Ascensão em mercado em baixa! Chips de armazenamento, notícia de última hora! Instituições: oportunidade de entrada

Uma pesquisa da Google sobre um novo algoritmo deixou as ações de empresas de chips de armazenamento “muito abaladas”!

Na sexta-feira, num contexto de queda acentuada dos principais índices do mercado de ações dos EUA, as ações de empresas de chips de armazenamento subiram contra a tendência do mercado. Durante o pregão, a SanDisk chegou a subir mais de 5%, e 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 onda de vendas em larga escala. No fechamento de quinta-feira, a SanDisk despencou 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 queda acentuada das ações de chips de armazenamento na quinta-feira pode ser resultado de uma interpretação errada do mercado. O algoritmo de compressão de memória AI de ultra alta eficiência TurboQuant mencionado no artigo da Google aplica-se apenas ao cache de chave-valor na fase de inferência, não afetando a memória de alta largura de banda (HBM) utilizada pelos pesos do modelo, e não está relacionado com as tarefas de treinamento de AI.

Outro analista afirmou que as tecnologias de compressão avançadas apenas reduzem os gargalos e não irão destruir a demanda por DRAM/flash. Os investidores podem ter realizado lucros com a notícia da Google, mas o consumo de memória continua a ser muito forte. A correção das ações de memória é uma “oportunidade de entrada”, e não um ponto de viragem nos preços das ações.

Ações de chips de armazenamento enfrentam o impacto do novo algoritmo da Google

O mercado de AI “histórias de fantasmas” voltou, pois a Google divulgou os resultados de uma nova pesquisa sobre um algoritmo que pode reduzir significativamente a utilização de memória, o que resultou numa queda acentuada das ações de empresas 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 de memória do mundo evaporou mais de 90 bilhões de dólares em um único dia na quinta-feira. Na sexta-feira, no mercado de ações dos EUA, as ações de empresas 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, devido ao aumento dos investimentos em infraestrutura de inteligência artificial que resultou em escassez de suprimentos, levando a um aumento nos preços dos chips e no crescimento dos lucros. Até quarta-feira desta semana, os preços das ações da SK Hynix e da Samsung Electronics já aumentaram mais de 50% este ano, enquanto as ações da Kioxia já subiram mais do que o dobro.

O estopim desta queda foi o artigo “TurboQuant” que o Google Research Institute irá apresentar oficialmente na Conferência Internacional de Representação de Aprendizagem (ICLR 2026). A equipe da Google afirmou que, através de duas tecnologias inovadoras, PolarQuant (quantização polar) e QJL (transformação de quantização JL), foi possível comprimir o KV Cache a uma precisão de 3-bit sob a premissa de “zero perda”, reduzindo a utilização de memória em pelo menos 6 vezes. Este algoritmo também alcançou um aumento de desempenho de até 8 vezes em comparação com chaves-valor não quantizadas em aceleradores H100 GPU.

A 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 por memória por parte de operadores de data centers em larga escala, o que, por sua vez, poderia pressionar os preços de componentes utilizados em smartphones e produtos eletrônicos de consumo.

Instituições: O mercado pode estar interpretando mal

O Morgan Stanley, em seu mais recente relatório, afirmou que o mercado pode estar interpretando mal. Esta tecnologia aplica-se apenas ao cache de chave-valor na fase de inferência, não afetando a memória de alta largura de banda (HBM) utilizada pelos pesos do modelo, e não está relacionada com as tarefas de treinamento de AI. Os analistas enfatizam 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 capacidade de processamento por GPU.

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

O Morgan Stanley citou a “paradoxo de Jevons” na economia para explicar os efeitos de longo prazo: embora o aumento da eficiência técnica reduza o custo unitário, isso frequentemente leva à expansão da demanda total devido à redução na barreira de entrada.

O analista KC Rajkumar da Lynx Equity Strategies apontou que algumas reportagens na mídia exageraram. Os modelos de inferência já estão amplamente adotando dados quantizados de 4 bits atualmente, e o suposto “aumento de desempenho de 8 vezes” da Google é baseado na comparação com modelos antigos de 32 bits. “No entanto, devido à extrema escassez de oferta, isso quase não reduzirá a demanda por memória e flash nos próximos 3-5 anos.” Rajkumar escreveu que as tecnologias de compressão avançadas apenas reduziram os gargalos e não irão destruir a demanda por DRAM/flash.

O analista Andrew Rocha do Wells Fargo destacou que a existência de algoritmos de compressão nunca alterou fundamentalmente a escala geral da aquisição de hardware. Ao reduzir drasticamente o custo de serviço por consulta, essas tecnologias podem permitir que modelos que antes só poderiam operar em caros clusters de nuvem sejam transferidos para locais, reduzindo efetivamente a barreira de entrada para a implementação em larga escala de AI.

As quatro empresas de grande escala, lideradas pela Amazon e pela Google, planejam investir cerca de 650 bilhões de dólares este ano na construção de data centers e na compra de aceleradores de AI da Nvidia e chips de armazenamento relacionados. O presidente do SK Group, Chey Tae-won, afirmou recentemente que a escassez de chips de armazenamento continuará até 2030.

Sob a perspectiva da cadeia de suprimentos, a demanda por DRAM de servidores em 2026 deve crescer 39%, com a demanda por HBM aumentando 58% ao ano. O efeito de otimização do TurboQuant pode ser ofuscado pelas ondas de crescimento da indústria.

Jordan Klein, especialista da Mizuho Securities, acredita que a correção das ações de memória atualmente mais parece uma “oportunidade de entrada”, e não um ponto de viragem nos preços das ações. Klein escreveu em um relatório que, após um forte aumento em 2025 e no início de 2026, os touros das ações de memória começaram a entrar em dúvida. Embora a indústria de memória seja conhecida por suas flutuações cíclicas acentuadas, ele enfatizou que a recente venda se alinha a um padrão familiar.

A Mizuho afirmou que essa venda ocorre a cada poucos meses, não sendo um sinal de pico, nem uma justificativa para a venda. De fato, comprar na baixa pode ser lucrativo.

Revisão: Yao Yuan

(Autor: Dong Pingping)

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