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AVGOの決算結果 (2024Q1)

いたやん

Broadcom（ティッカーシンボル：AVGO / セクター：半導体・ファブレス）が第1四半期決算を発表しています。

予想（＄） EPS 10.29
実積（＄） EPS 10.99 ⭕

予想（＄） 売上高 11.72B
実積（＄） 売上高 11.96B(+34.1%) ⭕

Non-GAAP Net Income (M)： $5,254 (+9%) 📈
Adjusted EBITDA(M)： $7,156 (+26%) 📈

Semiconductor solutions 売上高    7.39 B$   (+4) 📈
Infrastructure software 売上高    4.57 B$  (+153%) 📈


◆Full Year(今年通年)のガイダンス◆

予想（＄） 売上高 50.21B
提示（＄） 売上高 50.00B ❌


年間チャート

市況概況から引用


カンファレンスコールの要約①

2024年第1四半期業績

  • 半導体売上高は前年同期比4%増の74億ドル

  • AI向けソリューションの売上高が好調で、半導体売上高全体の35%を占める

  • インフラストラクチャー・ソフトウェアについては、VMware（クラウド コンピューティング ソフトウェア企業） の統合による収益貢献により前四半期比 132%増、前年同期比では153%増

  • サーバー・ストレージ、ブロードバンドの需要は低迷

2024年度業績見通し

  • 半導体ソリューション売上高は前年同期比1桁台半ばから後半の伸び

  • AI向けソリューション売上高は100億（10B）ドルを超える見込み

  • 連結売上高は500億ドル（前年度比40%増）

  • 調整後EBITDAは売上高の60%

詳細

  • AI向けソリューションの好調

    • ハイパースケール顧客からのAIアクセラレータに対する需要が旺盛

    • 最新世代Tomahawk 5 800Gスイッチも好調

  • サーバー・ストレージ、ブロードバンドの需要低迷

    • 上半期は需要が弱く、下半期に回復見込み

    • サーバー・ストレージ事業は20%台半ばの減少

    • ブロードバンド事業は30%減


カンファレンスコールの要約②

質問

  • AI向けソリューションの売上高見通しが75億ドルから100億ドルに上方修正された理由は何ですか？

  • ASICだけでなく、ネットワーク、オプティカル、PCIe、コネクティビティ・ソリューションなどの需要も増加しているのでしょうか？

  • ASICの前倒し受注パイプラインも加速していますか？

回答

  • AIアクセラレータは、AI向けソリューションの売上高の70%を占める。

  • ハイパースケール顧客は、AIアクセラレータに加えて、ネットワーク、オプティカル、PCIe、コネクティビティ・ソリューションなどのコンポーネントも購入している。

  • これらのコンポーネントは、AI向けソリューションの売上高の30%を占める。

  • 売上高見通しの上方修正は、AIアクセラレータとその他のコンポーネントの需要増加によるもの。

  • ASICの前倒し受注パイプラインは加速している。



補足

AIアクセラレーターとは

AIアクセラレーターは、人工知能（AI）の処理速度を向上させるためのハードウェアです。従来のCPUやGPUよりも高い処理能力を持ち、AIモデルの学習や推論を高速化することができます。

AIアクセラレーターには、以下のような種類があります。

  • ASIC（Application Specific Integrated Circuit）: 特定のAIアプリケーション向けに設計された専用チップです。高い処理能力と電力効率を持ちますが、汎用性はありません。

  • FPGA（Field Programmable Gate Array）: ユーザーが自由にプログラムできる半導体です。ASICほど高速ではありませんが、汎用性があり、さまざまなAIアプリケーションに対応できます。

  • GPU（Graphics Processing Unit）: 本来は3Dグラフィックス処理のために用いられる半導体ですが、AI処理にも活用できます。ASICやFPGAほど高速ではありませんが、汎用性があり、比較的安価です。

AIアクセラレーターは、以下のような用途で利用されます。

  • 画像認識: 画像や動画から物体や人物を認識する。

  • 音声認識: 音声からテキストに変換する。

  • 自然言語処理: 文章の意味を理解し、分析する。

  • 機械学習: データからパターンを見つけ出し、予測を行う。

AIアクセラレーターの市場は、近年急速に成長しており、今後も拡大していくと予想されています。

AIアクセラレーターのメリット

AIアクセラレーターを使用するメリットは以下の通りです。

  • AI処理速度の向上: 従来のCPUやGPUよりも高い処理能力を持ち、AIモデルの学習や推論を高速化することができます。

  • 電力効率の向上: ASICなどのAIアクセラレーターは、従来のCPUやGPUよりも電力効率が高く、消費電力を抑えることができます。

  • コストの削減: AI処理速度の向上と電力効率の向上により、AIモデルの開発や運用コストを削減することができます。

AIアクセラレーターのデメリット

AIアクセラレーターを使用するデメリットは以下の通りです。

  • 汎用性の低さ: ASICなどのAIアクセラレーターは、特定のAIアプリケーション向けに設計されているため、汎用性が低く、他のアプリケーションには使用できません。

  • コスト: ASICなどのAIアクセラレーターは、従来のCPUやGPUよりも高価になる場合があります。(最新のNVDAチップよりは安価)

  • 複雑性: AIアクセラレーターの開発や運用には、専門知識が必要となります。

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