UniCredit: correzione dei titoli memory è probabilmente temporanea per quanto marcata
(Teleborsa) - Il nuovo trimestre è iniziato con una brusca correzione nel settore dell'intelligenza artificiale, trainato principalmente dai produttori di DRAM. L'indice Philadelphia Semiconductor Index (PSI) ha perso il 18% dal picco. A parità di ponderazione, i tre principali produttori di memorie, ovvero Micron, SK Hynix e Samsung Electronics, hanno perso circa il 30% rispetto al picco del 22 giugno, dopo aver sovraperformato significativamente i colossi del cloud computing dall'inizio dell'anno. È quanto emerse da una ricerca di UniCredit, secondo cui, da inizio anno, i quattro colossi del cloud computing (Amazon, Alphabet, Microsoft e Meta) hanno guadagnato solo lo 0,1%, contro il 198% del paniere dei produttori di memorie.
"La recente correzione sembra essere stata determinata più dal posizionamento, dalle prese di profitto e dalla difficoltà di mantenere un'esposizione molto elevata a un mercato sempre più affollato, che da un deterioramento del ciclo dell'AI", si legge nella ricerca firmata da Giovanni Mazzariello, Senior Equity Specialist di UniCredit. Gli investitori sono inoltre "diventati più preoccupati per l'aumento delle spese in conto capitale legate alle memorie e per il rapido calo dei costi dei token".
Viene ricordato che il token è l'unità di base per l'utilizzo dell'AI, proprio come il kilowattora per l'elettricità. Poiché il costo per milione di token continua a diminuire, alcuni investitori temono che i guadagni in termini di efficienza possano ridurre il capex necessario per raggiungere un determinato livello di potenza di calcolo. "La storia suggerisce il contrario. Quando il costo di utilizzo di una tecnologia diminuisce drasticamente, la domanda generalmente aumenta anziché diminuire, un fenomeno noto come paradosso di Jevons", viene sottolineato. L'utilizzo dei token può essere monitorato quasi in tempo reale e tutti gli indicatori disponibili continuano a segnalare una forte accelerazione dei consumi. La diminuzione dei costi dovrebbe quindi supportare la prossima fase di adozione dell'AI in ambito software, infrastrutture cloud, dati, sicurezza, flussi di lavoro agentici, automazione aziendale e memoria stessa.
"Tuttavia, quando il posizionamento diventa così affollato, il mercato non ha bisogno di un deterioramento dei fondamentali per innescare una brusca correzione", fa notare Mazzariello, suggerendo che l'implicazione per gli investimenti non è semplicemente quella di passare da titoli ad alta beta a titoli a bassa beta, ma di ruotare all'interno del ciclo dell'AI verso aree in cui le aspettative sono meno esigenti, il posizionamento è meno affollato e le valutazioni relative sono più interessanti.
Nel segmento delle memorie, ciò potrebbe significare ridurre l'esposizione a DRAM e HBM e riallocare le risorse verso l'ecosistema NAND e dei controller di memoria. Il mercato rimane fortemente focalizzato sulle DRAM, mentre la crescente importanza dello storage per l'inferenza AI, il recupero di informazioni e i carichi di lavoro ad alta intensità di dati potrebbe essere ancora sottovalutata.
Allo stesso tempo, "potrebbe essere opportuno ricostituire l'esposizione alle aziende hyperscaler". Con l'intensificarsi della corsa capex AI, gli investitori hanno sempre più preferito le aziende che investono direttamente nelle infrastrutture, in particolare Micron, Samsung Electronics e SK Hynix, rispetto alle aziende che finanziano tali investimenti. Questa relativa sottoperformance ha migliorato il profilo rischio-rendimento delle aziende hyperscaler, soprattutto ora che l'attenzione si sposta dall'aumento dei volumi di token al miglioramento dell'efficienza e della redditività dei carichi di lavoro AI.
```