骨軟筋酥網(wǎng)華泰證券：聯(lián)發(fā)科/高通3Q啟示 手機市場需求復(fù)蘇
華泰證券發(fā)布研報稱，證券當(dāng)前手機產(chǎn)業(yè)鏈終端及渠道庫存均處于較低水位，科高南京秦淮約妹妹約茶約炮服務(wù)電vx《192-1819-1410》提供外圍女上門服務(wù)快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達市場需求復(fù)蘇將帶動手機終端廠商加快拉貨。啟示
核心觀點
華泰觀點：手機市場需求開始復(fù)蘇，手機市場關(guān)注產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)投資機會
10/27和11/2聯(lián)發(fā)科和高通分別發(fā)布3Q23業(yè)績，需求我們從中觀察到：1)3Q23手機市場需求復(fù)蘇跡象顯現(xiàn)，復(fù)蘇聯(lián)發(fā)科手機業(yè)務(wù)收入環(huán)比增幅達19%，華泰高通手機業(yè)務(wù)收入超公司前期指引，證券同時兩家手機芯片廠商預(yù)計4Q23手機業(yè)務(wù)收入增速將進一步加快;2)24年全球手機市場出貨量增速轉(zhuǎn)正成共識，科高其中5G手機出貨量有望實現(xiàn)兩位數(shù)增長;3)兩家巨頭陸續(xù)推出新一代手機SoC產(chǎn)品加速生成式AI在終端的啟示南京秦淮約妹妹約茶約炮服務(wù)電vx《192-1819-1410》提供外圍女上門服務(wù)快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達落地，“CPU+GPU+NPU”或成主流架構(gòu)。手機市場我們認為，需求當(dāng)前手機產(chǎn)業(yè)鏈終端及渠道庫存均處于較低水位，復(fù)蘇市場需求復(fù)蘇將帶動手機終端廠商加快拉貨。華泰
觀察#1：聯(lián)發(fā)科/高通3Q手機業(yè)務(wù)收入實現(xiàn)環(huán)增，預(yù)計4Q增速進一步加快
3Q23聯(lián)發(fā)科手機業(yè)務(wù)實現(xiàn)收入539億新臺幣(YoY：-31.0%;QoQ：+19%)，環(huán)比大幅提升主要受益于：1)渠道庫存改善;2)4G/5G新機密集上市。公司庫存水位連續(xù)五個季度持續(xù)下降，截止9/30，公司存貨周轉(zhuǎn)天數(shù)已回落至90天，處于健康水位。高通3Q23手機業(yè)務(wù)收入為55億美元(YoY：-17%，QoQ：+4%)，優(yōu)于公司此前環(huán)比持平預(yù)期，主要受益于安卓手機的需求復(fù)蘇。展望4Q23，聯(lián)發(fā)科及高通均保持較為樂觀態(tài)度。其中，聯(lián)發(fā)科預(yù)計在新一代天璣9300旗艦芯片的拉動下，公司4Q23手機業(yè)務(wù)收入環(huán)比增速將進一步加快。高通預(yù)期4Q23手機業(yè)務(wù)收入實現(xiàn)雙位數(shù)環(huán)比增長，公司未有向華為再出貨4G SoC預(yù)期，但4Q在中國手機OEM廠商營收環(huán)比仍有望提升35%。
觀察#2：24年全球5G手機銷量有望實現(xiàn)兩位數(shù)增長
根據(jù)IDC數(shù)據(jù)，第三季度全球智能手機出貨量為3.03億部，環(huán)比增長14.13%，同比降幅收窄至-0.1%。高通認為，3Q23安卓手機市場開始顯現(xiàn)早期需求復(fù)蘇跡象，預(yù)計2023年全球手機出貨量同比下滑中至高個位數(shù)，優(yōu)于此前高個位數(shù)下滑預(yù)期，同時，公司看好2024年全球5G手機出貨量實現(xiàn)高個位數(shù)至低兩位數(shù)的同比增長。聯(lián)發(fā)科預(yù)計2024年全球智能手機出貨量實現(xiàn)低個位數(shù)增長，同樣看好5G手機加速滲透趨勢，預(yù)計2024年全球5G銷量有望實現(xiàn)雙位數(shù)增長。
觀察#3：新一代SoC陸續(xù)發(fā)布，加速生成式AI落地手機終端
10/25，高通發(fā)布首款以生成式AI為核心旗艦手機芯片驍龍8Gen3，得益強PU、GPU和NPU支持，可在終端側(cè)運行100億參數(shù)模型，面向70億參數(shù)大語言模型每秒生成20個token，支持手機終端實現(xiàn)擴展圖片畫幅、視頻物體智能消除等功能。11/6，聯(lián)發(fā)科將推出新一代SoC旗艦產(chǎn)品天璣9300，同樣采用“CPU+GPU+APU”架構(gòu)，可支持手機終端運行70億參數(shù)大語言模型。我們認為“CPU+GPU+NPU”或?qū)⒊蔀橹С稚墒紸I落地手機/PC等終端主流芯片架構(gòu)，其中GPU負責(zé)高并發(fā)、高吞吐需求AI工作;CPU響應(yīng)速度快，應(yīng)用于輕量級、低延遲需求推理工作，而NPU作為低功耗AI引擎，則更適合類如視頻會議中圖像超分、語音降噪等持續(xù)性AI負載。
風(fēng)險提示：半導(dǎo)體下游復(fù)蘇不及預(yù)期，AI技術(shù)發(fā)展不及預(yù)期，本研報中涉及到未上市公司或未覆蓋個股內(nèi)容，均系對其客觀公開信息的整理，并不代表本研究團隊對該公司、該股票的推薦或覆蓋。
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