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高盛《AI 交易的下一阶段》全文中文翻译

第 1 页 · 报告摘要

AI 交易的下一阶段

AI 在美股中的乐观情绪看上去已经较高，但还没达到科技泡沫顶或后疫情高点。第一，我们测算的市场隐含长期增速预期已升至 11%，高于长期均值 9%，但仍低于科技泡沫时期（16%）和 2021 年末（13%）。第二，前 10 大 TMT 公司中位 FY3 EPS 增速预期为 15%，略高于 S&P 500 中位的 11%，但远低于 2000 年 3 月时的中位 24% 和 2021 年 10 月时的 18%。第三，前 10 大 TMT 公司估值为 28x，远低于科技泡沫顶峰的 52x 和 2021 年末的 43x。

除了 NVDA 之外，投资者经常问"AI 交易广化"过程中还会有谁受益。NVDA 自 2022 年初起累计上涨 522%，仅 YTD 就涨了 84%。值得注意的是，NVDA 的市盈率自 2023 年初以来基本未变——几乎全部回报都来自盈利上修。

我们提出 AI 交易的 三个后续阶段： - Phase 2（AI "基础设施"公司）：参与 AI 开发、制造、基础设施的公司（半导体、云服务商、设备、数据中心 REIT、公用事业、安全） - Phase 3（AI "赋能"公司）：业务模式可轻易把 AI 集成到产品中以提升营收的公司（软件、IT 服务） - Phase 4（AI "生产率"公司）：劳动密集型行业中可借助 AI 技术提升生产力、实现效率收益的公司（软件与服务、商业与专业服务）

很少有股票能跟上 NVDA 的涨幅，但 Phase 2 和 Phase 3 的股票已经比 Phase 4 反映出更多 AI 乐观情绪。我们预期投资者交易 Phase 2 和 Phase 3 的速度会快于 Phase 4，因为这两个阶段的公司是其它公司用 AI 提升生产力的必要条件。

在 Phase 2 内部： - Foundry & IDM：强 EPS 增速预期 + 估值温和，结构最具吸引力 - Security：盈利预期强，但投资者预期已经偏高 - Utilities：可能代表了分析师与投资者都未定价的 AI 机会

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第 2 页 · 图表 — 四阶段回报与估值（中位股）

按中位股 6 个月回报与 FY2 P/E 排列： - Phase 1 (NVDA)：6m return +99%，FY2 P/E 31x - Phase 2 (Infrastructure)：+14%，16x（最便宜） - Phase 3 (Enabled revenues)：+21%，31x（最贵） - Phase 4 (Productivity)：+10%，19x

注：S&P 500 同期回报 +21%，估值 20x。

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第 3 页 · AI 乐观情绪：高，但还没到 2000 或 2021 高点

对 AI 的关注度在 2024 年再次强化。2023 年初的疯狂使得公众和投资者对 AI 的关注度（以搜索量和新闻条目衡量）大幅上升。这些指标在 2023 下半年趋于平稳，但仍处于高位，并在 2024 年再度飙升。同样，标普 500 公司在财报会上提到 AI 的比例从 2023 Q2 的 35% 略降至 2023 Q3 的 31%，但 2023 Q4 又回升至 37%——主要由 Info Tech 和 Comm Services 引领。

图表 1：Google 搜索 "AI" 关键词 — 2024 再次飙升 图表 2：S&P 500 公司在财报会上提及 "AI" 的比例 — 2023 Q4 升至 37%

市场隐含的长期增速预期已上升，但还没达到科技泡沫或后疫情水平。仿照 Easton et al (2002) 的剩余收益估值模型方法，我们用公司 ROE 和 P/B 的横截面回归求解市场隐含的剩余收益长期增速（详见附录）。科技泡沫期，隐含增速预期升至 16%（远高于长期均值 9%），因为投资者对公司应用了不合理的高长期增速预期。今天，隐含长期增速为 11%，高于长期均值，但低于科技泡沫时期，且略低于 2021 年末（图表 3）。

部分投资者担忧分析师"长期"EPS 增速预测的上升，但这种预测可能被起点扭曲。我们的隐含长期增速一般与分析师 3-5 年 EPS 增速预测（"LTG"）走势接近。但市场隐含指标对起点不敏感，且反映的是更长时间跨度。例如：NVDA 当前 LTG 估计为 31%，但 FY2 和 FY3 EPS 增速预期分别是 18% 和 7%。FY1 EPS 增速 93% 看上去拉高了背后的"长期"增速。

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第 4 页 · 图表 3 — 市场隐含长期增速（基于季度横截面回归）

| 时点 | S&P 500 隐含长期增速 | |---|---| | 长期均值 | 9% | | 科技泡沫顶（2000） | 16% | | 减税（2018） | 10% | | 后疫情顶（2021） | 13% | | 当下（2024-03） | 11% |

在最大的几家公司中，近期分析师预期偏乐观，但仍低于互联网泡沫和 2021 年末的疯狂。前 10 大 TMT 公司的典型 FY3 EPS 增速预期为 15%，高于 S&P 500 中位 11%。分布的下半截甚至更低，AMD 和 AMZN 是 outliers。科技泡沫顶时，典型 TMT 公司 FY3 EPS 增速预期为 24%；2021 年末为 18%。

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第 5 页 · 图表 4 — Consensus FY3 EPS 增速对比

TMT 定义为：Info Tech + Comm Services + AMZN

| 时点 | Top 10 TMT 中位 | 异常值 | S&P 500 中位 | |---|---|---|---| | Dot Com Boom (2000-03) | 24% | TWX、MSFT、AAPL 等 | 15% | | Post-COVID (2021-10) | 18% | AMZN | 10% | | AI Boom (2024-03) | 15% | AMZN, AMD | 11% |

前 10 大 TMT 公司的估值今天虽偏高，但仍远低于科技泡沫和 2021 的水平。

前 10 大 TMT 公司 Forward P/E： - 科技泡沫顶（2000-03）：52x —— 含 MSFT 60x、CSCO 133x、INTC 45x、ORCL 108x、IBM 27x - 后疫情（2021）：43x - 今天（2024-03）：28x —— 含 MSFT 32x、AAPL 25x、NVDA 36x、AMZN 40x、GOOGL 20x

尽管如此，前 10 大 TMT 公司的估值仍位于历史 88th 分位，且与名义国债收益率的 yield gap 已转负。

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第 6 页 · 图表 5 — 前 10 大 TMT 公司估值

前 10 大 TMT 公司中位 Forward P/E： - 2000：52x - 2021：43x - 2024-03：28x

S&P 500 同期估值远低于 TMT 头部。

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第 7 页 · 定义 AI 交易的几个阶段

NVDA 一直是最大的近期 AI 受益者，2023 年初以来 522% 的回报完全由盈利驱动。NVDA 销售额预计将在仅 2 年内增长 300%。尽管 AI 乐观情绪高，NVDA 的 forward P/E 自 2023 年初以来基本未变。

图表 6：NVDA 销售额快速增长（$ billion） | 年份 | Sales | |---|---| | 2018 | $17 | | 2019 | $11 (-37%) | | 2020 | $17 (+53%) | | 2021 | $27 (+61%) | | 2022 | $27 (持平) | | 2023 | $61 (+126%) | | **2024E** | **$109 (+79%)** | | **2025E** | **$131 (+20%)** | | 2026E | $143 (+9%) |

图表 7：NVDA YE2022 以来回报完全来自盈利 - Price 累计变化：**~+500%** - Forward EPS：**~+500%** - Forward P/E：**~0%（几乎不变）**

历史经验显示，要长期维持快速销售增长和极高利润率非常困难。自 1985 年以来，仅有 121 家 S&P 500 公司（在全部 1,065 家非金融公司中）能连续 5 年实现 20%+ 销售增速。同期，仅有 4 家 S&P 500 公司能维持 EBIT 利润率 >50% 持续 5 年。除了实际基本面，科技泡沫的经验显示未能达到偏高预期足以导致大型公司估值急剧下杀。我们此前还指出，平均而言，高估值公司很难"用增长撑起估值"，无论实际增速如何（见 US Weekly Kickstart）。

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第 8 页 · 图表 8/9 — 历史"持续高增长 / 高利润率"概率

图表 8：连续 N 年快速销售增长的公司比例（自 1985 年，非金融非地产）

| 连续年数 | 10%+ 销售增速比例 | 20%+ 销售增速比例 | |---|---|---| | 1 年 | 91% | 43% | | 2 年 | 77% | 26% | | 3 年 | 72% | 23% | | 4 年 | 55% | 18% | | 5 年 | 39% | 11% | | 6 年 | 31% | 11% | | 7 年 | 21% | 9% | | 8 年 | 15% | 7% | | 9 年 | 14% | 6% | | 10 年 | 11% | 4% |

图表 9：能维持 50%+ EBIT 利润率 N 年的公司比例

| 连续年数 | 比例 | |---|---| | 1 年 | 2.3% | | 2 年 | 1.1% | | 3 年 | 0.8% | | 4 年 | 0.5% | | 5 年 | 0.4% | | 6 年 | 0.3% | | 7 年 | 0.2% | | 10 年 | 0.1% |

→ 不到 1% 的公司能连续 5 年维持 50%+ EBIT 利润率。

AI 交易的四个阶段

除了 NVDA 之外，投资者一直关注 AI 交易的广化（broadening）。我们认为后续 AI 交易大致会经历三个阶段：

  • **Phase 1 (NVDA)**：2023 年初 ChatGPT-4 出现后启动，主要聚焦 NVDA 作为公开股市中最清晰的近期 AI 受益者
  • **Phase 2 (Infrastructure 基础设施)**：聚焦 NVDA 之外的 AI 基础设施公司——半导体、云服务商、数据中心 REIT、硬件设备、安全软件、公用事业。详见图表 12 与附录
  • **Phase 3 (Enabled revenues 赋能营收)**：聚焦能把 AI 集成进产品提升营收的"AI 赋能"公司，主要对应软件和 IT 服务的管理层评论和股价表现。详见图表 16
  • **Phase 4 (Productivity gains 生产力提升)**：聚焦所有可利用 AI 提升生产力的公司——最大潜力效率收益来自工作岗位最受 AI 自动化影响的劳动密集型行业。基于我们前期工作，**软件与服务、商业与专业服务**在通过劳动生产率提升获得 AI 收益方面潜力最大。详见图表 21 与我们的长期 AI 受益篮 (GSTHLTAI)

很少有股票能跟上 NVDA，但 Phase 2 和 Phase 3 的股票已经比 Phase 4 反映出更多 AI 乐观情绪。基于表现和估值，投资者已经开始为后续阶段定价。等权重 Phase 2 篮过去 6 个月上涨 14%，主要由估值扩张驱动。GS 全球银行业务 (GBM) 的 AI Hardware 篮 (GSTMTDAT) 试图捕捉类似主题；GBM "Power Up America" 篮 (GSENEPOW) 涵盖 Phase 2 中许多公用事业股。

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第 9 页 · 图表 10/11 — 四阶段广化中的指数化表现

图表 10：AI 交易广化的三个 Phase（指数化相对回报 + 相对 P/E）

| Phase | 指数化相对回报（6m） | 指数化相对 P/E | |---|---|---| | Phase 2 Infrastructure | ~114 (+14%) | ~106 | | Phase 3 Enabled | ~118 (+18%) | ~110 | | Phase 4 Productivity | ~110 (+10%) | ~102（几乎未涨）|

Phase 3 股票上涨 21%，主要由估值扩张驱动。Phase 4 股票估值扩张有限。整体而言，三个 Phase 的价格和估值在过去 6 个月都仅小幅上升——意味着 AI 交易的广化仍处于早期 innings。

我们预期投资者交易 Phase 2 和 Phase 3 的速度会快于 Phase 4，因为这两个 Phase 的公司是其它公司用 AI 提升生产力的必要条件。Phase 2 中位股交易于 16x forward earnings；Phase 3 为 31x；Phase 4 为 19x。

图表 11：AI Phase 汇总

| Phase | 名称 | 中位市值（$bn）| YTD return | Sales 增长 | EPS 增长 | 净利率 | FY2 P/E | |---|---|---|---|---|---|---|---| | 1 | NVDA | 2,272 | 84% | 79% | 91% | 52% | 31x | | 2 | AI Infrastructure | 28 | 6 | 7 | 10 | 14 | 16x | | 3 | Enabled revenues | 32 | 8 | 12 | 6 | 15 | 31x | | 4 | Productivity | 12 | 2 | 5 | 7 | 7 | 19x |

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第 10 页 · Phase 2：AI 基础设施

广化 AI 交易的一个方面将聚焦于 AI 基础设施相关公司。我们的分析主要聚焦美国公司——以市值 >$2B 的 Russell 3000 股票作为起始 universe。但为纳入关键非美国公司，我们也纳入市值 >$50B 的 MSCI AC World 公司。下列分组基于 GICS 分类、公司业务描述、SEC 文件、网站和财报会综合判断。我们承认这份名单可能不完整，部分公司业务模式多元（不只是 AI）。

Phase 2 六大类

1. Semiconductors（半导体）：芯片是训练和使用 AI 的关键 - Design（设计）：拥有 IP 和 EDA 软件用于设计集成电路 / 印刷电路板的公司 - Fabless Designer (ex-NVDA)：只设计与销售、不制造的半导体公司 - IDM & Foundry：半导体制造 - Memory（存储）：制造处理器关键组件的存储单元 - Manufacturing Equipment（制造设备）：提供半导体生产设备 2. Data Centers (Real Estate)：拥有并运营物理数据中心、用于安置 AI 模型训练 / 运行所需的服务器 3. Servers and Networking：建设、运营数据中心、装备公司使用 AI 所需的硬件设备 4. Utilities（公用事业）：数据中心电力需求增长 5. Cloud Providers：通过计算和数据存储解决方案训练、运行、维护 AI 模型 6. Security：endpoint 安全软件

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第 11 页 · 图表 12 — Phase 2 完整公司清单与 NVDA 相关性

| 类别 | 描述 | 公司（按市值降序）| 与 NVDA 相关性 | |---|---|---|---| | Design | EDA 与 IP | ARM, SNPS, CDNS | 0.49 | | Fabless ex-NVDA | 设计但不制造 | AVGO, AMD, QCOM, MRVL, MediaTek (2454-TW), MPWR, LSCC, CRDO | 0.48 | | Foundry & IDM | 制造 | TSMC (2330-TW), INTC, GFS | 0.27 | | Memory | 存储 | Samsung (005930-KR), MU, SK Hynix (000660-KR), WDC | 0.29 | | Manufacturing Equipment | 设备 | ASML, AMAT, LRCX, Tokyo Electron, KLAC, TER, ONTO, MKSI, AEIS, ACLS, FORM, KLIC, UCTT, VECO | 0.45 | | Data Centers (REIT) | 房产 | AMT, EQIX, DLR, DBRG | 0.19 | | Servers & Networking | 服务器与网络 | CSCO, ANET, APH, SMCI, GLW, VRT, KEYS, HPE, NTAP, JBL, PSTG, NVT, COHR, SNX, FN, LFUS, SANM, BDC, LITE, VIAV, PLUS | 0.32 | | Utilities | 公用事业 | NEE, SO, DUK, CEG, SRE, AEP, D, EXC, PCG, PEG, XEL, WEC, ETR, FE, VST, PPL, AEE, CMS, AGR, NRG, EVRG, AES, BEPC, PNW, OGE, IDA, POR, BKH | -0.05 | | Cloud Provider | 云服务 | MSFT, AMZN, GOOGL, ORCL | 0.50 | | Security | 安全 | PANW, CRWD, PLTR, S | 0.33 |

各组与 NVDA 相关性差异巨大。Security 和 Fabless Designers 表现最好：典型 Security 股票自 2023-09 起上涨 60%，典型 Fabless Designer 上涨 47%。另一方面，AI 暴露的公用事业看起来基本没反映潜在需求增长的乐观情绪（-2%）。

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第 12 页 · 图表 13 — Phase 2 内部回报分布

按各类 6 个月回报中位数排序：

| 类别 | 6m 中位回报 | 极值 | |---|---|---| | Security (N=4) | +60% | NVDA 比较 +99% | | Fabless Designer (N=8) | +47% | — | | Manufacturing Equipment (N=14) | +38% | — | | Memory (N=4) | +34% | — | | Design (N=3) | +26% | — | | Servers & Networking (N=21) | +26% | SMCI +339% | | Cloud Provider (N=4) | +17% | — | | Data Center REIT (N=4) | +13% | — | | Foundry & IDM (N=3) | +12% | — | | Utilities (N=28) | -2% | SPW +13% (max) |

大多数 Phase 2 公司估值因 AI 乐观情绪扩张，但盈利修正差异巨大。Servers & Networking 和 Foundry & IDM 公司 forward EPS 变化极小但估值大幅上升——投资者对未来增长前景的乐观跑在了分析师预期之前。Memory 和 Cloud Providers 是 earnings-led rally。

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第 13 页 · 图表 14 — Phase 2 内部 EPS 修正 vs P/E 变化

过去 6 个月，每个 Phase 2 类别的中位股 EPS 修正与 P/E 变化的散点：

  • **更多估值驱动**: Manufacturing Equipment, Fabless Designer (EPS +25%, P/E +40%)
  • **更多盈利驱动**: Servers & Networking (EPS +20%, P/E +30%)
  • **平衡**: Security, Foundry & IDM, Design
  • **Cloud Provider 和 Memory**：估值小变，EPS 大涨
  • **Utilities**：唯一 EPS 修正负 + P/E 负

Phase 2 内部，Foundry & IDM 有相对吸引人的搭配：强 EPS 增速预期 + 估值温和（图表 14）。我们承认 AI 以外的众多因素也会影响增速预期与估值。Security 公司盈利预期强，但可能被已经偏高的投资者预期挑战——典型 Security 股票交易于 51x，远高于 FY3 EPS 增速预期暗示的水平。Utilities 的潜在收益看起来基本未被分析师或投资者定价。但该板块受监管程度高，对宏观背景特别敏感，因此结构性交易（相对其它 Utilities）可能是关键。值得注意，NVDA 的 FY3 EPS 增速预期相对较低但交易于 29x FY3 EPS——意味着投资者可能预期盈利增长会超过分析师当前预期。

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第 14 页 · 图表 15 — Phase 2 中位股的增长 vs 估值

按 FY3 EPS 增速 vs FY3 P/E 散点：

  • **Security**：50x + ~25% FY3 增速（最贵，已 priced）
  • **Design**：~40x + ~22% 增速
  • **Cloud Provider**：~30x + 中等增速
  • **NVDA**：~29x + 较低（已经反映了高基数）
  • **Data Center REIT**：~25x + 较低
  • **Fabless Designer**：~22x + 16%
  • **Manufacturing Equipment / Foundry & IDM / S&P 500**：15-18x + 中等增速
  • **Memory**：~10x + 高增速
  • **Utilities**：~15x + 极低增速

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第 15 页 · Phase 3：AI 赋能营收

Phase 3 的 AI 采纳将超越基础设施开发，聚焦能把 AI 集成进产品产生营收的"赋能"公司。软件和 IT 服务似乎最适合这一阶段——许多公司描述其工具将赋能其它公司使用 AI。我们的软件与互联网分析师已开始强调其覆盖范围内 AI 赋能公司的潜在上行。

Phase 3 筛选方法

我们筛选4Q 财报中提到营收增强型 AI 用例、且与 NVDA 相关性高的公司： 1. 先在 Russell 3000 内（剔除 Phase 2 股票）筛选对 NVDA 有统计显著 beta 的公司——控制等权 S&P 500 + 10Y UST 收益率敏感性 2. 在该 universe 内找 4Q 财报会上有相关 AI 提及的公司 3. 剔除仅讨论 AI 效率（无明确产品 / 用例）的公司

Phase 3 筛选名单中典型公司 YTD 回报 8%、forward P/E 31x（图表 16）。这些公司的跑赢（虽然由多种 AI 以外因素驱动）意味着投资者已经开始交易 Phase 3。

我们承认这种定量方法的局限： - 部分公司可能属于多个 Phase——为清晰起见我们将 Phase 2 公司剔除 - 部分公司 4Q 财报谈 AI 但与 NVDA 相关性低 / 负——理论上可能是未被定价的 AI 赋能公司 - 部分公司可能 4Q 财报未谈 AI 用例但与 NVDA 高度相关——意味着投资者认为这些公司有 AI 暴露但 transcript 分析未能捕捉

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第 16 页 · 图表 16 — Phase 3 完整名单（31 只）

基于 9 月以来日回报对 NVDA / 等权 S&P 500 / 10Y UST 回归，按对 NVDA 敏感性 (t-stat) 排序：

| Ticker | 公司 | 行业 | 市值 ($bn) | YTD return | Forward P/E | 对 NVDA 敏感度 (t-stat) | |---|---|---|---|---|---|---| | META | Meta Platforms | Interactive Media | 1,290 | 40% | 21x | 5.7 | | MDB | MongoDB | IT Services | 27 | (9) | 99 | 5.3 | | INTU | Intuit | Software | 182 | 5 | 32 | 5.1 | | NTNX | Nutanix | Software | 15 | 36 | 40 | 4.9 | | NOW | ServiceNow | Software | 155 | 10 | 46 | 4.7 | | ACN | Accenture | IT Services | 234 | 8 | 27 | 4.2 | | ACVA | ACV Auctions | Commercial Services | 3 | 16 | 33 | 4.0 | | ADBE | Adobe | Software | 253 | (4) | 27 | 3.8 | | QTWO | Q2 Holdings | Software | 3 | 16 | 26 | 3.7 | | NET | Cloudflare | IT Services | 33 | 15 | 118 | 3.7 | | UBER | Uber | Ground Transportation | 161 | 27 | 36 | 3.6 | | ADSK | Autodesk | Software | 55 | 6 | 28 | 3.6 | | ZS | Zscaler | Software | 30 | (9) | 53 | 3.4 | | MA | Mastercard | Financial Services | 438 | 12 | 27 | 3.4 | | DT | Dynatrace | Software | 14 | (15) | 30 | 3.3 | | CRM | Salesforce | Software | 297 | 16 | 27 | 3.3 | | AAPL | Apple | Tech Hardware | 2,668 | (11) | 23 | 3.2 | | HUBS | HubSpot | Software | 31 | 8 | 71 | 3.2 | | BOX | Box | Software | 4 | 16 | 16 | 3.2 | | IT | Gartner | IT Services | 36 | 6 | 35 | 3.1 | | BASE | Couchbase | IT Services | 1 | 24 | NM | 3.0 | | DOCN | DigitalOcean | IT Services | 4 | 11 | 21 | 2.9 | | YEXT | Yext | Software | 1 | (4) | 13 | 2.9 | | CARG | CarGurus | Interactive Media | 2 | (6) | 14 | 2.8 | | CVLT | Commvault Systems | Software | 4 | 25 | 27 | 2.8 | | SNOW | Snowflake | IT Services | 53 | (18) | 112 | 2.8 | | FTNT | Fortinet | Software | 55 | 20 | 35 | 2.8 | | WK | Workiva | Software | 5 | (17) | 65 | 2.8 | | GTLB | GitLab | Software | 9 | (12) | 113 | 2.7 | | SQSP | Squarespace | IT Services | 4 | (2) | 26 | 2.6 | | DDOG | Datadog | Software | 40 | 2 | 65 | 2.6 | | 名单中位 | — | — | 31 | 8% | 31x | 3.3 |

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第 17 页 · Phase 4：AI 生产力

最终，AI 交易将聚焦于各行业能借 AI 提升生产力的公司。我们估算 AI 通过劳动生产率带来的潜在盈利提升的框架是： 潜在 EPS 提升 = (公司工资支出暴露给 AI 自动化的比例) × (公司劳动成本占营收比)

假设要么利润率稳定要么营收稳定，我们计算 AI 自动化带来的隐含盈利提升。我们此前估计 Russell 1000 典型公司通过 营收渠道 可获 +11% 盈利提升，通过 margin 渠道 可获 +26%。在行业组层面：软件与服务、商业与专业服务通过劳动生产率获得的 AI 收益潜力最大——这两个行业组合了 AI 暴露比高 + 劳动成本比高（详见 US Equity Views）。

图表 17：AI 广泛采纳的潜在生产力提升

按 "劳动成本占营收比 (Y 轴) vs AI 暴露 (X 轴)" 散点：

| 行业 | Labor / Sales | AI 暴露 | 备注 | |---|---|---|---| | Software & Services | 42% | 38% | 右上角（最大潜力）| | Pharma & Biotech | 25% | 35% | — | | Comm & Prof Services | 24% | 38% | — | | HC Equip & Services | 22% | 35% | — | | Transportation | 18% | 32% | — | | Banks | 17% | 32% | — | | Capital Goods | 15% | 30% | — | | Media & Ent / Consumer Services | 13-15% | 30-32% | — | | Financial Services / Tech Hardware | 12-13% | 30-32% | — | | Russell 1000 中位 | 14% | 33% | 11-26% 潜在 EPS 提升 | | Insurance / Materials / Autos / Semis / Utilities / Staples / Disc. Retail | 6-12% | 28-34% | 较低潜力 | | Energy | <5% | 26% | 左下角（最低潜力）|

与潜在生产力收益一致，软件与服务、商业与专业服务在 4Q 财报会上占了与生产力相关 AI 提及的 30%。我们只纳入管理层在效率 / 生产力 / 成本明确语境下讨论 AI 的公司。这种 transcript 分析帮助把潜在收益和愿意拥抱技术的管理层叠加。

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第 18 页 · 图表 18/19 — 4Q 财报 AI 提及的行业分布

图表 18：4Q 财报 AI 提及行业分布

| 行业 | 占总 AI 提及比例 | |---|---| | Software & Services | 16% | | Commercial & Prof Services | 14% | | Pharma Biotech & Life Sci | 12% | | Health Care Equipment | 9% | | Consumer Services | 9% | | Media & Ent | 8% | | Telecom Services | 5% | | Capital Goods | 4% | | Banks | 3% | | Transportation | 2% | | Pharma | 2% | | Other | 16% |

图表 19：劳动密集型行业最频繁提及 AI 效率

按"行业 AI 效率提及比例 vs 劳动成本占营收比"散点： - R² = 0.23 —— 弱正相关 - Software & Services：~44% 提及 AI 效率 - Pharma Biotech / HC Equip：~28-30% - Banks / Consumer Services / Media & Ent：~16-20%

大多数公司讨论 AI 是在生产力和效率收益的广泛语境下，但许多公司明确把目标定在降低成本。我们的经济学家预期生成式 AI 主要是 output-enhancing（输出增强）——员工有更多时间提升营收。许多公司也以类似口吻讨论生成式 AI。但 AI 也可能成为盈利能力的顺风。下面列出 4Q 财报中从成本角度讨论 AI 的部分公司（非完整名单）。

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第 19 页 · 图表 20 — 4Q 财报样本评论（AI 与成本节省）

| Ticker | 行业 | 评论摘要 | |---|---|---| | ACCD | Health Care | 通过 AI 和其它技术驱动创新带来效率提升 + 多产品交叉销售→预期 FY2029 前年化改善 300-400 bp | | CHRW | Industrials | 利用生成式 AI + 机器学习 → 减少浪费 + 结构性成本变化 + operating leverage | | DOX | IT | 预期 FY2024 non-GAAP operating margin 逐步改善——含 gen AI 实施带来的成本和效率改善 | | ELV | Health Care | 数字化 + AI 投资带来更大的成本效率收益 | | EXPE | Cons. Discretionary | 通过 AI / 自助工具改善 NPS + 创造大规模效率 | | KFRC | Industrials | AI 推进 + 后台转型 + managed teams → double-digit operating margin | | MRC | Industrials | 新 ERP 含 AI → 自动化 + 流式处理 + 每年节省 ~$2M IT 维护费 | | MRNA | Health Care | 全公司采纳 AI → 节约时间 + 提升生产力 + 可扩展性 + 成本节省，AI 使用每周递增 | | MTCH | Comm Services | AI 带来成本效率 + 优化工具，但远不只是成本效率 | | NWSA | Comm Services | AI 在技术支出、代码创建、代码培育上减少成本 | | PANW | IT | 流程再造 + 自动化 + AI 已带来节约——目标自动化 90% 的 >300,000 manual interventions | | PG | Cons. Staples | AI 优化补货、动态路线 → $200-300M 节约机会 | | SPTN | Cons. Staples | 自动化 + AI（含 in-stock 机器人 75 店、自动化人力规划工具、库存验证仓库无人机）| | WMT | Cons. Staples | 生成式 AI 改善客户和会员体验 + 提升员工体验和生产力 + 把成本拿出业务 |

我们的长期 AI 篮 (GSTHLTAI) 提供给投资者通过劳动生产率得到最大 EPS 上行的股票名单。我们基于两种方法的平均创建该篮： 1. 营收提升 + 稳定 margin 2. Margin 提升 + 稳定营收

详见 US Equity Views。我们预期 Phase 4 将在未来几年逐步发生。50 只 GSTHLTAI 篮中有 12 家在 4Q 财报季提到 AI 生产力收益：AMZN, CPNG, CTSH, DXC, HRB, HUBS, NWSA, NYT, PINS, RCM, RHI, WMT。

自 2023 年初以来，GSTHLTAI 相对其它 AI 受益组的跑赢幅度更小——意味着更广泛的生产力收益还远未被定价。4Q 财报评论大体上未解决 timing 问题：有的公司已经看到 AI 业务影响，其它公司则预期未来几年才会有影响。

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第 20 页 · 图表 21 — GSTHLTAI 完整成分（50 只）

按潜在 EPS 提升排序的部分核心成分：

Communication Services | Ticker | 公司 | 市值 | YTD | NTM P/E | AI 暴露 % | Labor / Sales | 潜在 EPS 提升 | |---|---|---|---|---|---|---|---| | **PINS** | Pinterest | $23 | (7)% | 24x | **35%** | **34%** | **162%** | | NYT | NY Times | 7 | (10) | 25 | 36 | 43 | 67 | | NWSA | News Corp | 15 | 8 | 32 | 36 | 19 | 63 | | ZI | ZoomInfo | 6 | (12) | 16 | 35 | 46 | 58 |

Consumer Discretionary | Ticker | 公司 | 市值 | YTD | NTM P/E | AI 暴露 % | Labor / Sales | 潜在 EPS 提升 | |---|---|---|---|---|---|---|---| | HRB | H&R Block | $7 | (1)% | 10x | **41%** | **52%** | 57% | | KSS | Kohl's | 3 | (12) | 10 | 32 | 7 | 49 | | CPNG | Coupang | 33 | 21 | 50 | 35 | 9 | 49 | | KMX | CarMax | 13 | 8 | 23 | 33 | 5 | 42 | | **AMZN** | Amazon | **1,849** | **16** | **40** | **33** | **10** | **39** | | LEA | Lear | 8 | 2 | 9 | 33 | 7 | 30 |

Consumer Staples | Ticker | 公司 | 市值 | YTD | NTM P/E | AI 暴露 % | Labor / Sales | 潜在 EPS 提升 | |---|---|---|---|---|---|---|---| | **WMT** | Walmart | $491 | 17% | 26x | 31% | 9% | 44% | | WBA | Walgreens | 18 | (18) | 6 | 36 | 6 | 38 | | COST | Costco | 325 | 11 | 44 | 31 | 6 | 31 |

Energy | Ticker | 公司 | 市值 | YTD | NTM P/E | AI 暴露 % | Labor / Sales | 潜在 EPS 提升 | |---|---|---|---|---|---|---|---| | OXY | Occidental | $55 | 4% | 17x | 31% | 6% | 9% | | WMB | Williams Cos | 45 | 7 | 20 | 32 | 6 | 9 |

Financials | Ticker | 公司 | 市值 | YTD | NTM P/E | AI 暴露 % | Labor / Sales | 潜在 EPS 提升 | |---|---|---|---|---|---|---|---| | KMPR | Kemper | $4 | 21% | 13x | 42% | 11% | 42% | | BRO | Brown & Brown | 24 | 20 | 24 | 39 | 41 | 40 | | FAF | First American | 6 | (12) | 13 | 43 | 16 | 38 | | WTW | Willis Towers Watson | 28 | 14 | 16 | 39 | 34 | 36 | | **MMC** | Marsh & McLennan | **102** | 10 | 24 | 39 | 28 | 30 | | FNF | Fidelity National | 14 | 1 | 10 | 42 | 15 | 30 | | VOYA | Voya Financial | 7 | (2) | 8 | 39 | 18 | 30 |

Health Care | Ticker | 公司 | 市值 | YTD | NTM P/E | AI 暴露 % | Labor / Sales | 潜在 EPS 提升 | |---|---|---|---|---|---|---|---| | **THC** | Tenet Healthcare | $10 | **33%** | 16x | 33% | 31% | **135%** | | DVA | DaVita | 12 | 32 | 14 | 34 | 41 | 105 | | UHS | Universal Health | 12 | 15 | 13 | 33 | 35 | 91 | | IQV | IQVIA | 46 | 10 | 22 | 38 | 61 | 77 | | RCM | R1 RCM | 6 | 32 | 51 | 38 | 23 | 77 | | EHC | Encompass Health | 7 | 14 | 18 | 34 | 34 | 68 | | ILMN | Illumina | 20 | (5) | 108 | 34 | 33 | 54 |

Industrials | Ticker | 公司 | 市值 | YTD | NTM P/E | AI 暴露 % | Labor / Sales | 潜在 EPS 提升 | |---|---|---|---|---|---|---|---| | **CLVT** | Clarivate | $5 | (24)% | 9x | 38% | 23% | **232%** | | RHI | Robert Half | 8 | (8) | 22 | 38 | **85** | 150 | | CDAY | Ceridian HCM | 11 | 1 | 39 | 38 | 43 | 125 | | TTEK | Tetra Tech | 10 | 10 | 28 | 35 | 72 | 122 | | SAIC | SAIC | 7 | 16 | 17 | 36 | 33 | 115 |

Information Technology | Ticker | 公司 | 市值 | YTD | NTM P/E | AI 暴露 % | Labor / Sales | 潜在 EPS 提升 | |---|---|---|---|---|---|---|---| | **GWRE** | Guidewire | $10 | 5% | 77x | 37% | **80%** | **388%** | | AYX | Alteryx | 3 | 2 | 35 | 36 | 74 | 203 | | MDB | MongoDB | 27 | (9) | 142 | 36 | 83 | 193 | | NTNX | Nutanix | 15 | 36 | 52 | 36 | 70 | 177 | | SMAR | Smartsheet | 5 | (14) | 41 | 36 | 75 | 171 | | SNOW | Snowflake | 53 | (18) | 160 | 36 | **90** | 154 | | TWLO | Twilio | 11 | (18) | 22 | 37 | 60 | 138 | | DXC | DXC Technology | 4 | (9) | 6 | 38 | 40 | 95 | | BILL | BILL Holdings | 7 | (17) | 27 | 38 | 60 | 93 | | HUBS | HubSpot | 32 | 8 | 87 | 36 | 66 | 91 | | **ACN** | Accenture | **237** | 8 | 29 | 37 | 60 | 80 | | ESTC | Elastic | 11 | (6) | 78 | 36 | 46 | 76 | | CTSH | Cognizant | 38 | 2 | 16 | 38 | 58 | 76 |

Materials / Real Estate / Utilities | Ticker | 公司 | 市值 | YTD | NTM P/E | AI 暴露 % | Labor / Sales | 潜在 EPS 提升 | |---|---|---|---|---|---|---|---| | IP | International Paper | $13 | 2% | 16x | 31% | 16% | 41% | | **JLL** | Jones Lang LaSalle | $9 | (2)% | 15x | 35% | 30% | **120%** | | HE | Hawaiian Electric | $1 | (21)% | 5x | 33% | 12% | 26% |

篮子统计

| 指标 | 篮子中位 | Russell 1000 中位 | |---|---|---| | 市值 | $11 bn | $14 bn | | YTD return | 2% | 4% | | NTM P/E | 22x | 19x | | AI 暴露 % | 36% | 33% | | Labor / Sales | 34% | 14% | | 潜在 EPS 提升 | 72% | 19% |

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第 21 页 · 附录 — 隐含长期增速估算方法

为估算隐含长期增速，我们使用 Peter Easton et al (2002) 在学术文献中提出的方法——基于剩余收益估值模型。该模型把股价等同于账面价值 + 期望"剩余"收益（即超过股权资本成本 × 股权资本的盈利）的折现现值（图表 22）。

假设有限期 + 重新整理模型后，他们用横截面回归同时求解：(1) 隐含的股权回报率（"股权成本"）和 (2) 剩余收益的永续增速。我们剔除负 BV 和极端观测值。

图表 22 · 公式 $$P_0 = B_0 + \sum_{1}^{\infty} \frac{E_0[X_t - r \cdot B_{t-1}]}{(1+r)^t}$$

其中： - $P_0$ = 价格 - $B_0$ = 每股账面价值 - $X_t$ = 每股盈利 - $r$ = 预期股权回报率 - $E_0$ = 0 时刻的预期

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第 22 页 · Phase 2 完整成分清单

完整 75 家 Phase 2 成员公司（按类别）：

Cloud Provider (4)：MSFT, AMZN, GOOGL, ORCL Data Center REIT (4)：AMT, EQIX, DLR, DBRG Design (3)：ARM, SNPS, CDNS Fabless Designer (8)：AVGO, AMD, QCOM, MediaTek (2454-TW), MRVL, MPWR, LSCC, CRDO Foundry & IDM (3)：TSMC (2330-TW), INTC, GFS Manufacturing Equipment (14)：ASML, AMAT, LRCX, Tokyo Electron (8035-JP), KLAC, TER, ONTO, MKSI, AEIS, ACLS, FORM, KLIC, UCTT, VECO Memory (4)：Samsung (005930-KR), MU, SK Hynix (000660-KR), WDC Security (4)：PANW, CRWD, PLTR, S Servers & Networking (21)：CSCO, ANET, APH, SMCI, GLW, VRT, KEYS, HPE, NTAP, JBL, PSTG, NVT, COHR, SNX, FN, LFUS, SANM, BDC, LITE, VIAV, PLUS Utilities (28)：NEE, SO, DUK, CEG, SRE, AEP, D, EXC, PCG, PEG, XEL, WEC, ETR, FE, VST, PPL, AEE, CMS, AGR, NRG, EVRG, AES, BEPC, PNW, OGE, IDA, POR, BKH

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第 23-25 页 · 免责声明（Disclosure Appendix）要点摘录

Reg AC 声明 所有作者（Ryan Hammond / Daniel Chavez / David J. Kostin / Ben Snider / Cormac Conners / Jenny Ma）证明本报告所表达观点准确反映其个人观点，未受公司业务或客户关系影响。

其他披露要点 - 报告中提及的所有公司可能与高盛存在不同形式的业务关系（包括 IPO 主承销 / 副承销、1%+ 持股、服务报酬、市场做市、专家角色等） - **特别披露**：一位 GIR 分析师的配偶（不属于覆盖团队但同行业 BU 成员）为 **HubSpot 的 CEO 及股东** - 高盛政策禁止分析师及其家庭成员持有所覆盖公司证券、担任其董事 / 高管 - 分析师薪酬部分基于高盛盈利能力（含投行收入）

区域监管 - **美国**：受 FINRA Rule 2241 / 2242 约束 - **欧盟与英国**：遵循 EU 2016/958 委派条例 - **日本**：高盛日本是 Kanto Financial Bureau 注册的金融工具交易商 - **新加坡**：受 MAS 监管 - **台湾**：仅供参考，禁止未经许可翻印

风险提示 本研究不构成具体证券买入 / 卖出邀约，也不构成对特定投资者情况的个性化建议。投资价值可能波动，过去表现不预示未来。期货 / 期权 / 衍生品有重大风险，不适合所有投资者。

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译者后记 — 报告关键数字汇总（一页速查）

| 维度 | 当时 (2024-03) | Tech Bubble (2000) | 后疫情顶 (2021) | |---|---|---|---| | S&P 500 隐含长期增速 | 11% | 16% | 13% | | Top 10 TMT FY3 EPS 增速预期 | 15% | 24% | 18% | | Top 10 TMT Forward P/E | 28x | 52x | 43x |

| Phase | 中位 P/E | 中位 6m return | 报告判断 | |---|---|---|---| | Phase 1 NVDA | 31x | +99% | 已 priced | | Phase 2 Infrastructure | 16x | +14% | ⭐ 最便宜 | | Phase 3 Enabled | 31x | +21% | 已部分 priced | | Phase 4 Productivity | 19x | 较小 | ⭐ 未 priced |

| NVDA 自 YE2022 累计 | 变化 | |---|---| | 股价 | +522% | | Forward EPS | +500% 量级 | | Forward P/E | 几乎不变 | | Sales | $27B → $109B（2 年 +300%）|

| 历史 stat | 比例 | |---|---| | S&P 500 公司能连续 5 年 +20% sales 增长 | 11% (121/1,065) | | S&P 500 公司能连续 5 年 EBIT margin >50% | 0.4% (4/1,065) |

| Phase 2 内部判断 | 评价 | |---|---| | Foundry & IDM (TSMC/INTC/GFS) | ⭐ 强 EPS + 便宜估值 = 最有吸引力 | | Security (PANW/CRWD/PLTR/S) | 强 EPS 但已涨太多 (51x) | | Utilities (NEE/SO/DUK/CEG 等 28 家) | ⭐ 几乎未被 priced (-2%) | | Cloud Provider (MSFT/AMZN/GOOGL/ORCL) | 与 NVDA 相关性最高 (0.50) |

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*翻译完成于 2026-05-22。译文力求忠实于原文，所有 exhibit 编号、人物姓名、ticker、数字均保留英文/原始格式以便对照。如有疑义请回看原始 PDF。*