>> 中信证券-前瞻&互联网行业美股软件SaaS板块跟踪点评:2024开启AI商业化,看好后续业绩表现-240102
| 上传日期: |
2024/1/2 |
大小: |
2365KB |
| 格式: |
pdf 共6页 |
来源: |
中信证券 |
| 评级: |
-- |
作者: |
陈俊云,刘锐 |
| 行业名称: |
互联网 |
| 下载权限: |
此报告为加密报告 |
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展望2024年,预计美股软件板块将同时面临分子向上、分母向下的有利情形,分母端高利率对于软件板块估值端的压制有望伴随政策利率下行逐步缓解,欧美企业2024年IT支出的大概率上调+当前保守业绩一致预期有望使得板块业绩持续超预期。与此同时,AI产品的商用和收费有望在2024年开启,并进一步打开中长期的增长空间,其中应用软件我们看好头部平台公司的商业化机会,基础软件领域看好数据管理、Devops环节的价值,安全板块看好新一代安全软件的受益逻辑。我们继续看好美股软件板块2024的投资机会,建议不断聚焦应用层的平台型、垂类软件厂商,以及基础层的数据管理、信息安全、运维、软件开发等标的。 ▍企业IT开支有望在2024复苏,一致预期存在上修空间。2023年,在宏观预期承压、企业预算趋紧的背景下,软件企业的业绩亮点更多缘于利润改善:我们看到2023年全年收入Bloomberg一致预期大市值/中市值/小市值软件公司平均利润率增幅分别为3.5%/ 5.8%/7.7%。利润层面的改善主要得益于以人员优化为主的降本增效手段,我们可以看到Salesforce在2023年前三季度的平均员工数量较去年同期减少近万人。进入2024年,我们认为投资者开始更多关注需求回暖带来的收入复苏。2023Q1/Q4,Gartner分别预期全球企业软件市场2024年支出同比增速为11.8%/12.6%,其中应用软件、基础软件、垂类软件的预期分别为11.6%/12.6%、12.6% /13.4%、10.3%/10.9%,均存在不同程度的上修。而根据IDC近期调研,企业多数CIO认为在2024年的IT预算环境将在2023年的低基数下有所改善,IT开支增长有望温和加速。考虑到当下主流公司的一致预期中依然隐含2024年增长显著降速的预期,我们认为当前一致预期存在显著上修空间。 ▍AI:头部公司均发布并开始导入GenAI功能,2024年有望实现初步商业化。2023年2月,微软发布Microsoft 365 Copilot的Demo,打响了软件融入AI能力的第一枪,随后主流软件厂商均开始加速推进核心产品中AI能力的构建。而后,主流软件SaaS公司自2023年10月左右开始生成式AI产品的正式发布,2023年末开始GenAI的初步导入。立足当下,伴随主流公司的产品均开始进入正式商用或是公开预览状态,我们认为2024年将是GenAI能力商业化兑现的元年,有望对软件板块的业绩开始形成一定的增量贡献。 ▍应用软件:主流产品已经开启商用,货币化效果仍需紧密跟踪。从当下微软、Salesforce、ServiceNow、Adobe等公司的实际研发进度而言,2023年末确实是GenAI初步商用的重要节点:1)产品体系维度,各大主流公司均通过推出新产品或在产品线中融入GenAI能力推进商业化,从商用功能的完整度看,Microsoft Copilot、Adobe等用于基础场景的产品功能已经得到完善,而对于Salesforce、ServiceNow等产品逻辑、落地场景较为复杂者,则需进一步开发。2)兑现节奏维度,目前主流的定价策略分为两种。对于标准化程度高的工具软件如Adobe等,多选择推动产品套件价格普涨,培养用户习惯、占领用户心智,有望率先兑现业绩;而有落地门槛的如微软Office套件、Salesforce等产品,AI功能则选择面向部分客群设定额外价格。 ▍基础软件:数据管理、Devops软件料将率先受益。我们预计数据管理、Devops软件将率先受益。数据管理领域,能够实现海量数据存储、管理、治理的数据湖,实现批量数据的清洗、预处理、特征工程的数据仓库,实现历史知识库存储、快速关联的Nosql数据库(包括向量数据库),实现实时数据的集成、高并发查询&处理的流数据引擎等数据管理市场都将受益于AI的高速发展;Devops方面,GenAI有望赋能安全分析、源代码检查&测试以及项目管理等诸多环节,LLM、GPU基础设施、API调用、向量数据库等GenAI各相关技术栈的性能监控需求上升亦有望使得相关市场获得增量价值。 ▍信息安全:攻防同时升级,安全分析率先产品化。GenAI是一把双刃剑,在提升商业软件开发效率的同时,也提升了恶意软件的开发效率。2023年全球面临的网络攻击数量显著提升,而这驱动企业安全防范体系加速升级迭代,新一代端点安全、SASE、云安全等供应商有望受益。从产品化层面,LLM和安全领域的融合主要集中在安全分析领域,对于安全运营团队(SOC)而言,大语言模型的引入能够显著提升安全信息的可读性,并辅助生成易于理解的安全事件解决方案,降低安全运营的门槛。定价方面,Crowdstrike在近期的Falcon大会上率先发布安全分析产品Charlotte AI的定价,为20美元/端点/年,相较其核心端点安全产品涨幅在25%-30%。 ▍风险因素:AI核心技术发展不及预期风险;科技领域政策监管持续收紧风险;私有数据相关的政策监管风险;全球宏观经济复苏不及预期风险;宏观经济波动导致欧美企业IT支出不及预期风险;AI潜在伦理、道德、用户隐私风险;企业数据泄露、信息安全风险;行业竞争持续加剧风险等。 ▍投资策略:展望2024年,预计美股软件板块将同时面临分子向上、分母向下的有利情形,分母端高利率对于软件板
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