科技股跑贏大市，AI標的估值仍較理性

2023年納斯達克上漲32.9%和大盤科技股（MAAMNG*）帶動標普上漲16.6%跑贏道指漲幅5.8%（見圖表1，2）?？萍脊傻靡嬗跐B透率透支回吐后，自身經(jīng)費削減或電子/半導體預期見底的業(yè)績修復和長端利率（10年期美債）下行帶來估值的修復。

(資料圖片僅供參考)

Al帶來的長期機會受到進一步關注，市場對AI相關標的估值，除AI收入釋放幅度大的標的如英偉達和AMD，仍然較理性。受益于AI的大盤股如微軟，谷歌和Meta估值并沒有大幅高于2018以來平均值（見圖表3），受益于AI軟件股估值相對于標普軟件行業(yè)估值提升幅度也較小，AI帶來益處的體現(xiàn)主要還是反映在收入和收入預期上。

圖表1：美國各大指數(shù)表現(xiàn)

資料來源：Bloomberg，中金公司研究部

圖表2：MAAMNG vs.標普500ex MAAMNG

資料來源：Bloomberg，中金公司研究部

圖表3：美國科技股估值

注：*MAAMNG為英偉達，亞馬遜，谷歌，蘋果，Meta，微軟，市值加權

資料來源：Bloomberg，中金公司研究部

圖表4：受益于AI軟件公司估值

資料來源：Bloomberg，中金公司研究部

產業(yè)層面：Al創(chuàng)新周期落地快于互聯(lián)網(wǎng)周期

硬件壁壘：Al依賴算力與數(shù)據(jù)儲存，互聯(lián)網(wǎng)依賴PC與智能手機滲透

互聯(lián)網(wǎng)初期的滲透進程很大程度取決于數(shù)據(jù)通信基建推進的速度，和個人電腦價格下降帶來滲透率的提高，更多的應用如社交平臺，視頻共享，網(wǎng)絡工具在智能手機開始普及才有較好發(fā)展。

對比之下Al相關的硬件投入主要以算力和相關數(shù)據(jù)儲存基建為主，AMD預計加速器投資將由目前的300億美元增長至2027年的1500億美元，總體硬件投資將由當前的400億美元增長至2000億美元。目前（2022年）全球數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)，硬件和通信設備2.36萬億美元的投入并逐年增長，AI所需投資是相對可控的。當前大模型訓練成本高，如Chat GPT4.0累計訓練成本據(jù)報道已超1億美元，較為昂貴，隨著芯片算力的提升和成本下降，訓練成本將持續(xù)下降，我們認為Al滲透率有望進一步提升。

資料來源：Bloomberg Intelligence，中金公司研究部

圖表9：全球IT開支預測

資料來源：Gartner，中金公司研究部

圖表10：GPU算力提升

資料來源：英偉達公司公告，中金公司研究部

圖表11：AI模型訓練成本下降

資料來源：ARK Invest Research，中金公司研究部

應用落地：IaaS/PaaS/SaaS的模式更快落地

IaaS/PaaS/SaaS的商業(yè)模式可以有效的發(fā)揮基建和平臺投入的規(guī)模效應，從而有效地降低使用/消費者的初期投入（見圖表12）。底層硬件和所需云的基礎設施由于投入需求大主要由科技龍頭公司占領，基礎模型開發(fā)層面由于數(shù)據(jù)和算力的需求進入壁壘業(yè)較高-目前以科技龍頭和幾家獨角獸為主且初具規(guī)模（見圖表13），用于建立于基礎模型上的開發(fā)工具和Al應用則是目前發(fā)展的藍海。

圖表12：AI中算力，模型和應用商業(yè)模式

注：圖片來源中金研報《人工智能十年展望（六）：Chat GPT興起，創(chuàng)成式 AI 能否重塑工具軟件底層邏輯？》

資料來源：中金公司研究部

圖表13：支持各種應用的基礎模型選擇多

資料來源：McKinsey，中金公司研究部

依托龍頭：既有的基建和平臺也加快應用落地

AI開發(fā)主體以科技龍頭公司為主，優(yōu)勢在于：1）龍頭擁有豐富的云基建資源和現(xiàn)金流來支撐AI投入（見圖表14，15）。2）龍頭既有平臺和產品已有較多的用戶和較高的市場占有率，因此推出融入AI 產品的渠道較順暢，同時龍頭企業(yè)掌握核心技術較多（見圖表16）和行業(yè)話語權強，具備推動AI的動力和能力。目前除GPT4.0到6月為止已有1億使用者，依托于既有產品的也有較好的市場反應：如微軟的GitHub Copilot，Window Co-pilot已經(jīng)有2000萬用戶，Adobe的Firefly結合Photoshop已有用戶產出5億個作品；谷歌也將AI融入其既有產品和推出簡化商家商品照片和簡介制作，Meta更好定位廣告的產品。Salesforce已推出了AI融入的Einstein產品, Apple也將推出自己研發(fā)的Chatbot。AI落地目前最大的障礙主要為數(shù)據(jù)隱私和安全，知識產權和準確性問題，建議投資人關注對以上問題有較好解決方案的產品，對準確性要求較低的終端市場如消費者應用。

圖表14：微軟、谷歌、亞馬遜云基建占比高

資料來源：Bloomberg，中金公司研究部

圖表15：微軟、谷歌、Meta、亞馬遜運營現(xiàn)金流

資料來源：Bloomberg，中金公司研究部

圖表16：行業(yè)掌握核心技術

資料來源：Bloomberg，中金公司研究部

所處階段：Al進入應用加速階段，可類比Web 2.0

基于AI基建壁壘低和應用落地快的特性，目前所處階段跟2004年后的Web 2.0更相似，應用落地更快和商業(yè)模式更多元。

在Web 2.0期間電商和數(shù)字傳媒增長（1997-2004年，2004-2010年和2010-2017年，年化復合增長分別為10%，12.8%，10.4%）跑贏數(shù)字基建（1997-2004年，2004-2010年和2010-2017年，年化復合增長分別為5%，4.2%，4.5%），數(shù)字基建中軟件和支持服務跑贏硬件和通信設備。建議在受益于Al基建投資的硬件標的之外，中長期關注融入Al的軟件，Al支持服務的相關標的，留意基于Al的可能出現(xiàn)的新商業(yè)模式。

估值層面：初期拉動估值，中長期關注輕資產標的

由于創(chuàng)新周期的屬性，周期初期資本開支大幅增長和資本開支占營收比上升對估值有正面拉動作用。如較近期創(chuàng)新周期：線上社交和文娛，電動汽車，太陽能的龍頭股初期估值都與資本開支占營收比呈正相關（見圖表35）?？傮w來說，歷史上除1990-2002年，美國經(jīng)濟處于高增長，利率下行周期，通脹溫和的Goldilocks（美國兩年期利率下降了5.96%，10年利率下降了5.40%，實際GDP增長年均3.19%），市場對未來樂觀情緒高漲和有一定不理性，市場更青睞資本開支快的企業(yè)（見圖表36，37）；其它時期如2002-2008年，尤其2013-2022年（雖然利率接近0%，實際GDP增長每年平均只有1.95%）低經(jīng)濟增長帶來對資本開支回報的不確定，標普市盈率于資本開支占營收比較明顯負相關（見圖表38）。

目前實際經(jīng)濟環(huán)境并非Goldilocks和投資人不理性樂觀情緒的情況下，我們預期市場中長期將繼續(xù)青睞輕資本商業(yè)模式如軟件等（見圖表39）。

圖表35：創(chuàng)新周期龍頭企業(yè)估值與資本開支占比

資料來源：Bloomberg，中金公司研究部

圖表36：標普500 PE與資本開支占比（1990-2002）

資料來源：Bloomberg，中金公司研究部

圖表37：2000年市場的不理性增長預期

注：圖中百分比代表：假設2000年美國互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)PE為605是合理的，則在長期PE分別為10-30的情況下，未來10-30年互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)公司所需產生的超額收益

資料來源：NBER Working Paper 8630，中金公司研究部

圖表38：標普500 PE與資本開支占比（2013-2022）

資料來源：Bloomberg，中金公司研究部

圖表39：科技行業(yè)硬件vs.軟件估值

資料來源：Bloomberg，中金公司研究部

（文章來源：中金點睛）

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