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EPISODE · Jul 30, 2026 · 10 MIN

Lam Research Q4 2026 Earnings Analysis

from Beta Finch - S&P 100 - ES · host Beta Finch

Más análisis de resultados: https://betafinch.comGrupos: CHIPS (https://betafinch.com/groups/CHIPS)──────────Let me create the podcast script for you:---# **BETA FINCH PODCAST SCRIPT**## **Lam Research Q4 2026 Earnings Analysis**---**ALEX:** Bienvenidos a Beta Finch, tu análisis de ganancias impulsado por IA. Soy Alex, y hoy estamos desglosando los resultados del trimestre de junio de 2026 para Lam Research, uno de los principales proveedores de equipos de fabricación de semiconductores del mundo.Antes de comenzar, quiero compartir un disclaimer importante: Este podcast es contenido generado por inteligencia artificial solo con fines educativos y de entretenimiento. Nada de lo que discutimos debe considerarse asesoramiento de inversión. Siempre haga su propia investigación y consulte a un asesor financiero calificado antes de tomar decisiones de inversión.Dicho esto, déjame presentarte a Jordan, nuestro co-anfitrión analítico. Jordan, ¿qué te pareció este reporte?**JORDAN:** Alex, fue un trimestre absolutamente espectacular. Estamos hablando de números récord en prácticamente todas las métricas: ingresos de $6.72 mil millones, crecimiento del 15% trimestral y 30% interanual. Pero aquí está lo realmente importante—el margen bruto llegó al 52%, el más alto en 20 años.**ALEX:** Eso es impresionante. ¿Pero cómo lo lograron? Porque generalmente cuando los ingresos suben tan rápido, hay compromisos con los márgenes.**JORDAN:** Excelente pregunta. No fue un solo factor. Lam mencionó acciones de precios, eficiencias operacionales, y mezcla de productos favorable. Especialmente importante: NAND, la memoria de almacenamiento, duplicó sus ingresos secuencialmente. ¿Por qué? Porque los modelos de IA necesitan más contexto y memoria persistente. Los clientes están actualizando desde arquitecturas de 128 capas a 200, 300, incluso 500+ capas.**ALEX:** Eso me lleva a un punto importante. Tim Archer, el CEO, habló sobre "olas distintas" de progresión de IA. Cuéntale a nuestros oyentes sobre eso.**JORDAN:** Fue brillante. Describió cómo la IA está evolucionando: entrenamiento, luego inferencia, luego sistemas de agentes, y ahora IA física. Cada ola crea nuevos casos de uso y mayores demandas de rendimiento. Para Lam, esto significa que su mercado servido disponible—SAM—se va a duplicar cuando pasen de nodos de 128 capas a 500+ capas. No es solo que actualicen una vez; es un proceso continuo de escalamiento.**ALEX:** Y esto no es solo NAND, ¿verdad?**JORDAN:** Correcto. Lanzaron varias plataformas nuevas que están ganando impulso. Akara es su plataforma de grabado de conductor más avanzada—ya ha duplicado su base instalada año tras año y espera continuar ese crecimiento en 2027. Vector para depósitos de máscara dura en DRAM, que ofrece 20% de ahorros de costo. Argos para grabado selectivo que está ganando clientes de lógica de vanguardia.**ALEX:** Pero aquí está lo que realmente me sorprendió: empaque avanzado. ¿Cuál fue el crecimiento?**JORDAN:** Mayor del 70% año tras año. Comenzaron el año diciendo "mayor del 40%", luego lo aumentaron a "mayor del 50%", y ahora estamos en 70%. Esto se debe a que la IA no solo necesita chips más rápidos, necesita más HBM—memoria de ancho de banda muy alto—y los paquetes necesitan ser más grandes y más complejos. Lam está incluso enviando herramientas de empaque a nivel de panel de 510 x 515 milímetros. Eso es completamente diferente de cualquier cosa que hayan hecho antes.**ALEX:** Hablemos del negocio de Servicios de Soporte al Cliente. Parece que es un negocio creciente para ellos.**JORDAN:** Absolutamente. El ingreso fue de casi $2.5 mil millones en el trimestre de junio, crecimiento del 17% trimestral y 43% interanual. Esto incluyó ingresos de actualización récord, spares fuertes, y lo que realmente es emocionante: soluciones avanzadas como sus Dextro Cobots—robots de mantenimiento colaborativos.Desde el comienzo de 2026, han duplicado el número de tareas de mantenimEste episodio incluye contenido generado por IA.

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This episode was published on July 30, 2026.

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