Зберігання: боротьба "биків та ведмедів" — ось думка провідного експерта з TMT від Goldman Sachs
Експерт із TMT у Європі з Goldman Sachs Джонстон вважає, що хоча замовлення на HBM та DRAM вже розпродані до 2027 року, тенденція до уповільнення зростання цін вже стала очевидною, і основна увага на ринку зміщується від «премії за дефіцит» до очікувань «уповільнення темпів зростання». Намір Nvidia зменшити використання HBM і тестування Apple китайських мікросхем пам'яті — це прямий прояв цього тиску. Абсолютна ціна все ще зростатиме до середини 2027 року, але найпростіші гроші вже зроблені.
Чіпи для зберігання даних є найбільшим полем для боротьби між бичачими та ведмежими настроями на поточному ринку. Європейський експерт TMT з Goldman Sachs, Sean Johnstone, висловив свою оцінку ситуації.
Sean Johnstone у своєму останньому звіті вказує, що замовлення на HBM (високопродуктивна пам'ять) та DRAM продані до 2027 року, довгострокові угоди (LTA) мають мінімальні цінові пороги, а маржа прибутку зберігається на рівні середньо-високих 70%, структура попиту на AI буде продовжувати тиснути на пропозицію до 2028 року. Це те, що підтримує бичачі настрої.
Проте ведмеді звертають увагу на інший аспект — «друга похідна» зростання цін. Johnstone зазначає, що темпи квартального зростання цін уповільнюються і, за прогнозами, досягнуть піку у другому-третьому кварталі 2027 року, після чого можливе невелике зниження. Одночасно, коли маржа прибутку досягає середини 80%, клієнти починають розробляти нові рішення для зменшення залежності від пам’яті — це природний ринковий механізм зворотного зв’язку.
Дії Nvidia підтверджують цю логіку. Johnstone зазначає, що Nvidia оцінює використання меншої кількості шарів у HBM-стеках для свого наступного суперчіпа "Vera Rubin". Причина проста: вартість пам’яті вже становить близько 62% у загальному списку матеріалів (BOM) Vera Rubin, причому модулі пам’яті SOCAMM2 на стороні CPU коштують ще більше, ніж HBM4 на GPU-стороні. Такий тиск витрат змушує Nvidia активно шукати альтернативи.
Для консервативних інвесторів їхня стратегія — скорочення коефіцієнта оцінки — з 5 разів до 2-3. Johnstone наголошує, що це не означає завершення циклу, а те, що "найлегший до отримання бета-ефект дефіциту вже у минулому". Він також висловлює питання до ведмедів: потрібно чітко розуміти, чи робите ви ставку на базові показники, чи тільки на короткостроковий імпульс?
Крім того, Johnstone помітив, що «Wall Street Journal» знову повідомляє: Apple тестує продукти китайського виробника пам’яті Changxin Memory Technologies для використання у низці продуктів, включаючи iPhone та MacBook, щоб пом’якшити тиск на постачання пам’яті через зростання AI-попиту.
Абсолютна ціна ще зростає, але залишок потенціалу залежить від двох змінних
Johnstone зазначає, що абсолютна ціна пам’яті зростатиме до середини 2027 року. А далі все визначають два фактори:
-
Тривалість мінімальної ціни LTA — чи зможуть довгострокові угоди утримати мінімальний рівень цін;
-
Чи здатен HBM-комплекс компенсувати нормалізаційний тиск на традиційні DRAM/NAND — тобто чи зможе преміум на високоякісні продукти покрити падіння цін на масову пам'ять.
Варто звернути увагу, що Елон Маск нещодавно заявив: темпи росту попиту на AI становлять близько 200%, тоді як темпи збільшення пропозиції — лише 20%. Ці дані підтримують структурний бичачий сценарій. Проте Johnstone зауважує: точка фокусування ринку змінилась — інвестори вже оцінюють "уповільнення темпів зростання цін", а реальний приріст потужностей буде лише в кінці 2027 — початку 2028 року, причому переважно у HBM, а не традиційній пам’яті.
ПЗ та інші технологічні сектори: новітній прогноз від Goldman Sachs
Крім пам’яті, Johnstone також окреслив головні технологічні питання, які цікавлять ринок зараз.
Сектор програмного забезпечення демонструє виразний розділ. За Goldman Sachs, ПЗ вже не торгується як "AI-невдаха" за одним фактором. Платформи для інфраструктури даних та інструментів розробників (наприклад, NET, PLTR, TEAM, TWLO та ін.) вже відіграли від низів, і ринок готовий довіряти їм AI-генерований додатковий попит та нову роботу. А чисто прикладні компанії (наприклад, HUBS) досі під тиском — інвестори мають побачити докази розширення AI, а не просто заміни основного доходу.
Аналітик ПЗ з Goldman Sachs, Gabriela, дає додатково позитивний прогноз для SNOW і PANW, але негативний для ADBE, INTU та WDAY. Причина — останні стикаються з потенційними проблемами попиту на верхньому рівні і навантаженням на основні бізнес-процеси.
Використання моделей AI (open source vs closed source): конференц-дзвінки Pinterest і Duolingo висвітлили чіткі сигнали — відкриті моделі швидко витісняють закриті. Менеджмент Pinterest заявляє, що ціна транзакції відкритих моделей — менше 8% вартості порівняної закритої; CEO Duolingo, Luis von Ahn, прямо говорить: "Якщо якість приблизно однакова, ми перейдемо на відкриті моделі, бо вони набагато дешевші", і прогнозує, що тенденція до open source лише посилиться.
Потреба в AI-фінансуванні: цього року AI-інвестиції займають близько 40% всіх додаткових емісій акцій у США. Goldman Sachs прогнозує, що в 2027 капітальні витрати супер-схмарних компаній досягнуть 1,1 трлн доларів, це на 150 млрд доларів більше, ніж операційний грошовий потік, і лише в 2028 вийдуть у позитивний вільний грошовий потік. Кредитні стратегі Goldman Sachs оцінюють, що боргове фінансування покриє близько 35% капітальних витрат, тобто приблизно 400 млрд доларів глобального випуску облігацій. Тим часом, цього року темпи зворотного викупу акцій у S&P 500 зросли на +11% в річному вимірі, нові авторизації вже наблизились до історичного рекорду в 1 трлн доларів, на рік очікується близько 1,4 трлн доларів викупу, що компенсує приблизно 700 млрд доларів тиску пропозиції на первинному ринку акцій.
Відмова від відповідальності: зміст цієї статті відображає виключно думку автора і не представляє платформу в будь-якій якості. Ця стаття не повинна бути орієнтиром під час прийняття інвестиційних рішень.
Вас також може зацікавити
Буря прибутковості держоблігацій США у 5% наближається! Відлік до вибуху рефінансування розпочато — хто стане першою жертвою?
Дохідність 10-річних державних облігацій США перевищила 5% і досягла нового максимуму з 2007 року. Чим довше зберігаються в исокі процентні ставки, тим більший тиск на рефінансування компаній з високим рівнем заборгованості, зокрема будівельні підприємства та комерційну нерухомість, і системний ризик може прискорено проявитися протягом 12–18 місяців.
Не боріться з циклом прибутку! Чи проб'є американський фондовий ринок 8000 пунктів цього року?
Jefferies очікує, що під впливом подвійного двигуна – інвестиційної лихоманки у сфері AI та зростання корпоративних п рибутків вище очікувань – індекс S&P 500 до кінця 2026 року підскочить до 8000 пунктів, а у 2027 році ще більше – до 9000 пунктів. Розширення прибутковості від AI поширилося з семи гігантів на весь ринок, і очікується, що EPS S&P 500 цього року збільшиться на 35%, що значно перевищує ринковий консенсус — це найпотужніший прибутковий суперклімат із 1995 року! Єдина реальна загроза: якщо дохідність казначейських облігацій США продовжить зростати, ризик скорочення оцінок буде неможливо ігнорувати.
Чи «безперервне навчання» AI продовжить дефіцит пам'яті до 2031 року?
За оцінками Citi, з переходом штучного інтелекту від етапу простої підготовки та висновків до епохи "безперервного навчання", з 2027 року попит на HBM, серверну DDR5 та корпоративні твердотільні накопичувачі (eSSD) зросте вибухово одночасно. У той час як потреби стрімко збільшуються, пропозиція обмежена зайнятістю виробничих потужностей HBM і уповільненням технологічного переходу, темпи розширення виробництва значно відстають від попиту, і дисбаланс між попитом і пропозицією, ймовірно, зберігатиметься до 2031 року.
Ціни на криптовалюти
Більше
