Схватка быков и медведей в сфере хранения: мнение ведущего TMT-эксперта Goldman Sachs

Чипы для хранения данных являются крупнейшим полем битвы между "быками" и "медведями" на текущем рынке, и эксперт по TMT из Goldman Sachs Europe Шон Джонстон дал свою оценку ситуации.

В последнем отчете Шон Джонстон отметил, что заказы на HBM (высокоскоростную память) и DRAM распроданы до 2027 года, в долгосрочных соглашениях (LTA) зафиксирован нижний предел цены, а валовая прибыль все еще удерживается на среднем-высоком уровне в 70%, структурный спрос на AI будет сдерживать предложение вплоть до 2028 года. В этом заключается уверенность "быков".

Однако "медведи" сосредотачиваются на другом аспекте — "вторая производная" от роста цен. Джонстон указывает, что темпы роста цен замедляются, ожидается, что пик будет достигнут во втором-третьем квартале 2027 года, а затем возможен умеренный откат. При этом, если валовая прибыль достигнет срединного значения в 80%, клиенты начнут разрабатывать новые схемы, чтобы снизить зависимость от памяти, — это естественный рыночный механизм обратной связи.

Действия Nvidia подтверждают эту логику. Джонстон упоминает, что Nvidia рассматривает возможность использования меньшего количества слоев при стэкировании HBM в своем следующем поколении суперчипов "Vera Rubin". Причина проста: стоимость памяти уже составляет около 62% всего BOM "Vera Rubin", причем стоимость модулей памяти SOCAMM2 на стороне CPU даже превышает стоимость HBM4 на стороне GPU. Высокое давление затрат вынуждает Nvidia рассматривать альтернативные решения.

Для консервативных инвесторов реакцией становится снижение мультипликатора оценки — с 5 раз до 2-3 раз. Джонстон подчеркивает, что это не означает конец цикла, а скорее что "самую легкую прибыль от дефицита уже получили". Он также задает риторический вопрос: "медведям" стоит задуматься, действительно ли они ставят на снижение фундаментальных показателей или просто на замедление импульса роста?

Кроме того, Джонстон отмечает, что The Wall Street Journal вновь сообщает: Apple тестирует продукцию китайского производителя памяти Changxin Memory Technologies на нескольких линейках, включая iPhone и MacBook, чтобы уменьшить давление на поставки памяти, вызванное растущим спросом на AI.

Абсолютная стоимость всё ещё растёт, но потенциал дальнейшего роста зависит от двух переменных

По словам Джонстона, абсолютная стоимость памяти продолжит расти до середины 2027 года. Но дальнейший потенциал роста будет зависеть от двух факторов:

1. Долговечность нижней ценовой границы LTA — смогут ли долгосрочные соглашения действительно поддержать ценовое дно;

2. Сможет ли HBM-комбинация компенсировать давление нормализации со стороны традиционных DRAM/NAND — сможет ли ценовая премия на высококлассные продукты покрыть снижение цен на массовое хранение.

Примечательно, что Илон Маск недавно публично заявил: темпы роста спроса на AI составляют около 200%, в то время как темпы роста предложения лишь 20%. Эти данные усиливают структурную логику "быков". Однако Джонстон указывает, что фокус рынка уже сместился — инвесторы начали закладывать в цены "замедление темпов роста цен", а реальный прирост мощностей ожидается только к концу 2027 — 2028 годов, в основном в сегменте HBM, а не традиционного хранения.

Программное обеспечение и другие технологические сектора: последние оценки Goldman Sachs

Кроме сектора памяти, Джонстон также рассмотрел другие актуальные вопросы технологического рынка.

Сектор программного обеспечения показывает заметную дифференциацию. Goldman Sachs считает, что ПО больше не рассматривается исключительно как "проигравший AI". Платформы инфраструктуры данных и инструменты для разработчиков (например, NET, PLTR, TEAM, TWLO и др.) уже восстановились с низких уровней, и рынок готов доверять этим компаниям с точки зрения дополнительного потребления и новых рабочих нагрузок, связанных с AI. Но чистые софтверные вендоры (например, HUBS и др.) по-прежнему испытывают давление — инвесторы хотят видеть доказательства того, что AI расширяет, а не заменяет их основные доходы.

Аналитик ПО Goldman Sachs Габриела позитивно оценивает SNOW и PANW, но более осторожна к ADBE, INTU и WDAY из-за возможного давления на воронку продаж и ключевые рабочие процессы у последних.

Использование AI-моделей (open source vs. closed source): на конференц-коллах по отчетности Pinterest и Duolingo прозвучали четкие сигналы — open source модели все быстрее вытесняют closed source. Руководство Pinterest отметило, что стоимость одной транзакции с open source моделью составляет менее 8% от сопоставимой closed source; CEO Duolingo Луис фон Ан прямо заявил: "Пока качество примерно одинаковое, мы всегда переходим на open source, потому что это гораздо дешевле", и ожидает, что в будущем их модельный стек еще сильнее склонится к open source.

Потребность в финансировании AI: доля AI в общем объеме дополнительного выпуска акций в США составляет около 40% в этом году. Goldman Sachs ожидает, что капитальные затраты hyperscaler к 2027 году достигнут 1,1 трлн долларов — на 150 млрд долларов больше, чем операционные денежные потоки; только к 2028 году свободный денежный поток станет положительным. Стратеги по кредитам в Goldman Sachs оценивают, что hyperscaler смогут покрыть около 35% своих капзатрат за счет долгового финансирования в 2027 году, что будет соответствовать выпуску облигаций на глобальном рынке примерно на 400 млрд долларов. В то же время в этом году темпы обратного выкупа акций S&P 500 выросли на +11% г/г, новый объем разрешенного buyback с начала года почти на историческом максимуме в 1 трлн долларов, а ожидаемый годовой объем buyback в 1,4 трлн долларов должен компенсировать около 700 млрд долларов давления на рынок первичного размещения акций.