通信22年年报及23年一季报总结:新旧动能切换,通信设备行业营收季度同比增速下降,未来预计向上 天风证券 2023-06-01(30页) 附下载
发布机构:天风证券发布时间:2023-06-01大小:3.88 MB页数:共30页上传日期:2023-06-03语言:中文简体

通信22年年报及23年一季报总结:新旧动能切换,通信设备行业营收季度同比增速下降,未来预计向上天风证券2023-06-01.pdf

摘要:财务总结及展望:从营业收入来看,通信设备行业22Q4、23Q1营收同比增长6.7%、5.1%,已连续多个季度收入保持增长,但增速上有所下滑。其中电信设备方面,22Q4、23Q1营收同比增长4.7%和3.6%,增速放缓主要源于:1)光器件23Q1短期收入有所下降;2)光纤光缆行业23Q1增速放缓;3)无线设备收入持续出现负增长。电信运营22Q4、23Q1营收同比增长8.0%、9.8%,已延续数个季度较好增长态势,源于ARPU值提升/新业务扩张。展望未来几个季度,全球展开5G规模建设&国内厂商份额提升,预计电信设备行业未来数个季度有望呈持续快速增长趋势;非电信设备领域,物联网、晶振、UC统一通信、IDC和北斗军工等方向持续高景气,重点看好。从净利润角度,通信设备行业23Q1归属母公司净利润同比增长5%,光器件、光纤光缆、无线设备、广电设备、专网设备、北斗/军工、物联网等在23Q1均出现了负增长。展望未来几个季度,全球AI需求增长带来扩容需求,5G规模建设持续以及应用不断落地,上游原材料价格稳定甚至有望下降,行业净利润将有望回升。从整体行业看,通信硬件端,AI应用带来算力资源需求快速增长,通信基础设施迎来发展机遇,从细分赛道看,ICT设备商受益于AI带来产品升级迭代以及需求提升,带来新增长动能;光模块向800G升级,受益于新产品需求快速增长;光纤光缆作为流量管道有望受益撑大,需求提升,有望持续实现量价齐升;应用端则在未来AI应用于更多垂直领域当中,带来新的应用模式创新和发展机遇。从网络建设角度看,站在全球5G建设节奏看,未来3-4年有望持续景气向上,聚焦高壁垒&全球化&份额提升&规模效应的细分方向(如主设备);光纤光缆迎来量价齐升机遇,海洋&电力打开更大空间;网优龙头份额提升+新业务进入收获期。应用端偏后周期,成长持续性好。重点关注高景气细分领域,竞争力强、未来成长逻辑清晰的标的:ICT设备运营商、通信+储能/新能源、物联网/车联网、云计算、光模块等优质标的。我们认为人工智能&数字经济、卫星互联网、通信+新能源三大方向在未来相对确定:一、人工智能与数字经济:光模块光芯片、交换机服务器、IDC&CDN、运营商、应用侧、光纤光缆、物联网、控制器等。二、6G与卫星互联网:卫星制造及零部件、核心网、卫星运营。三、通信+新能源:海风、储能、新能源汽车等。具体标的如下:一、人工智能与数字经济:1、网络设备基础设施:重点推荐:中兴通讯;重点关注:紫光股份(计算机联合覆盖)、星网锐捷;建议关注:东土科技、映翰通、三旺通信等2、低估值、高分红:中国移动、中国电信、中国联通。3、光模块&光器件:中际旭创、天孚通信、源杰科技(电子联合覆盖)、新易盛、博创科技、仕佳光子、光库科技、中瓷电子(新材料联合覆盖)、太辰光、剑桥科技、光迅科技;4、光纤光缆:重点推荐:亨通光电、中天科技,建议关注:长飞光纤(光纤光缆量价齐升)、永鼎股份(光通信复苏,汽车线束增量空间);5、IDC&散热:重点推荐:科华数据(电新联合覆盖)、润泽科技(机械联合覆盖)、润建股份、紫光股份(计算机联合覆盖)、光环新网。建议关注:英维克、奥飞数据(计算机联合覆盖)、高澜股份、申菱环境(由家电组覆盖)、海兰信(UDC)、数据港等;6、云办公&云应用:重点推荐:亿联网络(混合办公,完善产品矩阵);建议关注:星网锐捷、梦网科技(富媒体短信龙头)、会畅通讯等;7、通信+AIGC应用:关注:彩讯股份、梦网科技。8、终端设备和仪器:威胜信息、必创科技(机械联合覆盖)等二、6G与卫星互联网:国防信息化建设加速,军工通信补短板;中国星网成立后,低轨卫星迎来加速发展阶段,建议关注:盛路通信、铖昌科技、上海瀚讯、海格通信、华测导航(计算机联合覆盖)、信科移动。三、通信+新能源:1、通信+海风:重点推荐—亨通光电、中天科技;2、通信+储能/光伏:重点推荐—润建股份、科华数据(电新联合覆盖)、拓邦股份(电子联合覆盖);建议关注:英维克等;3、通信+智能汽车:建议关注:激光雷达(天孚通信、中际旭创、光库科技等);模组&终端(广和通、美格智能、移远通信、移为通信等);传感器(汉威科技&四方光电-机械联合覆盖);连接器(意华股份、鼎通科技、瑞可达-电子覆盖等);结构件&空气悬挂(瑞玛精密)风险提示:运营商资本开支下滑超预期、全球疫情影响超预期、行业竞争加剧、原材料缺货涨价影响超预期、汇率波动风险、选取样本数量较少可能导致统计结果偏差等

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