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　　来源：中国基金报

　　原标题：独家专访！全球超长线成长股捕手Baillie Gifford，最新发声

　　【导读】Baillie Gifford Lorna Kennedy：“今年是疫情后最忙的一年”，在爱丁堡、上海间频繁飞行以捕捉中国最新机遇

　　日前， 全球超长线投资机构柏基（Baillie Gifford）合伙人、亚洲地区业务负责人Lorna Kennedy 在上海接受本报独家专访时表示，柏基致力于长期深耕中国，持续在中国挖掘优质成长企业，同时深化与不同客户之间的合作，在管理规模和客户多样性上实现多元发展。这是长期事业，柏基对此非常坚定。她表示，对中国公司的研究不局限于中国办公室，柏基自1999年开始投资中国。目前，上海和爱丁堡总部双向联动的研究机制为投资布局提供了深入本地又着眼全球的投资视野。

　　“今年是疫情后最忙的一年，总部已有超过10位投资人士来到中国，年底前还会有更多访问。这种爱丁堡与上海双向互动的研究生态，让我们得以保持对中国发展的敏锐洞察。”

　　柏基始终对中国维持积极的看法，持续寻找不同领域的机会。

　　谈及人工智能在投资中的应用，Lorna Kennedy表示，AI无法替代人对未来的乐观与想象力。目前，AI能力的边界还不足以预测一家企业5到10年后的发展空间。主动管理的投资人能够带来的是对未来上涨潜力的判断能力。

　　Lorna Kennedy于2000年加入Baillie Gifford，并于2022年成为柏基合伙人。她目前负责柏基亚洲地区的业务，包括新加坡、澳大利亚及中国。在此之前，Lorna Kennedy曾负责柏基英国地区金融机构的业务，作为客户部门的董事，加入柏基前，她亦曾在苏格兰FairAegon资产管理公司工作。Lorna Kennedy拥有爱丁堡大学政治学荣誉学位。

　　致力于将全球优秀成长型企业带给中国投资者

　　中国基金报：在中国展业近六年，关于中国投资者你学到什么？

　　Lorna Kennedy：中国投资者在选择海外投资管理人时，整体风险偏好有所不同。本地投资者在中国市场或许愿意承担风险，乐意持有A股，因为这是他们熟悉的企业。在投资由海外管理人管理的全球股票时，他们或许会更加紧张或犹豫。全球股票投资组合中的企业对他们来说相对陌生，所以“看起来”风险更高。

　　投资者刚开始考虑与海外管理人合作，他们或许会先从固定收益类产品入手，随后逐步转向多资产配置产品，沿着风险曲线逐级往上。我们需要向他们介绍全球股票的增长潜力，希望其能够成为投资组合的一部分。

　　理解资产配置的客户，可能更认可海外股票产品、愿意长期持有。然而，对于很多客户来说，多元化投资的理念尚在建立过程中。柏基产品针对某一类增长型资产，我们会告诉投资者，在选择我们之前，仍然要做好功课。我们当然希望成为投资组合的关键组成部分。但对于波动性有要求的客户而言，柏基的产品应是他们组合中与其他资产共同存在的一部分，而不是全部。

　　目前，我们主要面向专业投资者。这类投资者了解我们的投资方法，也认可成长型股票在整个资产配置组合中的重要意义。我们非常强调长期主义，在公司经营和中国业务的发展上也同样如此。我们坚持以长期视角深耕本地市场，持续建立声誉，与合适的资金端建立联系，推动业务稳健增长。

　　中国基金报：你们在上海已经超过五年，未来规划是什么？

　　Lorna Kennedy：相较于百年发展历程，这六年非常短。我们的策略是耐心和长期主义。目前已与主要银行及主权机构建立合作关系，会继续深化机构客户合作。我们希望持续扩大业务规模，在客户与投资两端都取得成果。一方面，在管理规模和客户多样性上不断成长；另一方面，持续在中国发现优质成长企业，并将洞察反馈给爱丁堡总部的同事。

　　这是一项长期事业，我们非常坚定。

　　买入中国公司的根本原因是它们足够优秀，具有全球竞争力

　　中国基金报：中国的创新与西方的创新有何不同？

　　Lorna Kennedy：谈到创新，我们始终保持开放心态。以往西方世界常认为创新主要来自美国，比如英伟达或大型AI模型。但中国如今同样在以完全不同的方式取得领先成果，而且成本更具优势。Baillie Gifford总共有174位投资人员，其中100多人在研究中会覆盖中国公司，同时我们在上海还有8位专门研究中国市场的投研人员，他们不断将一线信息传回爱丁堡。这让我们更容易接触到许多其他全球管理人可能错过的新兴公司。

　　比如，地平线机器人就是上海团队最先启动研究的标的之一，本地团队洞察到这一投资机会，并将其引荐给我们的全球组合。我们与中国的公司管理层保持良好沟通。今年更是疫情后最忙的一年，总部已有超过10位投资人士来到中国，年底前还会有更多访问。这种爱丁堡与上海双向互动的研究生态，让我们持续保持对中国新发展的敏锐洞察。彼此面对面交流，非常有助于激发灵感与合作，希望所有与会者都能在互动中取得成功，同时产生有利于本地与全球投资组合的好点子。

　　中国基金报：全球投资者常误解中国，认为中国难以产生真正原创性。你怎么看这种误解？

　　Lorna Kennedy：确实，在中国，自上而下的政策导向非常重要，企业需要在方向上与监管和国家战略保持一致，才能走得更稳。全球投资者曾因行业变化而受到伤害，因此方向一致很重要。但这不代表中国不存在自下而上的创新。 例如，DeepSeek来自一家民营企业，它在自身战略和资本运用上具有一定自主权。外界有时忽略了中国经济体制的复杂性，上层方向与民间创新可以并行存在。国家对自主创新的推动，也会催生新的技术突破。尤其在过去几年，全球投资者大多对中国创新悲观，而我们始终保持长期积极的态度。之所以能够做到这一点，是因为我们保持开放思维，持续寻找不同领域的机会。

　　中国基金报：十多年前，你们押注中国互联网公司并取得巨大成功，如今市场讨论更多转向所谓“硬科技”。这是否要求投资人具备不同能力，比如理解医药、半导体等技术？

　　Lorna Kennedy：在柏基我们是“通才”型投资者。我们不会，也不认为自己会成为比专业领域人士更懂生物技术或其他专业领域的技术专家。我们擅长的是理解企业及其商业逻辑，并结合过往研究经验和全球视野做出判断。如果能够理解产业机会，并评估公司能否执行好，包括管理团队与财务状况，我们就认为具备投资基础。因此不需要具备某一领域的专家级知识才能投资。

　　中国基金报：许多投资者因过去在消费品等成熟行业成功，而往往难以接受新科技类企业的高估值，错过投资机会。过去的成功反而成为束缚。你们如何避免被过去成功所限制，继续在下一轮创新中保持领先？

　　Lorna Kennedy：这可能正是我们的优势所在，我们始终在思考下一阶段增长来自何处。以长期全球增长策略为例，该策略执行二十多年，组合结构已与当初完全不同。我们在中国的投资也是如此，增长驱动力在变化。我们从单个公司出发，寻找未来最具成长性的企业。如果宁德时代在电池领域是全球领先，那它是一家中国企业并不是重点，重点是它能否在全球范围内胜出。

　　我们关注未来五到十年的增长引擎，包括互联网平台、动力电池、AI芯片、自主驾驶及其他新兴领域。中国存在大量具有全球竞争力的公司，我们买入它们不是因为它们在中国，而是因为它们足够优秀。

　　投研决策机制保证年轻人拥有平等的话语权

　　中国基金报：如何避免被传统估值方法所限制？

　　Lorna Kennedy：估值是整体分析的一部分，但更重要的是我们如何与市场形成认知差异。如果市场已经完全反映乐观预期，我们很难从中获得收益提升，可能就不会持有。某些公司当前估值看起来较高，但如果展望五年后仍具高成长性，那就是可以接受的。若只看静态的估值或短期的12个月，自然会觉得难以承受。

　　作为全球投资者，跨市场类比同样是优势。例如在研究泡泡玛特时，我们会自然地拿它与迪士尼等成熟IP模式进行比较。这种全球视角帮助判断中国企业的潜在路径与成功可能性。

　　中国基金报：你刚才提到关注新公司，那么，在投资决策过程中，如何确保年轻的投资人或分析师能够发声？他们往往更关注新兴事物，也更容易接受新思维。你们是如何做到这一点的？

　　Lorna Kennedy：我们在团队构建方面会特别花心思。以我们的长期全球增长团队为例，目前团队中有四位决策者。其中一位从策略设立之初就一直在负责，已有近三十年经验，资历非常深。还有一位成员稍年轻些，但同样在团队中任职多年，在公司工作了约24年。此外，我们还有两位更年轻的基金经理、分析师，其中一位是人工智能领域的专家，充满热情与干劲。

　　团队结构是经过深思熟虑的，因为我们希望每个人都能将自己的专业兴趣带入投资组合。比如，在公司已超过25年的基金经理，他对一些新兴科技的贴近程度，或许不如年轻分析师或投资经理，因此我们会刻意形成代际互补。

　　中国基金报：从讨论机制上，如何保证年轻成员不会因资深同事的资历而被吓住或意见被忽略？

　　Lorna Kennedy：投票权完全平等，没有人有一票否决权。即便Mark是该策略的发起者，他的投票权仍与其他三位完全相同。如果在四位决策者中只有一位投赞成票，相应的持仓规模也会反映其确信度。

　　这也体现了我们的文化。我们鼓励即便是非常年轻的分析师提出观点，并认真倾听。还有一点非常重要：一旦个股被买入进入组合，它就属于整个团队，而不是某个人。不存在某只股票成功了就归功于谁，或者表现不佳就怪罪谁。组合是团队的共同成果。

　　机器人无法替代人对未来的乐观和想象力

　　中国基金报：对于长线投资者来说，哪一部分工作是人工智能不能取代的？

　　Lorna Kennedy：AI可以加速研究效率，提供有价值的参考。我们在爱丁堡的同事会与AI“辩论”，让它给出反向观点，以检验投资假设。AI在这方面确实是有用的。

　　但AI无法替代的一点是，对未来的乐观与想象力。它目前能力的边界还不足以预测一家企业五到十年后的发展空间。我们能够带来的是这种对未来上涨潜力的判断能力。

　　另外，我们强调长期视角和耐心。AI更倾向于对过去的量化数据做出快速反应，例如销售或股价变化，而我们会回到一家企业的基本面，决定是否继续持有。长期持有的纪律是最关键的。例如我们持有亚马逊超过20年，回报超过100倍。如果只看数据，2005年我们可能就应卖出。但当时亚马逊宣布推出Prime免费配送后，股价曾下跌35%，我们依然坚持。事实证明这是正确的选择。我认为仅靠AI或量化模型很难做出这样的决策。

　　投资不仅是处理数据和进行逻辑分析。长期投资必须基于基本面、行业趋势、管理层判断等因素，而对人的判断无法完全量化。AI或许能帮助识别下行风险，但想象一家企业最乐观的发展路径，并为其分配正确概率，这对AI来说非常困难。

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