今天这个世界马太效应肯定是加强的，当然技术本身突破了很多边界，让马太效应可以放大。
比如说原来百货公司干得再牛逼也就几个点，你就这点traffic，今天你干淘宝、干拼多多、干京东，理论上你的traffic是无限的，所以从技术上先解决了马太效应的问题。
今天的资本在加剧马太效应，只要看到你能够有那么一点点苗子，数据找上来，资本进来，然后有了钱，有了人，有了队伍，很快就起来了。
所以大家看过去中国的价值创造，整个股市的价值创造，工行的市值可能也就在一两万亿，但阿里巴巴腾讯控股拼多多美团的价值创造太大了，所以马太效应肯定是在加强。
站在更长远的局面上，垄断一定会打破，我不相信有长久的垄断，如果人类社会有一个东西可以垄断下去，那就是人类社会的终结。
从组织者的角度，怎么不让这个平台的价值异化是很重要的，不能说一开始是为参与者创造价值的，最后变得不为参与者创造价值了。
当平台越来越大，比如人的规模从1万到10万，你作为平台的组织者，能不能保证你的初心，持续的、不折不扣的为你的用户提供原始价值，这也是平台边界经常被忽略的。
看品牌多牛，就靠做广告，我规模大了，所有的广告我最能afford，你们谁还能在央视做广告？你们谁能像耐克阿迪达斯那样，把世界上Top200的运动员都签掉？没有人，这时候唯一要靠技术来打破它们。
当年这些都很厉害，但是一旦失去了初心，你要相信，一定会有一个技术比你做得更好、能够去更好解决问题的人出现，所以说初心是很重要的。
为什么互联网时代耐克阿迪达斯没有倒？因为它还在不停deliver好的产品。
淘宝观测到了“省”这个字，最开始的时候淘宝解决“多”和“省”的问题，你觉得规模效应已经有了。
京东给你解决什么问题？京东一开始解决“快”的问题，建立了物流一天内送货，当“快”还是个巨大痛点的时候，京东解决了这个问题。
就是说突然间给你发个链接，通过社交的活动来搞，它发现了购物当中的另外一面，在“多快好省”这4个字之外还有1个叫“好玩”。
如果只是“好玩”，拼多多可能也走不到现在，好玩这个事绕了一圈又绕回来，“好玩”还是为了“省”，谁会没事为了省几块钱骚扰一下自己的朋友发个微信，还是因为要“省”。
所以拼多多慢慢就从一个好玩的游戏化电商、社交化电商，又回到了零售的本质，形成一个最优性价比的电商。
对于还没有达到垄断的企业，如果你对初心的观察足够的细腻，你能够找到新的方式。不管是商业模式的方式还是技术的方式，提供更好的东西去满足别人，这永远是一个矛盾的综合体。
有没有可能在大企业外有创新？在这个问题上我是很乐观的。我们企业投了最近美国最火的两个公司，一个叫Zoom，一个叫Snowflake。Snowflake为什么没从AWS里面出来？Zoom为什么没从Webex里面出来？
这两个案例让我更加坚定的相信，创新是可以在垄断大厂之外产生的，垄断大厂不能默认所有的创新都在我这，而且当它走到一定阶段的时候，不是技术底蕴，而是它的架构本身，它原来DNA会让他无法创新。
所以塑造了特斯拉的一定不是传统的丰田福特，塑造了Snowflake的一定不是AWS，塑造了zoom的一定不是Webex。
所谓颠覆者恒被颠覆，今天的颠覆者，明天从技术上、从初心上，一定会有它的颠覆者出来。
微信已经这样垄断了，但它没有在微信上搭载那么多对用户产生骚扰的，可以帮它赚到更多钱的产品，为什么？就是他们始终对价值感还是有敬畏之心。
从轻奢开始往下，所有的鞋服或时尚品牌都面临一个巨大的挑战——用户口味变化太快，尤其是支撑起了消费品市场最重要的女性用户。其变化之快，很多时候甚至不可预期。
众所周知，阿迪达斯耐克的市场品牌能力很强，但如果某一季它们没有推出很好的款式，对不起，用户也还是不会下单。
企业存在库存周转难题。首先每个人身材不一、尺码存在很大差别。如果是衣服，基本只要有4个尺码就可以开卖了，但鞋子不行。女鞋要从32一直到40码甚至更大码都有，才能开卖；其次，鞋服都要试穿，如果说衣服要求厘米级的合身，那么鞋子要求的就是毫米级的合适。
这么多的SKU、这么多的码数，对于商家管理库存来讲就是一个巨大挑战，更不要说售卖中可能还会出现滞销品的问题。经常出现的一种情况是，好卖的货库存不够，不好卖的货库存一大堆；好不容易补了一批好卖的货，结果到季末一看，又成了滞销品。
从世界范围来看，Zara、优衣库是值得研究的典型模式。以Zara为例，天下武功唯快不破，在用户口味变化迅速甚至难以做出预测的情况下，以快打快。
为了快，Zara把供应链放在欧洲，以供应链快速反应迭代来抵消掉对每一季商品的预期偏差，本质上是以靠卖货来补单的模式对库存进行调整。
第一类，是传统的to c的赛道，主要是投向一些消费品和消费服务的偏传统公司；
第三类，是这两年逐渐增加投资占比的赛道，主要投资方向是硬件和一些研发科技的细分行业。
宏观上来看，在整个偏硬科技产业领域，无论在需求端，还是供给端，过去的12~18个月，以及未来的3~5年，都是一个历史性的，可以说是前无古人后无来者的结构性窗口期。
我们把前沿科技分成了三个方向：一个是量子技术；一个是脑机技术；一个是航空航天科技。
去年10月份，我们的三期的综合性旗舰基金投的一个人民币项目，这个项目叫国仪量子。
它的赛道非常巧妙，它是切入了在整个量子计算中，目前看来商业化成熟度最高的细分市场——科学仪器市场。
中国因为高校数量非常庞大，所以中国的科学仪器市场占全球的比重相对来说也比较高，超过了10%的。
我们的科学仪器常年都是依靠海外进口的，所以国内的国产替代在长期肯定也会成为一个趋势。
特别是它有量子精密测量仪的一个核心元器件，叫做增强型电子传感器，它可以保证整个测量的精度和稳定性。
脑机接口顾名思义，因为要让计算机和人脑进行嫁接；所以在神经学、医学、工程学，包括心理学等学科交叉的过程中，脑机的技术还是有着一些非常好的应用前景的。
未来航天航空如果做好了，就能把更多的卫星发射到太空，势必会有利于国内各个产业的发展，也能够帮助中国找到更多的产业结构调整的经济增长新动力。
雪道最长、机会最多，对于投资金额的要求也最高的一个赛道，就是集成电路、半导体赛道。
这个产业虽然刚刚爆发，但也没有几年，这两年才比较热，高瓴对一些细分赛道的公司，都做了布局；
其中芯耀辉，星思等等，都是这个行业里，原来国际上一些非常优秀的华人科研技术人员或者是高管出来创业的项目。
但是,这个领域的供给又比较集中，大的芯片供应厂商都是在美国、日本、韩国，还有中国台湾地区。
目前为止我们对于这个领域还是高度依赖进口的，从2019年受到挑战之后，我们也非常明显地意识到，长期一定要在这个领域实现国产替代，而且要加速替代，这使得这两年半导体领域的好项目非常多。
我们把半导体分为三个细分赛道，分别是：车载半导体、高性能计算半导体，以及功率半导体。
在投资时还有其他领域我们都会关注，但是这几个赛道有一个核心共通点，就是它们的市场规模足够大。所以在这个领域的公司，未来有机会也有能力做成千亿甚至万亿级的独角兽。
对于高瓴资本来说，首先，我们要做到的就是一定要抓住大的芯片的机会，比如说CPU、GPU，还有车载功率半导体，都是非常大的赛道。
这个产品一个非常大的好处就是它的应用前景很大，包括需求也是非常大的，而且它也可以做成软硬件一体的通用性计算平台，可以为非常多的企业提供一体化的解决方案。
这就是为什么这家公司发展的时间不长，但是它规模，包括商业化的速度已经非常快了。
这个领域在全球市场大概会分成两类公司，所谓通用型的GPU和人工智能芯片，一类当然是海外的一些巨头，包括英特尔、AMD，包括国内华为的海思也是这个领域具有全球竞争力的一家公司，
这些大公司无论从销售规模、资金实力，还是人才上，目前为止是明显占优势的。
目前从体量上来说跟海外还有差距，但是他们的团队、能力，包括他们对于这个领域的专注程度，在未来也具备了逐渐去挑战国际巨头的潜力。
如今中美关系变化，其实利好了矽力杰以及芯迈，因为需求越来越多，订单都转到了它们身上。
这就是我们愿意在这个公司上投入那么多的资金的原因，它在未来5年、10年后，非常有可能成为全球最大的新兴公司之一。
目前它旗下的所有的产品线，全部对标了芯片领域的两大巨头：一个是英飞凌，另外一个是德州仪器。
包括手机终端、屏幕、充电的装置、5G基站等等，而且这些领域的本身需求和市场规模也非常大。
芯迈另外一个好处，是它的产品都符合我们刚才说的投资的另外一个标准，它的技术能力在全球第一梯队。
新能源车这个赛道有别于传统车的核心不在于新能源，因为现在传统车厂其实也做在新能源。更加实质的原因是，新能源行业将汽车变成了一个新的智能终端；会在这个终端上去实现各种各样智能的功能，其中一个非常大的方向就是智能驾驶，我们在这个领域其实也有布局。
我们在以新能源电动车和智能汽车为代表的领域上下游，也投入了非常多的资源。
我们从天使轮投蔚来的故事，大家应该非常清楚；后面我们也布局了小鹏和理想，等于现在中国本土的新能源汽车新势力的三家巨头，以及上下游产业链，包括专门做智能驾驶芯片的地平线，毫末智行，我们布局的非常完整。
得益于智能电动车的大浪潮，智能驾驶的相关产业链，在未来一定会保持非常高速的成长。
全球来看，智能化的市场规模超万亿，经过我们合理的测算，智能领域的每年的增长率至少能够达到40%，甚至接近50%的水平。
地平线机器人现在的智能驾驶芯片的进程已经非常好了，现在是国内第一家芯片上车的科技公司，并且从今年开始，它的某些车型正式投入了量产，是国产车大规模量产并且使用自主研发的芯片的第一家公司。
智能硬件的表现形式大到用于工业、农业里的机器人、无人机、飞行器这些听上去非常fancy的项目；
小到更加贴近家用和个人消费者市场的，比如扫地的机器人、家用智能机器人等。
这个赛道的潜在市场空间非常大，而且如果做得好，也是商业化前景非常广阔的赛道。
新终端是一个更大的赛道，原因是它既能大规模地应用在农业、工业以及商业领域，也能够进入家庭。
随着智能技术不断小型化、低成本化，现在很多人的家里都会有一些智能的终端的设备。
除了农业外，还有工业领域的工业机器人，医疗端的手术机器人，再到C端老百姓家里会有的扫地机器人，以及偏娱乐性质的无人机，家里各种智能语音设备等，消费端对于新终端产品的接受程度是在不断提升的。
这个赛道的产品品类非常丰富，应用场景非常多元，对我们来说也是非常有吸引力的投资。
它是原来大疆的一个核心团队出来创业的项目，2016年在东莞成立，它也是国内比较早介入智能机器人领域的公司。
但是我们看美国市场，智能扫地机器人已经有了16%的渗透率。这说明中国未来该细分赛道的成长空间非常大。
现在高线城市的家庭基本上都是双职工，家里压力也比较大，既要忙小孩又要做饭，根本没什么时间来进行清扫工作。
这种拖扫一体的机器人为广大家庭包揽了地面清洁工作，也受到了年轻人的欢迎。
大家不要小看扫地机器人，它的产品复杂度非常高，在技术领域、供应端工艺方面，都是有核心竞争力的，不是一切入赛道就能够立即赶超，这背后是有一定的技术壁垒的。
所以，云鲸智能就是我们投的非常创新的一个偏消费领域和大众领域的终端设备的代表。
人工智能正在跟其他新兴的技术发生迅速的结合和化学反应。这里面最大的一个代表无疑就是5G。
因为5G时代的来临，使得网络的可接入节点、可接入设备大幅度的增加，接入的稳定性和同时可处理的数据大幅度增加，所以人工智能正在跟5G、IoT发生密切的化学反应。
人工智能,必须能够为我们带来切实的价值，这也就是我们通常所说的第一性原则。它不能像早期的时候可以停留在一个纯技术纯概念的领域，而是要推动它不停的发展，推动企业不停的壮大，它必须落地到一个实际可应用的领域。
对于人工企业人工智能企业来说，它必须迅速抓到那些可复制、可复用的技术，以及可产品化的领域，建立一个打穿行业的产品能力。
一种就是某一个参与者的价值，是以其他参与者参与为前提的，这里面有多边的，比如社交网络平台，也可能有双边的，就是参与者分为两边，一边是买，一边是卖或者其他的对等功能，这是一类。
第二类就是平台自己有极其强大的能力，对每一个参与者都是赋能型的，就是大家都能够在上面拿到自己想要的东西，直接跟平台发生关系，当然也会回馈给平台。就像现在的开源等大概都是这样子的一种平台。
从投资的角度，千万不能为了做平台要做平台。首先要界定的是，你对参与者的价值到底在什么地方？
很多创业企业说我要做这么一个平台，我经常会问的问题就是，你所有的这些核心能力是在做成平台之前就有了，还是做成平台之后才有的？你给客户创造的价值是做成平台之前就有的，还是做成平台之后才有的？
可能你说我投100个亿，我现在把这么多人通过补贴等形式都拉在上面了以后，我这个平台有极大的规模效益，有极大的网络效应，这本身没有意义。
有意义的是，你能用你产品的初心，一开始就能够让客户愿意加入到这个平台，用一种可持续的方式成为平台的一员，然后再在这个平台上，让参与节点和参与节点之间（形成）价值加强。
很多电子商务企业，比如现在很热的生鲜，为什么大家都集中在高端的生鲜领域？因为它背后的处理技术，它没办法按照1/3的价格来弄，损耗率太高了，还有一个原因是因为它的上游本身就很难数字化，是农业。
有可能一个行业、一个赛道里有两个平台，那每一个平台自己的经济价值和规模都会受到压制，但有时候会达到一个均衡。当然今天我们看到，越来越难达到一个均衡，很可能最后还是一家独大，其实最后比的还是能力。
能力和组织可能是边界最主要的方面，能力和组织上的胜出方，最后基本上会把一个赛道拿的差不多。
一类是以多边参与者为节点，以加入者多少为平台的，这类平台基本上会takes all，不管你是双边市场还是社交市场。还有一类是以你单向的跟上面所有的参与者进行交互，当然这也涉及到客户特性什么的，特别在to B这个领域，在软件领域，还是会形成寡头市场。
最典型的就是云，到最后美国也是Azure和AWS，是一个寡头市场。还有很多的软件，你Salesforce做得这么牛，CRM里面也只有20%的市场份额，这是跟平台原来定义时候的属性就有一些关系。
2015年至2017年，有一个思潮——大家都认为直营店太重了，是个包袱。那时大家天天优化的目的是想把员工减少，降低成本。但我们看到的是另外一点：在那个时间点，企业有机会跟最终端的客户建立很多联系。
如果你有印象，就知道那时候很多互联网企业都在做地推，开元体育那么多的成本在线下跑，相当于我们有几万员工在线下，并且我们每个月员工都挣钱，人家的每个员工都要补贴。做线下，最重要的是有机会跟用户聊天、做推荐，然后再带到社群上面。
直营之后，要做供应链的快反。2000年初，百丽国际就已经完成了这件事，所以它才能够在2015年至2017年那么痛苦的业务同比下滑的状态下，现金流控制得依然非常好。
可能很多企业会只看损益表，关注亏损。有被损益表压死的吗？有，但是不多，很多企业是被资产负债表压死的。
巴菲特曾经说过，有一些很牛的资产是不在资产负债表中的，比如品牌资产。有一句很著名的话叫做，烧毁了可口可乐工厂，第二天它还重建就可以。
有一大块被忽视的资产——数据资产。互联网创业公司天生就是数据资产，那传统企业里有没有数据？也有。
但传统企业最多的是财务数据和货品数据，而且这些数据都是编制在报表里给审计师看的，审计师看完就完事了，这些数据不积累，没有被当作资产来看待和使用。
数据资产不会被消耗，越用越多，用的时候会反馈更多的数据回来，一定要多用。
数据跟海鲜一样，是有保鲜度的，拿到数据之后，必须有流程把它立刻用起来。有几千万锁在保险柜的会员信息，不如有几百万个能够高频复用的数据库。
一定要眼睛向外。有增量的数据就不要用后视镜开车。不断精而又精地加工内部数据，涵盖各种维度，价值远不如多一个外部的数据源，这些数据源其实也很好找。
大部分大型企业搞内部App研发，科技中心在做需求调研时，往往只听取大区负责或者产品经理的意见，很少与身处一线的店长沟通，因为店长在忙着卖货。最终的结果，就是设计出的东西与一线的实际需求相差甚远。
成长到一定程度后，一定有区别于别人的特殊强项，把这个强项识别出来，然后再争取在上面绣花。识别自己企业的核心能力非常重要，其他的都是工具或方法，只是一个助力而已。
作为领导，杀鸡一定要用宰牛刀。在尝试的过程中，越早期介入越好。但同时要注意，不要动不动就All in，要多看看、多想想，小步快跑。
测试的过程中一定要深入底层研究需求，如果能把To B的产品To C化，不需要一个复杂的说明手册，店长们就很喜欢用，自然就变成了他管理必不可缺的一部分。
数字化过程中，大家常常会醉心于各种优化，以至于忘了出发的根本。要注意，你做的所有动作都是为了增长。有的人会觉得，两年后我给你一个增量不行吗？这个可以有，但是一定要搭配现在就能用的。
换句话说，不要给增量的出现开远期支票，因为谁都不知道两年后是什么情况。长线的项目一定要和短线的项目匹配，在过程中要及时反馈和迭代。
用电商打通线上线下，线上贡献大量的数据，反哺传统的线下产品设计。要注意，一定要一体化运营，不要变成左手打右手。
研发一把“好用的枪“，把它交给一线去用。市场上都是单发的驳壳枪，这时候你做了一把连发的冲锋枪，你是给战士用，还是司令用呢？大部分企业做各种数据库、看板都是在给老板用。我们的选择，当然是列装一线，
百丽国际在女鞋上重现辉煌，关键原因就在于找到了真正研究客户、理解客户的方式方法。
比如，研究线下客户的全流程，加入试鞋数据；线上客户尽可能全接触，渠道有微信号、天猫、小红书点评等等；还提出了认真对待会员计划，LTV（用户生命周期价值）思路。
做任何事情，都要“知己知彼”。要先清楚自己，了解并坚守自己的初心，千万不要为了数字化而数字化、为了智能而智能、为了算法而算法。
在中国经济发展已经非常好的情况下，很多靶向、很好的治疗用药的渗透率都非常低。国家医保的负担也是有限的，老百姓个人，可能只有金字塔塔尖上的少数的人能够获益。如果是看全球其他的发展中国家，也是这样。在过去，发展中国家的老百姓只有非常少的人能够获得创新药的益处。
中国的生物医药，也会像15、20年前，类似于华为一样，以非常高的性价比，能够让另外几十亿发展中国家老百姓也能获益。
我们在中国的A股、香港市场，还有美国市场都有非常多的投资，但是在生物医药领域我们一直是在不断的在加仓增持的，几乎没有退出过。
信达在香港上市以后的每一次再融资，我们都是积极参与；百济神州2016年1月份在美国上市以来的每一次融资，我们也都是积极参与，还有像药明生物在港股、药明康德在A股，不管是老股减持还是增发，我们全都是积极参与，继续增持。
这个板块我们几乎还没有什么退出，但是对于投资人来说，肯定是需要有退出的途径的。这个对二级市场上完市以后的流动性要求会比较高，所以这个流动性非常重要。
生物医药公司更加极端，很多公司上市前没有收入，更何况利润。所以现金流的预测肯定是周期更长，意味着风险更大。
这个行业链条非常长，从刚开始的discovery，到临床前的研究、临床中的研究，很多年，产品才有可能批出来。
批出来以后，对于一个生物制药行业，怎么从研发型组织升级成研发+商业化的组织，也是很大的挑战。因为研发团队的文化跟商业化团队的文化差异还是非常大，这个周期非常长，过程中风险的确非常大。
的公司，好的企业家，能够组织最好的资源、最好的人才，建立好组织，把每一步非常扎实的执行出来，价值的创造是巨大的，所以回报也是非常高的。可以说是高风险高回报，同时周期需要很长。
对于风险，specialist他们能够深入到企业的每一个环节，甚至到很多科学细节层面，能够对风险和回报把握的非常好，他们肯定没问题。
对另外两类投资人，generalist也分很多，可以多考虑选择一些头部企业。因为这个行业在中国也只算是刚刚开始，未来的发展空间非常大，头部企业已经获取了很好的资源优势。毫无疑问在未来的发展过程中，他们空间还是非常大，相对来说风险会很小。
第二个，要求投至少现在已经是国内最优质的研发队伍，并且未来还具备成为全球最一流的研发的队伍；
第三个，聚焦实打实的研发高技术的壁垒，我们希望技术在全球领域都能是领先的，并且技术本身的竞争壁垒和护城河要足够的高，稀缺性要足够的强。
我们已经投的公司里有非常大的一个特点，就是这些公司在技术的前沿性和领先性上，基本上在全球都是能做到最好的；
我们不太会投技术的跟随者，或者仅仅是模仿其他家的技术，哪怕是做到全中国最好的位置，我们也是远远不满足于此的；
从我们投资的公司来看，他们的生命力是非常强的；基本上没有公司现在说做不下去了，投资失败的情况也没有发生，因为整个科技产业领域的公司跟消费领域的公司不一样。
To b的企业，他们的韧性相对来说是比较强的，可能一个方向不成功，他们就会去找新的业务方向和新的增长点。
中国机会和欧美、全世界其他国家的机会是完全不一样的。比如说最火的肿瘤领域，美国可能早就进入免疫时代了。
但是在中国，化疗药同样增长很快，靶向也是飞速发展，又加上现在的免疫治疗，都在同时发生，机会是很大的。那就看谁能够跑到头部，跑到前面去，这个很重要。
对于科技产业投资来说，它跟其他领域的投资策略，以及在我们的4个评价维度上的占比会稍有不同。
在科技产业领域，我们会特别强调团队本身的能力，因为科技赛道的创业是有门槛的，谁家的技术好，谁家的技术不好，其实是很难去粉饰的，一定是靠实打实的能力去获得市场共识。
他在商汤科技的时候负责商汤的商业化，这也是**发展到今天为止不到两年的时间，商业化进展已非常迅速的原因。
从今年开始，**已经有了一些收入，预计到明年它的芯片就可以正式销售了，到时候会有更加大规模的销售收入的技术。
**的首席科学家也非常厉害，他原来是英伟达的资深架构师，是英伟达的GPU计算模块组的核心成员。
**负责软件生态的副总裁，是原来华为的一个首席科学家，他在加入华为之前也是高通的高级总监。当时高通的第5代GPU架构，就是他负责领导研发工作的。
所以**团队的综合优势非常强，既有科研领域的大拿，也有像创始人这种比较好的商业化的人才。
好的技术能不能让市场买单，让大规模的客户认同并且愿意为技术付费，也需要看团队的商业化能力，这也是我们投资时候非常看重的一个标准。
如果技术看上去很强，但是并没有特别的商业应用场景，或者用户并没有表示出明确的付费意愿的话，这类的投资我们会非常谨慎。
只有商业化非常明确，客户愿意付费并且持续付费，还有越来越多客户跟进，我们才会进行投资布局。
