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科技|从Databricks看中国软件行业投资趋势

杰子提现商家2024-10-07 10:24金融杂谈55

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文|许英博  陈俊云  刘锐  杨泽原  马庆刘

Databricks起源于开源社区和学术界,是全球领先的数据+AI企业,根据路透社,其2023年9月的Pre-IPO轮估值达430亿美元,较2022年10月内部作价提升了40%,是全球估值排名第七的独角兽。公司创造并率先实践湖仓一体产品理念,是数据湖行业的重要玩家。根据IDC,2022年公司在全球数据湖市场份额达10%,仅次于微软和亚马逊。公司预计2024年年化收入(ARR)达24亿美元(+60% YoY)。我们认为,公司估值提升背后的驱动力在于出AI时代数据产业战略地位的提升。我们观察到北美数据产业在向复合AI系统基石进发,湖仓一体化与AI推理驱动数据分析的产业趋势愈发清晰。我们认为,目前中国绝大多数企业处于信息化、数字化、智能化的“三化并举”阶段,在“三化并举”的趋势下,中国数据产业有望蓬勃发展,软件板块有望迎来估值修复的机会。

▍报告缘起:

AI时代数据产业战略地位凸显,驱动Databricks估值上升至430亿美元。作为全球领先的数据+AI企业,Databricks凭借其完善的开发生态,成为众多企业开发部署AI应用的首选。根据胡润研究院,截至2024年8月,Databricks估值达430亿美元,较AI浪潮前提升40%,在全球独角兽中排名第7。我们认为公司估值提升源于AI时代数据产业战略地位的提升。随着AI应用的探索,产业界发现AI应用不仅需要向量数据库作为补充,还需要提升原有数据库的性能。2024年6月,全球AI产业领头羊OpenAI斥资5亿美元收购数据库初创公司Rockset,以增强其检索基础设施,帮助企业把数据转化为“可操作的智能”。根据Rockset官网,该公司主打实时搜索和数据分析,可实现毫秒级延迟。前沿AI巨头的探索表明,AI时代数据产业具备极高的战略地位。

▍公司概况:全球领先的AI+数据公司,数据湖市场弄潮儿。

Databricks由7位数据科学家于2013年联手创立。公司产品包括三大板块:数据湖仓、AI工具和数据工具。三大板块相辅相成,在AI时代为全数据生命周期管理(即数据从创建到使用和最后销毁的过程)提供了全面的平台。公司在本轮AI浪潮中再次进入增长快车道,盈利能力强,客户数量多粘性强。根据公司官网,2024年公司预计ARR增速达60%,客户数超1万,客单价约为24万美元,毛利率达80%,净收益留存率达140%。公司提出湖仓一体概念并在业内率先推出湖仓一体产品Lakehouse,是数据湖行业的重要玩家。根据IDC,2023年公司在数据湖行业的市场份额达11%,仅次于微软(27%)和亚马逊(26%)。

▍商业模式分析:开源软件塑造生态,专家级软件服务绑定客户。

公司产品涵盖数据全链路开发,三大核心开源项目Apache Spark、MLflow和Delta Lake生态适配性良好且生态活力极强。例如Delta Lake可与包括所有主流分析工具组合,减少不必要的数据转移。根据PyPIStats官网,2024年2-8月,Spark和MLflow的Python安装包日均下载量分别接近100万和50万。Databricks基础款软件均为免费产品,公司收入来自于基础款升级后的付费功能。公司采取按秒计费的方式,根据客户使用的计算资源和消耗的资源量收费。此外,公司积极推进数据平台的无服务器化,即云资源由Databricks管理而非客户自行管理。该模式不仅可降低客户操作难度和应用门槛,还能进一步挖掘客户价值。根据公司官网,若其平台客户全部转向无服务器模式,公司收入将接近翻倍。

▍借鉴意义:湖仓一体化与AI推理驱动数据分析发展趋势明显。

目前OpenAI、谷歌等公司正在积极探索复合AI系统的设计、优化和运营,其中基石性质的AI系统运营需要数据软件跟踪AI应用的所有运行步骤和中间输出,包括数据管道和模型输出等。在此趋势下,我们预计AI时代企业对半结构化数据和非结构化数据的管理、分析与应用需求将推动全球数据湖管理系统和AI软件平台与分析搜索工具市场规模高速增长。IDC预计2022~2027年这两个市场的复合增速将分别达到21%和36%。我们认为,在AI应用的实时数据分析需求和RAG(检索增强生成)的驱动下,数据湖管理系统将向湖仓一体化不断迭代。此外,预计AI推理驱动的数据分析也将因数据类型与分析方法的拓展成为主流之一。

▍风险因素:

全球地缘政治冲突的风险;细分市场需求走弱的风险;数据平台开发进度不达预期的风险;行业竞争加剧的风险;AI下游发展不及预期的风险;云厂商Capex投入不及预期风险;核心管理人员流失风险;推荐公司业绩不达预期的风险;推荐公司产品研发进度不及预期的风险;推荐公司的客户AI相关IT开支意愿波动的风险等。

▍投资策略:参考美国产业发展经验,我们认为率先沉淀出平台能力的数据公司有望把握先发优势,构建长期壁垒,建议关注国内相关映射概念标的。

根据Wind,截至2024年9月24日,中信计算机软件指数的PS-TTM已经下滑至5.7的历史低位。当前,中国绝大多数企业处于信息化、数字化、智能化的“三化并举”阶段,很多企业的信息化和数字化基础还不扎实,数据治理还不完善。我们认为“三化并举”的趋势下,中国数据产业有望迎来估值修复的机会。我们判断本轮人工智能浪潮有助于中国企业进一步提升信息化和数字化进程。而在此过程中,由于国产替代的必要性,我们认为中国数据产业将迎来蓬勃发展机遇,估值有望提升;在国内市场具备技术优势并率先呈现出平台能力的公司值得关注。

国内当前以AI为对象的数据产业发展尚在早期,我们认为相关公司将逐步从集成制、项目制的公司向垂类领域进发,率先锁定垂类领域的相关专家、客户,并能够通过垂类项目经验沉淀出平台能力的公司将持续受益。建议关注如下三类公司:1)平台数据工具;2)应用及方案;3)中间件及其他服务。

本文节选自中信证券研究部已于2024年9月24日发布的《科技产业人工智能系列5—从Databricks看中国软件行业投资趋势》报告,具体分析内容(包括相关风险提示等)请详见报告。若因对报告的摘编而产生歧义,应以报告发布当日的完整内容为准。

重要声明:

本资料定位为“投资信息参考服务”,而非具体的“投资决策服务”,并不涉及对具体证券或金融工具在具体价位、具体时点、具体市场表现的判断。需特别关注的是(1)本资料的接收者应当仔细阅读所附的各项声明、信息披露事项及风险提示,关注相关的分析、预测能够成立的关键假设条件,关注投资评级和证券目标价格的预测时间周期,并准确理解投资评级的含义。(2)本资料所载的信息来源被认为是可靠的,但是中信证券不保证其准确性或完整,同时其相关的分析意见及推测可能会根据中信证券研究部后续发布的证券研究报告在不发出通知的情形下做出更改,也可能会因为使用不同的假设和标准、采用不同观点和分析方法而与中信证券其它业务部门、单位或附属机构在制作类似的其他材料时所给出的意见不同或者相反。(3)投资者在进行具体投资决策前,还须结合自身风险偏好、资金特点等具体情况并配合包括“选股”、“择时”分析在内的各种其它辅助分析手段形成自主决策。为避免对本资料所涉及的研究方法、投资评级、目标价格等内容产生理解上的歧义,进而造成投资损失,在必要时应寻求专业投资顾问的指导。(4)上述列示的风险事项并未囊括不当使用本资料所涉及的全部风险。投资者不应单纯依靠所接收的相关信息而取代自身的独立判断,须充分了解各类投资风险,自主作出投资决策并自行承担投资风险。

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