ラムリサーチ(LRCX) 2024年3Q 決算&カンファレンスコールまとめ

決算

⭕️EPS:実際$7.79　予想$7.30
⭕️売上高:実際$3.79B　予想$3.73B
前年同期比売上高成長率:-2.1%
ガイダンス:
⭕️来四半期EPS:実際$6.75-8.25　予想$7.30
⭕️来四半期売上高:実際$3.5B-$4.1B　予想$3.77B

Memo:
Lam Researchの収益の大半はアジア市場、特に中国からのもので、同社の収益の42%を占めている。
一方、米国と欧州市場はそれぞれ6％と5％。

CEOコメント：
「当社の顧客がAIの変革を推進するためのパワーとスピードの要件を満たすために半導体の規模を拡大するという課題に取り組む中で、ラムはリーダーシップを強化し、今後の大きなチャンスに備える態勢を整えている。」

CC(カンファレンスコール)

ハイライト

2024年暦年で好調なスタートを切った。
3月期の売上高、収益性、1株当たり利益は、すべてガイダンスの中間値を上回った。
これらの結果は、6月期の見通しと同様に、1月の電話会議で予測したとおりに業界環境が進展している中で、同社が堅実な経営を行っていることを示している。
現在、2024年暦年における業界のWFE支出は900億ドル台前半から中盤になると見ているが、これは主に中国向けリソグラフィの追加出荷によるもの。
同社の 2024 年の全体的な収益見通しについては、大きな変更はないと見ている。

業界の観点から見ると、DRAMは引き続き好調で、高帯域幅メモリーに対する需要の高まりと中国国内での持続的な投資によってWFE支出が牽引されている。
ファウンドリーロジックでは、今年の成長と最先端投資は、中国国内以外の成熟ノード投資の減少によって一部相殺されている。
中国国内での支出は以前予想していたよりも多くなっており、同社の中国からの収益貢献は年が明けるにつれて減少するため、おそらく上半期偏重になると見ている。
NANDでは、2024年のWFE支出は引き続き前年比成長を見込んでいる。
心強いことに、ファブライゼーションが活発化しており、3 月期にはスペアーの収益が前四半期比で 2 桁の伸びを示した。
需給は引き続き正常化し、2025 年の NAND 投資は好調に推移すると見ている。

より広範なWFE回復に向かう中、同社は半導体の成長と革新の強力な世俗的推進力から利益を得る立場にある。
ジェネレーティブAIおよび他の新興スマートアプリケーションは、半導体技術の基礎の上に構築されており、今後10年間にグローバルレベルで数兆ドルの経済的利益をもたらすと期待されている。
コンシューマー市場とエンタープライズ市場の両方で予見されるAIの変革的なユースケースは、実現の初期段階に過ぎず、高度なコンピュート、メモリ、ストレージに対する来るべき需要を満たすためには、半導体製造能力への大規模な投資が必要になると我々は考えている。
このような環境では、技術進歩のペースを加速させると同時に、半導体製造のコスト上昇と複雑さを打破するイノベーションを提供できる装置企業が勝者となるだろう。

このため、同社は2つの差別化されたアプローチに投資している。
第1に、お客様とのコラボレーションを強化するため、お客様の近くに多くの能力とリソースを配置する。
そしてもう1つは、独自のSemiverseソリューションのデジタル・ツイン機能を活用して、技術開発の時間とコストを削減すること。

すでに、同社の分散型R&Dフットプリントがプラスの効果を上げている。
この四半期には、韓国、台湾、米国における顧客中心のラボ投資を活用して、新しいアプリケーションの学習サイクルを加速させ、DRAMとファウンドリ・ロジックのアドバンスト・パッケージングの両方で同社の重要な勝利をもたらしました。Semiverseソリューションに関しては、デバイス、プロセス、リアクターのスケールで作成されたデジタルツインのポートフォリオを活用し、ツールのパフォーマンスと生産性に影響を与える複雑な相互作用をモデル化している。
同社のエンジニアは現在、これらの機能を定期的に使用して、多次元エッチングと成膜プロセスのレシピをより速く、より少ないオンツールウェハー実験で最適化している。

AIに関連する需要について、初期の影響はDRAMとファウンドリー・ロジックで最も顕著。
しかし、AIがストレージに与える影響はまだ先であり、同社のNAND事業にとって長期的な成長の重要なベクトルであると考えている。
より高度なAIアプリケーションには、より高速で電力効率に優れ、高密度のNANDストレージが必要。
NANDベースのエンタープライズ・ソリッド・ステート・ドライブ（ESSD）は、ハードディスク・ドライブ（HDD）に比べ、読み書きが50倍高速で、電力効率が2～5倍高く、システムレベルで使用するスペースが50％少なくて済む。