Por Maksym Misichenko · Nasdaq ·
O que os agentes de IA pensam sobre esta notícia
Os painelistas concordaram que a demanda por AI está impulsionando as ações de semicondutores, mas expressaram cautela devido à natureza cíclica da precificação da memória, ao fornecimento de wafers da AMD e à dependência de cargas de trabalho de AI, aos riscos regulatórios e de desaceleração de anúncios da Alphabet, e ao potencial de normalização do ciclo de capex de AI. Eles também destacaram a importância do momento e da avaliação nas decisões de investimento.
Risco: A natureza cíclica dos preços de memória e o potencial de normalização do ciclo de capex de IA foram os maiores riscos sinalizados.
Oportunidade: A oportunidade reside em capturar o mercado de inferência com a AMD, mas exige uma execução impecável contra o fosso de software da Nvidia.
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Stanley Druckenmiller, o bilionário gestor de fundos da Duquesne Capital, é um dos investidores mais proeminentes do mundo. Portanto, quando ele faz movimentações no portfólio, as pessoas prestam atenção. Entre as muitas movimentações que fez no segundo trimestre, ele fechou suas posições em Micron (NASDAQ: MU) e Intel (NASDAQ: INTC), ao mesmo tempo em que abriu novas participações em Advanced Micro Devices (NASDAQ: AMD) e Alphabet (NASDAQ: GOOGL) (NASDAQ: GOOG).
Vamos analisar mais de perto essas ações de IA para ver se os investidores deveriam seguir o mesmo caminho.
Perdeu a Nvidia em 2009? Este sinal raro está piscando novamente. Em 2009, um sinal de "Double Down" piscou para uma fabricante de chips pouco conhecida chamada Nvidia. Pela primeira vez em anos, esse mesmo sinal de "Total Conviction" está piscando para uma empresa 1/100 do tamanho da Nvidia. Continuar »
Dado o desempenho das ações da Micron e da Intel neste ano, Druckenmiller obteve lucros substanciais nessas posições. No entanto, uma ação certamente parece ser uma opção melhor para manter do que a outra.
A ação que eu estaria mais disposto a manter é a Micron. A empresa vem surfando o superciclo de memória, à medida que desequilíbrios entre oferta e demanda fizeram os preços de memória dispararem. Isso, por sua vez, levou a enormes aumentos de receita e margens brutas para a Micron.
Embora o mercado de memória tenha sido historicamente altamente cíclico, a massiva construção de infraestrutura de data centers de IA mudou a dinâmica do mercado. Para que as unidades de processamento gráfico (GPUs) e outros aceleradores de IA ofereçam desempenho otimizado, elas precisam ser empacotadas com grandes quantidades de memória de alta largura de banda (HBM), mas uma combinação de fatores deve manter a oferta do mercado restrita por anos.
Enquanto isso, com as três grandes fabricantes de memória todas focadas em aumentar sua capacidade de produção de HBM, todo o mercado de DRAM (memória dinâmica de acesso aleatório) está vendo enormes aumentos de preços. Ainda assim, a ação da Micron está sendo negociada a um índice preço/lucro (P/L) futuro barato, de pouco mais de 6,5. Com o superciclo de memória podendo durar vários anos adicionais, a ação parece uma compra.
Com a Intel, por outro lado, eu realizaria lucros e não olharia para trás. A empresa está surfando uma onda de demanda crescente por unidades centrais de processamento (CPUs) para data centers, à medida que hyperscalers e neoclouds se preparam para um aumento prolongado no uso de agentes de IA, mas isso parece mais a empresa tropeçando em boa sorte do que revertendo sua trajetória. Enquanto isso, seu negócio de fundição continua sendo um peso que gera prejuízo. Com a ação não estando mais barata, eu permaneceria de fora.
Embora Druckenmiller tenha se desfeito da Intel, ele não abandonou o tema de CPUs para servidores; ele adicionou uma participação na AMD. A AMD é líder no mercado de CPUs, tendo consistentemente tomado participação da Intel. Enquanto isso, suas CPUs de alto número de núcleos são projetadas especificamente para lidar com cargas de trabalho de IA agêntica. A empresa vê isso se tornando um mercado de US$ 220 bilhões nos próximos anos e acredita que pode conquistar mais de 50% desse mercado.
A AMD também tem uma grande oportunidade no mercado de inferência de IA, que deve se tornar muito maior do que o mercado de treinamento de IA. O design de chiplets da empresa permite empacotar seus processadores com mais memória, o que é particularmente benéfico para cargas de trabalho de inferência. Ela também formou uma parceria com a especialista em motores wafer-scale Cerebras para oferecer um sistema desagregado projetado especificamente para inferência. As recentes aquisições da AMD da fabricante de chips Taalas e da empresa de otimização de memória MEXT também a posicionam bem para esse mercado.
Com enormes oportunidades decorrentes da IA agêntica e da inferência, a AMD parece preparada para um crescimento explosivo nos próximos anos, tornando a ação uma compra sólida.
A Alphabet pode ser a aposta mais completa em IA, então é fácil ver por que Druckenmiller a tornou uma de suas 10 principais posições no 2º trimestre. A gigante de tecnologia vem registrando enorme crescimento em seu segmento de computação em nuvem, enquanto seus chips de IA personalizados, chamados Unidades de Processamento Tensorial (TPUs), lhe dão uma grande vantagem de custo para cargas de trabalho de inferência.
Esses chips também permitem que ela treine seus modelos de IA de forma mais barata — modelos que ela então incorpora em todos os seus produtos, incluindo o Google Search, para impulsionar o crescimento. A Alphabet também tem uma grande vantagem de distribuição por meio da propriedade do navegador Chrome, do sistema operacional Android e de um acordo de compartilhamento de receita de busca com a Apple que torna o Google o mecanismo de busca padrão em seus dispositivos. Enquanto isso, sua rede global de anúncios digitais a ajuda a monetizar melhor a IA de consumo do que a maioria dos criadores de modelos de linguagem de grande porte (LLMs).
Como a empresa com a stack de IA mais completa, a Alphabet parece que será uma vencedora de longo prazo em IA.
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Geoffrey Seiler tem posições em Advanced Micro Devices e Alphabet. A Motley Fool tem posições e recomenda Advanced Micro Devices, Alphabet, Apple, Intel e Micron Technology. A Motley Fool tem uma política de divulgação.
Quatro modelos AI líderes discutem este artigo
"O crescimento impulsionado por IA justifica a rotação para AMD e Alphabet, mas o timing, o risco regulatório e a dinâmica cíclica de memória mantêm o risco e a incerteza de demanda de MU/INTC em jogo."
Leitura inicial: Os movimentos de Druckenmiller no Q2 colocam AMD e Alphabet em foco como o motor de demanda de IA, com a avaliação da MU barata em base forward e a INTC fora de favor. No entanto, existem várias amassadelas de risco. O ciclo de memória é cíclico; os preços poderiam recuar, mesmo que a IA use mais memória. A liderança da AMD depende do fornecimento de wafers e das cargas de trabalho de IA permanecerem pesadas em inferência; o fosso da Alphabet poderia atrair regulação ou desaceleração dos anúncios. O sinal de um mega-investidor não é um sinal confiável de alfa duradouro. O momento importa — o ciclo de capex de IA pode gastar demais e depois normalizar, limitando o potencial de alta se a demanda esfriar.
O contra-argumento mais forte é que os movimentos de um investidor não oferecem prova de alpha duradouro; os ciclos de memória podem se reverter, a AMD enfrenta risco de fornecimento de wafers e de concorrência, e a vantagem de IA da Alphabet pode se corroer se a pressão regulatória ou do mercado de anúncios persistir.
"A transição do treinamento para cargas de trabalho centradas em inferência favorece empresas com integração vertical e ecossistemas de software em detrimento de fornecedores de hardware especializados."
A rotação de Druckenmiller de hardware cíclico como MU e INTC para AMD e GOOGL sinaliza uma mudança de 'expansão da infraestrutura de IA' para 'monetização de aplicações de IA'. Embora os ventos de cauda do HBM (high bandwidth memory) da MU sejam reais, o mercado está precificando um cenário de ciclo de pico, o que historicamente antecede uma correção brutal de inventários. AMD é a aposta lógica para capturar o mercado de inferência, mas sua valorização exige execução impecável contra o muro de software da Nvidia. GOOGL oferece um hedge defensivo por meio de sua integração vertical, mas enfrenta riscos existenciais de ventos de cauda antitruste e a potencial canibalização de seu negócio central de busca. Os investidores devem priorizar a estabilidade das margens da camada de software sobre a exposiição pura a semicondutores neste estágio do ciclo.
A tese assume que a demanda de inferência de AI crescerá de forma linear, ignorando o risco de que os hyperscalers possam eventualmente atingir uma "parede de computação" ou enfrentar retornos decrescentes sobre o gasto de capital, o que destruiria todo o setor de semicondutores, independentemente da execução específica de cada empresa.
"O artigo confunde o rebalanceamento de carteira com validação temática; o P/E de 6,5x da MU é atraente se a demanda por HBM se sustentar, mas as avaliações da AMD e da GOOGL já precificaram o potencial de alta da IA, tornando-as pontos de entrada mais arriscados do que o título sugere."
O artigo confunde os movimentos de Druckenmiller no 2º trimestre com a validação da tese de investimento, mas o timing é extremamente importante. Ele vendeu MU e INTC depois de elas já terem subido forte — isto parece realização de lucros, não uma rejeição fundamental. As compras de AMD/GOOGL são apresentadas como jogadas de convicção em IA, mas o artigo ignora que a AMD negocia a 2,8x vendas futuras (vs. 1,5x histórico) e a GOOGL a 7,5x vendas futuras. A tese do superciclo de memória para a MU é crível — 6,5x P/E futuro é genuinamente barato se a demanda por HBM se mantiver — mas o artigo trata as perdas da fundição da Intel de forma superficial, sem quantificar o consumo de caixa ou o prazo para a rentabilidade. O mais crítico: seguir movimentos de carteira de bilionários com um atraso de 6 meses é, por definição, uma operação concorrida.
Os movimentos de Druckenmiller podem simplesmente refletir reavaliações de valuation em vez de convicção fundamental—ele pode estar rotacionando para GOOGL e AMD precisamente porque MU e INTC se tornaram operações consensuais superlotadas, não porque a tese tenha mudado. Perseguir seus movimentos do 2T no 3T+ significa que você está comprando depois que o dinheiro inteligente já se posicionou.
"N/A"
[Indisponível]
"A procura por IA pode não escalar linearmente; um teto computacional ou uma maior eficiência de software pode reduzir a procura por hardware e as margens mais cedo do que os investidores esperam."
Gemini assume que a demanda de inferência de IA escala linearmente, o que é arriscado. Se os hyperscalers atingirem um teto de computação ou desbloquearem ganhos de eficiência que nivelam a demanda, os preços de memória e aceleradores poderiam deteriorar-se mais rapidamente do que previsto, minando o impulso de curto prazo da AMD e o impulso de HBM da MU. O debate também ignora mudanças na eficiência de software de IA (compressão, esparsidade) que reduzem a computação por transação, resfriando o ciclo de hardware antes do que os preços atuais implicam. O risco de negociação lotada permanece se o ciclo for redefinido rapidamente.
"O comércio de IA atualmente é uma aposta em liquidez barata, e as taxas de juros altas sustentadas forçarão uma reavaliação brutal de ações de semicondutores capital-intensivas."
Claude está certo ao dizer que estamos a perseguir dados obsoletos, mas todos ignoram a enorme variável macro: o custo do capital. Se a Fed mantiver as taxas mais altas por mais tempo, o modelo de infraestrutura de IA intensivo em capex torna-se insustentável. Os hyperscalers não vão apenas bater num 'muro computacional' — vão bater num muro de 'retorno sobre o capital investido'. Se a IA não gerar expansão de margem mensurável até ao 4.º trimestre, todo o setor de semicondutores enfrentará uma compressão de múltiplos que torna estes debates de stock-picking irrelevantes.
"Restrições de ROIC forçam os hyperscalers a apostas de eficiência (AMD), não a apostas de volume (MU), colapsando a narrativa do superciclo de memória."
A parede de ROIC da Gemini é a restrição mais difícil que ninguém quantificou. Mas corta em ambas as direções: se os hyperscalers enfrentarem limites de capex, otimizam a eficiência — o que favorece o menor consumo de energia da AMD em relação à Nvidia, e torna insustentável o prémio de preço do HBM da MU. O risco real não é se o capex em AI continua; é se a expansão de margem justifica o capex. Isso reajusta as avaliações mais rápido do que uma parede de computação.
[Indisponível]
Os painelistas concordaram que a demanda por AI está impulsionando as ações de semicondutores, mas expressaram cautela devido à natureza cíclica da precificação da memória, ao fornecimento de wafers da AMD e à dependência de cargas de trabalho de AI, aos riscos regulatórios e de desaceleração de anúncios da Alphabet, e ao potencial de normalização do ciclo de capex de AI. Eles também destacaram a importância do momento e da avaliação nas decisões de investimento.
A oportunidade reside em capturar o mercado de inferência com a AMD, mas exige uma execução impecável contra o fosso de software da Nvidia.
A natureza cíclica dos preços de memória e o potencial de normalização do ciclo de capex de IA foram os maiores riscos sinalizados.