作者 | 张景舒
曾明确表示不会参与“打新”的巴菲特，在9月8日宣布花重金投资一家云计算服务IPO公司，Snowflake（雪花数据公司）。按照协议，伯克希尔将花费总计5.734亿美元购入716.7万股该公司的A类股权。北京时间9月17日收盘，Snowflake（股票代码为SNOW）首日开盘翻倍，涨幅达130%。在笔者看来，Snowflake是一家可以媲美Zoom的SaaS公司，笔者曾因错过Zoom投资机会而遗憾，因此当机会再次来临时，毫不犹豫在Snowflake开盘首日果断下注。
Snowflake对标亚马逊、微软和谷歌云业务
也许巴菲特或者其手下此次投资IPO公司，让一些古板的巴菲特研究者们颇为费解。但了解Snowflake（雪花数据公司）的行业地位和发展前景后，相信投资者会对此事有不同的看法。按照协议，伯克希尔将花费2.5亿美元，按照IPO的价格（80美元/股）购入312.5万股Snowflake的A类股权。同时，伯克希尔将按照同样的价格，从公司的一位股东手中再接过404.2万股Snowflake的A类股权。因此，伯克希尔一共投资的金额为5.734亿美元。
如果这是巴菲特手下的投资经理托德·康姆斯(Todd Combs)所做的投资，那么这笔资金大概占Todd管理资金的5%左右，不是一笔浅尝辄止的投资。其实这也不是Todd第一次投资IPO公司。在加入伯克希尔之前，他曾经投过Visa信用卡的IPO并一直持仓至今，赚了超过10倍的利润。
而要深入了解Snowflake，就必须了解其主业数据仓库的迭代过程。数据仓库概念最早出现于1970s。第一代数据仓库中，软硬件一体，扩展性有限，扩容成本非常昂贵。随着海量数据爆发式增长，第一代数据仓库出现了明显的性能下降。第二代数据仓库利用Haddop、Hive等开源框架，能够针对海量数据进行高效的存储和运算。不过，第二代数据仓库的软肋在于，依然依托线下机房。这一特点决定了它在性能扩容的过程中需要采购硬件。其后期运维和扩容成本很高。为了解决这一问题，第三代数据仓库，云数据仓库逐步出现。云数据仓库在云端虚拟化了资源，用户点击界面就可以按需使用，实现了在共有云上近乎无限的可供扩容、启停、升级的计算节点数量，不再需要大量硬件采购和线下部署，运维成本也相对更低。
而Snowflake作为第四代数据仓库，其出现是为了解决第三代数据仓库无法根据云本身的特性更好地对自身进行优化。Snowflake的原生云数据仓库能在对象存储技术上，利用计算和存储分离的架构，支持计算和存储节点单独扩展（传统分布式数据仓库的计算和存储是一体化架构，所以不支持单独扩展），有效降低了扩容成本。除此之外，越来越多的企业各个部门都需要用数据仓库，而云原生数据仓库能更好地优化性能调度，多租户的权限管理能力，从而支撑海量数据分析用户的同时访问，还容许跨部门组织的安全数据共享。
诚然，在Snowflake的S1文件（在美国上市需向SEC递交S1文件）中公司提到其竞争对手包括亚马逊的AWS、微软的Azure和谷歌云（GPC）。但是，Snowflake能为客户提供非厂商绑定的兼容多种公有云的数据管理能力，还能在此基础之上提供容灾备份能力。这样的中立性优势，自然更受到客户们的青睐。
Snowflake的护城河深厚
用户和营收数据指数级增长
笔者也试图从伯克希尔投资风格角度去分析这笔交易背后的逻辑。首先，在数据爆炸时代，数据对企业很重要。由于这些数据常对应客户的特点，因此也常是企业盈利的关键信息来源。这些企业不愿意把所有数据都放在一家公有云上，因为这样企业对云服务供应商就没有议价能力，它们更愿意做多云管理，而Snowflake刚好具备这样的优势。
Snowflake成立于2012年，而亚马逊的AWS业务也是在2012年开始对外宣布的，所以Snowflake正是芒格所谓的“冲浪型企业”，应运而生。Snowflake汇总了数据做各类分析和深度学习的模型训练，无缝地让客户们整合数据，分享数据，并从数据中获得关键信息。Snowflake好比一个工厂，把所有原料（即数据）拿来汇总然后加工出产品提供给客户们。
更重要的是，Snowflake的云原生数据仓库是一个平台，这个平台用公有云解决了行业中棘手的数据孤岛和数据管理问题，客户可以自由地整合及问询数据，也可以在组织内外进行数据共享而不需要复制数据或移动底层数据。云原生数据仓库作为一种DaaS(Data-as-a-Service)，几乎不需要客户花费任何运维成本。平台的特性自带正向反馈链，这种正向反馈链正是贝佐斯所谓的飞轮效应。Snowflake的客户越多，使用其服务越多，这些客户就能给Snowflake更多的反馈；这些反馈让Snowflake能够提供更好的服务，依此形成自我加强的正向反馈链，让其他竞争对手难以匹敌。同时，由于其软件的特性，通常边际获客成本很小，因此尽管公司前期会亏损，但今年上半年同比亏损占营收的比例已经明显收窄，具有很强的规模效应。最后，客户的积累和口碑效应能激发典型的网络效应，这种网络效应也是自我加强的。
除了口碑的网络效应之外，Snowflake的所有客户都可以在对方客户允许的前提下共享任何在Snowflake平台上的数据，且不需要对数据进行拷贝或重新处理。比如新冠期间一家搜集新冠疫情的数据Starschema的数据就被Snowflake的2000多个客户实时调用。同时其他机构的数据能和Starschema的数据形成协同，让研究人员更好地从这些数据集合中攫取有用的信息。例如，天气资源（Weather Source）的数据和Starschema的数据结合便可方便研究人员分析新冠与天气之间的关联性。当客户数量达到一定程度后，这种护城河就很难再被竞争对手打破，因为积累客户和培养客户习惯的过程非常漫长。
图1 Snowflake用户之间的互相关联和数据共享能创造巨大的网络效应
当然，增速是果，产品是因，Snowflake的产品力在行业内首屈一指。在DaaS行业中，衡量公司产品质量的指标是净营业额留存率(Net Revenue Retention%)。其含义是公司现有客户在使用Snowflake公司所提供的服务当期总预期营收，减去中止服务的客户造成的营收减少，加上客户因交叉销售或服务升级或超额使用服务造成的营收增加的终值和当期总预期营收的比值。如果产品好，这个比值应该大于100%；如果产品不好，那么比值小于100%。Snowflake的净营收额留存率，是158%！
打破线性思维估值模型
用指数思维看待新经济龙头
这么好的业务，让Snowflake的估值并不低。按照本次发行价的中位80美元，可以推算Snowflake的IPO企业价值大概是228亿美元，企业价值/营收的倍数大概是56.7倍，远高于SaaS(Software-as-a-Service)公司的平均值20.4倍。值得注意的是，SaaS公司在过去五年广受市场的追捧，企业价值/营收的倍数一路从7.5倍飙升到了20.4倍，按照估值乘数，足足增长了200%，而Snowflake，比这个飙升了200%的平均值还要高出一倍有余！而从图2可以看到，过去八个季度公司的平均季度营收增速为24.3%。
图2 Snowflake季度营业收入
作为传统价值投资者，我们习惯了线性思维，而这类公司恰好是指数增长，不符合线性逻辑。比如Snowflake两年不到季度营收就翻了5倍，那么尽管其企业价值/营收现在是50倍，但按照这个增速，可能两年就能再翻5倍，企业价值/营收就会变成10倍。而10倍，是现在市场上SaaS公司平均乘数的1/2。若公司按照市场上SaaS公司的平均乘数交易，则未来两年公司翻倍，年化增速便是一个漂亮的40%。
市场同样不需要担心Snowflake的雪道和积雪。按照Snowflake的内部估计，其云数据平台的截至2020年1月31日市场容量为810亿，远高于其IPO的市值220多亿美元。按照国际数据中心（IDC）的估算，Snowflake所在的分析数据管理、整合平台、商业智能及分析工具市场到2020年年底将达到560亿美元的规模，到2023年年底将达到840亿美元的规模。在这些细分市场中，Snowflake都是领头羊。
从资产负债的角度看，Snowflake手上的现金和短期投资有6亿美元，大多是通过发行廉价的可赎回可转优先股的形式实现。其中，可转优先股共计14亿。Snowflake的IPO能够收入囊中20多亿美元。所以从流动性角度来说，公司没有任何问题。与Zoom不同的是Snowflake还无法产生自由现金流，但负经营现金流的状况正在大幅好转。2019年公司的经营现金流是负的1.44亿，而今年在营收翻了接近两倍后，经营现金流是负的1.77亿，规模优势和网络效应正在逐步显现。相信随着IPO资金的进账和企业进一步高速发展，不久的将来，Snowflake就会成长为一头现金流巨兽。
因此，在认定商业逻辑的时候敢于下注成长，也是一个成长型价值投资者的必修课。毕竟新经济公司的特点就是指数增长，而不能适应指数思维，注定会被这个世界互联的大数据世界逐步淘汰。
（文中观点仅代表作者个人，不代表《红周刊》立场，提及个股仅为举例分析，不做买卖建议。）