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英特尔财报电话会议的四个要点

来源:半导体产业纵横 发布时间:2024-01-29 452
电子芯片设计/电子设计自动化(EDA)设计/电子设计自动化(IP类软件)工业控制系统/辅助系统电子制造服务(EMS)/系统集成 电子芯片设计电子芯片制造
为了满足市场需求,芯片设计工程师需要快速了解人工智能和 3D-IC 集成等前沿趋势。此外,注重可持续发展的芯片开发也日益受到关注。

本文由半导体产业纵横(ID:ICVIEWS)综合

 

预计2024年每个季度的收入均将实现增长。

 

 

全球最大的计算机处理器制造商英特尔公布2023年第四季度业绩。数据显示,该公司Q4营收为154亿美元,同比增长10%,好于市场预期的152亿美元;调整后每股收益为0.54美元,好于市场预期的0.44美元。

 

按业务划分,数据中心销售额为40亿美元,低于市场预期的40.8亿美元;客户端计算,即英特尔的个人电脑芯片业务,销售额为88.4亿美元,好于市场预期的84.2亿美元。

 

以下是英特尔财报电话会议的几个要点。

 

 2024年指引疲软是“暂时的”

英特尔认为2024年第一季度的疲软前景是“暂时的”。英特尔首席执行官(CEO)帕特·基辛格表示:预计本财年每个季度的收入和每股收益将实现连续和同比增长,因为新产品和业务的势头仍然强劲。

 

展望未来,英特尔预计2024年第一季度营收为122亿至132亿美元,调整后每股收益为0.13美元。相比之下,分析师预测营收为142.5亿美元,每股收益为0.34美元。

 

首席财务官(CFO)  DavidZinsner指出,英特尔预计“其核心产品业务第一季度的业绩将略微下滑”。 

 

但是,基辛格表示,“第一季度的业绩指南并不令人意外,我们将非常专注于超越这些数字,并增强产品线改进的势头。

 

 英特尔代工服务仍在增长

基辛格表示,英特尔的代工战略显然受益于人们对人工智能兴趣的激增,IFS的终身交易价值现已超过100亿美元。

 

IFS吸引了投资者对英特尔第三季度财报的关注,代工业务收入翻了两番。尽管IFS第四季度收入同比增长63%,但环比有所下降。虽然IFS部门最近显示出了显著的增长,但随着英特尔开设新的半导体制造工厂(fabs),它也产生了巨大的成本。

 

基辛格表示,大部分收入将在2025年实现。Zinsner表示,公司的启动成本预计将在2024年达到峰值。

 

值得注意的是,英特尔还与联电达成了新的协议,双方将合作开发12nm制程平台,以应对移动、通讯基础建设和网络等市场的快速成长。这项长期合作结合英特尔位于美国的大规模制造产能,和联电在成熟制程上丰富的晶圆代工经验,以扩充制程组合,同时提供更佳的区域多元且具韧性的供应链,协助全球客户做出更好的采购决策。

 

英特尔资深副总裁暨晶圆代工服务(IFS)总经理StuartPann表示,几十年来,中国台湾一直是亚洲和全球半导体及广泛的技术生态系的重要成员,英特尔致力于与联电这样的中国台湾创新企业合作,为全球客户提供更好的服务。英特尔与联电的策略合作进一步展现了为全球半导体供应链提供技术和制造创新的承诺,也是实现英特尔在2030年成为全球第二大晶圆代工厂的重要一步。

 

 与竞争对手合作

英特尔高管表示,尽管与竞争对手公司保持着合作关系,但他们对公司成为行业领导者的竞争力充满信心。

 

以英伟达(Nvidia)为首的整个半导体行业一直是人工智能时代的主要受益者,在人工智能创新中,相互竞争的公司建立了合作关系,这可能会限制竞争。

 

英伟达首席财务官Colette Kress近日在瑞银全球技术大会上表示,希望能与英特尔达成代工合作,共同生产下一代芯片。当被问及代工厂多元化以及与英特尔的合作时,Kress回答道:“我们有很多优秀的代工合作伙伴,台积电自然是其中的佼佼者,当然我们这其中也包括三星。”他还提到,“但同时我们也希望能有第三家合作伙伴,英特尔就是潜在的‘第三’合作伙伴,但美国的台积电(工厂)可能也是选项之一,但无论如何,没有什么能够阻止我们增加代工厂。”

 

 全力进军AI PC

基辛格表示,人工智能电脑是“自二十多年前推出 Wi-Fi 以来最激动人心的时刻”。该公司预计仅在2024年就将出货约4000万台人工智能电脑,今年将有超过230款从超薄电脑到手持游戏设备的设计交付给OEM合作伙伴宏碁,戴尔、惠普、联想、LG、微星等。

 

此前在CES 2024上基辛格曾表示,英特尔正在聚焦AI PC、边缘AI和数据中心AI三个领域进行创新,并将持续推动AI技术的发展。

 

帕特·基辛格表示,探索AI价值的周期会持续数十年时间。人们正在多个领域里陆续发现AI用例开发的经济价值,会克服AI模型的幻觉,对它们完成的工作越来越有信心,将在不同行业中花十年以上的时间探索AI用例的价值。

 

随着人工智能的发展,AI PC的复杂性也会随之增加。他表示,在不久的将来,人们能在AI PC上运行AI语言模型。但AI生成的3D模型将需要更高水平的处理能力,因此AI PC需要不断提升其处理能力,以应对日益复杂的AI任务。

 

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