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澳银资本熊钢:高度不确定性现状下,关于STEM风险投资的几点思考

[2022-08-14 11:05:30] 编辑:一杯茶 点击量:94
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导读:我们的资产配置该往哪个方向走?整理丨曹玮钰在宏观环境不确定性日益增强的当前,风险投资的资产配置该如何实现最优解?经历近20年的发展,风险投资行业的格局也愈发明确——在四万多支基金当中,大约七成的基金至今DPI没有到1,接近95%的基金在管 .....

我们的资产配置该往哪个方向走?

澳银资本熊钢:高度不确定性现状下,关于STEM风险投资的几点思考整理丨曹玮钰

在宏观环境不确定性日益增强的当前,风险投资的资产配置该如何实现最优解?

经历近20年的发展,风险投资行业的格局也愈发明确——在四万多支基金当中,大约七成的基金至今DPI没有到1,接近95%的基金在管规模不到10亿,10%的机构募到了市场90%的资金。显然,风险资本市场的一场大洗牌也正在进行中。

8月11日,在由投中信息和投中网主办的“第16届中国投资年会·年度峰会”上,澳银资本董事长熊钢发表了题为“高度不确定性现状下,关于STEM风险投资的几点思考”的主题演讲。

在演讲中,熊钢详细分享了澳银资本独特的STEM投资打法。STEM概念用于投资,即是专注早期、原创、技术的投资逻辑,相对于“水上”的技术和竞品,主要面向创新的团队、技术甚至商业。在熊钢看来,STEM投资资产,是系统风险无法清晰预测时的“避风港”,也是洪水退后重建资产市场的火车头。

以下为现场演讲实录,由投中网整理:

大家好!非常高兴参加一年一度的投中的年会。年会的主题“变奏曲”我觉得非常贴切,投资正在有一些新的变化,变奏曲往往就是一些激烈的曲调,缓慢变快,或者是快变缓慢。高度不确定性的当下,这是我们现在的现实环境。

我们STEM的投资,应该是教育的概念,相比科学、技术、工程、数学,这是一种教育方面的。但如果用于投资,就是早期、原创、技术这样一个逻辑。

与2008年相比,现在的问题可能更严重,从需求到供给到预期都非常不确定,所以宏观上可能会有一些影响,这些结论是我引一位做大型宏观经济对冲基金的话。全球经济的不确定性中,有个很确定的是货币“大洪水”,这也是引用我朋友的观点。对资产的传导,可能最先受挫的是楼,然后是二级市场股票,然后是债券市场再到外汇市场,这样一个传导链条甚至是一个不断恶化的过程。

在这样大的背景下,我们的资产配置该往哪个方向走?从现在还不算太大的创投及风险投资行业,人民币基金目前确实是比较困难的时期。在近二十年,我们一共有4万多支基金在基金协会登记,只有30%不到的基金拿回本金,DPI为1,还有70%左右没有拿回本金,还不过超长清算期的。在管规模不到10亿的接近95%,其余5%左右的基金管理总规模才10个亿人民币。这是GP的状态。募资的状态不一定很准,但可以描述一个趋势——90%的资金被10%的机构拿走了,剩下的90%的机构只能分10%的资金。

从我们自己的体验来看GP要生存下来,可以拿到管理费的在管规模不能低于10个亿,也就是意味着,管理费的年收入至少2000万以上,才能维持一个机构正常运转。从这样的情况来看,人民币基金应该就是这样的状况,日子也不好过。

STEM投资:系统风险无法预测时的“避风港”

在这样一个大洪水的背景下,哪些资产会有机会?洪水来了,有的资产可以顶上天;有的资产价格可能跑不过洪水的冲击,甚至可能被第一波洪水冲垮,资产不但不升值甚至是贬值。我们看来有这样一个结论:STEM早期原创技术的资产,它既是洪水来临时的避风港,也是未来洪水退后重建的资产市场的火车头。

为什么这样说?首先是基于风险特征,STEM资产是高内生风险,技术风险特别高。因为它是创新的资产,团队、技术甚至是商业都是处在早期,所以它内在的风险很大。但它有一个很好的特性,它有很低的系统风险,系统风险很小。什么系统风险?竞品风险,特别是早期研发阶段,几乎是没有竞品风险,更没有替代风险,就是没有新的技术来替代这种产品的替代风险。当然还有最后的生态风险,监管风险。一个模式的规模到了大无可大的阶段,就会出现监管风险,甚至有社会环境和系统风险。所以最低的是竞品风险,中间的是替代风险,最高的是监管风险。

但这些系统风险在早期阶段是没有的,风险可以掌控,只要你投入足够的资金,只要团队在内部将技术逻辑搞通,提高成功的概率,那这个风险就是相对可控的。而系统风险是基本不可控的,我们一家产品刚刚推出来,可能马上就有10家出来,一个药一旦成熟,可能有10个同样的东西也报CFDA证了,竞品马上来了。

所以STEM是避风港,是指系统风险无法预测的时候,是大家最容易采取的一种回避方式。大家把资产投到商业前景和各方面情况比较清晰的领域,就像一个好的药做出来是不愁卖的,没有商业上的问题,只要药效到,只要做得出,而能够通过临床,马上就会能跑出来。相对竞品来说,STEM的风险和竞争比较少,而且一段时间内被替代也不容易。

循着这个路径,我们做了双币基金,从美元母基金开始,2010年开始做人民币子基金,就是直投。这十一、二年,我们一共发行了7支直投基金,基本上不到两年一支,每支规模控制在5个亿以内,资本层面没有特别大的放量追逐。

第一支人民币基金不到2个亿,从投资的前端到后端,从技术领域到创业领域全部都投,是很综合性的投法。到现在为止,近6年的三支基金全部集中一是早期,第二是技术领域,而且技术领域的投资集中在几个特定的赛道。

刚才说到的第一支基金,2个亿规模不到,有40几位合伙人。到现在,我们的基金合伙人数量已经减到5-6位,这5-6位基本每支基金都跟我们一起。当年基金没有政府出资,现在所有的基金政府出资达到50%甚至是超过50%。

所以结构也明确了,我们形成了长青基金。假设一个早期基金1-4年是安全期和固定期,很明确的指标要把DPI做到0.5左右,50%的本金拿回来。第二个基本的收益期,5-7年DPI至少超过1,以5年为一个周期的话,我们的社会出资人基本都是循环出资。到了第5年,会把第一支的本金就拉到第6支的出资,第7年享受收益。都是这样滚动的,国外也叫复利基金或者是长青基金。

我们投资策略随着资本的收缩,投资也收缩了。一个基金90%的资金都在A轮或者是A轮前投进,这就是极早期的,没有任何阶段的配置。投资的方向也是集中于几个重要的领域。这些资料都是公开信息。这么一个基金目前还没投完,20几个项目,全部是在技术周期里面还未进入商业周期的技术企业。

以基金为核心的结构化预期管理

还有一个很重要的逻辑,中间我们是以基金的结构化预期,来牵引项目的管理。不是项目为核心的,而是以基金为核心的。有基金的整体预期,来对项目采取何种的管理策略,这也是一个结构化的企业。目前情况来看的话,这一比例是高度吻合的。也就是说,真正优秀的企业,投的40家企业,真正IPO率也就是20%-30%,还有20%左右相对比较糟糕的,确实可能会被淘汰、清算甚至是封盘。还有60%处于中间状态。我看这个行当里面的基金公司,很少有IPO率超过30%。可能项目数量越大,这个比例还会越低。

从这一点上来看,我们的管理策略就很清晰了。这是我们整个的预期管理。每周都要看这张表。

我们预期从基金的第一年到最终预计的第九年,下面标深灰的是退出,已经实现本金退出和全部退出的一个状态。我们可以看到A类的项目,整个投资额是占到投资占比,两个加起来20%不到,但是带来的预期收益达到了70%。也就是70%的项目只能带来30%的预期收益率,这是基金的逻辑。所以重点放在哪些地方,哪一类项目怎样处理?我们的投资团队、投管团队每周要看的就是这张表。

我们做技术投资有两个很重要的概念,结构化预期,结构管理,是很重要的基点。我们的体会一个是逻辑,技术本身具有极强的技术进化和极强的逻辑,逻辑的认知应该是清晰的;第二是永远计算实现的概率,概率的偏差就是企业业绩的偏差,中间层是能力的偏差,最底层对预期的偏差或者认知的偏差。

每家企业都有业绩考核。通常40%的企业12个月不达预期, 50%的企业第二年达不到预期,60%的企业第三年达不到,可能比这还要严重,而且预期的制定还在调整中。

我们认为最大的问题可能来源于核心技术和原创技术出现了一些问题。第二个是对于技术的进化低估了难度,对商业的价值有一些高估,这就是预期泡沫或者是业绩泡沫。

做早期投资难的地方在于它没有指标,没有财务指标,甚至医疗技术没有进入临床,怎样做预计和判断。所以投资、决策、干预团队如何有效匹配,这一点是非常难的。上两周我们刚过一个投决的项目,这个项目从去年年底开始融资,创始人和我说接待了40个机构的拜访,10个机构上了投决会,没有一个机构都给出结论,也不说肯定和否定。过了两三个月我们是最晚进去的,结果我们第一个过会,过会以后这10家机构马上陆陆续续都有结论。

这是什么意思呢?这个能力偏差在什么地方,或者是时间效率偏差在什么地方?投资团队可能很优秀,决策团队尤其是大型基金的天使配置可能5%不到,一千亿规模的大型基金可能不到100个亿是早期投资,它的决策者从十亿的项目到一千万的项目,决策链条这么长,怎么做到专业性,怎样做到高效,只能看别的机构。就算研究团队很强,挖掘团队很强,投资团队也很强,但是决策那里推上不去,或者是否了,就是这个原因。

所以澳银所做的事情,是把决策团队、尽调团队和投资团队高度链接在一起,可以快速地做出决策。标准的决策就是60天,60天从入库到项目尽调到结束打款。这就是做早期的难点,人的认知非常重要。

澳银STEM资本,私人风险资本,20%是GP自己出资,这个比例很高。50%是政府引导基金,还有20%-30%是长青LP,是和我们在一起长期滚动发展的LP。澳银目前的管理规模,人民币30亿左右,以早期项目为核心,IPO率接近了23%、24%,一百零几个项目,有23、24家上市公司。谢谢大家!

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