民生证券发布研报称，CY3Q24北美云商资本开支稳中有升，当下算力需求依旧旺盛，2025年资本开支逐步清晰，算力叙事仍为当下主线。CY3Q24四大云商资本开支基本符合预期，2025年仍将维持增长；算力需求依旧旺盛，云商或通过降低Opex以及拉长折旧年限等方式提升Capex潜在空间。当前AI对云商业绩产生的正向贡献已经开始逐步体现，后续仍有望维持高速增长，伴随AI投资的商业模式跑通，云商对资本开支的投入也有望更为积极。

　　事件：

　　1)据市场媒体报道，截止11月5日，英伟达市值达3.43万亿美元，成为全球市值第一大的公司。

　　2)前一周北美云商公布三季度业绩及资本开支，北美四大云商CY3Q24合计资本开支为598.14亿美元，同比增长61.7%，环比增长13.2%。从四大云商资本开支情况来看，亚马逊资本开支超预期，其他三家云商资本开支基本符合此前指引与市场媒体一致预期。该行认为，当下海外算力产业链的核心矛盾仍然为2026年的需求增长，云商资本开支超预期为英伟达市值成长的一大主要原因，后续需持续关注云商开支计划。

　　民生证券主要观点如下：

　　CY3Q24四大云商资本开支基本符合预期，2025年仍将维持增长。

　　CY3Q24北美四大云商CY3Q24合计资本开支为598.14亿美元，同比增长61.7%，环比增长13.2%；市场媒体一致预期CY2024北美四大云商资本开支合计为2226亿美元，同比增长51.0%。

　　微软：CY3Q24资本开支149.23亿美元，qoq+7.6%，yoy+50.5%，此前公司指引Q3资本开支环比增加，实际数据基本符合预期，公司指引下一季度资本开支环比增长，但伴随需求增长，资本开支增速将放缓；

　　Meta：CY3Q24资本开支92.10亿美元，qoq+12.7%，yoy+40.8%，公司将全年资本开支预期范围从上一季度的370-400亿美元上修至380-400亿美元，符合391亿美元的市场媒体一致预期，关于2025年，公司预计2025年资本支出将继续大幅增长；

　　谷歌：CY3Q24资本开支130.61亿美元，qoq-0.9%，yoy+62.10%，此前公司指引Q3资本开支保持或高于120亿美元，实际数据略超预期，据公司指引该行测算公司2024年资本开支预计500亿美元以上，2025年保持适度增长，与此前指引一致；

　　亚马逊：CY3Q24资本开支226.20亿美元，qoq+28.4%，yoy+81.3%，显著超市场媒体一致预期，公司对2024年资本开支计划为750亿美元，预计2025年将进一步提升。

　　算力需求依旧旺盛，云商或通过降低Opex以及拉长折旧年限等方式提升Capex潜在空间。

　　当前算力需求依然十分旺盛：一方面，亚马逊三季度资本开支大超预期，另一方面，微软在业绩会中提及不会将算力卡用于对外租赁。市场担忧点主要来自对云商资本开支的进一步增长空间，该行认为当下云商资本开支仍有提升空间：

　　1)AI已经带来了Opex方面的降本增效，谷歌在业绩会上表示将通过AI提升员工工作效率，来对冲Capex的大幅增长；

　　2)云商纷纷延长云基础设施的折旧年限，微软在业绩会中提及AI固定资产折旧时间将达到15年，远高于此前折旧时间。整体来看，尽管四大云商对2025年资本开支未更新明确数字指引，定性表述与上一季度基本一致，但云商已经着手通过各种方式提升Capex空间来应对强劲的算力需求。

　　AI对云商收入贡献逐步显现，ROI问题有望得到解决。

　　此前市场对算力产业链的另一个核心担忧是，对于云商而言，每年几百亿美元的资本开支如何带来回报。本季度的业绩会上，多家云厂商表述了对AI营收贡献的乐观展望：

　　1)微软表示AI业务将在Q4贡献年化100亿美元的收入体量；

　　2)Meta表示AI驱动的推荐算法使得旗下应用程序的使用时间提升了8%；

　　3)亚马逊提及AI年收入达几十亿美元，且将维持三位数的年增长率增长。当前AI对云商业绩产生的正向贡献已经开始逐步体现，后续仍有望维持高速增长，伴随AI投资的商业模式跑通，云商对资本开支的投入也有望更为积极。

　　投资建议：

　　1) 全球算力龙头：英伟达(NVDA.US)、AMD(AMD.US)；

　　2) 国内算力替代：海光信息(688041.SH)、寒武纪-U(688256.SH)、景嘉微（300474）(300474.SZ)；

　　3) PCB：胜宏科技（300476）(300476.SZ)、沪电股份（002463）(002463.SZ)等；

　　4) 铜互连：沃尔核材（002130）(002130.SZ)、鸿腾精密科技(06088)、精达股份（600577）(600577.SH)、神宇股份（300563）(300563.SZ)等。

　　风险提示：下游需求不及预期的风险；大模型能力升级不及预期的风险；AI应用落地不及预期的风险。

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