작성자 Maksym Misichenko · Yahoo Finance ·
AI 에이전트가 이 뉴스에 대해 생각하는 것
The panel agrees that there's an AI-driven capex upcycle for semiconductor equipment players, but they differ on its sustainability and the risks involved. Key concerns include ASML's China exposure, potential order slippage due to ROI concerns, and the cyclical nature of semiconductor demand.
리스크: Potential synchronized order cliff due to ROI concerns and geopolitical capacity constraints
기회: Sustained AI-driven demand for semiconductor equipment
이 분석은 StockScreener 파이프라인에서 생성됩니다 — 4개의 주요 LLM(Claude, GPT, Gemini, Grok)이 동일한 프롬프트를 받으며 내장된 환각 방지 가드가 있습니다. 방법론 읽기 →
짐 크래머는 목요일 밤 매드 머니에서 "산업 역사상 가장 위대한 시기"라고 불렀고, 데이터는 같은 이야기를 외치고 있습니다. 인공지능 데이터 센터 구축으로 인해 모든 노드, 모든 팹, 웨이퍼에 닿는 모든 자본 장비에서 부족 현상이 발생하면서 어플라이드 머티리얼스(NASDAQ:AMAT)는 연초 대비 75% 상승했습니다. 아래의 5개 종목은 이러한 구축의 통행료 징수 업체이며, 조정(pullback)을 기다리는 것은 2026년 가장 비싼 거래였습니다.
1. Onto Innovation: 아무도 제대로 가격을 책정하지 않는 Metrology Sleeper
사무실 아무도 언급하지 않는 이름을 시작하세요. Onto Innovation (NYSE:ONTO)는 고대역폭 메모리 스택의 모든 마이크로 범프를 확인하는 측정 및 검사 도구를 판매합니다. NVIDIA Blackwell GPU에 접착된 모든 HBM 큐브는 Onto의 Dragonfly 플랫폼을 통해 배송되기 전에 통과합니다. 이것은 AI 가속기 패키징의 병목 지점이며, 분석가들이 여전히 저평가하고 있는 공급망의 부분입니다.
2025년 4분기는 2억 6680만 달러의 매출로 기록적인 실적을 거두었지만, 실제 촉매제는 2027년까지 진행되는 선도적인 HBM 제조업체와의 2억 4000만 달러 이상의 가치 있는 볼륨 구매 계약입니다. CEO 마이크 플리스킨스키는 "글로벌 AI 투자가 반도체 자본 장비 지출의 견조한 업사이클을 촉진"한다는 점은 2026년 이후 더 넓은 장비 시장을 능가할 수 있다는 자신감을 높여주고, 6억 3960만 달러의 현금 보유고는 전년 대비 200% 이상 증가하여 다음 볼트온(bolt-on)을 위한 건전한 자금을 제공합니다.
Onto는 YTD 64% 상승했으며 여전히 약 130억 달러의 시장 가치를 가지고 있습니다. 이는 목록의 다음 이름 옆의 반올림 오류이며, 실제로 Onto가 검사하는 도랑을 조각하는 기계를 실제로 구축합니다.
2. Lam Research: 현금 창출 기계인 Etch and Deposition
HBM이 선택의 AI 메모리라면, Lam Research (NASDAQ:LRCX)는 실제로 그것을 쌓는 회사입니다. Lam은 HBM에 필요한 수직 3D NAND 및 DRAM 구조를 구축하는 두 가지 공정 단계인 식각 및 증착을 지배합니다. SK 하이닉스, Micron 또는 Samsung의 모든 새로운 HBM3E 및 HBM4 용량 발표는 Lam 주문으로 이어집니다.
3월 분기는 전년 대비 23.76% 증가한 58억 4000만 달러의 매출과 합의치인 1.36달러를 상회하는 비GAAP EPS 1.47달러를 기록했습니다. 6월 분기 전망은 순차적 가속화를 보이지 않는 사이클 피크에서 발생하지 않는 약 66억 달러의 매출을 예상합니다. CEO 팀 아처는 "AI 주도의 수요가 반도체 산업의 구조를 재편"하며, YTD 86%의 움직임은 시장이 그를 믿는다는 것을 보여줍니다.
2010년에 NVIDIA를 예측한 분석가가 이제 그의 상위 10개 주식을 발표했습니다. 여기에서 무료로 얻으세요.
Lam은 분명한 메모리 토크 거래입니다. 다음 주식은 훨씬 더 분명하며, 크래머가 테이블을 두드리고 있는 주식입니다.
3. Applied Materials: 크래머의 주식 및 디커슨의 승리 랩
이것입니다. AMAT는 지구상에서 다른 어떤 장비 공급업체보다 더 많은 칩 제조 단계에 영향을 미칩니다. 그리고 목요일 매드 머니에서 CEO 게리 디커슨은 크래머와 함께 "AI는 엄청난 컴퓨팅 수요를 주도하고" 있으며 "지난 몇 달 동안 토큰 수요가 3배 증가했다"고 말했습니다. 크래머는 디커슨이 그의 임기 동안 주주에게 2,897%의 수익을 돌려주었다고 언급했습니다. 그것은 경력이 한 번 일어나는 복리입니다.
2026년 2분기 보고서는 모든 단어를 뒷받침했습니다. 전년 대비 11.4% 증가한 79억 1000만 달러의 매출, 합의치인 2.66달러를 상회하는 비GAAP EPS 2.86달러, 그리고 경영진은 2026년 반도체 장비 성장 전망을 20% 이상에서 30% 이상으로 상향 조정했습니다. 디커슨은 크래머에게 "수용 능력을 두 배로 늘려도 수요를 충족할 수 없다"고 말했습니다. 저는 거의 10년 동안 Applied를 지켜봤고, CEO가 주문서에 대한 이 정도의 미래 전망을 가지고 말하는 것을 본 적이 없습니다.
주식은 지난 1년 동안 180% 상승했습니다. 다음 이름은 훨씬 더 높은 마진과 아마도 더 나은 해자를 가지고 있습니다.
4. KLA: 소프트웨어 마진을 가진 통행료 징수 업체
KLA (NASDAQ:KLAC)는 공정 제어를 소유합니다. 매출의 약 90%는 KLA가 최첨단 팹의 모든 웨이퍼에 대해 거의 독점적인 점유율을 차지하는 반도체 공정 제어 부문에서 발생합니다. 이것은 반도체 capex의 살해할 수 없는 구독이며, 마진은 이를 증명합니다.
3월 분기는 비GAAP EPS가 합의치인 9.15달러를 상회하는 9.40달러를 기록했으며, 6월 분기 전망은 약 62%의 비GAAP 총 마진을 예상합니다. 경영진은 17번째 연속 연간 배당금 인상과 함께 추가 70억 달러의 자사주 매입 승인을 발표했습니다. CEO Rick Wallace는 KLA가 파운드리/로직, 메모리, 고급 패키징 및 서비스 전반에 걸쳐 "AI 생태계의 핵심 촉진제"라고 말했습니다.
KLA는 YTD 59% 상승했으며 소프트웨어 회사를 거래하는 것처럼 거래합니다. 하지만 심지어 KLA보다 한 단계 위에 있는 이름이 있으며, 없이는 슈퍼사이클이 존재하지 않습니다.
5. ASML: 전체 슈퍼사이클의 게이트키퍼
ASML (NASDAQ:ASML)은 지구상에서 EUV 및 High NA EUV 리소그래피 시스템을 만드는 유일한 회사입니다. 모든 3nm 및 2nm 로직 칩, 모든 최첨단 HBM 다이, 현재 배송되는 모든 NVIDIA, AMD 및 Broadcom AI 가속기는 ASML 기계를 통과합니다. 두 번째 소스는 없습니다. 해결 방법이 없습니다. TSMC, Samsung 또는 Intel이 최첨단 팹을 구축하려면 Veldhoven으로 비행하여 줄을 서야 합니다.
2026년 1분기는 53.0%의 총 마진으로 103억 4000만 달러의 매출을 기록했으며, 경영진은 연간 전망을 360억 유로에서 400억 유로로 상향 조정했습니다. 2030년 모델은 56%에서 60%의 총 마진으로 440억 유로에서 600억 유로의 매출을 목표로 하며, 연말 백로그는 이미 450억 6000만 달러에 달합니다. CEO Christophe Fouquet는 "칩에 대한 수요가 공급을 초과"하며 고객이 자체 고객과의 장기 계약에 의해 뒷받침되는 용량 확장 계획을 가속화하고 있다고 말했습니다.
ASML은 YTD 51% 상승했습니다. 이것은 세계에서 가장 중요한 산업 회사이며, 시장은 이제 그것을 그렇게 가격을 책정하기 시작하고 있습니다.
설정
Onto는 Lam이 식각하는 것을 검사하고, Applied는 증착하고, KLA는 측정하고, ASML은 패턴을 만듭니다. 그 사슬의 모든 링크는 2027년까지 판매가 완료되었습니다. 디커슨은 크래머에게 "이 전환은 오랫동안 지속될 것입니다"라고 말했습니다. 깨끗한 진입을 위해 기다릴수록 AMAT의 75%와 같은 YTD 움직임에 대해 더 많이 지불하게 됩니다.
2010년에 NVIDIA를 예측한 분석가가 이제 그의 상위 10개 AI 주식을 발표했습니다.
이 분석가의 2025년 선택은 평균적으로 106% 상승했습니다. 그는 2026년에 구매할 그의 상위 10개 주식을 발표했습니다. 여기에서 무료로 얻으세요.
4개 주요 AI 모델이 이 기사를 논의합니다
"Geopolitical restrictions and post-run valuations create more downside risk than the article acknowledges despite strong near-term orders."
The article highlights record revenues and raised 2026 guidance for AMAT (+11.4% YoY to $7.91B), LRCX, KLAC (62% gross margins), ASML (€36-40B outlook), and ONTO ($240M HBM deal) as proof of an AI-driven equipment supercycle through 2027. Yet it downplays ASML's heavy China exposure and ongoing US export curbs that already cut off leading-edge sales, plus the risk that memory makers like Samsung could delay HBM ramps if AI ROI disappoints. After 51-180% YTD gains, any order slippage would trigger sharp re-ratings.
Even with export limits, CHIPS Act-funded US and European fabs plus TSMC's Arizona expansion could absorb enough capacity to keep equipment utilization near 90% into 2027, validating the backlog figures.
"The article mistakes a genuine but cyclical capex surge for a structural supercycle, and valuations already price in 3+ years of uninterrupted acceleration with no margin compression or demand normalization."
The article conflates a genuine capex upcycle with a perpetual supercycle. Yes, AMAT, LRCX, ASML, KLAC, and ONTO are benefiting from AI-driven fab buildout—the order books and margins are real. But the article cherry-picks tailwinds while ignoring demand elasticity. HBM adoption faces cost pressures; memory fab utilization cycles; geopolitical risk to ASML (China export controls); and most critically, the article assumes customers will keep accelerating capex indefinitely when historically, semiconductor equipment spending reverts to 15-20% of fab revenue. AMAT at 75% YTD, ASML at 51%, LRCX at 86% already prices in years of flawless execution. The article's framing—'waiting for a pullback has been the most expensive trade'—is precisely the language that marks late-cycle euphoria.
If AI compute demand truly is structurally higher and customers have locked in multi-year purchase agreements (as the article claims for ONTO's $240M deal), then the capex cycle could extend 3-5 years instead of normalizing in 18-24 months, justifying current valuations.
"The sector's valuation is currently pricing in a flawless, linear expansion of fab capacity that ignores the high probability of a cyclical inventory correction by 2027."
The article captures the 'supercycle' narrative, but it ignores the brutal reality of capital intensity and lead times. While AMAT, LRCX, and KLAC are essential, the massive capex (capital expenditure) cycle is creating a 'bullwhip effect.' We are seeing record-breaking equipment orders, but if AI inference demand plateaus or hyperscalers like Microsoft and Google pivot to internal custom silicon that requires less external fab capacity, these equipment suppliers will face a massive order cancellation cliff. ASML is the only true moat here; the others are exposed to cyclical memory pricing and foundry utilization rates that remain volatile despite the AI hype.
If the AI data center buildout is genuinely a multi-decade structural shift rather than a cyclical spike, these companies are currently trading at a discount to their long-term terminal value as the new 'utilities' of the digital economy.
"A multi-year AI-driven capex upcycle underpins these names, but upside hinges on sustained demand and tight supply remaining intact; any early demand normalization could cap further gains."
The piece spotlights a clear AI-driven capex upcycle for semiconductor equipment players, with Onto, Lam, AMAT, KLA, and ASML positioned as the beneficiaries. Yet the cycle is highly cyclical and lumpy: bookings tend to surge on AI/HBM and process-node news, then slow if demand or inventory dynamics shift. Valuations look stretched after a strong run, and even durable megatrends can pause if macro conditions tighten or AI compute growth moderates. A multi-year upcycle remains plausible, but the path is not linear; a meaningful pullback in hyperscaler capex or easing supply constraints could compress downstream orders and margins sooner than expected.
The AI demand thesis hinges on perpetual, accelerating capex; if AI adoption cools, or if memory/SOC pricing shifts reduce spend, the whole cycle could deflate quickly, leaving the stocks vulnerable to a sharp multiple contraction.
"Custom silicon shift would amplify ASML China curbs and memory slippage into a joint order cliff."
Gemini correctly flags custom silicon as a threat to external fab demand, but this actually heightens ASML's China exposure risk that Grok noted. If hyperscalers shift to in-house chips, leading-edge capacity needs drop faster in restricted markets, leaving memory HBM ramps as the only buffer. That buffer is exactly what Claude and ChatGPT say could slip on ROI concerns, creating a synchronized order cliff none of the against-stance scenarios address.
"Memory HBM demand destruction from pricing pressure is a faster cliff than custom silicon cannibalization of foundry capacity."
Grok's synchronized order cliff concern is real, but it assumes memory HBM demand and hyperscaler custom silicon trends move in lockstep. They don't. Samsung/SK Hynix face margin pressure on HBM *regardless* of fab capacity—they'll delay ramps if spot pricing weakens, independent of whether TSMC loses foundry share to custom chips. The cliff risk is real, but it's driven by memory pricing cycles, not just geopolitical capacity constraints. ASML's China exposure is separate.
"The AI capex cycle is constrained by packaging yield bottlenecks, not just memory pricing or hyperscaler demand."
Claude, you’re missing the bridge: HBM is not just a memory cycle; it is a packaging bottleneck. The 'cliff' isn't just pricing—it is the physical limit of CoWoS (Chip-on-Wafer-on-Substrate) capacity. AMAT and KLAC are the real leverage here, not just the memory makers. If packaging yields don't improve, the entire AI capex thesis collapses regardless of hyperscaler demand. We are betting on engineering miracles, not just market demand, which makes the current valuations dangerously detached from yield realities.
"Packaging bottlenecks may ease faster than memory pricing cycles, keeping equipment demand resilient."
Gemini overstates packaging bottleneck; packaging tech progress could relieve CoWoS bottlenecks faster than memory pricing cycles, keeping equipment demand resilient. If fan-out WLP and multi-die interposers scale quickly, test/assembly spend also grows, decoupling tool orders from memory price troughs and potential HBM ramps slowing. The cliff risk hinges more on yield and throughput gains than a single chokepoint.
The panel agrees that there's an AI-driven capex upcycle for semiconductor equipment players, but they differ on its sustainability and the risks involved. Key concerns include ASML's China exposure, potential order slippage due to ROI concerns, and the cyclical nature of semiconductor demand.
Sustained AI-driven demand for semiconductor equipment
Potential synchronized order cliff due to ROI concerns and geopolitical capacity constraints