AI-driven demand for data centers is strong! Storage giant Seagate Tech's Q2 revenue increased by 21.5%, with operating profit margin reaching a record high. Q3 revenue guidance exceeded expectations, and the stock price rose about 9% in after-hours trading

華爾街見聞
2026.01.28 00:45
portai
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財報顯示,希捷 Q2 非 GAAP 毛利率達 42.2%(去年同期 35.5%),營業利潤率升至 31.9%(去年同期 23.1%),均創歷史新高;非美國通用會計準則每股收益為 3.11 美元,也創新高,遠超去年同期的 2.03 美元。Q3 營收預計為 29 億美元,超華爾街預期,CEO Mosley 將這種持續強勁歸因於” 數據中心需求的持久性” 和 AI 應用對數據創造的放大效應。

存儲巨頭希捷科技憑藉數據中心對大容量存儲的持續需求,交出了一份遠超華爾街預期的財季業績答卷,營收和利潤均實現顯著增長,同時公司毛利率和營業利潤率創下歷史新高。

1 月 27 日,希捷科技公佈的最新財報顯示,2026 財年二季度營收達 28.25 億美元,較上年同期的 23.25 億美元增長 21.5%。非美國通用會計準則每股收益為 3.11 美元,遠超去年同期的 2.03 美元。毛利率提升至 42.2%,較上年同期的 35.5% 顯著改善。

財報還顯示,公司預計第三財季營收為 29 億美元 (上下浮動 1 億美元),高於分析師預期的 27.7 億美元。調整後每股收益預計為 3.40 美元 (上下浮動 20 美分),同樣超過市場預期的 2.96 美元。

希捷董事長兼首席執行官 Dave Mosley 表示,公司憑藉面密度驅動的產品路線圖,能夠滿足現代數據中心對性能和成本效益兼具的 EB 級存儲解決方案的需求。隨着人工智能應用擴大數據創造和經濟價值,這一定位將為客户和股東創造長期價值。

Mosley 強調,隨着人工智能應用放大數據的創造和經濟價值,現代數據中心日益需要能夠在 EB 級規模上兼顧性能和成本效益的存儲解決方案。公司基於面密度驅動的產品路線圖,能夠滿足不斷演變的存儲需求和 EB 級需求增長。

財報公佈之後,希捷科技盤後一度漲近 9%。此前該股在 2025 年已上漲逾兩倍,上週在財報前又上漲 6%,投資者對 AI 相關基礎設施的樂觀情緒推動了股價飆升。

盈利能力大幅提升

比營收增長更值得關注的是希捷的盈利能力提升。

財報顯示,希捷二季度營業利潤率達到 31.9%(非美國通用會計準則),較上年同期的 23.1% 提高 8.8 個百分點。公司非 GAAP 毛利率達到 42.2%,較去年同期的 35.5% 提升了 6.7 個百分點。這兩個數字都創下了公司歷史新高。

淨利潤方面,非美國通用會計準則淨利潤為 7.02 億美元,同比增長 62.1%;美國通用會計準則淨利潤為 5.93 億美元,同比增長 76.5%。

分析認為,數據中心客户對大容量存儲的需求確實強勁,但更關鍵的是產品結構的優化。

CEO Dave Mosley 在財報中特別強調了"基於 HAMR 技術的 Mozaic 產品持續量產"這一關鍵信息。

HAMR(熱輔助磁記錄)技術代表着硬盤存儲的下一代突破,能夠在同樣物理空間內存儲更多數據,這正是 AI 數據中心所需要的——在性能和成本效率之間找到平衡的 EB 級(exabyte)存儲解決方案。

營收和利潤大幅增長的同時,希捷也展現了強勁的現金創造能力。公司第二季度產生了 7.23 億美元的經營性現金流和 6.07 億美元的自由現金流。

值得注意的是公司的資本配置策略:一方面償還了 5 億美元的可轉換優先票據,優化資本結構;另一方面派發了 1.54 億美元的現金股息,並宣佈在 2026 年 4 月支付每股 0.74 美元的季度股息。

分析指出,這種"去槓桿 + 股東回報"的雙重操作,顯示出管理層對未來現金流的信心,但也可能暗示公司認為當前階段缺乏更高回報率的擴張性資本支出機會。

Q3 指引超預期

希捷給出的第三季度指引或許比第二季度的實際業績更值得關注。

財報稱,公司預計 Q3 營收約為 29 億美元(上下浮動 1 億美元),非 GAAP 每股收益約為 3.40 美元(上下浮動 0.20 美元)。

將這些數字與華爾街此前的預期對比,預期差就顯現出來了:分析師此前預計 Q3 營收約 27.7 億美元,每股收益 2.94 美元。希捷的指引中位數營收高出 4.7%,每股收益高出 15.6%。

CEO Mosley 將這種持續強勁歸因於"數據中心需求的持久性"和 AI 應用對數據創造的放大效應。隨着大語言模型訓練和推理需求的爆炸式增長,海量數據存儲已成為 AI 基礎設施的剛需。