海外市场2023年中期投资策略：低位布局港股科技，拥抱AI新时代

证券研究报告 低位布局港股科技，拥抱AI新时代 海外市场2023年中期投资策略 姓名吴柳燕（分析师） 证书编号：S0790521110001 邮箱：wuliuyan@kysec.cn 2023年5月6日 核心观点 2023Q2-Q3为重要窗口期，港股科技板块低位入场机会值得重视 （1）复盘：2022年11月-2023年2月恒生指数上行主要由分母端驱动：国内疫情防控措施优化、经济强复苏预期、以及空头平仓驱动港股估值迅速修复。2023年2月-2023年4月港股盘整：南向资金获利了结压力、中美关系反复、美国信贷危机担忧、中国经济预期由强复苏转为弱复苏。（2）展望：恒生科技指数重回历史低位，恒生科技指数PE-TTM约为35倍，接近2021年历史低点。短期内中美关系反复、美股调整风险仍是扰动因素，重点关注二三季度低位布局机会，伴随中国经济增长动力加速、美债利率下行有望驱动港股科技板块估值上行。 重点推荐： 消费电子:重点推荐（1）舜宇光学科技，手机光学格局改善、海外大客户进展顺利从而驱动手机光学业务企稳回升，汽车及AR/VR业务驱动2024-2025年业绩重回快速成长。（2）高伟电子，2024年有望切入海外大客户后摄模组业务、同时布局MR/激光雷达业务，有望驱动2024-2025年业绩高成长。 半导体：重点推荐中芯国际、华虹半导体，估值处于低位、布局半导体周期左侧型机会，晶圆代工行业有望于2023Q4明显复苏；受益标的ASMPacific，全球半导体封装设备龙头，行业景气度仍承压，但估值较低，适合底部布局。 汽车：重点推荐（1）小鹏汽车，公司2023年管理优化有望驱动经营企稳，2024年新车矩阵及低成本ADAS方案再次确立产品卖点驱动预期反转。（2）英恒科技，少有的高增长低估值标的，受益汽车半导体价值量持续提升趋势。 互联网：重点推荐美团，公司积极应对抖音在本地生活领域的竞争，到店业务持续快速增长及利润稳健兑现、有望驱动估值修复。受益标的腾讯，仍为互联网板块确定性机会，关注AI大模型及行业应用落地。 计算机：重点推荐（1）金山软件，持续受益信创+AIGC趋势；（2）联想集团，PC行业龙头周期性企稳回升，同时AI智能服务器业务提振估值。 风险提示：宏观经济增速不及预期、海外货币政策不及预期；国际关系恶化、地缘政治风险提升；基础大模型或AIGC应用研发拓展不及预期；监管政策变动限制AIGC发展速度；产能及供应链风险 目录 CONTENTS 1 基于DCF模型，论港股投资与A股的异同 2 AIGC行业综述：产业链与生态体系 3 现状：模型层互联网巨头蓄势待发，应用层消费内容生成进展较快 4 应用：传媒及内容优先落地，短期看降本增效，长期看生态革新 5 风险提示 1.1基于DCF模型，论港股投资和A股的同与不同 投资本质上是“资金”不断给“资产”重定价的过程，资产价格的变化及未来方向也是主要跟踪预判“分子分母端”的方向。到底是投资A股还是港股，也是综合评估“分子”、“分母”端情况，考虑配置更高的基本面估值性价比。 分子端是资产，核心变量是EPS盈利增长预期、其次是汇率转化: （1）港股和A股都是中国经济体，整体盈利预期变化情况趋势其实是比较接近的，不过因为两地市场的资产板块构成有不同、导致节奏频率还是有轻微差异。 （2）汇率方面，中资股是中国香港市场的主要业绩及估值贡献，作为人民币资产，在人民币尚未完全国际化背景下，美元兑人民币汇率走势会影响中资股在全球范围内的定价。 分母端是资金要求的投资回报率，决定变量是无风险利率、市场风险溢价： 两地资产市场价格的核心区别最主要还是出现在“分母端”，A股市场主要还是内地玩家，但港股市场的主要投资者来自海外和中国香港本地投资者，内资仅占比12%；这样的资金结构决定港股的无风险利率、市场风险溢价和A股是不一样的。 （1）无风险利率方面，A股主要跟踪中国10年国债收益率变化，港股整体还是跟踪美国10年期国债收益率； （2）风险溢价方面，中国香港投资者整体比A股的风险偏好更低、要求更多的风险溢价补偿，影响因素主要有流动性风险溢 价、国家风险溢价、资产构成情况、投资者类型、交易机制等等。 1.2港股市场2020年以来走势复盘 2020年港股恒生指数上行由分母端驱动：（1）全球货币宽松、美国大选落定提振风险偏好，无风险利率降低，分母端驱动估值上行；疫情虽然影响了全球经济表现，分子端承压，但由于中国更快更高效的疫情防控，中国经济体在全球范围内出现更快的经济复苏、也凸显出更高的相对配置机会。 2021-2022年恒生指数下跌源自分子、分母端均承压：（1）分子端：盈利预期下修，2021年国内行业强监管影响资金的中长期盈利增速预期g；2022年疫情反复及防控升级亦是原因之一。（2）分母端：美债利率持续超预期上行（通胀超预期导致美元加息周期）、股票风险溢价上升（2021年主要源自国内政策监管、2022年源自俄乌冲突、中概股退市风险）。 2022年11月-2023年2月恒生指数上行主要由分母端驱动：中国疫情防控优化、以及经济强复苏预期、以及空头平仓驱动港股估值迅速修复。 2023年2月-2023年4月港股盘整：南向资金获利了结、中美关系反复、美国信贷危机担忧、中国经济预期由强复苏转为弱复苏 图1：恒生指数于2023年2月后开启调整 2021/02：31183 2023/01：22700 2022/10：14597 35,000.00 30,000.00 25,000.00 20,000.00 15,000.00 图2：恒生指数2023年EPS一致预期增速有所下修 2023EEPS增速：23% 2024EEPS增速：9% 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 2014/1/1 2014/5/1 2014/9/1 2015/1/1 2015/5/1 2015/9/1 2016/1/1 2016/5/1 2016/9/1 2017/1/1 2017/5/1 2017/9/1 2018/1/1 2018/5/1 2018/9/1 2019/1/1 2019/5/1 2019/9/1 2020/1/1 2020/5/1 2020/9/1 2021/1/1 2021/5/1 2021/9/1 2022/1/1 2022/5/1 2022/9/1 2023/1/1 0 10,000.00 2018/4/262019/4/262020/4/262021/4/262022/4/262023/4/ 恒生指数收盘价 201420152016201720182019 20202021202220232024NTMA 数据来源：Wind、开源证券研究所 数据来源：Bloomberg、开源证券研究所 1.3港股科技板块低位入场机会值得重视 恒生科技指数重回历史低位，恒生科技指数PE-TTM约为35倍，接近2021年历史低点。短期内中美关系反复、美股调整风险仍是扰动因素，重点关注二三季度低位布局机会，伴随中国经济增长动力加速、美债利率下行有望驱动港股科技板块估值上行。 （1）分子端：东升西落逻辑将持续获验证，二季度中国经济仍处在弱复苏轨道，伴随居民信贷回暖、工业补库存有望驱动经济动力增强。 （2）无风险利率：美国劳动力市场与通胀水平连续放缓，预计5月或将进行本轮最后一次加息，有利于支撑港股估值。 （3）流动性风险溢价：短期内中美关系反复、美股调整风险仍是扰动因素；当中国经济增长潜力优势前景获得兑现，港股作为外资买入中国资产的主要渠道，有望再次吸引资金面回流。 图3：恒生科技指数PE-TTM估值接近2021年历史低点 70.0 60.0 50.0 40.0 30.0 20.0 恒生科技指数市盈率TTM(左轴)+1标准差(48.9x)-1标准差(35.0x) 图4：恒生科技指数市盈率及市销率均处于历史较低水平 7 6 5 4 3 2 1 0 恒生科技指数市销率(右轴)恒生科技指数市盈率TTM(左轴) 69.0 62.0 55.0 48.0 41.0 34.0 27.0 20.0 数据来源：Wind、开源证券研究所 数据来源：Wind、开源证券研究所 目录 1 CONTENTS 基于DCF模型，论港股投资与A股的异同 2 AIGC行业综述：产业链与生态体系 3 现状：模型层互联网巨头蓄势待发，应用层消费内容生成进展较快 4 应用：传媒及内容优先落地，短期看降本增效，长期看生态革新 5 风险提示 2.1以GPT为代表的大模型催生AIGC的快速发展 •AIGC即采用人工智能技术自动生产内容。主要指通过预训练大模型等人工智能技术生成图像、文本、音频、视频等内容，甚 至包括游戏策略、编程代码、药物分子结构等更广义的细分行业内容。 •AIGC的发展主要历经三个阶段，基础大模型的开发与迭代离不开算力的快速发展和模型参数量的提升，随着大模型算法的进步和近期OpenAI团队旗下ChatGPT的问世，AIGC发展驶入快车道。 表1：AIGC的发展大致可以分为三个阶段 资料来源：“AI-GeneratedContent(AIGC):ASurvey”、开源证券研究所 图5：基础大模型的发展离不开参数量的提升及算力的快速发展 资料来源：“AComprehensiveSurveyofAI-GeneratedContent(AIGC): AHistoryofGenerativeAIfromGANtoChatGPT” 2.2AIGC有望塑造数字内容生产新范式 •创造性的内容生产能力曾长期被认为是人类的独有能力，而随着AIGC内容的逐渐丰富，这一认知已被颠覆。 •红杉资本预测，到2025年时AIGC产出文稿、编程代码的能力将高于人类平均水平，而产出图像能力也将达到直接用于产品设计、建筑设计等通用行业水平。这意味着AIGC将具备初步实际应用于生产生活中各个环节的能力。而到了2030年时，AIGC产出文稿水平将进一步超越专业作家，产出代码质量超越全职程序员，产出图像质量将超越职业艺术家及设计师。 图6：到2025年预计AIGC产出文稿、代码能力将高于人类平均水平图7：文生图输出“一只演奏喷火喇叭的柯基”图片案例 资料来源：SEQUOIA 资料来源：“AComprehensiveSurveyofAI-GeneratedContent(AIGC):AHistoryofGenerativeAIfromGANtoChatGPT” 2.3AIGC产业链及生态体系：基础层、中间层、应用层 AIGC产业链从结构上大致可以分为三层，分别是基础层，中间层，以及应用层。其中基础层主要包括大模型的预训练及其所需要的模型设计、服务器、云服务环节；中间层主要包括各个垂直领域的场景化、个性化模型；而应用层则是由各类图片、文字、语音、代码等内容组成的具体AIGC内容及应用。 图8：AIGC产业结构体系主要分为三层 资料来源：腾讯研究院 图9：大模型产业链中的主要参与者分布广泛 资料来源：艾瑞咨询 2.4港股科技板块公司深度参与AIGC产业链 •基础层：主要包括大模型开发者（百度、腾讯、阿里巴巴、商汤等），算力资源提供者（中芯国际、联想控股、ASMPT、中 兴通讯等），以及训练所需数据提供者（如百度集团、微博、阅文集团、新华文轩等）。 •中间层：主要包括基础大模型在细分行业的应用和模型微调参与者，比如网易受益于多模态在游戏开发领域的应用，金山软件受益于大语言模型在办公软件领域的应用，中国软件国际受益于华为盘古行业模型在不同细分场景的落地开发等。 •应用层：如IGG、中手游、心动公司等受益于AIGC在游戏领域的应用，京东、美团、微博等直接受益于AIGC在广告设计与投放领域的应用，阅文集团、百度集团等直接受益于AIGC在文生文、文生图等领域应用。 图10：香港市场AIGC产业链相关上市公司