Samsung e SK Hynix resistem à queda de 6% nos EUA: por que a Coreia age diferente

A Samsung Electronics e a SK Hynix subiram em Seul na terça-feira, resistindo à liquidação de semicondutores que varreu Wall Street durante a noite, enquanto investidores reavaliavam se pedidos para desacelerar o desenvolvimento de inteligência artificial implicam numa demanda mais fraca por chips.

A Samsung avançou 0,7% e a SK Hynix subiu 1,82% até as 11h20, enquanto o KOSPI praticamente não mudou.

Os movimentos seguiram uma queda de 5% no PHLX Semiconductor Index na segunda-feira, quando fabricantes de chips ligados à IA foram atingidos por temores de que um ritmo mais lento de desenvolvimento de modelos de ponta poderia reduzir os gastos com infraestrutura.

A divergência é menos dramática do que parece, pois as ações de memória coreanas já haviam absorvido grande parte do choque numa sessão anterior.

A Coreia precificou primeiro o temor em relação à IA

A Samsung caiu 4,05% na segunda-feira e a SK Hynix recuou 6,35%, ajudando a puxar o KOSPI para baixo em 3,26%.

Portanto, Seul reagiu ao debate sobre a desaceleração da IA antes de Wall Street provocar sua própria liquidação em semicondutores.

A recuperação de terça-feira sugere que os investidores não estavam dispostos a vender a mesma preocupação duas vezes sem evidências de que os pedidos, as implantações de servidores ou o consumo de memória estão enfraquecendo.

No entanto, não se trata de um amplo voto de confiança, já que investidores individuais venderam mais de 13 trilhões de won em ações da Samsung e da SK Hynix entre 1º e 11 de setembro, enquanto investidores estrangeiros também reduziram exposição.

Compras de ações em tesouraria por empresas absorveram grande parte dessas vendas.

A escassez de memória complica o argumento de baixa

A cadeia de argumentos mais simples de baixa é que um desenvolvimento mais lento da IA leva a menor gasto de capital (capex), menos aceleradores e, em última instância, menos memória.

Mas as condições atuais de oferta tornam essa relação menos direta.

Ben Barringer, chefe global de pesquisa em tecnologia da Quilter Cheviot, disse à CNBC que a capacidade de inferência permanece limitada mesmo se o treinamento e o lançamento de modelos desacelerarem.

“A demanda ainda excede em muito a oferta”, disse ele, argumentando que uma desaceleração moderada pode não prejudicar materialmente as receitas das empresas.

A TrendForce informou este mês que a receita da indústria de DRAM subiu 59,5% trimestre a trimestre no segundo trimestre, para quase US$154,73 bilhões.

Segundo a empresa, servidores de IA estão impulsionando a demanda por HBM e por memória de servidor de alta capacidade, enquanto os estoques dos fornecedores permanecem historicamente baixos.

A empresa de pesquisa também espera que a escassez de DRAM para servidores e os preços elevados se estendam até 2027, à medida que a capacidade migra para HBM.

Essa escassez já está afetando os preços dos chips. Fornecedores chineses de chips para IA aumentaram preços em cerca de 20% a 50% em alguns produtos, à medida que a falta de HBM eleva os custos.

A Coreia observa para onde se deslocam os lucros da IA

O argumento de investimento coreano mais amplo é que os gastos com IA podem cada vez mais recompensar fornecedores de memória em vez de apenas os projetistas de GPUs.

“No ano que vem, o centro de lucro se deslocará das unidades de processamento gráfico para a memória”, disse Kim Dong-won, chefe de pesquisa da KB Securities, ao Seoul Economic Daily.

Essa visão ajuda a explicar por que Samsung e SK Hynix podem negociar de maneira diferente da Nvidia e de outras empresas de semicondutores dos EUA.

Seus lucros estão cada vez mais vinculados ao preço da memória, à escassez de HBM e à demanda por servidores, em vez de dependerem apenas da velocidade do próximo lançamento de modelo de ponta.

O risco é que essa distinção desapareça eventualmente.

Christopher Wood, chefe global de estratégia de ações da Jefferies, disse ao Korea Times que o maior perigo é o mercado decidir que as empresas não serão capazes de “monetizar esse capex”.

Se os hyperscalers concluírem que seus enormes investimentos em IA não podem gerar retornos adequados, cortes de gastos acabariam por atingir GPUs, servidores e memória igualmente.