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美光科技2026财年Q3营收414.6亿美元,调整后EPS 25.11美元,毛利率84.9%

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 楼主| 发表于 3 天前 | 显示全部楼层
美光的财报为美国银行提供洞见:内存超级周期可能延续至2027年甚至2030年

根据追风交易台的报道,美国银行证券(BofA Securities)从美光科技($MU)的财报中提炼出五个关键要点,涵盖超级周期的可持续性、长期协议(LTAs)的广泛采用、新晶圆厂的高进入壁垒、产能扩张受限直至2028年,以及尽管资本支出大幅增加仍实现强劲增长。美光还披露,HBM4销售额已达到10亿美元,并正在美国、台湾、新加坡和日本等多地推进新厂建设和大规模EUV设备采购。

超级周期的持久性:结构性供需失衡支撑长期上行

报告强调,新晶圆厂建设面临重大障碍——包括高资本成本、地方政府法规以及电力和水资源供应限制——这使得短期内大规模复制变得困难。即使展望至2028年,有效晶圆产能扩张仍将受限:升级老旧工厂消耗大量洁净室资源,制造交期正在延长,前端和后端设备占地面积持续扩大,先进节点的良率爬坡仍缓慢,以及HBM相对于传统DRAM的高位等效比率,这些因素共同制约整体可用产能。

与此同时,需求持续受益于AI基础设施建设的加速,高性能产品如HBM4、HBM4e、SOCAMM、LPDDR5、GDDR7以及企业级SSD的需求强劲,推动2026年下半年和整个2027年的位出货量增长超出预期——尽管增长率预计仍将低于20%的同比水平。

长期协议重塑定价机制:行业周期性预计将趋于缓和

美光和其他主要内存供应商正越来越多地与大型科技公司和OEM客户签订长期供应协议,以锁定价格。这种模式密切类似于台湾代工厂的成熟运营框架,预计将显著缓和内存行业的周期性,从而在更长的时间框架内实现持续的高盈利能力。

然而,随着长期协议(LTAs)比例的增加,平均售价(ASPs)的上行潜力将受到制约。报告预测,2026年第三季度或下半年ASP趋势将趋于温和,与第二季度的强劲表现形成对比。据此,2026–2028年全球DRAM和NAND收入预测已上调2%至4%。这一调整主要反映了2026年第二季度超出预期的ASPs,部分被后续季度LTA驱动的ASP压力抵消,同时对2026年下半年以及2027–2028年的出货量预测进行了适度上调。

市场规模与财务展望:万亿美元产业雏形显现

美光预计2025年8月结束的季度收入约为500亿美元,意味着年化运营收入约2000亿美元。以美光估计的20%市场份额计算,全球内存芯片市场规模可能达到约1万亿美元。行业模型显示,2026年第三季度全球DRAM和NAND销售额将达到约2570亿美元,年化后也进入1万亿美元区间——这与美光的指引一致。

高频需求端数据显示,韩国半导体出口(主要是内存芯片)在6月的头20天同比激增188%,势头强劲。DRAM现货价格已连续五周上涨,累计涨幅约20%,而NAND现货价格则温和下跌约5%,导致两大品类的价格走势分化。
 楼主| 发表于 3 天前 | 显示全部楼层

루팡
@DrNHJ
·
18小时
翻译自 韩语
$MU, $SNDK, SK海力士, 三星

苹果涨价新闻是从6月18日开始的WSJ文章,当时是内存股价上涨的原因之一,而昨天涨价新闻被提及为下跌原因,这似乎只是牵强附会罢了,

苹果从以前就开始对NAND厂商施压,现在只是轮到自己处于弱势地位而已。

23年半导体报告中- 内存厂商们苦苦挣扎之际,苹果通过下跌的NAND价格获得了巨额利润

苹果仅通过iPhone NAND容量差异的价格政策,就在去年攫取了超过160亿美元的利润,据分析。

NAND 64GB的第一季度价格约为4美元水平,但苹果在向消费者销售时,即使考虑额外成本,也获得了高达80~90%的利润率。这就是苹果仅在第一季度就获得了46亿美元以上额外利润率的原因,据估计。

NAND厂商们为扩大生产能力而进行的数万亿韩元规模的投资,最终导致了美国主要半导体设备厂商以及苹果、大型科技企业的利润增加。

而真正进行巨额投资的NAND制造商们却录得接近-90%的利润率,自行走上了“毁灭之路”的境地
(23.5.23 尤金投资)

26.6.25)美光首席业务官(CBO)Sumit Sadana:  

苹果在过去的内存市场“下行周期(down-cycle)”期间,利用其优越的谈判力强迫供应商提供“底线价格”,他透露了这一点。

当时苹果的过度价格施压导致内存行业盈利能力恶化,结果在2023年左右多家厂商中断或缩减了用于扩大生产能力的投资。美光方面声称,这种过去的投资不足正是导致当前供应短缺的原因。

苹果现在内存价格上涨,就以此为由提高自家产品的价格。美光认为,这是苹果为了保护自己的利润率而在指责供应商。
 楼主| 发表于 3 天前 | 显示全部楼层
美光将涨至4000美元,以下是原因(保存此帖)。

25年来,DRAM价格只有一件事,那就是下跌。

存储制造商过度建设,供应远超需求,买家拥有全部谈判筹码,这种商品陷阱在每个周期中都压垮了存储股。

你现在看到的是对这一25年趋势的彻底结构性断裂。

DRAM合同价格同比上涨700%,原因是AI,而且这一趋势不会消失。

HBM3有12层,HBM4现已投产并运往英伟达最新GPU,是16层。

每一代产品消耗的晶圆比上一代显著增加,这意味着随着技术进步,供应将从结构上收紧。

2023年,存储占超大规模数据中心资本支出的8%,但2026年将达35%,预计2027年将达到48%。

到明年,微软、亚马逊、谷歌和Meta在基础设施上花费的一切中,近一半将用于存储。

从GB300到Vera Rubin 200一代,GPU成本上涨57%,而存储成本上涨435%。

全球只有三家公司能大规模生产DRAM:三星、SK海力士和美光。

三星和SK海力士都在将产能转向HBM,这意味着常规DRAM供应进一步收紧,美光则在两端都捕获定价权。

美光指导Q3收入为335亿美元,但实际报告为414.6亿美元,超出预期79.6亿美元,这是公司历史上最大的盈利超出。

毛利率达到85%,高于他们指导的81%。

对于Q4,他们现在指导收入500亿美元,毛利率约86%,每股收益31美元。

以FY2027的112美元每股收益、赛前共识和35倍市盈率计算,股价将达3920美元,但Q4单季度指导每股收益31美元,FY2027预期将大幅上调。

德意志银行表示,供需缺口将持续恶化,直至2027全年并延续至2028年。

市场仍认为这只是周期性反弹,但事实远非如此。

这是AI经济中最关键组件多年重新定价的第一章,而美光正处于中心。

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@MelvinInvests
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 楼主| 发表于 3 天前 | 显示全部楼层
这是一篇长文,但我想分享一些关于今天市场发生的事情的想法……

今天的价格走势特别诡异,因为开盘前的逻辑是这样的:

- $MU 大幅上涨,拯救了 AI 交易

- 由于 $MU 证明自己不是周期性的,AI 股票应该上涨,这应该有助于更广泛的市场获得提振

相反,我们在开盘前不久得到了……

- $AAPL 宣布大幅提价,并有效利用 $MU 的财报来表示:“看!不是我们,但如果内存能达到 86% 的毛利率,那么我们就必须提价!”

- 这发生在三年内最热的 PCE 数据公布之后,尽管石油(过去几个月通胀的最大推动因素)仍在下降

- 微软随后加入派对,对所有 XBOX 产品提价,再次引用内存成本

市场随后在每个板块都出现恶性下跌……除了内存板块。

我认为这里发生的事情将被长期研究。超大规模云服务商,那些让 $MU 和 $SNDK 成为多倍回报股的公司,现在正被摧毁,因为……嗯,它们无法回购股票,无法实现正的自由现金流,也没有内存那样的定价能力。

事实上,这就是 Melius Research 今天发布的观点:

“为什么要持有一个短期内无法回购股票的超大规模云服务商?美光可以在 CY27 开始每季度回购超过 250 亿美元的股票。内存将沦为这个 AI 时代所有瓶颈中的 THE BOTTLENECK。$MU 表示当前状况将持续到 2027 日历年后,基本上保证了史诗级别的回购,尤其是明年日历年。”

我们已经到了这样一个地步:卖方机构表示,在你能持有所有瓶颈中的瓶颈时,持有世界上最好的公司已经没有意义。

问题是:我不知道 Melius 是否真的错了。

我的直觉告诉我,86% 的毛利率不会永远持续,但只要超大规模云服务商愿意支付,那么市场参与者的结构性逻辑就归结为一个简单的问题:为什么持有支付资本支出的公司,而不是受益于它的公司?

问题很明显:如果内存通胀继续剧烈,它将影响市场的每个部分。从汽车到数据中心再到 PC。$NVDA 可以征收一种税,因为它在构建高度依赖知识产权的产品。市场会允许像内存这样不高度依赖知识产权的东西,迫使全球消费者为产品支付显著更高的价格吗?另外,内存制造商甚至在意吗,因为只要他们控制供应,他们就能控制定价?

我想象大科技公司要么降低资本支出以停止支付成本,要么继续支付成本,要么尝试创新。他们很可能不会降低资本支出,最有可能继续支付成本,因此他们可能有一些元素试图在这个领域专注于创新……但如果资本支出不会有任何有意义的截止,内存的故事就会继续。

市场今天下跌是因为更高的通胀意味着加息的可能性更大。我的意思是,当 $MU 创下历史新高时,$NVDA 跌破 200。$NVDA 的供应商比 $NVDA 最大的客户更有价值。因此,这正在创造一种 AI 通胀类型,基本上导致市场抛售其他所有东西。

不确定这将如何发展,散户继续逢低买入,今天的红色可能被买进……尤其是随着盈利继续增长……但我们正处于一个新范式,对于这个市场如何为股票支付溢价,如果你对构建 AI 重要的组件拥有定价能力,而不是实际使用 AI 的公司,你就会获得溢价。
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