I chip di memoria superano la fase di stallo estiva! L'ondata AGI si unisce al nuovo paradigma di training RSI, Goldman Sachs fiuta una nuova stagione rialzista per il mercato della memoria

Secondo quanto riportato da Zhitong Finance APP, il gigante finanziario di Wall Street Goldman Sachs ha recentemente pubblicato un rapporto in cui si afferma che, dopo la tempesta di deleveraging dell’AI a luglio e la massiccia vendita dovuta all’estrema congestione nelle posizioni rialziste, che ha portato al prolungato crollo del tema globale dello storage e dopo che il mercato azionario globale ha oscillato per la maggior parte dell’estate in uno scenario range-bound, i titoli dei chip di memoria e gli investimenti nelle linee di prodotti di storage legate al boom dei data center per l’AI hanno iniziato a superare in modo significativo la recente tendenza al ribasso, avviandosi verso una nuova fase di rialzo.

L’opportunità principale individuata da Goldman Sachs riguarda l’espansione della domanda di potenza di calcolo AI all’avanguardia generata dall’arrivo di OpenAI Astra e dal paradigma RSI (Recursive Self-Improvement) che sta iniziando a dominare il contesto del training AI, rendendo le aspettative di domanda per i chip di memoria più calde, proprio mentre i tradizionali asset manager e i fondi hedge di Wall Street mantengono basse esposizioni sui loro portafogli.

I dati aggregati più recenti di Goldman Sachs mostrano che la leva netta dei fondi long/short fondamentali è al 4° percentile dell’ultimo anno, il che significa che le esposizioni rialziste sono prossime ai minimi annuali; la volatilità implicita del tema globale dei semiconduttori è scesa da 65 a 36, in calo del 44,6%, il che indica che la precedente valutazione del rischio, anormalmente elevata, si è notevolmente attenuata. Qualora la forte redditività dei chip di memoria guidata dal rinnovato upgrade dei modelli generalisti e dal nuovo paradigma di training AI continuasse a fungere da catalizzatore positivo, le istituzioni potrebbero nuovamente aumentare l’esposizione al rischio, massimizzando il rally dei titoli legati allo storage dopo l’uscita dalla fascia di consolidamento.

I moduli di chip di memoria nei cluster server dei data center AI restano il collo di bottiglia più evidente nella catena industriale della potenza di calcolo AI. L’istituto di ricerca di mercato TrendForce prevede che, entro il 2026, i prezzi contrattuali della DRAM per server aumenteranno complessivamente di circa il 270% e i prezzi delle SSD enterprise cresceranno circa del 235%; nel 2027 i prezzi contrattuali della HBM potrebbero ancora salire tra il 70% e il 140%, a dimostrazione della congiunta azione di espansione della potenza di calcolo AI e aumento dei prezzi di memoria. Secondo la più recente stima di TrendForce, la somma di DRAM e NAND rappresenterà il 68% delle spese in conto capitale dei principali provider cloud nel 2027, rispetto al 47% del 2026, sostenuta da una crescita sia della domanda di acquisto che dei prezzi.

Si osservano segnali concreti di ampliamento della partecipazione dei capitali nel mercato azionario sudcoreano. Il 7 settembre, Samsung Electronics è salita del 5,68%, SK Hynix dell’8,26%, mentre l’indice di riferimento del mercato azionario sudcoreano, il KOSPI—definito “barometro della potenza di calcolo AI”—è balzato del 4,61% a 6.995,39 punti; gli investitori istituzionali e stranieri hanno acquistato in netto circa 2,55 e 2,64 mila miliardi di won ciascuno, e la domanda si è estesa oltre i riacquisti aziendali. Calcolando dai 5.593,56 punti del 30 luglio, l’indice è rimbalzato accumulando un +25,06%, entrando così nell’area del bull market tecnico. L’8 settembre il KOSPI ha segnato una correzione dello 0,58% a 6.954,52 punti, mantenendo comunque un guadagno del 24,33% dal minimo indicato, a conferma della forza dello storage, seppur in un mercato ancora influenzato dai rischi su tassi e energia.

Nomura, altro colosso finanziario di Wall Street, ha recentemente dichiarato che l’espansione di training e inferenza AI continuerà a spingere la domanda, mentre l’offerta rimarrà limitata, situazione prevista fino al 2028; inoltre, Nomura sottolinea che gli accordi di fornitura a lungo termine (LTA), attraverso volumi bloccati, protezione dei prezzi e pagamenti anticipati, continueranno ad aumentare la prevedibilità dei profitti futuri dei big dei chip di memoria.

Nomura prevede che circa il 50%-70% delle vendite sarà coperto da accordi a lungo termine; dunque, il mercato continua a valutare questi titoli come ciclici classici, con un P/E 2027 atteso di circa 3, sottostimando il cambiamento del modello di business. Questa analisi risuona con l’occasione di rafforzare le posizioni a basso livello segnalata da Goldman Sachs: Nomura si concentra sulle basi di redditività di lungo periodo che sostengono il recupero delle esposizioni. Con i prezzi di chiusura dell’8 settembre 2026 di Samsung Electronics a circa 269.500 won e SK Hynix a 1.793.000 won, il target price di Nomura per Samsung a 670.000 won implica un potenziale di crescita del 150% in 12 mesi, mentre per SK Hynix a 4,7 milioni di won l’upside potenziale è circa del 160%.

I titoli dello storage escono dal consolidamento estivo, Goldman Sachs rileva segnali positivi di breakout

Lee Kopper Smith, Managing Director delle divisioni reddito fisso, forex, commodity ed equity di Goldman Sachs, sottolinea nel report che alcuni titoli chiave della filiera dello storage—Micron Technology (MU.US), SanDisk (SNDK.US), iShares MSCI Korea ETF (EWY.US) e Roundhill Storage Chip ETF (DRAM.US)—mostrano analoghe conformazioni tecniche rialziste. I più recenti grafici aggregati da Goldman Sachs mostrano che questi titoli stanno iniziando a uscire dagli indicatori tecnici di consolidamento estivo, pur se i movimenti rimangono ancora nelle fasi iniziali o intermedie.

Questi potenziali breakout arrivano mentre il tema più ampio delle transazioni sulla potenza di calcolo AI sta incontrando un contesto di mercato più favorevole: le posizioni rialziste degli investitori sono notevolmente inferiori ai massimi, la volatilità implicita è diminuita, e si profilano una serie di possibili catalizzatori, incluso il prossimo evento Communacopia+ Tech Conference promosso da Goldman Sachs.

I dati prime broker di Goldman Sachs mostrano che la leva totale degli hedge long/short nel mercato azionario statunitense è solo al 27° percentile dell’ultimo anno, mentre l’esposizione netta è addirittura al 4° percentile. Questo evidenzia come i fondi hedge abbiano iniziato a ricostruire posizioni sulla potenza di calcolo AI, ma a livelli ancora molto inferiori rispetto a circa due mesi fa.

Anche il mercato delle opzioni ha subito una significativa revisione. La volatilità implicita dei semiconduttori, misurata tramite il CBOE Semiconductor ETF Volatility Index (VXSMH), è scesa da circa 65 di luglio a 36, quasi dimezzandosi, tornando ai livelli di inizio 2026.

Nel frattempo, anche dopo un rimbalzo di quasi il 7% venerdì scorso, il paniere di titoli tech a momentum long/short aggregato da Goldman è ancora in drawdown di circa il 50% rispetto ai massimi di fine giugno. Kopper Smith osserva che questa revisione ha ristretto l’ampiezza delle performance implicite nei prezzi dei titoli AI, ma non ha creato tendenze di mercato chiaramente ribassiste.

Il mercato sudcoreano potrebbe fornire ulteriore spinta emotiva in tema di potenza di calcolo. Goldman Sachs osserva che negli ultimi quattro settimane l’afflusso di capitali in borsa in Corea è stato sostenuto quasi interamente dai riacquisti aziendali, con il resto degli investitori ancora in posizione netta venditrice, seppur con un’ampiezza delle vendite molto ridotta. Ciò apre spazi per una più ampia e attiva partecipazione degli investitori, in particolare sui grandi titoli dei chip di memoria—SK Hynix e Samsung Electronics—pronti a cavalcare un nuovo rally rialzista globale.

Astra scatena la corsa all’AGI + l’AI partecipa allo sviluppo dell’AI: la rivalutazione dei chip di memoria entra in una doppia curva di espansione della domanda

Il nuovo modello gigante Astra appena lanciato da OpenAI porta avanti la progressiva estensione dei task professionali che l’AI può assumere, con il CEO di NVIDIA Jensen Huang che domenica sui social ha dichiarato che il debutto di GPT-6 Astra significa “che l’AGI è arrivata”; NVIDIA ha già confermato forti guidance di fatturato e spedizioni, e lo sviluppo dei foundation model AI sta entrando nella nuova fase del “Recursive Self-Improvement (RSI)”—aprendo nuove curve di domanda esplosiva per la potenza di calcolo AI. In pratica, Astra promette di espandere la domanda di calcolo AI nel lato delle applicazioni commerciali, mentre le traiettorie di R&D in cui è l’AI a “costruire l’AI” possono accrescere le esigenze di testing, valutazione e training, estendendo il ciclo di investimenti in potenza di calcolo.

L’importanza di investimento di Astra e RSI risiede nella creazione di nuovi scenari in cui i foundation model AI ad altissime prestazioni e la stessa ricerca AI diventano nuovi consumatori di potenza di calcolo costante. Il 6 settembre OpenAI ha dichiarato di aver realizzato l’obiettivo di “automated research internship”, riuscendo a completare sotto la supervisione umana task che un ricercatore esperto avrebbe risolto in diversi giorni; a metà agosto, si contava che a ogni giornata lavorativa umana corrispondessero circa 3,1 giornate di lavoro agent-based. Questo misura solo il runtime, non un incremento della produttività scientifica triplicata. Di conseguenza, la ricerca automatizzata aumenta il bisogno sia di generazione di codice e inferenza che di training di modelli candidati. Tuttavia, il paradigma RSI completo non è ancora dominante: direzioni e risorse sono decise dagli umani.

Astra rappresenta il meccanismo di espansione delle esigenze di performance più avanzato: il progressivo aumento della capacità dei grandi modelli porta task precedentemente irrealizzabili nella sfera della commerciabilità. Inoltre, Astra può portare a uno spostamento verso l’esterno della curva della domanda: modelli AI più intelligenti consentono alle aziende di provare task prima impossibili, spingendo anche i competitor a investire in ricerca e training, fornendo così una nuova base di solidità alla spesa AI.

Il rilascio da parte di OpenAI del GPT-6 Astra, insieme al focus dei leader AI sulla strada del RSI, potrebbe essere il doppio motore che spingerà espansioni esponenziali nella richiesta di calcolo AI: foundation model più performanti e strumenti AI più diffusi, e nuovi paradigmi di training che spingono ancora di più la domanda di potenza di calcolo, sono fondamentali per la crescita sostenuta delle infrastrutture AI.

OpenAI segnala che Astra ha ottenuto il 98% nel test FrontierMath di livello quattro e il 99,9% nell’ARC-AGI-3. Jensen Huang ha commentato di conseguenza “l’AGI è arrivata” e ha specificato che sono stati utilizzati oltre 100.000 GPU NVIDIA per il training, con altre 400.000 GPU in arrivo. Va sottolineato che l’affermazione sull’arrivo dell’AGI è ancora controversa, mentre l’annuncio di cluster sempre più grandi di GPU NVIDIA rafforza direttamente le aspettative di una domanda di potenza in AI sempre più intensa per i foundation model all’avanguardia.

Dal punto di vista tecnologico, la domanda di storage dipende dalla scala dei parametri, dalla lunghezza del contesto, dalla concurrency e dalla densità degli esperimenti. Gli HBM gestiscono i pesi del modello sul lato GPU, gli stati intermedi e la cache attiva; i DRAM server gestiscono elaborazione dati, runtime e cache offload; le SSD enterprise NAND salvano dataset, checkpoint di training e cache riutilizzabili. Un esempio fornito da NVIDIA: Llama 3 70B, caricando i pesi in FP16, necessita di circa 140GB di memoria, con una cache KV di 40GB per un contesto utente di 128k token. Modelli più forti su task più lunghi, più agent in esecuzione contemporanea e maggiore parallelismo nel training e salvataggio checkpoint nelle pipeline RSI fanno crescere simultaneamente capacità, banda e throughput di lettura/scrittura.

Secondo KB Securities della Corea, la quota degli investimenti AI dedicata allo storage passerà dal 14% del 2025 al 40% nel 2026 e poi al 57% nel 2027. La tesi rialzista di KB Securities su SK Hynix e Samsung si concentra sull’esiguo buffer di stock e sulle basse valutazioni future degli utili.

KB Securities osserva che le giacenze di memoria di Samsung e SK Hynix sono inferiori a 10 giorni e che per il 2027 si prevede che le spese per infrastrutture AI dei grandi cloud operator raggiungeranno quota 1,3 bilioni di dollari, +60% rispetto all’anno precedente. Secondo i prezzi e le previsioni di utile del report, i due titoli hanno corretto di circa il 38% dai massimi precedenti, con un P/E 2027 di appena 3. Pertanto, il focus di KB è sull’espansione della domanda e sull’aumento dei prezzi che guidano revisioni al rialzo degli utili e, di conseguenza, una rivalutazione delle valutazioni. Goldman Sachs, per l’indice di riferimento coreano KOSPI, arriva a un target di 12.000 punti; al 8 settembre, il KOSPI ha segnato -0,58% a 6.954,52; Goldman sottolinea che il mercato sottostima sistematicamente la durata del ciclo di domanda dei chip storage guidato dall’AI e alza anche la previsione sugli investimenti capex dei big tech USA nel 2025 a 1,2 bilioni di dollari, prevedendo che la carenza di storage scatenata dall’espansione dei data center si aggraverà ulteriormente nel 2027.