習計算的TPU,其實也是一款ASIC。
4.3.ASIC國內行業與公司
我們認為,國內的比特幣芯片生產廠商,都有可能在人工智能時代華麗轉身,成為擁抱深度學習的定制芯片供應商。在這塊領域有所深耕建樹的公司有,國內的深圳烤貓、迦南耘智、比特大陸和龍礦科技。擁有自產芯片的礦機生產商的盈利能力強,普遍的毛利率達到50%以上。
總結
綜上,我們的觀點:人工智能時代逐步臨近,GPU,FPGA,ASIC這幾塊傳統領域的芯片,將在人工智能時代迎來新的爆發。風起於青萍之末,一起關註人工智能時代芯片的大機會!
(完)
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一個看似50%的'套利'機會
這個套利機會起源於2年前,在2015年10月27號,藥店連鎖業界老二WBA以每股9美金的價格對老三RAD提出收購邀約,RAD管理層的反應非常積極,雙方結合意願十分強烈。
收購邀約發布之前RAD股價大概在6美元,在雙方合作意願很強烈的前提下,邀約發布之後RAD股價當天上漲了40%至8.7美元每股。在此後的很長一段時間內,RAD的股價都穩定在8美元上下。
原本這兩個公司的收購會與2017年1月份結束。如果事情完美結束,那麽就不會有今天這個'套利'機會了。如今,RAD的股價又從8美元跳水到了4.5美元。
過去幾個月發生了什麽?
老二收購老三這樣的強強聯合勢必會引起美國監管當局的反壟斷調查。 WBA的銷售額在行業里排老二,銷售額僅次於CVS,就店鋪數量而言位居全美第一。RAD的銷售額在全美排第三。在收購邀約發出之後,WBA和RAD進入反壟斷調查程序。在進行了一年多的反壟斷審查流程後,並購雙方在去年年底得知獲批幾率不大,除非WBA能提出相應的整改方案以保證收購之後依然存在足夠的市場競爭,以保障美國消費者利益。
冗長的反壟斷審查流程未獲通過使得原先9美元每股的收購方案無法完成,顧問們開始重新設計並購方案,以最大可能的滿足FTC的審核要求。據此,WBA計劃將收購RAD所獲得的4600家零售藥店中的1000-1200家以及部分核心資產剝離給同行競爭者Fred's,以打消監管方FTC所擔心的一家獨大的反壟斷顧慮(尤其是避免合並後的新公司在部分區域成為市場上的唯一參與者)。同時,a.不斷惡化的市場環境和b.遲滯的並購流程(並購長期拖延使得RAD管理層沒有精力也沒有法律權利做出重大管理決策)使得RAD的營收能力不斷下滑。
於是乎,收購方WBA根據以上理由順勢對先前並購要約進行修改,將收購價從9美元每股降至6.5-7美元每股(取決於最終將剝離多少家店鋪)。
在反壟斷審查未獲通過且收購方大幅降低收購報價的壓力下,RAD股價暴跌。再加上WBA於月初要求監管方FTC在30天內給出審查結果,擔心第二次反壟斷審查繼續失敗的投資人開始瘋狂拋售。時至今日,RAD不到5美元的股價不僅遠低於最新收購底價的6.5美元每股,甚至還遠低於15年原始收購要約之前的價格。
但如果收購完成,按照7月31日截止的並購日期以及RAD目前4.5美金的股價來算,未來4個月的‘套利’空間是40%-50%。
明確了收購目標價,所需時間以及套利空間之後,我們對此次並購進一步梳理。
關於當事雙方
被收購方:Rite Aid (紐交所代碼:RAD,以下簡稱RAD)成立於1962年,美國第三大連鎖藥店,在美國31個州運營4600家零售藥店,銷售1.處方藥 及 2.‘前端產品’ (櫃臺非處方藥、保健品、美容品、護理品、食品飲料、日常雜貨 )
收購方:Walgreens Boots Allicance (納斯達克代碼:WBA, 以下簡稱WBA),第一家全球性的以醫藥為主導的健康及保健企業。WBA成立於1901年的家老牌連鎖藥店,在此後的近百年間它通過不斷地並購發展壯大,有著豐富的並購史。2014年,它收購了瑞士的Alliance Boots,合並後成為美國銷售額第二大的藥店連鎖公司,就藥店數量而言位居全美第一。截至目前,WBA在美國有13200多家藥店,2016年銷售額達1174億美元。連同其投資的關聯企業,WBA在11個國家雇傭40萬員工,運營超過13200家店鋪。其分銷網絡涵蓋390個分銷中心,為23萬藥店、醫生、健康中心、醫院服務。很多上市公司乍一看不認識,但一提到它的下屬品牌就不陌生了,比如英國天天見到的Boots就是WBA旗下品牌。
一旦收購RAD成功,WBA將坐穩美國最大的藥店連鎖商,遠超同行CVS。
WBA收購RAD的目的主要在於尋求行業整合,以規模效應提升運營效率。WBA是僅次於CVS的美國第二大全國性連鎖藥房;Rite Aid是全美第三大連鎖藥房,不過規模比Walgreens和CVS要小不少。從WBA過去的發展看,它有著豐富的依靠“收購”成長壯大的歷史,收購RAD在情理之中。
從下圖可見,兩者的店鋪分布在某些地區有重合,但總體來說存在明顯的優勢互補(見下圖)。財務狀況良好的WBA可借此機會擴大版圖,彌補市場空隙,增大市場份額;利用完善的分銷渠道和增加的規模優勢,降低運營成本,趕超當前市場老大CVS。
對WBA而言,這場收購完能帶來的益處讓它有足夠的動力去完成收購項目,所以這也是為何在一開始WBA願意給出9美金的價格,以高溢價對RAD進行收購。而RAD管理層在收購邀約發布之前就予以配合態度,也表明了RAD有較強的心願完成合作。
但由於一系列外部原因,該並購交易遲遲未能完成。相關方重新進行談判,WBA根據監管方FTC(美國聯邦貿易委員會)要求(主要是反壟斷考慮)並利用惡化的市場環境,對原有收購協議進行了大幅調整(砍價):
1.將收購價格降至6.5-7美元每股(取決於根據監管要求剝離的店面數量,如果剝離的店鋪數量少於1000家,那麽WBA會以7美金的價格收購。如果FTC最終要求賣掉1200家店鋪,那麽WBA會給出的價格就是6.5美金。如果在1000-1200家之間,具體收購價格會按照相應比重在6.5-7美金的區間內進行調整。即在超過1000家之後,每一家額外剝離的店面將降低收購價格0.0025美元每股,但最低收購價格不得低於6.5美元每股)
2.WBA將轉讓RAD商標及知識產權(包括網站域名),但WBA方面擁有在一段時間內無償回租RAD的相關知識產權的獨家權利
3.若交易未能在規定日期內完成或未獲得監管方的反壟斷審核,WBA將支付3.25億美元給RAD(占此次並購交易總額的4.6%,對於RAD是一筆挺大的數字)。另外,即使RAD未能滿足規定的財務要求(主要是EBITDA),WBA扔需向RAD支付1.625億美元的'打折''分手費'
4.將RAD需滿足的EBITDA要求從10.75億美元降至10億美元
流水賬
(如果不想了解細節的朋友可跳過此部分,但若有空還是推薦看一看,挺有意思的)
這個並購案我跟進了快一年,關註它的目的並非有意投資,而是發現其進程波折且具有較強的代表性,於是把它當做一則案例來研究學習。以下是我對此次並購案做的私人筆記,整理自公開披露文件,由於跨越時間太長且事件太多,因此我僅節選部分重要內容。同時由於此案涉及到研習社某位成員的任職單位,在次聲明以下筆記所有涉及信息皆來自公開渠道。由於不是專業的並購專家,以下內容僅供學習參考。
從2012年開始,RAD就已經主動尋求潛在的並購可能性,不斷的並購傳言也促使RAD股價在該階段跑贏大市,也使得RAD股價持續偏離其盈利基本面。
雖然沒有證據,但我個人通讀材料下來的臆想是:這一屆RAD管理層似乎打一開始就把公司經營放做工作核心,許多業務的開展甚至是收購其他企業的部分動機都是出於是否有利於今後自己被收購 。
2015年1月-2月,在RAD的主動示好下,WAB開始與RAD非正式商討並購可能。
2015年3月-6月,WBA表達收購意向。雙方簽署保密協議並開始盡職調查,同時分析並購後所能帶來的協同效應。
2015年5月8日,RAD收到來自WBA的首次無約束力收購要約,報價為9美元每股(較當時的RAD股價溢價14.5%)
註:在與WBA接觸的同時,RAD一直在腳踏幾只船尋求競爭報價,而WBA則一直在努力爭取排他性協議(RAD就像一位到處相親的女神,花旗銀行就是她的媒婆)
在接下來的半年,雙方討價還價,互作讓步,敲定並購細節,與此同時RAD的其他追求者陸續退出。RAD董事會支持與WBA的並購交易,理由是:WBA的報價是最高的之一,同時是以全現金形式收購,執行風險和流動性風險較低;更重要的是,當前的美國藥品零售業正面臨競爭加劇、急需行業整合,RAD 繼續以一家獨立公司存在的經營壓力越來越大。
2015年10月27日,RAD與WBA聯席新聞發布會公布並購消息,在此之後RAD將無權與其他收購方主動接觸(除非支付高昂的分手費)。
2015年11月10日,根據《哈特 - 斯科特 - 羅迪諾反壟斷改進法案》(簡稱HSR Act)的要求,雙方通知並購案反壟斷審核的監管方美國貿易委員會(FTC),並進入為期一個月的等待期。
2015年12月10日,收到美國貿易委員會(FTC)問詢。雙方及其顧問開始與FTC雇員商討如何滿足監管要求。
2016年2月4日,RAD特別股東大會以高票通過WBA的收購方案(此時的報價為每股9美元)。
2016年3月,WBA任命美銀美林(BAML)作為其金融顧問(之後再進一步成為其融資行)。RAD方面至少在2012年起就開始聘請花旗銀行作為其金融顧問尋求並購事宜。
2016年4月起,FTC官員開始分析並購雙方業務的地理分布區位。與此同時,並購雙方聘請經濟學家回答FTC官員的相應質疑。在接下來的數月,並購雙方開始搭建資產處置流程以滿足FTC可能的反壟斷要求,並與18個潛在資產收購方達成了保密協議。(中文不是很好解釋'divest'這個詞,在此語境下是指將容易在一定地理範圍內形成壟斷地位的店面剝離出售給第三方同行)。
FTC 的核心目標是保證此次並購案不會違反《克萊頓反托拉斯法》第七部分(Section 7 of the Clayton Act)。若發現並購交易有壟斷嫌疑,則FTC將調查結果告知利益相關方並要求其提出相應的解決方案以恢複兩強合並之後被削弱的市場競爭環境。因此FTC要求作為第三方的資產收購方具有1.足夠的財務支持和經濟動機來收購及運營兩強合並後所剝離出來的資產;2.有足夠的運營能力和規模來恢複兩強合並後的市場競爭。
2016年9月8日,WBA的金融顧問美銀美林開始組織潛在的18個潛在資產收購方進行盡職調查,並要求其在2016年9月26日前提交報價(Bid Process),評估結果取決於收購方:1.所提出的報價及其支付形式;2.對剝離資產的經濟動機和財務能力;3.對所剝離資產的運營能力和市場競爭力。根據以上標準初步篩選出3家潛在收購方,為最大可能的滿足FTC的要求,雙方的法律顧問建議將並購後的處置資產完整轉讓給一家單位而非多家,以增強該收購人的市場競爭力,滿足FTC對保障市場充分競爭的法定要求。
2016年9月22日,RAD最新財務披露顯示其藥品零售毛利和數量皆低於預期,使得EBITDA下滑(EBITDA是並購協議里WBA對RAD的主要財務要求)。
2016年10月,由於預計FTC不會在並購要約的原定截止日期(10月27日)前批準,根據協議的延期條款,雙方決定聯名將截止日期延長至2017年1月27日(原並購協議規定任意一方有權將截止日期延長至2017年1月27日,但雙方為向市場表現出誠意,決定聯名聲明延期),以給予FTC更長時間做出決策。但由於RAD的銷售毛利和數量皆下滑,RAD管理層開始出現擔心惡化的EBITDA是否能在1月27日前滿足並購協議里WBA對RAD提出的財務要求。
2016年11月,RAD董事會認為惡化的運營環境將使得EBITDA在下個季度繼續下跌,管理層擔心若並購繼續拖延或增大不確定性,甚至將無法滿足WBA對RAD的財務要求。
同時,WBA通知RAD,先前篩選出的3家收購單位分別與FTC官員進行了會談並做了陳述。根據三方的能力和意願,FTC認為位於美國東南部的藥店連鎖Fred's將是最合適的剝離資產收購方。同時,由於並購雙方的法律顧問認為FTC更加傾向於將所有剝離資產處理給一家強有力的競爭對手(而非分別剝離給多家),雙方認同將Fred's作為首要談判對象。
2016年12月,各方開始同FTC官員商討如何剝離RAD被WBA並購後的店面資產以最大可能的保障市場充分競爭。WBA作為資產剝離進程的領導方,正式攜手Fred's共同爭取FTC盡快批準雙方制定的資產剝離計劃。RAD,WBA,Fred’s簽署三方協議,同意Fred's以9.5億美元收購865家原先屬於RAD的店鋪及部分資產(該協議的有效性取決於FTC批準,但之後FTC並未批準該計劃)。
2017年1月,在不斷要求更多資料以及長時間的評估後,FTC暗示目前的資產剝離計劃(核心是如何在兩強合並之後恢複充分競爭的市場環境)不足以獲得監管批準。與此同時,不斷惡化的財務狀況(體現在不斷下滑的EBITDA,EBITDA是並購協議里WBA對RAD提出的最主要的財務要求)讓RAD董事會持續擔心若繼續延長並購期限,RAD或將無法滿足先前並購協議所規定的EBITDA要求(連續幾頁都在談RAD管理層對於營收下滑的擔憂)。同時,由於原先的並購協議對RAD的經營權利做出限制,使得RAD管理層無法對經營狀況做出重大調整(比如說修改或簽訂與合作夥伴的合同)。
a.FTC的否定態度使得該並購明顯無法在原定的1月27日前完成;
b.且FTC暗示要求WBA剝離更多的RAD店鋪(而WBA收購RAD就是為了擴大規模, 降低的並購規模使得該交易對WBA的吸引力降低,但卻使得‘引狼入室’的Fred's‘坐收漁利’);
c.同時,RAD惡化的經營狀況使得它有較高概率無法滿足原並購協議所規定的EBITDA指標(根據原並購協議,若是因RAD的財務原因使得並購無法完成,WBA可減除對RAD的分手費);
d. 管理層感到RAD作為獨立公司進行經營的壓力持續增大。
根據以上幾點,WBA開始借機殺價。
2017年1月29日,經過漫長的談判(這一段的披露文件非常長,在此就不詳細列出了,若想知道談判細節的讀者,請在倫敦交易員微信公眾號後臺回複關鍵字:‘談判’,獲得帶有我標記筆記的披露文件),各方進行妥協,將交易截止日期進一步延至2017年7月31日,RAD方面接受更低的收購價格(從9美元每股降至6.5-7美元),WBA方面將對RAD的EBITDA要求降至10億美元,並同意最大剝離1200家RAD店鋪給Fred's以增加或審批通過的可能性.
2017年1月30日,RAD與WBA舉行聯席新聞發布會宣布下調報價後的新交易。
根據新的交易計劃,RAD管理層和董事會認為將由較大的機會成功完成。
同時需要註意的是,根據妥協過後的最新協議,若交易未能在規定日期內完成或未獲得監管方的反壟斷審核,WBA依然將支付3.25億美元給RAD(占此次並購交易總額的4.6%,對於RAD是一筆挺大的數字)。另外,即使RAD未能滿足已經降低的EBITDA要求,WBA也將依然支付1.625億美元分手費。
我的看法
a.若沒有WBA的求偶(其實我看到的文件似乎是RAD方面主動去聯系的WBA),RAD本身並不值得投資,我翻了接近1000頁的檔案,感覺這家公司的現任管理層這麽多年來就沒打算打造一家基業長青的公司,他們近5年的工作重心似乎就是如何能把自己高價賣出去(但最終並未賣成高價)。相比之下WBA的管理層要更有進取心一些,管理也更加到位。這一點從兩家公司的運營毛利率的差距就能看出(見下圖)。簡單來說,考慮到RAD本身的經營情況,如果並購再一次失敗的話,RAD的投資者選擇止損走人似乎是上策。
b.並購的參與方皆認為該交易有較大可能成功完成。同時,傾向於'去監管化'的特朗普上臺後對美國貿易委員會(FTC)的領導層做出了重大人事調整。特朗普新任命的美國貿易委員會主席 Ohlhausen 在上月任命Lipsky為主管反壟斷調查的競爭局局長(Competition Bureau)並稱其將依據'合理的自由市場理念'促進競爭與創新(help the agency to promote competition and foster innovation, “based on sound free-market principles.”)。
新上任的Lipsky曾任職於里根政府,有40年的反壟斷法務經驗,同行認為他‘在反壟斷分析中充分尊重其經濟邏輯’(has great respect for use of economics in antitrust analysis)。他在特朗普當選美國總統後曾表示:‘反壟斷的目的不是阻止企業成功,即使他們在業內已具有主導地位’("The purpose of antitrust is not necessarily to prevent firms from succeeding, even when they become very dominant in their industry.")
c.關於收購方的經濟動機和財務能力。由於RAD和WBA在地理區位上有較大互補性,在增加市場覆蓋的同時還能提升規模效應,RAD的資產對於WBA的確是個寶。根據新的收購報價(每股6.5-7美元),WBA需要總共為此項收購支付140-146億美金,比原收購報價(每股9美元)省了20億美元,顯著降低了WBA的財務負擔。
另外,相對於財務壓力不斷增大的RAD,WBA的財務狀況要好的多,其自由現金流在過去5年快速增長,去年的自由現金流超過65億美元(見下圖)。與此同時,WBA的金融顧問美銀美林(BoAML)已明確表示將為WBA並購RAD提供財務支持。
相對來說,更需要註意的是剝離資產的接收方Fred's。主要經營美國東南地區的Fred's與RAD同樣具有很大的互補性,有較強的購買店鋪意願。但相較之下,Fred's的財務狀況不如WBA,9.5億的資產收購費用或將帶來較大財務負擔。不過從Fred's的股價來看,在傳聞Fred's將有望收購更多WBA剝離出的RAD店面之後,Fred's的股價大漲,市場似乎將其是做一個利好關系(當並購可能性降低時,其股價隨RAD一同下跌),認為其或利用FTC的反對態度坐收漁翁之利。
d.這起並購的參與方一共有四家單位:收購方WBA,被收購方RAD,剝離資產接收方FRED,看得見的手FTC(美國貿易委員會)。四方共贏平衡點在於 WBA支付RAD股東多少溢價獲得RAD的數千家店鋪以提升規模優勢和市場覆蓋範圍,以及WBA將剝離哪些店鋪給Fred's以打消FTC對局部地區形成壟斷的顧慮。
通過四方的利益博弈,理想狀況下或將形成一個'帕累托優化',在四方皆達到其目的的同時提高社會總效益。WBA與RAD互補性合並可提升行業的運營效率。而依法保障市場充分競爭環境的FTC努力避免新成立的巨頭在部分區域一家獨大,扶持Fred's對WBA進行制衡,將WBA通過並購所獲得的規模優勢限定在效率提升而非壟斷地位,在優化供給側效率的同時保證消費者權益。
e.目前期權市場對該並購交易給予的成功率在50%以下,但我傾向於認為其成功率理應高於此。若交易成功,投資人可獲得40%-50%的收益,若交易失敗,或將面臨20%-30%的損失。從期望值來說,這個風險機遇對於某些進取風格的投資人是個不錯的機會。
或許正是出於雙方管理層認為新的並購方案獲批的概率較大,WBA發起'最後一搏',認為它已提供所有所需信息,要求FTC在30天內做出決策。這是一個風險性較高的'賭博',在過去數月已受到不少驚嚇的投資人擔心逼迫監管單位倉促做出決策的潛在高風險,RAD股價進一步走低(同時走低的還有Fred's的股價)。
(完)
股市有風險,投資需謹慎。本文僅供受眾參考,不代表任何投資建議,任何參考本文所作的投資決策皆為受眾自行獨立作出,造成的經濟、財務或其他風險均由受眾自擔。
每經影視記者 丁舟洋
每經影視編輯 溫夢華
《戰狼2》的火爆程度出乎所有人的意料。上映以來急速燎原的票房攀升態勢,也讓《戰狼2》的第二出品方——春秋時代董事長呂建民直言:“不敢相信。”
和《戰狼2》相比,呂建民更多的牽掛著《空天獵》。這是一部投資超2億元,中國電影史上“前無古人”的現代空戰題材片。“春秋時代是絕對的主控,占到了70%多。”呂建民在接受每經影視(微信公號:meijingyingshi)專訪時說。
▲春秋時代董事長呂建民(攝影師:王琳)
但不同於《戰狼2》的保底發行、近20家影視公司抱團組局的資本架構,《空天獵》沒有做太多的股權分銷、也未見保底發行。這意味著《空天獵》的商業風險幾乎毫無轉移的壓在春秋時代身上。
“輸不起”這三個字被呂建民幾次提及,不僅是商業上的,也是信譽上的。“軍方的領導說,46萬空軍戰士看著你這部影片的。擔子非常重。”
【“《戰狼2》是吳京的命,我不敢居功”】
中國人民解放軍空政電視藝術中心參與出品,僅《空天獵》的背景信息就讓人覺得來頭不小。而實際上,春秋時代也是軍事戰爭片的“老司機”。春秋時代的創始人、董事長呂建民在2000年初,就曾發行了李玉、李揚等文藝片導演的早期作品,也是在影視圈里沈浮多時的資深人士。
2015年,《戰狼》面世,濺起了5億多總票房的水花。春秋時代作為主控方,以900萬元的成本,通過這部影片的保底發行收入約9000萬元,凈賺7800多萬元。到《戰狼2》,春秋時代是僅次於吳京公司的第二出品方。但呂建民卻稱《戰狼2》他不敢居功。
每經影視:您和吳京導演是相互成就。
呂建民:《戰狼》是春秋時代主控,與吳京互相成就。但《戰狼2》得感謝吳老板帶著我發財。(笑)
雖然我們在《戰狼2》的投資比例也不小,但在創作上我們和吳京有些小分歧。吳京把這部電影當成他的生命,我只是把它當做一部我熱愛的作品,我們所投入的精力是沒法比的。所以《戰狼2》春秋時代是比較單純的投資,前期參與了一些,後期基本上都是吳京按照他自己的思路在做。但事實證明他是對的。
▲截至9月6日11時許,《戰狼2》斬獲55.8億元票房(CBO中國票房/圖)
每經影視:春秋時代是什麽機緣下開始做《空天獵》的?
呂建民:2015年底因為一個偶然的機會,我見到了空軍政治部宣傳局的幾個領導,他們說有這個意願,大家一起做一部現代空軍題材的電影。我當時不太感興趣,因為我不了解空軍,空軍好像和大眾的距離有點遠。後來大家成為朋友,常常交流,就了解了很多空軍背後的東西。我們就產生了創作欲望。
空軍是戰略軍種,是能打仗、打勝仗的。我跟軍方說,這部影片必須有實戰,不能全是演習。最後和空軍達成了共識,我也因此很欣慰,我們的軍隊越來越自信越來越開放了。
每經影視:《空天獵》里有很多不輕易示人的空軍秘密武器,為什麽能在電影里呈現?
呂建民:中國軍隊實力越來越強,也越來越自信。咱們的軍隊已經發展到這種程度了,外界還以為我們是“小米加步槍”,我們有必要也有能力向外界展現真實的現代空軍水平。
【“不是玩票,我們玩不起、也輸不起”】
李晨導演、範冰冰零片酬出演,中國空軍不輕易示人的秘密武器在影片中真機實拍、真機實戰……《空天獵》已自帶話題效應。但在擁擠不堪的國慶檔,這部影片又有多少勝算?
“我不想做太多預測,只想說,我們有信心,我相信觀眾的判斷,我相信‘自來水’的力量。”呂建民表示。
每經影視:《空天獵》的總成本和春秋時代的具體投資情況是怎樣的?為什麽沒做保底發行?
呂建民:制作總成本2億元左右。這還不含空軍給的很多支持,要是加上,他們的支持都超過制作總額了。春秋時代是絕對的主控方,超過70%的占比。
《空天獵》沒做保底發行,一方面是因為春秋時代是內容公司,逐漸地,我們也希望往宣發走一步。另一方面是因為有關部門希望將這部影片作為“十九大的獻禮影片”。所以我們不想讓它商業性質太濃。
▲《空天獵》海報(豆瓣電影/圖)
每經影視:今年國慶檔新片非常多,您對《空天獵》的票房預期是什麽?
呂建民:我一直認為愛國主義的才是真正的全民IP,任何類型都有固定受眾,只有家國情懷才是全民IP。我們有信心,但我們不去做太多的商業預測。我相信觀眾的判斷,這些年好電影從來沒被落下過,我相信“自來水”。
每經影視:為什麽找李晨來當導演?
呂建民:這種影片本來就很少見,全世界的空戰影片一個巴掌就數過來了。我們沒看到哪個導演之前有這種實驗。如此,都是陌生領域,我為什麽不能讓新導演來呢?
李晨是軍人家庭出身,他有軍隊情結,對這部影片有理想、有激情,他非常珍惜這次導演的機會。李晨對《空天獵》的忘我投入和玩命工作,和我當年看到的吳京一模一樣。
李晨不傻,假如他不拍這部影片,用一年多時間去演戲話,可以多掙一個億。我們也不傻,往他身上砸兩個億,空軍更不傻,敢這麽支持他。一定是看到了他強烈的創作欲,也看到了他在劇本磨合中、前期影片醞釀中的才華,這種情況下我們才敢投進去。要不然前期一看李晨不是這麽回事,不早就推翻合作了嗎!
我們不是玩票,我們是輸不起的。沒這金剛鉆不敢攬這瓷器活。
【“並購不考慮了,IPO看機會吧”】
2015年,上市公司富春股份(300299)以8.64億元的總價收購春秋時代80%的股權。而這起並購沒能“闖關”成功,2016年5月,證監會以“標的公司核心知識產權涉及訴訟”的理由未能予以通過。
每經影視(微信號:meijingyingshi)記者查詢相關法律網站發現,後來這項訴訟風波已得到了很好的解決。但鑒於去年證券市場、監管環境等外界變化,富春股份和春秋時代雙方最終決定不再推進這項並購。眼下誕生了爆款的春秋時代仍是資本感興趣的對象,那春秋時代對資本運作的打算又是什麽呢?
每經影視:在與資本的合作方面,您如何考慮和選擇?
呂建民:我們公司本來在做B輪融資。電影行業是輕資產、高風險的行業,資本可能猶豫和顧慮的比較多。
春秋時代是內容公司,我也不太懂金融,而且公司這幾年的現金流情況都很好,也有一批緊密合作的影視公司,所以我們就踏踏實實的做一個盈利的公司。資本有的話,歡迎。沒有,也無所謂。要不要往資本市場走,怎麽走,我們還在糾結,但不拒絕。
每經影視:以後還會考慮與上市公司的股權並購合作嗎?
呂建民:並購不考慮了,因為春秋時達的體量本身足夠大。我們就紮紮實實的把每個項目做好,這是根本。如果形勢還行,IPO我們不拒絕,不排除這種可能。
▲《空天獵》劇照(豆瓣電影/圖)
每經影視:很多影視公司都覺得開發這方面的題材包括和軍方合作,都挺難的,同時又神秘門檻也高。
呂建民:我不覺得軍方門檻高,只要是去展現軍人風采的一面,為什麽軍方會排斥呢?如果覺得被軍方排斥,那可能還是因為不了解、沒有融入進去。
每經影視:所以戰爭片還真不是一個看著這個題材賺錢想做就能做的吧?
呂建民:還真不是,吳京整整一年八個月待在部隊里,跟普通戰士同吃同睡同訓練,只有這樣他才能了解戰士是什麽樣的。
如果有人是想趁著這個題材熱來撈一筆,我希望他們打住,別浪費錢了。最近也很多人拿PPT給我看,說想拍這個拍那個,我就笑笑而已。我歡迎大家來做這個,但首先他得真懂、真的愛,這樣表現出來的戰爭片才能引起觀眾的共鳴。
每經影視:我們也註意到您曾提到,能成為經典的戰爭片其內核是其“反戰”的訴求。現在國產軍事電影已在愛國主義上做到了有力的感召,那在“反戰”這個價值觀的呈現上,未來還有哪些努力空間?
呂建民:我希望能出這種人文關懷、歷史思考的厚重的國產戰爭片。老祖宗都說了“上兵伐謀”,中華民族是熱愛和平的。軍人雖為保家衛國而生,但他們最渴望和平。當然中國的現代軍事題材電影剛開始,在戰爭與和平層面的思考可能還有些不足。相信未來會往更豐富、更深層、更打動人心的方向去努力。
(實習生徐程對本文亦有貢獻)
互聯網創業皆是九死一生。
來源|歪思妙想(ID:wddtalk)
文|
頂著“中國首位00後CEO”的頭銜,李昕澤在褒貶不一中迅速走紅,不過一日內旋即陷入抄襲風波,又將這位匪夷所思的創始人及其創業公司再次推上風口浪尖。是刻意炒作下的嘩眾取寵還是群體發聲的“模範”代表,是無知無畏還是勇氣可嘉,則是仁者見仁、智者見智了。
但有一點應該明確,在當下創業環境對創業門檻呈現出寬容一面的同時,還有一個底線和原則應該是不縱容它。就像周鴻祎所說,媒體的過分追捧或者聚焦負面,都有可能對00後這一新的創業群體造成某種誤導,甚至是重蹈90後第一波創業風潮的覆轍。
當然,就目前來看,李昕澤只是00後的個例,甚至更像一場媒體鼓動的鬧劇,其實還不足以推動對應群體創業的潮流。但這件事難免令人聯想到80後、90後當年集體創業的過往,不論是經驗還是教訓,他們的發展脈絡都值得我們重新梳理和解析,尤其是李昕澤的誕生,更具有深遠意義。
年輕一代的創業者們,正在變得越來越不靠譜
相似年齡、不同時代,80、90和00後的創業過程和結果,呈現出各自迥異的特征,不過有些悲哀的是,就目前來看,一代不如一代是一個明顯的退後過程,這其中不僅僅是受經驗和成熟度的影響。
首先聚焦於80後,把時間倒回這部分群體的初創時期,可以大致歸於新世紀前10年,他們當時的年齡大多數在20-30歲之間。在稚嫩與成熟轉變的時間里,經歷了互聯網顛覆各個行業的變革時期,受大潮流的驅動得以借勢而上,很快便脫穎而出、小有成就。
根據2012年《福布斯》中文版推出的“中國30位30歲以下創業者”名單,電商、網文和遊戲領域是80後創業者取得財富的集結地。對比美國同齡創業人獨立創業的情形,明顯不少成功的年輕創業者,都借助或者依賴了其他的平臺,比如曹青、戴躍鋒、劉鵬飛、呂長城等阿里系,甚至黃愷也是通過開淘寶店、售賣三國殺卡牌才獲得了第一筆金。
馬雲、陳天橋等互聯網第一批引領潮流的人,在各自行業攪弄風雲之時,為大部分80後創業者提供了共贏的機遇,換句話說,運氣和眼光在80後創業群體的成長路徑中占了很大一部分要素。
不過這種追隨者的位置,某種程度上決定了80後創業者並沒有延續70後的創業趨勢,至今也沒能改變上一代人對互聯網經濟的主導地位,尤其是在某些互聯網科技創新領域,尚未出現批量的新一代創始人沖擊現有行業大佬的地位,張一鳴、陳歐算是少數比較成功的80後創業明顯,但其中,陳歐光環之下的爭議正日益被放大,未來前景難料,這並不是個例。
而2006年曾公開亮相的第一波80後創業者,比如泡泡網和汽車之家CEO李想、主攻社交平臺與服務的康盛創想CEO戴誌康、視音頻娛樂網站MyseeCEO高燃、時代美兆CEO茅侃侃等人,除了李想還相對活躍,其他創業人基本上已經消失在公眾視野,泯然於眾人。
這意味著,過早的歷練和夭折不一定有幾率培養出新時代的商業青年領袖。
這一特征在前幾年的90後創業風潮中更為明顯。通過營銷炒作提升知名度,自詡90後代表釋放狂妄張揚的個性,在一段時間內賺足眼球後便幾近全軍覆沒,這場“盛宴”無論是過程還是結果,都像是投機者的狂歡。
時至今日,再來看那些短暫存活或是目前仍舊半生不死的創業公司,很明顯90後的標簽在一眾投資人的操控下,給創業群體帶來了泡沫般的鮮花和掌聲,致使其相信僅憑自我就可以急速顛覆市場格局。
這種自我膨脹的心理是過度營銷後的認知扭曲,雖然一度使他們成為新晉的創業男神女神,但隨著神奇百貨、泡否、一起唱等相繼倒下,超級課程表、禮物說舉步維艱,都直接宣告了90後第一波創業潮從生機勃勃走向了死亡之地。
當然,這一批90後創業群體的個性營銷給外界留下了極度不佳的負面印象,但不可否認,他們並沒有徹底倒下。90後創業潮在未來必然還會再次上演,我們只需等待他們變得成熟起來,積累好足夠的力量後,發起新一輪的商業領袖排位戰。
如果說第一波90後群體創業靠營銷,那麽李昕澤在沒有創新性產品或商業模式的前提下,構建起一個300人之多的公司,可能更多的是靠我們難以解讀的忽悠,甚至是這種極為自負的性格特征,或許是吸引同齡人的優勢所在。這位00後創業者做了一個不太好的開頭。
但是李昕澤畢竟是00後的個例,他們這群人還沒有大範圍掀起創業潮流,因而單憑一人表現並不足以苛責整個群體,畢竟在他們這個年紀,最該做的應該是讀書而不是創業,過分關註創業會誤導他們,因為不是每個少年都一定是天才。
不過從這三代新青年的創業特征和截至目前的表現,足以讓我們觀察到一個不太好的特征:一代又一代的創業者們,正變得越來越不靠譜。這真是一個超級悲劇的發現。
三代創業者的特點:80後保守、90後張揚而00後狂妄
代際沖突在思維意識和文化取向上尤為突出,而這種區別恰恰是不同時代變遷烙印在創業群體的印記,以致於在外部作用下,他們各自的群體特征在創業過程中發揮了極大的作用。其中80後務實、90後彰顯個性和00後無知無畏,都在一定程度上解釋了一代代創業人完全不同的創業經歷和結果。
對80後的界定離不開國家經濟形勢劇變的大背景,通常他們被稱為最累的一代也是由此。因為這群人生於改革開放的80年代,成長於經濟體制改革的90年代,成家立業於房價飆升、經濟動蕩的00、10年代,這種時代變革所帶來的生活重擔,毫無疑問都強加在所有的80後身上。
更為悲催的還有,當80後集中成長到30歲左右的創業黃金期時,還趕上了難得一遇的金融危機,長期惡劣的經濟環境到現在也未能改善。
總而言之,這種從成長到成年所積累的壓力,使他們普遍形成務實、尋求穩定的性格作風,從而導致創業動力遠沒有上一代強烈,自然也就無法企及馬雲、陳天橋創業時的高度。
90後卻與之相反,他們成長於互聯網普及和顛覆行業的時期,在切近生活的方方面面,感受著社交、文化和娛樂方式從舊到新的改變,這無疑會極大沖擊叛逆期少年的心理防線,無論是垮掉的一代還是張揚的一代,皆是時代印記的多重體現。
在創業面前,90後表現得急功近利且盲目自信,而網紅明星的崛起令他們看到了捷徑,就此蜂擁而進、炒作營銷,妄圖通過套路化運作,以個人的熱度帶動初創公司融資和再擴大。而且在這波創業潮中可以明顯看出,90後創業的性格缺陷不僅在於自負,還在於輿論引導下理性認知的喪失,他們忘記用戶所看李晰澤重的不是熱度,而是需求。
如今00後李昕澤創業所表達出的理念,也是這種性格的更極端展現,尤其是彰顯的無知或刻意的狂妄,只會令人困惑於創業一代不如一代的現狀。
關於這個問題,其實也應該從多維角度來看,畢竟這只是初露端倪的潛在問題。一方面,輿論走向通常從現在時的角度思考問題,80後如今普遍在30歲的成熟階段,他們幾經創業風潮已經熟知商業運作,2014年在各個行業嶄露頭角的成功,已經抵消了最初創業時的魯莽印象。
但90後只是經過了第一波創業失敗,加上急於彰顯的群體個性本身就帶有一定爭議,當創業潮死亡時,這部分人自然就成了過度擔責的一方,委實挫傷外界對90後創業的印象,這中間未免摻雜著某種偏見。
另一方面,商業競爭、資本運作或是媒體渲染的環境,對每代人創業帶來的影響不容忽視,這決定了外界力量也要為普遍的創業困境承擔責任,不能只歸咎於創業者的自身缺陷。
巨頭是阻礙,媒體是假象,00後將重走90後老路?
每個時代的創業者其實都因互聯網商業的千絲萬縷,而具備代代相傳的特性。正如美國矽谷80後企業家的崛起,得益於上一代互聯網創業者轉為天使投資人的資本與眼界,而我國近期80後創業者或者企業中樞力量漸趨成功,也得益於上一代大公司和巨頭的滋養。
不過這種相互作用顯然是相對的,尤其是曾經巨頭壓制下的創業環境,使得大批創業公司提早夭折,也激得很多創業者怨聲載道。雖然現在BAT對內部創業的態度相對寬容,但不可置否,當年單純的創業觀念早已產生演變,創業者們普遍認同賣身巨頭是創業的最佳歸宿,這中觀念如同一座座大山,阻擋翻越之人的再創新動力。
在《福布斯》雜誌連續三年發布的30位30歲以下創業者名單中,可以發現,80後創業公司達到一定規模及影響力之後,往往被70後巨頭企業收購,雖然其中少不了競爭環境的作用,但客觀上,還是讓一批本來有可能登陸資本市場的80後優秀創業企業過早地消失了。
慶幸的是,近幾年風口湧動中,確實已經塑造了一部分80後成功創業者,在被上一代巨頭霸占的互聯網中開始站穩腳跟,更重要的是開始嘗試與巨頭以競爭者的角色對話。
當然,互聯網巨頭把持創業者命運,一定程度上是商業規律使然。但相比較80後的真正成長,90後第一波創業潮背後的媒體對他們的過分渲染和配合營銷,卻讓這一群體在享受完聚光燈之後吃盡苦頭。
一則,90後觸目所及的互聯網媒體,每天充斥著大量的“成功”文化資訊,反複、過度地聚焦於創業潮中的極少幸運兒,令不明就里的90後及00後產生互聯網行業欣欣向榮、遍地是金的誤解。
然而倒下的90%初創企業,他們的教訓才更應該是新晉創業者所關註的,事實上這種對失敗諱莫如深的行為傾向,反而說明互聯網經濟形勢不甚明朗。媒體片面渲染,再加上大眾創業、萬眾創新的口號鼓動,急於湧入創業潮就成了90後們的普遍選擇。
二則,互聯網營銷歷經多次浪潮洗禮,日漸成熟的同時,也漸趨越過了過猶不及的限度,尤其是在媒體和資本的共同操控下,激發了90後創業者尋求個性釋放的心理需求。一旦享受了光環加身和備受追捧的利益,自然很難將重心放在產品或服務本身,不得不說,這一過程中,投資人和幕後推手一定程度上都給90後創業人群埋下了隱患,雖不至於是主導因素,但煽風點火還是有的。
當這部分初創企業倒在商業的真實面目中,投資方即使稍有損失也能賺得個聲譽,媒體則毫不留情地落井下石,只剩下第一波90後創業者聲名狼藉。
而如今,當90後為此嘗盡苦果之後,這一趨勢終於也盯上了00後們,李晰澤是第一個,但絕對不會是最後一個。
我們都要知道,互聯網創業皆是九死一生,努力是創業者的基本前提,無論80、90還是李昕澤這個00後創業代表,都不能否定他們追逐時代潮流的勇氣和為此所做的所有努力。在越發被媒體引導、資本鼓吹的創業環境下,作為一名創業者,應該保持相應的理智,不讓自己成為互聯網創業史上的匆匆過客。