A Apple (NASDAQ:AAPL) está observando remessas de iPhone mais fortes do que o esperado para o trimestre de setembro, de acordo com analistas da Loop Capital.
Em sua nota recente, os analistas indicaram que as remessas de iPhone estão se comportando bem acima das previsões iniciais, levando a empresa a reiterar sua classificação de Compra e meta de preço de $300 para as ações da Apple.
A análise da empresa sugere que as remessas de iPhone no trimestre de setembro devem atingir 52,5 milhões de unidades, acima das 49,2 milhões de unidades estimadas anteriormente.
Isso supera a estimativa média de Wall Street de 50 milhões de unidades. O desempenho robusto é atribuído a um aumento nos pedidos do iPhone 15 no final do trimestre e ao entusiasmo contínuo em torno do próximo iPhone 16, conforme observado pela Loop Capital.
A empresa também ajustou suas estimativas para os preços médios de venda (ASPs) dos iPhones para os trimestres de setembro e dezembro.
O ASP do trimestre de setembro agora é projetado em $926, ligeiramente abaixo da estimativa anterior de $931, mas ainda acima do consenso de Wall Street de $886. O ASP do trimestre de dezembro foi revisado para $958, de $998, também superior à projeção de $923 de Wall Street.
Esse ajuste no ASP coloca a receita do iPhone da Apple para os trimestres de setembro e dezembro em $48,6 bilhões e $79,0 bilhões, respectivamente, superando as expectativas de Wall Street de $45 bilhões e $74 bilhões.
A Loop Capital também acredita que a Apple está bem posicionada para manter sua dominância no cenário tecnológico, especialmente com a crescente importância da IA generativa.
A empresa escreveu: "Nossa tese é que a AAPL tem uma oportunidade nos próximos anos de se solidificar como o 'acampamento base' de escolha do consumidor para IA generativa, assim como fez com as mídias sociais há 15 anos."
Com o ecossistema fechado da Apple e a inovação em software, hardware e silício, a Loop Capital espera que a Apple permaneça líder na adoção de tecnologia, particularmente à medida que explora seus próprios modelos de linguagem ampla (LLMs).
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