alfabetode (NASDAQ:GOOG) (NASDAQ:GOOGL) O Google agitou o mercado de hardware de inteligência artificial (IA) no mês passado, quando detalhou sua tecnologia TurboQuant em um blog. Simplificando, o TurboQuant é um método de compactação que reduz o tamanho de modelos de linguagem grandes (LLMs) sem perda de precisão.

Isso é conseguido diminuindo o tamanho da memória necessária para treinar LLMs. O Google afirmou especificamente que o TurboQuant foi projetado para reduzir os custos de memória, que têm aumentado nos últimos trimestres devido à escassez de chips de memória. Não é de surpreender que as ações de fabricantes de memória como Tecnologia de mícron (NASDAQ:MU), SanDisk (NASDAQ: SNDK)e Tecnologia Seagate (NASDAQ: STX) caiu drasticamente após a publicação do estudo do Google.

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Os investidores temiam que o espantoso crescimento das receitas e dos lucros que estas empresas estão a acompanhar, impulsionado por um ambiente de memória confortável de procura e oferta, que empurra os preços para cima, pudesse secar devido ao algoritmo do Google. No entanto, uma análise mais detalhada do panorama geral sugere que o Google poderia aumentar as perspectivas das três ações mencionadas acima.

Vamos examinar as razões pelas quais essas três ações de inteligência artificial (IA) poderiam se beneficiar muito com o TurboQuant e poderiam desempenhar um papel fundamental para ajudá-las a se tornarem compras ideais para investidores que buscam construir carteiras de milhões de dólares.

Resta saber como o TurboQuant é implementado no mundo real e se ele pode realmente reduzir o teto de memória nos data centers de IA. Mas mesmo que a tecnologia seja bem sucedida na prática e seja amplamente adoptada (assumindo que a Google decida torná-la amplamente disponível), aumentará a procura de memória.

Digo isso porque o tamanho dos LLMs cresceu exponencialmente nos últimos anos. Por exemplo, o maior LLM em 2019 tinha apenas 0,09 bilhão de parâmetros, número que subiu para 540 bilhões em 2022. Os parâmetros referem-se aos valores numéricos que o LLM aprende para processar entradas e produzir respostas. Portanto, em teoria, um LLM com mais parâmetros pode ter a capacidade de compreender melhor as entradas e produzir respostas mais precisas.

Não é de surpreender que os LLMs mais recentes sejam treinados com mais de um trilhão de parâmetros, com alguns modelos populares ultrapassando meio trilhão. A remoção de gargalos, como enormes requisitos de memória, pode ajudar as empresas de IA a treinar modelos maiores e mais capazes. também, Gartner observou recentemente que executar aplicativos de inferência LLM com um trilhão de parâmetros poderia custar 90% menos em 2030 do que no ano passado, impulsionado por custos mais baixos de chips, taxas de utilização de chips mais altas e o uso de chips mais econômicos.

Como resultado, a utilização da inteligência artificial deverá continuar a crescer a longo prazo, impulsionada pela disponibilidade de hardware mais rentável. Portanto, o TurboQuant não deve ser um obstáculo para Micron, Sandisk e Seagate, já que a disponibilidade de chips de memória mais baratos pode aumentar a demanda por treinamento de modelos de IA maiores, com maior precisão e melhor qualidade. É precisamente por isso que faz sentido comprar estes três stocks de memória, uma vez que o sucesso potencial do TurboQuant deverá garantir uma procura secular pelas suas ofertas a longo prazo.

Micron, SanDisk e Seagate atuam em três áreas diferentes no mercado de memórias. Enquanto a Micron fabrica memória dinâmica de acesso aleatório (DRAM) e produtos de armazenamento flash NAND orientados por computação, a Sandisk é uma empresa flash NAND pura. Enquanto isso, a Seagate fabrica unidades de disco rígido (HDDs) de alta capacidade.

Seus produtos são usados ​​em data centers, smartphones, computadores pessoais (PCs) e outras aplicações onde o armazenamento e a computação de dados são necessários. A inteligência artificial tem sido um grande catalisador para essas empresas, aumentando a demanda por armazenamento DRAM, flash NAND e armazenamento HDD em data centers. Na verdade, a procura por memória orientada para centros de dados tem sido tão sólida que estas empresas estão a lutar para produzir chips suficientes.

Observadores da indústria estimam que a escassez de memória poderá continuar até 2030. Isso não seria surpreendente, pois, de acordo com a Seagate, os aplicativos baseados em IA gerarão impressionantes 394 zettabytes (ZB) de dados em 2028, em comparação com 72 ZB em 2020, uma taxa composta de crescimento anual de quase 24%. No entanto, avanços como o TurboQuant podem encorajar um maior crescimento na geração de dados.

Dado que os dados gerados terão de ser processados, os mercados endereçáveis ​​da Micron, Sandisk e Seagate deverão continuar a melhorar. É importante ressaltar que todas as três empresas experimentaram um crescimento saudável das receitas nos últimos anos, impulsionado pela IA.

Melhor ainda, os analistas estimam que o excelente crescimento dos seus lucros deverá continuar.

Não se surpreenda se essas empresas mantiverem suas taxas de crescimento saudáveis ​​no longo prazo, à medida que a demanda por memória continuar a aumentar. Portanto, seria uma boa ideia comprar essas ações de chips enquanto elas estão sendo negociadas com avaliações extremamente atraentes.

A Seagate é a mais cara das três ações, sendo negociada a 24 vezes o lucro líquido. É um pouco superior à tecnologia alvo Nasdaq-100 O lucro final do índice é múltiplo de 23. No entanto, a Seagate merece ser negociada com um prêmio significativo, já que se estima que seus lucros aumentem 61% e 53% no atual e no próximo ano fiscal, respectivamente.

As ações da Micron, por sua vez, têm um múltiplo de lucro futuro de apenas 6,3. A SanDisk também é bastante barata, com um rácio preço-lucro futuro de 14. O excelente potencial de crescimento dos lucros destas empresas sugere que as suas avaliações estão bem abaixo dos níveis ideais em que deveriam ser negociadas.

É por isso que é provável que estas empresas vejam um grande salto nos preços das suas ações a longo prazo e mereçam um lugar em carteiras potenciais de milhões de dólares, especialmente dadas as suas excelentes perspetivas de crescimento impulsionadas por pesados ​​investimentos em centros de dados de IA e avanços tecnológicos que poderão democratizar a IA.

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Harsh Chauhan não possui posição em nenhuma das ações mencionadas. The Motley Fool tem posições no setor e recomenda Alphabet e Micron Technology. O Motley Fool recomenda o Gartner. O Motley Fool tem uma política de divulgação.

O Google, da Alphabet, deu origem a três ações de fabricantes milionários que estavam escondidas à vista de todos. Todos eles estão negociando com avaliações incríveis agora. Publicado originalmente por The Motley Fool