La semaine dernière, Micron (Nasdaq : MU) a annoncé l’un des trimestres les plus remarquables de l’ère de l’IA.
Les revenus ont grimpé de 346 % par rapport à il y a un an. Les marges brutes ont atteint le chiffre étonnant de 85 %. Et les prévisions de la course pour le prochain trimestre ont dépassé les attentes déjà élevées de Wall Avenue.
Le titre a désormais grimpé d’environ 280% depuis le début de l’année.
Picture : Google
Alors que se passe-t-il ?
La réponse est easy : l’intelligence artificielle est devenue incroyablement avide de mémoire.
Et cet appétit ne fait que croître.
Pourquoi l’IA a besoin de plus de mémoire
Au fil des années, j’ai constaté que certains des plus grands gagnants du marché émergent lorsqu’une technologie critique devient un goulot d’étranglement.
Nous l’avons vu récemment avec les puces IA, les infrastructures électriques et les centres de données.
Aujourd’hui, un autre goulet d’étranglement devient unattainable à ignorer.
Mémoire.
Parce que chaque avancée majeure dans le domaine de l’intelligence artificielle en nécessite beaucoup plus.
Les modèles plus grands doivent stocker plus d’informations. Des fenêtres contextuelles plus longues nécessitent plus de données. Les brokers IA doivent se memento des interactions précédentes. Et les modèles de raisonnement effectuent bien plus de calculs avant de produire une réponse.
En d’autres termes, les systèmes d’IA d’aujourd’hui ne deviennent pas simplement plus intelligents. Ils sont de plus en plus gourmands en mémoire.
Et c’est un changement majeur pour l’industrie de la mémoire.
Pendant des décennies, les puces mémoire ont été traitées comme un produit en période d’enlargement et de récession.
La demande de PC ou de smartphones augmenterait, de sorte que les fabricants renforceraient leurs capacités. Les shares s’accumuleraient alors et les prix baisseraient.
Ce cycle s’est répété encore et encore.
Mais l’IA change la donne.
Vous voyez, un centre de données d’IA moderne n’a pas seulement besoin de processeurs. Il faut aussi d’énormes quantités de mémoire à massive bande passanteou HBM, pour alimenter ces processeurs en données.
Sans suffisamment de mémoire, même la puce IA la plus puissante ne peut pas fonctionner à pleine vitesse.
Pensez-y comme si vous construisiez la voiture de course la plus rapide du monde, puis la privilégiez de carburant.
C’est pourquoi la mémoire est devenue si précieuse.
Le dernier rack GB300 NVL72 de Nvidia comprend 37 téraoctets de mémoire rapide, dont 20 téraoctets de mémoire GPU.
Ce n’est pas un serveur regular. C’est comme une usine d’IA dans une boîte. Et les entreprises se précipitent pour en construire des milliers.
Cette demande remodèle l’ensemble du marché de la mémoire.
Certaines estimations prévoient que le marché de la mémoire à massive bande passante passera d’environ 4 milliards de {dollars} cette année à plus de 12 milliards de {dollars} d’ici 2031.
D’autres prévisions sont encore plus agressives, estimant que la demande de HBM pourrait atteindre plus de 30 milliards de {dollars} d’ici 2030.
Quoi qu’il en soit, la course que cela prend est claire.
L’IA transforme la mémoire d’un composant d’arrière-plan en l’une des events les plus importantes de l’ensemble du développement de l’IA.
Et le dernier rapport sur les résultats de Micron nous donne un aperçu en temps réel de ce que cela signifie.
Les activités de l’entreprise sont devenues une fenêtre sur l’un des goulots d’étranglement qui connaissent la croissance la plus rapide dans l’écosystème de l’IA.
La course a une fois de plus relevé ses views alors que la demande en mémoire IA proceed de dépasser les attentes.
Et Micron a signé des accords stratégiques à lengthy terme avec 16 purchasers d’une valeur d’environ 22 milliards de {dollars} en dépôts et engagements.
Cela nous indique qu’ils essaient de bloquer l’approvisionnement en mémoire des années à l’avance.
Micron s’attend également à ce que les circumstances de marché tendues persistent au-delà de 2027.
C’est l’une des raisons pour lesquelles j’ai recommandé Micron aux abonnés de Strategic Fortunes en février 2024, alors que ce cycle de mémoire ne faisait que commencer.
À l’époque, la plupart des investisseurs se concentraient encore presque entièrement sur les entreprises fabriquant des processeurs d’IA.
Mais je pensais que la plus grande opportunité se cachait dans les goulots d’étranglement autour de ces transformateurs.
Parce que chaque nouveau cluster GPU avait besoin de plus de puissance, de plus de refroidissement, de plus d’équipement réseau et de plus de mémoire.
Depuis, Micron a gagné plus de 1 200 % dans notre portefeuille modèle.
Cela n’arrive pas à trigger d’un seul bon trimestre. Cela se produit lorsqu’une entreprise se trouve directement face à une obscure de demande que Wall Avenue a sous-estimée.
Et je ne pense pas que cette obscure soit terminée.
Parce que la prochaine obscure d’IA ne vivra pas exclusivement dans des entrepôts remplis de serveurs.
Il passera aux robots.
Et c’est là que l’histoire de la mémoire devient vraiment intéressante.
Parce qu’un robotic doit être succesful de voir le monde qui l’entoure. Il doit écouter, s’équilibrer et comprendre où se trouvent ses membres. Il doit reconnaître les objets, éviter les personnes, suivre des directions et prendre des décisions en temps réel.
Cela nécessite des caméras, des capteurs, du stockage et un traitement fixed à bord.
En d’autres termes, un robotic a besoin de mémoire partout.
Micron estime qu’un robotic humanoïde pourrait nécessiter environ 10 fois plus de mémoire qu’un véhicule électrique moyen actuel.
Cela semble fou quand on réalise que les véhicules avancés d’aujourd’hui utilisent déjà beaucoup plus de mémoire que les voitures plus anciennes. Ils en ont besoin pour les caméras, les radars, les systèmes d’aide à la conduite, l’infodivertissement, la cartographie et les fonctions de sécurité.
Mais imaginez mettre un système d’IA dans une machine à forme humaine qui doit fonctionner dans des usines, des entrepôts, des hôpitaux, des magasins et éventuellement des maisons.
Il lui faudra encore plus de mémoire pour donner un sens au monde physique.
Et si les robots humanoïdes évoluent comme je le souhaite au cours de la prochaine décennie…
Ils pourraient alors créer une toute nouvelle supply de demande de mémoire qui existe à peine aujourd’hui.
Voici mon avis
Le dernier trimestre de Micron rappelle que les plus grands gagnants de l’IA ne seront pas toujours les entreprises qui font le plus la une des journaux.
Parfois, ce sont les entreprises qui fournissent les pièces sans lesquelles le growth ne peut pas avancer.
C’est pourquoi j’attends toujours le prochain goulot d’étranglement pour mes lecteurs.
Parce que je sais que les plus grosses fortunes se font souvent en résolvant les problèmes de demain avant même que le reste du marché ne les voie arriver.
Salutations,
Ian KingStratège en chef, Banyan Hill Publishing
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