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📑 ✅我们认为，市场对项目带来影响的评估存在重大偏差。许多投资者似乎是通过将本项目与谷歌 TPU 项目进行对比，来预测其对财务状况的影响。然而，两者的财务影响在

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📑 ✅我们认为，市场对项目带来影响的评估存在重大偏差。许多投资者似乎是通过将本项目与谷歌 TPU 项目进行对比，来预测其对财务状况的影响。然而，两者的财务影响在两个关键方面存在差异。首先，也是更重要的是，OpenAI 的设计旨在绕过 “规模扩展” 层，转而最大限度地发挥 “规模扩展” 领域的潜力。这提高了 “规模扩展” 开关的重要性与复杂性 —— 进而也提升了 Celestica 的附加值和利润。此外，我们认为投资者尚未充分认识到 ASIC 封装所采用的寄售模式对营收带来的影响。 ✅我们认为市场对项目的估值模型存在偏差。根据我们初期调研获得的反馈，我们认为大多数投资者通常要么完全不确定如何对项目给财务状况带来的影响进行建模，要么将每机架的经济效益与谷歌 TPU 进行对比。然而，我们认为后一种方法在两个关键方面仍显著低估了项目的影响。 ✅与其他机架架构相比，OpenAI 的设计在可扩展性方面具有显著优势，从而提升了 Celestica 的附加值和利润。我们观察到，谷歌和 OpenAI 都是精明的买家，很可能能够将 Celestica (或任何其他供应商) 的利润与附加值挂钩。然而，OpenAI 的 Jalapeno 采用了一种雄心勃勃的设计，与 Nvidia 或 TPU 等更成熟的机架设计存在实质性差异，其中一个主要区别在于，Jalapeno 力求最大限度地减少对横向扩展的依赖，转而尽可能扩大纵向扩展的范围。鉴于高性能交换机是业务中价值最高 (且毛利率最高) 的部分之一，且这增加了纵向扩展型交换机的重要性与复杂性，这反过来将提升向客户提供的附加值，进而增加 Celestica 的利润。 ✅由于 Jalapeno 是一个全机架项目，Celestica 的业务占比应远高于 TPU 项目，且营收差距可能比利润金额的差距更大。我们提醒投资者，在这两个项目中，均采用寄售模式处理封装业务。在寄售模式下，虽然 Celestica 负责制造，因此元器件进入 Celestica 的工厂，成品从工厂出厂，但从会计角度来看，这被视为供应商直接向客户销售。ASIC 封装 (主要包括 ASIC 芯片本身和封装好的 HBM) 不会计入 Celestica 的库存或损益表，而其余组件则会流经 Celestica 的库存并最终计入损益表。由于 Jalapeno 是一个整机架项目，流经 Celestica 损益表的组件总价值远高于 TPU 项目。虽然这种会计处理方式可能不会影响利润金额，利润金额很可能与实际经济增值挂钩，但与假设中更大比例的元器件价值采用寄售模式的替代方案相比，这可能会显著增加项目带来的收入贡献。 ✅因此，我们认为，那些通过参照 TPU 的经济效益来预测表现的投资者，严重低估了 Jalapeno 对营收的贡献。我们认为 Jalapeno 的单机架成本约为 494 万美元；若大规模部署，则意味着巨大的收入规模。基于我们与行业参与者的交流，并参照我们此前关于英伟达机架经济性的研究，我们估计 Jalapeno 的单机架成本约 494 万美元。我们认为，该代工加速器封装包含价值约 200 万美元的 ASIC 和约 90 万美元的 HBM，因此扣除加速器封装后，机架其余部分包含价值约 220 万美元的 Celestica 组件，这部分将计入 Celestica 的库存和损益表。鉴于博通披露该项目将于 2027 年部署 1.3GW，结合 SemiAnalysis 关于 Jalapeno 需要 180 千瓦预留电力的估算，以及我们自己的估算 —— 即 Jalapeno 机柜将消耗数据中心总电力的约 80%，这意味着到 2027 年可能达到约 5600 个机柜，或带来 116 亿美元的营收机会。 ✅从理论上讲，与寄售模式相比，交钥匙模式虽然利润总额相同，但收入更高，这可能会引发对利润率稀释的担忧。不过，与 Celestica 的整体业务相比，我们仍预计 Jalapeno 将带来利润率提升。我们的营收预估包含大量推测成分，而对利润率的判断则更为不确定。不过，即使假设 Celestica 在 OpenAI 规模化生产业务上的利润率为约 50%，低于更广泛的开关行业水平，且在机架其余部分的利润率为零，这也意味着其每台机架的利润。除以 Celestica 总内容价值 220 万美元，可得出 16% 的毛利率，而 Celestica 当前的毛利率为 11.5%。因此，即使采用我们认为非常保守的毛利率假设，Jalapeno 项目仍应能为 Celestica 带来利润增长。 ✅从更广泛的角度来看，我们认为市场对 Celestica 的共识预期明显偏低。综合考虑谷歌 TPU、Jalapeno，以及更广泛的 1.6T 交换机业务，我们预计其营收将实现约 250 亿美元的增量增长机遇。即使在对潜在运营风险进行保守预估的情况下，我们仍认为其业绩有望显著超越市场普遍预期的约 160 亿美元。 ✅受新项目推动，：市场共识预计 CCS 营收将同比增长 128 亿美元，公司整体营收将同比增长约 150 亿美元。在 7 月 28 日举行的 2026 年第二季度财报电话会议上，Celestica 预计 2026 年营收将达到 205 亿美元，这意味着同比增长 65%。该公司进一步表示，虽然 2027 财年的详细全年展望将于今年晚些时候发布，但 “得益于异常强劲的客户需求以及新项目的成功拿下，我们预计营收增长率将较 2026 财年展望中预期的 65% 进一步加快。市场共识似乎预期增长将温和加速：彭博社的共识预测显示，公司总营收将从 206 亿美元增至 357 亿美元，增幅为 150 亿美元，同比增长 73%。 ✅我们对新项目进行了分析，认为这可能带来约 250 亿美元的营收机会。谷歌 TPU 可能带来 80 亿美元的增量营收，Jalapeno 可能带来 115 亿美元，而 1.6T 交换机业务可能带来 60 亿美元。 ✅谷歌占 Celestica 总出货量的约 35%，主要来自 TPU 产品。随着 TPU 出货量预计将翻一番，Celestica 来自谷歌的营收也有望翻番。Celestica 在其 10‑Q 报告中披露，有 3 家客户分别占其 2026 年上半年营收的 34%、16% 和 15%。谷歌的 TPU 项目是 Celestica 最具影响力的客户合作项目，谷歌几乎无疑就是占营收 34% 的那家客户，这意味着 Celestica 预计 2026 年将从谷歌获得约 70 亿美元的营收。尽管谷歌从未将 Celestica 作为独家供应商，据广泛报道，英业达是另一家 TPU 合作伙伴，但我们注意到，随着机架密度的提高，TPU 项目的复杂性随之增加，谷歌制造合作伙伴的附加值也相应提升，这很可能推动每台 TPU 的收入增长。尽管谷歌并非仅从 Celestica 独家采购，但我们认为谷歌在供应商结构上发生重大变化的理由有限，尤其是考虑到贸易不确定性，且 Celestica 是北美地区少数拥有充足制造产能的公司之一，该公司还强调将增加资本支出以支持产能爬坡。因此，我们预计每台 TPU 的收入将保持稳定；鉴于外部销售量增长，TPU 出货量预计将同比增长约 110%，我们预计 Celestica 来自谷歌的收入将按比例增长，这意味着将带来约 76 亿美元的增量收入。Celestica 一直在增加资本支出以支持这一产能提升，这表明其对强劲增长充满信心。 ✅综合考虑 Jalapeno 以及其他高性能交换机业务，我们认为营收达到预测目标是可行的。我们注意到，Celestica 是首批在其客户群中大规模推广交换机的供应商之一。特别是，Celestica 正在为客户生产交换机。我们估计每机架的扩展型交换机内容价值为约 60 万美元，鉴于我们预计 2027 年出货量将达 73 万片，这可能意味着约 1 万个机架，或约 60 亿美元的高性能交换 (HPS) 收入。换个角度看，若剔除谷歌的潜在贡献，Celestica 的非谷歌 HPS 营收预计将达到约 55 亿美元。若不计入 Jalapeno 的增长，我们预计交换机市场将增长约 30%，这主要得益于向新一代产品过渡带来的平均销售价格 (ASP) 上涨；鉴于 Celestica 在该领域的领导地位以及规模化生产的逐步推进，我们认为 Celestica 应能提升市场份额并实现显著高于市场平均水平的增长，这意味着其交换机业务收入将实现可观增长。 ✅即使对执行风险进行保守预估，我们仍将 CCS 在 2027 年的估值上调至约 200 亿至 360 亿美元。我们得出的净收入为 400 亿美元，每股收益 (EPS) 为 23.79 美元，而市场共识分别为 357 亿美元和 19.87 美元。我们承认这些机遇存在显著的运营风险。我们认为 Jalapeno 面临的风险最大 —— 尽管博通曾表示计划在 2027 年部署，且据报道 OpenAI 正试图进一步加快量产进度，但我们注意到，这是一种全新的机架架构，与更成熟的设计存在相当大的差异：值得注意的是，Jalapeno 旨在最大限度地扩展纵向扩展能力并减少对横向扩展的依赖，同时将缓存保留在 SRAM/HBM/DRAM 本地，并降低对 NAND 的依赖。因此，我们认为 Jalapeno 可能难以制造，从而导致时间表延迟，这一风险相当显著。同样，尽管 TPU 项目已相当成熟，但正处于量产爬坡阶段，该方面的风险也不容忽视。最后，HPS 的量产进度取决于博通交换机芯片的供应情况。尽管博通对芯片的量产表现出了信心，但他们已承认量产进度将向后倾斜，因此即使是相对轻微的延迟也可能将时间表推迟至 2028 年。总体而言，我们将 270 亿美元的潜在机会进行了下调，并将 CCS 的预测上调 200 亿美元至 360 亿美元。总体而言，我们预测营收为 400 亿美元，每股收益 (EPS) 为 23.79 美元，仍显著高于市场共识的 355 亿美元和 19.69 亿美元。 ✅围绕该股票的大部分讨论似乎已超越 2027 年的业绩数据，这反映出市场对人工智能基础设施建设可持续性的普遍担忧，以及更具体而言，对 Celestica 竞争地位的担忧。这进而导致市盈率倍数收窄：尽管市场对 Celestica 的短期预期持续上调，但长期投资者似乎不愿将这种强劲表现视为结构性因素而非周期性因素。然而，我们认为 Celestica 在 2027 年之后仍能保持强劲表现。我们承认，未来前景的可见度已显著下降。 ✅2027 年之后，尽管 Celestica 的许多现有项目可能仍在增长，但其中许多项目的增长幅度可能会远低于过去几年所看到的水平。不过，我们认为 Celestica 仍处于有利地位，能够继续在新兴项目中胜出。Celestica 在管理复杂项目方面的经验难以复制，且其利润在数据中心总资本支出中所占比例仍然相对较小。数据中心运营商似乎对价格相对不敏感，但对良率和时间表极为敏感；转用更便宜的供应商虽然能在物料清单 (BOM) 上节省相对较少的成本，但可能带来重大的运营风险，对于复杂且高价值的建设项目而言尤其如此。因此，我们认为，随着新项目开始取代旧项目，Celestica 仍处于有利地位，有望在规模化扩展领域取得成功；随着新的项目逐步投产，还将更广泛地在机架项目中赢得更多订单。 ✅我们认为。此外，我们认为 Celestica 的估值水平较低，且似乎已对 2027 年后的有限增长进行了折价。我们给予 Celestica “跑赢大盘” 评级，目标价为 520 美元。我们仍然认为，Celestica 即使采取保守的业绩指引，其指引数值仍将显著高于卖方共识。然而，鉴于市场对短期强劲势头可持续性的担忧，我们不太确定 2027 年给出更高的业绩指引是否足以带动股价上涨。单就这一点而言，随着盈利预期上调而股价未见上涨，反而可能导致 Celestica 的市盈率进一步压缩。相反，如果管理层能够阐明为何 Celestica 即使在现有项目之外，仍能继续在 EMS 和 ODM 同行中占据优势，从而让长期投资者对业务的可持续性更有信心，这将有助于释放市盈率的上行空间。不过，我们认为 Celestica 的估值具有吸引力，且即使在 10 月 27 日这一催化剂之后，其风险回报比仍持续偏向积极。我们给予 Celestica “跑赢大盘” 评级，目标价为 520 美元。

总体总结

主题正文

  1. 鉴于博通披露该项目将于 2027 年部署 1.3GW，结合 SemiAnalysis 关于 Jalapeno 需要 180 千瓦预留电力的估算，以及我们自己的估算 —— 即 Jalapeno 机柜将消耗数据中心总电力的约 80%，这意味着到 2027 年可能达到约 5600 个机柜，或带来 116 亿美元的营收机会。
  2. 在 7 月 28 日举行的 2026 年第二季度财报电话会议上，Celestica 预计 2026 年营收将达到 205 亿美元，这意味着同比增长 65%。
  3. 该公司进一步表示，虽然 2027 财年的详细全年展望将于今年晚些时候发布，但 “得益于异常强劲的客户需求以及新项目的成功拿下，我们预计营收增长率将较 2026 财年展望中预期的 65% 进一步加快。
  4. 谷歌的 TPU 项目是 Celestica 最具影响力的客户合作项目，谷歌几乎无疑就是占营收 34% 的那家客户，这意味着 Celestica 预计 2026 年将从谷歌获得约 70 亿美元的营收。
  5. 尽管谷歌从未将 Celestica 作为独家供应商，据广泛报道，英业达是另一家 TPU 合作伙伴，但我们注意到，随着机架密度的提高，TPU 项目的复杂性随之增加，谷歌制造合作伙伴的附加值也相应提升，这很可能推动每台 TPU 的收入增长。
  6. 鉴于外部销售量增长，TPU 出货量预计将同比增长约 110%，我们预计 Celestica 来自谷歌的收入将按比例增长，这意味着将带来约 76 亿美元的增量收入。
  7. 若不计入 Jalapeno 的增长，我们预计交换机市场将增长约 30%，这主要得益于向新一代产品过渡带来的平均销售价格 (ASP) 上涨；
  8. 我们认为 Jalapeno 面临的风险最大 —— 尽管博通曾表示计划在 2027 年部署，且据报道 OpenAI 正试图进一步加快量产进度，但我们注意到，这是一种全新的机架架构，与更成熟的设计存在相当大的差异：值得注意的是，Jalapeno 旨在最大限度地扩展纵向扩展能力并减少对横向扩展的依赖，同时将缓存保留在 SRAM/HBM/DRAM 本地，并降低对 NAND 的依赖。
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