1. 半导体产业链估值探讨—从一级到二级
当前A股半导体估值已低于5年平均值,行业呈现结构性景气特点
2021Q4以来,A股半导体板块估值下滑明显,当前估值水平已低于过 去五年历史估值均值。我们选取Wind半导体产业指数,过去五年动态 PE均值72.1,当前动态PE 37.8,过去五年动态PS均值4.3,当前动态 PS 3.9。估值回落缘于进入2021年末,全球半导体产业景气度开始回 落,且半导体板块前期涨幅较大,透支了一定的业绩预期。此外,消费 电子需求低迷,半导体企业库存水平持续攀升,市场开始对半导体板块 的成长预期出现分歧。且在俄乌冲突、国内局部疫情、欧美加息周期、 市场无增量资金的背景下,存量资金会更青睐估值性价比更高板块。
美股科技股泡沫破裂,半导体估值2022年以来持续下滑
2020年疫情间低点至2021年末最高点,费城半导体指数最 大涨幅高达230%。其中,2020年的上涨最为集中明显,主 要由估值提升驱动。2020年3月下旬,为缓解疫情冲击,美 联储宣布实行“无上限”的量化宽松政策,分别于当年3月 3日和15日两度宣布“紧急降息”,将联邦基准利率大幅下 调至0至0.25%的水平。此外,美联储还启动了购买5000亿 美元国债和2000亿美元抵押贷款的计划。美股三大指数自3 月24日开始反弹,并持续攀升,直至2021年末美联储开启 新一轮的货币政策紧缩周期为止。美联储大放水,包括半导 体在内的科技股估值也在不断推向新高。费城半导体指数动 态PE估值最高涨幅超100%。
美股科技股泡沫破裂,半导体估值2022年以来持续下滑
美国通胀数据居高不下,美联储自2021年末开始开启了新一轮的货币政策 紧缩周期,并于今年3月正式开始加息。此前在疫情期间受益于美联储“放 水”而持续上涨的美股,尤其是科技股的泡沫开始破裂。
半导体产业链概述
半导体企业应结合其业务属性和发展阶段进行估值。此外,半导体行业包括众多细分领域,我们在对企业进行估值时,应将对应市场的规模空 间考虑在内。半导体产业链主要包括设计、制造、封测三大环节,以及材料与设备两大支柱产业。
半导体产业链不同环节如何估值?
设计环节:采用Fabless模式轻资产运营,一般在国际上采用PE/PS为主的估值方法,并结合营收增速和净利润增速对估值进行调整。对比国内 设计企业,相对成熟企业可采用PE估值,如圣邦股份、兆易创新等;对于安路科技等国内企业,其产品尚处于研发或较早期量产阶段,加上其 净利润受研发成本影响波动较大,可采用PS估值。综上我们认为国内设计企业应以PE估值为主、PS估值为辅,并结合营收增速和净利润增速 进行调整。
制造环节:此类企业生产线前期投资巨大,导致折旧费用高企,净利润或难以反映实际的盈利情况,因此一般可采用EV/EBITDA指标进行估值, 还原折旧前的实际情况。PB法也是这个板块惯用的估值方法,代工厂净资产中厂房设备占比较大,产能很大程度决定了后续营收的规模,可作 为公司估值的参考。另一方面,若公司还处于制程追赶的阶段,单位净资产所产生的收入相较低于最先进制程,我们认为PS法也可作为PB估值 方法的补充。中芯国际是可以将营收及其增速作为首要考量的成长股,并以PS和PB交叉验证公司的估值水平。对于制造后端的封测公司,市场 一般采用PE或PS估值。
材料及设备:海外企业较为成熟,而国内企业尚处于发展初期。对于海外成熟的设备材料公司,例如应用材料、拉姆研究等,我们采用PE或PS 估值方法,并结合营收增速和净利润增速对估值进行调整。而国内企业,例如北方华创、中微公司等,我们一般以PS作为估值指标,并辅以营 收增速和净利润增速进行调整。
2. 半导体龙头企业估值实例—合连纵横、重装上市和国产新星
英伟达收购ARM案例:英伟达仍是AI芯片王者
我们认为英伟达正处于第二波高成长的“黄金时代”。尽管核心的数据中心和游戏业务在FY2022年后增速有所放缓,但两板块依旧于 FY23Q1分别创下了37.5亿美元和36.2亿美元的营收新高,同比增83%和31%。深度学习对智能自动化的效用正推动各领域公司进行AI计算, 数据中心业务已取代游戏板块,成为英伟达最大的增长点。2016年以来,AI云端训练需求虽已达到更新迭代的周期,但新AI应用才是需求放 量的关键。未来 AI 将应用于医药、金融和无人驾驶等方面,需求正在爆发增长。
英伟达希望承接此前在云计算深度学习训练端往推理端的扩展。英伟达在AI训练端基本占垄断地位,有赖于自身强劲的计算能力。而推理端 则更重视低功耗和低延迟,对算力的要求虽然较低,但 GPU 的高适应性则体现在它的通用性和可编程性。在市场蛋糕变大的同时,逐步形成 GPU 向推理端渗透,与 ASIC 和 FPGA 共同繁荣发展的格局。
AMD收购赛灵思案例: “CPU+GPU+FPGA计算生态闭环”初成型
AMD在PC和服务器的CPU/GPU市场上,未来有望凭借7nm+及 5nm高性价比产品持续抢占份额和扩增营收。公司于今年5月发布了采用5nm Zen4架构的全新桌面级处理器锐龙7000,预计下半年正式发售,同时预计2023-2024年推出3nm的Zen 5架构处理器。AMD和Intel在先进制 程与产能的竞争将加剧,且AMD保持制程优势的时间窗口已经不多。Intel通过自建晶圆厂,预计于今年下半年量产7nm的 intel 4工艺芯片, 相比预计时间提前。Intel 7nm晶体管密度大致介于台积电和三星5nm~3nm工艺之间。在迈向3nm制程的竞争中,由于Intel与苹果优先占据台 积电3nm产能,这或导致AMD Zen 5架构芯片量产延期,预计近两年仍将以7nm和5nm产品为主。AMD近两年来凭借EPYC的制程与性价比 优势,不断蚕食Intel在x86服务器CPU方面的份额(从2017年的1%增长到2021年25.6%,首次超越了2006年创下的25.3%),股价也随之在 2021年Q4达到最高点。我们认为未来AMD发展的关键,仍在于能否在先进制程与产能的竞争中胜出。(报告来源:未来智库)
高通:消费电子芯片龙头,积极进军车载AI芯片
高通站稳传统消费电子芯片市场,正积极发力车端AI芯片业务,我们认为车端芯片有望成为高通下一个增长引擎。高通在5G基带芯片、智能手 机AP和智能手机SoC上出货量保持全球领先地位,根据Counterpoint数据,分别占据76%、23%和30%市场。在高端机型中,高通凭借5nm制程 的骁龙888,成功拿下三星、Vivo、小米、一加等厂商中高端机型。在面对苹果、联发科等厂商竞争中,高通最新推出4nm的骁龙8 Gen1,预计 将于2022年底亮相。在车端,随着智能座舱往多屏化、智能化、性能化发展,数据处理复杂程度呈指数上升,需要更先进算力芯片以及多应用 融合,因此高通整合CPU、GPU、NPU、5G等多模块的SoC芯片具备天生入局优势。骁龙SA8155与下一代SA8295平台已经成为中高端智能汽 车智能座舱的首选。高通在2021投资者大会上表示,尽管汽车业务收入贡献仍较少,FY2021占比不到4%,但增速已超过手机业务。高通于 2021年11月曾预期,其汽车业务的营收将从FY2021的9.7亿美元,增长至5年后的35亿美元,10年后达80亿美元,5年CAGR约29%,10年 CAGR约24%。FY21Q2,高通汽车业务营收为2.4亿美元,同比增长40%。目前在手订单总估值达160亿美元,公司汽车业务具有明确增长势能。
Mobileye目前仍是ADAS芯片的龙头
Mobileye是以摄像头为主的图像识别技术龙头,拥 有较强的技术壁垒,在ADAS到L2+方案的市场渗 透率约70%。截至2021年12月,其EyeQ系列芯片 全球出货量累计超1亿片。据公司官网信息, Mobileye的产品被近30家OEMs选中,搭载于超 300款车型上,包括大众、通用、宝马、福特、本 田和日产等。特斯拉在2016年前,采用的也是 Mobileye的EyeQ3方案,及后才自研芯片。
3. 以自动驾驶产业链为鉴—场景为王与激光雷达
自动驾驶“场景为王”已现端倪
商用车的自动驾驶路径追求“一步到位”的高级别L4-5的落 地,在“场景为王”的商业路线已经初现端倪。其商业模式以先获取用户流量,扩大运营规模,从而降低成 本,继续获取更多流量、技术升级及扩大运营规模,最终达 到盈利。我们认为,从技术实现的难度来排序(难到易):载人开放 > 载货开放 > 载人封闭 > 载货封闭。由此衍生出四大场景:1)自动驾驶出租车Robotaxi;2)自 动驾驶货运卡车Robotruck;3)半封闭场景微循环或固定 路线;和 4)最后一公里物流配送。
如何给百度的自动驾驶业务估值?
百度作为国内互联网巨头,业务包括传统广告业务、AI及云等新业务、爱奇艺及自动驾驶四大块,因此估值上我们可采用SOTP分部加总法, 但我们这里只展示自动驾驶的估值方法。百度的自动驾驶业务在乘用车方面逐渐落地,公司也与吉利控股的合作,估值有望向新能源车企例如Tesla、蔚来、小鹏及理想等切换,将 为公司打开更大的估值弹性。在商用车方面,百度自动驾驶业务尚处于商业化变现的初级阶段,业务尚在高速发展且未盈利,因此估值指标 我们认为远期PS较为合理。
Momenta L2+与L4并线进行,估值如何?
自动驾驶行业的技术发展路径存在两大阵营:1)跨越式路线,以Waymo为代表,即直接进行高级别自动驾驶的研发;2)渐进式路线,即从 L2逐步迭代至L4/L5,以特斯拉为代表。自动驾驶企业Momenta采用“飞轮式”L4自动驾驶完整架构与产品理念,即通过量产数据、数据驱动 算法以及闭环自动化形成的飞轮架构,三大因子不断积累和迭代,形成厚积薄发之势,最终实现自动驾驶的规模化落地。简单来说,Momenta 采用L2+和L4并线进行的方式,一方面推出L2+/L3智能驾驶产品,与乘用车OEMs进行合作,以此获得海量数据反哺算法,另一方面也在进行 L4高级别自动驾驶算法。
目前Momenta的总融资额已超12亿美元,最新估值约50亿美元。Momenta的L2+/L3智能驾驶产品已与上汽智己、长城沙龙、吉利、比亚迪等 主流车企达成合作,今年开始落地,明后年放量。此类企业早期收入以联合开发(NRE)费用为主,我们假设2023-2024公司每年NRE收入约 5亿元。此外,我们假设Momenta 2023和2024年的装车量分别达10万台和50万台,每台车价值量约300美元,即License营收分别可达3000万 美元及1.5亿美元。而针对Robotaxi业务,我们假设其2023和2024年投放车辆数量分别为200和500台,以每年10-15万元的收入计算(年运行 里程10万公里,每公里单价1-1.5元),即2000万和5000万元营收。综上,Momenta 2023和2024合计营收分别为1亿和2.3亿美元,以目前50 亿美元的估值计算,2023PS和2024PS分别为50x和22x。对比同样向Robotaxi领域延展的ADAS龙头Mobileye(预计2023年IPO),据Forbes 报道,其IPO估值预计达500亿美元。Mobileye 2021年收入为14亿美元,对应PS为36x,对比在2017年给Intel收购时,收购价值为150亿美元, 2016年收入3.6亿美元,对应PS 42x。
美股“SPAC”上市火热,但近来开始降温
2020年的美股市场SPAC大行其道,通过该方式上市的交易数量和募资 总额都创下了新纪录。2020年诞生了248个SPAC IPO,筹集金额超 800亿美元,已超过传统IPO的公司数量和募集金额。
SPAC(Special Purpose Acquisition Company),即“特殊目的并购 公司”,由发起人(通常为共同基金、对冲基金等机构)设立,并通 常以每股10美元的价格上市。SPAC本身并无实际经营业务,其上市的 唯一目的就是在24个月内找到“适配”的目标公司,通过并购交易, 将现金和上市的身份给目标公司。发起人通过创设SPAC将自己选中的 项目推向市场可获可观收益;而有上市需求的目标企业则通过与空壳 集团并购可迅速达成IPO目的,直接登陆纽交所或纳斯达克。
激光雷达企业自2020年起先后上市,但股价表现不尽如人意
蛰伏数年的激光雷达行业在2020年迎来了划时代的一年,头 部企业纷纷选择“借道”二级市场。2020年9月30日,Velodyne(VLDR.US)与特殊目的并购公 司(SPAC)Graf Industrial Corp合并,实现借壳上市,成为 激光雷达行业第一股。随后,Luminar(LAZR.US)、Ouster (OUST.US)、Aeva(AEVA.US)及Innoviz(INVZ.US)皆 于2020年底至2021年完成上市。Quanergy(QNGY.US)和 Cepton(CPTN.US)也于2022年2月完成SPAC上市。
激光雷达支撑更高级别自动驾驶的“安全冗余性”
我们认为,出于对安全性的绝对要求,激光雷达将是高级别自动驾驶不可缺少的一环,以满足其对传感器配置“多样性与冗余性(diversity and redundancy)”的要求。目前市场上提供L2级辅助驾驶功能的乘用车,其传感器配置主要由摄像头、超声波雷达和毫米波雷达组成。该配置可用于汽车的自适应巡航或 自动泊车等主流L2级场景,但仍然存在较大的局限性,难以支撑更高级别自动驾驶功能所需要的安全冗余性。例如摄像头在黑暗和恶劣天气情 况下表现不佳,车载毫米波雷达受探测目标对电磁波反射敏感度影响,在面对一些反射敏感度低的物体,例如行人和橡胶类物体时,其识别能 力会大打折扣。激光雷达的工作原理主要是通过发射激光束来测量视场中物体轮廓边沿与设备间的相对距离,从而准确捕捉这些轮廓信息组成 点云,并绘制出3D环境地图,具有分辨率高、精度高、视角大、测距范围广和抗干扰能力强等优点,恰好可以弥补摄像头和毫米波雷达在感知 方面的缺陷。50家获加州DMV路测牌照的自动驾驶公司中,96%认为激光雷达是必需的零部件。博世等tier-1厂商也认为激光雷达对于L3-L5级 别自动驾驶是不可或缺的。
激光雷达厂家、OEM、科技巨头、L4创企的“合纵连横”
激光雷达厂家已经开始在股权和供应链关系上寻求与下游OEM和L4初创企业进行“结盟” ,下游OEM或L4创企也出于抢占赛道和核心零部件供 应链安全的角度纷纷扶持激光雷达企业。典型案例如Innoviz和宝马的合作、Luminar和沃尔沃、奔驰的合作等。从OEM投资背书和签署的量产订 单情况来看,国内激光雷达厂家中速腾聚创、华为、禾赛科技、Innovusion处于第一阵营,国外激光雷达厂家中Luminar一枝独秀。
(报告出品方/作者:中信证券,何翩翩、雷俊成)
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