核心观点
今年以来AI引领TMT大放异彩,程序CHATGPT,是AI大模型里程碑式的胜利。
3、板块:2013年创业板引领,2023年将是科创板引领
板块维度,2013年的创业板和2023年的科创板具备相似性。对创业板和科创板归一化处理后,早期指数走势呈现强相似度。
创业板自2009年10月推出,消化三年估值后,创业板牛市自2012年12月启动,2013年涨幅超80%。科创板自2019年6月推出,消化三年估值后,科创板牛市自2022年5月启动,个股率先展开有序上涨,2023年以来指数开始表现。详见2022年6月《再论科创板:小荷初露尖尖角》。
“历史会重演,但不会简单重复”。这种表观现象的背后,内核在于产业分布的鲜明时代感,也即2013年创业板映射了互联网崛起而2023年科创板映射了数字经济崛起,与此同时,次新属性又强化了两者估值水平和基金持仓变动的规律性。
具体来看,类似于创业板,科创板牛市的底层逻辑在于是一批上市约三年左右的次新。从次新股维度,A股存在一个明显规律,无论是2013年至2015年牛市,还是2019年至2021年牛股,次新股往往是牛股沃土。原因在于,次新股具备鲜明的时代感,每个阶段的次新股往往是彼时产业转型的缩影。从上市时间维度,结合我们在《远端次新,被忽视的金矿》的分析,新股上市后2-3年往往以消化估值为主,消化近三年估值后微观层面将迎来大非解禁和IPO募投项目投产等催化。
反映到表观数据,2023年科创板与2013年创业板在估值变动、基金持仓、指数走势等高度相似,且盈利表现较创业板更优。
4、节奏:低估值和低持仓,政策产业盈利共振驱动上涨
近期数字经济产业链的持续上涨,看似突兀,实则有其合理性。一方面,就进攻基础而言,TMT经历了持续调整后,估值水平和基金持仓处在历史低位。另一方面,就进攻催化而言,2023年数字经济迎来政策催化、产业浪潮、盈利反转的三重催化。
我们认为,本轮TMT不是阶段主题,而是大切换的初期。十年一轮回,AI将引领TMT大切换,科创板是引领板块。
5、线索:数字经济纵深演绎,重视数据要素和人工智能
数字经济重点关注AI和数据两大领域。其中,AI关注芯片算力、深度学习框架、深度学习大模型、应用和通信等,相关个股梳理见报告。
风险提示:AI相关领域产业进 展低于预期;美国的银行业流动性风险超预期。
正文
1、十年一轮回,2023年AI将引领TMT大切换
自本轮新繁荣牛市底部以来,大势维度我们在重要拐点都鲜明提示,2022年10月30日《把握反弹窗口》,2022年12月25日《牛市开端:底部右侧,坚定看多》,春节提示波动率放大,2023年3月6日《势已起,港股进击仍在途》,2023年3月19日《新一轮上涨开启》。
今年以来,AI引领TMT大放异彩,计算机、通信、传媒涨幅超30%,站在当前如何理解本轮TMT行情,仅仅是阶段性主题还是大切换的初期,本篇报告将借助2013年对比从市场、产业、板块和节奏对本轮TMT行情进行分析。
我们认为,十年一轮回,AI引领TMT大切换,科创板将是引领性板块。
2、市场:大势层面牛市初期,风格层面新兴成长占优
就市场特征而言,当前和2013年的大势和风格具备相似性,一则大势维度新一轮短周期主导下都处在牛市初期,二则风格维度弱复苏背景下成长占优。
就大势而言,A股在库存周期主导下存在规律性的3至4年牛熊周期,虽然市场运行的方向由经济主导,但市场底通常领先经济底,而市场底往往出现在剩余流动性(M2增速-名义GDP增速)由负转正期间。
回顾2013年,剩余流动性于2012Q1由负转正,以创业板为引领性指数,市场自2012年1月进入筑底期,并于2012年12月结束筑底转折向上。换言之,2013年是新一轮牛市的开端。
展望2023年,剩余流动性于2022Q1由负转正,以科创板为引领性指数,市场自2022年4月进入筑底期,并于2022年12月结束筑底转折向上。换言之,2023年是新一轮牛市的开端。
就风格而言,2000年以来风格运行的核心特征是“不切则已,一切数年”,原因在于主导风格的核心在于产业趋势,产业趋势往往是5-7年的大级别趋势。
复盘2000年以来历史,2002年至2007年重工业主导下价值股占优,2008年至2015年智能手机硬件和应用主导下成长股占优,2016年至2020年表现最为突出,而后4月起,在传媒板块整体快速上行的背景下,影视院线内龙头个股累计涨幅加速扩大;三则,就游戏来看,行业内龙头个股在2013年4月附近开启第一波快速上涨,而后多在重大重组复牌后开启第二波快速上涨,典型如游族网络、掌趣科技;四则,就广告营销来看,其前期上涨表现相对弱于游戏和影视院线,快速上涨阶段在6月前后才逐渐清晰化。
展望2023年,数据和AI引领的数字经济同样迎来政策和产业的共振。
一方面,政策维度,数字经济催化剂密集。2022年国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》和《关于加强数字政府建设的指导意见》,2023年2月中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》,2023年3月在十四届全国人大一次会议中通过了包含“组建国家数据局”,“推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设”等内容的《国务院机构改革方案》。
另一方面,产业维度,OpenAI于2022年11月30日推出人工智能聊天机器人程序ChatGPT,是AI大模型里程碑式的胜利,带来了AI 的“iPhone 时刻”。
具体来看,ChatGPT一经推出就受到资本和市场的热捧。一则,根据Sensor Tower统计,在推出短短两个月后,ChatGPT月活跃用户即达1亿,成功击败Tik Tok(9个月)成为历史上用户增长最快的消费级应用;二则,资本市场上,年初以来AIGC指数已累计上涨56%,海天瑞声(+225%)、万兴科技(162%)、鸿博股份(159%)、三六零(157%)、拓尔思(145%)等个股涨幅更是超过100%。
4、 板块:2013年创业板引领,2023年将是科创板引领
科创板是我们战略重视并推荐的板块,代表成果有《科创宝典》和《科创板牛市》系列。2022年12我们发布新繁荣牛市系列第一篇《科创的黄金时代》,重点提示2023年科创板的战略性机会。
除了大势、风格、产业维度的共性,在引领性板块上,2013年的创业板和2023年的科创板同样具备相似性。
创业板自2009年10月推出,消化三年估值后,创业板牛市自2012年12月启动,2013年涨幅超80%。
科创板自2019年6月推出,消化三年估值后,我们认为科创板牛市自2022年4月启动,自2022年4月以来个股已展开有序上涨,今年以来指数开始表现。详见2022年《再论科创板:小荷初露尖尖角》。
就驱动逻辑来看,类似于创业板,主导科创板牛市的底层逻辑在于是一批上市约三年左右的次新。从次新股维度,A股存在一个明显规律,无论是2013年至2015年牛市,还是2019年至2021年牛股,次新股往往是牛股沃土。我们认为原因在于,次新股具备鲜明的时代感,每个阶段的次新股往往是彼时产业转型的缩影。从上市时间维度,结合我们在《远端次新,被忽视的金矿》中的分析,新股上市后的2-3年往往以消化估值为主,消化近三年估值后微观层面将迎来大非解禁和IPO募投项目投产等催化。
因此,反映到表观数据上,当前科创板与2013年创业板在估值变动、基金持仓、指数走势等维度高度相似,且科创板盈利表现更优。
4.1 产业维度
2013年创业板映射了彼时互联网产业崛起,当前的科创板映射了数字经济的崛起。
针对科创板,产业分布集中于新一代信息技术产业(40%)、生物产业(21%)、高端装备制造产业(16%)内,与当前发展数字经济、先进制造业的大背景高度呼应。
4.2 估值维度
由于次新股属性,科创板和创业板初期的估值变动具备相似性。
创业板自2009年10月推出,于2011年集中消化估值,并于2012月12月PE-TTM降至27倍,板块估值见底,而后迎来了长达近三年的牛市行情。
科创板自2019年6月推出,并于2020年7月至2022年4月集中消化估值,2022年4月底科创板PE-TTM降至31倍,与创业板见底时估值基本接近,估值见底后科创板于2022年4月开始转折向上。
4.3 盈利维度
从创业板和科创板推出后的盈利情况来看,科创板整体相对于创业板表现更优。
就创业板而言,其归母净利润增速自第一年(2009年)起持续下滑,直至第四年才触底回升。
就科创板而言,其归母净利润增速在上市第一年(2019年)至第四年期间持续提升。同时,根据Wind一致盈利预测,截至3月22日,2023年科创板整体归母净利增速预计为64%,2024年预计为39%,延续高位增长。
4.4 持仓维度
以基金重仓股为测算口径,在创业板成立的前三年,板块基金配置比例一直处于较低的水平,2010年至2012年期间基金配置比例持续低于5%,与现阶段研究所《ChatGPT研究框架——AIGC算力时代系列报告》,AIGC领域细分机会在于芯片算力、深度学习框架、深度学习大模型、应用和通信。
【芯片算力】AIGC拉动芯片产业量价齐升。①量端,AIGC带来的全新场景+原场景流量大幅提高;②价端,对高端芯片的需求将拉动芯片均价。看好国内GPU、CPU、FPGA、AI芯片及光模块产业链 。
相关公司:海光信息、景嘉微、龙芯中科、中国长城、安路科技、复旦微电、紫光国微、寒武纪、澜起科技、德科立、天孚通信、中际旭创。
【深度学习框架】深度学习框架是人工智能算法的底层开发工具,是人工智能时代的操作系统,当前深度学习框架发展趋势是趋于大模型训练,对深度学习框架的分布式训练能力提出了要求,国产深度学习框架迎来发展机遇。
相关公司:百度、海天瑞声、商汤科技、微软、谷歌、Meta。
【深度学习大模型】ChatGPT是基于Open AI公司开发的InstructGPT模型的对话系统,GPT系列模型源自2017年诞生的Transformer模型,此后大模型数量激增,参数量进入千亿时代,国内百度也发布了ERNIE系列模型并有望运用于即将发布的文心一言对话系统,未来国内厂商有望在模型算法领域持续发力。
相关公司:百度、科大讯飞、商汤科技、谷歌、微软。
【应用】ChatGPT火爆全球的背后,可以窥见伴随人工智能技术的发展,数字内容的生产方式向着更加高效迈进。ChatGPT及AIGC未来有望在包括游戏、广告营销、影视、媒体、互联网、娱乐等各领域应用,优化内容生产的效率与创意,加速数实融合与、阅文集团、捷成股份、视觉中国、风语筑、中文在线、三七互娱、吉比特、天娱数科。
【通信】AIGC类产品未来有望成为5G时代新的流量入口,率先受益的有望是AIGC带来的底层基础算力爆发式增长。
相关公司:包括算力调度(运营商)、算力供给(运营商、奥飞数据、数据港)、算力设备(浪潮信息、联想集团、紫光股份、中兴通讯、锐捷网络、天孚通信、光库科技、中际旭创、新易盛)、算力散热(英维克、高澜股份)。
6.2 重视数据
在数据产业链相关政策的推动下,数据要素正式开启产业化大时代。
近期,国务院机构改革方案推出,拟 组建国家数据局,负责协调推进数据基础制度建设,统筹数据资源整合共享和开发利用,统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等。
同时,中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》,重点落实了建设节奏、布局框架、落实机制,将数字基础设施和数据资源列为数字中国建设两大基础,重点建设内容围绕信创和数字经济两条主线展开。
此外,杭州、深圳、新疆维吾尔自治区、苏州市、厦门经济特区、贵州省等陆续发布并实施了数据治理相关条例,各项政策的出台为数据要素的发展提供有力的法治规范和制度支持,培育了良好的外部环境。
结合行业,相关公司有山大地纬、易华录、深桑达A、云赛智联等。
参考浙商证券研究所《数据要素行业周报:政策发力布局顶层设计,数据要素市场受益持续走高》。
7、风险提示
1、 AI相关领域产业进展低于预期;
2、 美国的银行业流动性风险超预期。