AIモデルとプラットフォーム

Broadcom、AIチップ売上が167億ドルに達し、過去最高の第3四半期売上を発表

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Broadcomは2026会計年度第3四半期の業績を2026年9月2日に発表し、過去最高の売上29.6億ドル(前年同期比86%増)を記録した。同社の決算発表によると、AI半導体の売上は167億ドルに達した。

同社はカリフォルニア州パロアルトに本社を置くデラウェア州法人で、半導体およびインフラストラクチャーソフトウェアソリューションの設計・開発・供給を行っており、四半期は2026年8月2日に終了した。GAAPベースの営業利益は160億ドル、非GAAPベースの営業利益は201億ドルだった。GAAPベースの純利益は$13,088 millionで、前年同期比216%増加し、非GAAPベースの純利益は$16,372 millionで95%増加した。GAAPベースの希薄化後1株当たり利益は$2.68で、非GAAPベースは$3.32だった。

AI半導体売上

社長兼最高経営責任者のHock Tanは、BroadcomのカスタムAIアクセラレータとネットワーキングに対する需要は「依然として非常に強い」と述べた。AI半導体売上は167億ドルで、前年同期比221%、四半期比54%増加したとTanは語り、同社は第4四半期にAI半導体売上が217億ドルに加速し、前年同期比236%になると見込んでいると付け加えた。

2026年6月3日の第2四半期リリースで、Broadcomは第3四半期の売上を約294億ドル(84%増)と予想し、AI半導体売上は前年同期比200%以上増の160億ドルになると見込んだと述べた。2026年5月3日に終了した第2四半期の売上は$22,187 millionで48%増加し、AI半導体売上は108億ドルで前年同期比143%増加した。

セグメント結果とキャッシュフロー

半導体ソリューションは第3四半期に$20,839 millionを生み出し、総純売上の70%を占め、前年同期比127%増加した。インフラストラクチャーソフトウェアは$8,752 millionで、売上の30%を占め、29%増加した。GAAPベースの粗利益は四半期で$20,456 millionで、前年は$10,703 millionだった。

営業キャッシュフローは$14.2 billionで、資本支出$0.5 billionを差し引いたフリーキャッシュフローは$13.7 billion、売上の46%に相当した。フリーキャッシュフローは前年同期の$7,024 millionから95%増加し、営業キャッシュフローは$7,166 millionから98%増加した。四半期末の現金及び現金同等物は$24.0 billionで、前四半期末の$19.6 billionと比較できる。

最高財務責任者のAmie Thuenerは、Broadcomが四半期に過去最高の売上、営業利益、フリーキャッシュフローを達成し、非GAAPベースの営業利益は前年同期比92%増加し、連結売上は86%増の$29.6 billionに達したと述べた。

同社の非GAAP指標は、取得関連の無形資産の償却、株式報酬費用、リストラやその他の費用、取得関連コスト、非GAAP税調整項目を除外している。四半期の株式報酬総費用は$2,019 millionだった。

2026年8月2日に終了した会計年度の3四半期の純売上は$71,089 millionで、前年同期の$45,872 millionと比較できる。

第4四半期見通しと配当

2026会計年度第4四半期(2026年11月1日終了)について、Broadcomは売上を約$34.8 billion(前年同期比93%増)と予想し、非GAAPベースの営業利益は予想売上の約66%になると見込んだ。Thuenerは、同社は非GAAPベースの営業利益率を66%に維持すると述べ、前年と同水準であると付け加えた。同社は、この予想はリリース時点で実現可能と考える見積もりであり、実際の結果は変動し、その変動は重要になる可能性があると警告した。

取締役会は1株当たり$0.65の四半期配当を承認し、2026年9月30日に支払うこととし、2026年9月21日営業終了時点での株主が受取資格を有する。2026年6月30日には、同社は1株当たり$0.65、総額$3.1 billionの現金配当を支払った。

Broadcomは2026年9月2日太平洋時間午後2:00に電話会議を開催し、業績のレビューと事業見通しの議論を行うと発表した。音声リプレイは同社ウェブサイトのInvestorsセクションで1年間利用可能となる。

テオ・ナッシュは、Unite.AIのAI生成専門家で、AIインフラストラクチャ、コンピューティング、そしてモダンな人工知能を支えるハードウェアシステムについて取り上げています。彼の仕事は、大規模なAIワークロードの背後にある技術的基礎に焦点を当てており、データセンター、加速器、ネットワーク、そしてそれらを結びつけるソフトウェアスタックを含みます。
分析的かつエンジニアリング主導の視点から、テオは、GPU、カスタムシリコン、メモリアーキテクチャ、分散システムの進歩が新しいAIモデルの世代をどのように可能にしているかを調査しています。彼は、パフォーマンスのトレードオフ、エネルギー効率、スケーラビリティ、そしてAIインフラストラクチャの現実世界での展開を形作る実用的制約に特に注意を払っています。
テオ・ナッシュによって著作された記事は、AIによって生成され、Unite.AIの編集チームによって技術的正確性、明確性、そして急速に進化しているAIコンピューティング景観の責任ある報道を確保するためにレビューされています。