中金：除英伟达和AMD AI标的估值仍较理性 关注这类股！
科技股跑赢大市，AI标的估值仍较理性
2023年纳斯达克上涨32.9%和大盘科技股（MAAMNG*）带动标普上涨16.6%跑赢道指涨幅5.8%（见图表1，2）。科技股得益于渗透率透支回吐后，自身经费削减或电子/半导体预期见底的业绩修复和长端利率（10年期美债）下行带来估值的修复。
Al带来的长期机会受到进一步关注，市场对AI相关标的估值，除AI收入释放幅度大的标的如英伟达和AMD，仍然较理性。受益于AI的大盘股如微软，谷歌和Meta估值并没有大幅高于2018以来平均值（见图表3），受益于AI软件股估值相对于标普软件行业估值提升幅度也较小，AI带来益处的体现主要还是反映在收入和收入预期上。
图表1：美国各大指数表现
资料来源：Bloomberg，中金公司研究部
图表2：MAAMNG vs.标普500ex MAAMNG
资料来源：Bloomberg，中金公司研究部
图表3：美国科技股估值
注：*MAAMNG为英伟达，亚马逊，谷歌，苹果，Meta，微软，市值加权
资料来源：Bloomberg，中金公司研究部
图表4：受益于AI软件公司估值
资料来源：Bloomberg，中金公司研究部
产业层面：Al创新周期落地快于互联网周期
硬件壁垒：Al依赖算力与数据储存，互联网依赖PC与智能手机渗透
互联网初期的渗透进程很大程度取决于数据通信基建推进的速度，和个人电脑价格下降带来渗透率的提高，更多的应用如社交平台，视频共享，网络工具在智能手机开始普及才有较好发展。
对比之下Al相关的硬件投入主要以算力和相关数据储存基建为主，AMD预计加速器投资将由目前的300亿美元增长至2027年的1500亿美元，总体硬件投资将由当前的400亿美元增长至2000亿美元。目前（2022年）全球数据中心系统，硬件和通信设备2.36万亿美元的投入并逐年增长，AI所需投资是相对可控的。当前大模型训练成本高，如Chat GPT4.0累计训练成本据报道已超1亿美元，较为昂贵，随着芯片算力的提升和成本下降，训练成本将持续下降，我们认为Al渗透率有望进一步提升。
资料来源：Bloomberg Intelligence，中金公司研究部
图表9：全球IT开支预测
资料来源：Gartner，中金公司研究部
图表10：GPU算力提升
资料来源：英伟达公司公告，中金公司研究部
图表11：AI模型训练成本下降
资料来源：ARK Invest Research，中金公司研究部
应用落地：IaaS/PaaS/SaaS的模式更快落地
IaaS/PaaS/SaaS的商业模式可以有效的发挥基建和平台投入的规模效应，从而有效地降低使用/消费者的初期投入（见图表12）。底层硬件和所需云的基础设施由于投入需求大主要由科技龙头公司占领，基础模型开发层面由于数据和算力的需求进入壁垒业较高-目前以科技龙头和几家独角兽为主且初具规模（见图表13），用于建立于基础模型上的开发工具和Al应用则是目前发展的蓝海。
图表12：AI中算力，模型和应用商业模式
注：图片来源中金研报《人工智能十年展望（六）：Chat GPT兴起，创成式 AI 能否重塑工具软件底层逻辑？》
资料来源：中金公司研究部
图表13：支持各种应用的基础模型选择多
资料来源：McKinsey，中金公司研究部
依托龙头：既有的基建和平台也加快应用落地
AI开发主体以科技龙头公司为主，优势在于：1）龙头拥有丰富的云基建资源和现金流来支撑AI投入（见图表14，15）。2）龙头既有平台和产品已有较多的用户和较高的市场占有率，因此推出融入AI 产品的渠道较顺畅，同时龙头企业掌握核心技术较多（见图表16）和行业话语权强，具备推动AI的动力和能力。目前除GPT4.0到6月为止已有1亿使用者，依托于既有产品的也有较好的市场反应：如微软的GitHub Copilot，Window Co-pilot已经有2000万用户，Adobe的Firefly结合Photoshop已有用户产出5亿个作品；谷歌也将AI融入其既有产品和推出简化商家商品照片和简介制作，Meta更好定位广告的产品。Salesforce已推出了AI融入的Einstein产品, Apple也将推出自己研发的Chatbot。AI落地目前最大的障碍主要为数据隐私和安全，知识产权和准确性问题，建议投资人关注对以上问题有较好解决方案的产品，对准确性要求较低的终端市场如消费者应用。
图表14：微软、谷歌、亚马逊云基建占比高
资料来源：Bloomberg，中金公司研究部
图表15：微软、谷歌、Meta、亚马逊运营现金流
资料来源：Bloomberg，中金公司研究部
图表16：行业掌握核心技术
资料来源：Bloomberg，中金公司研究部
所处阶段：Al进入应用加速阶段，可类比Web 2.0
基于AI基建壁垒低和应用落地快的特性，目前所处阶段跟2004年后的Web 2.0更相似，应用落地更快和商业模式更多元。
在Web 2.0期间电商和数字传媒增长（1997-2004年，2004-2010年和2010-2017年，年化复合增长分别为10%，12.8%，10.4%）跑赢数字基建（1997-2004年，2004-2010年和2010-2017年，年化复合增长分别为5%，4.2%，4.5%），数字基建中软件和支持服务跑赢硬件和通信设备。建议在受益于Al基建投资的硬件标的之外，中长期关注融入Al的软件，Al支持服务的相关标的，留意基于Al的可能出现的新商业模式。
估值层面：初期拉动估值，中长期关注轻资产标的
由于创新周期的属性，周期初期资本开支大幅增长和资本开支占营收比上升对估值有正面拉动作用。如较近期创新周期：线上社交和文娱，电动汽车，太阳能的龙头股初期估值都与资本开支占营收比呈正相关（见图表35）。总体来说，历史上除1990-2002年，美国经济处于高增长，利率下行周期，通胀温和的Goldilocks（美国两年期利率下降了5.96%，10年利率下降了5.40%，实际GDP增长年均3.19%），市场对未来乐观情绪高涨和有一定不理性，市场更青睐资本开支快的企业（见图表36，37）；其它时期如2002-2008年，尤其2013-2022年（虽然利率接近0%，实际GDP增长每年平均只有1.95%）低经济增长带来对资本开支回报的不确定，标普市盈率于资本开支占营收比较明显负相关（见图表38）。
目前实际经济环境并非Goldilocks和投资人不理性乐观情绪的情况下，我们预期市场中长期将继续青睐轻资本商业模式如软件等（见图表39）。
图表35：创新周期龙头企业估值与资本开支占比
资料来源：Bloomberg，中金公司研究部
图表36：标普500 PE与资本开支占比（1990-2002）
资料来源：Bloomberg，中金公司研究部
图表37：2000年市场的不理性增长预期
注：图中百分比代表：假设2000年美国互联网行业PE为605是合理的，则在长期PE分别为10-30的情况下，未来10-30年互联网行业公司所需产生的超额收益
资料来源：NBER Working Paper 8630，中金公司研究部
图表38：标普500 PE与资本开支占比（2013-2022）
资料来源：Bloomberg，中金公司研究部
图表39：科技行业硬件vs.软件估值
资料来源：Bloomberg，中金公司研究部