インテルが第3四半期の財務報告を発表、人工知能と新ファウンドリ事業が注目を集める

半導体メーカーのインテルは本日第3四半期の業績を発表し、同社の株価は時間外取引で約8%上昇した。一方、インテルは、ファウンドリ事業による新規顧客の獲得や人工知能への注力拡大を理由に、利益と売上高が予想を上回ると楽観的な見通しを示した。

株式報酬などの特定の費用を除いたインテルの第3四半期の利益は1株当たり41セントで、ウォール街の1株当たり22セントの予想を上回った。収益は前年同期比8%減の141億6000万ドルだったが、アナリストの一般予想である135億3000万ドルを上回った。

インテルの四半期純利益は2億9,700万ドルで、前年同期の10億2,000万ドルから減少したが、売上総利益率は前年同期と同じ45.8%だった。

ガイダンスに関しては、インテルは第4四半期の収益が146億ドルから156億ドルになると予想しており、アナリストの目標である144億ドルを大きく上回っている。さらに、インテルは1株当たり利益を44セントと予測したが、これは1株当たり33セントの予想を上回った。

インテル社のパット・ゲルシンガー最高経営責任者（CEO）は電話会議で、過去数四半期にわたるデータセンター・サーバー市場の在庫枯渇とCPUとアクセラレータカードの支出シェアの変化にもかかわらず、市場は現在正常化しつつあるようだと述べた。彼は、急成長している AI 市場における Intel とその Xeon CPU の地位に対する自信を述べた。

「こうした大規模なモデルをトレーニングするのは楽しいことですが、こうしたモデルの展開と推論での使用こそが、将来本当に素晴らしいものになると考えています」と同氏は語った。「そして、その一部はアクセラレータ カードで実行されますが、その大部分は Xeon で実行されます。」

インテルは近年、他社向けにコンピューターチップを製造する新興ファウンドリー事業を推進しており、ゲルシンガー氏はアナリストに対し同事業の進捗状況を説明した。同氏は、主要顧客3社がインテルの18A製造プロセス技術の使用を約束していると述べた。これまでインテルは顧客1社のみを発表しており、今回、同氏はこれらの顧客の名前を明らかにしなかった。

「この四半期に我々が目にしたもう一つの少し予想外のことは、AIとインテルの先進的なパッケージング技術への関心が大きく高まったことだ」と彼は語った。

同氏は、インテルは依然として2025年までに主要ライバルのTSMCに追いつく軌道に乗っていると述べた。インテルは、競合他社に対抗するためにチップ製造プロセスを改善する「4年間で5つのノード」という計画を掲げており、四半期中に、アイルランドのリークスリップにあるFab 34施設で、市場最先端の半導体製造技術であるEUV極端紫外線リソグラフィーを使用したチップの大量生産を開始することで進歩を遂げたことを明らかにした。

「約2年半前、私たちが『4年間で5つのマイルストーン』計画を開始したとき、多くの人々は私たちの計画が少々野心的すぎると考えましたが、私たちは目標を達成するためにさらに遠くまで視野を広げています」と彼は語った。

最新四半期のデータによると、ノートパソコンやパソコン用のチップを生産するインテルのクライアントコンピューティング部門の売上高は79億ドルで、前年同期比3％減少した。サーバーチップを製造するデータセンターおよび人工知能部門の売上高は10％減少し、38億ドルとなった。これは、インテルが「競争上のプレッシャー」に直面していると認めた分野である。

インテル全体の事業に占める割合はまだ小さいが、ファウンドリサービス事業の売上高は3億1100万ドルで、主要顧客からの前払い金もあり、前年比300％増となった。

本日早朝、自動運転車用チップを製造するインテルの株式公開子会社モービルアイは、売上高が18%増加して5億3000万ドルになったと発表した。最後に、ネットワークチップと低電力プロセッサを販売するインテルのネットワークおよびエッジ部門の売上高は32％減少して15億ドルとなった。

インテルは今月初め、現在はデータセンターおよび人工知能グループの一部となっているプログラマブルチップ部門を独立事業として分離し、事業を簡素化する意向を明らかにした。インテルは、おそらく今後2～3年以内に、新規株式公開を通じてこの部門を別会社として分離する可能性がある。

Intel のプログラマブル ソリューション グループは主に、出荷後に顧客が特定の使用ケースに合わせてプログラムできるフィールド プログラマブル ゲート アレイ (FPGA) を製造しています。 FPGA は、データ センター、通信、ビデオ エンコーディング、航空などの業界で一般的に使用されており、一部の AI アルゴリズムの実行にも使用できます。