Acțiunile Micron urcă 12%: ce motivează avansul titlurilor de memorie

Acțiunile Micron Technology Inc. (MU) au crescut cu 12% marți după ce Bank of America a susținut că apariția rapidă a modelelor chinezești de inteligență artificială open-source, la costuri reduse, ar putea crește, nu reduce, cererea pentru cipuri de memorie.

Raliul a venit înaintea unei săptămâni cheie pentru sectorul tehnologic, investitorii așteptând rezultatele Alphabet și ale altor mari companii tehnologice pentru actualizări privind cheltuielile pentru inteligența artificială care ar putea influența cererea pentru high-bandwidth memory (HBM).

Într-o notă publicată luni, analistul Bank of America Vivek Arya a reiterat o recomandare de cumpărare pentru Micron cu un preț-țintă de $1,550, ceea ce implică aproximativ 79% potențial de creștere față de închiderea zilei precedente.

Raportul a coincis cu lansarea Kimi K3 a Moonshot AI, un model de 2.8-trillion-parameter pe care Bank of America l-a descris drept cel mai mare model cu greutăți deschise construit vreodată.

Modelele AI cu greutăți deschise ar putea extinde cererea pentru memorie

Potrivit Bank of America, modelele AI cu greutăți deschise generează o cerere mai largă pentru memorie deoarece fiecare organizație care implementează modelul trebuie să îl ruleze pe propriul hardware.

Spre deosebire de modelele AI închise care operează din centre de date centralizate, modelele open necesită ca întreprinderile, guvernele și furnizorii cloud să instaleze greutățile modelului local.

„Modelele închise concentrează cererea de memorie; modelele open o multiplică,” a spus Arya.

Banca a declarat că fiecare descărcare a unui model cu greutăți deschise creează o cerință suplimentară de memorie la nivelul clientului care altfel nu ar exista.

Deși companiile chineze de AI oferă modele la prețuri semnificativ mai reduse, Bank of America a afirmat că prețurile mai mici reflectă strategia de business, nu cerințe hardware mai scăzute.

Raportul a menționat că Kimi K3 taxează $3 per million input tokens comparativ cu $15 pentru Claude Opus 4.8 al Anthropic, în timp ce unele modele chinezești sunt cotate la prețuri de până la 350 times sub competitorii occidentali.

În ciuda acelor prețuri mai mici, Bank of America a estimat că rularea Kimi K3 necesită totuși aproximativ 1.4 terabytes de high-bandwidth memory distribuite pe cel puțin 64 AI accelerators.

„Open LLMs such as Kimi K3 pose no threats to memory demand,” a scris Arya.

„They require the same or more memory as their model weights and active parameters increase.”

Concurența din China și perspectiva răscumpărărilor

Bank of America a abordat, de asemenea, îngrijorările privind creșterea concurenței din partea producătorilor chinezi de memorii.

Firma a spus că ChangXin Memory Technologies își extinde producția, dar în prezent concurează în principal pe commodity DRAM, mai degrabă decât pe memoria avansată HBM3E și HBM4 utilizată în sistemele AI.

De asemenea, a remarcat incertitudinea dacă furnizorii americani de echipamente vor primi aprobarea de a vinde către compania chineză.

Dincolo de cererea din AI, Bank of America a evidențiat un alt potențial catalizator pentru acțiunile Micron.

Firma se așteaptă ca restricțiile privind răscumpărările de acțiuni ale Micron sub CHIPS Act să expire în jurul December 2026, permițând companiei să reia răscumpărările de acțiuni la scară largă.

Arya a estimat că Micron ar putea genera între $120 billion și $130 billion în annual free cash flow în următorii câțiva ani.

În cazul unei politici ipotetice de payout de 40%, acest lucru s-ar traduce în răscumpărări anuale de acțiuni de $50 billion to $60 billion, sau aproximativ 5% to 6% din capitalizarea de piață proiectată a companiei în fiecare an.

Acțiunile Micron și SK Hynix au crescut, de asemenea, înaintea rezultatelor marilor companii tehnologice, începând cu raportul trimestrial al Alphabet de miercuri.

Investitorii caută confirmarea că marile companii tehnologice vor continua să majoreze cheltuielile pentru infrastructura AI, susținând cererea pentru high-bandwidth memory și componente conexe.