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Cuidado com o ciclo de expansão e queda dos estoques de memória, alertam investidores em meio ao growth da IA

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Uma bandeira da SK Hynix (R) e uma bandeira nacional sul-coreana (L) tremulam do lado de fora do escritório da empresa Bundang em Seongnam em 26 de janeiro de 2024.

Jung Yeon-je | Afp | Imagens Getty

Londres — Os retornos extraordinários das acções relacionadas com a memória ajudaram a alimentar ganhos substanciais nos mercados accionistas dos EUA e da Coreia do Sul nos últimos anos — mas os observadores do mercado alertam que os investidores esquecem a ciclicidade do mercado por sua própria conta e risco.

A indústria de memória está em um período de crescimento sustentado desde o lançamento do ChatGPT em dezembro de 2022, que desencadeou uma enorme demanda por memória de alta largura de banda, ou HBM.

Samsung e SK Hynix estão entre os maiores produtores de chips HBM, e os preços de suas ações subiram 114% e 186% no acumulado do ano, respectivamente. Com sede nos EUA Tecnologia Micron e SanDisk avançaram 141% e 156% cada um em 2026.

No centro da tese que sustenta a alta das acções de memória está a crença de que a indústria se livrou da sua ciclicidade passada, em que a procura de armazenamento flutua significativamente enquanto a oferta permanece em grande parte fixa.

Os executivos argumentaram que a IA alterou a história de expansão e recessão da indústria e que uma escassez estrutural de oferta significa que os preços poderão permanecer elevados durante anos.

William de Gale, gerente de portfólio da BlueBox Asset Administration, disse ao Europe Early Version da CNBC na quarta-feira que a indústria tende a ter “enormes altos e baixos”.

“No longo prazo, é uma indústria bastante terrível”, disse ele.

“Suspeito que esse ainda seja o caso sempre que as pessoas argumentam que o ciclo da memória acabou e que agora é uma indústria de criação de valor de longo prazo – pouco antes de tudo dar terrivelmente errado.”

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Novas inovações

Embora chip de memória O fornecimento é extremamente limitado no momento, o Google, da Alphabet, revelou em 24 de março o TurboQuant, um novo método de compressão, que, segundo ele, poderia reduzir em seis vezes a quantidade de memória necessária para executar grandes modelos de linguagem.

Ele foi projetado para tornar os modelos de IA mais eficientes, um objetivo importante dos laboratórios líderes.

Tais desenvolvimentos têm o potencial de reduzir a procura por chips de memória de IA, que têm sido um componente crítico para treinar grandes LLMs de empresas como Google, OpenAI e Anthropic.

O Deutsche Financial institution escreveu numa nota de terça-feira que os investidores devem “continuar a preparar-se para perturbações contínuas relacionadas com a IA”, como evidenciado pelo TurboQuant, que causou um declínio acentuado no preço das ações dos maiores fornecedores de memória após o seu lançamento.

Os analistas acrescentaram, no entanto, que “resta saber” se a técnica TurboQuant criará uma mudança estrutural na procura.

Jon Cunliffe, chefe do escritório de investimentos da gestora de fortunas JM Finn, disse à CNBC que há espaço para a produção aumentar significativamente nos próximos três anos, aliviando as restrições de oferta, “especialmente se a procura de IA crescer a um ritmo mais regular”.

“Os actuais preços das acções pressupõem que os preços se mantêm elevados durante muito tempo, as empresas permanecem muito disciplinadas para não investirem excessivamente e as margens de lucro permanecem muito melhores do que no passado”, acrescentou.

“Também gostaríamos de destacar que o setor experimentou um alto grau de aglomeração dinâmica nas últimas semanas, o que o tornou vulnerável a um abalo.”

Embora prever quando a oferta de memória poderá exceder a procura seja uma tarefa impossível, os investidores devem ter cautela ao investir numa indústria com “retornos historicamente médios sobre o capital cujo preço é precificado para obter retornos muito elevados no futuro”, de acordo com Andrew Lapping, diretor de investimentos da Ranmore Fund Administration.

“Um leopardo não muda frequentemente de posição”, disse Lapping sobre o potencial para uma mudança estrutural no sector da memória.

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— Arjun Kharpal da CNBC também contribuiu para este relatório.

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