2024年快將過去,又來到美股業績期的尾聲。現時看,市場對於AI加持的企業開始越來越重視,特別是在AI技術的加持下,新經濟企業得以重新定義效率、創新與價值。
然而,與此同時,傳統經濟企業則因消費者行為轉變、成本壓力及競爭加劇而舉步維艱。
本次,萬賢以Snowflake和塔吉特(Target)兩家公司的最新業績為例,探討新經濟如何在AI時代崛起,而傳統經濟如何逐漸暴露其增長瓶頸。
Snowflake在2024年第三季度的財報中表現亮眼,收入達到9.42億美元,同比增長28.4%,產品收入同比增長29%,遠超市場預期。同時,其剩餘履約義務(RPO)達到57億美元,同比增長54.1%,顯示了客戶對其產品的長期需求穩定。
筆者認為,Snowflake有幾點值得關注。首先是,AI技術驅動增長。Snowflake第三季已部署超過1000個AI用例,並推出Snowflake Cortex AI等新功能,幫助企業實現數據價值的最大化,提升運營效率。同時,公司加強對Apache Iceberg等開放數據格式的支持,推動數據共享與處理,拓展商業場景。
第二,Snowflake的客戶基數持續擴大。高價值客戶數同比增長25%至542家,全球2000強企業中已有754家成為其客戶,亦按年增長8%。這些高價值客戶的持續投入,反映了其對Snowflake技術能力的高度信任。
第三,創新驅動的競爭力。Snowflake憑藉其技術創新與易用性,快速贏得市場青睞。同時,該公司透過收購Datavolo等企業,進一步提升數據工程能力,為客戶提供全面的數據管理解決方案。
相比之下,傳統零售巨頭塔吉特的業績表現乏善可陳。雖然第三季度收入增長6.7%,但每股收益(EPS)僅為1.85美元,低於去年同期的2.10美元,顯示盈利能力持續受壓。
塔吉特業績造差的原因主要集中在以下幾個方面,首先是消費者行為的變化。非必需消費品支出下降,第三季度平均票價下降2%,顯示消費者更加謹慎。消費者愈加依賴促銷活動,這雖然帶動部分銷量,但進一步壓縮了公司的毛利率。
其次,供應鏈挑戰與成本壓力。港口罷工與供應鏈效率下降帶來顯著成本增加,第三季度毛利率下降20個基點,SG&A費用率上升50個基點。這些因素對公司利潤構成沉重壓力。
第三,商品類別分化與疲軟。美容產品與食品飲料類別實現低單位數增長,但家居和硬品類別表現疲弱,服裝銷售也略有下降。該公司在非必需品類別上缺乏增長亮點,導致整體業績受到拖累。
第四,庫存管理壓力。儘管第三季度末庫存同比僅增長3%,但消費者需求的不確定性加大了假日季的銷售風險。
可見,至少明年開始,AI應用不僅在投資者選擇上受到追捧,筆者已經開始逐漸看到,越來越多受益於AI的企業開始推動收入有新的增長動力,那些能夠敏銳捕捉技術機遇、並成功實現轉型的企業,將在這場新舊動能交替的競賽中拔得頭籌。《資深投資評論員 陳萬賢》
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