¡Subida en medio de la tendencia! ¡Una noticia de última hora sobre los chips de almacenamiento! Instituciones: oportunidad de inversión

Una publicación de Google sobre un nuevo algoritmo dejó “heridos” a las acciones de los chips de almacenamiento.

El viernes, en el contexto de una caída colectiva de los principales índices del mercado estadounidense, las acciones de los chips de almacenamiento subieron en contra de la tendencia del mercado. Durante la jornada, SanDisk llegó a subir más del 5%, mientras que Micron Technology subió más del 3%. Al cierre, SanDisk subió un 2.10%, Micron Technology un 0.50%, Seagate Technology un 0.34% y Western Digital un 0.73%. Sin embargo, el día anterior, estas acciones ya habían sufrido una gran ola de ventas. Al cierre del jueves, SanDisk cayó más del 11%, Seagate Technology más del 8%, Western Digital más del 7% y Micron Technology casi un 7%.

Algunos analistas señalaron que la caída de las acciones de los chips de almacenamiento del jueves podría deberse a una mala interpretación del mercado. El algoritmo de compresión de memoria AI de alta eficiencia mencionado en el artículo de Google, TurboQuant, solo afecta a la caché de claves y valores en la etapa de inferencia, sin afectar a la memoria de alto ancho de banda (HBM) ocupada por los pesos del modelo, y no está relacionado con las tareas de entrenamiento de AI.

Otros analistas indicaron que la tecnología de compresión avanzada simplemente reduce los cuellos de botella y no destruirá la demanda de DRAM/flash. Los inversores pueden haber tomado ganancias por la noticia de Google, pero la demanda de memoria sigue siendo muy fuerte. La corrección de las acciones de memoria es una “oportunidad para subir al tren”, y no un punto de inflexión en el precio de las acciones.

Las acciones de los chips de almacenamiento se ven afectadas por el nuevo algoritmo de Google

La historia de terror del mercado AI vuelve a aparecer, Google ha hecho público un nuevo algoritmo que puede reducir significativamente el uso de memoria, lo que ha llevado a una fuerte caída reciente de las acciones de los chips de almacenamiento.

El jueves, SanDisk cayó más del 11%, Micron Technology casi un 7%, SK Hynix más del 6%, Samsung Electronics casi un 5% y Kioxia casi un 6%. Se estima que la capitalización de mercado de los principales gigantes de la memoria del mundo se evaporó en más de 90,000 millones de dólares en un solo día el jueves. El viernes, en el mercado de valores de EE. UU., las acciones de los chips de almacenamiento subieron en contra de la tendencia, con SanDisk subiendo más del 2% y Micron Technology un 0.50%.

En los meses anteriores, las empresas de chips de almacenamiento tuvieron un rendimiento fuerte, ya que la inversión en infraestructura de inteligencia artificial provocó una escasez de suministro, lo que llevó a un aumento en el precio de los chips y en las ganancias. Hasta el miércoles de esta semana, las acciones de SK Hynix y Samsung Electronics habían subido más del 50% este año, mientras que las acciones de Kioxia habían aumentado más del 100%.

El catalizador de esta caída fue el artículo “TurboQuant” que el Instituto de Investigación de Google presentará oficialmente en la Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Representacional (ICLR 2026). El equipo de Google afirmó que, mediante dos tecnologías innovadoras, PolarQuant (cuantificación polar) y QJL (transformación de cuantificación JL), logró comprimir la caché KV a una precisión de 3 bits con “cero pérdidas”, reduciendo el uso de memoria al menos 6 veces. Este algoritmo logró un aumento de rendimiento de hasta 8 veces en comparación con las claves y valores no cuantificados en el acelerador H100 GPU.

Google promocionó esta investigación en la plataforma X esta semana, a pesar de que el estudio se publicó originalmente el año pasado. Los inversores pueden estar preocupados de que esto reduzca la demanda de memoria por parte de los operadores de centros de datos masivos, lo que llevaría a una caída en los precios de los componentes utilizados también en teléfonos inteligentes y productos electrónicos de consumo.

Instituciones: el mercado podría estar malinterpretando

Morgan Stanley en su último informe indicó que el mercado podría estar malinterpretando. Esta tecnología solo afecta a la caché de claves y valores en la etapa de inferencia, no afecta a la memoria de alto ancho de banda (HBM) ocupada por los pesos del modelo, y no está relacionada con las tareas de entrenamiento de AI. Los analistas enfatizan que la llamada “compresión de 6 veces” no implica una reducción en la demanda total de almacenamiento, sino un aumento en el rendimiento por GPU a través de mejoras de eficiencia.

El analista de Morgan Stanley, Shawn Kim, señaló que el impacto de esta investigación de Google en la industria debería ser más positivo, ya que afecta a un cuello de botella clave. Esta tecnología mejora la eficiencia de la llamada caché de claves y valores utilizada para la inferencia (es decir, ejecutar modelos de AI). Escribió: “Si los modelos pueden ejecutarse con una demanda de memoria significativamente reducida sin perder rendimiento, entonces el costo de servicio por consulta disminuirá drásticamente, lo que hará que el despliegue de AI sea más rentable”. Kim indicó que, considerando las oportunidades de retorno de inversión, TurboQuant es beneficioso para las empresas masivas. A largo plazo, esto también podría ser favorable para los fabricantes de memoria, ya que “un menor costo por token también puede generar una mayor demanda de adopción de productos”.

Morgan Stanley citó la “paradoja de Jevons” en economía para explicar el impacto a largo plazo: aunque la mejora en la eficiencia tecnológica reduce el costo unitario, a menudo conduce a una expansión de la demanda total debido a la disminución de la barrera de entrada.

KC Rajkumar, analista de Lynx Equity Strategies, señaló que algunos informes de medios contienen exageraciones. Actualmente, los modelos de inferencia ya utilizan ampliamente datos cuantificados de 4 bits, y la supuesta “mejora de rendimiento de 8 veces” de Google se basa en comparaciones con modelos antiguos de 32 bits. “Sin embargo, debido a la extrema escasez de suministro, esto prácticamente no reducirá la demanda de memoria y flash en los próximos 3 a 5 años”. Rajkumar escribió que las tecnologías de compresión avanzadas solo reducen los cuellos de botella y no destruirán la demanda de DRAM/flash.

Andrew Rocha, analista de Wells Fargo, señaló que la existencia de algoritmos de compresión nunca ha cambiado fundamentalmente la escala global de adquisiciones de hardware. Al reducir drásticamente el costo de servicio por consulta, estas tecnologías pueden permitir que modelos que anteriormente solo podían funcionar en costosos clústeres en la nube se transfieran a locales, reduciendo efectivamente las barreras para el despliegue a gran escala de AI.

Cuatro grandes empresas masivas, encabezadas por Amazon y Google, planean gastar alrededor de 650,000 millones de dólares este año en la construcción de centros de datos, comprando aceleradores de AI de Nvidia y chips de almacenamiento relacionados. El presidente del Grupo SK, Chey Tae-won, declaró recientemente que la situación de escasez de chips de almacenamiento continuará hasta 2030.

Desde la perspectiva de la cadena de suministro, se espera que la demanda de DRAM de servidores crezca un 39% para 2026, y la demanda de HBM aumente un 58% anual. El efecto de optimización de TurboQuant podría ser ahogado por la ola de crecimiento de la industria.

Jordan Klein, experto de Mizuho, considera que la reciente corrección de las acciones de memoria se parece más a una “oportunidad para subir al tren” que a un punto de inflexión en el precio de las acciones. Klein escribió en su informe que, tras un fuerte aumento en 2025 y principios de 2026, los alcistas de las acciones de memoria comenzaron a tambalearse. Aunque la industria de la memoria es conocida por sus drásticas fluctuaciones cíclicas, enfatizó que la reciente venta se ajusta a un patrón familiar.

Mizuho indicó que este tipo de venta ocurre cada pocos meses, lo que no es una señal de un máximo, ni una razón para vender. De hecho, comprar a precios bajos puede resultar en ganancias.

（Fuente:券商中国）