Ascensão em mercado em baixa! Grande notícia de última hora sobre chips de armazenamento! Instituições: oportunidade de entrada

谷歌 uma pesquisa sobre um novo algoritmo fez as ações de chips de armazenamento “sofrerem um grande golpe”!

Na sexta-feira, em meio a uma queda acentuada dos principais índices do mercado americano, as ações de chips de armazenamento subiram contra a tendência do mercado. Durante o pregão, a SanDisk chegou a subir mais de 5%, enquanto a Micron Technology subiu mais de 3%. No fechamento, a SanDisk subiu 2,10%, a Micron Technology subiu 0,50%, a Seagate Technology subiu 0,34% e a Western Digital subiu 0,73%. No dia anterior, essas ações já haviam enfrentado uma grande onda de vendas. Na quinta-feira, a SanDisk caiu mais de 11%, a Seagate Technology caiu mais de 8%, a Western Digital caiu mais de 7% e a Micron Technology caiu quase 7%.

Analistas afirmaram que a grande queda das ações de chips de armazenamento na quinta-feira pode ser atribuída a um mal-entendido do mercado. O algoritmo de compressão de memória AI de ultra-alta eficiência TurboQuant mencionado no artigo do Google atua apenas na fase de inferência do cache de chave-valor e não afeta a memória de alta largura de banda (HBM) ocupada pelos pesos do modelo, nem está relacionado a tarefas de treinamento de IA.

Outro analista afirmou que as tecnologias de compressão avançadas apenas reduzem os gargalos e não eliminam a demanda por DRAM/memória flash. Os investidores podem ter realizado lucros devido à notícia do Google, mas o consumo de memória ainda é muito forte. A correção das ações de memória é uma “oportunidade de entrada”, e não um ponto de inflexão nos preços das ações.

As ações de chips de armazenamento são impactadas pelo novo algoritmo do Google

As histórias de “fantasmas” do mercado de IA voltaram, pois o Google divulgou os resultados de uma nova pesquisa sobre um algoritmo que pode reduzir significativamente o uso de memória, resultando em uma queda acentuada das ações de chips de armazenamento recentemente.

Na quinta-feira, a SanDisk caiu mais de 11%, a Micron Technology caiu quase 7%, a SK Hynix caiu mais de 6%, a Samsung Electronics caiu quase 5% e a Kioxia caiu quase 6%. Estima-se que o valor de mercado dos principais gigantes da memória global evaporou mais de 90 bilhões de dólares em um único dia na quinta-feira. Na sexta-feira, no mercado de ações americano, as ações de chips de armazenamento subiram contra a tendência, com a SanDisk subindo mais de 2% e a Micron Technology subindo 0,50%.

Nos meses anteriores, as empresas de chips de armazenamento tiveram um desempenho forte, pois o aumento dos investimentos em infraestrutura de inteligência artificial levou a uma escassez de suprimentos, provocando um aumento nos preços dos chips e crescimento nos lucros. Até a quarta-feira desta semana, os preços das ações da SK Hynix e da Samsung Electronics já haviam subido mais de 50% este ano, enquanto as ações da Kioxia subiram mais do que o dobro.

O gatilho para essa queda foi o artigo “TurboQuant” que o Google Research apresentará na Conferência Internacional de Representação de Aprendizado (ICLR 2026). A equipe do Google afirmou que, através de duas tecnologias inovadoras, PolarQuant (quantização em coordenadas polares) e QJL (transformação de quantização JL), conseguiram, sob a premissa de “zero perda”, comprimir o KV Cache para uma precisão de 3 bits, reduzindo o uso de memória em pelo menos 6 vezes. Esse algoritmo, em comparação com as chaves-valor não quantizadas, alcançou um aumento de desempenho de até 8 vezes em aceleradores GPU H100.

O Google promoveu esta pesquisa esta semana na plataforma X, embora a pesquisa tenha sido inicialmente publicada no ano passado. Os investidores podem estar preocupados que isso reduza a demanda dos operadores de data centers de grande escala por memória, o que poderia pressionar os preços dos componentes usados também em smartphones e produtos eletrônicos de consumo.

Instituições: o mercado pode ter interpretado mal

O Morgan Stanley, em seu mais recente relatório, afirmou que o mercado pode ter interpretado mal. A tecnologia atua apenas na fase de inferência do cache de chave-valor e não afeta a memória de alta largura de banda (HBM) ocupada pelos pesos do modelo, nem está relacionada a tarefas de treinamento de IA. Os analistas enfatizaram que a chamada “compressão de 6 vezes” não significa uma redução na demanda total de armazenamento, mas sim um aumento na eficiência que aumenta a taxa de transferência de um único GPU.

O analista do Morgan Stanley, Shawn Kim, apontou que a pesquisa do Google deve ter um impacto mais positivo na indústria, pois afeta um gargalo crítico. A tecnologia melhorou a eficiência do cache de chave-valor utilizado para inferência (ou seja, execução de modelos de IA). Ele escreveu: “Se o modelo puder operar com uma demanda de memória significativamente reduzida sem perder desempenho, o custo de serviço por consulta diminuirá significativamente, tornando a implementação de IA mais lucrativa.” Kim afirmou que, considerando as oportunidades de retorno sobre investimento, o TurboQuant é favorável para empresas de grande escala. A longo prazo, isso pode também ser benéfico para os fabricantes de memória, pois “um custo de token mais baixo também pode trazer uma maior demanda por adoção de produtos”.

O Morgan Stanley citou o “paradoxo de Jevons” na economia para explicar o impacto a longo prazo: embora a melhoria da eficiência tecnológica reduza o custo unitário, muitas vezes isso leva a uma expansão da demanda total devido à redução da barreira de entrada.

O analista KC Rajkumar da Lynx Equity Strategies apontou que alguns relatórios da mídia exageram. Os modelos de inferência atuais já adotam amplamente dados quantizados de 4 bits, e o chamado “aumento de desempenho de 8 vezes” do Google é baseado em uma comparação com modelos antigos de 32 bits. “No entanto, devido à extrema escassez de suprimentos, isso quase não reduzirá a demanda por memória e flash nos próximos 3 a 5 anos.” Rajkumar escreveu que as tecnologias de compressão avançadas apenas reduzem os gargalos e não eliminam a demanda por DRAM/memória flash.

O analista Andrew Rocha do Wells Fargo destacou que a existência de algoritmos de compressão nunca mudou fundamentalmente a escala geral de aquisição de hardware. Ao reduzir significativamente o custo de serviço por consulta, essas tecnologias podem permitir que modelos que antes só podiam ser executados em clusters de nuvem caros migrem para locais, reduzindo efetivamente a barreira de entrada para a implementação em larga escala de IA.

Quatro grandes empresas de grande escala, lideradas pela Amazon e Google, planejam investir cerca de 650 bilhões de dólares este ano em data centers, comprando aceleradores de inteligência artificial e chips de armazenamento relacionados da NVIDIA. O presidente do SK Group, Chey Tae-won, afirmou recentemente que a escassez de chips de armazenamento continuará até 2030.

Do ponto de vista da cadeia de suprimentos, a demanda por DRAM de servidores em 2026 deve crescer 39%, enquanto a demanda por HBM deve crescer 58% anualmente. O efeito otimizado do TurboQuant pode ser ofuscado pela onda de crescimento da indústria.

Jordan Klein, especialista da Mizuho Securities, acredita que a recente correção das ações de memória parece mais uma “oportunidade de entrada” do que um ponto de inflexão nos preços das ações. Klein escreveu em seu relatório que, após um forte aumento em 2025 e no início de 2026, os touros das ações de memória começaram a vacilar. Embora a indústria de memória seja conhecida por suas oscilações cíclicas acentuadas, ele enfatizou que a recente venda segue um padrão familiar.

A Mizuho afirmou que essas vendas ocorrem a cada poucos meses e não são um sinal de pico nem uma razão para vendas. Na verdade, comprar na baixa pode ser lucrativo.

（Fonte: Securities China）