计算机行业主要包括计算机的硬件、软件和服务。对大多数投资者来说研究相对困难，因为计算机行业是一个偏轻资产、主题多又比较抽象的行业。同时计算机行业很难去界定公司的真正竞争力和股价趋势。我们提出的想法是以商业模式为核心，以财务做验证，同时找到各个景气领域和公司做比较。 大多数投资者会会觉得这个行业是以概念为驱动的。我们的想法是从财务角度来看，最终是以三张表为验证。如果不是那么完美的公司，就要以商业模式来判断公司有没有业绩或成长。商业模式研究和财务研究是我们的特色。 首先来看商业模式轴。商业模式最早由服务做起，然后变成做产品，再往后是做解决方案，然后是做互联网、移动互联网等技术。现在所谓的技术驱动，也就是所谓的人工智能、信息安全或者其他炫酷的技术，都属于这个范畴，大概可以分为六个轴。 我给大家做一个比喻。做服务很像我给独角兽会员做的此次演。做产品，就是把这次的演做成公开资料，做产品的交流。产品与服务的差别是产品的利润率会更高，因为研发成本是一致的，但是收入是多次付费。解决方案是服务产品等综合性费用累加。互联网的是把这套东西通过网上去做，再次让它出现边际利润递增。 算法型的公司，修正了互联网公司信息太冗繁，又缺少壁垒的问题。这种商业模式的演进在计算机行业里常典型的。投资者可以在下图中找到相应的公司的模式，将近两百家主流软件公司都可以落到这个轴里，我们可以看各个公司是做什么范畴，有哪些不同的财务特征。 做服务类的典型公司是十年前的华胜天成。做产品的典型公司，是2006年到2008年的用友软件，解决方案的典型公司如恒生电子、航天信息。做互联网的典型公司是东方财富，做移动互联网的典型公司是同花顺和东方财富。技术类公司比较多，包括现在的中科曙光、科大讯飞等，这些公司还不是很纯粹的技术类公司，更多的是BAT。 在刚刚介绍的六种模式中，做产品、解决方案模式的和一些技术类公司的利润率最高。技术类公司如果管理不善会存在业绩淡季的问题，所以六个模式中，我们更多会关注2、3和6。 一般利润表只不过是一个开始，更多要看资产负债表和现金流，此部分偏财务方面的内容较多。收入跟我们行业的下游景气度相关。一般是两倍P属于较快的，三倍P增速优秀。成本可以大致分成：机器和人。人的薪酬可以分为人均薪酬和的新招员工人数，一般招入新员工的第一年为大年，第二年为小年，第二年的成本较低，公司容易出业绩。 特别要注意的一点是，行业的成本，也就是工资项，是影响利润的一个关键。与电子、通信不同，电子和通信的生产工具是机器。人力的薪酬和利润是成反比的。所以我们通常会根据每一年企业盈利情况来判断新招员工是多还是少。一般的规律是：连续两年高增之后，公司策略越发激进，开始不停地招兵买马，随着成本高企，薪酬逐渐成为了企业负担，而利润又日渐走低，在经历过低的利润率之后，企业又开始陷入悲观情绪，开始倾向于少招聘，此时，利润就会超预期，如此周而复始。 我们再来回顾下行业的典型案例。过去的十五年里，2005年的业绩低于预期的，经过金融危机之后，2009-0211年讲了很多新产业的故事，各个公司利润都很差，2013年整个行业开始控制成本，这是2014、2015年行业利润比较好的原因，接下来的2016和2017年行业的业绩平平，根据我们的判断， 2018或2019年大概率会成为业绩大年，这点我们在2018年的二季度就可以开始确认。 为什么我们要特别强调薪酬的情况？是因为行业的市值是市盈率乘以利润，利润由人均效率来决定，而人均创利与六个商业模式关系最为密切。一个做服务的公司，人均盈利5万元，做产品的公司大概是10万元，解决方案的公司人均创利会更高，大概10万元，互联网公司差异较大，优质公司20-50万，技术类公司则可以达到50-100万，商业模式越成熟的公司，利润的上限越高，市值越大，被的风险也随之增大。 上图中描述的是行业的商业模式从初级到未来人均效率情况。类似BAT和世界巨头的公司也在图表中供投资者参考。我们从图中可以清楚的了解到，越靠近图表下方的公司越有效率，这种公司往往同时是大利润、大市值的公司。区别商业模式是我们进行行业研究的关键点之一。 计算机的下游包括金融信息化、互联网金融、区块链、信息安全、人工智能、车联网等等，下游非常琐碎。 每个领域都有自己的产业周期。最早是导入期，然后进入到整合期，再然后是成长期、再整合，最后进入到寡头垄断阶段。比如像互联网金融，三年前属于导入期，15-17年受互联网金融政策，行业陷入收缩状，2017年开始再次成长，未来再经历整合，整个产业周期呈现螺旋形上升形态。 我们现在的研究重点之一，是分析公司处于产业周期的哪个阶段，早期的分析研究大多通过财报和商业模式来分析公司的业务和所处行业周期阶段，导入期的估值纯粹是买赛道，不看市盈率。从导入期、成长期再到寡头垄断期，投资者对于公司的成长性、业绩的要求就会越来越高。随着公司的护城河越来越，公司的上升空间就会被打开，典型的例子是海康威视。公司以往一直处于导入期，随着安防AI的出现，公司逐步进入到了成长期，未来工业AI下的所有的领域都有继续发展的空间。优质的公司会不断把空间做大、做强。
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