"Мнения по поводу хранения расходятся" - таково мнение ведущего эксперта по TMT из Goldman Sachs

Чипы памяти являются в настоящее время крупнейшим полем битвы между «быками» и «медведями» на рынке, и эксперт по TMT в Европе из Goldman Sachs Шон Джонстон (Sean Johnstone) поделился своим мнением.

В последнем отчете Sean Johnstone отметил, что заказы на HBM (память высокой пропускной способности) и DRAM полностью проданы вплоть до 2027 года, долгосрочные соглашения (LTA) содержат ценовое «дно», а валовая маржа по-прежнему сохраняется на среднем и высоком уровне 70%, структурный спрос на AI сжимает предложение вплоть до 2028 года. Это и обеспечивает уверенность «быков».

Однако «медведи» смотрят на другой аспект — «вторая производная» роста цен. Johnstone отметил, что темпы прироста цен замедляются, ожидается пик во 2-3 квартале 2027 года, а затем возможен незначительный обратный откат. При этом, как только валовая маржа достигает середины 80%, клиенты начинают перепроектировать решения для снижения зависимости от памяти — это естественный рыночный механизм обратной связи.

Действия Nvidia подтверждают эту логику. Johnstone упомянул, что Nvidia рассматривает вариант использования HBM с меньшим количеством слоев в следующем поколении своих суперчипов «Vera Rubin». Причина проста: затраты на память уже составляют около 62% общей себестоимости BOM для Vera Rubin, при этом стоимость SOCAMM2 на стороне CPU даже превышает стоимость HBM4 на стороне GPU. Давление издержек настолько велико, что Nvidia вынуждена искать альтернативные пути.

Что касается консервативных инвесторов, то их действия направлены на сжатие мультипликаторов оценки — с 5 раз до 2-3 раз. Johnstone подчеркнул, что это не является признаком конца цикла, а скорее свидетельствует о том, что «самый легкий заработок на бета-редкости уже позади». Он также задал встречный вопрос: медведи должны чётко понять — они шортят фундаментальные показатели или только рыночный импульс?

Кроме того, Johnstone обратил внимание, что The Wall Street Journal вновь сообщил, что Apple тестирует продукцию китайского производителя памяти ChangXin Memory Technologies на нескольких линейках своей продукции, включая iPhone и MacBook, с целью смягчить давление на поставки памяти, выросшее из‑за спроса на AI.

Абсолютные цены продолжают расти, но остаточное пространство для роста зависит от двух переменных

По словам Johnstone, абсолютные цены на память продолжат расти до середины 2027 года. Однако дальнейший потенциал роста зависит от двух факторов:

1. Устойчивость минимальной цены LTA — смогут ли долгосрочные соглашения действительно поддержать ценовое «дно»;

2. Сможет ли HBM-комбинация компенсировать давление на нормализацию цен традиционных DRAM/NAND — то есть, смогут ли премиальные продукты компенсировать снижение цен массовой памяти.

Стоит отметить, что Илон Маск недавно публично заявил: рост спроса на AI составляет около 200%, тогда как рост предложения — лишь около 20%. Эти данные усиливают структурную позицию «быков». Однако Johnstone отметил, что фокус рыночного ценообразования уже сместился — инвесторы начинают закладывать в цену именно «замедление темпов роста цен», а реальное наращивание мощностей произойдет лишь к концу 2027 — 2028 году и в основной степени будет сосредоточено на HBM, а не на традиционной памяти.

Сектор программного обеспечения и других технологий: последние оценки Goldman Sachs

Помимо памяти, Johnstone проанализировал и другие актуальные технологические темы на рынке.

Сектор программного обеспечения заметно разделился. По мнению Goldman Sachs, софт больше не рассматривается как «проигравший AI» для единственного фактора. Платформы для баз данных, инфраструктуры и инструментов для разработчиков (такие как NET, PLTR, TEAM, TWLO и др.) уже восстанавливаются с низких уровней, и рынок готов доверять этим компаниям с точки зрения прироста потребления и новых AI-нагрузок. В то же время производители чисто прикладного ПО (например, HUBS и др.) все еще испытывают давление — инвесторы хотят видеть доказательства расширения доходов благодаря AI, а не их замещения.

Аналитик по программному обеспечению Goldman Sachs Габриэла позитивно относится к SNOW и PANW, но более сдержанна по ADBE, INTU и WDAY — по её мнению, эти компании сталкиваются с возможным сокращением спроса на верхнем уровне воронки и давления на основные рабочие процессы.

Использование AI-моделей (open source против закрытых): стенограммы квартальных отчетов Pinterest и Duolingo дали ясно понять: модели с открытым исходным кодом всё быстрее вытесняют закрытые. Руководство Pinterest заявило, что стоимость одной транзакции на open source модели составляет менее 8% по сравнению с закрытыми; CEO Duolingo Луис фон Ан (Luis von Ahn) прямо сказал: «Пока качество примерно одинаковое, мы переходим на open source — они намного дешевле», и ожидает, что в будущем доля open source в их моделях будет только расти.

Потребности AI в финансировании: AI уже занимает около 40% эмиссии новых акций на фондовом рынке США в этом году. Goldman Sachs ожидает, что капитальные затраты hyperscale облачных провайдеров в 2027 году достигнут 1,1 триллиона долларов, превысив операционный денежный поток примерно на 150 млрд долларов, и только к 2028 году свободный денежный поток снова станет положительным. По расчетам стратега по кредиту GS, hyperscale-провайдеры смогут покрыть примерно 35% этих капзатрат долгом, что означает выпуск бондов на 400 млрд долларов по всему миру. Тем временем, в этом году прирост обратных выкупов S&P 500 составил около +11% в годовом выражении, объем новых buyback с начала года почти достиг исторического рекорда в 1 триллион долларов, и, по прогнозам, весь годовый buyback в 1,4 триллиона компенсирует предложения акций на первичном рынке примерно в 700 млрд долларов.