Инвестиционный банк Morgan Stanley оценил перспективы полупроводникового сектора в Большом Китае и выделил три компании, которые, по его мнению, могут выиграть на фоне растущего спроса на решения для искусственного интеллекта и ускорения внедрения более совершенных технологий тестирования чипов. В центре внимания — не только производство, но и инфраструктура, без которой массовое развертывание ИИ невозможно: тестирование, проверка надежности и измерения параметров на разных стадиях жизненного цикла устройства.
Почему в фокусе именно полупроводники для ИИ
Большой Китай — это один из ключевых регионов глобальной полупроводниковой цепочки поставок. Тренд на ИИ приводит к росту потребности в чипах, а вместе с этим увеличивает объемы нагрузочного тестирования, диагностики и проверки характеристик. Именно здесь на первый план выходят компании, связанные с оборудованием и технологиями для тестирования (например, при помощи специальных зондовых карт и решений для подключения чипов к тестовым стендам).
В материале также фигурируют термины, которые важно пояснить:
- Hypersockets — специализированные разъемные/интерфейсные решения для подключения компонентов к тестовым системам и ускорения подготовки устройств к проверке.
- MEMS probe cards — «зондовые карты» на основе микроэлектромеханических систем, применяемые в тестировании полупроводников. Они помогают повышать точность измерений и пропускную способность тестирования.
- System-level test — тестирование уже на уровне системы, когда оцениваются работоспособность и стабильность компонентов в составе конечного устройства.
- Burn-in sockets — гнезда/разъемы для «прогона» (burn-in) — процедуры, в ходе которой проверяется надежность чипов при длительной нагрузке.
- Edge AI — обработка данных «на периферии» (на устройстве), а не в облаке. Для полупроводников это означает дополнительные сценарии применения и, как следствие, потенциально больший объем тестов.
Как Morgan Stanley формировал целевые цены
Для определения ориентиров по стоимости Morgan Stanley использовал модели остаточного дохода (residual income). Суть подхода в том, что прибыль компании оценивается не только сама по себе, но и с учетом стоимости капитала: учитывается, способен ли бизнес создавать добавочную ценность сверх требуемой доходности для инвесторов.
В прогнозах применялись параметры стоимости капитала и роста, включая:
- стоимость капитала (cost of equity) — ставка, отражающая требуемую доходность на вложения акционеров;
- коэффициент выплат (payout ratio) — доля прибыли, направляемая на дивиденды (остальное — реинвестируется);
- среднесрочный темп роста (medium-term growth rate) и конечный (терминальный) темп роста (terminal growth rate) — допущения относительно динамики после периода детального прогноза.
Три компании с наибольшими, по оценке банка, шансами
1) Winway Technology Co Ltd (6515.TW)
В списке Morgan Stanley первое место заняла Winway Technology Co Ltd. Для модели был принят стоимость капитала 9,14%. Допущения включают коэффициент выплат 80%, среднесрочный рост 16,4% и терминальный рост 4,5%.
Банк отдельно обозначил факторы, которые могут привести к более сильному результату:
- ускоренное и более активное внедрение hypersockets и MEMS probe cards;
- быстрее ожидаемое появление решений для test & burn-in на уровне системы (system-level test и burn-in socket);
- повышенный спрос на edge AI, который окажется выше прогнозов.
И наоборот, риски ухудшения сценария связаны с:
- более медленным, чем ожидалось, распространением hypersockets и MEMS probe cards;
- отсрочкой внедрения system-level test и burn-in socket;
- отсутствием существенного спроса на edge AI в ближайшие годы.
2) MPI Corporation (6223.TWO)
Второй в рейтинге — MPI Corporation. Целевая оценка построена на стоимости капитала 9,78%, коэффициенте выплат 75%, среднесрочном росте 15% и терминальном росте 4,0%.
Согласно сделанному расчету, целевая цена подразумевает мультипликаторы: 44 раза прогнозной прибыли за 2027 год и 24 раза прогнозной прибыли за 2028 год. Логика банка заключается в том, что оценка может расти по мере увеличения прибыли.
К возможным «плюсам» отнесены:
- более сильный, чем ожидалось, спрос на решения для ИИ;
- рост доли рынка за счет опережения конкурентов;
- развитие направления co-packaged optics (оптика в составе того же пакета), что может поддержать продуктовую динамику.
Соответствующие «минусы» связаны с:
- замедлением спроса на ИИ;
- более медленным ростом доли рынка;
- задержкой разработки и внедрения co-packaged optics.
3) Hon Precision (7769.TW)
Замыкает тройку Hon Precision. В расчетах использованы стоимость капитала 9,8%, коэффициент выплат 62%, среднесрочный рост 10% и терминальный рост 3,0%.
Подразумеваемые мультипликаторы по прогнозной прибыли выглядят следующим образом: 43 раза за 2026 год, 26 раз за 2027 год и 16 раз за 2028 год.
Потенциальные позитивные сценарии включают:
- более высокий, чем ожидалось, спрос на ИИ;
- расширение доли рынка;
- ускорение разработки co-packaged optics, что может увеличить потребность в тестировании.
Негативные риски, по оценке банка, заключаются в:
- замедлении спроса на ИИ;
- потере доли рынка в пользу конкурентов;
- отсрочке co-packaged optics.
Что это значит для рынка
Выделение трех компаний в Большом Китае отражает общий сдвиг в полупроводниковой индустрии: рост ИИ повышает значимость не только чипов как продукта, но и «проверочной» инфраструктуры — тестовых решений, интерфейсов и технологий, обеспечивающих качество и надежность. В таких условиях ключевым становится темп внедрения оборудования и соответствие спросу: если технология и объемы тестирования растут быстрее ожиданий, компании могут получить дополнительный импульс; если же запуск проходит медленнее, мультипликаторы и прогнозы могут столкнуться с пересмотрами.
