Ações da Micron disparam 12%: o que está impulsionando as ações de memória hoje

As ações da Micron Technology Inc. (MU) subiram 12% na terça-feira depois que o Bank of America sustentou que o surgimento rápido de modelos chineses de inteligência artificial de código aberto e baixo custo poderia aumentar, em vez de reduzir, a demanda por chips de memória.

O rali ocorreu antes de uma semana-chave para o setor de tecnologia, com investidores aguardando os resultados da Alphabet e de outras grandes empresas de tecnologia em busca de atualizações sobre gastos com inteligência artificial que poderiam influenciar a demanda por memória de alta largura de banda (HBM).

Em uma nota publicada na segunda-feira, o analista do Bank of America Vivek Arya reiterou a recomendação de compra para a Micron com um preço-alvo de $1,550, o que implica cerca de 79% de potencial de alta em relação ao preço de fechamento do dia anterior.

O relatório coincidia com o lançamento do Kimi K3 da Moonshot AI, um modelo de 2.8-trillion-parameter que o Bank of America descreveu como o maior modelo de pesos abertos já construído.

Modelos de IA de pesos abertos podem expandir a demanda por memória

Segundo o Bank of America, modelos de IA de pesos abertos geram uma demanda mais ampla por memória porque cada organização que implanta o modelo precisa executá-lo em seu próprio hardware.

Ao contrário dos modelos de IA fechados que operam em data centers centralizados, os modelos abertos exigem que empresas, governos e provedores de nuvem instalem os pesos do modelo localmente.

"Modelos fechados consolidam a demanda por memória; modelos abertos a multiplicam", disse Arya.

O banco afirmou que cada download de um modelo de pesos abertos cria uma exigência adicional de memória no lado do cliente que não existiria de outra forma.

Embora empresas chinesas de IA estejam oferecendo modelos a preços significativamente mais baixos, o Bank of America afirmou que o preço inferior reflete estratégia de negócios, e não menores exigências de hardware.

O relatório observou que o Kimi K3 cobra $3 por um milhão de tokens de entrada, em comparação com $15 para o Claude Opus 4.8 da Anthropic, enquanto alguns modelos chineses têm preços até 350 vezes inferiores aos concorrentes ocidentais.

Apesar desses preços mais baixos, o Bank of America estimou que executar o Kimi K3 ainda requer cerca de 1.4 terabytes de memória de alta largura de banda distribuídos em pelo menos 64 aceleradores de IA.

"LLMs abertos como o Kimi K3 não representam ameaça à demanda por memória", escreveu Arya.

"Eles exigem a mesma ou mais memória à medida que seus pesos de modelo e parâmetros ativos aumentam."

Concorrência da China e perspectiva de recompra

O Bank of America também abordou preocupações sobre o aumento da concorrência por parte de fabricantes chineses de memória.

A empresa disse que a ChangXin Memory Technologies está ampliando a produção, mas atualmente compete principalmente em commodity DRAM em vez de memórias avançadas HBM3E e HBM4 usadas em sistemas de IA.

Também observou incerteza sobre se fornecedores de equipamentos dos EUA receberão aprovação para vender para a empresa chinesa.

Além da demanda por IA, o Bank of America destacou outro potencial catalisador para as ações da Micron.

A empresa espera que as restrições às recompras de ações da Micron, previstas no CHIPS Act, expirem por volta de Dec 2026, possivelmente permitindo que a companhia retome recompras de ações em grande escala.

Arya estimou que a Micron poderia gerar entre $120 billion e $130 billion em fluxo de caixa livre anual nos próximos vários anos.

Sob uma política de distribuição hipotética de 40%, isso poderia se traduzir em recompras anuais de ações de $50 billion a $60 billion, ou cerca de 5% a 6% da capitalização de mercado projetada da empresa a cada ano.

As ações da Micron e da SK Hynix também subiram antes dos resultados de grandes empresas de tecnologia, começando pelo relatório trimestral da Alphabet na quarta-feira.

Investidores buscam confirmação de que grandes empresas de tecnologia continuarão aumentando os gastos com infraestrutura de IA, sustentando a demanda por memória de alta largura de banda e componentes relacionados.