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qinbafrank (@qinbafrank) “一次满分100市场预期能120实际考了150分的真正炸裂财报,按照前瞻的框架拆解下美光的” — TopicDigg

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Investor in AI、Crypto、TMT,跟踪最前沿科技趋势、野生宏观政经观察、研究全球资本流动性、周期趋势投资。记录个人学习和思考,经常出错常态掉坑爬坑。Runner🏃
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一次满分100市场预期能120实际考了150分的真正炸裂财报,按照前瞻的框架拆解下美光的财报:1、本季营收415亿美金,远超市场预期的380亿美金的上限,毛利率84.9。数据中心、云存储、移动客户端、汽车嵌入式四大业务板块都是全面超预期,意味着 1)当前存储周期的主线当然是AI,但如果只有AI业务强、传统终端疲弱,市场仍会担心增长过于集中、价格上涨难以扩散。而移动与客户业务超预期,说明存储供需紧张正在向更多下游领域传导。 2)同时产品组合正在继续向高价值方向倾斜。AI基础设施需要更高容量、更高带宽、更低功耗的存储解决方案,这类产品通常具备更高ASP和更强议价能力。 简单说美光这份财报传递出的并不是“只有AI强”,而是“AI带动存储全行业供需结构改善”。 2、美光预计下一季调整后营收为490亿至510亿美元,中值约500亿美元,明显高于分析师预期的432.4亿美元。按中值计算,指引较市场预期高出约15.6%。之前财报前瞻里聊到对下一季最激进的预测是高盛的488亿。相当于美光自己给出的指引下限都要比最乐观的预期还要高。 公司预计第四财季调整后EPS为30至32美元,中值31美元,高于市场预期25.31美元,超预期约22.5%。 这组指引的重要性在于,它打破了市场对“当前盈利可能已接近峰值”的担忧。 在美光股价年内已大幅上涨、市场门槛极高的背景下,仅仅“符合预期”并不足以推动股价继续上行。真正推动盘后股价涨超10%的,是公司给出了足够强的下一季度盈利再加速信号 3、SCA/LTA长协机制” 美光已经与数据中心、消费端和汽车市场的客户签订了16份战略客户协议(SCA),其中包含4个超大型客户和3个中型客户,关键是SCA的条款。 这些长单绝非简单的意向协议,而是具备强约束力的“包销(Take-or-pay)”合同。协议通常为期五年(2026年至2030年底),约定了具体采购量并设定了价格底线和上限。 这16份长单为市场带来了极具冲击力的财务护城河数据: 1)千亿保底收入: 按照合同中约定的最低价格和最低出货量计算,未来履约义务(RPO)对应的保底收入已达1000亿美元。 2)巨额现金流前置: 客户为获得稳定的产能供应,拿出了真金白银。CFO Mark Murphy透露:“在迄今签署的SCA下,我们预计将收到220亿美元的现金存款和相关财务承诺。其中绝大多数(约180亿美元)将以现金押金的形式出现。” 3)彻底熨平周期波动: 目前这些长单锁定了美光这期间约20%的DRAM产能和33%的NAND产能。美光董事长Mehrotra强调:“对于包含价格区间的SCA,即使在底价水平上,美光的毛利率也将非常丰厚,远超以往任何周期的峰值季度利润率。” 4、“HBM4/HBM4E路线图”和NAND/eSSD数据中心业务” 1)HBM4 12hi的高强度量产速度是HBM3E 12hi的两倍,美光已经实现了超过10亿美元的HBM4收入。美光管理层预计HBM4 12层达到成熟良率的速度将显著快于HBM3E 12层。 2)预计未来的内存需求将继续向更高性能、更高价值的产品倾斜,这些产品的复杂性带来了更高的每颗晶粒成本。从LP5到LP6、DDR5到DDR6以及更新一代HBM的过渡,都伴随着晶粒成本的上升。这一趋势,加上未来几年大规模新建产能的投产,预计将导致DRAM混合晶粒成本从当前水平上升 预计2026日历年行业数据中心DRAM和NAND位元出货量将比两年前增长超过一倍。 出货量增长预期的提升是由服务器平均DRAM内容增长的适度降低所促成的,因为客户在内存分配极其紧张的情况下,专注于最大化单位出货量。在NAND领域,AI上下文内存存储和HDD(机械硬盘)替代机会正在扩大SSD(固态硬盘)的可寻址市场。 5、未来的机会点和需求空间 1)市场高度关注这轮存储爆发的持续性。美光给了明确的判断:紧缺不仅是当下的状态,更是未来两三年的常态。 董事长Mehrotra表示,这种依赖性使得内存角色发生了质变: “AI系统的性能在架构上依赖于内存子系统的性能和容量。它提升了内存在AI世界中的地位,使其成为一项战略资产。” 2)供应为何难以跟上?美光指出了四大结构性痛点: 一是新建晶圆厂项目庞大、耗时且受制于劳动力和能源基础设施短缺; 二是随着节点升级(如One Gamma和G9节点),工艺复杂性加剧导致位元增长放缓; 三是HBM极度消耗晶圆产能,严重挤压了非HBM产品的供应; 四是有限的无尘室空间限制了产能扩张 3)除了数据中心,边缘AI和终端设备的想象空间正在被打开。 在汽车领域,L2+及以上级别自动驾驶车辆的内存和存储容量是普通汽车的5倍以上,而这类汽车的渗透率正急速飙升。 更具长远冲击力的是机器人赛道。 董事长Mehrotra为市场描绘了一个巨大的增量蓝图: “人形机器人所携带的内存是普通L2+级汽车的10倍。在这个十年的后半期,将开启一个持续的、实质性的、长达数十年的内存需求周期。” 即使在2028年,当供应开始逐步改善时,预计需求也将继续保持强劲轨迹,整个token经济学(指AI模型处理成本)需要更多的内存。AI系统性能实际上受到内存容量、内存性能和内存带宽的限制 此内容由@BITstocks_CN 赞助,买美股上BIT—16000+ 只美股与 ETF,真实持仓,享股息分红。
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