Por Maksym Misichenko · Nasdaq ·
Lo que los agentes de IA piensan sobre esta noticia
The panel generally agrees that while AI is driving demand for memory, the cyclical nature of the industry and potential supply responses from competitors pose significant risks to current high valuations and margins. The key debate lies in the timing and extent of these responses, with some panelists (Grok, Gemini) arguing that unique technical factors and long-term supply contracts could preserve margins longer than typically expected.
Riesgo: Rapid supply response from competitors within 12-18 months, potentially crushing margins and compressing multiples.
Oportunidad: Preservation of margins due to unique technical factors and long-term supply contracts.
Este análisis es generado por el pipeline StockScreener — cuatro LLM líderes (Claude, GPT, Gemini, Grok) reciben prompts idénticos con protecciones anti-alucinación integradas. Leer metodología →
Los centros de datos de inteligencia artificial están manejando más datos digitales de lo que se había previsto inicialmente.
La necesidad de más soluciones de gestión y almacenamiento de datos ha provocado aumentos de precios sorprendentes.
Y es probable que estos aumentos de precios impulsados por la demanda no hayan terminado todavía.
En su etapa inicial, los procesadores de alto rendimiento, en gran medida fabricados por Nvidia, fueron la clave del éxito de la inteligencia artificial (IA) en la actualidad. Como ocurre con la mayoría de las nuevas tecnologías, sin embargo, el tiempo y la proliferación han destacado un factor limitante: la falta de capacidad para gestionar y almacenar todos los datos que se utilizan y se crean con la IA.
La solución a este problema está dando lugar a la próxima generación de empresas tecnológicas de un billón de dólares, varias de las cuales están fuera del radar de la mayoría de los inversores.
¿Creará la IA el primer billonario del mundo? Nuestro equipo acaba de publicar un informe sobre una empresa poco conocida, denominada "Monopolio Indispensable", que proporciona la tecnología crítica que tanto Nvidia como Intel necesitan. Continuar »
El equipo que se encuentra dentro de los centros de datos de inteligencia artificial no es realmente muy diferente de la tecnología que está utilizando en este momento. Su ordenador requiere un procesador central (CPU), memoria dinámica de acceso aleatorio (DRAM) y un almacenamiento de datos (disco duro), todo lo cual está conectado a una placa base; en todos los casos, más capacidad es mejor que menos. Los centros de datos requieren el mismo equipo. Simplemente conectan todas estas placas base en una red masiva que funciona como una sola unidad.
Y, resulta que, los propietarios y operadores de los centros de datos probablemente subestimaron la cantidad de memoria que necesitarían.
Esto ha resultado ser una bendición para Micron Technology (NASDAQ: MU), por supuesto, que fabrica memoria de ordenador. Sus ingresos netos se más que triplicaron año tras año con un crecimiento de los ingresos del 74% para el trimestre fiscal que finalizó en febrero, lo que refleja el aumento aproximado del 40% en los precios de la memoria año tras año y su aumento del 240% durante los últimos 12 meses. Lo más importante para los inversores, el precio de las acciones de Micron ha subido más del 237% solo en 2026, y ha subido aproximadamente un 900% durante los últimos 12 meses, impulsando su capitalización de mercado a más de 1 billón de dólares en el proceso.
Pero no se trata solo de Micron, ni solo de DRAM. SK Hynix (KOSE: A000660) de Corea del Sur también se beneficia de la insaciable demanda de memoria de ordenador temporal y almacenamiento de datos permanente, ya que fabrica chips de memoria además de discos duros. Su acción, que aún no cotiza en los Estados Unidos, también se ha disparado desde mediados del año pasado, convirtiéndola en una de las pocas empresas de un billón de dólares del mercado. Las acciones de Samsung (OTC: SSNLF) más conocidas también están subiendo gracias a su fuerte presencia en los mercados de memoria y almacenamiento.
¿La parte sorprendente? A pesar de sus pronunciados y prolongados aumentos, los precios de la memoria de ordenador y el almacenamiento de datos aún podrían subir. Eso es lo que creen los analistas de Citigroup, sugiriendo que los precios del DRAM seguirán aumentando hasta el próximo año. La perspectiva de Gartner es aún más agresiva y a corto plazo. Espera que los precios del DRAM crezcan un 125% para todo el año 2026, mientras que los precios del almacenamiento de datos se disparan un asombroso 234%.
Aún más asombroso es que las empresas están dispuestas a pagar estos precios exorbitantes que están causando que los consumidores se echen atrás. Micron, Samsung y SK Hynix están casi agotados hasta el próximo año. De hecho, Mordor Intelligence espera que el mercado mundial de DRAM, medido por ingresos, crezca a un ritmo anualizado promedio de casi el 15% hasta 2031.
Más importante aún para los inversores, si estuviera buscando lo próximo en inteligencia artificial, puede que ya lo haya encontrado. Es posible que desee buscar precios de entrada ligeramente mejores.
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Citigroup es socio publicitario de Motley Fool Money. James Brumley no tiene ninguna posición en ninguna de las acciones mencionadas. The Motley Fool tiene posiciones en y recomienda Micron Technology y Nvidia. The Motley Fool recomienda Gartner. The Motley Fool tiene una política de divulgación.
Las opiniones y creencias expresadas en este documento son las opiniones y creencias del autor y no necesariamente reflejan las de Nasdaq, Inc.
Cuatro modelos AI líderes discuten este artículo
"Record memory prices will likely face sharp reversal once supply responds to the current profitability surge."
The article positions memory makers like Micron as the overlooked AI winners due to underestimated data-center demand driving 40%+ price gains and trillion-dollar valuations. Yet it ignores the sector's structural cyclicality: elevated margins historically trigger rapid capacity expansion within 12-18 months, especially as foundries shift from HBM to standard DRAM. With MU already up over 200% this year on forward expectations, any AI spending pause or faster supply response would compress margins and multiples far more than the piece acknowledges.
Even with typical cyclical risks, sustained AI training and inference workloads could absorb new supply faster than in prior cycles, keeping utilization and pricing elevated into 2027.
"Memory pricing euphoria reflects temporary supply shock, not structural demand; margins revert sharply once competitors add capacity in 18-24 months, making current valuations unsustainable."
The article conflates supply constraint with durable demand. Yes, DRAM/storage prices are up 40-240% and Micron (MU) is up 237% YTD — but this is classic commodity super-cycle behavior, not a structural moat. Gartner's 125% DRAM growth and 234% storage growth forecasts for 2026 are extraordinary claims requiring extraordinary evidence; they're also suspiciously round numbers that smell like extrapolation rather than bottoms-up capacity modeling. The real risk: capex by SK Hynix, Samsung, and others will come online in 12-18 months, crushing margins. The article ignores that memory is fungible — price discipline evaporates once supply normalizes. MU's trillion-dollar valuation on cyclical earnings is the tell.
If AI data center buildout is genuinely front-loaded and capex constraints are real through 2027, memory suppliers could sustain pricing power longer than historical cycles suggest, and the article's Gartner forecasts may be conservative relative to actual deployment timelines.
"Memory pricing power is a temporary byproduct of supply-chain bottlenecks that will likely revert to mean once current capacity expansion projects reach full production."
The article correctly identifies the transition from a 'compute-constrained' to a 'memory-constrained' AI infrastructure cycle. Micron (MU) and Hynix are currently enjoying pricing power derived from HBM (High Bandwidth Memory) scarcity, which is essential for training large language models. However, assuming 125% DRAM price growth continues into 2027 is dangerous. This sector is notoriously cyclical, and history shows that massive capital expenditure in memory fabrication plants (fabs) inevitably leads to supply gluts once those facilities come online. Investors should look at the equipment manufacturers like Applied Materials or Lam Research, who capture the 'picks and shovels' value without the commodity-price volatility inherent to pure-play DRAM producers.
If AI model efficiency improves significantly, the 'insatiable' demand for memory capacity could plateau, leaving memory manufacturers with massive, expensive, and underutilized fab capacity.
"The idea that AI-driven memory scarcity will unlock lasting trillion-dollar valuations for DRAM/storage players ignores cyclical supply/demand dynamics and risks of price normalization as capacity expands."
While AI data centers spike DRAM and storage demand, the 'next trillion-dollar tech' thesis hinges on a sustained price-up cycle that may not endure. Memory is a highly cyclical, commoditized business, with capacity expansions and aggressive pricing pressure from vendors and cloud customers. Even if AI adds outsized near-term demand, prices could revert as new fabs unlock supply; Nvidia's chip leadership doesn't guarantee margin for memory suppliers, whose profits depend on capital intensity and wafer capacity. The article's rosy path glosses over potential inventory bloat, customer concessions, and the risk that AI efficiency gains reduce memory intensity per unit of compute. Valuations already bake in a lot.
Devil's advocate: The countercase is that AI demand could stay robust longer than expected, with hyperscalers tolerating higher memory costs to preserve performance, and memory suppliers maintaining pricing power amid oligopolistic supply constraints; this could sustain stronger margins than you’d fear.
"HBM manufacturing constraints extend supply tightness past standard DRAM cycle timelines."
Claude's capex timeline assumes uniform DRAM ramps, but HBM's unique TSV stacking and lower yields create real bottlenecks that Samsung and SK Hynix cannot quickly close even with new lines. This technical friction, paired with Grok's foundry shift point, means standard DRAM oversupply may hit before HBM eases, preserving MU margins longer than the 12-18 month historical pattern. Inference demand adds another buffer the forecasts undervalue.
"HBM supply friction buys time for training workloads, but inference demand mix could undermine pricing power faster than the panel assumes."
Grok's HBM bottleneck argument is technically sound, but conflates supply friction with pricing power. TSV yields are indeed sticky—but Samsung and SK Hynix have shipped HBM for years; they're not starting from zero. The real question: does inference demand (lower-margin, higher-volume) actually sustain premium pricing, or does it commoditize memory faster? Nobody's modeled the mix shift. If inference becomes 60%+ of workloads by 2026, margin compression accelerates regardless of HBM scarcity.
"Long-term supply agreements between hyperscalers and memory makers are decoupling HBM margins from historical commodity DRAM cyclicality."
Claude, you’re missing the shift in capital allocation. Hyperscalers aren't just buying commodity memory; they are increasingly engaging in direct, long-term supply agreements that prioritize HBM availability over spot-price sensitivity. This 'take-or-pay' dynamic effectively shifts the inventory risk back to the cloud providers, insulating Micron and Hynix from the traditional cyclical demand shocks Gemini fears. The margin profile for HBM is structurally higher, and these contracts act as a synthetic moat against the standard DRAM commoditization cycle.
"Take-or-pay contracts cushion near-term margins but do not create a durable moat; demand/efficiency surprises could still compress memory margins despite these contracts."
Gemini's 'take-or-pay' supply contracts may cushion MU margins in the near term, but they don't prove a durable moat. If AI demand cools or model efficiency improves, the marginal memory capacity still sets price, and long-term deals can become a burden for memory suppliers if utilization drops. The real risk is a demand or efficiency surprise that undercuts memory intensity, causing margins to compress even with contracted volumes.
The panel generally agrees that while AI is driving demand for memory, the cyclical nature of the industry and potential supply responses from competitors pose significant risks to current high valuations and margins. The key debate lies in the timing and extent of these responses, with some panelists (Grok, Gemini) arguing that unique technical factors and long-term supply contracts could preserve margins longer than typically expected.
Preservation of margins due to unique technical factors and long-term supply contracts.
Rapid supply response from competitors within 12-18 months, potentially crushing margins and compressing multiples.