公司：Cadence Design Systems (CDNS) [1] 核心观点与论据 * 业务定位与客户构成：公司提供芯片和电子系统设计所需的软件、IP和硬件产品，全球几乎任何芯片设计都使用其产品 客户构成中约45%来自系统公司，如汽车、手机公司和超大规模云服务商 [3] * AI发展三阶段论：公司将AI发展分为三个阶段，当前处于第一阶段（基础设施AI，如数据中心），第二阶段为物理AI（如汽车、无人机、机器人，预计3-7年内达到临界规模），第三阶段为科学AI（如生物、材料，预计5-10年后）[4][5][6][7] 投资重点按此阶段分布，第一阶段占比最大 [7] * 财务表现与目标：公司将2025年营收增长预期从12%上调至14% [8] 当前财年利润率约为44% [8] 追求营收增长与利润率之和（即“58法则”）的持续提升，过去5年营收复合年增长率约为14% [8][9] 过去5-10年利润率每年均有提升 [8] * AI对EDA业务的双重影响：AI驱动更多芯片设计活动，直接促进业务增长（如Nvidia、Google等客户使用其软件设计AI芯片）[10] 应用AI于自身产品可带来至少10倍的生产力提升，未来5年有望通过AI实现10倍效率提升，以应对芯片设计复杂度（预计到2030年将增长30-40倍）的指数级增长 [10][11][12] AI工具可使芯片的功耗、性能、面积优化提升10%-20% [14] * 商业模式与定价韧性：尽管有AI代理，但软件许可证使用量呈指数增长，因为AI工具会调用更多基础工具，且芯片规模不断扩大 [15][16] 公司在客户研发支出中的占比已从7%-8%提升至约11% [12] * 硬件系统业务（Palladium）：硬件系统（如仿真器Palladium）可使芯片验证速度提升1000倍，对所有大型AI芯片设计至关重要 [17] 公司在此领域拥有10年的领先优势，并采用自研芯片，软硬件集成优势显著 [18] * IP业务增长动力：IP业务表现良好，增长动力来自针对AI的五项关键IP（芯片互连、HBM内存、DDR、SerDes等）以及对更多先进制程晶圆厂的需求 [20][21] IP业务利润率低于EDA（软件毛利率超90%），但增长率可能高于公司平均水平 [22][23] 当前增长更多来自设计IP（与AI/HPC芯片相关），而非Tensilica（授权+版税模式）[24] * 收购Hexagon的战略意义：收购Hexagon的D&E业务旨在布局物理AI领域，该业务拥有领先的多体机器人仿真器，对构建物理AI世界模型至关重要 [26][27][28][29] 这将使系统业务一半聚焦3D IC，另一半聚焦物理AI [30] 物理AI将开拓新客户（如汽车、无人机、机器人）并强化现有客户 [31][32] * 中国市场表现：中国业务占比从几年前的16%-17%降至当前的11%-12% [38] 尽管存在地缘政治不确定性，但今年表现优于保守预期，全年占比预计维持在11%-12%左右 [38][39] 中国设计活动已恢复正常，在硅系统、汽车、机器人领域投资活跃 [40] * 利润率与资本配置：公司注重增量利润率，过去八年有机增量利润率接近60%，含并购的增量利润率在50%以上或低50%区间 [41][42] 目标维持50%以上的增量利润率，并通过AI提升内部效率 [43] 资本配置优先有机投资，50%现金流用于股票回购以抵消股权激励稀释，其余用于机会性并购 [47][48] 其他重要内容 * 竞争格局：针对竞争对手Synopsys收购Ansys，公司强调自2018年起即投资系统-芯片融合，系统业务过去五六年以约25%的年增长率成长，并专注于3D IC和物理AI等高增长领域 [35][36] * 物理AI的TAM：公司认为物理AI市场潜力巨大，但难以精确量化，首要目标是确保在该新兴领域占据有利位置 [33] * 物理AI业务的利润率：预计物理AI业务（主要是软件）的利润率结构良好，不会对整体利润率模型产生结构性影响 [45][46]