Pontos-chave
- O Google afirmou esta semana que sua pesquisa sobre um novo método de compressão pode reduzir em seis vezes a quantidade de memória necessária para executar grandes modelos de linguagem.
- As ações da SK Hynix, Samsung e Micron caíram devido ao receio dos investidores de que uma quantidade menor de chips de memória possa ser necessária no futuro.
- No entanto, analistas afirmaram que a venda das ações provavelmente foi uma realização de lucros e que a pesquisa do Google pode levar a uma IA mais avançada, que eventualmente precisará de mais chips de memória.
A mais recente pesquisa do Google, que afirma tornar os modelos de IA mais eficientes, está pressionando as ações de empresas de memória, com investidores preocupados com a possibilidade de o avanço tecnológico causar uma desaceleração na demanda por chips.
Na quinta-feira, as ações das duas maiores fabricantes mundiais de chips de memória, SK Hynix e Samsung, caíram 6% e quase 5%, respectivamente, na Coreia do Sul. A empresa japonesa de memória flash Kioxia
caíram quase 6%. Esses movimentos seguiram-se às quedas da Sandisk.
e Micron
Nos Estados Unidos, na quarta-feira. Ambas as empresas registraram queda nas negociações pré-mercado nos EUA na quinta-feira.
Alfabeto
O Google apresentou na terça-feira o TurboQuant , um novo método de compressão que, segundo a empresa, pode reduzir em seis vezes a quantidade de memória necessária para executar grandes modelos de linguagem. A técnica concentra-se na redução do cache de valores-chave, que armazena os cálculos anteriores de um modelo de IA para que ele não precise executá-los novamente.
A técnica visa tornar os modelos de IA mais eficientes, um dos principais objetivos dos laboratórios líderes.
Os investidores temem que isso possa reduzir a demanda por chips de memória de IA, que têm sido um componente crítico para treinar enormes LLMs de empresas como Google, OpenAI e Anthropic.
Matthew Prince, CEO da Cloudflare, chamou a pesquisa de “DeepSeek do Google”, fazendo referência aos avanços em eficiência alcançados pela empresa chinesa de IA DeepSeek no ano passado, que causaram uma enorme queda nas ações de tecnologia.
“Há muito mais espaço para otimizar a inferência de IA em termos de velocidade, uso de memória, consumo de energia e utilização multi-inquilino”, disse ele em uma postagem no X na quarta-feira.
No entanto, Ray Wang, analista de memória da SemiAnalysis, afirmou que a pesquisa do Google não levará necessariamente à necessidade de menos chips. O cache de valores é “um gargalo crucial que precisa ser resolvido para se obter melhores modelos e desempenho de hardware”, disse ele.
Wang afirmou que será “difícil evitar um maior uso de memória” como resultado da melhoria do desempenho do modelo.
“Ao resolver um gargalo, você estará ajudando o hardware de IA a se tornar mais capaz. E o modelo de treinamento será mais poderoso no futuro. Quando o modelo se torna mais poderoso, você precisa de um hardware melhor para suportá-lo”, disse Wang à CNBC.
Ações do setor de memória disparam em alta.
Apesar da queda das ações na quinta-feira, uma combinação perfeita de fatores continua a sustentar o mercado de memória no longo prazo. A demanda significativa, aliada à escassez de oferta, impulsionou os preços da memória a níveis sem precedentes e sustentou os lucros da Samsung, SK Hynix e Micron.
As ações da Samsung subiram quase 200% no último ano, enquanto as da Micron e da SK Hynix registraram altas superiores a 300%.
Analistas afirmaram que os movimentos desta semana nas ações de empresas de memória foram impulsionados principalmente pela realização de lucros.
“As ações do setor de memória tiveram um desempenho muito forte e este é um setor altamente cíclico, então os investidores já estavam procurando motivos para realizar lucros”, disse Ben Barringer, chefe de pesquisa de tecnologia da Quilter Cheviot, à CNBC.
“A inovação Turboquant do Google aumentou a pressão, mas isso é evolutivo, não revolucionário. Não altera o panorama da demanda de longo prazo do setor. Em um mercado preparado para reduzir riscos, mesmo um desenvolvimento incremental pode ser interpretado como um sinal para diminuir a volatilidade.”
Fonte: CNBC Tecnologia.
