Las acciones de Kioxia llegaron a caer un 15%; la previsión de beneficios trimestrales queda por debajo de lo esperado
Las acciones de Kioxia Holdings, fabricante japonés de memoria flash NAND, llegaron a caer un 15% el lunes. La previsión de beneficios operativos para el trimestre que termina en diciembre, que la empresa comunicó el viernes pasado, fue de 2 billones de yenes (unos 127.000 millones de dólares), por debajo de los 2,35 billones de yenes que esperaban en promedio los analistas y apenas por encima de los 1,99 billones registrados en el trimestre que terminó en septiembre. En los trimestres anteriores, los beneficios operativos de Kioxia habían aumentado rápidamente gracias a las compras de memoria NAND de alta velocidad por parte de centros de datos de inteligencia artificial. La empresa atribuyó principalmente la desaceleración del crecimiento al calendario de los envíos, y no a un debilitamiento de la demanda. Algunos pedidos cuya entrega estaba prevista inicialmente para este trimestre se adelantaron al trimestre que terminó en septiembre, a petición de los clientes. Otros se aplazaron al trimestre que termina en marzo del próximo año debido a que el aumento de la proporción de almacenamiento empresarial alarga los plazos de producción y entrega. En una teleconferencia celebrada la semana pasada, el director financiero, Yoshihiko Kawamura, afirmó que la empresa prevé recuperar un crecimiento más rápido en el trimestre que termina en marzo y que la demanda de los operadores de centros de datos de inteligencia artificial sigue siendo sólida. Kawamura también señaló que la capacidad de producción prevista por la empresa para el próximo año ya está totalmente vendida y que más de la mitad de la producción del año siguiente ya ha sido asignada. Algunos grandes clientes ya han comenzado a negociar contratos que abarcan 2029 y años posteriores. Kioxia compite con Samsung Electronics, SK Hynix y Micron Technology. Su negocio se centra en NAND, mientras que sus rivales surcoreanas también venden DRAM, necesaria para la computación de inteligencia artificial.