Aehr Test präsentiert heute auf der Oppenheimer Emerging Growth Conference seine Strategie für die kommenden Monate. Der Fokus liegt dabei klar auf den Wachstumsmärkten Künstliche Intelligenz (KI) und Elektromobilität. Trotz eines schwachen zweiten Quartals signalisiert das Management für die zweite Jahreshälfte eine deutliche Belebung des Geschäfts. Kann die Fokussierung auf den KI-Sektor die zuletzt enttäuschende Bilanz vergessen machen?
Die wichtigsten Kennzahlen im Überblick:
* Umsatz Q2 2026: 9,9 Mio. USD
* Nettoverlust Q2 2026: 3,2 Mio. USD
* Effektiver Auftragsbestand: 18,3 Mio. USD
* Umsatzprognose H2: 25 bis 30 Mio. USD
* Erwartete Auftragseingänge H2: 60 bis 80 Mio. USD
KI und E-Mobilität als Treiber
Das Unternehmen setzt verstärkt auf seine Test- und Burn-in-Lösungen für KI-Beschleuniger und Grafikprozessoren (GPUs). Besonders das „Sonoma“-System soll die hohen Zuverlässigkeitsanforderungen im Rechenzentrums-Bereich erfüllen. Parallel dazu treibt die Nachfrage nach Siliziumkarbid (SiC) und Galliumnitrid (GaN) das Geschäft mit Wafer-Tests voran. Diese Halbleiter sind für die Leistungsumwandlung in E-Fahrzeugen und der 5G-Infrastruktur unverzichtbar, was spezialisierte Testplattformen zur Sicherung der Langlebigkeit erfordert.
Schwache Zahlen, hohe Erwartungen
Die Bilanz des am 28. November 2025 beendeten zweiten Geschäftsquartals fiel verhalten aus: Mit 9,9 Millionen USD lag der Umsatz deutlich unter dem Vorjahreswert von 13,5 Millionen USD. Unterm Strich verbuchte Aehr Test einen Verlust von 3,2 Millionen USD bzw. 0,11 USD je Aktie. Dennoch zeigt sich das Management zuversichtlich, da der Auftragsbestand Anfang Januar durch neue Orderzugänge auf 18,3 Millionen USD angestiegen ist.
Für die zweite Hälfte des Geschäftsjahres bis Mai 2026 peilt das Unternehmen einen Umsatzsprung auf 25 bis 30 Millionen USD an. Entscheidend wird dabei das Volumen der neuen Auftragseingänge sein, das laut Prognose zwischen 60 und 80 Millionen USD liegen soll. Dieses Wachstum stützt sich maßgeblich auf den Ausbau von Testkapazitäten für KI-Prozessoren und die zunehmende Integration von Silicon Photonics in modernen Rechenzentren.
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