Analista da Citrini: a elasticidade da demanda por IA ou a reescrita do ciclo de armazenamento; aumentar a capacidade nem sempre leva a uma queda brusca dos lucros das empresas

Notícia da BlockBeats, 18 de julho. O analista Jukan, da Citrini, publicou um post dizendo que uma análise de mercado recente avalia que o recuo das ações de chips de armazenamento no momento, além de ser influenciado por fatores de desalavancagem, também ocorre porque o mercado começou a antecipar as expectativas de expansão da oferta em 2028. Embora, em geral, no setor se espere que a situação de aperto entre oferta e demanda de armazenamentos avançados como HBM continue até 2027, instituições de pesquisa e analistas do lado vendedor afirmam em consenso que, com a expansão em larga escala de fabricantes como Samsung Electronics e SK hynix, o déficit entre oferta e demanda deve começar a ser aliviado a partir de 2028. A experiência tradicional indica que as ações de armazenamento costumam liderar os preços de armazenamento em cerca de dois trimestres para atingir o topo, mas a análise sugere que o mercado talvez não fique necessariamente restrito a essa regra, podendo também refletir por mais tempo as expectativas de aumento futuro de oferta.

Entretanto, todas as expectativas pessimistas se baseiam em um único pressuposto: a liberação concentrada de capacidade adicional em 2028, o que levaria a uma nova queda acentuada nos preços de armazenamento. Ao revisitar o histórico, desde a década de 1980, as quedas acentuadas de preços do setor de armazenamento quase sempre decorreram de uma expansão rápida da oferta, e não de uma retração da demanda. Nos períodos de PC, smartphones e computação em nuvem, a demanda na prática sempre manteve crescimento. Este ciclo de IA talvez seja essencialmente diferente dos anteriores: as aplicações de IA têm uma elasticidade de preço mais alta para demanda de poder de computação e armazenamento; quando os preços caem, a velocidade de crescimento da demanda pode superar o impacto causado pela redução dos preços, enfraquecendo assim o poder de destruição do ciclo tradicional de armazenamento.

A análise cita um artigo de Zhang e Zhang publicado em 2026, “The Economics of Digital Intelligence Capital”, que afirma que a elasticidade-preço da demanda de AI Token é de cerca de 1,42: para cada queda de 1% no preço, a quantidade demandada pode aumentar aproximadamente 1,42%. O estudo argumenta que, quando o preço de APIs cai de forma significativa, os desenvolvedores não apenas aumentam o volume de chamadas, como também adotam arquiteturas de inferência mais intensivas em computação, fazendo com que o consumo de Token cresça de maneira convexa. Por exemplo, em DRAM: se o preço de venda cair 30%, no ciclo tradicional a receita e o lucro tendem a encolher significativamente; a Samsung Electronics teve queda de 52,8% no lucro operacional no ano de 2019, na comparação anual. Já no novo ambiente de demanda impulsionado por IA, se as vendas crescerem cerca de 42%, e ao mesmo tempo a atualização de processo reduzir custos em aproximadamente 15%, a receita do setor poderá basicamente se manter estável, e a queda no lucro pode ser reduzida para algo como 15%. A análise considera que essa diferença poderá definir se os fabricantes de armazenamento ainda devem ser avaliados usando múltiplos tradicionais de 5 a 6 vezes o P/L para ações de ciclo.