下行情境會使獲利下降多少？

  • 摩根大通針對11家資料中心或電力公用事業收入占比較高的電氣設備及多元工業公司建模，主要關注2029—2030年的衝擊。下行情境下，兩年的每股盈餘分別平均低於市場預期26%和38%。
  • 公司之間差距很大：2030年，FPS、Vertiv 和 Eaton 的情境每股盈餘分別比市場預期低77%、64%和57%；Regal Rexnord、Hubbell、Johnson Controls、Trane、SPX Technologies 及 Carrier 的差距均不超過25%。
  • 即便如此，該行情境下這組公司2026—2030年的平均每股盈餘複合成長率仍為正，支撐來自非資料中心業務占比較高的公司，以及2027—2028年的強勁獲利成長。

這輪下行假設如何傳導至獲利？

  • 模型假設資料中心相關有機收入增速在2028年較2027年急劇放緩，並在2029—2030年大幅下降；該行對相關電氣設備和暖通空調設備收入的假設，大致為這兩年每年年減約30%。
  • 2027年估計未作調整，因為積壓訂單和已公布的超大規模雲端業者資本支出計畫已鎖定2027年及部分2028年的銷售額。多數設備積壓訂單通常不足12個月，因此下行開始後收入可能較快回落。
  • 電力公用事業收入的假設跌幅較淺：其上行較為漸進，部分企業有較大的積壓訂單或較高的服務收入。模型還假設同類市場的市占率沒有變化、下行期間的營運槓桿約為30%，其他業務2028—2030年的基本預測維持不變。

下修獲利後，估值看起來有多貴？

  • 按報告所用股價計算，11家公司下行情境的2029年和2030年平均本益比分別約為20倍和22.5倍；後者高於其他非 AI 相關電氣設備及多元工業公司2030年的平均本益比16.5倍。
  • 這項比較存在週期位置的差異：摩根大通認為，許多 AI 相關公司2030年的情境獲利可能處於谷底，而其他公司的獲利預計在2030年創新高；AI 投資下行對經濟的影響也可能改變後者的獲利預期。
  • 個股差異同樣明顯：2030年情境本益比中，Regal Rexnord 為10.2倍、Carrier 為15.2倍；Vertiv 和 Eaton 分別為35.9倍和34.6倍。

為何摩根大通相對看好這三家公司？

  • GE Vernova 的電力公用事業曝險遠高於資料中心，且積壓訂單較大：2026財年的剩餘履約義務約為2027財年銷售額的3.4倍。該行認為，在下行情境下，其2026—2030年每股盈餘複合成長率可能為樣本中最高。
  • Trane 受益於終端市場多元化及較高的服務收入；該行預計其情境獲利增速也居前列，2030年情境本益比相對同組中位數的溢價較2027年收窄。
  • nVent 在該行的基本面篩選中排名前三，液冷業務有望提高資料中心每兆瓦的設備價值量，從而部分緩衝資本支出下降。限制在於其2030年情境每股盈餘仍較市場預期低50%，本益比為25.4倍，高於樣本中位數21.4倍。