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民生證券:行業雲商資本開支穩步增長 電子算力需求持續旺盛

發布 2024-11-8 下午03:09
© Reuters.  民生證券:行業雲商資本開支穩步增長 電子算力需求持續旺盛
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智通財經APP獲悉,民生證券發佈研報稱,CY3Q24北美雲商資本開支穩中有升,當下算力需求依舊旺盛,2025年資本開支逐步清晰,算力敘事仍爲當下主線。CY3Q24四大雲商資本開支基本符合預期,2025年仍將維持增長;算力需求依舊旺盛,雲商或通過降低Opex以及拉長折舊年限等方式提升Capex潛在空間。當前AI對雲商業績產生的正向貢獻已經開始逐步體現,後續仍有望維持高速增長,伴隨AI投資的商業模式跑通,雲商對資本開支的投入也有望更爲積極。

事件:

1)據市場媒體報道,截止11月5日,英偉達市值達3.43萬億美元,成爲全球市值第一大的公司。

2)前一週北美雲商公佈三季度業績及資本開支,北美四大雲商CY3Q24合計資本開支爲598.14億美元,同比增長61.7%,環比增長13.2%。從四大雲商資本開支情況來看,亞馬遜資本開支超預期,其他三家雲商資本開支基本符合此前指引與市場媒體一致預期。該行認爲,當下海外算力產業鏈的核心矛盾仍然爲2026年的需求增長,雲商資本開支超預期爲英偉達市值成長的一大主要原因,後續需持續關注雲商開支計劃。

民生證券主要觀點如下:

CY3Q24四大雲商資本開支基本符合預期,2025年仍將維持增長。

CY3Q24北美四大雲商CY3Q24合計資本開支爲598.14億美元,同比增長61.7%,環比增長13.2%;市場媒體一致預期CY2024北美四大雲商資本開支合計爲2226億美元,同比增長51.0%。

微軟:CY3Q24資本開支149.23億美元,qoq+7.6%,yoy+50.5%,此前公司指引Q3資本開支環比增加,實際數據基本符合預期,公司指引下一季度資本開支環比增長,但伴隨需求增長,資本開支增速將放緩;

Meta:CY3Q24資本開支92.10億美元,qoq+12.7%,yoy+40.8%,公司將全年資本開支預期範圍從上一季度的370-400億美元上修至380-400億美元,符合391億美元的市場媒體一致預期,關於2025年,公司預計2025年資本支出將繼續大幅增長;

谷歌:CY3Q24資本開支130.61億美元,qoq-0.9%,yoy+62.10%,此前公司指引Q3資本開支保持或高於120億美元,實際數據略超預期,據公司指引該行測算公司2024年資本開支預計500億美元以上,2025年保持適度增長,與此前指引一致;

亞馬遜:CY3Q24資本開支226.20億美元,qoq+28.4%,yoy+81.3%,顯著超市場媒體一致預期,公司對2024年資本開支計劃爲750億美元,預計2025年將進一步提升。

算力需求依舊旺盛,雲商或通過降低Opex以及拉長折舊年限等方式提升Capex潛在空間。

當前算力需求依然十分旺盛:一方面,亞馬遜三季度資本開支大超預期,另一方面,微軟在業績會中提及不會將算力卡用於對外租賃。市場擔憂點主要來自對雲商資本開支的進一步增長空間,該行認爲當下雲商資本開支仍有提升空間:

1)AI已經帶來了Opex方面的降本增效,谷歌在業績會上表示將通過AI提升員工工作效率,來對沖Capex的大幅增長;

2)雲商紛紛延長雲基礎設施的折舊年限,微軟在業績會中提及AI固定資產折舊時間將達到15年,遠高於此前折舊時間。整體來看,儘管四大雲商對2025年資本開支未更新明確數字指引,定性表述與上一季度基本一致,但云商已經着手通過各種方式提升Capex空間來應對強勁的算力需求。

AI對雲商收入貢獻逐步顯現,ROI問題有望得到解決。

此前市場對算力產業鏈的另一個核心擔憂是,對於雲商而言,每年幾百億美元的資本開支如何帶來回報。本季度的業績會上,多家雲廠商表述了對AI營收貢獻的樂觀展望:

1)微軟表示AI業務將在Q4貢獻年化100億美元的收入體量;

2)Meta表示AI驅動的推薦算法使得旗下應用程序的使用時間提升了8%;

3)亞馬遜提及AI年收入達幾十億美元,且將維持三位數的年增長率增長。當前AI對雲商業績產生的正向貢獻已經開始逐步體現,後續仍有望維持高速增長,伴隨AI投資的商業模式跑通,雲商對資本開支的投入也有望更爲積極。

投資建議:

1) 全球算力龍頭:英偉達(NVDA.US)、AMD(AMD.US);

2) 國內算力替代:海光信息(688041.SH)、寒武紀-U(688256.SH)、景嘉微(300474.SZ);

3) PCB:勝宏科技(300476.SZ)、滬電股份(002463.SZ)等;

4) 銅互連:沃爾核材(002130.SZ)、鴻騰精密科技(06088)、精達股份(600577.SH)、神宇股份(300563.SZ)等。

風險提示:下游需求不及預期的風險;大模型能力升級不及預期的風險;AI應用落地不及預期的風險。

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