Bloomberg — Uma onda de vendas de dois dias nas ações de fabricantes de chips de memória revelou uma nova divisão no mercado de inteligência artificial, com o Google divulgando uma inovação que, segundo analistas, pode reduzir a demanda por certos tipos de armazenamento, enquanto deixa outros praticamente ilesos.
As ações da Samsung e da SK Hynix — fabricantes de memória de alta largura de banda usada nos aceleradores de IA da Nvidia — recuperaram a maior parte das perdas em Seul na sexta-feira (27). Sua concorrente listada nos EUA, a Micron Technology, também se manteve estável nas negociações pré-mercado. Enquanto isso, as perdas se ampliaram para fabricantes de memória flash, incluindo a japonesa Kioxia Holdings, cujas ações dispararam nos últimos meses.
O mercado está começando a perceber que a técnica TurboQuant do Google, que torna a operação de IA mais eficiente, representa uma ameaça maior para o segundo grupo, dizem os analistas.
“Ao reduzir o uso de memória e a movimentação de dados, o TurboQuant melhora significativamente a eficiência da inferência”, escreveram analistas do Morgan Stanley, incluindo Tiffany Yeh, em uma nota. “No entanto, não reduz a demanda por memória principal como a HBM.”
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Traders vinham investindo pesado em fabricantes de produtos de memória flash e armazenamento, acreditando que a demanda dispararia com a popularização da IA.
As ações da Sandisk ainda acumulam alta de mais de 1.000% desde o final de agosto, enquanto as da Kioxia subiram mais de 600%. Elas ultrapassaram as da Samsung, SK Hynix e Micron Technology, líderes tradicionais do setor de memória que se tornaram as queridinhas do mercado de IA.
Agora, as empresas de memória flash estão sofrendo o impacto de uma onda de vendas que começou esta semana, quando os investidores perceberam a inovação do Google.
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Isso destaca, mais uma vez, os fabricantes tradicionais de DRAM, cujos lucrativos chips HBM se tornaram um tema quente de investimento em IA quando o foco era o treinamento de grandes modelos de linguagem, como o ChatGPT.
O Google afirmou que seu algoritmo pode reduzir a quantidade de memória necessária para executar um aspecto específico dos Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) em pelo menos seis vezes, ajudando a reduzir o custo geral da IA.
Investidores temem que isso possa reduzir a necessidade de memória em hiperescaladores como a Meta, a maior operadora de data centers. Isso, por sua vez, reduziria os preços de componentes também usados em smartphones e eletrônicos de consumo.
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“Considerando a necessidade de armazenar pesos de modelos na memória da unidade de processamento gráfico (GPU), a demanda por memória de alta largura de banda e a DRAM produzida pela Micron provavelmente não serão afetadas”, escreveu o analista da Bloomberg Intelligence, Jake Silverman, em uma nota. “A demanda por NAND enfrentará efeitos mais profundos a longo prazo.”
Certamente, as ações de tecnologia se tornaram voláteis após as grandes altas impulsionadas pelo boom da IA. Com as preocupações com a inflação, alimentadas pela guerra com o Irã, gerando cautela em relação a ações de alto valor, os investidores estão realizando lucros e comprando na baixa, aproveitando as notícias diárias.
“O hardware que impulsiona o desenvolvimento na implementação e utilização de tecnologias de inteligência artificial é uma história secular que se desenrolará ao longo de anos e décadas, não em dias e semanas”, disse Ed Gomes, diretor de investimentos da SGMC Capital Pte. A queda nas ações da TurboQuant é “um ruído de curto prazo que leva a excelentes oportunidades de compra”.
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