Analista Citrini: a elasticidade da procura de IA ou pode reformular o ciclo de armazenamento; o aumento de capacidade nem sempre desencadeia uma quebra acentuada dos lucros das empresas

BlockBeats 消息，18 de julho, o analista Citrini Jukan publicou um post afirmando que uma análise de mercado recente considera que a correção das ações de chips de memória, além de fatores de desalavancagem, também está começando a descontar antecipadamente as expectativas de expansão da oferta em 2028. Embora, de modo geral, na indústria se espere que a situação de aperto entre oferta e procura em memórias topo de gama, como a HBM, continue até 2027, instituições de pesquisa e analistas do lado da venda consideram de forma geral que, com a expansão em grande escala da produção por parte de fabricantes como a Samsung Electronics e a SK hynix, a lacuna entre oferta e procura deverá começar a aliviar-se a partir de 2028. A experiência tradicional sugere que as ações de armazenamento tendem a liderar os preços da memória cerca de dois trimestres na hora de atingir o pico, mas a análise indica que o mercado pode não ficar necessariamente limitado a esta regra e pode, ainda assim, antecipar por mais tempo a expectativa de aumento futuro da oferta.

No entanto, todas as expectativas pessimistas assentam numa mesma hipótese: que a nova capacidade de produção será libertada em grande escala em 2028 e levará a uma nova queda acentuada nos preços das memórias. Ao olhar para o histórico, desde a década de 1980, quase todas as grandes quedas de preços no setor de armazenamento tiveram origem numa expansão rápida da oferta, e não numa deterioração da procura; na verdade, nos tempos de PC, smartphones e cloud, a procura manteve-se sempre a crescer. O ciclo de IA desta vez poderá ser, na essência, diferente do passado: as aplicações de IA têm uma maior elasticidade de preço na procura por capacidade de computação e armazenamento; quando os preços caem, a velocidade de crescimento da procura pode superar o impacto causado pela queda dos preços, atenuando assim o efeito nocivo dos ciclos de armazenamento tradicionais.

A análise cita um artigo de Zhang e Zhang publicado em 2026, intitulado “The Economics of Digital Intelligence Capital”, que afirma que a elasticidade de preço da procura de AI Token é de cerca de 1,42; ou seja, quando o preço desce 1%, a quantidade demandada pode aumentar aproximadamente 1,42%. O artigo argumenta que, quando o preço da API é reduzido significativamente, os programadores não só aumentam o volume de chamadas como também adotam arquiteturas de inferência mais intensivas em computação, fazendo com que o consumo dos Tokens cresça de forma convexa. Por exemplo, no caso de DRAM: se o preço de venda cair 30%, na dinâmica tradicional a receita e os lucros tendem a encolher de forma acentuada; a Samsung Electronics chegou a registar uma queda de 52,8% no seu lucro operacional em 2019 (ano contra ano). Já num novo ambiente de procura impulsionado por IA, se o volume crescer cerca de 42%, e ao mesmo tempo uma atualização do processo reduzir os custos em cerca de 15%, a receita do setor poderá manter-se praticamente estável, e a redução do lucro pode estreitar para cerca de 15%. A análise sustenta que esta diferença poderá determinar se, no futuro, os fabricantes de memórias deverão continuar a ser avaliados segundo o múltiplo de lucros (P/E) de 5 a 6 vezes, típico das ações de ciclos tradicionais.