投资建议
近年来,以物联网、大数据、云计算、人工智能(AI)的新兴产业崛起势头强劲,海外科技巨头争相布局。人工智能可分为基础层、技术层和应用层。基础层为算力支撑(AI 芯片、云计算),技术层为算法平台,应用层是AI向各传统行业的渗透应用。通过总结海外科技巨头在过去一年的业绩表现,发现:①AI 基础层(算力支撑)中,NVIDIA、Mobileye 的AI 芯片盈利持续呈现爆发式增长,Intel 耗费巨资并迅速转型AI 芯片;亚马逊、微软云计算业务也已引爆。②AI 技术层而言,算法龙头(Google、IBM)技术底蕴深厚,持续引领AI 时代前沿,并加速各行业数据资源变现;③AI 应用层而言,Facebook、苹果的语音/图像/助理等领域盈利模式尚不成熟,但垂直领域蓝海空间巨大。考虑AI 产业链传导效应,AI 利用“充足算力来训练大规模数据”最终形成模型并衍生盈利业务,鉴于当前AI 基础层(AI 芯片、云计算等算力支撑)盈利已经爆发,我们认为,未来AI 产业盈利亮点还将传导至应用层。此外,AI 技术层(算法)位处行业关键卡位环节,预计未来将是AI 产业利润最丰厚地带。AI 产业前景极为广阔,目前基础层已经爆发,行业维持【推荐】评级,建议投资者关注NVIDIA(美股,NVDA.O)。
要点
AI 基础层——NVIDIA、Mobileye 的AI 芯片盈利爆发,Intel 迅速转型:近年来,以物联网、大数据、云计算、人工智能(AI)的新兴产业崛起势头强劲。人工智能可分为基础层、技术层和应用层,基础层为算力支撑(AI 芯片、云计算),技术层为算法平台,应用层是AI 向各传统行业渗透应用。随着科技巨头相继开源AI 算法平台,AI 开发技术门槛极大幅度降低,AI 逐步走向大众化。AI 产业链中,芯片产业率先引来爆发。PC GPU 巨头NVIDIA 已经将业务重点转向AI 领域,2016年,AI芯片相关的数据中心增速(145%)、汽车电子增速(52%)业务远高于传统游戏业务增速(18%)、及原设备制造&IP 业务增速(-11%),AI芯片业务呈现爆发增长态势。PC CPU 巨头Intel 也将业务重心由PC 芯片、移动芯片转向云计算、物联网及AI 等领域。2016年,Intel 数据中心(云计算)和物联网营收增速分别为7.85%和14.80%,远超过传统PC 客户端业务增速2.14%,Intel 数据中心及物联网营收占比不断走高,云服务及物联网业务成为Intel 驱动营收增长的主要因素。Intel 数据中心营收占比从2014年Q2的24.80%提升至2016年的29.12%,物联网营收占比从2014年Q2的3.84%提升至2016年的4.46%。无人驾驶解决方案的龙头Mobileye,受ADAS 系统(主要为EyeQ3/4芯片)强劲需求驱动,2015年营收2.41亿美元,2011-2015年营收年复合增长率高达65.90%,业绩增长极为强劲。
AI 基础层——亚马逊、微软云计算业务爆发:AI 模型为达到良好使用效果,需超大数据来训练、及强大计算能力来支持。云计算可为AI 提供充足算力支持,亚马逊、微软均持续加大云计算领域投入。全球电商巨头亚马逊出于对AI 前景看好,积极布局智能家居及云计算领域。2016年亚马逊实现营收1359.87亿美元,同比上年增长27%,实现净利润23.71亿美元,同比上年增长297.82%。受云服务强劲需求驱动,亚马逊AWS 云服务平台实现营收122.19亿美元,同比上年增长55.06%,表现尤为靓丽。2016年Q2, Echo 销量已突破100万。亚马逊云服务、Echo 的热卖是亚马逊股票近两年大涨的主要催化剂。PC 软件巨头微软,近年战略重心偏向智能云。2016年上半年,微软实现营收240.9亿美元,同比增长1.24%,实现净利润52亿美元,同比增长3.63%,业绩主要系“生产能力和商务优化、智能云”等板块盈利增长所致。其中智能云业务实现营收68.62亿美元,智能云营业收入占比已经高达26.32%,同比增长8.18%,已成为微软盈利的重要贡献点。2016年,微软持续提高智能云研发投入,并降低Windows Phone 费用,预计微软云服务持续高速增长。
AI 技术层——算法龙头(Google、IBM)引领AI 时代,加速数据资源变现:Google、IBM 专注于人工智能(AI)技术层,研发更高级AI 算法,积累AI 底层技术。搜索巨头Google 加速推进“后智能手机时代”战略,重点聚焦于机器学习算法。AI 增强客户粘性,持续扩大Google用户流量,再将用户流量变现为广告业务盈利。2016年Google 广告收入增速高达17.80%,AI 强化谷歌广告业务高增长势头。PC 巨头IBM在2016年1月,撤销全球业务咨询GBS 和技术服务GTS 等部门,并转型成认知解决方案和云平台公司。2016年IBM “云平台、数据分析、移动解决方案、安全解决方案”等战略业务实现营收353.37亿美元(占比44.22%、增长0.55%),以IBM Watson 为代表的认知解决服务实现营收181.87亿美元(占比22.76%、增长1.94%),从营收体量、营收增速来看,IBM 的AI 相关业务均大幅超过传统互联网业务,“云计算、人工智能”等已成为IBM业绩的主要贡献点。总体而言,AI 算法龙头公司(Google、IBM),在人工智能各领域涉足较广,并加速AI 向传统行业渗透,正引导AI 时代前沿。此外,Google、IBM 也正积极探寻各类AI 盈利模式,AI 算法正在加速Google 互联网大数据、以及IBM 垂直领域数据(医疗)变现,并成为驱动业绩高速增长的重要源泉。
AI 应用层——Facebook、苹果等语音/图像/助理等领域盈利模式尚不成熟,但垂直领域蓝海空间巨大:AI 应用层主要是AI 算法在传统行业的渗透及改造。全球社交网站龙头Facebook,积极利用AI 分析社交大数据,以提升用户体验、持续扩大用户流量,2016年,Facebook 月活跃用户达18.6亿,同比增长17%。Facebook 再将强大用户流量进一步变现为广告业务营收。2016年,Facebook 实现营业收入268.85亿美元,同比上年增长57%,实现净利润102.17亿美元,同比上年增长177%,业绩增长强劲。智能手机龙头苹果公司,持续加强智能汽车、Apple TV、人工智能和增强现实领域研究。受“三星爆炸、AI 增强用户体验”等影响,2017年 Q1,苹果iPhone 销量从去年同期7480万部增长至7830万部,同比增加5%。目前,Facebook、苹果在AI 应用层的布局集中在语音识别、图像识别、智能助理等领域。鉴于 “语音/图像/助理领域”盈利模式尚不成熟,他们AI 技术还以辅助主营业务(广告、智能手机)为目标。科技巨头在AI 算法体系成熟后,若主营业务盈利不佳,其AI业务存在较强向其他行业渗透的趋势(如IBM 加速向医疗领域渗透,盈利前景已开始显现),并以“高精度、高效率”深刻颠覆传统行业。因此我们认为,未来AI 在医疗/交通/安防/教育/金融等垂直领域蓝海空间巨大。
风险揭示:特朗普时代,侧重保全工人岗位,海外科技巨头AI 研发遭受抑制风险;美联储加息在即,AI 产业融资进程受阻风险;AI 应用推广不及预期风险;芯片、算法研发遭遇未知障碍风险;基础层、技术层变化巨大,应用层难以适应风险;国内企业使用国际开源平台,无自身核心竞争力,产品严重同质化风险。
首页
微信公众号
证券之星APP
