Interpretazione di Bernstein: Rivalutazione delle azioni delle attrezzature da 50GW di potenza, è arrivato il super ciclo delle attrezzature AI?

TL;DR
· Bernstein stima che, nello scenario da 50GW, la spesa globale per WFE relativa dal 2027 al 2029 potrebbe raggiungere circa 736 miliardi di dollari.
· Ogni 1GW/anno di potenza AI aggiuntiva richiede circa 46K-50K capacità di produzione di wafer per mese, con DRAM e HBM che rappresentano la maggior parte.
· Applied Materials, Lam Research e KLA hanno una maggiore elasticità dei profitti, ma la capacità del pipeline non equivale a ordini reali.

L'ultimo rapporto di Bernstein traduce l'espansione dei centri dati AI in ordini di attrezzature per la produzione di semiconduttori: se entro il 2030 i centri dati AI aggiungono ogni anno 50GW di capacità di calcolo, la spesa globale per WFE relativa dal 2027 al 2029 potrebbe accumularsi a circa 736 miliardi di dollari, con circa 291 miliardi di dollari nel solo 2029.

WFE si riferisce alla spesa per attrezzature per fabbriche di wafer, ed è una fonte chiave di domanda per aziende di attrezzature come Applied Materials (AMAT), Lam Research (LRCX), KLA (KLAC), ASML e Tokyo Electron. Per gli investitori, la domanda più diretta di questa stima è: quanto potrà l'espansione della potenza AI generare nuovi ordini e elasticità dei profitti per i produttori di attrezzature?

Al momento della pubblicazione del rapporto, le azioni delle attrezzature per semiconduttori avevano già subito un forte aumento, ma recentemente hanno mostrato un significativo ritracciamento dai massimi. Nel frattempo, il pipeline di costruzione dei centri dati negli Stati Uniti continua ad espandersi. Estratti pubblici mostrano che, fino a giugno 2026, la capacità del pipeline è aumentata a 338GW, con un incremento di 217GW negli ultimi 12 mesi, ben oltre la capacità attualmente operativa.

Cambiamenti nella capacità attiva e nel pipeline dei centri dati negli Stati Uniti, con la capacità del pipeline che passa da 121GW a 338GW.

Ogni 1GW di potenza aggiuntiva richiede circa 50.000 wafer al mese

Il calcolo centrale di questo rapporto è che ogni 1GW/anno di potenza di calcolo AI aggiuntiva richiede circa 46K-50K WSPM di capacità di wafer aggiuntiva. WSPM si riferisce al numero di wafer lavorati al mese, ed è una misura comune della capacità delle fabbriche di wafer.

La capacità dei centri dati non si traduce direttamente in ordini di attrezzature. Solo quando i server AI necessitano di più GPU, HBM, DRAM, NAND e chip logici avanzati, le fabbriche di wafer devono espandere la produzione, e le aziende di attrezzature vedranno un aumento della spesa per WFE.

Della domanda aggiuntiva di circa 46K WSPM/GW, la maggior parte proviene da DRAM, che rappresenta circa il 53%; NAND circa il 20%; HBM circa il 16%; logica avanzata circa l'11%. Ciò significa che l'espansione dei centri dati AI non solo stimola i processi avanzati delle GPU, ma aumenta anche la domanda di capacità di stoccaggio, in particolare per DRAM e HBM.

Questo è anche il motivo per cui Applied Materials è la più osservata in questa stima. La domanda di wafer incrementale proviene principalmente da DRAM, HBM e NAND, e Applied Materials ha una maggiore esposizione nelle attrezzature di stoccaggio, deposizione, incisione e altri segmenti, con una maggiore elasticità dei profitti.

Ogni 1GW di capacità di calcolo aggiuntiva richiede circa 46K WSPM, con DRAM al 53%, NAND al 20%, HBM al 16% e logica al 11%.

Nel 2029, la spesa per WFE potrebbe avvicinarsi a 291 miliardi di dollari

Nello scenario di base, i centri dati AI raggiungeranno un'aggiunta annuale di 50GW di capacità di calcolo entro il 2030 rispetto alla base del 2026. Per supportare questo obiettivo, la spesa per WFE relativa deve essere gradualmente realizzata dal 2027 al 2029.

Le stime mostrano che solo la spesa per WFE guidata dall'AI accumulerà circa 376 miliardi di dollari dal 2027 al 2029; se si aggiungono circa 120 miliardi di dollari di spesa di base non AI ogni anno, la spesa totale per WFE nei tre anni sarà di circa 736 miliardi di dollari. Il percorso annuale è di circa 200 miliardi di dollari nel 2027, 245 miliardi di dollari nel 2028 e 291 miliardi di dollari nel 2029.

Questi numeri superano le ipotesi di spesa per attrezzature nei modelli attuali più conservatori. Se lo scenario da 50GW si realizza, la spesa per WFE nel 2029 si avvicinerà ai 300 miliardi di dollari; in uno scenario con GW più elevati, la spesa per attrezzature avrà ulteriore spazio per aumentare.

Il rapporto fornisce anche uno scenario più aggressivo. In uno scenario da 75GW, l'adeguamento dei profitti delle aziende di attrezzature potrebbe superare il 100%; in uno scenario da 100GW, il potenziale di spesa per WFE nel 2029 si amplificherebbe ulteriormente, e alcune aziende potrebbero vedere i loro multipli di valutazione scendere sotto 10 volte.

Tuttavia, queste rimangono stime modellistiche e non ordini già realizzati. Dipendono dalla capacità del pipeline di costruzione dei centri dati di trasformarsi in operazioni reali, dalla capacità di spedizione dei server AI e dalla disponibilità delle fabbriche di wafer di espandere la produzione in anticipo, oltre alla capacità della catena di fornitura delle attrezzature di garantire consegne sufficienti.

Nello scenario da 50GW, la spesa totale per WFE dal 2027 al 2029 è di circa 736 miliardi di dollari, con circa 291 miliardi di dollari nel 2029; nello scenario da 100GW, nel 2029 si prevede una spesa di circa 542 miliardi di dollari.

Applied Materials ha la massima elasticità, Lam e KLA beneficiano anche

L'impatto sulle azioni si concentra principalmente su Applied Materials, Lam Research e KLA.

Nello scenario da 50GW, l'EPS di queste tre aziende potrebbe aumentare dal 37% al 60% rispetto al consenso attuale di Wall Street entro il 2029. I relativi multipli di prezzo/utili futuri potrebbero scendere nell'intervallo di 15-20 volte, mentre attualmente le azioni delle attrezzature sono generalmente scambiate a livelli più elevati.

Tra queste, Applied Materials ha la massima elasticità. Nello scenario da 50GW, il suo EPS nel 2029 potrebbe aumentare di quasi il 60% rispetto al consenso, corrispondente a un multiplo di prezzo/utili futuri di circa 14,9 volte; l'EPS di Lam Research aumenterebbe di circa il 54%, corrispondente a circa 18,4 volte; l'EPS di KLA aumenterebbe di circa il 37%, corrispondente a circa 21,2 volte.

La ragione risiede ancora nella composizione della domanda di wafer. La nuova capacità portata dall'espansione AI si concentra principalmente su DRAM, HBM e NAND, piuttosto che su una singola logica avanzata. Applied Materials ha una copertura più ampia nelle attrezzature di stoccaggio, rendendo più facile per essa beneficiare dell'incremento rispetto ad aziende che beneficiano solo di alcune fasi.

Secondo il rapporto, Bernstein mantiene il rating di outperform per diverse azioni di attrezzature, tra cui Applied Materials, Lam Research, KLA, ASML e Tokyo Electron, con Applied Materials come prima scelta. Screen ha un rating neutro.

Nello scenario da 50GW, l'EPS di AMAT/LRCX/KLAC nel 2029 aumenterebbe del 59,5%/54,4%/37,1% rispetto al consenso, con P/FE scendendo a 14,9x/18,4x/21,2x.

Il pipeline deve superare le soglie di energia, finanziamento e consegna

Il punto più facilmente fraintendibile di questa stima è considerare la capacità del pipeline dei centri dati come ordini futuri di attrezzature.

La capacità del pipeline dei centri dati negli Stati Uniti è aumentata notevolmente nell'ultimo anno, indicando che la volontà di investire nelle infrastrutture AI rimane forte. Tuttavia, ci sono molteplici ostacoli tra il pipeline e l'operatività: l'accesso all'energia, l'approvazione del terreno, i costi di finanziamento, la fornitura di GPU, la domanda dei clienti, le infrastrutture di rete e di raffreddamento, tutti influenzeranno la velocità di attuazione finale.

Ci sono anche vincoli dal lato delle attrezzature. Se la spesa per WFE deve raggiungere un livello di 300 miliardi di dollari in pochi anni, le aziende di attrezzature, i fornitori di componenti e le fabbriche di wafer devono espandere la produzione simultaneamente. L'industria delle attrezzature per semiconduttori non può aumentare la produzione all'infinito; attrezzature avanzate, componenti chiave, installazione, collaudo e certificazione dei clienti allungano i tempi di consegna.

Le ipotesi del modello stesso hanno anche dei limiti. Le stime si basano su ipotesi specifiche riguardanti l'architettura delle GPU, il consumo energetico, l'area dei chip e l'intensità del capitale, e presumono che la spesa per WFE debba essere realizzata entro la fine del 2029 per supportare l'aggiunta di potenza nel 2030. Cambiamenti nell'architettura, riduzioni nel consumo energetico per unità di potenza, miglioramenti nel rendimento dei chip e aggiustamenti nell'intensità del capitale potrebbero alterare la domanda finale di attrezzature.

Esiste anche la possibilità di deviazioni in un'altra direzione. Se la domanda di sostituzione della potenza obsoleta non è stata adeguatamente considerata prima del 2030, la domanda di attrezzature potrebbe avere ulteriore spazio per aumentare; ma se la velocità di monetizzazione delle applicazioni AI è inferiore alle aspettative, o se i grandi fornitori di cloud rallentano la spesa in capitale, gli scenari da 50GW, 75GW o addirittura 100GW potrebbero risultare troppo ottimistici.

Questo rapporto non fornisce un elenco di ordini certi, ma una stima più chiara: ogni 1GW aggiuntivo nei centri dati AI potrebbe corrispondere a circa 50.000 wafer al mese di capacità e a una domanda incrementale di WFE di circa 8 miliardi di dollari. Le azioni delle attrezzature hanno già riflesso in anticipo alcune aspettative legate all'AI, e la divergenza riguarda se la costruzione dei centri dati possa realizzarsi a un livello sufficiente a sostenere una spesa annuale di WFE di 300 miliardi di dollari.