Przechowywanie „spór byków i niedźwiedzi” – to opinia czołowego eksperta TMT z Goldman Sachs

Chipy pamięci to obecnie największe pole walki pomiędzy bykami a niedźwiedziami na rynku. Ekspert TMT z Goldman Sachs Europe, Sean Johnstone, przedstawił swoją opinię.

Sean Johnstone w najnowszym raporcie wskazuje, że zamówienia na HBM (High Bandwidth Memory) i DRAM są wyprzedane do 2027 roku, długoterminowe umowy (LTA) mają dolną granicę cenową, a marża brutto pozostaje na poziomie 70% w średnim i wysokim zakresie. Strukturalny popyt na AI będzie nadal ograniczał podaż do 2028 roku. To jest fundament dla byków.

Jednak niedźwiedzie skupiają się na innym wymiarze — "drugiej pochodnej" wzrostu cen. Johnstone zwraca uwagę, że wzrost ceny w ujęciu kwartał do kwartału już spowalnia i spodziewa się szczytu w II-III kwartale 2027 roku, po czym ceny mogą nawet łagodnie spaść. Równocześnie, gdy marża brutto osiągnie poziom około 80%, klienci zaczynają projektować nowe rozwiązania zmniejszające zależność od pamięci — to naturalny mechanizm rynkowej reakcji.

Działania Nvidia potwierdzają tę logikę. Johnstone zauważa, że Nvidia rozważa zastosowanie rozwiązania z mniejszą liczbą warstw HBM w swoim superchipie nowej generacji "Vera Rubin". Powód jest prosty: koszty pamięci stanowią około 62% całej listy materiałów (BOM) Vera Rubin, przy czym koszt modułu pamięci SOCAMM2 po stronie CPU jest nawet wyższy niż koszt HBM4 po stronie GPU. Tak duża presja kosztowa skłania Nvidia do szukania alternatywnych rozwiązań.

Konserwatywni inwestorzy podejmują działania zaniżając mnożniki wyceny — z 5-krotności do 2-3-krotności. Johnstone podkreśla, że to nie oznacza końca cyklu, ale wskazuje, że „najłatwiej dostępna beta niedoboru już minęła”. Zadaje też pytanie retoryczne: niedźwiedzie muszą się zastanowić, czy faktycznie shortują fundamenty, czy jedynie momentum?

Ponadto Johnstone zauważa, że dziennik "Wall Street Journal" ujawnia, że Apple testuje produkty chińskiej firmy pamięciowej Yangtze Memory Technology, obejmujące różne linie produktowe, takie jak iPhone i MacBook, w celu złagodzenia presji na podaż pamięci wynikającej z rosnącego zapotrzebowania AI.

Cena absolutna wciąż rośnie, jednak dalszy potencjał zależy od dwóch zmiennych

Johnstone twierdzi, że cena absolutna pamięci nadal będzie rosnąć do połowy 2027 roku. Dalszy potencjał zależy od dwóch kwestii:

1. Trwałość dolnej granicy cenowej LTA — czy długoterminowe umowy naprawdę utrzymają minimalny poziom ceny;

2. Czy kombinacja HBM zdoła zrównoważyć presję normalizacji cen DRAM/NAND — czyli, czy premia za produkty high-end może skompensować spadek cen hurtowych pamięci.

Warto zwrócić uwagę, że Elon Musk niedawno stwierdził, iż tempo wzrostu popytu na AI wynosi około 200%, podczas gdy tempo wzrostu podaży to tylko około 20%. Te dane wzmacniają logiczny fundament dla pozycji długiej. Jednak Johnstone zauważa, że punkt skupienia rynku w wycenach już się przesunął — inwestorzy zaczęli wyceniać „spowolnienie tempa wzrostu cen”, a realne uwolnienie zdolności produkcyjnych nastąpi dopiero pod koniec 2027 i w 2028 roku, głównie w HBM, nie w konwencjonalnej pamięci.

Oprogramowanie i pozostałe sektory technologiczne: najnowsza opinia Goldman Sachs

Poza pamięcią Johnstone analizuje także inne gorące tematy technologiczne na rynku.

Sektor oprogramowania wykazuje wyraźną dywersyfikację. Goldman Sachs uważa, że oprogramowanie nie jest już handlowane jako „przegrany AI” z jednym czynnikiem. Platformy z zakresu infrastruktury danych oraz narzędzi dla programistów (np. NET, PLTR, TEAM, TWLO i inne) odbiły od dołka, a rynek wykazuje zaufanie, że AI zwiększy popyt i wygeneruje nowe obciążenia. Natomiast czysto aplikacyjne firmy software'owe (np. HUBS) nadal są pod presją — inwestorzy chcą twardych dowodów, że AI rozszerza, a nie zastępuje ich główne źródło przychodów.

Analizując firmy software’owe, analityk Goldman Sachs, Gabriela, prezentuje pozytywną opinię wobec SNOW i PANW, a negatywną wobec ADBE, INTU i WDAY, argumentując, że te ostatnie doświadczają presji na szczycie lejka sprzedażowego oraz w kluczowych workflow.

W kwestii korzystania z modeli AI (open source vs closed source), raporty finansowe Pinterest i Duolingo wyraźnie pokazują, że modele open source szybko zastępują model closed source. Zarząd Pinterest podaje, że koszt pojedynczej transakcji dla modelu open source wynosi poniżej 8% kosztu modelu closed source; CEO Duolingo, Luis von Ahn, stwierdza natomiast: „Jeśli jakość jest porównywalna, przechodzimy na model open source, bo są znacznie tańsze”, i przewiduje dalsze przesunięcie portfolio modeli w stronę open source.

W zakresie finansowania AI, emisje akcji związanych z AI stanowią obecnie około 40% wszystkich emisji akcji w USA w tym roku. Goldman Sachs przewiduje, że w 2027 roku wydatki kapitałowe supercloudowych firm sięgną 1,1 bln USD, przekraczając przepływy operacyjne o około 150 mld USD; dopiero w 2028 roku cash flow stanie się dodatni. Goldman Sachs szacuje, że firmy supercloud mogą pokryć około 35% wydatków kapitałowych w 2027 roku poprzez emisję zadłużenia, co odpowiada skali emisji obligacji na świecie około 400 mld USD. Równocześnie w tym roku tempo buy-backów w S&P 500 wzrosło o około +11%, a łączna nowa autoryzacja buy-backów od początku roku niemal pokrywa historyczny rekord 1 bln USD; szacuje się, że w całym roku buy-backi osiągną 1,4 bln USD, co zrównoważy presję podaży akcji na rynku pierwotnym na poziomie około 700 mld USD.