Morgan Stanley mejora la calificación de Applied Materials por perspectivas menos riesgosas para China

Publicado 06.06.2025, 18:33
© Reuters

Investing.com - Morgan Stanley (NYSE:MS) mejoró la calificación de Applied Materials (NASDAQ:AMAT) a Equal-Weight desde Underweight, citando una perspectiva parcialmente menos riesgosa para China y su negocio ICAPS, pero advirtió que la debilidad en la lógica de vanguardia y DRAM sigue siendo una preocupación de cara al año fiscal 2026.

Con China e ICAPS ahora menos riesgosos, la valoración no es exigente, según los analistas.

El nuevo precio objetivo de la firma es de 158 dólares, basado en 17 veces su estimación de ganancias para 2026 de 9,31 dólares, que según afirma está en línea con el promedio histórico de Applied pero aún con un fuerte descuento frente a homólogas como KLA y Lam Research (NASDAQ:LRCX).

Morgan Stanley prevé que los ingresos de China e ICAPS, un segmento que atiende a nodos de semiconductores maduros, se estabilizarán hasta octubre de 2025 pero no se recuperarán.

Al mismo tiempo, el banco recortó sus previsiones para inversiones en lógica de fundición y DRAM, lo que pesa sobre las estimaciones generales. Espera que los ingresos de DRAM de Applied caigan un 5% en el año fiscal 2025 y un 12% en el año fiscal 2026.

Las estimaciones de ingresos y BPA para el año fiscal 2026 de la firma están un 8% y un 10% por debajo del consenso, respectivamente. A pesar del tono bajista en partes del negocio, Morgan Stanley señaló que la valoración actual de AMAT y su bajo rendimiento frente a sus homólogas limitan una mayor caída.

Sin embargo, cualquier renovación de las restricciones estadounidenses a la exportación de equipos de semiconductores a China podría perjudicar a la acción, advirtió Morgan Stanley, estimando una posible caída de ingresos y BPA de más del 20% en los años fiscales 2026 y 2027 en tal escenario.

Los riesgos al alza incluyen una renovada inversión de Intel (NASDAQ:INTC) y Samsung (KS:005930) en operaciones de fundición, que el banco actualmente no contempla en sus modelos.

Este artículo ha sido generado y traducido con el apoyo de AI y revisado por un editor. Para más información, consulte nuestros T&C.

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