Più sorprendenti sono le capacità dell’AI, maggiore è la necessità di espandere la memoria NAND! Goldman Sachs analizza la logica del mercato rialzista di SanDisk (SNDK.US) basata su “accordi a lungo termine e massiccio inferenza AI”.

Secondo quanto riportato da Zhitong Finanza APP, durante l’attesissima Conferenza Communacopia+ organizzata da Goldman Sachs, il colosso statunitense dei chip di memoria NAND SanDisk (SNDK.US) ha dichiarato chiaramente che la crescita dell’offerta dei chip di memoria NAND potrebbe rimanere fortemente limitata per il prossimo futuro prevedibile. Nel frattempo, la diffusione su larga scala delle applicazioni di agenti AI guidata da Astra, focalizzata su workflow AI di tipo agent-based, e la diffusione esplosiva della domanda di capacità di calcolo AI e dei requisiti di archiviazione NAND per i data center sono in costante aumento.

Il resoconto dell’ultima conferenza Communacopia+ pubblicato dagli analisti di Goldman Sachs include gli interventi dell’Amministratore Delegato David Goeckeler e del Direttore Finanziario Louis Vissotsky di SanDisk, oltre alle ultime previsioni sulla crescita futura della tecnologia NAND. Il rapporto copre anche le dichiarazioni dei dirigenti di importanti aziende tecnologiche come Etsy, NXP Semiconductors, Comcast e Block il secondo giorno dell’evento. Dal documento emerge che, con la rapida penetrazione delle applicazioni AI in tutti i settori trainata dai grandi modelli, l’inferenza AI sta cambiando parallelamente la struttura della domanda di NAND e le modalità d’acquisto: gli accordi a lungo termine aumentano la prevedibilità di ricavi e profitti, una bassa intensità di spesa in conto capitale favorisce l’espansione efficace, mentre il riacquisto di azioni mira a trasferire i risultati operativi agli azionisti.

Goldman Sachs è inoltre ottimista sulle prossime tecnologie NAND sviluppate da SanDisk, in particolare sulla High Bandwidth Flash (HBF) e sulle opportunità di crescita a lungo termine offerte dalla progressiva stratificazione ed estensione in cache a chiave-valore (KV Cache) su SSD nei data center. L’istituto mantiene il rating "Buy" su SanDisk con un obiettivo a 12 mesi di 2.200 dollari; rispetto al prezzo di chiusura al 8 settembre di 1.737,99 dollari, significa che, dopo un incremento del 570% previsto entro il 2025 e già un rialzo del 600% dall’inizio dell’anno, SanDisk presenterebbe ancora un potenziale di crescita di circa il 26,6%.

Il rapporto Goldman sottolinea due principali opportunità evidenziate dal management SanDisk: la prima riguarda la tecnologia HBF NAND ad alta larghezza di banda, che punta ad ampliare le applicazioni della tecnologia flash nelle architetture di memoria AI grazie a grande capacità e velocità; la seconda concerne la maggiore domanda di cache KV stratificata nei data center, per gestire l’aumento di contesti lunghi, interazioni multilivello e agenti a elevata concorrenza. Ciò consente di scaricare in SSD di data center maggiori quantità di cache riutilizzabili e temporaneamente inattive, riducendo l’utilizzo di memoria AI come GPU/TPU/XPU e i costi di ricalcolo, aumentando così la domanda enterprise di NAND.

Un recente rapporto di Bernstein, altro noto colosso finanziario di Wall Street, mostra come la ricerca su Astra e sull’automazione operatori di training AI (Astra e RSI) rappresenti una nuova fonte di domanda fondamentale nel ciclo positivo dei semiconduttori trainato dalla storica ondata di chip di memoria. Bernstein ha fissato per SanDisk un obiettivo record a 3.000 dollari, mantenendo rating "Outperform" anche su altri leader globali delle memorie come Samsung Electronics, SK Hynix e Micron, con target rispettivamente a 440.000 won, 3.300.000 won, 1.300 dollari e 3.000 dollari, riflettendo il rinnovato ottimismo degli istituti USA verso il segmento memorie.

Accordi a lungo termine come pilastro della redditività: il business NAND di SanDisk sta avviando un nuovo motore di crescita

Il team di analisti di Goldman Sachs afferma che SanDisk sta passando da un modello basato su prezzi spot di breve termine a uno basato su accordi a lungo termine. Citando i dirigenti SanDisk, Goldman evidenzia che per i fiscali 2027 e 2028 si stima rispettivamente una copertura del 50% e 67% dei volumi tramite accordi NBM di lunga durata; un floor price integrato nei contratti dovrebbe consentire di mantenere un margine lordo di circa l’80% per la maggioranza dell’attività anche durante fasi ribassiste, accrescendo la visibilità degli utili. La banca prevede, per le vendite 2027 e 2028, circa 53,15 e 71,04 miliardi di dollari, con un incremento del 162,5% e del 33,7% e utili per azione di 231,84 e 284,98 dollari.

Il secondo pilastro della visione rialzista sul titolo riguarda il gap tra domanda e offerta e l’allocazione del capitale. Secondo il management SanDisk, la domanda crescerà grazie alla diffusione ubiquitaria dell’inferenza AI, mentre la crescita dell’offerta NAND resterà contenuta, e la nuova capacità dei concorrenti cinesi sarà per lo più assorbita a livello domestico.

L’azienda ha esteso sino al 2034 la partnership di joint venture con Kioxia e sottolinea che proprietà intellettuale, R&S e la roadmap tecnologica BiCS garantiranno la crescita della produzione in bit nei prossimi anni, mantenendo un’intensità di spesa in conto capitale bassa, circa il 5%. Goldman sottolinea che questo dimostra l’intenzione di SanDisk di incrementare la capacità vendibile tramite efficienza produttiva e upgrade tecnologici, massimizzando la resa per unità di capitale investito. L’azienda, che ha già completato buyback per circa 4,5 miliardi di dollari, considera il riacquisto il principale strumento di ritorno di capitale in eccesso agli azionisti, mantenendo nel contempo una posizione aperta su possibili futuri dividendi.

Nvidia ha dichiarato ricavi per il secondo trimestre fiscale 2027 pari a 96,2 miliardi di dollari (+106% anno su anno), con la divisione data center a 89 miliardi (+117%), e per il trimestre successivo prevede 108 miliardi (+/-2%). Per l’anno fiscale successivo indica un’ulteriore crescita del 70%. Nel frattempo, Anthropic, in fase di quotazione, avrebbe firmato un accordo di sei anni da 45 miliardi di dollari con Nscale per 460 MW di capacità e un deal cloud computing da 35 miliardi con Lambda. Tali segnali indicano che le principali aziende di grandi modelli stanno già assicurandosi forniture di calcolo AI a lungo termine per rispondere alla domanda in crescita, trainando una corsa agli ordini per acceleratori di cluster di calcolo AI, memoria server, SSD enterprise, reti ad alte prestazioni e CPU server per data center.

A livello tecnico, la domanda aggiuntiva di NAND nell’inferenza AI deriva dalla maggiore persistenza dei dati e da un ruolo più centrale della memoria nella pipeline inferenziale. Gli agenti AI leggono ripetutamente knowledge base aziendali, codice, documenti e contenuti multimodali, salvano stati, output di tool e contesti riutilizzabili. Nel classico modello Transformer, contesti più lunghi e concorrenza maggiore amplificano le esigenze di KV cache. La computazione attiva usa prioritariamente HBM, la DRAM lato CPU funge da memoria ampliata, mentre le cache temporaneamente inattive e riutilizzabili possono essere scaricate su SSD enterprise, minimizzando costi di ricalcolo.

Di conseguenza, leader del settore NAND come SanDisk, Kioxia, Micron e Samsung mirano a soddisfare la crescente domanda in termini di capacità, throughput di lettura e caratteristiche adatte a specifici workload. Il management SanDisk considera la HBF una soluzione a lungo termine per alleviare il “DRAM/HBM bottleneck” grazie a maggior densità e prevede che entro il 2032 la capacità storage AI nei data center sarà circa 1,2ZB, di cui il 35% (circa 0,42ZB) relativo a KV cache. Tuttavia, queste sono solo previsioni tecniche di capacità – non direttamente traducibili in ricavi – e non indicano che la tecnologia NAND sostituirà tutta la memoria HBM nei data center.

Dalla risposta ai quesiti alla produzione ad alto output: Astra apre nuove fasi di domanda di calcolo, il NAND storage raccoglie la mole di dati

Il nuovo grande modello GPT-6 Astra di OpenAI, insieme al percorso RSI seguito dai pionieri dell’AI, rappresenta due driver principali che potrebbero accelerare la domanda di potenza computazionale: modelli AI sempre più potenti e strumenti applicativi più diffusi, con processi di training AI di nuova generazione che richiedono risorse calcolo ancora più consistenti, rafforzando la domanda infrastrutturale AI in modo duraturo.

Astra incarna la spinta più avanzata all’espansione della domanda: capacità più elevate dei modelli permetteranno di portare a livello commerciale task precedentemente inaffidabili. Inoltre, il lancio di Astra potrebbe spostare la curva domanda verso l’esterno: modelli più intelligenti permetteranno alle imprese di affrontare compiti prima impraticabili, costringendo i competitor a investire più in R&S e training. Questo offre un nuovo solido supporto al ciclo di spesa AI.

Domenica, il CEO Nvidia Jensen Huang ha dichiarato sui social che l’arrivo di GPT-6 Astra rappresenta l’avvento dell’AGI. L’impressionante guidance di Nvidia su ricavi e consegne, sommata all’avvio della fase RSI ("recursive self-improvement") nei grandi modelli AI – destinata a generare un nuovo boom nella domanda di potenza di calcolo – dimostra che Astra potrà ampliare la richiesta commerciale di AI, mentre l’R&S basata su AI che sviluppa altra AI richiederà investimenti progressivi in operatori d’avanguardia, sperimentazione, valutazione e training continuo, prolungando il ciclo degli investimenti nelle infrastrutture AI.

Il senso di Astra per la domanda si coglie nell’aumentare il tasso di esecuzione di workflow complicati, rendendo commercialmente sensate attività prima non automatizzabili. Nei più recenti test OSWorld 2.0 pubblicati da OpenAI, Astra ha ottenuto un punteggio del 72,6%, meglio di GPT-5.6 Sol con il 65,7%, coprendo task di lungo respiro come operation, software engineering, ricerca scientifica.

La conseguenza è l’adozione da parte di settori altamente tecnologici o imprese IT di workflow paralleli con agenti AI che operano più a lungo e gestiscono più informazioni, aumentando chiamate inferenziali, riutilizzo e persistenza cache. Tutto ciò è coerente con la recente svolta evidenziata da Morgan Stanley, che sposta il focus sulle restrizioni lato potenza, materiali e capacità. La proposta di OpenAI di sospendere nuove sottoscrizioni Pro riflette anch’essa le attuali pressioni su capacità di calcolo AI e servizi di archiviazione ad alte prestazioni nei data center causate dalla domanda esplosiva.

Gli agenti per la ricerca scientifica basati su Astra dimostrano come la domanda di calcolo AI sia avviata verso una nuova fase esponenziale. La generazione e il riutilizzo continuo di contesti, codice, dati sperimentali e checkpoint sottolineano il ruolo chiave di SSD prestazionali, dell’HBF potenziale e degli agenti scientifici AI nell’offrire spazio di crescita per player NAND come SanDisk. OpenAI ha reso noto che, nello studio sulle equazioni di Navier-Stokes, sono stati utilizzati circa 10.000 agenti contemporanei per 88 ore, generando circa 300 miliardi di token di output nei vari test, di cui 130 miliardi relativi alla sezione Navier-Stokes. Il modello impiegato era più potente di Astra. Astra, invece, per la validazione formale Lean, ha impiegato circa 17 ore.

Il segmento semiconduttori delle borse mondiali è passato dalla “frenesia del deleverage di luglio con vendite a pioggia”, alla ripresa del sentimento in agosto, fino al catalizzatore rialzista di settembre. Il Philadelphia Semiconductor Index è sceso quasi del 29% tra giugno e luglio; dal 29 luglio al 13 agosto è rimbalzato del 20% fino a superare la soglia tecnica del mercato toro. Il KOSPI coreano è risalito del 27,5% dai circa 5.593 punti del 30 luglio fino ai 7.129,34 del massimo intraday dell’8 settembre. Il 7 settembre, Samsung Electronics e SK Hynix hanno messo a segno risalite rispettivamente del 5,7% e dell’8,1%, riconfermando il ruolo trainante dei campioni della memoria nella borsa coreana. Il lancio di Astra, oltre a consolidare ricavi e ordini già robusti, aggiunge nuove prospettive di domanda: ora il mercato riconsidera concretamente quanto potranno crescere i servizi di calcolo e storage acquistati dalle imprese, man mano che i modelli AI si dimostrano in grado di svolgere compiti sempre più complessi.