Bloomberg a dezvăluit recent detaliile neplăcute: acțiunile Nvidia sunt acum mai ieftine decât media S&P 500 în raport cu câștigurile estimate. Cu alte cuvinte, investitorii plătesc mai puțin per dolar de profit proiectat pentru Nvidia decât pentru o companie americană tipică de mari dimensiuni. Banii continuă să curgă spre acțiunile din infrastructura AI, dar direcția s-a schimbat: acum, cea mai mare parte a capitalului se îndreaptă către companiile de memorie. Micron, unul dintre cei mai mari producători mondiali de DRAM (memoria standard din calculatoare și servere), a devenit noul „bottleneck” al centrelor de date și noua vedetă a tranzacțiilor AI.
Motivul de bază este simplu: penuria de GPU-uri care părea atât de alarmantă anul trecut s-a mai atenuat. În același timp, centrele de date au nevoie de cât mai multă memorie, iar cererea depășește cu mult oferta. Pentru cei care apreciază realizările tehnologice ale Nvidia, această situație poate părea descurajantă. În spatele ascensiunii Nvidia se află o tehnologie impresionantă: platforma de programare CUDA, adoptată pe scară largă, a transformat GPU-urile Nvidia în motorul implicit al cercetării AI, iar ritmul de dezvoltare a GPU-urilor a fost accelerat până la limite pe care puțini le credeau posibile. Succesul Nvidia este genul de poveste despre care poți scrie cărți întregi, iar GPU-urile în sine sunt printre cele mai complexe dispozitive create vreodată, la limita capacităților umane.
În schimb, pentru companii de memorie precum Micron, povestea este mult mai simplă. Ele produc cipuri de memorie cu lățime de bandă mare (HBM) – componente specializate concepute pentru a muta datele în și din procesoare cât mai rapid posibil – care au fost îmbunătățite treptat în ultimii 20 de ani. Fără ca cipurile sau companiile să se schimbe prea mult, serviciul pe care îl oferă a devenit brusc extrem de valoros. Și, deoarece cererea crește mai repede decât poate oricine să extindă oferta, producătorii de memorie au reușit să majoreze prețurile de zece ori în ultimul an.
Datele de la Datatrack arată evoluția prețului spot pentru DRAM – prețul plătit de cumpărători pe piața liberă, spre deosebire de contractele pe termen lung – din 2023. Ai putea crede că a avut loc o descoperire tehnică uimitoare în vara anului 2025, dar nu: industria în ansamblu a subestimat masiv câtă memorie va fi necesară pentru extinderea centrelor de date. În comparație, prețul spot pentru o oră de utilizare a unui GPU Nvidia H100 (conform platformei de calcul Ornn) a scăzut constant după un vârf în mai (aproximativ 3,20 dolari pe oră).
Pentru bine sau rău, valoarea Nvidia ca companie este legată de prețul puterii de calcul, iar acest preț este în scădere. Micron și colegii săi sunt legați de prețul DRAM-ului, iar acest preț continuă să crească. Wayne Nelms, co-fondator și CTO al Ornn, a explicat într-un interviu că diferența se reduce la o simplă problemă de cerere și ofertă. Google, Amazon, Microsoft și chiar OpenAI au lansat propriile procesoare personalizate pentru a reduce dependența de Nvidia. Chiar dacă aceste cipuri nu sunt la fel de bune ca ultimul model Nvidia, ele sunt suficient de bune pentru a reduce prețul puterii de calcul.
„Tot mai mulți jucători de GPU-uri și acceleratoare intră pe piață. Toată lumea vrea să-și facă propriul siliciu, dar nimeni nu-și face propriul DRAM”, a spus Nelms. „Până când nu va exista o descoperire tehnologică majoră în domeniul memoriei HBM, o schimbare a raportului cerere-ofertă sau un nou jucător pe piața memoriei, lucrurile vor rămâne probabil așa cum le vedem astăzi.”
Este o situație frustrantă pentru Nvidia și, în mare măsură, un produs al propriului succes. După ce a demonstrat cât de valoroasă poate fi puterea de calcul, compania se află acum în centrul unei piețe în care toată lumea vrea să intre – în timp ce tehnologii mai simple și companii mai puțin interesante se îmbogățesc pe margine.
De ce este important:
Această dinamică arată că nici măcar liderul incontestabil al unei revoluții tehnologice nu este imun la legile pieței. Succesul Nvidia a creat o întreagă industrie, dar acum acea industrie își caută propriile căi de creștere, iar memoria devine noul „aur” al AI-ului. Pentru investitori, semnalul este clar: diversificarea în lanțul de aprovizionare al AI-ului poate fi mai profitabilă decât pariul pe un singur jucător dominant. Pentru tehnologiști, este o lecție despre cum inovația radicală poate fi umbrită de nevoi mai banale, dar la fel de esențiale. Iar pentru Nvidia, provocarea este să rămână relevantă într-o piață pe care ea însăși a creat-o, dar care acum o depășește.
