民生证券:行业云商资本开支稳步增长 电子算力需求持续旺盛

来源:智通财经 2024-11-08 15:09:18
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(原标题:民生证券:行业云商资本开支稳步增长 电子算力需求持续旺盛)

智通财经APP获悉,民生证券发布研报称,CY3Q24北美云商资本开支稳中有升,当下算力需求依旧旺盛,2025年资本开支逐步清晰,算力叙事仍为当下主线。CY3Q24四大云商资本开支基本符合预期,2025年仍将维持增长;算力需求依旧旺盛,云商或通过降低Opex以及拉长折旧年限等方式提升Capex潜在空间。当前AI对云商业绩产生的正向贡献已经开始逐步体现,后续仍有望维持高速增长,伴随AI投资的商业模式跑通,云商对资本开支的投入也有望更为积极。

事件:

1)据市场媒体报道,截止11月5日,英伟达市值达3.43万亿美元,成为全球市值第一大的公司。

2)前一周北美云商公布三季度业绩及资本开支,北美四大云商CY3Q24合计资本开支为598.14亿美元,同比增长61.7%,环比增长13.2%。从四大云商资本开支情况来看,亚马逊资本开支超预期,其他三家云商资本开支基本符合此前指引与市场媒体一致预期。该行认为,当下海外算力产业链的核心矛盾仍然为2026年的需求增长,云商资本开支超预期为英伟达市值成长的一大主要原因,后续需持续关注云商开支计划。

民生证券主要观点如下:

CY3Q24四大云商资本开支基本符合预期,2025年仍将维持增长。

CY3Q24北美四大云商CY3Q24合计资本开支为598.14亿美元,同比增长61.7%,环比增长13.2%;市场媒体一致预期CY2024北美四大云商资本开支合计为2226亿美元,同比增长51.0%。

微软:CY3Q24资本开支149.23亿美元,qoq+7.6%,yoy+50.5%,此前公司指引Q3资本开支环比增加,实际数据基本符合预期,公司指引下一季度资本开支环比增长,但伴随需求增长,资本开支增速将放缓;

Meta:CY3Q24资本开支92.10亿美元,qoq+12.7%,yoy+40.8%,公司将全年资本开支预期范围从上一季度的370-400亿美元上修至380-400亿美元,符合391亿美元的市场媒体一致预期,关于2025年,公司预计2025年资本支出将继续大幅增长;

谷歌:CY3Q24资本开支130.61亿美元,qoq-0.9%,yoy+62.10%,此前公司指引Q3资本开支保持或高于120亿美元,实际数据略超预期,据公司指引该行测算公司2024年资本开支预计500亿美元以上,2025年保持适度增长,与此前指引一致;

亚马逊:CY3Q24资本开支226.20亿美元,qoq+28.4%,yoy+81.3%,显著超市场媒体一致预期,公司对2024年资本开支计划为750亿美元,预计2025年将进一步提升。

算力需求依旧旺盛,云商或通过降低Opex以及拉长折旧年限等方式提升Capex潜在空间。

当前算力需求依然十分旺盛:一方面,亚马逊三季度资本开支大超预期,另一方面,微软在业绩会中提及不会将算力卡用于对外租赁。市场担忧点主要来自对云商资本开支的进一步增长空间,该行认为当下云商资本开支仍有提升空间:

1)AI已经带来了Opex方面的降本增效,谷歌在业绩会上表示将通过AI提升员工工作效率,来对冲Capex的大幅增长;

2)云商纷纷延长云基础设施的折旧年限,微软在业绩会中提及AI固定资产折旧时间将达到15年,远高于此前折旧时间。整体来看,尽管四大云商对2025年资本开支未更新明确数字指引,定性表述与上一季度基本一致,但云商已经着手通过各种方式提升Capex空间来应对强劲的算力需求。

AI对云商收入贡献逐步显现,ROI问题有望得到解决。

此前市场对算力产业链的另一个核心担忧是,对于云商而言,每年几百亿美元的资本开支如何带来回报。本季度的业绩会上,多家云厂商表述了对AI营收贡献的乐观展望:

1)微软表示AI业务将在Q4贡献年化100亿美元的收入体量;

2)Meta表示AI驱动的推荐算法使得旗下应用程序的使用时间提升了8%;

3)亚马逊提及AI年收入达几十亿美元,且将维持三位数的年增长率增长。当前AI对云商业绩产生的正向贡献已经开始逐步体现,后续仍有望维持高速增长,伴随AI投资的商业模式跑通,云商对资本开支的投入也有望更为积极。

投资建议:

1) 全球算力龙头:英伟达(NVDA.US)、AMD(AMD.US);

2) 国内算力替代:海光信息(688041.SH)、寒武纪-U(688256.SH)、景嘉微(300474.SZ);

3) PCB:胜宏科技(300476.SZ)、沪电股份(002463.SZ)等;

4) 铜互连:沃尔核材(002130.SZ)、鸿腾精密科技(06088)、精达股份(600577.SH)、神宇股份(300563.SZ)等。

风险提示:下游需求不及预期的风险;大模型能力升级不及预期的风险;AI应用落地不及预期的风险。

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