August 19, 2025 07:56 PM GMT Asia Economics | Asia Pacific The Viewpoint: Answering your key questions on Asia's macro outlook Investors are focused on understanding how much damage we will see from tariffs, how effective China's anti-involution policy will be, implications of US-India trade tensions, and whether the BOJ is behind the curve. Overall, investors are more constructive on the macro outlook than our base case. In this report, we are addressing the top 10 questions that came up in our recent clie ...

纪要涉及的行业和公司 - **行业**：AI 行业、大模型领域 - **公司**：Meta、OpenAI、谷歌、Anthropic、Deepseek、Amazon、微软、Xia、Oracle 纪要提到的核心观点和论据 - **硅谷模型大厂变化及影响**：Meta 积极挖角，收购 Skill AI 并加速集群建设，推动下一代模型发展；OpenAI 核心团队成员流失，促使其加快发展；2025 年下半年科技公司回归预训练阶段，Meta 侧重数据，谷歌优化架构，OpenAI 坚持大集群战略；近期硅谷变化加快全球大模型 AI 演绎节奏，美国将进入新一轮大模型迭代，中美大模型差距或重新拉大，创新将扩散到应用端和端侧 [1][2][29] - **美国 AI 领域军备竞赛特点**：竞争激烈程度超预期，Meta 挖人加速进程，提前增加 AI 算力需求；OpenAI 计划 2027 年完成百万卡集群并签 300 亿美元订单，Meta 可能成第三家拥有百万卡集群企业，AI 产业链成投资重点 [3] - **Meta 相关情况** - **挖人背景**：LLAMA4 模型表现不佳，为提升竞争力推动下一代大模型发展并强化全球市场地位 [6] - **模型优化侧重点**：利用庞大社交数据优势，采用小参数模型降低运行成本，通过开源策略力图在开源领域保持最强位置，但 Deepseek 在通缩方面更出色，Meta 推出新架构效果不理想 [8] - **丢失开源第一宝座后措施**：扎克伯格焦虑，采取换人和重新设计模型架构措施，通过收购和挖人加强团队实力，挖人集中在多模态处理等核心领域 [9] - **数据方面**：拥有庞大用户数据，但需引入技术筛选有效信息，收购 Skill AI 解决此问题 [14] - **AI 领域布局**：AI 部门更名 MSL，由 Alex 王任首席 AI 主管，乐坤阳是重要人物 [14] - **发展历程**：可追溯到 2013 年，成立 FAIR 部门后更名 MSL，早期集中于视觉技术，招募乐坤阳主导 [15] - **技术团队实力**：目前缺乏大模型专家，但扎克伯格有管理和技术吸收能力，未来需挖掘更多人才提升竞争力 [19] - **大模型领域战略**：招聘大量人才弥补技术不足，花费几亿美金，预计加快集群建设，推动美国进入下一代模型预训练阶段 [26] - **数据策略**：收购 Skill AI 筛选有效数据弥补参数量小的问题，需提高数据质量并结合其他变量优化，加快集群建设提供计算资源支持 [31] - **其他公司情况** - **OpenAI**：O1 模型核心团队成员流失，采取大集群战略，预计 2027 年实现百万卡目标，2027 年与 Oracle 签 300 亿美元订单用于建设星际之门百万卡集群 [12][33][34] - **谷歌**：明确自身定位，暂时不进行大型模型训练，专注优化模型架构 [27][29] - **Xia**：计划 2026 年底完成百万卡集群，目前已达 35 万卡，今年底预计超 50 万卡 [33] - **马斯克**：融资约 100 亿美金用于购买卡片和建设数据中心 [30] - **模型相关情况** - **GROK4 模型**：训练集群预计达 30 万张卡，相比 GROK3 提升幅度不明显 [37] - **GPT5 模型**：是上一代架构，侧重模型参数量及算法优化创新点，今年四季度前后可能展示能力 [37] 其他重要但可能被忽略的内容 - **AI 人才薪酬**：AI 人才薪酬大幅上涨，顶尖人才年薪高达一亿美元，显示科技公司对 AI 人才争夺白热化 [1] - **Palm 模型**：基于 Pathways 架构，是大语言模型第二代，定义了未来 AGI 发展方向，后演变成 Gemini 模型 [13] - **AI 产业演化路径**：过去十年从 CNN 到 RNN，再到 Transformer 架构，部分业内人士认为大语言模型不是通往 AGI 的正确路径 [21] - **全球大模型迭代公司表现**：OpenAI、Anthropic、XAI 在第一阶段竞争存活进入第二轮，第二轮更注重技术实力和创新能力，OpenAI 和 XAI 被认为是“卷王”，Anthropic 较为收敛 [22] - **创始人作用**：OpenAI、XAI 和 Meta 创始人处于领导位置，决策果断、目标明确，推动公司发展 [23] - **下一代模型训练准备**：需要充分人力资源和强大算力支持，关注 CAPEX 资本开支，算力是关键瓶颈 [39] - **新一轮 AI 创新产业影响**：从算力链开始扩散，调整推理需求、训练需求和创新节奏，影响公司发展节奏和相互关系，需调整策略适应行业动态 [40]

报告公司投资评级 - 报告将IMI评级从买入下调至中性，12个月目标价从2220p下调至2120p [1][52] 报告的核心观点 - 因美国ISM制造业PMI大幅下降、最新资本支出跟踪数据、IMI 2025年第一季度交易更新及外汇逆风增加等因素，对IMI的评级和目标价进行调整 [1] - 预计IMI短周期业务面临潜在需求逆风，增长放缓，风险回报更加平衡 [1][2] 各部分总结 公司概况 - IMI平台提供生产、流量控制等解决方案，业务涵盖过程自动化、工业自动化、气候控制、生命科学与流体控制、运输等领域 [14] - 2024年公司总营收22.1亿英镑，调整后EBIT为4.355亿英镑，调整后EBIT利润率为19.7% [14] 财务预测 - 下调2025财年调整后每股收益预测，从133.1p降至129.8p，处于公司指引区间低端 [1] - 2025/26财年自由现金流预测分别下调约9%/8% [1] - 2025 - 2029财年各业务营收、EBIT、净利润等指标有不同程度变化 [37] 风险因素 - 工业生产增长、客户资本支出项目、卡车原始设备制造商生产速率、运输部门出售、建筑活动、成本通胀、贸易关税、并购执行和外汇等因素可能影响公司业绩和目标价 [53] 估值分析 - 采用85%的行业相对EV/IC与ROIC/WACCdw加权和15%的并购组件进行估值，新目标价2120p意味着12个月远期不含并购的EV/EBIT为12.2倍，P/E为15.4倍，与各自10年中位数基本一致 [52] - IMI当前股价较欧洲多行业平均表现不佳，目标价暗示约10%的上行潜力，高于行业的4% [52] 图表分析 - 美国PMI新订单与库存比率下降，暗示IMI短周期业务增长放缓 [15] - 预计运输业务增长在2025年继续放缓，与高盛卡车交付预测一致 [17] - 预计IMI从2025年起实现调整后EBIT利润率超过20%的目标，并在2028年实现净现金状况 [19][21] 基准比较 - IMI预计实现的有机销售增长复合年增长率与行业中位数基本一致，但每股收益复合年增长率低于行业中位数 [39][41] - 由于回购，IMI预计股东回报高于平均水平，2025年自由现金流收益率具有吸引力 [43][49] - IMI当前的EV/EBIT和P/E相对于多行业和资本品存在折扣 [55][57]