核心觀點:
1、AI 是數字化時代的 " 操作系統 ",本質是超級工具。今天我們看 OpenAI,還是更多在 C 端,未來它會在很多 To-B 端,各行業都會加速它的數字化進程到來。它肯定不是一個短期的主題或純粹的炒作,一定是一個具有劃時代意義的産品。
2、在産業上,大模型的 " 卷 " 才剛開始,有點像當年的智能手機,或者前兩年的電動車,接下來可能會需要一個比較長的鏈路,去建立自己的商業模型和行業壁壘。
3、除了大模型之外,其實行業上還有幾塊。一是算力,現在是鏈路上關注度比較高的,算力更像賣鏟子的人,确定性還是比較高的,它可能彈性沒有大模型那麽大;最後還有一類是做應用的公司,就類似于移動互聯網,我們把今天的 AI 當作一個提升生産效率和生産力的一個工具的話,那一定會誕生新一輪的應用。
4、運營商是十年一個周期,是科技行業鏈路裏周期最長的。在數字化時代,運營商又會回到一個比較重要的參與者位置上,既然是十年一個周期,剛剛漲了一年,至少周期還沒有結束,長期來講,我個人還是比較看好的。
4 月 12 日,中信建投 TMT 首席分析師武超則在一場路演中,對 TMT 行業進行分析和展望。
以下是投資作業本(微信 ID:touzizuoyeben)整理的精華内容,分享給大家:
AI 是數字化時代的 " 操作系統 ",本質是超級工具
從去年四季度到今年一季度,大的科技闆塊迎來了市場前所未有的關注度,不管是在交易量,還是一、二級市場,都有比較大的反應。從我的角度來講,不一定是 iphone 時刻,但至少應該是數字化時代一個全新操作系統的誕生。
這次 AI 更像數字化鏈路上的一個底層操作系統,有點像移動互聯網時代,2007 年誕生了蘋果的 IOS,後來有了安卓,但是 2011 年安卓的滲透率超過 50%。後來在移動互聯網發生的事情已經很清晰,2011 年到 2020 年,差不多十年時間,移動互聯網一輪大的牛市,誕生了一大批,比如 BAT 這樣漲了 20 倍的公司,在美股看也是類似的。
所以我個人覺得,這次 AI 更像數字化時代的一個底層操作系統。再往前推演,它有點像 PC 時代的 windows,微軟出來的表态也是類似的,就是如果沒有 windows,PC 端不會這麽成功,不會在互聯網浪潮上發揮那麽大的作用。移動互聯網的 20 年也是類似,操作系統的發布對未來各種各樣的應用商店,以及上面各種各樣的 Apps 的誕生,起到了一個加速落地的過程。
今天的 AI 本質上是一個超級工具,這個工具沒有任何情感色彩,它會全面加速全社會數字化時代的到來。具象化講,它可能會加速數據挖掘的效能,加速數字化應用落地的場景,更好地服務實體經濟,所以不一定最終僅僅是那些 To-C 的場景。
今天我們看 OpenAI,還是更多在 C 端,比如聊天、生圖這些場景下出圈,但我覺得它的意義遠不止這些,未來它會在很多 To-B 端,比如生物制藥、創新藥,包括一些新材料,甚至航天航空,各個行業都會加速它的數字化進程到來。所以從這點上來講,我覺得它肯定不是一個短期的主題或純粹的炒作,一定是一個具有劃時代意義的産品。
大模型的 " 卷 " 剛開始有點像當年的智能手機
如果以 ChatGPT 這個爆款的應用爲抓手來展開投資邏輯,首先,要把産業自身的進展和投資分開來看,尤其在科技行業的投資上。像我們當年完整經曆過移動互聯網這一代的人,大家都很糾結,就是在科技行業什麽時候是主題投資,什麽時候是價值投資。
科技行業的投資模型跟很多行業不一樣,包括前兩年同樣是成長股裏的新能源,新能源本質上是高端制造,但 TMT 本質上是科技創新。科技創新最偉大的公司一定有一個非線性拐點,就是可能很長一段時間他都不斷的投入,在收入利潤上沒有很好的體現,但一旦過了這個臨界點,你會發現它有一個大的能力躍升,不管它的創收,還是盈利能力。
最典型的像當年的亞馬遜,從 2015 年它的雲開始盈利以後,它的利潤增速是比收入增速還快,因爲他的邊際成本會迅速下降,所以這是科技模型裏很重要的一個鏈路。
從産業端來看,當下大家最關注的是大模型,誰能下一個像 OpenAI、微軟,在這個鏈路上做出讓人非常驚豔的爆款産品。因爲你會發現,在生成式 AI 鏈路上,已經有非常大的這種非線性的拐點。
從國外和國内現在做大模型有關的公司來看,大模型的落地難度是非常大的。因爲它不僅要求你訓練數據集的量要足夠大,同時要求你的算力、足夠高質量的數據,比如說中文語料等。還有比如他需要有大量的場景。
所以這段時間做大模型的公司非常多,除了海外的那些巨頭,國内像華爲、百度那些互聯網巨頭,包括騰訊、智捷,以及一些 A 股上市公司,都會引入到這一塊兒。在産業上,大模型的 " 卷 " 才剛開始,有點像當年的智能手機,或者前兩年的電動車,接下來可能會需要一個比較長的鏈路,去建立自己的商業模型和行業壁壘。
從産業端來講,它的不确定性比較大。但反過來,從投資上,可能大模型也是吸引力最大的。今天的 OpenAI 已經馬上接近千億美金的估值,這就是我們所謂的萬億人民币估值,一個想象空間非常大的鏈路,所以就會造成大家在投資上,肯定短期對大模型及相關産業的關注度非常高。在産業上,個人的觀點可能不會那麽快,還是會一個長期需要反複驗證,或者說 " 卷 " 出來的鏈路,有點像前兩年電動車的整車廠。
大模型外算力和做應用的公司确定性很高
除了大模型之外,其實行業上還有幾塊。一算力,現在是鏈路上關注度比較高的。算力更像賣鏟子的人,不管誰在大模型上或者應用上能做出來,對應到 CPU、GPU 或者服務器、存儲、網絡設備,以及相關的像交換機、路由器,甚至像光模塊,光通信。這些公司會有一個相對比較确定的需求拉動。
而這些公司前期因爲 2015 年之後,互聯網的浪潮下去後,相對在逆周期的過程中。也就是說在二級市場和一級市場,他們的估值是比較便宜的,但是最近漲了很多,但是相對它曆史估值中樞我認爲性價比還算可以。至少會稍微有些區别,因爲出現了全新的需求。
北美能看到的,圍繞像英偉達等這些鏈路上,互聯網廠商的資本開支已經逐步起來,從這點上,算力的确定性還是比較高的,它可能彈性沒有大模型那麽大。
最後還有一類是做應用的公司,就類似于移動互聯網。我們把今天的 AI 當作一個提升生産效率和生産力的一個工具的話,那一定會誕生新一輪的應用。就像移動互聯網時代,出現了遊戲、互聯網、電商、短視頻。
那我們現在就要想,大模型出來之後,未來在數字化時代可能會成功的應用會是哪些?
短期看,因爲海外已經接了 GPT,所以有一些所謂 10 億美金的小龍頭已經逐步跑出來。國内一方面是出海的鏈路,另一方面我個人還是比較期待今年下半年國内這幾家大模型公司的發布,這也會迎來國内應用有關公司的逐步落地。
總結,産業的進展和投資可能不會完全同步,有時候甚至反過來,這可能是在投資過程中,大家要注意的,應該是什麽階段去看什麽指标,而不是不管什麽階段都隻看業績,或者是已經有了業績,還去看故事。要把什麽階段是主題投資,什麽階段是分化之後的基本面投資。要做一個區分。
運營商是科技周期最長的行業十年周期才過了一年
關于運營商,運營商應該是整個 TMT 行業中周期最長的一個行業。我們經常說電子行業可能是四年一個技術循環,應用可能是所謂硬三年軟三年商業模式再三年,但是運營商是十年一個周期。
回頭看,全球是 1990 年左右商用了 2G,2000 年左右商用了 3G,2010 年左右商用了 4G,然後 2020 年左右商用了 5G。基本上是十年一個代際。
中國可能跟全球還不太一樣,比如我們的 3G 是 2009 年才上的,跟全球的 3G 周期有點錯位,這跟我們當年的制式一直沒有落地也有關系。後來 4G 我們是在 2013 年上的,全球主要 4G 上的節點是在 2010 年左右。5G 我們是在 2019 年上的,全球是在 20 年左右。但是總體來看,所謂通訊的代際叠代,就是十年一個代際,所以運營商是科技行業鏈路裏周期最長的。
回首看移動互聯網那十年的浪潮,某種意義上,我覺得運營商是錯過的,就是他更多被管道化,或者說互聯網公司是最後網絡化帶來的受益者。所以 2018 年以前,更多是網絡化和信息化的時代,大量最終跑出來的應用是一些全新的公司。運營商在裏面盡管承擔了很多底層的基建作用,但沒有非常大地分享到新增部分應用的蛋糕。
但這已經過去了,再看今天,如果底層是一個數字化和智能化時代的來臨,運營商依然是一個非常重要的參與者。今天我們大概有 250 萬基站,運營商在這裏承擔了巨大的建設以及投資基礎設施的鏈路。
另外,在今天非常熱的算力和雲資源上,運營商在國内乃至全球也占據了非常重要的份額。比如服務器保有量上,三大運營商是最大的,然後是互聯網公司等等。
另外一個層面,也會跟未來數字化的目标有關系。就是 3G 時代或者 4G 時代的移動互聯網,本質上它還是一些 To-C 應用爲主。比如社交、直播、電商,更多的是效率優先,就是怎麽能降本增效,低成本做這樣的東西。
這一輪數字化除了這些場景,它會跟很多生産的場景(To-B),比如工業數字化、無人駕駛、智慧礦山,剛剛開始也談到了,會更多的跟生産深度相關。這些提供數字基礎設施的,對安全的要求某種意義上大于對效率的要求的,這時候運營商有它的優勢。
一方面底層的可靠性和的安全性,還有非常重要的就是它本身 To-B 的基因,可能是有優勢的,至少運營商都是在政企業務上等等。它非常有基因去服務産業端,或者企業端。相對服務個人的時候,更多是短平快,或者說要做一個所謂标準化的爆款出來,運營商的效率沒有那麽高,是吃虧的。但如果未來更多延伸在 To-B 方向上,運營商可能反而占優。
所以從這些邏輯上分析,在數字化時代,運營商又會回到一個比較重要的參與者位置上。不管是在網絡側還是在雲(計算資源的這一側),以及最近非常熱的 AI 計算,它都會是一個非常重要的參與者。
但是從投資上來講,大家現在也非常關心數字經濟和中國特色估值,運營商是爲數不多的部分交集,所以大家可能短期比較糾結,去年到現在漲幅比較大。但既然是十年一個周期,剛剛漲了一年,至少周期還沒有結束,所以從長期來講,我個人還是比較看好的。
而且從報表角度觀察,不管是現金流,還是它的 ROA、分紅、現金回報等,運營商還是非常穩定的。它是一個在宏觀經濟增速下來的大背景下,雖然增速不快,但它非常穩定和持續。在這種宏觀背景下,我想就會有比較多的資金願意在裏面等待或者持有。
不可否認的是,運營商本來是一個重資産,不能簡單粗暴地按照純科技股或者是互聯網公司的邏輯去估值。因爲中國的三大運營商每年都要有三、四千億的資本開支。重資産要不斷投資,然後建基站、建數據中心、建網絡,最後再去獲取回報的這樣一個商業模型。
這時從估值上我們要考慮它的 PB 和 ROE,隻有 ROE 不斷提升,才有可能給予他一個更高的 PB。
運營商在過去一段時間内,講中國特色估值,也不是隻講估值,沒有基本面,我覺得這是錯誤的。運營商的基本面确實在好轉,不管是 ROE 還是現金流、利潤增速、收入增速都在好轉的過程中。
這裏應該是雙向的,就是既要符合常規審美的基本面改觀,但同時又要有更好的估值定價模型,去怎樣給這樣的資産(定價),尤其在全球風險都比較大(的時候)。這段時間不管是銀行還是海外,還有一些風險比較大的資産,以及傳統行業的一些出清。這個時候風險偏好也對它更友好一些,這樣在估值上,它的稀缺性就會體現出來。
運營商的機會:雲、IDC、數據中心、産業數字化
具體來講,數字化時代,運營商其實在有些業務上是有機會的,比如在雲計算有關的業務上,公有雲也好,包括兩年的國資雲,以及現在國家做數據要素。
核心是在大量新政策推出背景下,運營商在這些政策非常支持的鏈路上,是否取得非常好的卡位,成爲一個重要的參與者,然後最終能在這個鏈條的發展和增長中取得或者分享到增長。
剛剛講的雲是一個方面,其實這兩年運營商在 IDC 和數據中心以及服務器的投資上增長也非常快。
另外運營商會有比較大的機會——産業數字化。
所謂産業數字化上面是什麽東西,我理解就是 To-B 的這些政企的業務。比如用數字化的技術更好服務工業、制造業、交通、物流行業,這些場景才是未來。尤其 AI 來了以後,提升空間非常大,相比于 C 端的娛樂,服務業,那些領域已經非常卷了。長期來看,我個人覺得To-B 領域的增長空間或者數字化、智能化的空間會大很多。
目前來看,運營商會是其中比較重要的參與者,但是以上都需要時間驗證,是不是能夠在這裏面取得好的位置,以及當海外大模型其實已經有比較大的技術躍升之後,怎麽去參與進去,有我們自己的大模型,或者 AI 工具,這些東西都是要去逐步驗證。
另外,傳統 To-C 業務,5G 起來以後,過去的提速降費也在逐步結束,運營商已經把資産投下去了。未來就看在 C 端到底有沒有爆款應用出來,能讓大家對所謂流量的使用再上一個台階。
新技術出現,四闆塊周期提前終結會有新增長出來
數據通信方面,我們過去把數通和電信當作兩個鏈路。
一個是通訊,解決通信的問題。數據通信本質上可以簡單粗暴地理解成數據中心或雲有關的基礎設施投資,我們稱行業數據,也叫數通。
過去在海外數通資本開支的源泉是北美的四大互聯網公司:谷歌、亞馬遜、微軟、facebook。
國内除了 BAT 之外,就是三大運營商,讓他們投到數據中心有關或者數據通訊有關鏈路上的資本開支。
直觀來看,大概就是機房裏面可能主要會剩下這麽幾個闆塊。
一個最直接的就是服務器和存儲,這是在這個鏈路裏面比較大或者占比比較高的一部分。但是這兩個行業的問題就是它的周期性比較強,或者利潤率相對比較薄,但行業集中度已經比較高,是一個要看行業周期的闆塊。
但是現在肯定處在一個老的周期基本見底,新需求又在上來的階段,所以今年服務器和存儲的表現不錯,尤其是出海的相關公司。
另外,比較大的就是交換機和路由器。過去這一塊,我們把它叫數據中心中的水龍頭,實際上就是做交換路由的這一塊,它的毛利率比服務器和存儲量更高一點,因爲細分産品非常多,所以利潤還不錯。
另外比較重要的就是光模塊和光器件,軟件叫光通信,這裏面有大量比如做光的,本質是做光電的轉換,把交換機和光更多做在一起的新技術模式。當然光本身也在從 100G 向 200G、400G,今年可能上 800G,再去躍升的産品升級過程。
在 ICT 行業裏面還有比較大的就是信息安全,一些有關安全的産品以及 IDC,這差不多是數通的鏈路。從這個鏈路上來講,這些闆塊的确定性還是蠻高的,至少從目前 AI 所拉動的新的需求來講,當然我們不知道 AI 最後比如大模型如果出來以後挂了多少應用,因爲推理部分實際上對算力會有多大量化的線性拉動,現在不能判斷,但是整體趨勢确實是爆發式的向上。
所以這些公司本來它其實在一個周期向下的過程中,所以估值也都在跌,但一下子出現一個新技術這個周期就提前被終結了,就可能會有新的增長出來。
國内公司芯片在生态上還有差距
關于中國相關的算力、硬件公司的實力如何,我認爲大概分幾塊。一個是 AI,最直接、最核心還是 CPU 和 GPU,或所謂的 AI 計算的核心芯片。
美國英偉達在國内也有一些對标公司。我自身感覺他的差距可能不在于簡單的計算能力,單看單顆芯片,把它拿去跟英偉達的 V100 或者 A100 做比較,單顆芯片的差距并沒有那麽大。
但它可能更多的是差在比如生态上,就是國内基于 ARM 架構的生态可能就會差一個數量級。你可以理解爲給你一個手機或者一個應用商店,你裏面有多少個 APP,其實你的生态可能差了一個數量級。
我們用一個 CPU 和 GPU,本質上除了有好的計算能力,還是要有生态,這樣你才可以更便捷或更高效地被調用。另外一個差距主要還是在制程方面,實際上還是要用到更多性價比等。
這部分會制約它的穩定産能,尤其當 AI 需求深入起來以後,是不是能有可持續的産能釋放,我覺得可能會差在這兒。
但是對于國内的 CPU、GPU 公司,我還是比較看好的,正是因爲有了這一輪新的 AI 需求,可能會給這些公司帶來一個非常重要的刺激,把這個生态迅速建立起來。
因爲現在有大量的人,不管是做大模型的人,還是做應用的人引進來,包括資本引進來。在這個周期裏,對他的試錯或者包容,或者讓他快速成長起來的機會會變多。所以我覺得這對國内的對标公司是一個非常重要的契機,很有可能在這個鏈路裏它就會跑出來。
新技術出現,就不關注信創、半導體了這是最大的誤解
我一直覺得這種新的技術變遷跟國産化是相輔相成的,包括信創行業很多東西,很多人理解認爲,我有新技術,是不是就不關注信創或者半導體了,我覺得這是最大的誤解。
半導體和信創行業能不能成功,跟有沒有新需求非常重要,因爲每一次替代或者國産化的主線能起來,一定是有新需求出來的時候。這時才會有更多重新分配份額或者重塑産業鏈的機會,同時又有大量的錢融入到這個行業,就像流片一次的成本非常貴,這才有可能給你試的機會,我覺得這非常重要。所以這兩件事其實是相互促進的。
算力端投資機會
站在今天來看,我們在算力端就兩類公司,一類是賣鏟子的公司,另外一類就是陷入瓶頸的領域,甚至是它的上遊比如設備、材料,這兩個方向至少從目前來看都有機會。
因爲上一輪在移動互聯網起來的時候,我們不需要從操作系統,當年像蘋果的 IOS 和安卓誕生之後,中國沒有一家公司想着去做一個 IOS,都是想怎麽做一個應用商店。
但是實際上在今天的環境,我們不僅要從操作系統做起,要做自己的大模型(相當于操作系統),甚至我還得從底層的芯片做起,或者還可以從芯片的上遊做起,這其實會給中國公司提供很多新的機會。
在算力平台方向上,除了CPU、GPU 之外,肯定要把它組成服務器,那裏面應該還要有存儲。除了存儲服務器之外,要有交換機、路由器、光模塊、光器件,包括安全類的産品。再往上延伸,還要有電源設備,包括精密空調,比如 IDC 有關的服務,這些都會延伸出來,這純粹是在算力或者硬件端考慮的問題。
再往後延伸,我覺得也一定需要有後層的專業雲服務。最後你不管大模型在哪,你要架在一個雲上,包括上面也要有有關的一些做部署、做實施的公司。
最近國外有家公司很熱,他就專門給大家部署實施,讓你快速上模型,我覺得這種公司也會很有趣。當然在模型服務上,肯定還有一些比如做數據清洗、标記等的數據服務公司,這些其實都是在鏈路上,可能會分享到成長的公司。
我剛剛提到的這些,我們的優勢是比較明顯,比如光通信。過去實際上是美國比較領先,但後來經過互聯網那一輪大的發展,在 2015 年前後,我們看到現在北美主要的雲廠商,它的光通訊的供應商也是今後有一大半中國企業。
就是在這個鏈路裏面,所謂光器件、光芯片和光模塊也有很多中國公司在裏面占據了相當的份額。所以他不僅可以分享中國的成長,也可以分享海外的成長,就是北美大廠也要用他們的産品。
再比如交換路由,一些 ICT 設備。過去在 ICT 設備,像中興、華爲其實就是占據全球一半的市場份額,當然他們今天可能受各種影響。但在這些鏈路上,也有一些企業更多的在供應鏈裏面,比如 PCB、MLCC,電動元器件 PCD。
不管是英偉達的代工或者有關的軟闆和硬闆,其實都要在中國企業鏈路裏面去做。他不可能在美國或者其他地方去做,其實還是中國的供應鏈在給他服務,A 股也有很多公司在服務有關的鏈路上。
實習生劉晨對本文亦有貢獻
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本文作者:王麗,褚倩 來源:投資作業本