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黎家聰：著力佈局人工智能偉仕佳傑（856）蓄勢待發

2024-04-22

過去一週，不論港股美股都相當弱勢，港股弱勢就不是新鮮事了，但連美股也出現明顯賣出訊號，這就真是讓人擔心。現時市場主要集中關注戰事發展及擔心聯儲局繼續加息，商品有關的股票大升，而AI概念股如英偉達（NVDA，或稱「輝達」）及超微電腦（SMCI）等都出現大幅度回調。到底這是買入機會還是熊市開始？沒人知道。不過我們可以做好準備。與商品有關的股票，筆者早前也寫過不少文章介紹，不贅。今次想介紹一隻港股的AI概念股，讓大家可以提前部署。近年著力佈局人工智能的偉仕佳傑（856）是亞太地區重要的科技產品通路開發與技術方案整合服務商。服務網密佈中國及多個東南亞國家，高度涵蓋一帶一路區域，透過5萬家通路夥伴，服務19億人潮。偉仕佳傑亦是多家世界頂尖科技企業在亞太地區最重要的合作夥伴。業務涵蓋雲端運算、大數據、人工智慧、資料儲存、資料分析、基礎建置、網路安全、方案交付、行動互聯、遊戲娛樂、物聯應用、穿戴式裝置及虛擬實境產品等十二大領域。三項主要業務分別為企業系統、消費電子及雲計算。根據上月發布的2023年年度業績，偉仕佳傑實現營業收入738.91億港元，同比下降4.4%；稅後股東淨利潤9.22億港元，同比增長12%；淨資產收益率（ROE）為11.7%；每股盈利約為65.52港仙，表現不俗。按業務板塊來看，其中，雲計算板塊收入為30.84億港元，同比增長6.7%；企業系統板塊收入為404.14億港元，同比減少2.3%；消費電子板塊收入為303.94億港元，同比下降8.1%。雖然企業系統以及消費電子收益有所減少，但雲計算分部收益卻呈現逆市增長態勢。偉仕佳傑表示，將繼續在中國及東南亞擴展業務，將不斷積極改善內部營運及財務效率以提升溢利率，亦會繼續將業務拓展至消費電子及雲計算。雲計算作為政府和企業通往數字化必經之路，亦被視為新型基礎設施之一。雲計算發展背後，除了人工智能、大模型等新技術帶來的更新刺激外，主要在於能夠切實為企業帶來降本增效的經濟效益。因此，雲計算對企業來說有著相當大的需求，加上AI時代的來臨，雲計算正處於蓬勃發展的黃金時期。在中國市場，偉仕佳傑已經成為AI領域建設的重要中堅力量。其通過提供跨區域算力調度和運營服務，將各地人工智能計算中心聯結成網，構建國內稀缺的、能夠統一調度和管理多種算力的平台。而據公司公告資料，在2023年，集團旗下的佳傑雲星的算力調度業務同比大幅增長40%，成為了公司雲計算板塊業務新的增長亮點。東南亞為另一發展重心上文提及過，偉仕佳傑是多家世界頂尖科技企業在的重要合作夥伴。集團與華為、新華三、浪潮、戴爾、惠普、華碩等服務器尖端廠商保持長期戰略合作。值得一提的是，其中與華為已合作十餘年，偉仕佳傑不僅是華為政企業務全產品線總經銷商，也是華為雲的重要合作伙伴。就合作伙伴的級別而言，偉仕佳傑已是華為的鑽石級合作伙伴，即最高級別。而偉仕佳傑管理層亦稱公司是華為國內第三大供應商。在年內，偉仕佳傑與華為在服務器、網絡設備等硬件的合作金額或接近60億港元，而集團的企業業務中國區國產品牌的營業額為242.48億港元。與華為的合作佔了25%的營業額。A股中，凡是華為概念股都喜歡用一個叫「含華量」的名詞去判斷該股是否「正宗」。而偉仕佳傑的含華量大約在25%附近，這個數字相當不錯，據說不少市場上熱門的華為概念股只有5 – 10%不等。25%這個數字甚至未計算雲計算領域，可見偉仕佳傑其實是正宗的華為概念股，只是因為不在A股市場，才不及軟通動力、高新發展及崑崙萬維等受注目。除中國市場外，東南亞市場也是偉仕佳傑的重心。由於東南亞對IT和科技的需求興起，偉仕佳傑也成為了不少國際科技巨頭的東南亞首選合作伙伴。例如英偉達，在去年，偉仕佳傑在泰國和新加坡的分支機構，分別拿下了兩個市場的NVIDIA FY23最佳分銷獎。此外，在今年年初，當馬斯克星鏈網絡準備登陸亞洲時，偉仕佳傑也成為了首選合作伙伴，簽署合作協議，率先在馬來西亞市場展開合作。綜上所述，在AI及數字化經濟的浪潮下，偉仕佳傑吸引了不少知名科技巨頭與其合作，可見公司實力不凡。而事實上，在這波AI浪潮來到之前，偉仕佳傑早已是一間長期保持穩健增長的公司，自2002年上市以來的二十年間，營收規模增長超過46倍，對應的年複合增長速度約21.3%，且連續二十年淨資產收益率（ROE）維持在10.0%以上。這證明了偉仕佳傑是一間勇於創新，適應市場變化的公司，管理層功不可沒。投資者在投資偉仕佳傑時又可多一重放心。技術層面上，公司公布業績後，股價都向上爆發，可以再留意一下近兩年低位在$3.8已築了一個新底，後續可以此為指標看股價慢慢向上。因此，如有興建投資人工智能及數字化經濟，華為概念股的偉仕佳傑或會是不錯的選擇。撰文：黎家聰在香港理工大學會計學學士畢業，投資經驗達10年以上，善於財務報表基本分析、技術分析、財技分析等。此前創立聰明錢走勢投資教學，教育超過500名學生，亦曾任不同金融機構的要職，現為財經節目嘉賓常客，身兼專欄作家、亦曾為香港電台《經濟「識」堂節目》主持人。利益申報：筆者執筆時沒有持有上述股份。免責聲明：以上純屬個人研究分享，並不代表任何第三方機構立場。本評論並非及不應被視為邀約、招攬、邀請、建議買賣任何投資產品或投資決策之依據，亦不應被詮釋為專業意見。閱覽本文件的人士或在作出任何投資決策前，應完全了解其風險以及有關法律、賦稅及會計觀點及所帶來的後果，並根據個人的情況決定投資是否切合個人的財政狀況及投資目標，以及能否承受有關風險，必要時應尋求適當的專業意見。本人或其有聯繫者並未持有本評論所評論的上市法團的任何財務權益。 ============= 延伸閱讀：黎家聰：基本面優秀環球醫療（2666）有待估值修復 ============= 深入閱讀政經生活文化，更多內容盡在： Website：www.capital-hk.com Facebook：www.facebook.com/CapitalPlatformHK Instagram：www.instagram.com/capital.ceo.entrepreneur LinkedIn：www.linkedin.com/company/capitalhk/ [...]

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庾婉華：中國電信（728）收入符預期兼派息吸引

2023-08-14

受內房債務問題影響，港股再受壓，內房、內險、車股下挫，港股半日跌逾400點。恒指低開377點，其後走勢反覆向下，曾跌逾500點低見18,554點。恒生指數半日跌459點，報18,616點，成交577億元。焦點企業：中國電信（728）收入符預期兼派息吸引大市氣氛欠佳，資金流向穩健的高息股，「中特估」股價表現強韌。中電信剛公布業績，符合預期，續增加每股派息，現價估值並不昂貴，績後股價走勢料反覆回升。中電信上半年多賺10.2%，淨利潤達202億元（人民幣．下同），EBITDA（息稅折舊及攤銷前利潤）按年增長5%，至733億元，擬派發中期股息每股0.1432元（約0.15港元），同比增加12%，中期派息率為65%。公司堅持「5G + 千兆寬帶 + 千兆WiFi」三千兆引領，持續推進基礎業務轉型升級，加快基礎連接產品與雲、AI、安全等數字化新要素融合，深化智慧社區、數字鄉村場景融通，基礎業務保持穩健增長。近年雲計算和人工智能（AI）成為內地三大電訊營運商的亮點，中電信上半年產業數字化業務收入達到688億元，按年升16.7%，業務增長亮眼。當中「天翼雲」收入為459億元，較去年同期增長63.4%。管理層有信心達成「天翼雲」今年收入突破千億元的目標。單看次季，服務收入、EBITDA以及純利均錄得溫和增長，分別按年升5.5%、5.3%及10%，主要反映期內內地經濟消費復甦放緩。中國電信料將持續受益於其在運營商中擁有雲業務比重最大、增長亦較快，有助提供充足的現金流，預期年底派息率將提高至70%以上，以周一中午收市價，現價市盈率約11倍，股息率約5.7厘，估值仍具吸引力，可趁調整吸納。撰文：庾婉華（Avy Yu) 艾明資本聯合創辦人、獨立股評人，金融財務學碩士，曾任職上市公司投資者關係部門，現時為專業投資者，並出任商業顧問公司執行董事至今，專長引入及擴大投資者關係管理及企業策劃方案。 ============= [...]

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萬物互聯物聯網要發展安全兼備

2022-09-29

踏入21世紀，以人聯網為核心的互聯網普及化。最初通過固網寬頻，便可透過桌面電腦接入互聯網，實現第一代人網連結；之後出現3G/4G流動網絡，我們便透過流動電話連接互聯網，實現第二代人網連結。到了現時5G網絡來臨，人工智能、雲計算及大數據等互聯網技術邁向成熟，機器已可取代人類與各種物件連接，萬物互聯的物聯網（Internet of Things, IoT）時代已揭開帷幕。物聯網是指人與物、物與物連接的網絡。任何物件配有傳感器（sensor）、軟件和其他技術，只要連上互聯網，便可與其他裝置傳輸和接收數據，並進行計算、處理和知識挖掘，實現人與物、物與物之間信息交互和無縫連結，形成由物件或設備組成的龐大網絡。物聯網有三大基本特徵：一是全面感知，利用感應器等隨時隨地獲取物件或附近環境的信息；二是可靠傳遞，通過電訊網絡與互聯網融合，將物件的信息準確傳遞；三是智能處理，對大量數據和信息進行分析和處理，對物件實施智能化控制。物聯網能夠透過網絡傳輸數據，無需人工操作，只要有網絡，物聯網裝置便能夠無處不在。在PC互聯網及移動互聯網之後，物聯網被寄予厚望，成為新一輪科技與產業革命的主要驅動力。感知網絡應用三層架構現時物聯網應用範圍廣泛，包括工業、農業、政務、交通、家居等。消費者最熟悉的物聯網裝置應是健身監測器，如 Nike Fuel Band 、 Fitbit等。根據互聯網研究機構IoT Analytics估計，2021年全球已連接的物聯網裝置達到123億個，預測2025年物聯網裝置的數目會倍增至270億個。物聯網的架構，根據歐洲電信標準協會（ ETSI）的定義，按不同工作內容，可劃分為感知層（Device）、網絡層（Network）及應用層（Application）。業界以人體的神經網絡比喻物聯網的運作機制，末梢神經（感知層）感測各種信息後，將信息經由神經網絡（網絡層）滙流至大腦；由大腦滙整信息後，做出反應與決策（應用層）。感知層是物聯網的基礎，主要是具有感測、辨識及通訊能力的裝置，這些裝置根據各自的感測原理（如光、溫濕度、壓力、超音波等）感知和識別物體並採集信息，透過RFID、短距離無線通訊（如ZigBee、WiFi、藍牙等）傳到網絡層。由於現時的流動裝置經常內置各種傳感器（Sensor），因此感知層包括流動電話及智能可穿戴裝置。網絡層是數據處理的集送地。它將感知層收集到的數據進行交換，決定適當的指令或透過3G/4G網絡，往更上方的雲端或伺服器傳送。網絡層一般設有網關（Gateway）將來自不同通信協定網絡的數據及信息，轉化成可被另一通信協定網絡識別的信號，例如感測器透過ZigBee傳遞信號，但一般手機無法接收，這時網關將信號翻譯，透過WiFi轉給手機。製造業應用物聯網最多應用層就是數據、信息的分析與應用。由感知層及網絡層收集到的信息，按照不同領域的不同需求轉化成實際的應用，最終目標是通過將物聯網技術與行業應用場景結合，實現萬物互聯。應用層決定物聯網產品能否滲進一般消費者生活之中，現時經常聽到的智能工廠、智能交通、智能醫療等便是其中的例子。根據IoT [...]

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AI成為社會發展的「必然選項」

2022-08-15

數碼世界依靠數據驅動，其運作的三大支柱是數據、算力和算法。大數據（Big Data）及雲計算（Cloud Computing）技術對應前兩者，至於代表算法的技術便是人工智能（Artificial Intelligence），三者形成數碼世界的ABC三大基礎設備，三個要素缺一不可，相互促進、相互支撐。以美食作為比喻，大數據相當於食材；雲計算是烹煮必須的煤氣或電力；人工智能的演算法便是烹飪方法，三者俱備才能炮製出美味佳餚。人工智能的概念早在70年前已有科學家提出。1956年夏天在美國達特矛斯（Dartmouth）舉行了一個關於人工智能研討會，正式提出人工智能（AI）的定義。隨着電腦出現，當時的科學家便構想將人類智能赋予電腦，讓電腦模仿人類思考，進而模擬人類的能力或行為。AI作為一門學科便在這時起步，人們普遍將這一年稱為AI元年。時至今天，AI已進入了人類生活。我們日常接觸到的智能手機、叫車軟件、社交媒體、導航、搜尋引擎等都運用了AI技術。不過，這種在特定範圍執行具體任務的AI只屬於「狹義人工智能」（Narrow AI）。至於能夠模仿人類思維、決策，有自我意識、自主行為的「通用人工智能」（General AI）現時仍只能在科幻小說或電影找到，未能成為現實。在AI發展初期，利用以法則為主（Rule Based）的程式，將人類專家的知識和經驗變成數據形式，通過數據讓電腦進行推理，這種系統擁有多條法則，可進行簡單的推理，稱為專家系統。這些法則要明確，數量要少，例外的情況不能多，所以適用處理結構化的數據，但面對大範圍、數量多、非結構化的數據便難以應付。機器學習數據為本着重學習除了法則為本的程式外，AI另一重要分支是機器學習（Machine Learning）。與法則為本的方向相反，機器學習從下至上，着重AI模型的學習，盡可能提供大量數據，經由人類知識從數據提取一些具有特徵的數據（feature data），讓AI模型學習，然後用學習好的模型去判斷數據，並得出問題的答案。機器學習將複雜的智能問題換成相對簡單的統計問題，而電腦正是處理統計數據的能手。經過大量數據的訓練後，AI便能總結出規律，應用到新的樣本。如果在缺乏足夠數據的全新場景，AI只能瞎猜，無用武之地。現時學術界普遍相信，讓電腦獲得智能的關鍵是大數據，因此機器學習已成為AI的主流方式。雖然「餵飼」AI越多數據，便越有智慧，但只要仍需人類參與特徵工程（把原始數據轉變成特徵的過程），效率便難以提升。科學家便模仿人類的生物神經網絡（Biological Neural [...]

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雲計算數碼世界的公共設備

2022-06-12

數碼生活及數碼經濟雖然不是新鮮事物，但兩年來的疫情推動生活的各方面數碼化，人類越來越習慣生活在數碼世界。在物理世界生活，會有水、電、煤等公共設施及服務。數碼世界也有類似的公共設備及服務。活在數碼世界最關鍵的要素是數據，因此數據的計算、連接、存儲、分析已成為公共必需品，而雲計算（cloud computing）正是負責提供這類公共服務。雲計算是數據處理及管理的服務提供者，透過互聯網按用戶需要提供資訊科技資源（包括伺服器、存儲、數據庫、網絡、軟件、分析和智能）。如水、電、煤一樣，雲服務亦是按量付費，用戶無須了解雲計算設施的細節，也無須直接控制，只要關注自身需要什麼資源及如何獲得相關服務。這種模式有助用戶降低營運成本，又可根據業務變化調整服務需要。雲計算的部署模式（deployment models）有三種，包括公有雲（public cloud）、私有雲（private cloud）及混合雲（hybrid cloud）。公有雲由第三方服務商擁有和運營，通過互聯網向用戶提供伺服器、存儲空間等計算資源。私有雲是指專為一個企業或組織使用的雲計算資源，可設於公司內部或向服務商託管。從費用、效率、彈性、安全看，公有雲及私有雲各有優劣。私有雲成本較高，效率偏低，彈性不足，但卻較安全、可控；公有雲則相反，成本、效率及彈性較優勝，但安全是最大隱患。因此便出現私有雲及公有雲結合的混合雲。混合雲允許數據和應用程式在私有和公共雲之間移動，處理業務更方便。現時大企業傾向用混合雲，面向互聯網用戶的應用系統部署在公有雲上，內部或安全等級較高的系統部署在私有雲上。物聯網近年快速發展，智能工廠、車聯網、自動駕駛對在地即時數據處理的要求甚高。在這些應用場景中，物聯網傳感器不斷產生數據，用於防止故障發生。若將數據傳至數據中心處理，會導致不能接受的延遲，因此邊緣計算（edge computing）便應運而生。即時數據需求大催生邊緣計算邊緣計算將雲的計算能力引到靠近數據的地理位置，即靠近網絡外部的「邊緣」之處。邊緣戰略要求採用混合雲，將雲環境由核心數據中心擴至接近用戶和數據的位置。這種策略現已廣泛用於電信、製造、運輸等行業。除了以上3種外，現時亦有社群雲（community cloud）模式，這種架構由多個擁有特定任務或目標的組織共同成立，多見於個別產業，如在醫療業內多家醫院建立交換電子病歷的雲平台。這類社群雲由組織或第三方管理。對於雲計算的標準，美國國家標準與技術研究院（NIST）是行業的權威機構。除了釐訂雲計算的定義、基本特徵及部署模式外，NIST將客戶要求的服務模式分為基礎設施即服務（IaaS）、平台即服務（PaaS）及軟件即服務（SaaS）三大類。IaaS是雲計算服務的基礎，主要涉及IT基本構建塊，將計算、網絡、存儲等基礎資源虛擬化，形成算力的資源池。用戶可即付即用資源，運行自己的業務系統。好處是無須自建設施，付費即可使用。 [...]