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ASE 테크놀로지 홀딩 26년 2분기 어닝콜

핵심 요약과 스크립트로 어닝콜의 주요 내용을 빠르게 확인하세요.

분기Q2 2026진행 시간1시간 20분참가자8

스크립트

첫 5개 문단을 발언자별로 확인할 수 있습니다.

Ken HsiangHead of Investor Relations

안녕하십니까. ASE 테크놀로지 홀딩의 IR(투자자관계) 총괄 켄 시앙입니다. 2026년 2분기 실적 발표에 오신 것을 환영합니다. 오늘은 톈 우 박사(최고운영책임자, COO)와 조지프 퉁(최고재무책임자, CFO)이 함께합니다. 오늘 참석해 주셔서 감사합니다. 2페이지의 세이프 하버(safe harbor) 고지사항을 참고해 주시기 바랍니다. 본 행사에 참여하시는 모든 분들은 참여를 통해 본인의 음성과 질문이 방송되는 것에 동의하신 것으로 간주됩니다. 동의하지 않으실 경우 질문을 삼가시거나 지금 세션에서 나가 주시기 바랍니다. 이어지는 발표에는 미래예측진술이 포함될 수 있음을 다시 한 번 말씀드립니다. 이러한 미래예측진술에는 높은 수준의 위험이 수반되며, 실제 실적은 크게 달라질 수 있습니다. 본 발표에서는 별도 표시가 없는 한 금액은 일반적으로 신대만달러 기준으로 표기합니다. 대만에 기반을 둔 회사로서 당사의 재무정보는 대만 IFRS에 따라 작성됩니다.

Ken HsiangHead of Investor Relations

대만 IFRS로 제시된 실적은 자회사들이 별도로 제시하는 실적을 포함해 다른 회계기준으로 산출한 실적과 크게 달라질 수 있습니다. 오늘 발표는 톈 우 박사께서 연중 사업 업데이트로 시작하시겠습니다. 이어서 제가 2분기 실적을 설명드리고, 조지프 퉁 CFO가 3분기 전망으로 마무리하겠습니다. 그럼 톈 우 박사께 발표를 넘기겠습니다.

Sebastian WuCEO and COO

안녕하세요. 2026년 상반기 실적을 요약해 드리고, 연간 전망도 함께 말씀드리겠습니다. 제 발표는 모두 미화 기준으로 말씀드리겠습니다. 2026년 상반기 연결 매출은 전년 동기 대비 24% 증가했으며, 상반기 ATM 매출은 전년 동기 대비 35% 증가했습니다. 선단 공정, 첨단 패키징, 그리고 전반적인 테스트가 성장률을 상회했습니다. ATM 사업의 경우, 하반기에도 동일한 성장 모멘텀을 유지할 것으로 예상합니다. 연간 기준으로 LEAP 서비스 매출은 기존 가이던스 35억 달러를 상회하는 추세이며, 일반 부문은 기존 가이던스 13% 대비 전년 동기 대비 30% 성장이 예상됩니다. 연간 기준으로 ATM 사업 매출은 35% 성장할 것으로 예상합니다. 기계 설비 CapEx는 27억 달러였습니다. 건물·시설·자동화 투자는 상반기에 14억 달러였습니다. 연간 전망에 대한 자세한 내용은 조셉 퉁이 추가로 설명드리겠습니다.

Sebastian WuCEO and COO

여러 해에 걸친 성장을 뒷받침하기 위해 R&D, 인적 자본, 첨단 생산능력은 물론 자동화와 스마트 팩토리 인프라에 대한 투자를 확대하고 있습니다. 두 번째 페이지에서는 시장 역학과 당사의 포지셔닝에 대한 주요 하이라이트를 몇 가지 말씀드리고자 합니다. 현재 시장에는 변수가 매우 많습니다. 여러분도 저와 같은 신문을 읽고, 같은 뉴스를 보고 계실 겁니다. 제가 여러분께 말씀드리고자 하는 것은 회사의 관점입니다. 그리고 왜 이 시점에 특정한 결정을 내리고 있는지, 그 논리를 설명드리도록 하겠습니다. AI는 더 큰 규모와 잠재력을 가진 새로운 애플리케이션을 가능하게 했습니다. 세부 내용까지는 설명하지 않겠습니다. 관심이 있으시면 Q&A에서 더 말씀드릴 수 있습니다. 이것이 현재 저희의 관점입니다.

Sebastian WuCEO and COO

AI가 패러다임 전환이며 더 큰 규모의 잠재력과 다양한 애플리케이션이 있다는 점에는 여러분 중 극히 일부만이 이견이 있으실 거라고 생각합니다. 이것이 저희의 현재 관점입니다. 언제, 어떻게 전개될지에 대해서는 진행 상황을 모니터링하고 있습니다. 저는 우리가 AI 패러다임 전환의 시작 단계에 있다고 믿습니다. 전환은 여러 단계에 걸쳐 이루어질 것입니다. Q&A에서 더 말씀드릴 수 있습니다. 두 번째로 말씀드리고 싶은 부분은, 저희가 보기에는 AI가 이전에는 존재하지 않았던 규모, 복잡성, 그리고 통합 수준의 새로운 하드웨어를 요구한다는 점입니다. 연산 집약도, 메모리, 전력, 연결 구조, 대역폭 등은 여러 관점에서 논의하실 수 있습니다. 결국 지금 저희가 개발하려는 것은 잠재적인 AI 애플리케이션을 지원하기 위한 완전히 새로운 플랫폼입니다.

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