Mas lalong nakakabilib ang kakayahan ng AI, mas kailangang palakihin ang NAND storage! Inilahad ng Goldman Sachs ang “long-term na kasunduan + napakalaking AI inference” bullish logic ng Sandisk (SNDK.US)

Nalalaman ng APP ng Pananalapi ng Zhihui Finance na sa mataas na inaasahang Goldman Sachs Communacopia+ Technology Conference, malinaw na ipinahayag ng higanteng kumpanya ng NAND storage chips mula Amerika na SanDisk (SNDK.US) na sa nakikita sa hinaharap, malamang na manatiling mahigpit na limitado ang paglago ng supply ng NAND storage chips. Kasabay nito, ang pamumuno ng Astra sa high-performance AI inference at ang masigid na paglawak ng AI agent technologies na nakatuon sa agent-based na AI workflows ay patuloy na nagpapataas sa demand para sa AI computational capacity at sa pangangailangan ng data center para sa NAND storage.

Ang pinakabagong mga tala ng Goldman Sachs analysts mula sa Communacopia+ Technology Conference ay sumasaklaw sa mga pahayag nina SanDisk CEO David Goeckeler at CFO Louis Vissoso, pati na rin ang kanilang pinakabagong pananaw sa hinaharap na paglago ng NAND, at sakop din ang mga pahayag ng mga executive mula sa mahahalagang technolohiya kumpanya tulad ng Etsy, NXP Semiconductors, Comcast at Block sa ikalawang araw ng kumperensya. Ipinapakita ng tala na habang ang mga AI large models ay nagpapabilis ng paglawak ng AI applications sa iba’t ibang larangan sa buong mundo, itinataguyod ng AI inference ang kasabayang pagbabago ng estruktura ng demand para sa NAND at paraan ng procurement. Pinapalakas ng mga pangmatagalang kasunduan ang kakayahan sa paghula ng kita at kita, sinusuportahan ng mababang capital expenditure intensity ang epektibong pagpapalawak ng produksyon, at nakatuon ang stock repurchase expansion sa pagbibigay ng mga resulta ng operasyon pabalik sa mga shareholder.

Kumpiyansa rin ang Goldman Sachs sa SanDisk na kasalukuyang nagpapabilis ng pananaliksik at pagpapaunlad ng susunod na henerasyon ng NAND storage technology—ang High Bandwidth Flash (HBF) storage technology route, pati na rin ang patuloy na layer extension at offloading ng Key Value Cache (KV Cache) patungo sa data center SSD na nagdudulot ng pangmatagalang oportunidad sa paglago. Pinanatili ng Goldman Sachs ang “Buy” rating para sa SanDisk at 12-buwan na target price na $2,200, na kung ikukumpara sa closing price noong Setyembre 8 na $1,737.99, ay nangangahulugang potensyal na increase na humigit-kumulang 26.6% para sa SanDisk na lumago ng 570% noong 2025 at tumaas ng 600% sa presyo ng stock ngayong taon.

Binibigyang-diin sa tala ng Goldman Sachs ang dalawang pangunahing pangmatagalang oportunidad na binanggit ng SanDisk management—una ay ang HBF technology route na batay sa NAND, na nagpapalawak sa gamit ng flash sa AI inference storage system sa pamamagitan ng high capacity at high bandwidth design; at pangalawa, ang mahaba at maraming interaksyon na AI agents na may mataas na concurrency ay nagtutulak sa layered storage ng KV cache, na pinalalakas ang pag-offload ng reusable at pansamantalang hindi aktibo na cache patungo sa data center SSD, binabawasan ang GPU/TPU/XPU memory usage at paulit-ulit na computation costs, kaya tumataas ang enterprise-level NAND demand.

Ang isa pang higanteng institusyon sa Wall Street, Bernstein, ay kamakailan lang naglabas ng research report na nagsasabing kasama ng Astra at ng AI training operator research automation (Astra at RSI), ito ay nagbibigay ng bagong source ng semiconductor demand para sa walang kaparis na semiconductor cycle na hinahatak ng NAND storage chip frenzy na ito. Nagbigay pa ang institusyong ito ng target price para sa SanDisk na $3,000. Pinanatili ng Bernstein ang “outperform” rating sa mga global storage chip leaders ngayong taon—Samsung Electronics, SK Hynix, Micron, at SanDisk—na pawang tumaas ang target price sa ₩440,000, ₩3,300,000, $1,300, at $3,000, na nagpapakita ng bagong ikot ng optimistikong pananaw ng mga institusyong Wall Street sa industriya ng storage chips.

Pangmatagalang mga Kasunduan, Binago ang Base ng Kita: Lumilipat ang Pangmatagalang Negosyo ng NAND ng SanDisk Papunta sa Bago at Mas Malakas na Growth Engine

Ayon sa talâ ng Goldman Sachs analysts, lumilipat na si SanDisk mula sa short-term spot pricing patungo sa business model na pinangungunahan ng long-term agreements. Sinipi ng mga analyst ng Goldman Sachs ang pamunuan ng SanDisk na nagpaplanong saklawin na ng NBM long-term agreements ang 50% at 67% ng planadong tindang volume para sa mga fiscal year 2027 at 2028. Ang floor price mechanism ng kasunduan ay sumusuporta sa pagkakaroon ng humigit-kumulang 80% gross margin ng malaking bahagi ng negosyo sa bearish scenario, malaki ang pagpapabuti sa visibility ng kita. Inaasahan ng Goldman Sachs na ang kita ng kumpanya sa mga fiscal year 2027 at 2028 ay aabot sa $53.15 bilyon at $71.04 bilyon, tumaas ng halos 162.5% at 33.7%, at ang earning per share ay aabot sa $231.84 at $284.98 ayon sa pagkakasunod.

Ang pangmatagalang supply shortage at alokasyon ng kapital ay nagbibigay pa ng ikalawang suporta sa pananaw ng pangmatagalang bull market ng SanDisk. Sinabi ng Goldman Sachs na naniniwala ang pamunuan ng SanDisk na ang malawakang pagragasa ng AI applications sa bawat larangan sa panahon ng AI inference ay patuloy na magpapalaki sa demand, at makikita sa panahong ito na limitado pa rin ang bilis ng pagtaas ng supply ng NAND, at ang mga bagong kapasidad na binubuksan ng mga kakompetensya mula China ay pangunahing sasagupain ng lokal na merkado.

Pinahaba na ng kumpanya ang joint venture agreement nito sa Kioxia hanggang 2034, at binigyang-diin ang sariling intellectual property, R&D investment, at BiCS technology route bilang suporta sa growth ng bit output sa mga susunod na taon habang pinapanatili ang mababang capital expenditure intensity sa paligid ng 5%. Ayon sa Goldman Sachs, ibig sabihin nito ay nais ni SanDisk na pataasin ang commercially available capacity sa pamamagitan ng efficiency sa produksyon at paglilipat ng teknolohiya, pataasin ang output bawat unit ng kapital na inilaan. Bukod dito, nakapagpatupad na sila ng buyback na humigit-kumulang $4.5 bilyon, at patuloy na nakakatuon ang buyback bilang pangunahing paraan ng pagbabalik ng surplus capital, kasabay na positibo ang pananaw sa hinaharap na pagbibigay ng dividends.

Nakamit ng Nvidia ang kita na $96.2 bilyon sa ikalawang quarter ng 2027 fiscal year, lumago ng 106%; ang kita mula sa data center ay $89 bilyon, tumaas ng 117%, at inaasahang aabot sa $108 bilyon (plus/minus 2%) ang kita sa susunod na quarter, nagbibigay pa ng guidance na 70% growth para sa susunod na fiscal year. Kasabay nito, ang Anthropic na naghahanda para sa IPO ay iniulat na pumirma ng halos $45 bilyon, anim na taong kasunduan sa Nscale para sa computing power na katumbas ng 460 megawatts, at may $35 bilyon ulit na cloud computing deal sa Lambda. Ang mga pinakahuling senyales na ito ng global AI computing power demand ay nagpapakita na ang mga top model companies ay nauuna nang nagsisiguro ng pangmatagalang supply ng computing power upang tugunan ang patuloy na paglaki ng AI application demand, at nagtutulak sa malakihang pagbili ng AI computing cluster accelerators, server memory, enterprise SSDs, high-performance network devices, at server CPUs para sa data center infrastructure.

Sa pananaw na teknikal, ang incremental demand ng AI inference para sa NAND ay galing sa higit na data retention at mas maraming trabahong ginagampanan ng storage sa inference process. Kailangan ng AI agents na paulit-ulit na i-access ang enterprise knowledge base, code, dokumento, at multimodal data, pati na rin itala ang task status, tools output, at reusable context; sa tipikal na Transformer architecture, ang mas mahabang context at mas mataas na concurrency ay magpapalaki sa KV cache. Mas gusto ng active computation ang paggamit ng HBM, ang CPU-side DRAM ang nagsisilbing expansion memory, habang ang cache na maaaring gamitin muli o pansamantalang hindi aktibo ay pwedeng i-offload sa enterprise-level SSDs para bumaba ang remake compute cost.

Samakatuwid, ang mga lider sa NAND storage chips—SanDisk, Kioxia, Micron, at Samsung—ay may mga oportunidad sa capacity, read throughput, at kakayahan ng produkto na umangkop sa specific workload. Nakita ng pamunuan ng SanDisk ang HBF bilang option para labanan ang “DRAM/HBM memory wall” gamit ang mas mataas na density, at inaasahan nilang ang market para sa kapasidad ng AI data center storage ay aabot sa 1.2ZB pagsapit ng 2032, kung saan 35% ay galing sa pangangailangan para sa KV cache, pumapantay sa 0.42ZB; ngunit ito ay estimation lang ng pamunuan ng SanDisk at hindi direktang nangangahulugan na ito ang actual revenue expectation para sa SanDisk, o na kayang direktang palitan ng NAND ng data center lahat ng gamit ng HBM.

Mula Pag-sagot ng Tanong Patungo sa Patuloy na Mataas na Output: Binubuksan ng Astra ang Panibagong Malaking Espasyo ng Pangangailangan sa Computing Power, NAND Storage ang Sasalo sa Napakalaking Data Load

Ang Astra large model na inilabas ng OpenAI, pati ang RSI technology path na pokus ng AI leaders, ay posibleng magsilbing dalawang core driving forces para sa exponential expansion ng AI computational demand—mas malakas na AI large models at mas malawak na paggamit ng AI application tools, mas matindi ang demand ng susunod na generation ng AI training path, na nagpapalakas ng lohika para sa patuloy na paglago ng AI computational infrastructure demand.

Kinakatawan ng Astra ang pinaka-advanced na mechanism ng expansion ng performance demand: pinataas ng kakayahan ng mga large model ang mga awtomatikong gawain na dating mahirap gawing commercial. Dagdag dito, maaaring baguhin pa ng Astra ang buong demand curve—kapag mas naging matalino ang AI large models, nagsisimula nang subukan ng mga negosyo ang mga gawain na dati ay hindi kaya o hindi maaasahan, kaya kailangang sumabay ang mga kakumpitensya sa mas marami pang pananaliksik at training, na nagbibigay ng panibagong suhay sa AI spending cycle.

Biyernas ng gabi, sinabi pa mismo ni Nvidia CEO Jensen Huang sa social media na ang paglabas ng GPT-6 Astra ay nangangahulugang “dumating na ang AGI”. Pinatotohanan ng Nvidia ang malakas na revenue range at sumunod na robust shipment guidance, dagdag pa, pumasok na ang AI large model development sa “recursive self-improvement (RSI)” na bubukas ng panibagong mabilis na curve ng kalkulasyon—malamang na papalawak ng Astra ang business application demand sa AI computing power, at ang AI-on-AI research track ay magpapataas sa harapang operator experimentation, assessment at long-term sustained training investment, parehong magpapalawig ng capital investment cycle para sa AI computational capacity.

Ang halaga ng Astra sa demand curve ay nasa pagpapataas ng completion rate ng complex workflows, na nagbibigay-commercial value sa mga gawain na dati ay hindi sulit gawing automated. Sa pinakahuling OSWorld 2.0 test ng OpenAI, nakakuha ang Astra ng score na 72.6%, mas mataas sa 65.7% ng GPT-5.6 Sol; sakop nito ang mga takdang mahahaba tulad ng computer operation, software engineering at scientific research.

Batay rito, ang mga nangungunang teknikal na pananaliksik o mga Internet IT companies sa buong mundo ay maaaring mag-deploy ng mas maraming parallel AI agent workflows, at hayaan silang magpatakbo ng mas mahahabang trabaho na may mas maraming nakapaloob na data, pinalalaki ang pangangailangan sa inference invocation, cache reuse, at persistent storage. Tumutugma ito sa lohika ni Morgan Stanley na inililipat ng pansin sa mga limiting factors tulad ng computation, kuryente, at materyales. Iminungkahi rin ng head of products ng OpenAI na “maaaring pansamantalang ihinto ang bagong Pro subscriptions”—isang repleksyon ng pressure sa short- to medium-term AI computational power at data center high-performance storage service capacity dala ng mabilis na demand surge.

Ang research agents na nakasentro sa Astra ay lalong nagpapakita na ang AI computing power demand ay pumapasok na sa panibagong exponential growth trajectory. Patuloy ang multi-agent research sa pagbuo at reuse ng context, codes, experimental results at checkpoints, na binibigyang-diin ang kahalagahan ng high-performance SSD, posibleng HBF, at research agents sa pagbibigay ng matagalang growth space para sa mga NAND storage leaders gaya ng SanDisk. Ibinunyag ng OpenAI na gumamit ang Navier–Stokes research ng humigit-kumulang 10,000 concurrent agents at nagtagal ng 88 oras sa paggawa ng solusyon; lahat ng research task attempts ay nag-generate ng tinatayang 300 bilyong output token, kung saan ang Navier–Stokes ay umabot ng 130 bilyon; ang kasangkot na model ay mas malakas pa kaysa Astra, at madaling tapos ng Astra sa loob ng 17 oras ang Lean formal verification.

Ang global stock semiconductor sector ay dumaan sa “leverage unwinding frenzy ng July na naging sanhi ng massive na bentahan, sentiment recovery sa August, at model progress sa September na nagpasiklab ng bagong bull market”. Ang Philadelphia Semiconductor Index ay bumagsak ng halos 29% mula Hunyo hanggang Hulyo, ngunit pagdating ng August 13 ay naka-recover ng 20% mula sa July 29 low, lumampas sa technical bull market threshold; ang Korea KOSPI ay nag-rebound mula July 30 na 5,593 points papuntang 7,129.34 noong September 8, na may kabuuang pag-angat na 27.5%. Noong September 7, tumaas ang Samsung Electronics at SK Hynix ng 5.7% at 8.1% ayon sa pagkakasunod, na nagpapakita na ang mga storage leaders ay nananatiling mahalagang puwersa sa Korean market. Ang pag-release ng Astra ay nagdagdag ng bagong dimension sa demand expectations na sumusuporta sa kasalukuyang kita at order—nagsisimula nang muling tasahin ng merkado kung gaano pa kalawak ang kayang palawakin ng enterprises ang pagbili ng computing power at storage services kapag mas marami pang complex tasks ang nakakayang gawin ng mga model.