決算：ALAB 2024Q1

アステララボ(ティッカー：$ALAB)の2024年度第1四半期決算についてまとめます

決算概要

アナリスト予想平均と結果の比較をまとめます。

	結果	予想	判定
EPS	$0.10	$0.04	〇
売上高	$65.3M (YoY +269%)	$56.7M	〇
ガイダンス 2024Q2EPS	$0.11	$0.06	〇
ガイダンス 2024Q2売上高	$72.485M ($71.83M～$73.14M)	$62.8M	〇

業績ハイライト

2024年第1四半期の業績

• 売上高は6,530万ドルで、前期比29%増、前年同期比269%増
• 非GAAPベースの営業利益率は24.3%
• プロフォーマ非GAAPベースの希薄化後1株当たり利益は0.10ドル

AIインフラ投資の加速

• 大手ハイパースケーラーの設備投資は前年同期比約45%増の500億ドル近くに
• 年間を通じて設備投資の四半期ごとの成長が示唆されている
• AIモデルのサイズが約6ヶ月ごとに倍増し、クラウドでの高性能AIプラットフォームの需要を後押し

新製品の発表

• Aries 6 PCIe リタイマーを発表。次世代のGPU、AIアクセラレータ、CPU、NIC、CXLメモリコントローラー間の低消費電力PCIe Gen6およびCXL3接続を実現
• PCIeおよびCXL Smart Cable Modules for Active Electrical Cables（AEC）のサンプル出荷を開始。最大7mの銅ケーブル接続をサポート

長期的な成長の見通し

• AIインフラ投資の増加による強力な長期的追い風
• 既存製品ラインの次世代製品が浸透
• 新製品ラインの導入

質疑応答ハイライト

PCI Express Gen5の浸透と一般的なサーバーでの利用

• 一般的なコンピューティングでは、AIサーバーアプリケーションへの注力が主だが、ストレージ接続性のためにPCIeリタイマーが使用されている
• Gen5対応のNVMe SSDの登場によりエコシステムの準備が整いつつある
• IntelのGranite RapidsやAMDのTurinなどの次世代CPUプラットフォームの登場で、新しいプラットフォームの導入が促進される見込み

CXL 2の初期導入と今後の展開

• すべてのハイパースケーラーが何らかの形でCXLを評価し、取り組んでいる
• CXLの主な用途はCPUのメモリ拡張で、大規模データベースアプリケーションのメモリ容量増加やHPCアプリケーションのメモリ帯域幅増加が目的
• Granite RapidsとTurinの登場で、本格的な量産品質のCXLをサポートするCPUが利用可能になる
• Astera Labsは長期間にわたりチップを提供し、ハイパースケーラー顧客と各種評価やPOCを支援してきた
• 2025年にメモリ拡張用途のCXLから収益が見込まれる

PCI Express Gen6への移行とAstera Labsの優位性

• Gen5はまだ成長の余地が大きいが、AIの革新スピードの加速によりGen6への移行サイクルはGen5よりも短くなる可能性がある
• COSMOSソフトウェアにより、Gen5で培ったノウハウをGen6に活かすことができる
• PCI Expressは複雑で、相互運用性の確保には時間がかかるため、Astera Labsの経験が競合他社に対する優位性となる

アクティブ電気ケーブル（AEC）の機会

• PCIe AECにより、GPUクラスタリングのためにPCI Expressの適用範囲がサーバー内からラック間に拡大
• イーサネットAECと組み合わせることで、エボルビングトレンドに対応
• 今年後半からの収益貢献を見込む
• リーディングポジションにあると考えられる

AIアクセラレータの多様化とAstera Labsのビジネスチャンス

• NVIDIAのGPUに加え、AMD、アームを含む他社製AIアクセラレータの採用が進んでいる
• 多様化する顧客のAIシステムアーキテクチャーに対し、 Asteraのリタイマーソリューションの搭載機会が拡大
• 高まる接続性ニーズに応えるため、プラットフォームごとのAstera製品の搭載金額は増加傾向

バックエンドネットワークでのPCIeとイーサネットの利用

• NVIDIA以外はPCIeやイーサネットなどの標準技術に依存する可能性が高い
• PCIeは低レイテンシーという利点があるが、イーサネットも長年使われてきた実績がある
• 今後6〜18ヶ月の動向を注視する必要がある
• Astera Labsはチップ、ハードウェア、ソフトウェアを揃えているため、顧客のニーズに柔軟に対応可能

ASICベースのAIシステムにおけるAstera Labsのビジネスチャンス

• ハイパースケーラーがカスタムASICを開発するケースが増えている
• GPUベースのシステムとは要件が異なる部分もあるが、Astera Labsは両方のソリューションを提供可能
• 次世代プラットフォームに向けGPUベンダー、ASICベンダー双方と緊密に連携

CXLの適用範囲と市場投入のタイミング

• メモリ拡張、メモリ階層化、メモリプーリング、メモリドライブの4つの主要ユースケース
• メモリドライブはエンタープライズ向け、他の3つはクラウドスケールに適している
• メモリプーリングはソフトウェアの変更が必要なため、市場投入までに時間がかかる
• メモリ拡張とメモリ階層化が短中期的に有望
• 主要ハイパースケーラー全てがCXL技術に取り組んでいる