【美股盤勢分析】經濟擔憂加遽，美股崩潰！(2024.08.05)

埃克森美孚第二季獲利超預期，收購先鋒推動產量增長

埃克森美孚 (XOM) 第二季獲利優於預期，達92億美元，主要受益於收購先鋒天然資源公司後產量增加。雖然天然氣和燃料價格下降，但在圭亞那和二疊紀盆地創紀錄的產量抵消了這一影響。此外，公司的資本支出和營運現金流增加，支持更高的股票回購和股利分配。收購先鋒使埃克森美孚的產量目標提高了13%，顯示出其快速完成交易的能力，並計劃在2027年前節省50億美元的成本。

重點摘要

財務表現

• 第二季獲利達92億美元，每股獲利2.14美元，超出分析師預期。
• 淨利比去年同期的78.8億美元增長。

收購影響

• 收購先鋒天然資源公司後，二疊紀盆地產量增加。
• 公司產量目標提高13%，達到每天430萬桶石油當量。

資本支出

• 第二季資本支出增加至70.3億美元，其中包括7億美元來自先鋒收購。
• 年度資本支出預測提高至280億美元。

營運現金流

• 營運現金流從一年前的94億美元增至105億美元，支持更高的股票回購和股利分配。
• 計劃今年回購190億美元的股票，高於去年的174億美元。

產量與成本控制

• 第二季石油和天然氣產量增長15%，達每日57.4萬桶。
• 計劃在2027年前節省50億美元的成本，其中包括第二季削減10億美元。

煉油利潤下降導致雪佛龍第二季獲利不如預期，計劃遷總部至德州

雪佛龍(CVX) 第二季財報未達預期，主要因煉油業務利潤大幅下降，淨利潤下降26%至44.3億美元。儘管營收增長，總部遷移至德州及赫斯收購案的延遲給公司帶來額外挑戰。國際生產利潤下滑與外匯影響也進一步壓低了總體表現。未來五年內，公司計劃全面搬遷至休士頓，希望藉此提升運營效率和降低成本。

重點摘要

財務表現

• 調整後每股獲利2.55美元，未達預期的2.93美元。
• 營收達511.8億美元，高於預期的508億美元。

獲利下滑

• 淨利下降26%至44.3億美元，每股2.43美元，去年同期為60.1億美元，每股3.2美元。
• 煉油業務利潤大幅下降，美國煉油業務獲利從11億美元降至2.8億美元。

產量與利潤

• 美國生產部門獲利增加31%至21.6億美元。
• 國際生產利潤下降約30%至23億美元，受天然氣價格和外匯影響。

總部遷移

• 公司計劃在2024年底前將總部從加州遷至德州休士頓。
• 全公司部門將在五年內搬遷完成。

收購挑戰

• 赫斯收購案面臨延遲，仲裁小組將於2025年5月舉行聽證會。
• 如果仲裁勝出，交易完成可能延至明年。

美國非農就業報告爆冷，失業率飆升，市場恐慌聯準會落後降息

美國 7 月非農就業報告「爆冷」，失業率飆升至近三年新高，引發市場恐慌。儘管多位經濟學家認為聯準會應在 9 月降息，但市場仍擔心聯準會可能已經落後，過於猶豫不決。

重點摘要

• 就業數據「爆冷」：美國 7 月非農就業人數僅增加 11.4 萬個，低於預期的 17.5 萬個，失業率升至 4.3%。
• 經濟衰退警訊：失業率升至 4.3%，觸發了被視為經濟衰退領先指標的「薩姆規則」。
• 市場恐慌：該數據公布後，市場拋售潮席捲華爾街，10 年期公債殖利率大幅下跌。
• 聯準會降息壓力：多位經濟學家認為聯準會應在 9 月會議上降息，但市場擔憂聯準會反應過慢。
• 鮑爾態度：聯準會主席鮑爾表示 9 月降息「擺在檯面上」，但仍強調觀察經濟數據。

產業

AI 投資 FOMO 情緒蔓延，明年恐迎調整

當前 AI 投資熱潮中，FOMO 情緒盛行，引發資本支出過熱。巴克萊認為，未來幾年，AI 投資可能將面臨調整，部分大廠可能退縮並削減 AI 資本支出。然而，從長期來看，AI 技術仍處於早期階段，發展潛力巨大。

重點摘要

• FOMO 驅動 AI 狂歡： 巴克萊報告指出，當前 AI 資本支出預測存在顯著的 FOMO 情緒，投資人對 AI 產品需求抱持樂觀預期，但資本支出與預期收入之間存在巨大差距。
• 市場懷疑情緒上升： 成功 AI 產品數量有限，且距離廣泛應用還有很長的路要走，市場對 AI 投資過熱產生懷疑。
• 明年可能迎來調整： 巴克萊預計，2025 年或更久之後，部分大廠可能退縮並削減 AI 資本支出，原因是 AI 推理成本可能降低，且市場上能否出現 12000 個像 ChatGPT 這樣規模的產品仍待觀察。
• AI 技術仍處於早期階段： 巴克萊強調，AI 技術仍處於超級早期階段，發展潛力巨大，短期調整不影響長期樂觀看法。
• 輝達仍將受益： 儘管預計將出現調整，但輝達在中期內仍將受益於 AI 資本支出。

客製化 ASIC 重出江湖，輝達面臨挑戰

隨著 AI 演算法趨於穩定，客製化 ASIC 晶片預計將重新崛起，並在全球 AI 發展的下半場扮演重要角色。輝達 (NVDA) 面臨著 ASIC 晶片崛起帶來的潛在威脅，需要在晶片設計、軟體生態和產業鏈優勢方面保持領先，以應對競爭。

重點摘要

• ASIC 崛起契機： AI 演算法的穩定性以及對張量運算的需求，讓客製化 ASIC 晶片在特定場景下具有優勢，預計將在全球 AI 發展的下半場扮演重要角色。
• 市場規模預期： 資料中心客製化晶片市場預計將快速增長，到 2025 年將翻一番，博通和美滿等晶片設計巨頭將受益。
• 輝達面臨挑戰： 輝達面臨著 ASIC 晶片崛起帶來的潛在威脅，其軟體生態和產業鏈優勢是抵禦挑戰的重要武器。
• AI 算力發展趨勢： 通用晶片和 ASIC 晶片將相輔相成，通用晶片探索新演算法，ASIC 晶片則在特定場景下提供高性價比解決方案。
• 未來發展方向： 客製化 ASIC 晶片發展將集中在擴大晶片面積、提升存儲效率和優化編譯器等方向。

輝達 GB200 晶片設計缺陷，放量時程恐延至明年第一季

輝達 GB200 晶片因設計缺陷，需要進行設計定案後的工程設計變更，導致時間成本大幅增加，放量時程恐延至明年第一季。此事件將影響輝達今年的出貨量，相關供應商也可能需下修出貨預期。

重點摘要

• 設計缺陷影響放量： 輝達 GB200 晶片因設計缺陷，需要進行設計定案後的工程設計變更，導致時間成本大幅增加，放量時程恐延至明年第一季。
• 工程設計變更的成本： 設計定案後的工程設計變更需要改動部分層數設計，前後端設計也須一同合作，設計時程大幅拉長，成本也遠高於設計定案前或設計定案過程中進行的變更。
• 影響供應鏈： 輝達 GB200 需求熱絡，已獲多家 CSP 業者採用，但放量時程延後將影響今年的出貨量，相關供應商也可能需要下修出貨預期。
• 潛在風險： 若設計漏洞無法修復，輝達可能需要重新設計定案，進一步延遲放量時程。