W czasie, gdy "spowolnienie AI" uderza w sektor półprzewodników, Goldman Sachs wydaje byczy raport! Cena docelowa dla "dwóch koreańskich gigantów pamięci" wskazuje prawie 90% potencjału wzrostu

Aplikacja Wartościowa.pl informuje, że wraz z tym, jak Anthropic, OpenAI i inni globalni liderzy AI jednogłośnie apelują o spowolnienie tempa rozwoju zaawansowanych modeli AI, światowe rynki akcji jednocześnie ponownie oceniają przewidywane wzrosty inwestycji w łańcuch AI oraz obawiają się wzrostu cen ropy i nowej fali podwyżek stóp przez Fed. Akcje związane z motywem AI na rynku akcji przeważnie były słabe, SK Hynix spadł na koreańskim rynku ponad 5% na początku sesji, Samsung Electronics spadł ponad 3%, a koreański indeks KOSPI, nazywany „barometrem AI”, spadł ponad 3%. Wielu doświadczonych analityków z Wall Street uważa jednak, że najnowsze wydarzenia nie będą mieć trwałego wpływu na branżę i raczej nie zniszczą długoterminowej hossy związanej z handlem AI.

Najnowszy raport feedbacku inwestorów Goldman Sachs dotyczący koreańskiej branży technologicznej pokazuje, że inwestorzy północnoamerykańscy są bardzo pozytywnie nastawieni do akcji producentów chipów pamięciowych, znacznie bardziej niż inwestorzy z Azji; instytucja ponownie potwierdziła rekomendację „kupuj” dla dwóch największych globalnych producentów chipów pamięciowych – Samsung Electronics i SK Hynix, a Samsung Electronics pozostaje na liście „Conviction Buy” (Conviction List) Goldman Sachs.

Z raportu wynika, że analitycy Goldman Sachs wyznaczają cenę docelową dla akcji zwykłych Samsunga na 490 tys. KRW, dla uprzywilejowanych 360 tys. KRW, a dla SK Hynix aż 3,5 mln KRW; przy cenie zamknięcia z 11 września, potencjalny wzrost wartości akcji wynosi odpowiednio około 88,8%, 86,2% i 93,2%. Goldman Sachs nadal przewiduje, że w 2027 roku średnia cena HBM wzrośnie o około 100% r/r, a Samsung ma szansę skorzystać na poprawie produktowej i portfelu klientów; obie firmy posiadają potencjalne katalizatory w zakresie zwrotu dla akcjonariuszy.

Niektórzy analitycy wskazują, że apele o spowolnienie rozwoju zaawansowanych modeli nie oznaczają od razu redukcji nakładów na moce obliczeniowe czy spadku zamówień na pamięci; zapotrzebowanie na wnioskowanie i aplikacje dla obecnych modeli prawdopodobnie będzie nadal rosnąć. „To może powodować pewne krótkoterminowe naciski, ale raczej nie zniszczy długoterminowych transakcji AI. Rozwój AI pozostaje na stosunkowo wczesnym etapie, nie jestem pewien, czy inni gracze w ekosystemie AI zaakceptują obecny układ rynku i zwolnią tempo przy tak szybkiej ewolucji technologicznej,” twierdzi Gary Tan, menedżer portfela z Wallspring Global Investments w Singapurze.

„Zgoda trzech CEO na kontrolowanie tempa nie zmienia rzeczywistego poziomu inwestycji w chipy, energię czy infrastrukturę. W praktyce wydłuża to czas rozwoju,” komentuje Billy Leung, strateg inwestycyjny z Global X Management z Sydney. „Jeśli komercjalizacja i adopcja nadal rosną, a tempo wdrażania nowych możliwości nieco zwolni, to faktycznie pomaga branży przejść od etapu wydawania pieniędzy na budowę do przyspieszenia zysków z już istniejących elementów – czyli monetyzacji AI.”

Dla inwestorów kluczowe wskaźniki dotyczące popytu na pamięci oraz wzrostu ilości i wartości to realne dostawy bitów, certyfikacje klientów, ceny kontraktowe, marże, przepływy wolnej gotówki i prognozy etapowe; optymistyczne ceny docelowe Wall Street, takie jak te od Goldman Sachs, będą wymagały potwierdzenia przez te wskaźniki.

Oczekiwania na wzrost cen chłodniejsze od szczytu, logika zysków napędzana przez zapotrzebowanie na moce AI nie znika

Goldman Sachs podczas rozmów z inwestorami w Toronto, Bostonie, Nowym Jorku i San Francisco odkrył, że inwestorzy północnoamerykańscy są bardziej pozytywnie nastawieni do pamięci niż azjatyccy, ale ten optymizm nie przełożył się w pełni na zwiększenie pozycji, głównie z powodu braku znaczących krótkoterminowych katalizatorów i obaw związanych z alokacją portfela.

Goldman Sachs zauważa rozróżnienie między oczekiwaniami krótkoterminowymi i długoterminowymi: większość ankietowanych spodziewa się wzrostu średnich cen DRAM i NAND w III kwartale 2026 r. o około 20% kwartał do kwartału, ale oczekiwania dotyczące wzrostu cen i zysków zostały obniżone; umacnianie się won może też zmniejszać zyski liczone w KRW dla obu firm.

Dla cen HBM w 2027 roku, bardziej ostrożni inwestorzy przewidują wzrost o około 50% r/r, optymiści twierdzą, że wzrost musi przekroczyć 100%, aby marże były zbliżone do tradycyjnego DRAM; niektóre wcześniejsze prognozy sięgały 200%. Goldman Sachs nadal oczekuje wzrostu średnich cen HBM o około 100% r/r w 2027 r. i uważa, że poprawa produktów i portfela klientów Samsunga może przynieść jeszcze wyższy wzrost. Goldman Sachs twierdzi, że te najnowsze sygnały oznaczają, że inwestorzy skoncentrowani na segmencie chipów pamięciowych w Ameryce Północnej obniżają oczekiwania względem ekstremalnych wzrostów cen, jednocześnie podtrzymując pogląd o napiętej relacji podaży i popytu oraz odporności zysków.

Kluczową różnicą ujawnioną przez raport jest kwestia, czy długoterminowe umowy (Long-Term Agreements, LTAs) mogą uczynić zyski z pamięci bardziej stabilnymi. Optymiści doceniają umowy rolowane, szerszą ich skalę oraz poprawę widoczności zamówień dzięki depozytom i zaliczkom; ostrożni chcą sprawdzić, czy te umowy faktycznie będą wiążące dla obu stron i przetrwają cykle spadków cen. Jeśli chodzi o ograniczanie pamięci przez klientów czy optymalizację zużycia, większość inwestorów uważa, że główną przyczyną jest niedobór podaży, nie nagłe osłabienie popytu końcowego; raport przyznaje jednak, że zmniejszenie pojemności montowanej w urządzeniach konsumenckich może tymczasowo zrównoważyć wzrost dostaw HBM z centrów danych czy wysokowydajnych SSD dla przedsiębiorstw.

Ekspansja dostawców chipów pamięciowych z Chin na dużą skalę została już uwzględniona przez wielu inwestorów, w tym scenariusz, w którym chińscy dostawcy DRAM przekroczą 10% udziału w rynku w 2028 roku, więc dodatkowa podaż nie jest już powszechnie traktowana jako nagłe zagrożenie; respondenci nadal uważają, że przewaga techniczna i brak maszyn EUV ogranicza możliwości chińskich serwerowych DRAM dla centrów danych i faktyczne tempo doganiania produkcji.

Goldman Sachs podkreśla, że atrakcyjność inwestycji w obie firmy jest różna. Samsung ma wyższą ekspozycję na tradycyjny segment pamięci, rozwija HBM4 i korzysta z synergii pomiędzy pamięcią a produkcją chipów, co daje mu potencjał poprawy fundamentów; inwestorzy dyskutują, kiedy działalność produkcji chipów osiągnie próg rentowności, jaką wartość wniesie nowa baza HBM oraz wydatki inwestycyjne, choć co do wyceny produkcji chipów zdania są podzielone. SK Hynix natomiast skupia uwagę inwestorów bardziej na zwrocie dla akcjonariuszy, większej elastyczności ceny akcji i ciągłej dominacji w segmencie HBM nad Samsungiem i Micronem, zajmuje największy udział w rynku HBM od Nvidia i ma szansę na wyrównanie dyskonta między lokalnymi akcjami a amerykańskimi ADR; respondenci ogólnie bardziej preferują wykup akcji niż wypłatę gotówkowych dywidend.

Inwestorzy północnoamerykańscy coraz częściej rozważają wyceny Samsunga i SK Hynix w kontekście wskaźnika P/E, ale liczba oczekujących dwucyfrowej wyceny P/E spadła względem pierwszej połowy roku, co pokazuje, że rynek wciąż stosuje dyskonto za cykliczność. Goldman Sachs stosuje metodę SOTP dla Samsunga, wyceniając akcje uprzywilejowane o ok. 27% niżej od zwykłych; cel dla Hynix bazuje na średniej zysków z lat 2026-2027 i daje tylko 9x P/E, co stanowi znaczące dyskonto względem Micron.

Od zapotrzebowania AI agentów do trwałej ekspansji zysków z pamięci: Im lepsza AI, tym większa potrzeba rozbudowy pamięci

Przed czwartkową wyprzedażą wywołaną mocnymi danymi PPI z USA, wcześniejsze osiągnięcia rynku odzwierciedlały pełną odbudowę nastrojów wokół tematu inwestycji w pamięć. Indeks KOSPI od 13 sierpnia wzrósł o około 22% od najniższego zamknięcia 30 lipca, przechodząc w tzw. techniczną hossę, po czym przez dłuższy czas oscylował w bok, aż 7 września zanotował silny wzrost 4,61%; Samsung i Hynix wzrosły odpowiednio o 5,68% i 8,26%, a tegoroczny wzrost indeksu KOSPI osiągnął aż 60%.

Wyraźne wsparcie ze strony silnego popytu na moce obliczeniowe AI w powiązanych segmentach łańcucha dostaw już jest widoczne w mocnych wynikach liderów branży i długoterminowych umowach na pojemność. Nvidia w drugim kwartale 2027 roku osiągnęła przychody 96,2 mld USD, wzrost r/r o 106%, a przychody z centrów danych 89 mld USD (+117% r/r); ostatnio media informowały o umowie Anthropic na najem mocy obliczeniowej Nscale o wartości 45 mld USD i transakcji Lambda Cloud computing za 35 mld USD, obejmującej około 460 MW i 350 MW pojemności. Te kilkuletnie zobowiązania bez wątpienia znacznie wzmacniają widoczność zapotrzebowania na rdzenne zasoby hardware AI – chipy AI i chipy pamięciowe.

Z inżynierskiego punktu widzenia wzrost zapotrzebowania na wnioskowanie wzmacnia jednocześnie wagę przepustowości pamięci, pojemności operacyjnej i trwałej, ale ścieżki korzystania z tych trzech elementów są różne. Pamięć o dużej przepustowości (HBM, będąca rodzajem DRAM) blisko współpracuje z akceleratorami, przechowując wagi modeli i aktywną pamięć klucz-wartość (KV Cache); wydajność wielu scenariuszy dekodowania zależy od tego, czy dane mogą szybko dotrzeć do jednostek obliczeniowych. Pamięci DDR5/LPDDR w serwerach obsługują obciążenia CPU, przetwarzanie danych oraz pewną hierarchię cache; firmowe SSD oparte na NAND przechowują pliki modeli, bazy wiedzy i wyniki zadań, mogą także służyć przechowywaniu i ponownemu użyciu historycznej pamięci KV.

Przy zadanej architekturze modelu i dokładności cache, dłuższy kontekst i więcej równoczesnych sesji zwiększają zapotrzebowanie na cache, a stale działające AI agentów powodują wzrost popytu na zapisywanie stanów i odczyty danych. Stąd wspólna szansa dla Samsunga, Hynix i Micron polega na rozbudowie całej hierarchii pamięci; SSD może łagodzić presję pojemności, ale jej opóźnienia i przepustowość nadal nie pozwalają na pełne zastąpienie HBM. Oficjalny artykuł techniczny Micron także wyraźnie opisuje ten trend warstwowy, tłumacząc go rozdzieleniem na HBM, główną pamięć, rozszerzoną pamięć, SSD na kontekst i sieciowe jeziora danych.

Jednocześnie napędzane przez Astra wysokowydajne wnioskowanie AI oraz masowe rozpowszechnienie technologii agentów AI nastawionych na workflow podnoszą popyt na HBM/DRAM o wysokiej wydajności na warstwie obliczeniowej i komponenty NAND w centrach danych.

Inny gigant finansowy z Wall Street, Bernstein, w ostatnim raporcie przyznaje, że automatyzacja badania operatorów Astra i RSI (czyli Astra i RSI) dostarcza bezprecedensowego nowego źródła popytu na chipy pamięciowe i napędza cykl koniunktury półprzewodników; instytucja podnosi cenę docelową dla Sandisk do 3000 USD. Bernstein podtrzymuje rekomendację „outperform” dla globalnych liderów chipów pamięciowych, których akcje od początku roku rosną – Samsung Electronics, SK Hynix, Micron i Sandisk – z cenami docelowymi odpowiednio 440 tys. KRW, 3,3 mln KRW, 1300 USD i 3000 USD, pokazując nową falę optymistycznych prognoz dla branży.

Najnowszy raport Bernsteina stwierdza, że jak się spodziewano, branża półprzewodników doświadczyła sezonowego spowolnienia, ale popyt na półprzewodniki związane z rozwojem infrastruktury AI – szczególnie na nowe systemy pamięci HBM oraz ceny i popyt na DRAM/NAND na poziomie serwerów data center – pozostaje nadzwyczaj silny. Bernstein wskazuje, że lipiec – tradycyjnie słaby miesiąc sprzedaży półprzewodników – wykazał wzrost r/r o 131,4%, a sprzedaż chipów pamięciowych na świecie wzrosła r/r aż o 451,7%; po odjęciu pamięci sprzedaż półprzewodników wzrosła r/r o około 35%.

Najnowszy GPT-6 Astra od OpenAI oraz skupienie liderów AI na RSI może stać się dwoma głównymi motorami wykładniczego wzrostu zapotrzebowania na moce AI: mocniejsze modele i szersze wykorzystanie narzędzi AI, bardziej intensywna potrzeba obliczeniowa w nowej generacji treningu AI wzmacniają stale rosnący popyt na infrastrukturę AI.

Znaczenie inwestycyjne Astra polega na zwiększeniu skuteczności i ekonomiczności realizacji złożonych zadań, dzięki czemu firmy są skłonne uruchamiać więcej agentów AI i rozwiązywać coraz bardziej złożone zadania; to, o czym ostatnio mówił Morgan Stanley – „przejście od debaty o popycie do fizycznych ograniczeń podaży AI” – jest nowym mechanizmem rozszerzenia zapotrzebowania na zasoby AI, który niesie najnowocześniejszy model Astra. Komentarz szefa produktu OpenAI o rekordowym popycie, który grozi wstrzymaniem nowych subskrypcji Pro, to wyraźny sygnał rosnącego obciążenia infrastruktury AI.