欧美传统汽车公司的电动车发展之困


苹果公司最近突然宣布,会终止其电动车(EV)开发计划。虽然该计划已经推行了10年,但还未见有成品。除了苹果外,过去数月,有不少传统汽车公司也对他们的EV计划作出调整。例如福特汽车宣布会推迟或减少其120亿美元的投资计划,和会重新审视有否有必要自建电池厂房。本田和通用汽车也取消了他们在一年多前决定共同研发低价电动SUV的计划。

国外公司寸步难行

国外汽车公司取消或延迟EV投资的原因,或可以从福特汽车去年业绩看到端倪。福特汽车从去年第1到第4季,其EV业务每季分别亏损了7亿,11亿,13亿和16亿美元。从第2到第4季,每季EV销量大约都稳定在3万4千辆到3万6千辆之间,看不见有增长趋势。第4季EBIT margin差不多为-100%,其EV售价为每辆4.7万美元左右,代表其成本大约为9.3万美元,远比传统汽油车3.3万多美元高。

目前看来EV业务的难度除了开发以外,更加重要的是如何能把成本压低。拜登总统在去年底,为了选票,支持汽车业工人大幅加薪。美国汽车公司因此在成本控制上更加困难。

从福特电动汽车在去年季度环比销量缺乏增长可见,EV第一阶段的高增长期看似暂时结束了。这些有消费能力、愿意接受新事物的消费者可能大部分已经购买了EV。如要刺激新一波的消费者进场,便需要把售价降低,透过扩大销售来达至经济规模,继而达至盈利。但对欧美传统汽车公司来说,降价决定会带来不少风险,而且还需要大幅投资于新产能。问题是公司难以事前知悉售价要低至哪个水平,需求才会出现。假如需求迟迟未现,再加上额外新产能的话,只会令亏损更加恶化。一不小心,甚至会有破产的风险。但如果不继续投资EV,只要再过10多年,当政府完全禁止石化能源汽车销售,传统汽车公司也会有灭顶之危。所以估计它们唯有咬着牙根,继续投资EV。

中国品牌竞争力大

反观国内正在发展EV的汽车公司,情况却相对乐观。中国的传统内燃机(ICE)技术落后于西方国家,短时间内难以追上后者的技术水平。但EV是新事物,ICE技术差距在EV竞赛中没有影响。再加上EV更加依赖电子和电机枝术,其机械设计相对简单,而中国公司在电子产品装嵌和设计等方面的基础不弱,所以国内汽车公司发展EV比ICE更加有利。

中国政府在过去数年也透过大力补贴推动EV产业的发展。结果是不仅EV品牌快速增长,产业的上下游,包括电池制造、电池原材料供应等都蓬勃发展。中国目前基本上拥有全球锂电池供应的话语权。因电池随时占EV成本的30%以上,所以中国在EV的定价方面比国外品牌更有竞争力。

最后,中国拥有全球最大的汽车巿场,有完善的产业链配套,其经济规模巨大,有不少公司更是供应国外品牌的零件制造商。在过去30年,这些公司需要不断提高产品质素,以达到国外客户要求的水平。再加上中国工资相较发达国家低,所以其零部件性价比非常吸引,也使其EV成本远低于欧美汽车公司。

Tesla老板马克斯最近曾公开表示,如西方汽车公司没有贸易壁垒的保护,大部分可能最终会毁于中国EV公司的手里,福特汽车的EV业绩或许就是一个典型的例子。


免责声明

这份文件是基于管理预测及反映当时的情况和我们在截至这个日期的看法,所有这些资讯都随时有所变化。在编制这份文件时,我们依赖和假设了所有可以从公共来源获得的资讯的准确性和完整性,并没有进行独立的验证。本文件中的所有意见或估计全是行健资产管理有限公司截至这个日期的判断,如有更改恕不另行通知。

投资基金涉及风险。过往表现不可作为日后表现的基准。阁下有机会损失部分或全部的投资,阁下不应单靠此宣传资料而作出投资决定。每个基金可能有不同的基础投资,并面临许多不同的风险,建议阁下投资前请参阅基金说明书,了解风险因素等资料。阁下如有疑问,谨请与阁下的财务顾问联络及咨询专业意见。此文件由行健资产管理有限公司刊发及并未经证券及期货事务监察委员会审核。

本资料提及任何行业、证券或证券类别的目标价格及未来表现预测并不获确保能达至的。投资组合内的现有投资可能有也可能没有所讨论的行业、证券或证券类别, 有关本文所述特定行业、证券或证券类别的任何提述戓推论并不构成购买, 出售戓持有该行业的证券或该公司证券的建议。请注意任何行业、证券或证券类别的未来表现预测将随时变改并且仅在本资料发布之日为最新的。目标价格只作为所设定目标及并不能视为保证或确认本资料提及的行业的投资、资产或资产类别将来可达至的结果。

中英文版本如有任何差异,概以英文版本为准。

人工智能投资机会


这是一张由AI生成的图,描绘了一个正在做研究以寻找AI行业的投资机会的男子

新技术有机会引致翻天覆地的改变,例如互联网和智能手机的出现,便创造了一批市值过千亿,甚至万亿美元的巨企。在过去数月,谈论得最多的一定是「生成式人工智能」(Generative Artificial Intelligences,简称GAI),如OpenAI的ChatGPT,谷歌的Bard和百度的Ernie等。如试用过GAI的读者定会感受得到,GAI 的能力有点超乎想像,对不同行业的影响也开始浮现。

在今年5月初,针对大学生的网上学习平台Chegg ,股价在一日之间几乎腰斩。原因是管理层指出由3月起,见到学生对使用ChatGPT的兴趣大增,担心会影响公司未来增长空间。 GAI是一个新行业,目前投资者难以准确把握投资机会。但相信两个问题至关重要,分别是GAI的竞争门槛在哪里和目前什么公司会受惠于GAI?

GAI行业可简单分为上中下游三部分。中游是GAI神经网络模型的持有者,他们负责建立和训练模型,例如上文所提及的三间GAI公司。上游为基建持有者,大至可分为硬件图形处理器(GPU)供应商和云端平台公司。云端平台公司购买GPU,再用此来建立给神经网络使用的系统。最后为下游面向终端客户的公司,他们会从模型持有者获得数据,再用来创造服务用家的软件和App,例如能帮助程式设计师写程式的GitHub CoPilot。

虽然有不少人认为,知识产权可能是最重要的竞争门槛,但其实目前有不少开源的「大语言模型」可供使用,再加上不少AI专家都会要求雇主准许他们在专业期刊上发表研究报告,所以大家互相学习的气氛非常浓厚。事实上,就算是ChatGPT的核心结构,都是建基于其竞争对手谷歌在2017发表的Transformer模型。 ChatGPT中的T就是Transformer的意思。

业内人士指出,最重要的竞争门槛反而是数据质量和电脑功能,而这两项基本上是财力的比拼。虽然互联网上有无尽的免费数据,但数据需要经过清理才能使用,此过程可以所费不菲。假如用偏颇数据来训练GAI,结果可能创造出一个充满歧视和仇恨的GAI。

至于电脑门槛,谷歌指出如只使用一片GPU来训练Bard的话,基本上需时355年。一片项目级GPU的价钱为一万美元,由此可以推算,如想把训练时间缩短至合理水平的话,单是硬件投资已经是天文数字。业内人士分析,训练一个大型语言模型,成本可以高达上亿美元。训练也不可能一步到位,需要经过不断尝试和失败,试问有多少公司能有此等财力来成功训练GAI。

不止硬件投资和训练成本昂贵,就算是运行GAI的成本,也比运行搜索引擎高得多,有投资银行计算过,GAI每次回答问题的成本,比普通搜索高10倍。 GAI模型拥有者如何用GAI来创造能获利的商业模型,目前还在摸索阶段。长远来看,如果GAI模型持有公司,最终能把GAI转变成为一个平台,如同微软的视窗或苹果的iOS等,能让不同的软件在上运行,造成经济规模,再把客户锁定,从而创构成一个难以退出的商业模式的话,发展空间便会大大增加。至于客户端的软件,由于行业仍然年轻,有竞争优势的商业模式还未出现,一些用AI来帮学生补习,或用AI来帮程序员写程式的App等,目前都还没有能把客户长期锁住的能力。

从以上总结,GAI目前仍然是烧大钱的行业,大公司的竞争优势在于其财力。短期内上游公司看似有更多投资机会:训练GAI的一大部分的开支会用于购买云公司的服务,而GAI的运行需要GPU,因此,云服务公司和GPU生产商会因此而得益。


免责声明

这份文件是基于管理预测及反映当时的情况和我们在截至这个日期的看法,所有这些资讯都随时有所变化。在编制这份文件时,我们依赖和假设了所有可以从公共来源获得的资讯的准确性和完整性,并没有进行独立的验证。本文件中的所有意见或估计全是行健资产管理有限公司截至这个日期的判断,如有更改恕不另行通知。

投资基金涉及风险。过往表现不可作为日后表现的基准。阁下有机会损失部分或全部的投资,阁下不应单靠此宣传资料而作出投资决定。每个基金可能有不同的基础投资,并面临许多不同的风险,建议阁下投资前请参阅基金说明书,了解风险因素等资料。阁下如有疑问,谨请与阁下的财务顾问联络及咨询专业意见。此文件由行健资产管理有限公司刊发及并未经证券及期货事务监察委员会审核。

本资料提及任何行业、证券或证券类别的目标价格及未来表现预测并不获确保能达至的。投资组合内的现有投资可能有也可能没有所讨论的行业、证券或证券类别, 有关本文所述特定行业、证券或证券类别的任何提述戓推论并不构成购买, 出售戓持有该行业的证券或该公司证券的建议。请注意任何行业、证券或证券类别的未来表现预测将随时变改并且仅在本资料发布之日为最新的。目标价格只作为所设定目标及并不能视为保证或确认本资料提及的行业的投资、资产或资产类别将来可达至的结果。

中英文版本如有任何差异,概以英文版本为准。