¡Subida en medio de la tendencia! Chips de almacenamiento, ¡noticia de última hora! Instituciones: oportunidad de subir a bordo

¡Un artículo de Google sobre un nuevo algoritmo dejó a las acciones conceptuales de chips de almacenamiento con un golpe “mortal”!

El viernes, en un contexto en el que los principales índices de la bolsa estadounidense cayeron de forma generalizada, las acciones conceptuales de chips de almacenamiento en EE. UU. subieron en contra de la tendencia. Durante el día, SanDisk llegó a subir más de 5% y Micron Technology más de 3%. Al cierre, SanDisk avanzó 2.10%, Micron Technology 0.50%, Seagate Technology 0.34% y Western Digital 0.73%. Mientras tanto, el día anterior, las acciones mencionadas ya habían sufrido una ronda de venta masiva. El jueves, SanDisk se desplomó más de 11%, Seagate Technology cayó más de 8%, Western Digital bajó más de 7% y Micron Technology cayó cerca de 7%.

Según algunos analistas, la fuerte caída de las acciones de chips de almacenamiento el jueves podría deberse a una mala interpretación por parte del mercado. El algoritmo de compresión ultradeficiente para IA mencionado en el artículo de Google, TurboQuant, solo opera en la fase de inferencia para la caché de pares clave-valor (KV), no afecta la memoria de alto ancho de banda (HBM) que ocupan los pesos del modelo, y tampoco está relacionado con tareas de entrenamiento de IA.

Otro analista señaló que las tecnologías avanzadas de compresión solo reducen los cuellos de botella y no destruyen la demanda de DRAM/flash. Es posible que los inversores aprovechen las noticias de Google para realizar ganancias, pero la demanda de consumo de memoria sigue siendo muy fuerte. El retroceso de las acciones de memoria a corto plazo es una “oportunidad para entrar”, no un punto de inflexión del precio.

Acciones de chips de almacenamiento golpeadas por el nuevo algoritmo de Google

Vuelven las “historias de fantasmas” del mercado de la IA: Google dio a conocer el resultado de una investigación de un nuevo algoritmo que puede reducir considerablemente el uso de memoria. Como resultado, las acciones del sector de chips de almacenamiento han sufrido recientemente una tendencia bajista especialmente severa.

El jueves, SanDisk cayó más de 11%, Micron Technology cayó cerca de 7%, SK hynix cayó más de 6%, Samsung Electronics cayó cerca de 5% y Kioxia cayó cerca de 6%. Según estimaciones, el valor de mercado conjunto de los principales gigantes globales de memoria se evaporó el jueves en un solo día por más de 90 mil millones de dólares. El viernes, en el mercado de EE. UU., las acciones conceptuales de chips de almacenamiento subieron en contra de la tendencia: SanDisk subió más de 2% y Micron Technology 0.50%.

En los meses anteriores, las empresas de chips de almacenamiento se habían desempeñado con fuerza, porque el aumento vertiginoso de inversiones en infraestructura de inteligencia artificial provocó escasez de suministro, lo que disparó los precios de los chips y aumentó las ganancias. Hasta el miércoles de esta semana, el precio de las acciones de SK hynix y Samsung Electronics había subido más de 50% en lo que va del año, mientras que el de Kioxia había aumentado más del doble.

El detonante de esta caída fue el paper “TurboQuant”, que el Google Research Institute presentará formalmente en la Conferencia Internacional sobre Representación del Aprendizaje (ICLR 2026). El equipo de Google afirma que, mediante dos tecnologías innovadoras, PolarQuant (cuantificación en coordenadas polares) y QJL (transformación cuantitativa de JL), lograron comprimir el KV Cache hasta una precisión de 3-bit bajo el supuesto de “cero pérdida”, reduciendo el uso de memoria al menos 6 veces. En el acelerador GPU H100, el algoritmo logra además una mejora de rendimiento de hasta 8 veces en comparación con el par clave-valor sin cuantificar.

Google promocionó esta investigación en la plataforma X esta semana; aunque el estudio se publicó originalmente el año pasado. Los inversores podrían preocuparse de que esto reduzca la demanda de los operadores de mega centros de datos por memoria, presionando a la baja también el precio de los mismos componentes usados en teléfonos inteligentes y productos de electrónica de consumo.

Instituciones: el mercado podría estar interpretando mal

Morgan Stanley, en su informe de investigación más reciente, afirmó que el mercado podría estar interpretando mal. Esta tecnología solo se aplica a la caché de pares clave-valor en la etapa de inferencia, no afecta la memoria de alto ancho de banda (HBM) ocupada por los pesos del modelo, y tampoco tiene relación con tareas de entrenamiento de IA. Los analistas subrayaron que la llamada “compresión de 6 veces” no significa una reducción de la demanda total de almacenamiento, sino que incrementa el rendimiento por cada GPU mediante mejoras de eficiencia.

El analista de Morgan Stanley, Shawn Kim, señaló que el impacto de esta investigación de Google en la industria debería inclinarse más hacia lo positivo, porque afecta un cuello de botella clave. La tecnología mejora la eficiencia del llamado caché de pares clave-valor, que se usa para inferencia (es decir, ejecutar modelos de IA). Escribió: “Si el modelo puede ejecutarse con una reducción sustancial de las necesidades de memoria sin perder rendimiento, entonces el costo de servicio por consulta disminuirá significativamente, haciendo que las implementaciones de inteligencia artificial sean más rentables”. Kim indicó que, considerando las oportunidades de retorno de inversión, TurboQuant es positivo para las empresas a gran escala. A largo plazo, esto también podría beneficiar a los fabricantes de memoria, porque “el menor costo por token también conlleva una mayor demanda de adopción de productos”.

Morgan Stanley utilizó el “paradoja de Jevons” de la economía para explicar el impacto a largo plazo: aunque la eficiencia tecnológica reduce el costo unitario, a menudo impulsa una expansión de la demanda total debido a la disminución de las barreras de uso.

El analista de Lynx Equity Strategies, KC Rajkumar, indicó que existe un componente de exageración en algunos reportes de medios. Los modelos de inferencia actuales ya adoptan ampliamente datos cuantificados de 4-bit. La supuesta “mejora de desempeño de 8 veces” de Google se basa en compararla con modelos antiguos de 32 bits. “Sin embargo, debido a que la oferta es extremadamente ajustada, esto prácticamente no reducirá la demanda futura de memoria y flash durante los próximos 3—5 años”. Rajkumar escribió que las tecnologías avanzadas de compresión solo reducen el cuello de botella y no destruyen la demanda de DRAM/flash.

El analista de Wells Fargo, Andrew Rocha, señaló que la existencia de algoritmos de compresión nunca ha cambiado fundamentalmente el tamaño total de las compras de hardware. Al reducir drásticamente el costo de servicio por consulta, estas tecnologías permiten que modelos que antes solo podían ejecutarse en costosos clústeres en la nube migren a entornos locales, reduciendo de forma efectiva el umbral para una implementación a escala de la IA.

Cuatro empresas a súper escala, encabezadas por Amazon y Google, planean invertir este año aproximadamente 650 mil millones de dólares en construir centros de datos, con la intención de comprar por adelantado los aceleradores de inteligencia artificial de Nvidia y los chips de almacenamiento relacionados. El presidente del Grupo SK, Choi Tae-won, dijo recientemente que el escenario de escasez de suministro de chips de almacenamiento continuará hasta 2030.

Desde la perspectiva de la cadena de suministro, se espera que la demanda de servidores DRAM en 2026 crezca 39% y la demanda de HBM aumente 58% año con año. Los efectos de optimización de TurboQuant podrían quedar absorbidos por la ola de crecimiento de la industria.

El experto de Mizuho, Jordan Klein, considera que el retroceso actual de las acciones de memoria es más bien una “oportunidad para entrar”, no un punto de inflexión en el precio. Klein escribió en su informe que, después de atravesar un fuerte repunte a principios de 2025 y 2026, los alcistas del sector de memoria comenzaron a tambalearse. Aunque el sector de la memoria siempre se conoce por su volatilidad cíclica intensa, recalcó que las ventas recientes siguen un patrón familiar.

Mizuho indicó que este tipo de ventas ocurre cada pocos meses; esto no es una señal de techo, ni es una razón para vender. En realidad, comprar en momentos de caída puede generar ganancias.

Corrección: Yao Yuan

(Editor: Dong Pingping)

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