Muita gente compra memória de IA, com os olhos apenas no HBM.

Mas a escassez real é muito maior do que isso.
O julgamento do Goldman Sachs e do JPMorgan é unânime: desta vez, a escassez de memória já ultrapassou o ciclo normal, e de 2024 a 2027, o déficit de oferta e demanda de DRAM, NAND e HBM continuará a se ampliar.
Isso não é uma questão de um ou dois trimestres, mas de um ciclo de aumento de preços que dura anos.
A razão também é simples: o HBM está ao lado da GPU, sendo o gargalo mais direto para o treinamento de IA, todos sabem disso, mas agora a carga de trabalho de inferência de IA também está crescendo rapidamente, e a inferência precisa de DRAM de servidor e SSDs empresariais, não de HBM.
Ou seja, toda a cadeia de produção de memória está sob pressão simultânea de cima para baixo.
As cinco empresas neste setor cobrem diferentes níveis:
Micron é a única nos EUA capaz de produzir HBM, DRAM, NAND e SSDs ao mesmo tempo, e os provedores de serviços em nuvem dependerão cada vez mais dela para diversificar suas cadeias de suprimentos.
Previsão de crescimento de receita de 188% no próximo ano fiscal, com um índice P/L de 11,1 vezes, ainda não é uma avaliação extrema em relação ao pico do ciclo.
SK Hynix é o líder mais claro em HBM, fornecedor principal da Nvidia, a capacidade de novas wafers e a atualização do nó lógico tornam sua vantagem competitiva cada vez maior, com previsão de crescimento de receita de 212%, e uma avaliação de 6,3 vezes.
SanDisk tem a relação mais direta com NAND, provedores de serviços em nuvem migram dados ativos de armazenamento lento para matrizes de memória flash densas, e a SanDisk é a beneficiária mais direta dessa tendência.
Previsão de crescimento de receita de 209%, mas a avaliação já atingiu 12,6 vezes, sendo relativamente mais cara do que as outras.
Samsung cobre a gama mais ampla, produz HBM, DRAM, NAND e SSDs, seguindo a abordagem mais diversificada para acompanhar o ciclo de memória, mas a taxa de rendimento do HBM sempre foi seu ponto fraco.
Kioxia foca em NAND, com previsão de crescimento de receita de 311%, a mais alta do grupo, mas uma avaliação de 9,7 vezes também é a mais cara.
Ao colocar essas cinco empresas juntas, há uma regra: quanto maior a taxa de crescimento da receita, menor a probabilidade de a avaliação ser a mais cara.
O mercado ainda não refletiu completamente a continuidade do déficit de oferta e demanda neste setor.
Se a demanda por inferência de IA expandir conforme o esperado, DRAM, NAND e HBM se tornarão os gargalos mais duradouros em toda a pilha tecnológica de IA.
No futuro, essa lógica será repetidamente confirmada.