“A prosperidade dos chips de memória AI está a semear as sementes do colapso”! Desta vez, o perigo está escondido na procura

A prosperidade dos chips de memória de IA pode durar quanto tempo?

Colunista do Wall Street Journal, James Mackintosh, escreveu em 16 de maio que a atual prosperidade dos chips de armazenamento de IA está semeando as sementes da autodestruição. O artigo, centrado na Micron Technology, analisa sistematicamente os riscos por trás desta onda de entusiasmo pelos chips de IA.

Há três anos, a Micron Technology registrou seu maior prejuízo de todos os tempos, e hoje é prevista para se tornar a sexta maior empresa lucrativa dos Estados Unidos, com um lucro líquido nos próximos 12 meses de quase 100 bilhões de dólares, superando Meta e Berkshire Hathaway. Ao mesmo tempo, Samsung Electronics e SK Hynix, na Coreia, também se beneficiam do explosivo aumento na demanda por memória de alta largura de banda (HBM), fazendo do mercado sul-coreano um dos que mais se destacaram globalmente neste ano.

Mas quanto mais próspera, mais perigosa.

Baixos valores não equivalem a preços baixos, a história prova isso repetidamente

Atualmente, a relação preço/lucro da Micron Technology é inferior a 10 vezes, sendo uma das ações mais baratas do S&P 500. Muitos investidores, ao verem esse número, pensam: “Tão barato, vale a pena comprar”.

Para isso, a análise de James Mackintosh traz um banho de água fria: “Isso não significa que esteja barato, apenas mostra que os investidores sabem que os bons dias para os chips de memória não vão durar para sempre.”

Dados históricos confirmam isso. No início de 2022, quando as ações da Micron atingiram o pico, o índice P/L também era de apenas 9 vezes — e, logo depois, o preço das ações foi cortado pela metade naquele mesmo ano. No pico do ciclo de 1984, o P/L era de 15 vezes, e levou exatos 9 anos para o preço voltar a esse nível. No pico de 2018, o P/L foi ainda mais baixo, de 5,5 vezes.

A regra é clara: um P/L baixo aparece no topo do ciclo, não como sinal de compra, mas como um sinal de alerta. Investidores enganados por “preços baixos” costumam sofrer perdas severas a cada ciclo.

Maior risco: IA se torna mais “econômica” em memória

Mackintosh acredita que o perigo atual vem principalmente da demanda, e não da oferta. A capacidade adicional que será criada nos próximos dois anos, desde que a demanda não caia, não será suficiente para esmagar os lucros.

Então, a demanda vai cair? Ele lista alguns riscos. O mais difícil de quantificar e também o mais fatal é: a própria tecnologia de IA se tornar mais eficiente em uso de memória.

Em março deste ano, pesquisadores da Alphabet, subsidiária do Google, publicaram um artigo mostrando uma grande melhora na eficiência do uso de memória. Assim que a notícia saiu, as ações de chips de memória caíram, embora tenham se recuperado posteriormente.

James Mackintosh escreveu no artigo: “Modelos de linguagem de grande escala ainda são uma tecnologia imatura, melhorias específicas para centros de dados podem ser esperadas — mas a magnitude dessas melhorias e quando elas acontecerão, não podem ser previstas com antecedência.”

A lógica é simples: se os modelos de IA ficarem mais rápidos e usarem menos memória, os centros de dados não precisarão comprar tantos chips HBM, e a demanda irá encolher.

Risco dois: expansão de centros de dados abaixo do esperado

Além do risco técnico de eficiência, Mackintosh também cita os riscos comuns a toda a cadeia de suprimentos de IA: planos de construção de centros de dados podem ser reduzidos, a adoção de IA pode ser mais lenta do que o esperado, e obstáculos políticos também podem atrasar a expansão.

A avaliação do artigo é: “Todos esses riscos podem acontecer, mas os touros de IA que impulsionam o preço das ações não os levam em consideração.”

Essa frase por si só já serve de alerta para os investidores — o consenso de mercado costuma ser mais frágil nos momentos de maior otimismo.

Risco três: lucros elevados atraem novos concorrentes a acelerar a entrada

O terceiro risco é a mudança no cenário competitivo.

Mackintosh aponta que, atualmente, no setor de memória de alta velocidade onde a Micron atua, ainda não há novos entrantes evidentes, mas em outros setores de chips de alta margem de lucro para IA, a competição já começou.

A Alphabet desenvolveu processadores tensor (TPU) específicos para treinamento de IA, substituindo diretamente as GPUs caras da Nvidia; a Amazon, com seus chips Graviton, atende às demandas de CPU para inferência de IA, desviando mercado da Intel.

Mais interessante ainda é a Cerebras. Essa empresa lançou sua primeira grande chip para treinamento e inferência de IA em 2019, e neste ano levantou US$ 5,55 bilhões em IPO, com o preço das ações dobrando no primeiro dia.

Este é um exemplo clássico de “maldição do vencedor”: quanto mais lucrar, mais concorrentes aparecem, diluindo os lucros.

Chips de memória são um setor típico de ciclo forte. Construir uma fábrica de wafers exige investimentos enormes, e, após a demanda subir, a oferta leva anos para se ajustar, causando picos de preços e lucros. Lucros elevados estimulam CEOs a expandir a produção, enquanto os altos custos fixos obrigam as fábricas a operarem na capacidade máxima — mesmo com excesso de oferta. A queda de preços de 2022 a 2023 foi exatamente assim.

Mackintosh aponta que os investidores não desconhecem essa regra. Mas sua avaliação é: “Desde que a demanda por IA continue alta, essa oferta adicional pode ser absorvida pelo mercado por um tempo, limitando o impacto na margem de lucro. ‘Porém, quanto mais tempo passar, mais concorrentes entrarão, e mais capacidade será construída.’”

Ele conclui com uma frase: “Assim como todas as commodities, o sucesso em si planta as sementes da autodestruição — mesmo que a visão otimista de IA se concretize no final.”

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