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对话东吴基金经理刘元海:市场迎来“AI算力投资元年”未来三到五年有望进入科技股时代

2023-12-11谢长艳张桔

证券市场红周刊 2023年45期
关键词:算力渗透率半导体

谢长艳 张桔

2023年的交易日所剩无几。市场一直期待向上的趋势。近期市场反弹是否在试探上涨的行情呢?

从历史经验看,市场底离政策底一般是两到六个月。现在市场确认的政策底是今年7月底政治局会议提出“活跃资本市场”。国庆长假后,A股市场又出现一波调整,估值底已经看到了。

此外,业绩底也已经确立,体现在今年三季报基本确认A股上市公司利润增速见底回升。历史回看,A股市场底基本同步或领先于业绩底。

基于以上两点,我们判断,当前A股上行拐点区域已经出现,现在市场在等待上行催化剂。首先,需要10年期美债利率从5.0见顶之后慢慢进入下行趋势。这是大概率趋势,将对A股形成很大正面驱动。其次是上市公司利润增速。从历史看,A股整体进入见底回升状态且回升幅度较大的话,上市公司要进入一个景气上行周期。从目前上市公司盈利结合历史盈利增速趋势看,从三季度开始到明年上半年,上市公司利润增速有望继续上行。

这样看来,2023年业绩公布或者到明年上半年业绩增速趋势确立,都会对市场上行形成推动。如果要提前配置,哪些领域会更受益于复苏行情呢?

科技、TMT行业回升趋势非常明显,赛道趋势基本出现。

如电子半导体,虽然收入、利润增速下滑明显收窄,今年四季度有望同比转正,明年上半年同比有望更好。还有AI算力相关板块,特别是光模块龙头公司,单季报业绩增速明显加速甚至超预期。今年四季报到明年上半年,这些领域的利润增速进一步加速且超预期概率较大。

我在9月中下旬时就判断AI算力和应用方向调整可能已经见底,新一轮上涨趋势出现。从东吴移动互联混合的三季报可以发现,我在AI算力和应用布局相对较多。

配置原因除了业绩,还有AI产业在四季度可能会有新的进展,具体表现在两方面:一是大模型升级。业内更多谈文本生成、多模态大模型,包括图片生成乃至视频生成。二是AI应用的落地,9月中下旬我们了解到,国外电脑软件龙头企业的模型可能在11月初就会发布。一旦开始推行,其他厂商大概率会跟进,很多应用会出来。随着应用增加、用户增加,对算力的需求大概率会增加。

不难看出,我们正在进入AI时代。在您管理的四个产品中,三个都相对聚焦在科技成长。这股科技浪潮带来的投资机会,您觉得会持续多久呢?

在构建投资组合时,我都希望把握与中国经济时代发展相一致的、具有大的产业趋势的行业。

复盘全球科技股行情,每一轮大行情持续的时间都很长,一般五年甚至十年。从推动因素来看,每一轮大行情,都源于一个大的杀手级技术或者杀手级产品的出现,并推动全球科技进入新一轮创新周期,从而推动持续性的科技股行情。

AI时代带动的投资行情不会半年就结束。展望明年,我们很有可能见证AI手机和AIPC机的出现。随着这些智能硬件出现,电子半导体景气度的复苏或超市场预期。

站在目前這个点位,我的观点和9月底的时候一样,以光模块为代表的算力有望出现第二波行情。

AI产业趋势已经很明显了。那么在AI带动的科技股机会中,可以从哪些细分领域去寻找机会呢?

整体可从四个方向去研究,即大模型、数据、算力与AI应用。

在大模型领域,像OpenAI这类公司,估值从当初的几千万美金到现在的千亿美金,有些公司已经慢慢打造成自己的生态圈,很像我国当年的互联网巨头。未来我国也可能会产生这样的好公司,但现在看不出来。跟OpenAI相比,现在国内这些大模型公司还有距离。算力产业链,包括AI芯片、AI服务器、交换机和光模块。AI芯片方面,主要市场份额被美国公司占据,国内方面也在持续做研发。

四个方向中,相对确定的是AI光模块。国内光模块龙头占据着海外重要市场份额,无论是业绩弹性还是确定性都相对更好。因此从未来两三年AI算力方向来看,A股市场里面相关的标的可能主要还是光模块。

AI应用也值得期待。海外AI应用商业化加速的同时,国内也在加快AI应用的落地。从细分方向看,AI方向的办公软件公司有可能逐渐发展成为大型企业。当前AI应用产业还处于初步发展阶段,其中内容公司机会更大。

您刚才提到最为确定的AI光模块机会最确定,请结合实例谈谈背后的逻辑吧。

光模块市场格局已经很稳定了。AI算力芯片进展得越来越快,从A100到H100,再到明年的B100、X100,大概率AI算力将推动光模块的需求在未来几年呈现爆发式增长。比如近期OpenAI举行开发者大会,无论是个人投资者还是企业能基于其大模型来创建GPT;而当前才创建了几万个GPT,这些都需要云端算力的支持,未来光模块的需求可能会超出市场预期。

但能分享到红利的还是细分龙头,对小的公司来说很难分享到产业快速发展的红利。基于这种时代背景及产业格局,细分行业龙头最值得关注。

像国内光模块某龙头,预计明年业绩有望达到50亿元。现在有些卖方已经把其业绩预期调到40亿元甚至更低,如果明年业绩确实做到50亿元甚至更多,则该公司的市值空间会非常很大。

本周谷歌推出新的大模型有望匹敌GPT4,这会对产业链造成哪些影响?

我们判断新推出的多模态大模型可能会驱动通用人工智能AGI产业加速发展,新一轮AI竞赛有望开启。未来一段时间我们或许能看到越来越多的多模态大模型落地以及新的AI应用诞生。我们认为,AI产业有望开启新一轮投资机会,包括AI算力、AI应用以及AI硬件等。

在成长股投资中,常有“元年”的说法,比如新能源产业元年、智能驾驶元年等。在您的投资中,如何对一个科技产业进行划分呢?

定义产业是不是“元年”,就是对该产业所处阶段进行的划分。我把自己定义成一个产业趋势投资者,投资框架里一般会根据行业渗透率分成培育、成长、成熟三个阶段。渗透率这一指标在很多产业都有:当渗透率在5%至10%内,行业基本处在培育周期;当渗透率超过10%,就进入成长期;元年也是指成长期。

培育阶段,是市场预期某一行业未来或很好,产业刚刚处于技术培育的周期,股价往往会涨上一轮。但涨到一定程度時,一年甚至多年预期未兑现,股价可能会全跌回来。这个阶段买入股票要有及时兑现思维,否则拿到最后就有坐过山车的可能。

成长周期最为关键,投资可以相对积极。因为这一阶段会有业绩的大幅增长,大概率后续业绩都有望超出市场预期;只要能看到未来中长期的利润空间,对所买行业或股票的未来中长期市值空间就能计算。成长周期,投资时间会比较长,可以分不同阶段去投。

成熟阶段,爆发力可能会减弱,快速成长的公司比较少。

我是产业趋势投资者,非常重视每一个产业的成熟度,因为每一阶段的投资逻辑是不一样的。培育周期,投资就按着主题去做、快进快出。成长周期,可能有机会分享整体盈利兑现。

请您举例说说,如何把握产业元年乃至接下来投资机会呢?

2020年下半年,在我管理的东吴移动互联混合上,买了很多新能源电动化方向的标的。我的判断是2020年下半年新能源汽车电动化可能进入元年,也就是进入成长周期。虽然根据汽车工业协会的数据,2020年国内新能源汽车只卖了130万辆左右,渗透率只有六个点左右。但是从我们身边就可以发现路上多了很多新能源车,可以说新能源车真正走入日常生活了。

回顾2016年、2017年、2018年那一轮A股市场新能源汽车行情,当时板块的股价表现就像是坐了过山车。这是因为那一轮新能源汽车最大的需求来自政府和企业,还有网约车。但是汽车行业最大的消费主体是个人,当时个人对新能源汽车的接受度还不是很高。但到2020年,消费者已经很愿意买新能源汽车了。一旦认可接受了新能源汽车,就可以预期未来渗透率可能会快速提升。接下来的销量数据也佐证了这个观点,根据汽车工业协会的数据,2021年国内新能源汽车卖了350万辆,渗透率达到14%。2022年新能源车卖了680万辆左右,渗透率大约有25%,提升速度很快,意味着该产业的技术已经比较成熟,推出的产品已经比较成熟,更多消费者越来越认可,智能手机也有同样逻辑。

从东吴移动互联混合的季报可以发现,今年春节后您配了很多ChatGPT产业链的公司特别是算力。这是因为ChatGPT带动的产业进入元年了吗?

确实是这一逻辑。我认为ChatGPT培育周期已过,今年或许可以定义为ChatGPT元年,明年产业落地速度会更快,相关公司业绩值得期待。

作为研究科技股的基金经理,最重要的一点是知道科技行业何时出现杀手级产品,因为杀手级产品出现会带来大行情。

ChatGPT,我感觉跟以前的人工智能技术不一样,它是通用型人工智能技术,有可能给科技行业带来一场革命。梳理主线看,算力是相对确定的细分,具体下沉就是服务器、光模块。而服务器里面像PCB公司这类细分,跟2019年、2020年时5G背景下投资云计算的逻辑一样,都是算力。这些公司我都研究过、投资过,所以我就把当初的逻辑和经验利用了起来。

说到AI,就离不开电子半导体、芯片。这也是您看好的一个领域。三星本季度将NANDFlash芯片报价调涨10%到20%之后,决定明年一季度与二季度逐步调涨报价20%,该领域迎来拐点了吗?

电子半导体是成长周期性行业,一轮完整的周期约四年,上行两年和下行两年。上一轮周期的起点是2019年6月,到今年年中刚好一轮完整的四年。我们判断,从今年下半年开始到明年甚至更长一点时间,有可能是呈现景气上行的两年。这个阶段也是较好的投资时间点。所以我在三季报时提出,对未来一到两年的电子半导体相对乐观。

从目前中观数据看,也印证了电子半导体行业已见底回升。据半导体协会公布的9月份数据,同比下滑4个多点,下滑数据大幅收窄。今年前五个月,全球电子半导体下滑了20多个点,6月份下滑了17个点,7月份下滑11.7个点,8月份下滑超6个点。现在一些机构给出,明年全球半导体销售额同比收入增速可能在10个点左右。

再看微观数据,多家海外芯片龙头预测,四季度数据是环比增长的。四季度国内5G手机的芯片增长也很快,大约30%多。从海内外数据都能明显看到,四季度全球电子半导体可能处在一个复苏趋势。

我们大胆假设,明年生成式AI可能会在端侧落地,包括手机、PC、汽车。目前越来越多的卖方认可这一逻辑。从产业上看,芯片巨头都在生产端侧的AI芯片。手机和PC机是电子半导体下游最大的两个需求主体,合计占七成左右。如果明年手机、PC机增加了AI功能,可能会卖得很好,电子半导体业绩有可能超市场预期。目前,电子半导体股价在低位,盈利却在见底回升。

AI手机、AIPC机对存储的需求量是现在手机PC机的一倍甚至两倍,明年存储的需求量有可能会大超市场预期。但是我们无法确定具体的时间点,需要持续跟踪。

汽车智能化依然是市场的投资热点,按照渗透率对阶段的划分,您觉得该行业处于什么阶段?

国内的汽车智能化行业可能进入1到N的成长周期,是一个相对较好的投资时段。当下对A股和港股这一领域,我都比较乐观。

根据行业渗透率来判断。北美市场,知名的新能源汽车龙头公司去年底时保有量约300万辆,搭载FSD完全自动驾驶软件约40万辆,渗透率去年底已经上升到超过10%。今年二季报时,该公司没有公布新增多少车辆搭载FSD智能驾驶软件,它公布新增里程数净增了一亿英里,这说明一定有新增的車辆购买了FSD。所以从目前来看,在北美市场搭载该公司FSD的渗透率大概率超过15%,该公司智能驾驶技术已达到L3级别,明年年底可能达到L4级别。所以从全球看,智能驾驶技术已经有了榜样,技术已经成熟了。

新能源汽车整车厂商未来的竞争大概率在智能驾驶技术,就跟前面几年电动化一样。此前,该公司电动化是最领先的技术,也普遍认可电动化是未来的产业趋势。对于传统的燃油整车厂商来说,如果不转型就会被抢占份额,压力非常大。此前电动化渗透率提升很快,就是因为该公司驱动了产业快速发展。

现在智能化殊途同归,已经有企业智能驾驶技术达到L3\L4级别,对消费者来说,未来越来越多的消费者会接受甚至选择自动驾驶。基于这样的一个竞争格局,国内很多的造车新势力可能会加快汽车智能化的研究和开发。

虽然国内智能驾驶技术接近L3级别,但L3级别有个很重要的界定,就是法律上要由车厂来承担事故。因此我们现在推的智能驾驶软件还不能定义成是L3技术,因为法律上其实还是由个人承担,实际技术上接近L3。据我们统计,国内今年达到L3级别的车辆数量有40万~50万辆,而新能源汽车的数量约850万辆,渗透率约5%。明年国内新能源汽车销量可能差不多1000万辆,意味着我们汽车智能化的渗透率水平有可能达到10个点。

而我们国内新能源汽车整车厂商的技术,可能花费一年半到两年时间,就能达到现在国外龙头企业水平。从明年开始,国内汽车智能化的渗透率提升速度有望非常快。所以,现在我们可以考虑关注汽车智能化产业链的投资机会。

智能驾驶产业链,您具体看好该领域的哪些方向呢?

从目前A股市场看,以整车为代表的市场已经有所表现。当然最近也出现了一定回调,前期大家看好是基于预期,后面要看兑现,兑现可能要再等。从产业链角度看,只要一家企业介入这些产业链,就有望分到一杯羹,未来业绩弹性可能很大。我们重点关注三个方向,即整车、智能座舱、智能驾驶。

一是整车。未来大概率是以软件来定义整车。汽车厂商除了卖车赚钱外,未来很大的利润来源于智能驾驶软件,按年、按月来收费。对投资来说,未来整车厂商有可能就按软件企业来估值,估值水平可能要比现在按硬件估值高。在汽车智能化背景下,智能驾驶技术水平高的整车厂商,未来的市值空间潜力可期。

二是智能驾驶产业链,我们把它分成智能座舱和智能驾驶。前者包括各种屏、HUD、音响座椅内饰等。卖方也做了很多测算,这些领域都有一定的业绩弹性。

三是智能驾驶,分为传感层、决策层和执行层。传感层包括摄像头,激光雷达,还有毫米波雷达,超声波雷达。决策层,是指传感器收集的数据要交给智能驾驶芯片来计算,A股里没有相关的智能驾驶芯片,因此可以关注一些智能驾驶预控制器,包括汽车电子。比如算完芯片之后要存储,需要功率半导体和微控制器,所以后面这些公司有望受益。最后从决策层出来的数据要传给执行层,也就是底盘控制系统、底盘预控制器、线性制度包括刹车等。此外,还有诸如空悬等提高乘坐人的舒适度。

上述三条细分赛道,您相对更看好哪一领域呢?

未来新能源汽车最为核心的竞争力在智能驾驶。华为产业链之所以引起市场很大关注,源于华为智能驾驶技术在国内处在领先位置,市场认为在巨头带领下的产业具有很大空间。这也意味着跟华为合作厂商的汽车,未来的销量有可能超预期。比如未来卖了200万至300万辆,介入到华为产业链的相关公司,未来的市场空间可能就打开了。

具体对新能源汽车智能化方向的投资机会,目前抬显的渗透率还很低,我们要对不同公司进一步研究,因为现在抬显市场竞争格局还比较激烈。我们要去寻找那种成本优势很明显的公司作为重点关注。对于空悬而言,国产的制造率很低,但我们做的产品较为便宜,国外卖一万多元,而国内卖五六千元,空间非常大。

而智能驾驶中优势明显的是传感器和摄像头,比如现在一辆车基本上都是11个摄像头甚至更多。对于生产跟汽车摄像头相关的公司而言,这一块可能是它的未来增长点且机会相对比较大。但其中公司不多,盯住龙头即可。

汽车出海是提振板块的增长点,其会给我国汽车智能化带来哪些突破?

这几年汽车出海发展非常快。从2012年一直到2020年,每年约100万辆,但大部分是燃油车。据中汽协数据,2021年中国汽车出口上了一个台阶,当年大约200万辆,2022年约300万辆,今年可能超过400万辆。结构上,大部分的增长都是新能源汽车。可以说,中国新能源汽车已经在全球处在很有利的竞争力位置。无论整车还是电动化或智能化,我国新能源汽车产业链的竞争力在全球优势都很明显。我们的判断是,未来中国新能源汽车产业链在全球有可能会占据较大的份额。

相比传统燃油车,目前新能源整车市场格局已发生变化。国内很多包括汽车智能化与汽车电子相关的企业,直接进入到整车厂商,所以出现了诸如华为产业链。经过最近几年培育,国内汽车零部件、汽车电子切入到海外汽车大厂的概率逐步增强。未来A股可能会出现很多平台型零部件或者智能驾驶软件、智能驾驶系统公司,这一逻辑等同于当年的消费电子。

具体到您在管理的新能源车基金,明年方向如何规划?

明年,重点关注方向可能以汽车智能化为主。因为国内的新能源汽车电动化产业,很多环节供给没有出清,产品的单位利润还未见底。基于该判断,在电动化方向,我重点关注了新能源电池的龙头公司。因为电动化龙头企业竞争力还在,对上游和下游的溢价能力很强,单位利润能保持住。只要量增,利润增速能保证。不过明年,我觉得电动化也可以考虑关注。因为经过两年左右的产业竞争出清,很多环节的机会大概率会逐渐显现。

科技股往往波动比较剧烈,在实战中如何把握买点和卖点?

首先要把握大的产业趋势,未来三到五年全球有可能进入人工智能时代。再看所持标的可以拿多久。时间维度确定后,某个阶段涨得很多,若配置比例很高,可以考虑适当降低仓位。但在产业趋势没结束前,大仓位还是要保持。一旦进入大的产业趋势,科技行情可能是大级别的,这也是很多投资者热衷科技股的原因之一。

比如今年4、5月时,我判断国内光模块龙头公司的中期市值约在1500亿元。逻辑是,5月我认为明年的利润可能差不多35亿元,但是市场上基本上也预期约35亿元。从历史经验看,市盈率能给到40倍,市值差不多1400亿元;6月中下旬上行一波后,股价确实冲得非常快,接近了1400亿元,此時可以考虑降仓位。但如果该公司市值跌到1000亿元左右,又可以考虑积极起来,因为大的逻辑没有变,每一次回调可能都是上车的好机会。

控制回撤,您除了降仓位,还有其他操作吗?

降仓位是一种控制回撤的方式,但也有弊端。比如,2016年到2019年东吴移动互联混合,我当时按绝对收益来做,每个时点踩得很好,但最后表现出的收益率仅达到市场中位数。事后总结,A股市场上涨时,爆发力非常强,上涨的时间很有可能就在两周或一个月内,在快速上涨的过程中,如果仓位没有及时跟上,就会错失表现较好的那段时间。实际操作时,也很难迅速把仓位从20个点加到80个点。在市场快速上涨的过程中,仓位慢慢提升,可能会错失上涨最快的阶段。2020年以后我基本就不择时了,产品也按相对排名来考核。从最近几年季报中可以发现,基本上我都是高仓位。

从历史经验看,就A股市场里高景气的行业而言,只要景气没有结束,股价很有可能回到前期高点。所以控回撤,我也重在品种选择或者风格选择上。品种选择上,现在基本上是以每个细分的行业龙头作为重点关注方向。从经验来看,市场好时这一类股票跑赢大盘、跑赢行业指数概率相对较大,市场回撤时,幅度比小盘股要小。第二类控回撤的方式,如果该方向组合里面走势确实很好,到了我的目标或者接近目标时,我要把这部分仓位降下来。但是只要产业趋势还在,我不会把它全卖掉,会转到相对低位可能有大产业趋势的方向。

筛选科技股时重点看哪些财务指标?

以电子半导体为例,有几个指标可以关注。在景气下行周期时,重点关注库存。电子半导体的景气见底,首先是库存见底。库存见底之后会补库存,收入弹性就能显现。后面产业再加库存,特别是各个渠道都加库存,未来业绩的弹性可能就可以预期,每一轮皆如此。

除了存货,还要关注资产减值,具体包括两类:一类是库存减值;还有一类是信用减值尤其是应收账款减值。若发现电子半导体资产减值跟信用减值基本上都不减了,甚至还涨回来,然后存货又很低,基本上意味着电子景气见底了。而后面电子半导体弹性能有多大,具体可能要看在建工程资本开支。当电子景气起来时,就加大资本开支,未来的收入弹性大概率可以预期。

数据来源:Wind截至12月8日

选股定价时,很多人看PE、PB以及现金流折现等,对于科技股,您在定价上怎么做的?

我觉得对科技股定价来说,不仅要关注动态PE,更应该关注中长期市值空间。在早期做科技股投资时,我关注动态PE,也就是基于卖方或者自己的盈利预测,最后发现错过了一些优质股票。后来我反思,当景气行业进入景气上行周期或者科技行业进入景气上升周期过程中,盈利会超预期。

我可以测一个中期的市场规模,然后给一个公司合理的份额,再给一个合理的利润率就能算出它的中长期利润,再给一个合理的估值水平计算出未来的市值空间,然后与当前市值空间比较,有可能市值空间达两倍甚至三倍,此时就不要太在意PE。

(本文所涉个股仅做举例,不做买卖推荐。)

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