Lam Research Q3 2026 Earnings Analysis
Episode von Beta Finch - Semiconductors - DE von Beta Finch · 24. April 2026 · 11 min
# BETA FINCH PODCAST SCRIPT
## Lam Research (LRCX) - Q3 2026 Earnings Analysis
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**ALEX:** Willkommen bei Beta Finch, deinem KI-gestützten Earnings-Breakdown-Podcast. Ich bin Alex und hier mit meinem Co-Host Jordan. In dieser Episode werden wir die beeindruckenden Q3-Ergebnisse von Lam Research analysieren – einem Unternehmen, das gerade ein Rekordjahr erlebt.
Bevor wir eintauchen, muss ich einen wichtigen Disclaimer anbringen: Dieser Podcast ist ein von künstlicher Intelligenz generierter Inhalt, der nur zu Bildungs- und Unterhaltungszwecken dient. Nichts von dem, was wir besprechen, sollte als Anlageberatung betrachtet werden. Recherchieren Sie immer selbst und konsultieren Sie einen qualifizierten Finanzberater, bevor Sie Anlageentscheidungen treffen.
Okay, jetzt zu den Fakten. Lam Research hat gerade ein absolutes Blockbuster-Quartal abgeliefert. Wir sprechen hier von Rekord-Umsatzerlösen von 5,84 Milliarden Dollar – das ist ein Anstieg von neun Prozent gegenüber dem Vorquartal und 24 Prozent gegenüber dem Vorjahr. Jordan, deine Gedanken?
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**JORDAN:** Alex, das ist wirklich beeindruckend. Und es geht nicht nur um die Top-Line-Zahlen. Schau dir die Gewinnmargen an – die Bruttomarge lag bei 49,9 Prozent, was genau im obersten Bereich der Guidance lag. Das spricht für eine außergewöhnliche operative Effizienz.
**ALEX:** Absolut. Und das ist nicht zufällig passiert. Management hat wirklich über Jahre hinweg daran gearbeitet, ihre globalen Betriebe näher an ihre Kunden zu bringen. Kürzere Lieferketten, bessere Arbeitseffizienz – das summiert sich. Aber hier ist das wirklich Wilde: Das Kundenunterstützungsgeschäft hat gerade die Zwei-Milliarden-Dollar-Marke pro Quartal überschritten. Das ist eine komplett neue Einnahmequelle, die sich entwickelt.
**JORDAN:** Ja, und das ist besonders interessant, weil es zeigt, dass Lam nicht nur auf die Geräteverkäufe angewiesen ist. Sie bauen ein echtes Dienstleistungsgeschäft auf. Denk an ihre Dextro-Cobots und Equipment Intelligence – das sind Tools, die ihren Kunden helfen, Produktivität zu steigern. Das ist stickig für die Kunden und sehr profitabel für Lam.
**ALEX:** Genau. Und während wir hier sprechen, war die Ankündigung der WFE-Prognose – das ist Wafer Fabrication Equipment – eigentlich eine der großen Nachrichten. Management hat seine 2026-WFE-Prognose von 135 Milliarden auf 140 Milliarden Dollar erhöht, und sie sagen, dass es Aufwärtspotential gibt. Das ist massive Bestätigung der KI-Nachfrage.
**JORDAN:** Das ist wirklich der Kernpunkt hier. Timothy Archer, der CEO, hat es deutlich gemacht: Die KI-Nachfrage beschleunigt sich nicht nur, sie verändert die gesamte Speicherhierarchie. NAND ist nicht mehr nur für Speicherung – es wird zum kritischen Teil der KI-Daten-Center-Infrastruktur.
**ALEX:** Und hier wird es noch interessanter. Lam sprach über eine massive Beschleunigung der NAND-Konvertierungen. Sie erwarteten ursprünglich, dass 40 Milliarden Dollar über mehrere Jahre für Konvertierungen zu höheren Layer-Count-Geräten ausgegeben würden. Jetzt sagen sie, dass die Mehrheit dieser Ausgaben bis Ende 2027 abgeschlossen sein wird. Das ist ein massiver Katalysator.
**JORDAN:** Und das ist nicht irgendeine beliebige technologische Verschiebung. Das bedeutet, dass bestehende Fabriken ihre Produktionskapazität erhöhen müssen. Lam ist führend in den Technologien – High-Aspect-Ratio-Ätzung, dielektrische Schicht-Ablagerungen – all diese Dinge. Sie sind praktisch unverzichtbar für diesen Übergang.
**ALEX:** Lass mich die Memory-Geschichte noch weiter ausarbeiten, weil ich denke, das wird unterschätzt. DRAM-Umsätze wuchsen 45 Prozent im Jahresvergleich. Das liegt daran, dass High-Bandwidth Memory – HBM – für KI-Beschleuniger absolut kritisch ist. Die Industrie bevorzugt 1C-Generation Geräte, und Lams Stryker-Carbonid-Lösung ist der Standard-Tool bei allen führenden Memory-Herstellern.
**JORDAN:** Und das bringt mich zu etwas wirklich wichtigem, das in dem Earnings Call hera
This episode includes AI-generated content.
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