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受实体清单冲击，闻泰科技产品集成业务被迫计提减值
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中国区份额及收入的持续快速增长，消费、数据中心、服务器等下游需求旺盛，营收实现同比个位数增长、环比基本持平，第四季度毛利率水平延续了二季度以来的优异表现。随着全球对高效率、低功耗电力电子器件的需求不断增长，闻泰科技半导体业务有望在新能源汽车、AI服务器、数据中心、智能电网、光伏风电和储能等领域拓展更大的发展空间。产品集成业务方面，通过多举措提升经营质量，效果从第三季度开始得到了进一步体现，经营情况在2024年下半年明显好转。第三季度公司产品集成业务营业收入同比、环比均实现增长，剔除可转债财务费用和汇兑损益等因素的影响后，已实现大幅减亏。第四季度，受益于手机、笔电等消费电子产品旺季销量增长，公司产品集成业务营收实现同比两位数、环比个位数增长，创单季度收入新高。随着出货量增长、采购及制造端降本等措施有力执行，业务盈利能力进一步改善，毛利率环比三季度继续回升，不考虑可转债财务费用和汇兑收益的影响以及剔除前述资产减值/减记等因素外，产品集成业务在第四季度已成功实现扭亏为盈。对于业绩变动的主要原因，闻泰科技表示与计提减值有关。根据公告，受实体清单事件影响，结合公司产品集成业务现有客户风险偏好变化以及长期持续经营预期等综合因素考虑，基于谨慎性原则，公司对业务相关的固定资产、无形资产等可辨认的长期资产进行了全面清查，并进行了减值测试，对发生减值损失的资产计提减值准备。
格隆汇01-17 22:10
被低估的甲骨文
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早期投资大多是在基础设施方面：在芯片、数据中心、设置大型语言模型所需的基础设施工具上。甲骨文正从这种支出中受益，但随着时间的推移，公司确定其基础设施策略后，支出将更多地转向应用（生成式人工智能应用至少在其长期可能性方面，相对功能较为基础），而Salesforce和Workday则专注于此。当然，甲骨文也能够抓住这种支出，凭借其自身的SaaS应用套件，从CRM工具与Salesforce竞争，到与Workday和SAP竞争的ERP解决方案，涵盖范围广泛。 2025年将带来低价甲骨文与同行估值倍数的进一步趋同。该股票的最大风险在于整个市场本身价格较高：但如果科技领域出现全面调整，甲骨文由于其较低的倍数，在下行方面有更多的缓冲空间。总体而言，在强劲的基本面表现、非常合理的倍数以及约1%的收益率（并不十分丰厚，但优于许多根本不支付股息的科技公司）的情况下，现在是在股价较近期高点下跌约15%时买入甲骨文的好时机。第二季度财报甲骨文最近在12月中旬发布了第二季度财报，由于略低于共识预期，导致股票遭到抛售。然而，甲骨文股票的任何风险都已经被过度定价，同时还有不少积极因素值得关注。请看下面的第二季度收益摘要：来源：甲骨文甲骨文的收入同比增长8.6%至140.6亿美元，略低于华尔街预期的141.2亿美元（同比增长9.1%），相差50个基点。云业务仍然是甲骨文增长的主要驱动力：在其IaaS（基础设施）和SaaS（应用）产品中，公司报告收入同比增长24%至59亿美元，占公司总收入的42%。与此同时，仅基础设施（IaaS）一项就实现了52%的同比增长，达到24亿美元，约占公司云收入的40%，帮助推动了应用业务10%的同比增长。正是这种区别使甲骨文在专注于SaaS应用的同行中具有优势。甲骨文从人工智能基础设施投资中获得了大量客户兴趣，提供云数据仓库和后端服务，这是像Salesforce这样的同行所不具备的。但一旦客户通过基础设施产品进入，他们可能会发现购买更完整的甲骨文套件更容易。重要的是，甲骨文的收入增长已经连续三个季度加速，从第一季度的8%同比增长，到第四季度的6%同比增长，再到第三季度的4%同比增长。来源：甲骨文公司指出，其面前有一个巨大的订单。甲骨文首席执行官萨夫拉·卡茨在第二季度收益电话会议上指出，公司与Meta签署了一项重大基础设施协议，这不仅将带来一项本身就很赚钱的交易，还可能向其他IT主管发出信号，表明甲骨文的基础设施是一个有力的选择：虽然这种增长已经很出色，但我们的订单管道实际上增长得更快，我们的胜率也在不断提高，最近在Meta的胜利就是一个很好的例子，说明了为什么我们预计第三季度的RPO余额将再次上升。Meta在第二季度并未计入，只在第三季度计入。在2024财年，我们签署了一些重大协议，其中许多已经开始产生收入。我们预计这些协议将在下半年继续加速增长，并成为今年和明年收入增长加速的关键贡献者。对于2025财年，我们仍然非常有信心并致力于实现全年总收入的两位数增长，以及全年云基础设施的增长速度将快于去年报告的50%。这是一个强烈的信号，表明甲骨文最近加速增长的趋势不太可能很快减弱，尤其是当甲骨文提供从基础设施到应用的“全栈”产品时。只要它保持与同行的创新和竞争力，当IT在人工智能方面的支出开始从基础设施转向应用时，它也能从中受益。在盈利能力方面，甲骨文的调整后运营收入同比增长10%至61亿美元，利润率同比提高60个基点至43.4%。尽管甲骨文很少以这一指标为人所知，但它完全符合“40法则”股票的条件，其利润率超过40%，加上约10%的收入增长。总结甲骨文将继续上涨并至少重新夺回其最近约190美元的高点。公司首席执行官指出，“基础设施领域的客户需求继续超过供应”，像第三季度及以后的Meta这样的重大协议将继续推动强劲的增长率，使甲骨文相对于同行的较低估值倍数显得更具吸引力。 $甲骨文(ORCL)$
老虎证券01-17 19:11
跌跌不休的戴尔该看好吗？
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作者：Victor Dergunov 数据中心基础设施收入去年达到2820亿美元，到2030年可能会增长三倍。戴尔在企业领域的坚实人工智能定位，以及个人电脑领域的潜在复苏，可能会使戴尔在未来几年继续实现高于平均水平的增长。戴尔最近发布了一份好坏参半的财报，显示每股收益（EPS）好于预期，但收入略低于预期。尽管如此，戴尔的股票目前非常便宜，因为它交易价格约为前瞻性收益的10倍，低于销售额的1倍，并且其市盈率与增长比率（PEG）仅为约0.65。这种看涨的动态表明戴尔是一个值得看涨的对象，该公司可能会超过分析师普遍低估的预期。此外，此外，在有利的盈利环境持续的情况下，戴尔可能经历多重扩张。来源：StockCharts.com 戴尔股价最近跌至105-110美元左右的关键支撑位。戴尔的关键支撑位也在100美元，这是该股在夏季回调后首次创下更高的低点。戴尔必须将价格走势维持在这一关键支撑区间之上。因此，在中期和长期内，它有很高的可能性走高。最初的补空和上涨可能会使戴尔股价达到125美元左右的阻力位，很快可能会在130-140美元附近出现更高的补空。戴尔的人工智能优势戴尔已为人工智能革命做好了良好定位，因为该公司从个人电脑到数据中心再到云端，提供广泛的人工智能解决方案。戴尔提供人工智能专业硬件、人工智能驱动的管理和自动化（智能冷却）等。戴尔还提供全面的人工智能软件包，并且一直是数据中心硬件的领导者，因为它显然多年来一直以该领域为目标，形成了如此全面的策略。戴尔的基础设施解决方案部门，包括戴尔的人工智能收入，上个季度同比增长34%至114亿美元。业务的存储方面，包括戴尔的人工智能系统，上个季度销售额同比增长54%至74亿美元。戴尔上个季度出货了29亿美元的人工智能服务器，同时报告了36亿美元的未来预订人工智能服务器订单。戴尔的人工智能产品需求持续激增，我们可能会看到更高的需求导致超过共识预期。来源：SeekingAlpha 戴尔在过去四个季度中有三个季度的每股收益都超出了预期。戴尔的表现通常非常稳定，在过去的20个季度中，它的每股收益只有两次低于预期。因此，戴尔很有可能达到或超过普遍预期的每股收益。目前的预估可能偏向于较低的区间，戴尔未来表现优于大盘的可能性可能较高。来源：SeekingAlpha 戴尔将在2月发布2025财年第四季度报告。因此，戴尔即将进入2026财年。对于2026财年，共识每股收益预期为9.40美元，相当于市盈率低于12。此外，我们应该展望下一年，2027财年的每股收益可能约为11美元。这种动态表明戴尔的前瞻性市盈率可能仅为约10，对于一家具有相当人工智能潜力的市场领先公司来说，这是一个非常便宜的价格。此外，戴尔在2026财年的销售额可能约为1050亿美元，使其前瞻性市销率仅为0.77。戴尔的交易价格约为10 - 12倍市盈率，并且在未来几年可能会实现约15 - 20%的每股收益增长，这意味着其PEG比率可能仅为约0.65（非常便宜）。来源：SeekingAlpha 华尔街的平均目标价约为152美元，高端目标价高达220美元。即使是最低的目标价115美元也高于戴尔目前极度低迷的股价。这种动态表明下行风险可能有限。此外，戴尔在这里明显被低估的可能性很高，并且在未来12个月内升值约40%或更多的可能性也很高。未来的预期资料来源： The Financial Prophet 凭借约8 - 10%的适度收入增长，戴尔在未来几年可以大幅提高盈利能力。增长的增加和稳定的收益增长可能会导致估值倍数扩张到约15 - 17的范围或更高，对戴尔的股价产生建设性的长期复合效应。此外，在更看涨的情景下，我们可能会看到更强劲的增长或更显著的估值倍数扩张。这种动态可能会使戴尔的股价升值超过这个基础案例预测结果。戴尔面临的风险尽管处于有利地位，但戴尔仍面临风险。存在人工智能需求增长低于预期的风险，这可能会削弱信心，为股价提供更多潜在下行空间。还存在经济增长低于预期、利率高于预期以及其他可能影响收益、增长和估值倍数扩张的宏观经济因素的风险。戴尔在数据中心人工智能领域以及其他业务领域也面临激烈竞争。投资者在投资戴尔股票之前应考虑这些及其他风险。 $戴尔(DELL)$
老虎证券01-17 18:11
平安证券：给予中煤能源增持评级
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3、煤炭需求不及预期的风险。证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，海通证券吴杰研究员团队对该股研究较为深入，近三年预测准确度均值高达80.87%，其预测2024年度归属净利润为盈利190.19亿，根据现价换算的预测PE为8.05。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有21家机构给出评级，买入评级17家，增持评级4家；过去90天内机构目标均价为15.75。以上内容为证券之星据公开信息整理，由智能算法生成（网信算备310104345710301240019号），不构成投资建议。
证券之星01-17 14:32
西南证券：给予皖能电力买入评级，目标价位10.3元
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30 元，给予“买入”评级。证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，国联证券许隽逸研究员团队对该股研究较为深入，近三年预测准确度均值为78.44%，其预测2024年度归属净利润为盈利18.07亿，根据现价换算的预测PE为8.82。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有11家机构给出评级，买入评级9家，增持评级2家；过去90天内机构目标均价为9.83。以上内容为证券之星据公开信息整理，由智能算法生成（网信算备310104345710301240019号），不构成投资建议。
证券之星01-17 14:02
Variant：为什么更好的AI需要Crypto
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—数以万计的高内存 GPU、容纳它们的数据中心、大量冷却基础设施，以及数万亿的训练数据代币。正如斯坦福大学 2024 年AI指数报告所述，“培训费用的不断上涨实际上已经将大学（传统上是AI研究中心）排除在开发自己的前沿基础模型之外。”为了了解成本，Sam Altman 提到 GPT-4 的培训成本为 1 亿美元，而且可能还不包括资本支出；Meta的资本支出同比增长 21 亿美元（2024 年第二季度 vs. 2023 年第二季度），主要来自对与训练 AI 模型相关的服务器、数据中心和网络基础设施的投资。因此，虽然 LLaMa 的社区贡献者可能具有在基本模型架构上做出贡献和迭代的技术能力，但他们仍然缺乏这样做的手段。总而言之，与传统的开源软件项目不同，开源软件项目仅要求贡献者贡献时间，而开源 AI 项目的贡献者则被要求以计算和数据的形式贡献时间和大量成本。依靠善意和志愿服务来激励足够多的各方提供这些资源是不现实的。他们需要进一步的激励。176B 参数开源 LLM BLOOM的成功可能是善意和志愿服务对开发开源 AI 的优点的最佳反例，它涉及来自 70 多个国家和 250 多个机构的 1000 名志愿研究人员。虽然这无疑是一项令人印象深刻的成就（我完全支持），但协调一次训练运行花了一年时间，并从法国研究机构获得了 300 万欧元的资助（而且这笔费用不包括用于训练模型的超级计算机的资本支出，其中一个法国机构已经可以使用它）。协调和依靠新拨款来迭代 BLOOM 的过程过于繁琐和官僚主义，无法与大型科技实验室的步伐相媲美。虽然 BLOOM 发布已有两年多时间，但我不知道这个集体是否制作了任何后续模型。为了使开源AI成为可能，我们需要激励资源提供者贡献他们的计算和数据，而无需开源贡献者承担费用。为什么Crypto可以解决开源AI的资源问题 Crypto 的突破在于利用所有权使资源成本较高的开源软件项目成为可能。Crypto 通过激励具有网络潜在上升空间的投机资源提供者，而不是要求开源贡献者预先支付成本来提供这些资源，从而解决了开源 AI 固有的资源问题。要证明这一点，只需看看最初的加密项目比特币。比特币是一个开源软件项目；运行它的代码是完全开放的，从项目开始的那一天起就一直如此。但代码本身并不是秘密武器；下载并运行比特币节点软件来创建仅存在于本地计算机上的区块链并没有多大用处。只有当计算挖掘区块的数量足够超过任何单个贡献者的计算能力时，该软件才有用。只有这样，软件的增值才能实现：维护一个无人控制的账本。与基金会开源 AI 一样，比特币也代表了一个开源软件项目，它需要超出任何单个贡献者能力的资源。他们可能出于不同的原因需要这种计算——比特币是为了使网络防篡改，而基金会 AI 是为了迭代模型——但更广泛的一点是，它们都需要超出任何单个贡献者需求的资源才能作为可行的开源软件项目发挥作用。比特币，或者说任何加密网络，用来激励参与者为开源软件项目提供资源的魔术技巧是以代币形式提供网络所有权。正如 Jesse早在 2020 年为 Variant 撰写的创始论文中所写的那样，所有权激励资源提供者为项目贡献资源，以换取网络的潜在上行空间。这类似于如何利用汗水股权来启动一家刚刚起步的公司——通过主要通过对企业的所有权来支付早期员工（例如创始人）的工资，初创公司可以通过获得原本无法负担的劳动力来克服启动问题。加密将汗水股权的概念扩展到资源提供者，而不仅仅是那些奉献时间的人。因此，Variant 专注于投资利用所有权建立网络效应的项目，例如 Uniswap、Morpho 和 World。如果我们想让开源 AI 成为可能，那么通过crypto实现所有权就是解决其面临的资源问题的办法。研究人员可以自由地将他们的模型设计想法贡献给开源项目，因为实现他们的想法所需的资源将由计算和数据提供商提供，以换取他们对项目的所有权，而不是要求这些研究人员支付高昂的前期成本。所有权在开源 AI 中可以采取多种不同的形式，但我最兴奋的是模型本身的所有权，就像Pluralis提出的方法一样。 Pluralis 将这种方法称为协议模型，其中计算提供商可以贡献计算资源来训练特定的开源模型，并获得该模型未来推理收入的所有权。由于所有权属于特定模型，并且所有权的价值基于推理收入，因此计算提供商有动力选择最佳模型，而不是欺骗训练（因为提供无用的训练会降低未来推理收入的预期价值）。那么问题就变成了：如果需要将权重发送给计算提供商进行训练，如何在 Pluralis 上强制执行所有权？答案是模型并行性用于在工作者之间分配模型分片，从而允许利用神经网络的一个关键属性：可以为训练更大的模型做出贡献，同时只能看到总权重的一小部分，从而确保完整的权重集仍然不可提取。而且由于在 Pluralis 上训练了许多不同的模型，训练者将拥有许多不同的权重集，这使得重新创建模型变得极其困难。这是协议模型的核心概念：它们是可训练的，可以使用，但无法从协议中提取（不使用比从头训练模型所需的更多的计算能力）。这解决了开源AI批评者经常提出的一个担忧，即封闭的AI竞争对手将占用开放项目的劳动成果。为什么Crypto+开源=更好的AI 我在这篇文章的开头描述了大科技公司控制的问题，以从规范的角度说明为什么封闭式AI是坏的。但在一个我们的在线体验带有宿命论色彩的世界里，我担心这对大多数读者来说可能毫无意义。所以最后我想给出两个理由，即由加密支持的开源AI实际上将带来更好的人工智能。首先，Crypto和开源 AI 的结合将使我们能够达到下一层基础模型，因为它将比封闭式 AI 协调更多的资源。我们目前的研究表明，以计算和数据形式存在的更多资源意味着更好的模型，这就是基础模型通常会变得越来越大的原因。比特币向我们展示了开源软件加上加密在计算能力方面所释放的东西。它是世界上最大、最强大的计算网络，比大型科技公司的云大几个数量级。加密将孤立的竞争变成了合作竞争。资源提供者被激励贡献他们的资源来解决集体问题，而不是囤积他们的资源来单独（和冗余地）解决该问题。使用加密的开源 AI 将能够利用世界集体计算和数据来构建远远超出封闭式 AI 可能的模型大小。像Hyperbolic这样的公司已经展示了利用集体计算资源的力量，任何人都可以以更低的价格在他们的开放市场上出租 GPU。其次，将Crypto和开源 AI 结合起来将推动更多创新。这是因为，如果我们能够克服资源问题，我们就可以回归机器学习研究的高度迭代和创新的开源性质。在最近推出基础 LLM 之前，机器学习研究人员几十年来一直公开发布他们的模型和复制模型的蓝图。这些模型通常使用更有限的开放数据集，并且具有可管理的计算要求，这意味着任何人都可以对它们进行迭代。正是通过这种迭代，我们在序列建模方面取得了进展，例如 RNN、LSTM 和注意力机制，这使得当前基础 LLM 所依赖的“Transformer”模型架构成为可能。但随着 GPT-3 的推出（它逆转了 GPT-2 开源的趋势）和 ChatGPT 的巨大成功，这一切都发生了变化。这是因为 OpenAI 证明，如果你在海量模型上投入足够的计算和数据，你就可以构建似乎能理解人类语言的 LLM。这造成了资源问题，导致学术界无法负担高昂的价格，并导致大型科技公司实验室基本停止公开发布其模型架构以保持竞争优势。目前主要依赖个别实验室的状态将限制我们突破最先进技术界限的能力。通过加密技术实现的开源 AI 将意味着研究人员将再次能够在尖端模型上继续这一迭代过程，以发现“下一个transformer”。
金色财经01-17 12:02
台积电2024Q4业绩电话会议分析师问答
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还是智能手机领域？或者这仍然更像是一个数据中心的故事？谢谢。 Jeff Su 好的。那么 Rob 的第二个问题是关于 SoIC 的采用。他的问题基本上概括为：我们何时会看到智能手机应用采用 SoIC 的转折点？ C.C. Wei 如今，SoIC 的需求仍可以集中在 AI 应用上。PC 或其他领域的应用正在兴起，但还不是现在。 Jeff Su 好的，谢谢你，Rob。谢谢你，CC。我想为了节省时间，我们来回答最后两个问题。好的，我想请瑞银的 Sunny Lin 回答这个问题。 Sunny Lin 下午好。感谢您回答我的问题。因此，我的第一个问题是尝试更清楚地了解 2025 年的云增长情况。我认为从长远来看，毫无疑问，这项技术肯定具有很大的需求潜力，但是如果我们展望 2025 年和 2026 年，我认为来自 CSP 支出、宏观甚至一些供应链挑战的不确定性可能会增加。因此，我知道管理层刚刚为今年的销售额翻番提供了相当不错的指导。因此，如果您看这个数字，您认为在 2025 年到来时，上行空间是否大于下行空间，或者我们应该如何看待今年和明年的需求状况？ Jeff Su 好的。Sunny 的问题是关于人工智能相关需求。我们说过，即使去年增长了三倍多，到 2025 年，这一数字仍将翻一番。她想知道这会带来好处还是坏处。同时，我们也希望能够展望一下 2026 年人工智能的增长情况。 C.C. Wei Sunny，我当然希望有好处，但我希望我的团队可以提供足够的产能来支持它。这给了你足够的提示了吗？好的。我们还预测——基于 2024 年的高数字，我们还预测五年的复合年增长率将达到 40% 左右。这会给你一些可以计算的估计值。 Sunny Lin 是的。未来几年的长期增长预期为 40% 左右。但我们应该如何看待增长轨迹？当然，今年的增长仍然相当强劲，但您是否认为在某个时候我们可能会看到增长暂时放缓，然后再次上升？ Jeff Su 嗯，我认为 Sunny 的问题再次是要求我们对 2026 年的前景进行评论，这有点早，或者我们如何看待增长轨迹？ C.C. Wei 我已经说过了，现在说这个有点早。好吧。 Sunny Lin 当然没问题。所以我可能也会在下个季度跟进。我的第二个问题是关于 Edge AI 的。去年管理层认为到 2025 年可能会成为看到更多与 Edge AI 相关内容的转折点。因此，根据您目前的可见性，您是否看到客户今年在 Edge AI 产品方面投入大量资金，甚至可能持续到下半年？之前您还提到 Edge AI 可能会推动芯片尺寸增加 5% 到 10%。这将是一次性的增长，还是您认为除了第一代产品的 5% 到 10% 的增长之外，未来应该会有可持续的增长。 Jeff Su 好的。Sunny 的第二个问题与 Edge AI 有关。她希望了解更多细节或细节，我们是否看到客户在今年下半年加大 Edge 或我们所谓的设备内置 AI 产品的生产？第二部分是内容增长，增长 5% 到 10%，这是一次性的事情吗？这是持续的事情吗？我们如何估计设备内置 AI 的内容收益？ C.C. Wei 好的。在 Edge AI 方面，我们观察发现，我们的客户开始在里面放入更多的神经处理器。所以我们估计硅片的使用量将增加 5% 到 10%。每年能增加 5% 到 10% 吗？肯定不会。对吧？所以他们会转向下一个节点，技术迁移，这对台积电也有利。不仅如此。我还说，我认为更换周期会缩短，因为——当你有了带有 AI 功能的新玩具时，每个人都在更换，更换他们的智能手机，更换他们的电脑。我认为这个增长远不止 5%。好吗？我回答你的问题了吗？ Sunny Lin 是的，非常感谢。 Jeff Su 好的，谢谢。接线员，我想还有一位在线参与者。所以我们将回答在线参与者的最后一个问题。 Jeff Su 我们来回答美国银行的布拉德林的最后一个问题。 Brad Lin 感谢您抽出时间。新年快乐，请回答我的问题。我想回答两个问题。第一个问题也是关于 CoWoS 的。我们观察到先进封装的利润率有所增加。您能否提醒我们去年 CoWoS 的贡献，您是否预计今年所谓的价值反映之后利润率会接近甚至超过企业平均水平？这是我的第一个问题。谢谢。 Jeff Su 好的。Brad 的第一个问题非常具体地针对 CoWoS。基本上，他想知道去年 CoWoS 的收入贡献是多少，利润率如何。也许我们可以谈谈先进封装。 Wendell Huang 嘿，Brad，我们没有将其细分为先进封装的不同部分。但总体而言，先进封装去年占收入的 8% 以上，今年将占 10% 以上。就毛利率而言，情况有所好转。比以前好，但仍低于企业平均水平。谢谢。 Brad Lin 谢谢 Wendell，这非常有帮助。我的第二个问题是关于 IDM 的。我们已经看到 IDM 越来越依赖台积电，那么我们是否仍期望 IDM 能够支持我们的长期增长？ Jeff Su 好的。我认为 Brad 的第二个问题是关于 IDM 和 IDM 外包的。他确实指出，我们确实看到了更多的 IDM 外包业务。那么这是我们长期增长前景 CAGR 的一部分吗？ C.C. Wei 让我再重复一遍。他们是我们的好客户，我们一起合作。我不是说他们依赖台积电。我们是合作伙伴，我真的希望能够建立长期的合作关系。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)
老虎证券01-17 10:23
台积电2024Q4业绩电话会议高管解读财报
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。AI 加速器（我们现在将其定义为用于数据中心 AI 训练和推理的 AI GPU、AI ASIC 和 HBM 控制器）的收入占我们 2024 年总收入的近 15%。即使在 2024 年增长了两倍多之后，我们预计 AI 加速器的收入在 2025 年将翻一番，因为 AI 相关需求将继续强劲增长。作为人工智能应用的关键推动者，随着客户依赖台积电以最高效、最具成本效益的方式大规模提供最先进的工艺和封装技术，我们技术平台的价值正在不断提升。为了应对长期市场需求的结构性增长，台积电正与客户密切合作，规划产能，并投资于尖端专业和先进封装技术，以支持其增长。正如我们之前所说，台积电采用严谨而粗略的产能规划系统来评估和判断市场需求，以确定适当的产能建设。当我们对人工智能相关业务的预测需求如此之高时，这一点尤其重要。同时，我们致力于获得可持续和健康的回报，使我们能够继续投资以支持我们的客户，当然，同时也为我们的股东带来盈利增长。凭借我们的技术领先地位和广泛的客户群，我们现在预测，从 2024 年已经较高的基数开始，AI 加速器的收入增长将在五年内接近 40% 的复合年增长率。我们预计，AI 加速器将成为我们 HPC 平台增长的最强大驱动力，并成为未来几年整体增量收入增长的最大贡献者。展望未来，作为全球最可靠、最有效的产能供应商，台积电在全球半导体行业中扮演着至关重要的角色。凭借我们的技术领先地位、卓越的制造能力和客户信任，我们有能力以差异化技术应对 5G、AI 和 HPC 等行业大趋势带来的增长。从 2024 年开始的五年内，我们预计我们的长期收入增长将接近 20% 的复合年增长率（以美元计算），这得益于我们四大增长平台，即智能手机、HPC、物联网和汽车。接下来，让我谈谈我们全球制造足迹的最新情况。我们所有的海外决策都是基于客户的需求，因为他们看重一些地理灵活性和必要的政府支持水平。这也是为了最大限度地为我们的股东创造价值。在美国，我们与美国政府有着长期良好的关系，甚至可以追溯到 2020 年 5 月我们宣布亚利桑那州工厂项目之前。我们得到了美国客户以及美国联邦、州和市政府的大力承诺和支持，并正在取得实质性进展。基于我们之前工程晶圆生产的成功，我们能够提前完成亚利桑那州第一家晶圆厂的生产计划。我们的第一家晶圆厂已于 2024 年第四季度采用 N4 工艺技术投入大批量生产，产量与我们在台湾的晶圆厂相当。我们预计产能提升过程将平稳进行，凭借我们强大的制造能力和执行力，我们有信心在亚利桑那州的晶圆厂提供与台湾晶圆厂同等水平的制造质量和可靠性。我们在亚利桑那州的第二座和第三座工厂的计划也在按计划进行。这些工厂根据客户的需求采用了更先进的技术，例如 N3、N2 和 A16。因此，台积电将继续在帮助客户取得成功方面发挥关键和不可或缺的作用，同时仍然是推动美国半导体行业发展的关键合作伙伴。其次，在日本，得益于日本中央、县和地方政府的大力支持，我们的进展也非常好。我们位于熊本的第一家专业技术工厂已于 2024 年底开始量产，产量创下了纪录。我们的第二家工厂，即专业工厂，计划于今年开始建设。在欧洲，我们已获得欧盟委员会以及德国联邦政府、州政府和市政府的大力支持。我们在德国德累斯顿建设专业技术工厂的计划进展顺利，该工厂将专注于汽车和工业应用。在台湾，我们继续得到台湾政府的支持，我们正在投资和扩大我们的先进技术和封装能力。鉴于我们 3 纳米技术的多年强劲需求，我们继续扩大台南科学园的 3 纳米产能。我们还在为新竹和高雄科学园的 2 纳米晶圆厂的多个阶段做准备，以支持客户强劲的结构性需求。我们还在台湾的多个地点扩建我们的先进封装设施。正如我们之前所说，在当今碎片化的全球化环境下，海外晶圆厂的成本对所有公司来说都更高，包括台积电和所有其他半导体制造商。我们正在利用制造技术领先地位和大规模制造基地的基本竞争优势，成为我们运营所在地区最高效、最具成本效益的制造商，同时支持客户的增长。最后，我将谈谈 N2 和 A16 的推出。我们的 2 纳米和 A16 技术在满足对节能计算的迫切需求方面处于行业领先地位，几乎所有创新者都在与台积电合作。我们预计，在智能手机和 HPC 应用的推动下，2 纳米技术在头两年的新流片数量将高于 3 纳米和 5 纳米技术。与 N3E 相比，N2 将提供全节点性能和功率优势，在相同功率下速度提高 10 到 15 倍，在相同速度下功率提高 20% 到 30%，芯片密度提高 15% 以上。N2 有望按计划在 2025 年下半年实现量产，其产量上升曲线与 N3 类似。秉承持续改进的战略，我们还推出了 N2P 作为 N2 系列的扩展。N2P 在 N2 的基础上进一步提升了性能和功耗优势。N2P 将同时支持智能手机和 HPC 应用，预计于 2026 年下半年实现量产。我们还将推出采用 Super Power Rail（SPR）的 A16，这是一项单独的产品。台积电的 SPR 是一种创新的一流背面供电解决方案，在业界率先采用了新颖的背面网络方案，该方案可保持栅极密度和器件的灵活性，从而最大限度地提高产品效益。与 N2P 相比，A16 在相同功率下进一步提升了 8% 至 10% 的速度，或在相同速度下提升了 15% 至 20% 的功率，并额外提升了 7% 至 10% 的芯片密度。A16 最适合具有复杂信号路由和密集电源传输网络的特定 HPC 产品。批量生产计划于 2026 年下半年进行。我们相信 N2、N2P、A16 及其衍生产品将进一步扩大我们的技术领先地位，并使台积电能够在未来很好地抓住增长机会。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)
老虎证券01-17 10:13
开盘：沪指跌0.29%、创业板指跌0.47%，房地产、文生视频及机器人板块走高
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国内供给和需求两端都出现积极变化，对于数据中心的需求也将随之增加，尤其是高功率的超大型数据中心机房，也对电力、温控等环节提出了更高要求，建议重点关注AIDC产业链，包括AIDC服务商、电力设备、液冷温控等环节。中信证券：特朗普即将就职，外部扰动因素将逐步明确中信证券指出，当前市场面临的核心外部变量是特朗普1月20日的就职。中信证券认为，在特朗普就任首月或应同时关注国内与对外政策，在经济方面，或签署关税、放松行政监管、鼓励加密货币发展等行政令，并围绕减税计划开展与国会的谈判;在能源方面，或签署支持传统能源生产等行政令，强化关键资源保障，并再次退出《巴黎协定》;在社会方面，或签署加强边境管控、驱逐具有暴力犯罪情况的非法移民、清除部分多元化项目等行政令;在外交方面，或推出结束俄乌冲突的方案，并对北约等盟国施压提高军费分摊。关税节奏方面，中信证券认为特朗普曾提出的全球普遍关税落地或面临一定阻碍，中国企业出海布局仍是长期趋势，而对华关税加征或遵循一定行业优先级顺序。对国内资本市场而言，预计1月下半月随着特朗普上任，外部扰动因素将逐步明确，为对冲潜在外部压力，逆周期调节和稳市场政策均值得期待。
金融界01-17 09:33
算力即国力，又一万亿赛道将在今年开启
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微软承诺在全球投资800亿美元建设AI数据中心，以扩大算力；英伟达或将于2025年3月召开的GTC大会推出CPO交换机新品。供应链透露，这款CPO交换机正处于试产阶段，若进展顺利，今年8月即可实现量产。在以上消息带动下，昨天光模块（CPO）概念股大幅拉升，相关ETF——云计算ETF(159890)早盘也是大幅拉升，截至收盘上涨1.04%。可以看到，刚刚过去的2024年，AI可谓是以一己之力推动了其相关产业链甚至是整个A股的反弹。从ChatGPT掀起热潮到Sora带来震撼，全球各种AI应用创新和产品不断迭代更替，从抖音的豆包到特斯拉的人形机器人Optimus，一浪高于一浪，令人目不暇接。而随着2025年的到来，随着技术的升级，AI或将更加深度融入各行各业，重塑产业格局，有望迎来关键节点。特别是作为AI底座的算力，或将迎来快速发展。我国方面，去年12月末由央视和最高层联合制作的大型系列纪录片《大国基石》第三期《算力引擎》，明确强调"算力即国力"，更是直接把“算力”推到了一个新的战略高度！从技术层面看，算力的发展正逐步从单一算力向综合算力演进。综合算力集算力、运力、存力于一体，能够实现更高效的计算和更低的成本，提高系统的安全性和可靠性，从而满足各行各业对于算力的多样化需求。据预测，到2025年，我国算力核心产业规模将不低于4.4万亿元，算力关联产业规模可达24万亿元，算力将成为又一万亿超级赛道。此外，如今外围对于我国科技方面的限制仍在不断加强。当地时间1月13日，M国政府发布了人工智能扩散暂行最终规则，将全球160多个国家和地区进行了限制和打击。我国更是几乎完全被禁止从美国进口先进的AI芯片。一方面，在国外的限制下，我国或将进一步加强国内AI产业链自主可控建设的决心，国内AI大模型的开发和应用转而使用国产AI算力的动力大大加强，国内AI算力自主可控建设进程有望加快；另一方面，M国本次对于AI芯片的限制范围广泛，这意味着这些被限制进口的国家将寻找其它渠道满足需求。而我国算力发展已经初见成效，例如华为的昇腾芯片。这意味着我国或将有望获得这160多个受限制国家的芯片市场，或将迎来海外市场拓展机遇。看好算力板块布局机会的朋友不妨关注一下上文提到的云计算ETF（159890)。该ETF（159890)跟踪的是中证云计算与大数据主题指数。该指数主要覆盖50只业务涉及提供云计算服务、大数据服务以及上述服务相关硬件设备的上市公司。其中，前十大权重股更是汇聚了如科大讯飞、金山办公、新易盛、中科曙光、浪潮信息、中际旭创、紫光股份等行业的佼佼者，具有高集中度、成长性强、行业代表性强等特征，有望助力投资者更好的把握算力发展机遇。场外投资者也可以借道联接基金（A类：021716；C类：021717）介入。发文：ETF红旗手
金融界01-17 09:23

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