Ações de memória de IA caem após relatório da cadeia de suprimentos sobre NVIDIA Rubin

Um relatório da cadeia de suprimentos sobre o gabinete Rubin da NVIDIA fez o setor de memória de IA cair primeiro.

O relatório mencionou que a capacidade de memória por gabinete pode cair de aproximadamente 55 TB para cerca de 28 TB. Em seguida, a Micron caiu cerca de 7,7% em um único dia, e a SK Hynix caiu mais de 8% logo na abertura do dia seguinte. Mais sutilmente, o autor do relatório, Dylan Patel, esclareceu posteriormente que muitas compartilhamentos apenas cortaram a parte mais chamativa, e que este não era um relatório de “desastre negativo”.

Esta questão gerou uma reação tão forte porque tocou no ponto mais sensível do ciclo de hardware de IA. Nos últimos tempos, o mercado não estava negociando ciclos de memória comuns, mas sim a expectativa de que, após a produção em massa da plataforma Rubin, os gabinetes de IA continuarão impulsionando a demanda por HBM e memórias complementares, elevando novamente a receita e o poder de precificação dos fornecedores de memória. Desde o GTC deste ano, HBM4, participação da SK Hynix e a corrida da Micron para alcançar a memória de IA têm sido os principais temas negociados repetidamente pelo mercado.

Mas a expressão "memória cortada" é muito grosseira.

As alterações reveladas pela SemiAnalysis referem-se principalmente às mudanças na configuração do SOCAMM e LPDDR no lado CPU do gabinete Rubin NVL72. A maioria dos sistemas pode adotar módulos de 96 GB em vez dos módulos de maior capacidade de 192 GB, reduzindo a capacidade de memória por gabinete de cerca de 55 TB para cerca de 28 TB. Essa mudança afeta o valor da memória do sistema por gabinete, mas ainda não permite concluir que a demanda por HBM4 no lado GPU também foi reduzida simultaneamente.

O que realmente precisa ser esclarecido é qual pool de lucros está sendo afetado por este ajuste e qual expectativa o mercado está atualmente negociando.

A queda do mercado é uma reação de posição após temas de alto nível encontrarem palavras-chave negativas.

A parte já confirmada é que a reação do mercado foi forte, mas o evento ainda permanece no nível de relatórios da cadeia de suprimentos. A SemiAnalysis revelou que a NVIDIA pode reduzir a configuração do SOCAMM no lado do CPU para garantir o ritmo de entrega do Rubin NVL72. Os números mencionados no relatório incluem a capacidade de memória por gabinete caindo de aproximadamente 55 TB para cerca de 28 TB, e o custo do gabinete diminuindo de aproximadamente 7,6 milhões de dólares para cerca de 6,8 milhões de dólares. Esses números devem ser entendidos conforme a metodologia do relatório da SemiAnalysis e ainda não são a confirmação oficial final da NVIDIA sobre a lista de materiais (BOM).

Nos últimos trimestres, as ações de memória para IA subiram com base em uma narrativa muito favorável: quanto mais gabinetes de IA, maior a escassez de memória avançada e maior o lucro dos fornecedores.

Quanto mais simples a história, maior o impacto do título negativo. Assim que surgir "capacidade de memória reduzida pela metade", o mercado primeiro reajustará o valor da memória por gabinete, raramente distinguindo imediatamente qual tipo de memória foi ajustado.

A reação da Micron é a que melhor ilustra a situação.

É tanto um fornecedor tradicional de DRAM quanto um beneficiário da atualização de memória para servidores de IA. A flexibilidade que o mercado anteriormente atribuiu a ela derivou em grande parte da reavaliação de que “a memória de IA já não é apenas um produto cíclico”. Se a capacidade de memória por gabinete do sistema da Rubin diminuir, os investidores imediatamente se preocuparão se as expectativas de receita por gabinete da Micron nos segmentos SOCAMM e LPDDR foram superestimadas.

A SK Hynix também caiu, indicando que esse impacto ultrapassou um único fornecedor.

Ela é mais forte no campo HBM, e anteriormente circulou no mercado a informação de que ela conquistou a maior parte das encomendas HBM relacionadas à Vera Rubin. Mas, quando as negociações de memória AI se tornaram movimentadas, os capitais não esperam que todos os detalhes sejam verificados antes de agir. A queda simultânea das ações de memória reflete uma contração na preferência de risco do setor, e não um impacto fundamental idêntico em todas as empresas.

O esclarecimento subsequente de Dylan Patel também aponta para isso. Ele afirmou que o relatório não tinha como objetivo criar uma narrativa de "desastre", e muitas pessoas ignoraram o contexto.

Em termos de mercado, isso significa que o capital não realizou uma análise completa da cadeia de suprimentos, mas sim reduziu rapidamente a posição após um setor de alto desempenho encontrar palavras-chave negativas.

O principal ajuste feito nesta ocasião foi na memória do sistema do lado da CPU, e não no HBM4 ao lado da GPU.

A memória no gabinete Rubin não pode ser resumida com uma única palavra. A divisão mais simples é em duas camadas:

O primeiro nível é o HBM4 do lado da GPU, servindo ao próprio chip de aceleração;

A segunda camada é o SOCAMM e o LPDDR do lado da CPU, mais semelhante à memória de operação do sistema inteiro.

O primeiro determina a velocidade com que os dados são fornecidos à GPU, enquanto o segundo afeta o agendamento geral, a manutenção e o desempenho de algumas cargas de trabalho.

O "55TB para 28TB" mencionado pela SemiAnalysis refere-se principalmente à memória do sistema no lado da CPU.

O que pode mudar é a quantidade, capacidade e valor de aquisição dos módulos SOCAMM em cada gabinete Rubin NVL72. Se a maioria dos sistemas migrar de módulos de 192 GB para módulos de 96 GB, o valor unitário dos SOCAMM de alta capacidade diminuirá realmente, pressionando a elasticidade da receita dos fornecedores relacionados.

Mas o HBM4 no lado da GPU é outra linha.

A plataforma Rubin ainda gira em torno do Rubin GPU e da Vera CPU, com o HBM4 permanecendo como o componente de memória central para o empacotamento do GPU e a liberação de poder de processamento. As informações atuais não indicam uma redução simultânea na capacidade do HBM4 ou nas entregas do Rubin GPU. Anteriormente, múltiplas previsões ainda consideravam o HBM como um dos componentes mais escassos e com maior poder de precificação nos servidores de IA, com a SK Hynix sendo vista pelo mercado como um dos principais beneficiários.

Você pode entender um gabinete de IA como um servidor de alto desempenho extremamente caro.

HBM está mais próximo da memória de alta velocidade próxima à GPU, enquanto SOCAMM está mais próximo da memória do sistema substituível como um todo. Este ajuste principal é no último.

Para as posições abertas, a diferença é direta: se a Micron tiver maior exposição no segmento SOCAMM, a redução no valor unitário afetará primeiro suas expectativas; a lógica da SK Hynix para HBM é relativamente independente, mas ainda assim será arrastada pelo sentimento do setor em uma operação congestionada.

Reduzir a memória do sistema e extrapolar diretamente para uma ruptura na demanda por HBM4 ainda não tem evidências suficientes.

Uma divisão mais razoável é que o pool de lucro do lado CPU realmente enfrenta pressão para revisão para baixo, enquanto o lado GPU ainda depende do volume total de envios de Rubin e do ritmo dos pedidos de HBM4.

O mercado de memória de IA já não pode mais ser coberto por uma única linha dizendo que “todas as memórias são fortes”. Micron, SK Hynitz e Samsung Electronics têm exposições diferentes em HBM, SOCAMM, DRAM tradicional e NAND, e diferentes tipos de memória dentro do mesmo gabinete correspondem a preços, margens e restrições de oferta e demanda distintos.

A interpretação otimista vem do custo e do ritmo de entrega.

As estimativas da SemiAnalysis mostram que o custo do gabinete Rubin NVL72 pode cair de aproximadamente US$ 7,6 milhões para cerca de US$ 6,8 milhões, uma redução de aproximadamente US$ 800 mil.

Para provedores de nuvem como Microsoft, Google, Amazon e Meta, os gabinetes de IA não são apenas uma compra de hardware, mas sim uma análise do custo de processamento por hora, do tempo de fornecimento e da estabilidade em larga escala.

Se a redução de componentes permitir que Rubin entregue mais rapidamente, a possível diminuição do valor por unidade pode ser compensada por mais gabinetes.

A lógica não é complicada. Se houver escassez de fornecimento de SOCAMM de alta capacidade, a NVIDIA pode optar por configurações mais fáceis de entregar, reduzindo o BOM por gabinete e diminuindo o risco de um componente único atrasar a entrega completa do equipamento.

Para compradores, se uma configuração de memória do sistema mais baixa não afetar significativamente a carga de trabalho principal, receber o gabinete mais cedo pode ser mais atraente do que aguardar a versão completa.

O problema é que este passo ainda é uma suposição.

A redução de custos não equivale automaticamente a um aumento nos pedidos. Para que a “redução do valor por unidade” seja compensada pelo “aumento no número total de racks”, a NVIDIA precisa entregar mais Rubin NVL72, e os provedores de nuvem precisam aumentar ou antecipar suas compras.

Os materiais atuais ainda não apresentam ordens públicas, orientações trimestrais ou dados de expedição reais para comprovar isso.

Para entender de forma simples, se a capacidade de um determinado tipo de SOCAMM em um único gabinete se aproximar da metade, será necessário aumentar significativamente a entrega total de gabinetes para que a demanda total de Bit nessa etapa retorne ao nível originalmente esperado.

Mesmo com uma redução de custos de cerca de 10%, não se pode concluir diretamente que os clientes comprarão suficientes gabinetes. A aquisição por grandes fornecedores de nuvem também é influenciada por energia, construção de data centers, oferta de GPUs, embalagem avançada e equipamentos de rede; uma única redução na lista de materiais é apenas uma das variáveis.

A situação do HBM é relativamente mais estável, mas não é totalmente imune.

Se a saída total de Rubin permanecer forte, o HBM4 ainda será um dos componentes mais diretamente beneficiados; se posteriormente se comprovar que a entrega do sistema completo for prejudicada por outros gargalos, o HBM também será afetado pelo ritmo de saída da plataforma.

A diferença é que este relatório não reduziu diretamente a configuração HBM4; o mercado está aguardando o volume total de gabinetes embarcados, e não apenas os números de capacidade SOCAMM.

O maior risco atual é que o mercado reavalie primeiro com base na divisão do pool de lucros, mas os dados subsequentes não ofereçam suporte a uma interpretação otimista.

Se a NVIDIA ou a cadeia de suprimentos confirmar finalmente que o Rubin NVL72 adotará a longo prazo uma configuração de SOCAMM mais baixa, e não houver aumento significativo na entrega total de gabinetes, os fornecedores de memória do sistema do lado CPU enfrentarão uma compressão mais duradoura nas expectativas de receita.

Para Micron, o importante não é apenas o rótulo geral de "beneficiário de memória de IA", mas a divisão de receita entre diferentes produtos.

Nos relatórios financeiros e conferências telefônicas futuros, é necessário observar se a gestão divulgou o ritmo de crescimento de DRAM, SOCAMM e HBM relacionados a servidores de IA, bem como se a margem bruta sofreu alterações devido a especificações, preços ou negociação com clientes.

Se a empresa fornecer apenas uma avaliação otimista da demanda total, mas não conseguir explicar o impacto do ajuste na configuração do SOCAMM, o mercado pode continuar aplicando um desconto.

Para SK Hynix, os pontos de verificação são mais voltados para HBM.

Se a participação de ordens HBM4, o ritmo de venda e os preços permanecerem fortes, este ajuste parece mais uma flutuação de sentimento do setor; se, posteriormente, a venda total de Rubin ou o ritmo de entrega de HBM também for revisado para baixo, o mercado então expandirá o impacto da SOCAMM para a linha principal de HBM.

Essa também é uma mudança típica após o ponto médio do tema de memória de IA.

No mercado inicial, comprava-se na direção: mais gabinetes de IA sendo construídos e memória avançada se tornando cada vez mais escassa.

O ativo subjacente já acumulou uma forte alta, e os fundos começam a verificar se cada parcela de lucro foi realmente realizada. Um único detalhe da cadeia de suprimentos pode desencadear uma volatilidade diária de 7%-8%, indicando que o setor está se tornando superlotado e que informações negativas são mais facilmente amplificadas.

Antes da venda real e da separação dos resultados financeiros, classificar este ajuste como "maus presságios esgotados" ou "colapso da demanda por IA" ainda é prematuro.

Uma visão mais cautelosa é reconhecer a pressão sobre o valor unitário no lado CPU, ao mesmo tempo em que se precifica separadamente o HBM4 e o SOCAMM.

O que mais poderá alterar a avaliação a seguir ainda é se a NVIDIA confirmar o BOM final do Rubin NVL72, se o plano real de expedição dos gabinetes Rubin puder ser aumentado, e as exposições de receita e as mudanças na margem bruta da Micron, SK Hynix e Samsung Electronics nos HBM e SOCAMM/LPDDR.