2024年消费电子行业专题报告:苹果创新驱动硬件变革,果链设备迎来机会
- 来源:西部证券
- 发布时间:2024/12/24
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消费电子行业专题报告:苹果创新驱动硬件变革,果链设备迎来机会。(1)果链设备行业介绍。苹果产业链结构清晰,竞争格局完善,果链设备行业具有定制化程度高、周期性强、资产较轻等特点。(2)iphone迭代历史梳理。第一阶段:初期增长阶段(2007-2012)——公司资本支出呈现逐年增长的趋势,特别是在2008年到2012年期间,资本支出增长显著。第二阶段:高速增长阶段(2013-2018)——此阶段苹果手机相较迭代初期硬件及外观方面边际变化较小,为了寻求持续的创新突破,公司资本支出始终维持在较高水平。第三阶段:稳定增长阶段(2019-2023)&mda...
果链设备行业介绍
果链产业链全景
果链产业结构清晰,竞争格局完善。果链包括从上游的果链生产设备制造、原材料采购、芯片设计、制造,到中游的组装、加工,再到下游的销 售与服务。上游包括了半导体、显示屏、电池等关键零部件供应商,中游则涵盖了代工厂如富士康,最后下游是苹果的零售与售后服务网络。体 现了苹果在全球范围内的供应链协同与整合能力,展示了其如何通过高度垂直整合、精细化管理以及与各个合作伙伴的紧密合作,确保从研发、 生产到销售的每个环节都能高效运作。此外,苹果在供应链中的掌控力也使其能够应对市场变化、降低成本并优化产品质量,保持行业竞争力。
果链设备行业特征:定制化程度高
果链设备行业具有以下特点:定制化程度高、周期性强、资产较轻。 (1)定制化程度高:苹果在供应链管理中拥有显著的控制力,对于某些设备,苹果经常直接采购或指导ECM(电子合同制造)厂商进行采购。设 备供应商与苹果建立合作关系通常需要经过以下三个阶段:技术验证、采购谈判和设备交付。
技术验证:从苹果新产品的设计初期开始,设备供应商就需要参与其中,协助苹果进行研发、样品制作、测试和试生产。
采购谈判:这个阶段主要涉及设备的采购数量和价格的确定。在苹果直接采购或通过ECM厂商采购的情况下,价格和数量的讨论主要由苹果 主导。1. 在价格方面,对于现有机型,价格通常在苹果的年度供应商大会上协商确定;对于新机型,则由苹果主导单独的价格讨论。2. 在采 购数量方面,主要由ECM厂商与苹果根据预测的市场需求、生产线能力等因素共同决定。从试生产阶段起,苹果及其ECM厂商就会根据市场 需求预测和产能规划,确定设备采购的具体需求。
设备交付:在苹果直接采购模式下,苹果会向设备供应商下达采购订单。供应商在收到订单后,需按照苹果的要求,在约定时间内将产品送 达指定地点,并由苹果进行设备验收和支付货款。在苹果通过ECM厂商采购的模式下,ECM厂商会向设备供应商下达采购订单,供应商交付 产品后,由ECM厂商负责设备验收和支付货款。设备销售完成后,供应商还需持续提供售后服务。
(2)周期性强:果链设备行业呈现出较强周期性,一方面订单及收入确认在全年呈现较强的季节性,另一方面相较果链制造环节公司的订单节 奏有显著差异。
全年呈现前低后高的节奏,下半年营收大于上半年。由于消费电子行业新产品的发布多数集中于每年下半年9-11月,项目验收及成果确认也 较多集中于下半年,因此果链设备公司全年收入呈现出前低后高的节奏。如图3所示,果链设备公司Q3和Q4的营业收入显著高于Q1和Q2。
相较果链制造公司,果链设备公司的研发节奏更为提前。而且由于在产业链中,果链设备商的生产制造处于果链制造公司的前一环节,因此 一般来说果链设备商的资本开支变化要早于果链公司。例如,果链设备公司的资本支出从2020年开始大幅提升,2021年来到相对峰值,而果 链制造公司资本支出从2022年开始来到高峰,节奏落后于果链设备公司。
(3)资产较轻:轻资产模式显著,高流动资产提升经营灵活性。 果链设备企业多为轻资产,固定资产占较低。果链设备企业固定资产占比均在20%以下,低于果链制造环节的企业。近五年多数果链设备企 业固定资产占比呈下降趋势,果链设备企业轻资产运营的特征进一步加强。
高流动资产占比较高,公司经营更为灵活。果链设备企业的流动资产占比均在55%以上,2019-2023年的流动资产占比平均值达到70%以上, 远超果链其他企业的平均值。高占比的流动资产有利于果链设备企业快速调整经营策略,应对市场变化,提升经营灵活性和供应链的控制力。
iphone迭代历史梳理
第一阶段:硬件创新引领资本扩张
第一阶段:初期增长阶段(2007-2012) 硬件创新引领资本扩张。公司资本支出呈现逐年增长的趋势,特别是在2010年到2012年期间,资本支出增长显著。 2007年初代iPhone发布,多点触控屏幕取代了传统的实体键盘,从硬件颠覆传统手机的定义。 iPhone3G、iPhone3GS重点在软件创新层面,对资本支出扩张的促进作用并不显著。2010-2012对于硬件升级改造较大,iPhone4到 iPhone5从显示屏、摄像头、充电接口等硬件层面有所创新,引领了智能手机的革命,推动了市场需求,促使苹果公司进一步扩大生 产能力,资本支出同比增速均达70%以上。
第二阶段:技术升级与全球扩张推动资本密集投入
第二阶段:高速增长阶段(2013-2018) 技术升级与全球扩张推动资本密集投入。此阶段苹果手机相较迭代初期硬件及外观方面边际变化较小,为了寻求持续的创新突破,公司资本支 出始终维持在较高水平。 2013-2018年公司推出了更多具有先进技术的产品:iPhone 5S引入指纹识别;iPhone 6系列屏幕尺寸增大,同时引入3D Touch技术和光学 防抖;iPhone X引入全面屏设计和Face ID;2018年首次支持双卡双待功能。这些技术升级需要新的生产线、研发设施和高端制造设备的投 资以确保产品质量和生产效率,支持公司的创新步伐和技术领先地位。 为减少数据传输延迟,提升用户体验的流畅性和数据的安全性,苹果在全球关键地区建立数据中心。2017年苹果公司宣布将在丹麦南部地区 建立第二家数据中心,同年,与贵州政府达成合作,在贵安新区建设iCloud数据中心,投资规模达10亿元。
第三阶段:创新与效率并重,资本支出趋稳
第三阶段: 稳定增长阶段(2019-2023) 创新与效率并重,资本支出趋稳。公司的资本支出增长速度有所放缓,但资本支出水平仍保持高位水平。 尽管苹果在这一阶段继续推出具有创新特性的产品,如iPhone 11系列的夜间模式拍照和三摄系统,以及iPhone 12系列的5G网络支持。但 由于智能手机市场逐渐趋于饱和,用户更换设备的周期延长,导致对新生产能力的迫切需求减少,因此资本支出的增速相对放缓。 苹果进一步注重提高资本效率和优化全球供应链以提高生产效率和降低成本。经历了前两阶段的资本投入,苹果可能已完成了大部分必要的 长期资本投资,如数据中心的建设,因此额外的资本支出需求减少。此阶段苹果的资本支出更多地集中在维持现有业务的运营和效率提升上, 资本支出趋于稳定。
苹果新一轮创新周期中果链设备的机会
发布Apple Intelligence推出,苹果正加速进入AI时代
发布生成式AI模型,苹果正加速进入AI时代。 在WWDC2024上,苹果公司发布了其备受期待的生成式AI大模型,官方命名为Apple Intelligence。这是一个为iPhone、iPad和Mac设计的 个人智能系统,深度整合到了iOS 18、iPadOS 18和macOS Sequoia中。Apple Intelligence由多个高效的生成模型组成,这些模型专为用 户的日常任务设计,并能即时适应用户当前的活动。 Apple Intelligence的核心包括两个重要的模型:一个约30亿参数的设备端模型和一个更强大的服务器端模型。 设备端模型能够在iPhone、iPad或Mac上本地运行,快速、高效地处理日常任务,如文字生成和基本的图像操作。 服务器端模型则运行在Apple的私有云服务器上,支持更复杂和资源密集型的任务,其参数量更大,词汇量达到100K,包括了更多的 语言和技术词汇,适用于高质量的文字创作和高级的图像生成。
在 Apple Intelligence 的助力下,Siri 与系统体验的结合更加浑然一体。更深层次的语言理解能力,让Siri表现得更自然,更契合场景,更贴 合用户个人需求,还能简化和加快日常任务流程。它能理解用户的碎片化表述,还会为连续的请求沿用语境场景。用户也可与 Siri 文字交流, 在文本和语音之间任意切换,用最适合当时需要的方式与Siri沟通。Siri还采用了全新设计,在已激活状态下,会在显示屏的外边缘处亮起优美 的柔光。
Apple Intelligence推出有望带来换机新周期,出货量和销量或将逐年递增。CIRP报告显示,在23M7-24M7的12个月中,至少 71% 的 iPhone 用户和 68% 的 Mac 用户表示其旧设备使用时间已超过两年,而 2020 年这一比例分别为 63% 和 59%。相比之下,iPad 用户的增长 幅度略小,目前有 57% 的用户表示他们的 iPad 使用超过两年,2020 年这一比例为 52%,这组数据说明消费者的换机周期在拉长。我们认 为,Apple Intelligence技术的推出将激发潜在的换新需求,有望开启下一轮换机潮,带动出货量强劲上涨。
AI手机加速落地,硬件升级带来产业机会
AI手机对芯片、存储、散热、电池和电源/充电器等零组件提出更高要求,同时也给全产业链带来广阔的升级空间。
芯片与存储:AI模型提高芯片综合性能需求,16GB RAM将成为新一代AI手机标配。芯片方面,大模型的应用需要处理大量数据,并在训练过 程中占用大量计算资源,对手机芯片的综合性能提出了更高要求。以苹果A系列为例,不支持Apple Intelligence的A16 Bionic神经引擎算力为 17 TOPS;相比之下支持Apple Intelligence的A17 Pro芯片神经引擎算力达35 TOPS。存储方面,大内存可以轻松容纳更大规模的AI模型,使 得设备能够运行更复杂、精度更高的算法,从而提升图像识别、自然语言处理、智能推荐等AI功能的性能。根据IDC预测,16GB RAM将成为 新一代AI手机的基础配置。
散热:散热成为制约算力提升的阻碍之一,也是限制AI终端产品创新升级的重要因素。随着AI终端行业快速发展,高强度、高精度的运算需求 不仅仅带来了高能量的消耗,同时也产生各种发热、散热的现实问题。以芯片为例,根据极客湾测评数据,苹果A系列芯片的主板功耗随CPU 性能提升而持续增加。在算力提升、性能升级趋势下,未来AI终端核心组件中散热组件日趋复杂,散热系统的价值量有望显著提升。
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