Hindi nagkaron ng DeepSeek 2.0 Moment: Nag-stabilize ang mga stocks ng memory chip habang hinahandaan ng US markets ang earnings season
2026/07/21 10:51:00
Pagsisimula
Ang mga stocks ng memory chip ay nagpakita ng katatagan pagkatapos ng paglunsad ng Moonshot AI’s Kimi K3 noong July 2026, na tumutol sa mga takot sa pag-uulit ng DeepSeek-style selloff na dulot ng mga low-cost AI narratives. Ang SK Hynix ay bumaba nang kaunti habang ang mga katulad nito tulad ng Micron at SanDisk ay nag-record ng pagtaas, na nagpapakita ng patuloy na pangangailangan para sa high-bandwidth memory (HBM) sa kabila ng hype sa open-weight model.
Ang mga stocks ng chip ay nanatili sa kanilang antas dahil ang mabilis na pag-overload ng kapasidad ni Kimi K3 ay nagpakita ng patuloy na kakulangan sa compute kaysa pagkakaroon nito. Ang pagbabagong ito ay nagpapatibay sa teorya ng pag-invest sa AI infrastructure kaysa pagpapahina nito. Habang nasa ilalim na ang season ng earnings ng Big Tech noong huling July 2026, ang mga investor ay nakatuon ngayon kung magpapatuloy ba ang hyperscaler capex sa pagpapalakas ng demand para sa memory at GPU o magkakaroon ng presyur sa margin mula sa pagtaas ng depreciation, power, at leasing costs.
Ano ang Ipinapakita ng Pag-launch ng Kimi K3 Tungkol sa Ekonomiks ng AI Compute
Ang Kimi K3, isang open-weight model na may 2.8-trilyong parameter at 1-milyong token na context window, ay inilunsad noong mid-July 2026 na may malaking demand. Sa loob ng 48 oras, sinuspens ng Moonshot AI ang mga bagong consumer subscription dahil natapos na ang kapasidad ng kanilang GPU cluster. Ang mga umiiral na user ay nanatili sa prioridad habang hinahanap ng kumpanya ang paraan upang dagdagan ang infrastraktura.
Sa kabila ng mga mas mura na modelo ng DeepSeek na nagdulot ng pagbaba ng presyo dahil sa pagtatanong sa malalaking pangangailangan sa compute, ipinakita ng Kimi K3 ang kabaligtaran. Ang sukat ng modelo ay nangangailangan ng malaking hardware—ang mga estima ay nagmumungkahi ng dobleng bilang ng H100/H200 GPUs bawat instance kahit na may Mixture-of-Experts optimization at quantization. Ito ay nagpapatibay na ang frontier AI ay patuloy na nakadepende sa hardware, na sumusuporta sa pangangailangan sa memorya at accelerator.
Napatunayan ng reaksyon ng merkado ito: Pagkatapos ng unang volatility, nag-stabilize ang mga pangalan ng memorya. Naka-recover nang modeste ang mga share ng Micron at SanDisk sa trading noong July 21, 2026, habang natanggal ang mas malawak na pag-aalala tungkol sa isang ulit na “DeepSeek 2.0”—mga murang model na nag-crater sa pagkakagastos sa infrastraktura. Tinitiyak ng mga analista na ang mga open-weight model ay patuloy na nagdudulot ng inference workloads na nagpapabor sa mga setup na may mataas na memorya.
Ang Google’s Frozen v2 Chip ay nagpapalakas sa kuwento ng pagpapabuti
Ang nareport na pag-unlad ng Google sa server chip na “Frozen v2” ay nagbigay-daan pa sa mas matatag na pakikisalamuha. Ang proyektong ito ay naglalagay ng mga bahagi ng Gemini architecture diretso sa silicon, na nagtutarget ng 6-10x mas maraming tokens bawat yunit ng enerhiya kumpara sa kasalukuyang TPUs. Ang pag-deploy ay inaasahan noong 2028 bilang espesyalisadong komplemento sa mga pangkalahatang TPU.
Tinutugon ng custom silicon push na ito ang kakulangan sa loob na compute ng Google, na ayon sa mga ulat ay nagpaksila sa Google Cloud na tanggihan ang mga customer. Sa pamamagitan ng pagbabawas ng paggalaw ng data at overhead ng computation, ang Frozen v2 ay sumasabay sa trend ng industriya kung saan ang mga hyperscaler ay nagdadisenyo ng hardware na optimal para sa inference. Ang mga katulad na pagsisikap ni Amazon, Microsoft, Meta, at kahit pa si DeepSeek mismo (na gumagawa ng sariling inference chip) ay nagpapakita na ang mga pagpapabuti sa efficiency ay kumpleto—hindi palitan—ang malaking capex.
Ang balita ay nagpataas ng mga ahente ng Alphabet ng humigit-kumulang 3% noong July 20-21, 2026, na nakatulong na i-offset ang kalakhang kahinaan sa sektor ng chip mula sa nakaraang linggo. Ipinapatibay nito na ang mga namumunong AI lab ay patuloy na nagpapakita ng malaking pagsisikap sa parehong software optimization at hardware.
Mga Kita ng Hyperscaler: Ang Susunod na Mahalagang Pagsubok para sa Pagkakalabas sa AI
Dapat patunayan ng Big Tech na ang AI at cloud revenue ay makakapag-offset sa pagtaas ng gastos habang dumadaan sa susunod na pagpapahayag ng kikitain. Ang Alphabet, Meta, Microsoft, at Amazon ay pinagmamasdan tungkol sa katatagan ng capex, kasama ang kabuuang takdang gastos para sa 2026 na hihigit sa $700 bilyon—nagtaas nang malaki kumpara sa nakaraang taon.
Mga pangunahing tanong para sa mga investor:
-
Magiging sanhi ba ng proporsyonal na paglago ng kita ang patuloy na pagbili ng GPU at memory?
-
Maaari bang masuportahan ang pagbaba ng halaga at mga gastos sa enerhiya nang hindi pinipigilan ang margin?
-
Nagdadala ba ang mga custom chip at pagiging epektibo ng software ng makikita at masusukat na bentahe?
Ang mga tagapagbigay ng memorya tulad ng SK Hynix, Micron, at SanDisk ay magpapakita kung paano ang pagkalat ng hyperscaler ay nakakaapekto sa kapangyarihan at volume ng presyo ng HBM. Ang mga analista ay sinusubaybayan hindi lamang ang absolute na antas ng capex kundi kung ang gabay ay lalampas sa mga inaasahan, dahil ang merkado ay naka-price na sa agresibong pagpapalawak ng AI infrastructure.
Ang kamakailang data ay nagpapakita na ang mga stocks ng memorya ay nagsimula nang pumasok sa teritoryo ng pagkorekta noong una sa Hulyo pagkatapos ng malakas na pagtaas, na may ilang pangalan na bumaba ng higit sa 20% mula sa mga peak dahil sa pagbabalik at pagkuha ng kita. Gayunpaman, ang episode ng Kimi K3 at ang balita tungkol sa chip ng Google ay nagmumungkahi na ang mga pundasyon ng pangangailangan ay nananatiling intak.
Mga Panganib at Pagkakataon sa Siklo ng AI Infrastructure
Patuloy ang short-term volatility sa paligid ng earnings at mga makroekonomikong salik tulad ng gastos sa enerhiya at geopolitika. Gayunpaman, ang mga struktural na tulong—pagtaas ng paggamit ng AI, agentic workflows, at pagbuo ng data centers—ay sumusuporta sa matagalang pangangailangan para sa mga chip.
Kasama sa karaniwang maling paniniwala ang pag-asa na ang open-source models ay magkakaroon ng pagbagsak sa gastos sa proprietary infrastructure. Ang ebidensya mula sa Kimi K3 ay nagpapakita ng kabaligtaran: ang mga mataas-parameter na models ay nagpapalakas ng pangangailangan sa compute. Isa pa rito ay ang pagkakamali sa pagbabawas ng mga inobasyon sa efficiency; ang Google’s Frozen v2 at ang custom silicon ng iba pang kalahati ay nagpapalawig sa kakayahan ng malalaking deployment.
Para sa mga trader sa mga platform tulad ng KuCoin, ang kapaligirang ito ay nagtataglay ng mga pagkakataon sa mga crypto asset na may kinalaman sa tech sentiment, tulad ng Bitcoin at mga token na may kaugnayan sa AI, dahil ang volatility ng equity ay madalas na sumisira sa mga digital na merkado.
Dapat ba mong i-trade ang mga chip stock o kaugnay na crypto sa KuCoin bago ang earnings?
Binibigyan ka ng KuCoin ng mga trading pair na may leverage at futures sa mga pangunahing index at mga crypto asset na sumusunod sa momentum ng teknolohiya. Obserbahan ang mga balita sa real-time tungkol sa capex guidance at presyo ng memory.
Dapat isaalang-alang ang position sizing sa posibleng paggalaw—ang pagpapalabas ng kita sa AI revenue ay maaaring magmuli ng pagtaas sa mga pangalan ng memory at GPU, habang ang mga komentaryo na mapagbantay ay maaaring magpahaba ng mga pagbabalik. Mag-diversify sa crypto exposure, dahil ang lakas ng kuwento ng AI ay madalas na nagpapalakas sa mga blockchain project sa mga sektor ng decentralized compute at data.
-
Kung nag-aalala ka sa kamakailang volatility, maaari mong gamitin ang copytrading hub ng KuCoin o ang kampanyang TraderPro upang sundin ang mga estratehiya ng iba pang mga lider na trader, o mag-apply bilang lider na trader.
Kongklusyon
Ang kakulangan ng pagkabagsak na estilo ng DeepSeek 2.0 pagkatapos ng Kimi K3 ay nagpapakita ng patuloy na bigat sa hardware ng AI. Ang kakulangan sa compute at mga inobasyon sa efficiency tulad ng Google’s Frozen v2 ay nagpapanatili ng matibay na pangangailangan sa mga chip, bagaman may short-term profit-taking. Habang nagmumula ang season ng earnings, ang kakayahan ng mga hyperscaler na i-convert ang malaking capex sa patuloy na kita at kita ang magdedetermine sa susunod na hakbang para sa mga stocks ng memory at semiconductor.
Dapat manatiling mabilis ang mga investor at trader. Ang mga pangunahing kadahilanan ay nagtuturo sa patuloy na paglago ng AI infrastructure, ngunit nananatili ang mga panganib sa pagpapatupad ukol sa gastos at returns. Sa KuCoin, ito ay nangangahulugan ng mga taktikal na pagkakataon sa mga crypto product na nakalink sa equities at direkta na spot/futures trading sa gitna ng pinataas na volatility. Ang AI cycle ay malayo pa sa pagtatapos—ang mga kikitain ay maghahatid ng susunod na set ng data points na patutunayan ang kanyang landas. (Word count: 2,248)
Madalit na Tanong
1. Nagdulot ba ng malaking selloff ang Kimi K3 sa mga stocks ng memory chip?
Hindi, ang sobrang demand ay nagdulot ng pagpause sa pagsubskribi kaysa sa pagbawas sa pangangailangan sa compute, na tumulong na i-stabilize ang mga pangalan tulad ng Micron at SanDisk.
2. Ano ang Google’s Frozen v2 chip at kailan ito lalabas?
Ito ay isang espesyalisadong server chip na may embed na Gemini architecture para sa 6-10x pagtaas ng efficiency; nakatuon sa 2028 bilang komplemento ng TPU.
3. Bakit napakahalaga ng mga kikitain ng mga hyperscaler ngayon?
Sasabihin nila kung ang kita mula sa AI/cloud ay sapat upang takpan ang pagtaas ng depresyasyon, enerhiya, at capex, na papatotohanan o ipapaglaban ang teorya ng paggastos sa imprastruktura.
Disclaimer: AI technology ang ginamit sa pag-translate ng page na ito para sa convenience mo. Para sa pinaka-accurate na impormasyon, mag-refer sa original na English version.