IBM obniżył prognozę wzrostu przychodów na 2026 rok. Firma oczekuje teraz wzrostu o 4–5 proc. przy stałych kursach walut, podczas gdy wcześniej zakładała wynik powyżej 5 proc. Decyzja jest konsekwencją słabszego drugiego kwartału, w którym przychody wzrosły o 1 proc., do 17,16 mld dolarów, ale nie osiągnęły oczekiwań analityków. Skorygowany zysk wyniósł 2,93 dolara na akcję, również nieco poniżej konsensusu rynkowego.
Największym obciążeniem okazał się segment infrastruktury. Jego przychody spadły o 7 proc., do 3,84 mld dolarów, a sprzedaż systemów mainframe IBM Z zmniejszyła się o 42 proc. Oprogramowanie nadal rosło, osiągając 7,76 mld dolarów przychodów, czyli o 5 proc. więcej niż rok wcześniej. Także ten wynik był jednak słabszy od prognoz.
Według IBM klienci pod koniec kwartału przesuwali budżety inwestycyjne w stronę serwerów, pamięci masowych i komponentów potrzebnych do rozbudowy infrastruktury AI. Część firm przyspieszała zakupy z powodu ograniczonej dostępności sprzętu i spodziewanych podwyżek cen. W efekcie kilka dużych kontraktów dotyczących oprogramowania i mainframe’ów nie zostało zamkniętych zgodnie z planem.
Prezes Arvind Krishna przyznał, że IBM zbyt wolno dostosował działania sprzedażowe do zmiany priorytetów klientów. Jednocześnie zaznaczył, że znaczna część popytu została przesunięta, a nie utracona. Około jedna trzecia opóźnionych transakcji miała zostać zamknięta już w trzecim kwartale.
Wcześniejsza publikacja wstępnych wyników wywołała spadek kursu IBM o około 25 proc., największy jednodniowy od ponad stu lat. Rynek obawia się, że szybki wzrost wydatków na sprzęt AI może czasowo ograniczać budżety przeznaczane na tradycyjne oprogramowanie i systemy korporacyjne.
Słabszy kwartał nie oznacza jeszcze odejścia klientów od mainframe’ów. Pokazuje jednak, że nawet duzi dostawcy technologii muszą szybko reagować na zmianę struktury inwestycji. Dla IBM kluczowe będzie teraz potwierdzenie, że opóźnione umowy rzeczywiście wracają do portfela, a wzrost oprogramowania utrzyma tempo mimo presji ze strony wydatków na infrastrukturę AI.
