Azioni Micron +12%: cosa sta guidando oggi il titolo della memoria

Le azioni di Micron Technology Inc. (MU) sono salite del 12% martedì dopo che Bank of America ha sostenuto che l'emergere rapido di modelli di intelligenza artificiale cinesi open-source e a basso costo potrebbe aumentare, anziché ridurre, la domanda di chip di memoria.

Il rally è arrivato alla vigilia di una settimana chiave per il settore tecnologico, con gli investitori in attesa dei risultati di Alphabet e di altre grandi società tecnologiche per aggiornamenti sulla spesa per l'intelligenza artificiale che potrebbero influenzare la domanda di memoria ad alta larghezza di banda (HBM).

In una nota pubblicata lunedì, l'analista di Bank of America Vivek Arya ha ribadito il rating Buy su Micron con un target di prezzo di $1,550, implicando circa il 79% di upside rispetto al prezzo di chiusura del giorno precedente.

Il rapporto è coinciso con il rilascio di Kimi K3 di Moonshot AI, un modello da 2.8 trilioni di parametri che Bank of America ha descritto come il più grande modello open-weight mai costruito.

I modelli AI open-weight potrebbero ampliare la domanda di memoria

Secondo Bank of America, i modelli AI open-weight creano una domanda di memoria più ampia perché ogni organizzazione che li implementa deve eseguirli sul proprio hardware.

A differenza dei modelli AI chiusi che operano da data center centralizzati, i modelli open richiedono che imprese, governi e provider cloud installino i pesi del modello localmente.

"I modelli chiusi consolidano la domanda di memoria; i modelli open la moltiplicano", ha detto Arya.

La banca ha affermato che ogni download di un modello open-weight crea un'ulteriore esigenza di memoria lato cliente che altrimenti non esisterebbe.

Sebbene le società cinesi di AI offrano modelli a prezzi significativamente inferiori, Bank of America ha detto che il prezzo più basso riflette la strategia commerciale piuttosto che requisiti hardware inferiori.

Il rapporto osservava che Kimi K3 addebita $3 per milione di token in input rispetto ai $15 di Claude Opus 4.8 di Anthropic, mentre alcuni modelli cinesi sono prezzati fino a 350 volte in meno rispetto ai concorrenti occidentali.

Nonostante questi prezzi più bassi, Bank of America ha stimato che l'esecuzione di Kimi K3 richiede comunque circa 1.4 terabyte di memoria ad alta larghezza di banda distribuiti su almeno 64 acceleratori AI.

"Gli LLM open come Kimi K3 non rappresentano una minaccia per la domanda di memoria", ha scritto Arya.

"Richiedono la stessa quantità di memoria o più, man mano che aumentano i pesi del modello e i parametri attivi."

Concorrenza cinese e prospettive sui riacquisti di azioni

Bank of America ha anche affrontato le preoccupazioni relative alla crescente concorrenza dei produttori cinesi di memorie.

La società ha detto che ChangXin Memory Technologies sta espandendo la produzione ma al momento compete principalmente nel DRAM commodity piuttosto che nelle memorie avanzate HBM3E e HBM4 utilizzate nei sistemi AI.

Ha inoltre evidenziato l'incertezza sul fatto che i fornitori di attrezzature statunitensi otterranno l'approvazione per vendere alla società cinese.

Oltre alla domanda legata all'AI, Bank of America ha sottolineato un altro potenziale catalizzatore per le azioni Micron.

La società prevede che le restrizioni sui riacquisti di azioni di Micron previste dal CHIPS Act scadano intorno a dicembre 2026, permettendo potenzialmente all'azienda di riprendere riacquisti di azioni su larga scala.

Arya ha stimato che Micron potrebbe generare tra i $120 billion e i $130 billion di free cash flow annuo nei prossimi anni.

Con una politica di payout ipotetica del 40%, ciò potrebbe tradursi in riacquisti annuali di azioni per $50 billion–$60 billion, ovvero circa il 5%–6% della capitalizzazione di mercato prevista dell'azienda ogni anno.

Le azioni di Micron e SK Hynix sono inoltre salite in vista dei risultati delle principali società tecnologiche, a partire dal report trimestrale di Alphabet mercoledì.

Gli investitori cercano conferme sul fatto che le grandi società tecnologiche continueranno ad aumentare la spesa per infrastrutture AI, sostenendo la domanda di memoria ad alta larghezza di banda e componenti correlati.