Выручка удвоилась. Почему прогноз прибыли все же снижен?

  • Выручка Cambricon за третий квартал 2026 года составила 3,531 млрд юаней, увеличившись на 104% год к году и на 13% к предыдущему кварталу, но оказалась на 57% ниже первоначального прогноза Goldman Sachs в 8,178 млрд юаней. Высокий рост и результат ниже ожиданий наблюдались одновременно, поскольку ранее Goldman установил высокую планку прогноза выручки.
  • Валовая маржа выросла с 56,1% во втором квартале до 58,7%, превысив также прогноз Goldman в 50%; однако этого все же не хватило, чтобы компенсировать недобор выручки. EBITDA за третий квартал составила 1,533 млрд юаней, что на 19% ниже прогноза банка; чистая прибыль составила 1,404 млрд юаней, что на 21% ниже ожиданий.
  • В связи с этим Goldman снизил прогноз выручки на 2026 год на 23%, до 18,438 млрд юаней, а прогноз чистой прибыли — на 11%, до 5,515 млрд юаней. Прогноз годовой валовой маржи повышен с 51,3% до 53,4%, что частично смягчило влияние снижения прогноза выручки.

Как поставки и сроки закупок влияют на дальнейший рост объемов?

  • Goldman объяснил отставание выручки главным образом нехваткой сырья и сроками закупок ведущих облачных клиентов. Клиентская база Cambricon достаточно концентрирована, поэтому сроки закупок крупных клиентов существенно влияют на признание выручки в отдельном квартале.
  • К концу третьего квартала запасы достигли 11,7 млрд юаней, увеличившись на 41% к предыдущему кварталу. Goldman считает, что это может поддержать последующие поставки ИИ-чипов. Однако ограничения поставок пластин остаются главным риском снижения, указанным банком; увеличение запасов и ограничения предложения необходимо рассматривать вместе.
  • Компания стремится к тому, чтобы квартальный рост выручки в четвертом квартале был не ниже показателя третьего квартала в 13%. Модель Goldman, в свою очередь, предполагает выручку четвертого квартала в размере 8,911 млрд юаней, примерно на 152% выше уровня третьего. Эти ориентиры существенно различаются, а годовой прогноз Goldman зависит от более концентрированного и масштабного признания выручки в четвертом квартале.

Что обеспечит среднесрочный рост и какова его цена для маржи?

  • Goldman ожидает, что капитальные затраты ведущих облачных платформ Китая в 2026–2028 годах вырастут соответственно на 105%, 21% и 14%. Учитывая это наряду с замещением импортной продукции отечественной и повышением характеристик чипов, банк сохраняет позитивный взгляд на Cambricon. Расширение бюджетов клиентов создает пространство для спроса, а обновление продуктов поддерживает улучшение продуктовой структуры и рост цен продаж.
  • Модель банка предполагает рост продаж облачных чипов с 303 тыс. штук в 2026 году до 1 млн штук в 2027 году, а средней цены продажи — с 8,459 долларов до 12,673 долларов. Рост объемов и цен поддерживает увеличение выручки в 2027 году на 392%; модель предусматривает рост выручки на 93% в 2028 году, тогда как цель компании — сохранять трехзначные темпы роста выручки до 2028 года.
  • Goldman в основном сохранил прогнозы выручки и прибыли на 2027–2028 годы, но рост объемов не сопровождается одновременным повышением маржи: в модели валовая маржа в 2027 году снижается до 51%, отношение расходов к выручке растет с 21,7% в 2026 году до 33,9%, а чистая маржа снижается с 29,9% до 15,2%.

Рекомендация «покупать» сохранена. Почему целевая цена снижена?

  • Goldman снизил целевую цену на горизонте 12 месяцев с 1,841 юаней до 1,680 юаней, сохранив рекомендацию «покупать». Главное изменение касается оценочного мультипликатора: отраслевые оценки снизились на фоне опасений относительно цикла рынка памяти и устойчивости расходов на ИИ, а банк понизил целевой EV/EBITDA с 27 до 23.
  • Оценка по-прежнему основана на прибыли за 2030 год: Goldman повысил прогноз EBITDA за этот год на 8%, до 65,821 млрд юаней, сославшись на улучшение продуктовой структуры, эффект масштаба и отдачу от прежних инвестиций в НИОКР; затем банк применяет мультипликатор 23 и дисконтирует стоимость к 2027 году по стоимости собственного капитала 12,7%. Повышение прогноза долгосрочной прибыли все же не компенсировало снижение оценочного мультипликатора.