Interpretação de relatórios

Visão geral

Com base em reuniões de non-deal roadshow nos EUA, a Goldman Sachs afirma que a Samsung Electro-Mechanics se beneficia da demanda de MLCC e substratos ABF impulsionada por AI. A instituição reitera Buy, citando melhora dos fundamentos, oferta apertada, potencial de precificação, contratos de clientes de longo prazo e mix de produtos de AI com maior margem.

Visões principais

A Samsung Electro-Mechanics manteve sua orientação de receita e lucro operacional de 3Q26 mesmo com o KRW se valorizando aproximadamente 13% frente ao USD no trimestre até o momento, o que a Goldman Sachs interpreta como melhora dos fundamentos. A companhia espera aumento de receita de MLCC em percentual alto de dois dígitos qoq, com margem operacional de aproximadamente 20%, e crescimento de receita de substratos de 20% qoq, também com margem operacional de aproximadamente 20%. A Goldman Sachs atribui essa resiliência à força das operações de MLCC e substratos. A oferta apertada de MLCC sustenta a precificação e a disposição dos clientes de garantir suprimento. A SEMCO elevou preços duas vezes neste ano para MLCC vendidos a distribuidores, segmento que representa aproximadamente 10% da receita de MLCC, e discute possíveis ajustes com clientes diretos. A preocupação com possível falta de oferta nos próximos 2-3 anos está levando à garantia antecipada de volumes. A SEMCO espera que aproximadamente 60% da receita de MLCC do próximo ano seja coberta por contratos de longo prazo, normalmente de um ano, embora alguns sejam mais longos; eles garantem volume, mas permitem ajuste de preços conforme o mercado com preços de referência. A Goldman Sachs identifica os data centers de AI como o principal motor de crescimento e margem para MLCC. A empresa espera que o mercado de MLCC para data centers de AI cresça 70%-80% neste ano, enquanto sua própria receita de AI MLCC deve crescer aproximadamente 100% yoy e acelerar no próximo ano. A participação de AI na receita de MLCC pode se aproximar de 20% neste ano, superar 30% no próximo e chegar a aproximadamente 40% em dois anos. A mudança de mix importa porque a margem operacional de AI MLCC é de aproximadamente 30%, contra cerca de 20% para MLCC total, e produtos específicos de alta gama estão mais perto de 40%; assim, a Goldman Sachs espera importante impulso para a margem consolidada de MLCC. Capacitores de silício são apresentados como oportunidade adicional de crescimento de longo prazo, e não substitutos de MLCC. O formato menor e mais fino permite que o produto fique mais próximo ao chip e melhore a filtragem de ruído. A empresa citou elevado interesse de clientes e um contrato de aproximadamente US$1 billion com um grande cliente de tecnologia anunciado em maio. Receita relevante deve começar a ser reconhecida no próximo ano, com parcela significativa em 2028. A Goldman Sachs destaca a capacidade de desenvolver capacitores de silício de alta capacitância, a fundição do grupo Samsung e a possibilidade de oferecer uma solução turnkey para substratos de pacote com capacitores de silício integrados. A AI também fortalece o negócio de substratos ABF. Data centers de servidor/rede respondem agora por aproximadamente 60% da receita de ABF e podem chegar a 70% em dois anos. A oferta apertada permitiu ajustes de preços desde 1Q26, e o mix para data centers de AI elevou a margem do negócio. A SEMCO planeja nova capacidade no Vietnã e na Coreia a partir de 2028, espera dobrar a capacidade de ABF até 2030 versus o ano passado e mais que triplicar a receita de ABF versus este ano. O relatório considera que o aperto de ABF pode ser mais severo que o de MLCC, pois ABF é personalizado e o maior tamanho e número de camadas dos produtos para data centers de AI dificultam alcançar alto rendimento. Estão sendo discutidos contratos de longo prazo alinhados aos roteiros de chips dos clientes, com duração até 2032; clientes fazem pré-pagamentos para assegurar capacidade e é garantido um nível anual de utilização. A Goldman Sachs avalia a SEMCO por SOTP baseado em 2027E-2028E EV/EBITDA e mantém preço-alvo de 12 meses de W2,250,000.

Estrutura de análise

A Goldman Sachs baseia suas conclusões em conversas com a administração durante um non-deal roadshow nos EUA, relacionando a orientação trimestral mantida ao impulso operacional, a escassez de oferta à precificação e contratos de longo prazo, e o mix de produtos de AI ao crescimento de receita e margem. O preço-alvo usa avaliação sum-of-the-parts baseada em 2027E-2028E EV/EBITDA.

Notas metodológicas

• Métodos de avaliaçãoAvaliação SOTP por soma das partes

  Avaliação sum-of-the-parts usando 2027E-2028E EV/EBITDA.

  O relatório aplica uma abordagem de valor da empresa/EBITDA aos negócios e combina os valores resultantes em um preço-alvo de 12 meses.

• Marco de análise setorialMarco de oferta e demanda

  Análise de oferta apertada, compromissos de suprimento dos clientes e ajustes de preços para MLCC e ABF.

  O relatório relaciona oferta limitada e dificuldades de rendimento na produção de ABF a aumentos de preços, contratos de longo prazo, pré-pagamentos e melhor visibilidade de utilização.

• Marco de análise setorialDecomposição de volume e preço

  Mix de produtos impulsionado por AI, prêmios de preço e diferenças de margem entre MLCC e ABF.

  A Goldman Sachs explica o crescimento esperado por maior mix de vendas relacionadas a AI, precificação premium e margens mais altas de componentes para data centers de AI.

Mapeamento e comparação de ativos

Mapeamento estruturado da tese para ativos nomeados (pontos fortes, pontos fracos, pares e riscos).

• Samsung Electro-Mechanics (009150.KS)

  Empresa primária coberta que deve se beneficiar da demanda de data centers de AI por MLCC e substratos ABF.

  Pontos fortes

  Crescimento de AI MLCC, mix de produtos de maior margem, oferta apertada de MLCC e ABF, contratos de longo prazo com clientes, capacidade em capacitores de silício e expansão planejada da capacidade de ABF.

  Comparação

  O relatório descreve a SEMCO como a segunda maior fornecedora global de MLCC.

  Riscos

  Aumento da oferta setorial de MLCC acima do esperado e demanda por servidores de AI, automóveis ou smartphones abaixo do esperado.

Dados principais

• Crescimento da receita de MLCC em 3Q26High teens% qoqExpectativa da empresa, com margem operacional de aproximadamente 20%.
• Crescimento da receita de substratos em 3Q2620% qoqExpectativa da empresa, com margem operacional de aproximadamente 20%.
• Receita de MLCC coberta por contratos de longo prazo no próximo anoAround 60%A duração típica é de um ano, embora alguns contratos sejam mais longos.
• Crescimento do mercado de MLCC para data centers de AI70%-80% this yearA SEMCO espera que sua receita de AI MLCC cresça aproximadamente 100% yoy.
• Participação da receita de AI MLCCNearly 20% this year, more than 30% next year, approximately 40% in two yearsProgressão esperada dentro da receita de MLCC da SEMCO.
• Margem operacional de MLCCAround 20% overall; around 30% for AI data-center MLCC; close to 40% for certain high-end productsEspera-se que maior mix de AI sustente a margem total de MLCC.
• Participação de data centers na receita de ABFAround 60%, potentially 70% in two yearsInclui aplicações de servidor e rede.
• Perspectiva de expansão de ABFCapacity to double by 2030 versus last year; revenue to more than triple by 2030 versus this yearNova capacidade no Vietnã e na Coreia está planejada a partir de 2028.
• Preço-alvo e potencial de altaW2,250,000 target price; W1,400,000 current price; 60.7% upsidePreço no fechamento de 11 Sep 2026.

Impacto e implicações

O relatório argumenta que a demanda de AI cria uma trajetória de crescimento que se reforça para a SEMCO: maior conteúdo e precificação premium elevam a receita de MLCC relacionada a AI, maior mix de AI melhora as margens e as restrições de oferta fortalecem a precificação e a visibilidade da demanda contratada. Demanda semelhante de AI e oferta apertada devem apoiar preços, margens, utilização de capacidade e crescimento de longo prazo de ABF.

Riscos

• Um aumento da oferta setorial de MLCC acima do esperado poderia enfraquecer o ambiente favorável de oferta-demanda e preços.
• A demanda por servidores de AI, automóveis ou smartphones pode ser mais fraca que o esperado.