Jeśli boom na AI jest tak silny, czemu spadają akcje spółek pamięciowych?

W 2026 roku sztuczna inteligencja nadal napędza rynek akcji, ale w jednym segmencie łańcucha dostaw widać wyraźną sprzeczność. Spółki pamięciowe zaczęły tracić na wartości mimo tego, że popyt na pamięć wykorzystywaną w systemach AI nie pokazuje oznak wyhamowania.

Micron (NASDAQ:MU) spadł o ok. 30% od szczytu z końca czerwca. SK hynix (NASDAQ:SKHY) notuje poniżej ceny z lipcowego debiutu IPO z 10 lipca. SanDisk (NASDAQ:SNDK) spadł o 35% po wcześniejszym ok. 600-procentowym rajdzie w pierwszej części roku.

Te spadki nie wynikają z załamania popytu na AI. Micron w najnowszym raporcie pokazał rekordowe przychody, a zarząd podkreśla, że high-bandwidth memory (HBM) pozostaje wyprzedana na długo do przodu, obejmując także przyszłe kwartały produkcji. SK hynix również wskazuje na silny popyt na HBM, napędzany przez najnowsze akceleratory AI wykorzystywane przez Nvidia.

HBM może oznaczać więcej chipów, ale mniej pieniędzy

W centrum obaw inwestorów jest cykl cenowy w pamięciach. Branża zachowuje się bardziej jak rynek towarowy niż sektor o wysokich marżach z każdym kolejnym sprzedanym pakietem oprogramowania. DRAM i NAND zwykle drożeją, gdy brakuje mocy wytwórczych, a potem tanieją, gdy producenci zwiększają produkcję.

Mechanizm jest prosty: spółka może dostarczyć o 30% więcej chipów, a mimo to zarobić mniej, jeśli średnie ceny sprzedaży spadną o 20%. Właśnie to ryzyko zaczyna być wyceniane przez rynek.

Dodatkowo inwestorzy zwracają uwagę na zmiany w tym, jak firmy wydają pieniądze na rozwój AI. Budżety na AI są przesuwane nie tylko w stronę pamięci, lecz także w stronę infrastruktury zasilania, budowy centrów danych, chłodzenia cieczą oraz niestandardowych układów (custom AI chips). W efekcie pamięć stanowi mniejszą część przyrostu inwestycji w AI niż dwa lata temu.

Jest też argument, że premia cenowa jest już „zablokowana” po stronie producentów. Komunikaty wynikowe Micron i SK hynix wskazują, że część wysokomarżowej produkcji HBM jest już zakontraktowana u klientów.

Rynek patrzy dalej niż na dzisiejszy boom

Przez ostatnie dwa lata AI doprowadziła do bezprecedensowego niedoboru HBM — specjalnej pamięci używanej obok procesorów GPU w systemach z akceleratorami Nvidii. Tętnienie w podaży pozwalało Micronowi, Samsungowi i SK hynix dyktować wyższe ceny oraz zwiększać marże.

Ta sytuacja ma jednak zacząć się odwracać. Każdy z głównych producentów zwiększa produkcję HBM dzięki nowym zdolnościom wytwórczym i poprawie uzysku (czyli temu, ile gotowych elementów wychodzi z partii produkcyjnej).

Więcej podaży to zazwyczaj dobra wiadomość dla klientów, ale nie zawsze dla akcjonariuszy. Spółka z branży pamięci może sprzedawać o 30% więcej chipów, a mimo to zarabiać mniej, jeśli średnie ceny sprzedaży spadną o 20%. W ujęciu historycznym ceny miały większe znaczenie niż wolumen dostaw. Paradoksalnie: popyt na AI może pozostać mocny, a zyski z pamięci zaczynają się kurczyć.

Wydatki na AI też się zmieniają

Kolejnym powodem, dla którego inwestorzy podchodzą ostrożniej, jest to, że same wydatki na AI ewoluują.

Podczas pierwszej fali generatywnej AI wydatki koncentrowały się na GPU i pamięci HBM, bo to one były największym ograniczeniem. Dziś hyperscalers (najwięksi klienci usług chmurowych) kierują więcej kapitału w obszary takie jak:

• infrastruktura zasilania
• budowa centrów danych
• chłodzenie cieczą
• sieci optyczne (optical networking)
• niestandardowe układy pod AI (custom AI chips)

HBM pozostaje niezbędna, ale w ujęciu przyrostu inwestycji jej udział jest mniejszy niż dwa lata temu.

Z drugiej strony, nie zniknęła argumentacja za bykami. Każdy nowy serwer AI nadal wymaga znacznie więcej HBM niż serwery do zastosowań tradycyjnych, a większe modele AI zwiększają zapotrzebowanie na pamięć. Komunikaty o wynikach Micron i SK hynix wskazują, że duża część ich wysokomarżowej produkcji HBM jest już zakontraktowana u klientów.

Spór nie dotyczy już tego, czy istnieje popyt na AI. Chodzi o to, czy wzrost podaży ostatecznie dogoni.

Wniosek

Krótko mówiąc, ostatnia wyprzedaż mówi więcej o oczekiwaniach niż o samej AI.

Wall Street nie zakłada, że boom na AI się kończy. Spółki pamięciowe są wyceniane tak, jakby ceny pamięci mogły być już blisko maksimum. Jeśli ceny HBM i DRAM pozostaną stabilne, a hyperscalers nadal będą inwestować setki miliardów dolarów w infrastrukturę, dzisiejsze osłabienie może okazać się atrakcyjną okazją do zakupu. Z kolei jeśli nowe moce produkcyjne przełożą się na spadek cen, spółki pamięciowe mogą pozostać pod presją nawet wtedy, gdy Nvidia i szerszy ekosystem AI będą nadal rosnąć.

Ostatecznie rozsądni inwestorzy nie powinni oceniać spółek pamięciowych wyłącznie przez nagłówki o AI. Najważniejsze są ceny pamięci, zdolności produkcyjne i poziomy zapasów. W tej branży to właśnie te dane zwykle przesądzają o kolejnym kierunku notowań.