文章核心观点 - 理解现金流对于评估公司的财务实力、经济表现和估值至关重要，但通用会计准则下的财务报表以及分析师和公司对指标的调整使得这一过程变得复杂且充满误导 [3][4] - 在三大财务报表中，只有现金流量表对投资者真正有用，而损益表和资产负债表在很大程度上已失去相关性，因为内部创造的无形资产相关现金支出被费用化，既降低了报告利润，又未在资产负债表上体现资产价值 [5][6] - 华尔街流行的调整后经营现金流指标，尤其是EBITDA，被沃伦·巴菲特斥为“荒谬”，因为它忽略了维持企业长期竞争地位所必需的资本支出，可能被用来粉饰业绩 [9][10][11] - 巴菲特提出了“所有者收益”概念作为更优的估值指标，它近似于自由现金流，但扣除了维持企业竞争地位所需的平均年度资本支出，比GAAP数字更相关，尽管估算具有主观性 [20][24][25] - 经济增加值作为另一种衡量经济利润的指标，因其需要大量调整、对无形资产投资处理不当以及依赖资本资产定价模型计算股权成本而存在缺陷 [31][32][33] 财务报表的局限性 - 损益表和资产负债表对投资者已基本失去相关性，原因是内部无形资产投资的现金支出被费用化处理，导致报告利润减少且资产未入表 [6] - 现金流量表直观展示了公司在特定会计期间内经营、投资和融资活动的现金流入与流出，是更有用的工具 [8] EBITDA的缺陷与滥用 - 调整后经营现金流，常指EBITDA，忽略了维持企业长期竞争地位所需的平均年度资本支出，如果投资不足，业务将衰退 [10] - EBITDA并非GAAP认可的指标，美国证券交易委员会要求报告EBITDA的公司需展示其如何从净收益推导得出，并禁止其按每股基础报告 [14] - 公司管理层有时会进一步使用“调整后EBITDA”，将股权激励、重组费用等各种真实成本排除在“收益”之外，误导投资者 [18][19] 所有者收益概念 - 所有者收益是巴菲特提出的概念，用于评估公司业绩和内在价值，其计算方式为：报告收益加上折旧、摊销等非现金费用，再减去维持公司长期竞争地位和业务规模所需的平均年度资本化支出 [24][25] - 所有者收益的概念强调，卓越的企业产生的现金远超过其内部所需，这些现金的价值取决于管理层的资本配置效率 [22][26] - 与典型的自由现金流计算不同，所有者收益扣减的是维持竞争地位所需的资本支出，而非实际或平均的历史资本支出，因此得出的可自由支配现金可能更少 [25] 其他估值指标与挑战 - 当前会计准则存在混淆，对具有持久价值的无形资产投资会减少报告利润，但未在现金流量表中列为投资，这扭曲了会计与估值实践 [27] - 经济增加值旨在衡量超过股东要求回报的经济利润，但其计算需要大量会计调整，且在现代无形资产公司中，投入资本金额被严重扭曲，因为大部分具有持久价值的投资并未出现在资产负债表上 [31][32] - 经济增加值的计算依赖加权平均资本成本，其中股权成本源自资本资产定价模型，该模型依赖于风险等于波动性的有缺陷假设 [33] 分析方法的总结 - 评估公司时，应进行商业分析而非单纯的财务分析，通过审视多年经营现金流、资本支出和自由现金流的增长情况及未来再投资机会来进行判断 [34] - 现金流分析对于评估公司偿债能力、资本回报率以及通过贴现现金流模型估算内在价值都至关重要 [35]

文章核心观点 - 当前由人工智能驱动的市场狂热与17世纪英格兰的“项目策划者”投机泡沫以及21世纪初的互联网泡沫存在相似性 凸显了市场对技术进步的盲目信仰 [6][21] - 被动投资的盛行改变了市场结构 导致资产价格同涨同跌 削弱价格发现功能 并增加市场脆弱性 [8][11][12] - 美国科技巨头主导了股市市值和表现 但其极高估值建立在维持当前增长率和利润率的预期上 面临中国竞争和AI投资回报不确定性的风险 [15][16][17] - 为证明当前AI资本支出的合理性 所需产生的收入规模巨大 与现有企业收入相比存在显著差距 [19][20] 历史投机泡沫类比 - 17世纪晚期英格兰经济繁荣催生“项目策划者” 他们推广项目承诺公共效益和私人利润 但多数实为欺诈计划 [3][4] - 1686年Phips船长打捞沉船宝藏 向投资者支付了10000%的回报率 开启了“项目策划者”的黄金时代 [3] - 到1695年 英国存在超过140家合股公司 其中80%是在过去七年内成立的 许多公司旨在生产原由法国供应的商品 如玻璃、纺织品和纸张 [4] - Jonathan Swift在《格列佛游记》中讽刺了“项目策划者” 指出其专利发明通常不具实用性 并警告盲目信仰技术进步和投机商业行为的危险 [5] 全球债务与市场规模演变 - 全球债务总额从2000年的64万亿美元增长至当前的338万亿美元 增幅达528% [6] - 全球股票市值在2000年3月互联网泡沫顶峰时为44万亿美元 当前为132万亿美元 增长300% [6] - 美国股票市值从1999年12月的14.8万亿美元增至当前的66.7万亿美元 但上市公司数量仅为25年前的一半 [6] 被动投资的兴起与影响 - 被动投资通过ETF等工具占据主导 2024年全球ETF净流入近2万亿美元 而主动管理基金录得创纪录的4500亿美元资金流出 [10] - 被动策略基于市值权重分配资金 对销售收入增长、营业利润率等基本面信息不敏感 仅依赖市场价格和近期动能 [8][11] - 大量资金流入被动产品导致同一指数内股票联动性增强 分散化效果减弱 价格发现功能被削弱 [8][11] - 被动投资形成单一协调的交易 增加市场脆弱性和波动性 被动ETF持有比例高的股票在市场下跌时更易受到冲击 [12] 科技巨头估值与AI投资 - 六家公司（英伟达、微软、苹果、Alphabet、亚马逊、Meta）总市值超过19万亿美元 占标普500指数总价值的三分之一以上 [15] - 自2022年ChatGPT发布以来 这六家科技公司总市值增加了11.8万亿美元 [18] - 标普500指数当前市盈率为31倍 远高于其16倍的历史平均水平 [13] - 英伟达市值超过4.5万亿美元 占标普500指数的8% 其半导体设计依赖台积电制造 而台积电又依赖ASML的光刻机 [15] AI投资回报与竞争风险 - MIT报告指出 尽管企业在生成式AI上投资了300亿至400亿美元 但95%的企业获得零回报 核心障碍是AI系统缺乏学习能力 无法保留反馈、适应上下文或随时间改进 [17] - 主要科技公司资本支出中很大部分分配给英伟达芯片 微软为47% Meta为25% Alphabet为16% 特斯拉为13% 亚马逊为11% 苹果为8% 这六家公司合计占英伟达收入的43% [17] - 中国在多个行业（如太阳能、电动汽车、5G设备）已展现出颠覆性竞争能力 若在AI领域直接与美国竞争 可能侵蚀美国科技公司的基本面和当前估值 [16] - 摩根士丹利预计到2028年数据中心累计投资达3万亿美元 麦肯锡预计到2030年达5.2万亿美元 其中60%将分配给半导体芯片和硬件 [19] - 为覆盖资本成本 仅半导体芯片和硬件投资在2028年就需要产生超过5000亿美元的净现金流 若数据中心运营商需维持20%的自由现金流利润率 则需2.5万亿美元收入 最终用户可能需要支付约3.1万亿美元 相当于美国当前经济产出的10% [19] 投资者预期与市场现实 - 个体投资者调查显示 83%自认为是保守或温和型投资者 但期望长期投资回报率比通胀高出10.7% [20] - 与2000年互联网泡沫时期类似 当前市场估值水平暗示的长期回报可能不及投资者预期的一半 [20] - 私人股本行业面临吸引力估值目标稀缺、融资成本上升的挑战 按当前速度 投资者需要十年才能从美国收购基金持有的超过12000家公司中收回初始投资 [14]