会计信息系统发展趋势

　　我相信，你们中的许多人会认出这些是亚马逊的年收入，其实图里这些数据低估了收入增长率，因为第三方的会计处理是保守的。实际上在过去20多年里，亚马逊仍然保持每年41%的复合增长率，2020年产生了310亿美元的自由现金流。而对像格雷厄姆这样的人来说，他们更喜欢安全边际。自从数字技术出现以来，这种由微软首创的、以极快速度与规模收益递增的持续增长模式，变得越来越明显，微软上市35年后仍在增长。

　　投资存在于这些极端机会中，尽管CFA总是给年轻与无知的人灌输一个理念，你无法自己选择适合你的投资组合风险与回报水平，这一观点既不接受世界的深刻不确定性，也不承认回报的偏差是如此极端。

　　寻找具有可能实现极端与复合成功特征的公司是投资核心。但是，通过在短期内寻找平庸公司的小机会分散注意力，是长期存在的诱惑，我们必须抵制，而这需要信念。股价下跌将是定期且严重的，就算下跌40%也是常见的，持续上窜下跳的股票图表，从来不像它们事后出现的那样流畅与简单。

　　我们如何识别这些具有非凡潜力的股票呢?我们如何获得让复利发生的魔力?随着贝索斯卸任CEO，让我们回顾下，我们如何发现亚马逊并坚持持有的过程。

　　在伟大投资的叙述中，最有可能重复出现的共同因素是，公司应该有无限增长机会，管理层努力工作，永远不接受边界或时间束缚，公司拥有像创始人一样思考的领导层，拥有独特的商业哲学，一直坚持独立思考，坚持第一性原则。

　　现在，我认为，所有这些特征，从一开始就能在亚马逊中识别出来。阅读1997年最初的股东信，就会知道这是个拥有非常特殊头脑的创始人，对其事业雄心勃勃、有耐心。坦率说，我们最初未能认识到这点，是因为我们自身的局限性，而不是缺乏线索。我们只是太聚焦市场走势，太专注短期表现与对股价下行的恐惧，以至无法成为亚马逊忠实股东。

　　2005~2006年起，我们不再是糟糕投资者，能认识到它的部分潜力，并忍受更多短期波动。亚马逊股价，从2006年高峰到低谷下跌了46%，我已习惯于在客户会议上听到亚马逊是他们最喜欢的做空标的，他们特别不喜欢两个项目带来的成本，Prime会员与Amazon Elastic Compute，但后者变成了AWS云服务。

　　渐渐的，我们学会了理解。但是，当我们的亚马逊持仓规模长大到接近资产10%时，我们不得不反复削减亚马逊持仓，我们应该为此道歉，我们被误导了。亚马逊应该一直被视为合理估值、安全且可接受的投资，直到最近几个月，因其创始人贝索斯的退出，我们热情才有所减弱。我们担心，没有了他独特的管理方式，亚马逊不再像之前那样有很大的可塑空间，尽管前方道路仍然漫长且值得憧憬。

　　会计管理体制酝酿巅覆性改变--未来的会计管理体制发展趋势一定是人工智能形式下的"财务会计中介化，管理会计企业化，会计市场化”。所谓财务会计中介化，就是将会计核算的功能剥离为独立于企业和政府的第三者，对委托者负责;所谓管理会计企业化，就是将从原企业从事理财和控制的财务人员，彻底摆脱政府和企业双重束缚，实现财务角色回归，从事监督及管理，独立成企业，向政府及企业提供服务并收费;所谓会计市场化是将会会计推向市场，以会计公司为中枢，彻底实现会计机构和会计人员独立化，会计事务产业化，同时会计师事务所及注册会计师停止会计专业服务，专门负责鉴证性业务，果真如此，将是对会计管理带来巅覆性，革命性改变。

　　在做职业投资人之前，偶尔还会与同学、生意上的朋友吃饭喝酒，喝茶打牌，游玩泡吧。做职业投资人之后，同学会不参加了、迪吧、歌厅不去了、朋友间的聚会减少了……。剩下的就是看书、思考、运动、种菜、上网、分析上市公司的会计报表及行业前景、成长性……。现在的情况就是：不差钱了，但同学关系疏远了，朋友也越来越少了，孤独地过着与外界隔绝的生活。无聊的时候就刷下微博、写下头条，感觉也是一种既可以打发时间、又比较好的耍法。写了几十条头条了，平台居然还给了我几十块钱，这个有点意外。

　　第三大赛道 汽车的电子化/软件化是个大趋势

　　除了电动化，汽车的电子化、软件化是新能源汽车发展的另一个大趋势。

　　在上世纪70年代，软件和电子系统在汽车成本中的占比仅为3.6%，到2020年这一比值则高达35%。

　　相比于燃油车复杂的机械系统和电控系统配合，电动车由电池、电机、电控组成的“三电”系统使得车辆的控制逻辑更加简单，信号的传输更加便捷，对电压和电流的控制也更加灵敏，天然的比燃油车更匹配汽车电子化、软件化的发展。

　　对于一辆新能源汽车，汽车电气架构中最主要的是车辆控制系统、智能驾驶系统和智能座舱系统。

　　车辆控制系统负责底盘驱动、制动以及车辆安全，指挥汽车完成基本的行驶功能;

　　智能驾驶系统和智能座舱系统则专注于实现汽车与运行环境、汽车与人之间的智能交互，支持汽车从单纯的交通工具向智能移动终端升级。

　　所有这些系统，都需要靠芯片、软件、算法等结合来实现功能。

　　从电子硬件角度，汽车已经被武装成一台“计算机”。

　　以华为的汽车产品规划为例，一辆新能源汽车需要用到多种芯片：麒麟芯片(SOC)、昇腾芯片(AI)、鲲鹏芯片(CPU)、巴龙(5G)和众多电子元件上的MCUs(微控制单元)芯片。

　　不同芯片是为了满足汽车驾驶、控制、娱乐所需要的越来越多元的计算需求，其中最重要的一类计算需求是处理汽车上配置的越来越多的摄像头、传感器收集的大量数据。

　　比如2021年新发布的蔚来ET7，自动驾驶域控制器内部除了配备4颗英伟达Orin SoC，还同时配备了33个高精度传感器：1个激光雷达、5个毫米波雷达、12个超声波传感器及11个高清摄像头。

　　据估算未来对于L4等级的自动驾驶，一辆汽车每秒需要处理的数据量高达40.8亿字节，换算一下大约等于9台iPhone 12的算力。这带来了巨大的硬件市场空间，预计2030年汽车芯片的市场规模增长将达到1150亿美元，约占到整个芯片市场的11%。

　　从软件角度，汽车已经是高度软件化的产物。汽车芯片提供了算力，需要软件、算法把这些算力的价值发挥出来。

　　现代高端汽车车载系统所需的代码行数高达1亿行，相比之下波音787所用代码行数仅为650万，F-35战斗机仅为2400万。

　　随着汽车的智能化，车辆控制系统需要更敏捷的反应和控制能力，智能驾驶系统需要更为精准安全的算法，智能座舱系统需要支持多样化的应用与服务，从这个角度上，汽车确实在变得越来越“软”。

　　这也是为什么一些从互联网跨界造车的“新势力”取得了不错的成绩，因为这些公司有很强的软件开发能力;另一方面，软件能力可能也正是传统车企最大的短板，软件化/智能化转型对于传统车企的挑战不低于电动化转型带来的挑战。

　　作者：李缜 刘劲

　　来源：经济观察报

　　刘 劲：长江商学院会计与金融学教授，投资研究中心主任

　　李 缜：国轩高科董事长，长江企业家学者项目四期，CEO8期校友

　　详情请见《新能源汽车驶上快车道，将带动哪些赛道起飞?》