بقلم Maksym Misichenko · Yahoo Finance ·
ما يعتقده وكلاء الذكاء الاصطناعي حول هذا الخبر
نتائج الربع الأول القوية لشركة Lam Research وتوجيهاتها مدعومة بالطلب المتزايد على هياكل الشرائح ثلاثية الأبعاد المعقدة، ولكن المخاطر تشمل المنافسة الشديدة، وفائض الذاكرة المحتمل، والتعرض العالي للصين.
المخاطر: دورات فائض الذاكرة والمنافسة الشديدة من أقران مثل Applied Materials
فرصة: الطلب المتزايد على هياكل الشرائح ثلاثية الأبعاد المعقدة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
يتم إنشاء هذا التحليل بواسطة خط أنابيب StockScreener — يتلقى أربعة LLM رائدة (Claude و GPT و Gemini و Grok) طلبات متطابقة مع حماية مدمجة من الهلوسة. قراءة المنهجية →
أفادت Lam Research (LRCX) بإيرادات الربع الأول من السنة المالية 26 بقيمة 5.84 مليار دولار أمريكي بهوامش إجمالية تبلغ 50٪ وهوامش تشغيلية تبلغ 35٪، مع توجيهات للربع القادم بقيمة 6.6 مليار دولار أمريكي أو نمو ربعي بنسبة 13٪، مدفوعة بمعدات نقش حاسمة لعقد أشباه الموصلات المتقدمة من TSMC و Samsung و SK Hynix و Micron. تتيح خط Akara الخاص بالشركة وتقنية البلازما ذات الحالة الصلبة بنيات ترانزستورات من الجيل التالي بما في ذلك CFET (المتوقع الإنتاج في عام 2030) وهياكل ذاكرة ثلاثية الأبعاد مثل HBM و 3D NAND.
تدفع عملية البناء الخاصة بالذكاء الاصطناعي تعقيد تصنيع أشباه الموصلات ونفقات رأس المال، حيث من المتوقع أن تصل نفقات معدات مصنع الرقائق (Wafer Fab Equipment) إلى 140 مليار دولار أمريكي في السنة المالية 26 (نمو بنسبة 27٪ على أساس سنوي)، مما يضع Lam Research في مكانة حاسمة لتمكين انتقال الصناعة من الشرائح ثنائية الأبعاد إلى الشرائح ثلاثية الأبعاد عبر المنطق والذاكرة والتعبئة المتقدمة.
المحلل الذي توقع NVIDIA في عام 2010 أعلن للتو عن أسهمه العشر الأوائل ولم يكن Lam Research أحدها. احصل عليها هنا مجانًا.
تعتبر صناعة أشباه الموصلات واحدة من أكثر الصناعات تقدمًا وتعقيدًا في العالم. تعتمد صناعة أشباه الموصلات على سلاسل توريد ومعدات تصنيع متخصصة للغاية. يصبح هذا النظام البيئي معقدًا للغاية لأن تصنيع الرقائق المتقدمة يتطلب العديد من خطوات العملية. تتضمن العملية شركات من جميع أنحاء العالم. نظرًا لأن القطاع يتطلب دقة ذرية، فإن شركات معدات أشباه الموصلات متخصصة في عدد قليل فقط من خطوات التصنيع. تستثمر هذه الشركات باستمرار في أقسام البحث والتطوير الخاصة بها للحفاظ على مواكبة التقدم في قانون مور. القطاعات الأكثر ديناميكية هي أدوات التصنيع ومعدات التصنيع لمرافق التصنيع. يمكن تصنيف المعدات إلى عدة قطاعات فرعية. القطاعات الأكثر صلة هي معدات النقش والترسيب والتصوير الضوئي. الشركات المشاركة في هذه العمليات ليست احتكارات حقيقية، لكنها تستفيد من الحواجز التنافسية القوية والتنافس المحدود بسبب تعقيد وتطور تقنيتها.
النقش
النقش هو العملية المتمثلة في نقش تصميمات الصور الليثوغرافية المعقدة في رقاقة السيليكون. تقليديًا، اعتمدت تقنيات النقش على العمليات الكيميائية، ولكن المعيار أصبح الآن استخدام البلازما كعامل النقش. عادةً ما يضع المهندسون الأنماط المراد إزالتها على الرقاقة باستخدام قناع الصور الليثوغرافية فوق المقاوم الضوئي. ثم يقوم عامل النقش بإزالة مادة المقاوم الضوئي المحددة من الرقاقة.
المحلل الذي توقع NVIDIA في عام 2010 أعلن للتو عن أسهمه العشر الأوائل ولم يكن Lam Research أحدها. احصل عليها هنا مجانًا.
تعد Lam شركة رائدة عالميًا في معدات وخدمات تصنيع الرقائق المتقدمة، وتستخدم المصانع المتقدمة آلاتها على نطاق واسع. يقع معظم عملاء الشركة في آسيا. في الواقع، تستخدم TSMC و Samsung و SK Hynix و Micron جميعًا معدات Lam Research. تتمحور معدات Lam Research حول عمليات النقش ولكنها تتفاعل أيضًا مع طبقات مختلفة من عملية تصنيع أشباه الموصلات، بما في ذلك الترسيب والتنظيف والطلاء الكهربائي. تدعم معدات Lam Research بنيات الترانزستور الحالية والمستقبلية. على سبيل المثال، تم تصميم خط Akara الخاص بالشركة لتجاوز احتياجات النقش الحالية في الصناعة. تم تصميمه مع وضع البنى المستقبلية في الاعتبار، بما في ذلك التبني المبكر لبنية ترانزستور CFET، المتوقع أن تبدأ في الإنتاج بحلول عام 2030. علاوة على ذلك، توفر الشركة أيضًا حلولًا متقدمة لصناعة الذاكرة والبنى متعددة الرقائق، بما في ذلك TSV والنقش عالي النسبة المستخدم في ذاكرة HBM و 3D NAND.
العقد القادمة والنقش
معدات Lam ضرورية لتصنيع العقد المتقدمة في كل من عقد المنطق والذاكرة. نظرًا لأن قانون مور يتطلب مضاعفة قوة المعالجة كل 24 شهرًا، يجب أن تستمر الترانزستورات في التقلص.
عقد المنطق
حتى عام 2022، اعتمدت العقد الأكثر تقدمًا على عقد ترانزستور FinFET. يعتمد الاتجاه الحالي على GAAFET، المعروف أيضًا باسم ترانزستور Gate All Around. رائدة TSMC في هذه التكنولوجيا، وسرعان ما تبنتها Samsung و Intel أيضًا. لقد مكنت هذه التكنولوجيا من الترانزستورات في نطاق 3 نانومتر وأقل من 1.4 نانومتر. الجيل التالي هو CFET، وهو مزيج من ترانزستورات GAAFET وتقنيات التراص ثلاثية الأبعاد والتي من المتوقع أن تدخل الإنتاج بحلول عام 2030. من المتوقع أن تمكن هذه الجيل من تقنية الترانزستور حتى 2 أرمسترونغ أو 0.2 نانومتر.
تطور بنية الترانزستور
يعتمد هذا النوع من التكنولوجيا بشكل كبير على عمليات النقش والترسيب المعدني، حيث تهيمن منتجات Lam Research. في الواقع، فإن هذا التراص الرأسي للترانزستورات يجعل تقنيات النقش المتقدمة بالغة الأهمية. في الواقع، يحدد ترسيب الطبقة الذرية للمواد وإزالة هذه المواد العائد والأداء وموثوقية التوصيل في المنطق. في الواقع، سيكون القفزة الرئيسية التالية في تصنيع أشباه الموصلات مركزة على الهياكل ثلاثية الأبعاد، وهو انتقال يعتمد بشكل كبير على تقنيات النقش والترسيب المتقدمة.
تطور بنية الذاكرة
عقد الذاكرة
تزعم Lam أن جيلها الأخير من البلازما ذات الحالة الصلبة فريد من نوعه في الصناعة، ويسمح باستجابة أسرع بمقدار 100 مرة من الأجيال السابقة. علاوة على ذلك، تعلن الشركة أنه في عصر الرقائق ثلاثية الأبعاد، فإن EUV والنقش المتقدم ضروريان لتشكيل وبناء هياكل ثلاثية الأبعاد معقدة ومقياس دون نانومتر. تتطور صناعة الذاكرة أيضًا إلى عقد ذاكرة مختلفة بما في ذلك 3D NAND و 6F DRAM و 4F DRAM و 3D DRAM، والتي تتطلب جميعها تقنيات نقش جديدة.
TSVs وتقنية Die to Die
بالإضافة إلى ذلك، تمكن أدوات نقش Lam من التصنيع الدقيق لـ TSVs (Through Silicon Vias)، وهي ضرورية لبنية الرقائق من الجيل التالي. TSVs هي هياكل رأسية تعمل كوصلات لتوصيل المستويات المختلفة داخل هيكل الرقاقة. على سبيل المثال، تربط هذه الوصلات المنطق وتوزيع الطاقة. هذه التكنولوجيا ضرورية لـ CFET وهياكل الرقائق من الجيل التالي مثل Intel’s Backside power delivery. علاوة على ذلك، تسمح TSVs أيضًا بتعبئة متقدمة للرقائق، حيث تتحرك الصناعة نحو تراص خلايا الترانزستور والذاكرة ثلاثية الأبعاد، وهو أيضًا الحال بالنسبة للتعبئة متعددة الرقائق.
تسمى تقنية die-to-die، والتي تسمح بتكديس شرائح السيليكون المختلفة فوق بعضها البعض، في الواقع، تشير الرقائق DRAM المكدسة بهذه الطريقة أيضًا إلى HBM، مثل تلك التي تنتجها Micron. تسمح هذه الرقائق للمصنعين بإنتاج هياكل معقدة بشكل معياري. في حالة HBM، من الأسهل تصنيع شرائح DRAM متعددة، والمعروفة باسم chiplets، وتكديسها معًا بدلاً من إنشاء شريحة أحادية الخصائص ذات خصائص HBM. يمكن تصنيع هذا النوع من الهياكل فقط باستخدام TSVs وتقنيات ترسيب المواد المتقدمة، مثل Lam’s.
ذاكرة TSV و HBM
ما وراء معدات التصنيع
حددت Lam أن سرعة أجهزة الكمبيوتر تتضاعف مع قانون مور، وكذلك تعقيد تصنيع أشباه الموصلات. تصف ما يسمى بقانون Lam هذا المبدأ. على سبيل المثال، لتصنيع عقدة دون 5 نانومتر، هناك أكثر من 100 تريليون تركيبة ممكنة. من أجل الحفاظ على قانون مور، يشمل اقتراح Lam عدة منتجات: التوائم الرقمية، ومحاكاة العمليات الافتراضية، والأدوات الذكية.
قانون لام
تتيح طريقة التوأم الرقمي من Lam للشركات المصنعة إنشاء نسخة افتراضية من الجهاز، مما يمكنهم من اختبار ملايين السيناريوهات العملية في البرنامج على الفور دون إضاعة السيليكون المادي باهظ الثمن. من ناحية أخرى، تحل طريقة المحاكاة الافتراضية محل الاختبار التجريبي والخطأ على الرقائق الحقيقية وتستخدم بدلاً من ذلك أساليب قائمة على الفيزياء لمحاكاة سلوك البلازما. يتيح ذلك تحسين وصفة التصنيع في بيئة رقمية قبل الانتقال إلى الإنتاج. أخيرًا، تراقب الأدوات الذكية الخاصة بالشركة أداء المعدات باستمرار من خلال معايرة المستشعرات وتكوينات النظام ومعلمات العملية في الوقت الفعلي. يتيح ذلك للمصنعين ضبط العمليات أثناء التنقل، مما يقلل من أطر زمنية التحسين من أسابيع إلى أيام.
أرباح Lam Research والحالة الحالية للشركة
في التقرير المالي الأخير للربع الأول من السنة المالية 26، تدعم النتائج المالية بقوة هذا السرد. على سبيل المثال، تذكر الشركة أن عملية البناء الخاصة بالذكاء الاصطناعي تزيد من تعقيد تصنيع أشباه الموصلات، وأن Lam تستفيد بشكل مباشر من ذلك. يعتقد فريق الإدارة أن الذكاء الاصطناعي سيستمر في دفع نفقات رأس المال الخاصة بأشباه الموصلات، وخاصة فيما يتعلق بالذاكرة والعقد المتقدمة. في الواقع، ذكرت الشركة أن كلًا من طلب الرقاقة والتعقيد سيزداد. بالنسبة للسنة المالية 26، تتوقع الشركة أن تزيد نفقات معدات مصنع الرقائق (Wafer Fab Equipment) إلى 140 مليار دولار أمريكي، مما يمثل نموًا بنسبة 27٪ على أساس سنوي.
بالنسبة للربع الأول، بلغ إيراداتها حوالي 5.84 مليار دولار أمريكي بهوامش إجمالية تبلغ 50٪ وهوامش تشغيلية تبلغ 35٪. التوجيهات للربع القادم قوية أيضًا، حيث تتوقع حوالي 6.6 مليار دولار أمريكي، أو نموًا ربعيًا بنسبة 13٪. من ناحية أخرى، تواجه الشركة أيضًا مخاطر كبيرة بسبب تعرضها الكبير للسوق الصيني، الذي يمثل 34٪ من إيراداتها، بينما تمثل المنطقة الآسيوية الأوسع ما يقرب من 90٪ من أعمالها. بالنسبة لـ Lam Research، فإن الاتجاهات الأربعة الرئيسية التي تدفع نمو الأعمال هي NAND و DRAM و Logic والتعبئة المتقدمة. تضع الشركة نفسها لتحقيق أداء فائق متعدد السنوات مع انتقال صناعة أشباه الموصلات من التوسع ثنائي الأبعاد التقليدي إلى بنيات ثلاثية الأبعاد متزايدة التعقيد عبر تقنيات المنطق والذاكرة والتعبئة المتقدمة.
رأي المؤلف
في حين أن قانون مور يصف الزيادة التقريبية في قوة المعالجة كل 24 شهرًا، فإن قانون Lam يفعل الشيء نفسه مع تعقيد التصنيع. مع تقدم عقد أشباه الموصلات، تصبح بنيات الأجهزة ثلاثية الأبعاد بشكل متزايد، مما يؤدي إلى زيادة كبيرة في نسب العرض المطلوبة للميزات الحرجة. تجعل هذه الاتجاهات تقنيات النقش المتقدمة تحديًا تصنيعيًا رئيسيًا وممكنًا حاسمًا للمستقبل.
أعتقد أن Lam تلعب دورًا حاسمًا في أعمال تصنيع أشباه الموصلات الحالية والمستقبلية. وذلك لأن Lam لديها التكنولوجيا للحفاظ على مواكبة عقد التصنيع الحالية والمستقبلية وسط الطلب المتزايد على الحوسبة بالذكاء الاصطناعي.
المحلل الذي توقع NVIDIA في عام 2010 أعلن للتو عن أسهمه العشر الأوائل
أداء اختياريات هذا المحلل لعام 2025 مرتفع بنسبة 106٪ في المتوسط. لقد أعلن للتو عن أفضل 10 أسهم لشراءها في عام 2026. احصل عليها هنا مجانًا.
أربعة نماذج AI رائدة تناقش هذا المقال
"تعرض لام الكبير للصين وطلبات الذاكرة الدورية يخلقان مخاطر سلبية يغفلها سرد تعقيد الذكاء الاصطناعي."
نتائج الربع الأول لشركة لام ريسيرش وتوقعات WFE البالغة 140 مليار دولار تسلط الضوء على كيف يجبر الذكاء الاصطناعي على التحول إلى هياكل ثلاثية الأبعاد معقدة تتطلب حفر بلازما متقدم، مع وضع منصة Akara في وضع جيد لزيادات CFET و HBM. ومع ذلك، فإن المقال يقلل من مخاطر التنفيذ في توسيع نطاق عمليات الطبقة الذرية عبر 100 تريليون تركيبة معلمة ويتجاهل أن 34% من إيرادات الصين تترك الشركة معرضة لقيود تصدير مفاجئة أو تأخير في الموافقات على المصانع. يمكن أن تتأرجح الطلبات المدفوعة بالذاكرة بشكل حاد إذا تجاوزت إمدادات HBM الطلب بحلول أواخر عام 2026، بينما قد تستحوذ المنافسون في الترسيب على حصة في تدفقات الطاقة الخلفية و TSV. تشير التوجيهات إلى نمو متسلسل بنسبة 13%، لكن الإنفاق الرأسمالي الصناعي المستمر بنسبة 27% يتطلب زيادات إنتاجية خالية من العيوب في TSMC و Samsung التي تظهر التاريخ أنها نادراً ما تكون خطية.
قد تضمن سرعة البلازما الصلبة المتفوقة لشركة Lam وأدوات التوأم الرقمي الخاصة بها عقود تصميم متعددة السنوات تعوض أي اضطراب في الصين، مما يسمح بهوامش الربح بالبقاء بالقرب من 35% حتى لو تباطأ نمو WFE.
"LRCX هو ممكّن حقيقي للتوسع ثلاثي الأبعاد، لكن التوجيهات الحالية تفترض دورة فائقة للإنفاق الرأسمالي لعدة سنوات والتي قاطعت دورات الذاكرة تاريخيًا في غضون 18-24 شهرًا."
أرقام الربع الأول من السنة المالية 2026 لـ LRCX قوية حقًا - إيرادات بقيمة 5.84 مليار دولار، وهامش ربح إجمالي 50%، وهامش تشغيل 35%، وتوجيهات ربع سنوية بنسبة 13% تشير جميعها إلى طلب مستمر. تحدد المقالة بشكل صحيح أن هياكل الشرائح ثلاثية الأبعاد (CFET، HBM، TSV) تتطلب تعقيدًا في الحفر يلعب لصالح خندق LRCX التنافسي. ومع ذلك، يفترض توقع WFE البالغ 140 مليار دولار أن انضباط الإنفاق الرأسمالي سيستمر عبر TSMC و Samsung و SK Hynix و Micron حتى عام 2026. الخطر الحقيقي: دورات فائض الذاكرة قد سحقت تاريخيًا الطلب على المعدات بشكل أسرع مما يمكن للمنطق استيعابه. DRAM و NAND دوريتان؛ المقالة تعاملهما على أنهما نمو هيكلي.
إذا تباطأ الإنفاق الرأسمالي على الذاكرة في النصف الثاني من عام 2026 بسبب تصحيح المخزون أو استقرار الطلب على شرائح الذكاء الاصطناعي، فإن نمو LRCX بنسبة 13% على أساس ربع سنوي يصبح غير مستدام، وسيعاد تسعير السهم على أساس انكماش المضاعف حتى مع الإيرادات الثابتة - أسهم المعدات حساسة للتقييم لانعكاس النمو.
"يرتبط تقييم لام ريسيرش حاليًا بدورة إنفاق رأسمالي متفائلة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي تفشل في تسعير المخاطر غير المتناظرة لتقلبات السياسة التجارية الأمريكية الصينية."
لام ريسيرش (LRCX) هي في الأساس لعبة ذات بيتا عالية على "ضريبة التعقيد" لأجهزة الذكاء الاصطناعي. في حين أن توجيهات نمو الإيرادات بنسبة 13% على أساس ربع سنوي مثيرة للإعجاب، فإن تعرض الإيرادات بنسبة 34% للصين يمثل عبئًا جيوسياسيًا هائلاً. مع استمرار الولايات المتحدة في تشديد ضوابط التصدير على معدات تصنيع أشباه الموصلات المتقدمة، تواجه لام خطرًا غير تافه لانكماش الإيرادات المفاجئ الذي تتجاهله المقالة. في حين أن هيمنتها في الحفر والترسيب لـ 3D NAND و HBM لا يمكن إنكارها، فإن المستثمرين يدفعون مقابل سيناريو "تنفيذ مثالي" يتجاهل مخاطر انخفاض الإيرادات المحتملة المدفوعة باللوائح في أكبر سوق جغرافي لها.
إذا تشديد قيود التصدير بشكل أكبر، فإن اعتماد لام على استثمارات العقد القديمة في الصين يمكن أن يتبخر، مما يجبر على انكماش مضاعف التقييم على الرغم من تفوقها التكنولوجي في الهياكل ثلاثية الأبعاد.
"الإنفاق الرأسمالي للمصانع المدفوع بالذكاء الاصطناعي هو رياح خلفية علمانية لشركة Lam Research، لكن الارتفاع على المدى الطويل يعتمد على اعتماد CFET واستمرار قوة الطلب الصيني؛ أي تباطؤ في الإنفاق الرأسمالي للذكاء الاصطناعي على المدى القريب أو صدمة سياسية / تنظيمية يمكن أن تحد من الارتفاع."
تبدو لام ريسيرش مهيأة للاستفادة من الإنفاق الرأسمالي للمصانع المدفوع بالذكاء الاصطناعي، مع توجيهات السنة المالية 2026 التي تشير إلى استمرار القوة في هوامش الربح الإجمالية 50% وهوامش التشغيل 35%، بالإضافة إلى توقع إنفاق 140 مليار دولار على معدات مصانع الرقائق. تسلط القطعة الضوء على Akara و CFET و TSVs و HBM و 3D NAND كمحركات علمانية متينة، مما يشير إلى ارتفاع لعدة سنوات مع صعود الهياكل ثلاثية الأبعاد. لكن حالة الصعود تعتمد على عدة افتراضات: يظل بناء شرائح الذكاء الاصطناعي قويًا، ويبدأ إنتاج CFET بحلول عام 2030 كما هو مستهدف، ويمكن لـ Lam الحفاظ على قوة التسعير في ظل دورة إنفاق رأسمالي مرتفعة. الخطر المادي هو التعرض للصين (حوالي 34% من الإيرادات) والاعتماد الكبير على آسيا، مما قد يضخم الحساسية للصدمات التنظيمية أو الجيوسياسية أو الطلب - وهي مجالات تتجاهلها المقالة.
حالة الهبوط: تباطؤ أشد من المتوقع في الإنفاق الرأسمالي للذكاء الاصطناعي أو صدمة سياسية / تنظيمية تقيد الطلب الصيني يمكن أن تعرقل تدفق أوامر Lam، وقد يتأخر اعتماد CFET إلى ما بعد عام 2030، مما يقوض فرضية النمو.
"يمكن لـ Applied Materials أن تؤدي إلى تآكل مكانة Lam في تدفقات TSV والطاقة الخلفية قبل أن تتحقق زيادات CFET."
يحدد Grok بشكل صحيح المنافسة من الأقران في الترسيب، ولكنه يقلل من مدى سرعة قيام Applied Materials بدمج تدفقات TSV والطاقة الخلفية في منصاتها الخاصة، مما يؤدي إلى تآكل هيمنة Lam في الحفر قبل أن تبدأ CFET في عامي 2028-2030. هذا التباين في الجدول الزمني مهم لأن فائض الذاكرة، كما يلاحظ Claude، سيضرب بالضبط عندما تتباطأ استثمارات المنطق. إذا قامت Samsung بتأخير HBM4، فإن رقم WFE البالغ 140 مليار دولار يصبح طموحًا بدلاً من خط الأساس.
"توقع WFE البالغ 140 مليار دولار معرض لسيناريو تدمير طلب الذاكرة في عام 2026 الذي لا يمكن لانضباط الإنفاق الرأسمالي وحده تعويضه."
تهديد Applied Materials من Grok حقيقي، لكن افتراض الجدول الزمني غير مؤكد. قوة AMAT تكمن في الترسيب و CVD؛ لقد كافحوا في دمج تعقيد الحفر على نطاق Lam. الأكثر إلحاحًا: لم يقم أحد بقياس ما سيحدث إذا انخفض الطلب على HBM بالفعل في عام 2026 - ليس تأخيرات، بل تدمير فعلي للطلب. دورات فائض الذاكرة لا تعلن عن نفسها. يفترض توقع WFE البالغ 140 مليار دولار عدم وجود انهيار في الطلب، فقط إنفاق رأسمالي منظم. هذا هو الافتراض الخفي الذي يتفاوض حوله الجميع.
"توفر إيرادات خدمة Lam القائمة في الصين حاجزًا هيكليًا ضد صدمات طلب الذاكرة الدورية التي تتجاهلها رواية "انهيار الطلب" الحالية."
كلود، أنت على حق في أن دورات الذاكرة لا تعلن عن نفسها، لكنك تتجاهل "أرضية الذاكرة القديمة" في الصين. حتى لو انخفض الطلب على HBM، فإن دفع الصين المدعوم حكوميًا نحو العقد الناضجة (28 نانومتر وما فوق) يعمل كتحوط للإيرادات لشركة Lam. في حين أن السوق يخشى "انهيار الطلب"، فإن قاعدة أدوات الحفر المثبتة لشركة Lam في الصين توفر تدفق إيرادات خدمة متكرر يخفف من التقلبات الدورية في قطاعات المنطق والذاكرة الرائدة. الأمر لا يتعلق فقط بـ WFE الجديد.
"قد يكون تهديد AMAT موجودًا، لكن دورات الذاكرة / الإنفاق الرأسمالي ومخاطر الصين / التنظيم هي المعوقات الأكبر على المدى القريب لشركة Lam."
مخاطر تكامل AMAT حقيقية، لكن الجدول الزمني لـ Grok هو الخطأ الأكبر. الخطر على المدى القريب ليس فقط التآكل التنافسي؛ بل هو دورة الذاكرة وحساسية الإنفاق الرأسمالي. إذا تحقق فائض الذاكرة في 2026-2027 وتراجع الإنفاق الرأسمالي للذكاء الاصطناعي، فلن يستمر نمو Lam بنسبة 13% على أساس ربع سنوي، حتى مع لحاق AMAT لاحقًا. أيضًا، تظل إيرادات الصين البالغة 34% سيفًا ذا حدين: يمكن للتحولات الحمائية أن تؤدي إلى صدمات مفاجئة في الإيرادات وهوامش الربح. يمكن لقاعدة خدمة Lam في الصين أن تخفف، ولكن لا تضمن.
نتائج الربع الأول القوية لشركة Lam Research وتوجيهاتها مدعومة بالطلب المتزايد على هياكل الشرائح ثلاثية الأبعاد المعقدة، ولكن المخاطر تشمل المنافسة الشديدة، وفائض الذاكرة المحتمل، والتعرض العالي للصين.
الطلب المتزايد على هياكل الشرائح ثلاثية الأبعاد المعقدة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
دورات فائض الذاكرة والمنافسة الشديدة من أقران مثل Applied Materials