摩根士丹利-宏和科技-603256-AI需求强劲、供给趋紧将推动盈利增长;首次覆盖,超配评级
- 来源:摩根士丹利
- 发布时间:2026/09/17
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摩根士丹利-宏和科技-603256-AI需求强劲、供给趋紧将推动盈利增长;首次覆盖,超配评级.pdf
AI服务器及先进封装需求的爆发式增长,正推动高端电子级玻纤布行业进入新一轮供需失衡周期。受制于织布机产能瓶颈、原材料供应有限及较长的认证周期,预计电子级玻纤布供需缺口将在2027年进一步扩大至40%。在此背景下,摩根士丹利首次覆盖宏和科技(603256.SS),给予超配评级,目标价设定为人民币170元/股。核心业务与市场地位宏和科技是国内领先的高端电子级玻纤布供应商,其产品作为印刷电路板(PCB)、覆铜板(CCL)及先进半导体封装载板的关键增强材料,正经历由传统制造向特种电子材料供应的转型。2025年,公司在超薄布及极薄布细分市场的份额分别达到约36.7%和13.3%,且低热膨胀系数玻纤布订单...
高端PCB材料升级的结构性受益者
宏和科技是国内领先的高端电子级玻纤布供应商,其产品是印刷电路板(PCB)、覆铜板(CCL)及先进半导体封装载板的关键增强材料。公司正逐步由传统电子级玻纤布制造商转型为特种电子材料供应商。与同质化程度较高、周期性明显的低端电子级玻纤布不同,高端电子级玻纤布的竞争力越来越取决于电性能、尺寸稳定性及可靠性,而这些特性正成为下一代PCB应用中的关键要求。
受制于织布机产能瓶颈、原材料供应有限、认证周期较长以及客户黏性较高,电子级玻纤布行业供给增长受限。预计电子级玻纤布供需缺口将在2027年进一步扩大,缺口比例达到40%,随后于2028年有所缓解,但供给仍将维持偏紧状态。作为电子产业链上游企业,宏和科技有望受益于AI服务器及先进封装带来的结构性需求增长、高端电子级玻纤布供应紧张,以及中国推动PCB材料国产替代的长期趋势。公司的技术实力为其提供了良好的长期订单可见度,其低热膨胀系数玻纤布订单已锁定未来3至5年。
技术基础扎实与国产替代潜力
宏和科技所处的是PCB材料产业链中技术壁垒最高的环节之一。随着下游需求向高频、高速及高可靠性PCB持续升级,公司在超薄电子布、低介电玻纤布、低热膨胀系数玻纤布及石英纤维布等领域的布局,使其有望在行业标准不断提升的过程中获取更多增量价值。
在良率控制方面,宏和科技显著优于行业平均水平。其低介电玻纤布第一代产品良率稳定超过90%,低介电玻纤布第二代产品及石英纤维布良率稳定达到85%。凭借超薄型、极薄型、高性能低介电/低热膨胀系数玻纤布及石英纤维布产品的成熟量产能力,宏和科技是少数能够持续服务中高端覆铜板客户的国内供应商之一。
随着日本及中国台湾地区现有供应商难以满足AI带动的需求增长,公司有望持续提升市场份额。随着核心特种纱实现全面国产化,宏和科技已大幅降低对海外设备限制的依赖,相较于依赖美国进口关键部件的海外同业,公司具备更快的扩产能力。此外,公司采用的坩埚法工艺可快速提升特种纱产能,从设备采购到产品交付仅需约四个月时间,有望把握近期市场机遇。
新增产能释放带来盈利弹性
宏和科技持续推进产品结构升级及产能扩张,有助于其进一步获取高端市场份额。随着高性能电子级玻纤布产能逐步释放,公司产品结构持续向高附加值产品倾斜,在行业景气复苏周期中有望释放显著盈利弹性。
今年以来,宏和科技主动将现有1,200台织布机的产能重新配置至利润率更高的特种电子布产品,因此其低毛利厚布及薄布产品的收入占比较此前已下降16个百分点。根据Frost & Sullivan数据,在超薄电子级玻纤布细分市场,宏和科技已建立领先市场地位,2025年按收入计的超薄布及极薄布市场份额分别达到约36.7%和13.3%。
预计未来2至3年宏和科技的盈利增长将主要由以下因素驱动:高端电子布产品销量增长;产品结构向超薄布及特种产品升级;上游纱线一体化带来的成本优化;以及产能利用率提升带来的经营杠杆释放。
估值逻辑与风险因素
鉴于公司短期盈利仍受到PCB行业周期波动的影响,宏和科技应被视为一家技术驱动型电子材料供应商,并与特种PCB材料同业进行比较,而非大宗玻纤生产商。摩根士丹利首次覆盖宏和科技,给予超配评级,目标价为人民币170元/股,对应45倍2028年预期市盈率或0.9倍2028年预期PEG。
该目标市盈率高于公司自2025年以来38.4倍的平均市盈率,在该时间点其产品结构开始向更高附加值产品升级。这一估值溢价反映了公司较强的基本面,包括更高端的产品结构、持续推进的产能扩张,以及产品均价和利润率提升的潜力。
有利于公司发展的因素包括:在超大规模云服务厂商资本开支计划维持强劲的背景下,下游PCB需求强于预期;原材料价格下降;以及产能快速爬坡。可能对公司经营构成不利影响的风险包括:全球AI投资放缓导致需求不及预期;更多参与者进入市场导致行业竞争加剧;原材料价格上涨;以及执行风险导致产能释放进度慢于预期。
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