Une hausse en période de baisse ! Chips de stockage, grosse annonce inattendue ! Institution : opportunité d'acheter

Une nouvelle étude de Google sur un nouvel algorithme a provoqué une forte chute des actions des sociétés de puces de stockage !

Vendredi, dans un contexte de chute collective des principaux indices boursiers américains, les actions des sociétés de puces de stockage ont connu une hausse inattendue. Pendant la séance, SanDisk a grimpé de plus de 5 %, Micron Technology de plus de 3 %. À la clôture, SanDisk a augmenté de 2,10 %, Micron Technology de 0,50 %, Seagate Technology de 0,34 %, Western Digital de 0,73 %. Cependant, la veille, ces actions avaient déjà subi une vague de ventes massives. À la clôture de jeudi, SanDisk avait chuté de plus de 11 %, Seagate Technology de plus de 8 %, Western Digital de plus de 7 %, et Micron Technology de près de 7 %.

Des analystes ont indiqué que la forte baisse des actions de puces de stockage jeudi pourrait résulter d’une mauvaise interprétation du marché. L’algorithme de compression de mémoire AI très efficace mentionné dans le document de Google, TurboQuant, ne concerne que le cache clé-valeur lors de la phase d’inférence, sans affecter la mémoire à large bande occupée par les poids du modèle (HBM), et n’est pas lié aux tâches d’entraînement AI.

Un autre analyste a précisé que les technologies de compression avancées ne font que réduire les goulets d’étranglement et ne détruisent pas la demande de DRAM/mémoire flash. Les investisseurs ont peut-être pris des bénéfices suite à l’annonce de Google, mais la consommation de mémoire reste très forte. La correction à court terme des actions de mémoire représente une « opportunité d’entrer en position », et non un point de retournement des prix.

Les actions de puces de stockage ont été impactées par le nouvel algorithme de Google.

Une « histoire de fantôme » du marché de l’IA revient, Google a publié les résultats de recherche d’un nouvel algorithme capable de réduire considérablement l’utilisation de mémoire, ce qui a entraîné une chute récente des actions des sociétés de puces de stockage.

Jeudi, SanDisk a chuté de plus de 11 %, Micron Technology de près de 7 %, SK Hynix de plus de 6 %, Samsung Electronics de près de 5 %, et Kioxia de près de 6 %. Selon les estimations, la valeur boursière des principaux géants mondiaux de la mémoire a été évaporée de plus de 900 milliards de dollars en une seule journée jeudi. Vendredi, sur le marché américain, les actions des sociétés de puces de stockage ont contre-attaqué, SanDisk a augmenté de plus de 2 %, Micron Technology de 0,50 %.

Au cours des derniers mois, les sociétés de puces de stockage ont affiché de solides performances, car l’augmentation des investissements dans les infrastructures d’intelligence artificielle a entraîné une pénurie d’approvisionnement, faisant grimper les prix des puces et les bénéfices. Jusqu’à mercredi, les actions de SK Hynix et Samsung Electronics avaient augmenté de plus de 50 % cette année, tandis que celles de Kioxia avaient plus que doublé.

Le déclencheur de cette chute est le document « TurboQuant » que le Google Research Institute doit présenter officiellement lors de la conférence internationale sur la représentation d’apprentissage (ICLR 2026). L’équipe de Google a déclaré qu’en utilisant deux innovations, PolarQuant (quantification en coordonnées polaires) et QJL (transformée JL quantifiée), ils ont réussi à compresser le cache KV à une précision de 3 bits sans perte, réduisant l’utilisation de mémoire d’au moins 6 fois. Cet algorithme a également permis d’obtenir jusqu’à 8 fois de performances supplémentaires sur les accélérateurs GPU H100 par rapport aux clés non quantifiées.

Google a promu cette recherche cette semaine sur la plateforme X, bien que celle-ci ait été initialement publiée l’année dernière. Les investisseurs craignent que cela ne réduise la demande de mémoire des opérateurs de centres de données à grande échelle, ce qui pourrait faire baisser les prix des composants également utilisés dans les smartphones et l’électronique grand public.

Institutions : le marché pourrait être mal interprété.

Morgan Stanley a indiqué dans son dernier rapport que le marché pourrait faire une mauvaise lecture. Cette technologie ne concerne que le cache clé-valeur lors de la phase d’inférence, sans affecter la mémoire à large bande occupée par les poids du modèle (HBM), et n’est pas liée aux tâches d’entraînement AI. L’analyste a souligné que la prétendue « compression 6 fois » ne signifie pas une réduction de la demande totale en stockage, mais une augmentation du débit par GPU grâce à une meilleure efficacité.

L’analyste de Morgan Stanley, Shawn Kim, a déclaré que cette recherche de Google pourrait avoir un impact plus positif qu’on ne le pense, car elle touche un goulet d’étranglement clé. Cette technologie améliore l’efficacité du cache clé-valeur utilisé pour l’inférence (exécution de modèles AI). Il a écrit : « Si les modèles peuvent fonctionner avec une demande de mémoire considérablement réduite sans perte de performance, le coût par requête diminue considérablement, rendant le déploiement de l’IA plus rentable. » Kim a ajouté que, compte tenu des opportunités de retour sur investissement, TurboQuant est une bonne nouvelle pour les grandes entreprises. À long terme, cela pourrait également profiter aux fabricants de mémoire, car « un coût unitaire de token plus faible peut aussi entraîner une demande accrue pour l’adoption des produits ».

Morgan Stanley cite le « paradoxe de Jevons » en économie pour expliquer les effets à long terme : bien que l’amélioration de l’efficacité technologique réduise le coût unitaire, elle stimule souvent une expansion globale de la demande en raison de la baisse des barrières à l’entrée.

L’analyste de Lynx Equity Strategies, KC Rajkumar, a souligné que certains médias exagèrent. Les modèles d’inférence utilisent déjà largement des données quantifiées à 4 bits, et la prétendue « amélioration de 8 fois la performance » de Google est basée sur une comparaison avec des modèles obsolètes de 32 bits. « Cependant, en raison de la tension extrême sur l’approvisionnement, cela ne devrait pas réduire la demande de mémoire et de mémoire flash dans les 3 à 5 prochaines années. » a écrit Rajkumar, précisant que les technologies de compression avancées ne font que réduire les goulets d’étranglement, sans supprimer la demande de DRAM ou de mémoire flash.

L’analyste de Wells Fargo, Andrew Rocha, a indiqué que l’existence d’algorithmes de compression n’a jamais fondamentalement changé l’échelle globale des achats matériels. En réduisant considérablement le coût par requête, ces technologies permettent aux modèles qui ne pouvaient fonctionner que sur des clusters cloud coûteux de migrer vers des déploiements locaux, abaissant ainsi la barrière à la mise à l’échelle de l’IA.

Les quatre grandes entreprises à grande échelle, dirigées par Amazon et Google, prévoient d’investir environ 650 milliards de dollars cette année dans la construction de centres de données, en achetant des accélérateurs AI et des puces de stockage de Nvidia. Le président du SK Group, Chey Tae-won, a récemment déclaré que la tension d’approvisionnement en puces de stockage se poursuivra jusqu’en 2030.

D’un point de vue de la chaîne d’approvisionnement, la demande de DRAM pour serveurs devrait augmenter de 39 % d’ici 2026, et la demande de HBM de 58 % par an. Les effets d’optimisation de TurboQuant pourraient être noyés dans la vague de croissance de l’industrie.

Jordan Klein, expert en technologie chez Mizuho, estime que la correction actuelle des actions de mémoire ressemble plus à une « opportunité d’entrer » qu’à un point de retournement. Il a écrit dans un rapport qu’après une forte hausse en 2025 et début 2026, les investisseurs en mémoire ont commencé à osciller. Bien que l’industrie de la mémoire soit connue pour ses fluctuations cycliques extrêmes, il a souligné que cette récente vente s’inscrit dans un schéma familier.

Mizuho a indiqué que cette vente se produit tous les quelques mois, ce qui ne constitue pas un signal de sommet ni une raison de vendre. En réalité, acheter à bas prix peut plutôt rapporter de l’argent.

Correction : Yao Yuan