Розничные инвесторы активно накапливают ETF, связанный с чипами памяти DRAM, что сигнализирует о высоком оптимизме в отношении сектора полупроводников и развития ИИ. По данным Vanda Research, объемы покупок DRAM ETF превысили $200 млн в день, опередив аналогичные фонды, такие как TSLL и BITO.
Рост интереса к DRAM ETF среди розничных инвесторов
Покупка ETF на чипы DRAM стала заметным трендом среди розничных участников рынка. Аналитики отмечают, что такие потоки средств указывают на сильный бычий настрой относительно памяти и общей инфраструктуры искусственного интеллекта.
- Объем покупок: Покупки DRAM ETF превысили $200 млн в день менее чем за четыре недели.
- Сравнение: Этот показатель опережает темпы покупок в других популярных ETF, таких как TSLL (на основе Tesla) и BITO (на основе Биткоина).
Ключевые драйверы спроса: Искусственный интеллект и дефицит памяти
Память стала критически важным узлом в цепочках поставок в условиях активного строительства ИИ-инфраструктуры. Крупные технологические компании (гиперскейлеры) обеспокоены потенциальным дефицитом и ростом цен на компоненты для обработки растущей нагрузки ИИ.
- Повышение маржинальности: Высокий спрос увеличивает ценовую власть производителей памяти, что, по прогнозам, обеспечит маржу свыше 70% к 2026 году.
- Необходимые типы памяти: Наиболее востребованными для ИИ-процессинга остаются DRAM и NAND-флеш-память.
Лидеры рынка и смена архитектуры вычислений
Три крупнейших эмитента в фонде DRAM составляют подавляющую долю активов и доходов. Кроме того, наблюдается смещение фокуса с GPU на центральные процессоры (CPU).
Ключевые игроки в ETF DRAM:
- Samsung Electronics (25%)
- SK Hynix (24%)
- Micron Technology (24%)
Эти три компании совокупно получают 95% доходов от DRAM и 67% от доходов NAND, согласно данным Omdia.
Сдвиг от GPU к CPU:
Эксперты связывают растущий спрос на CPU с изменением архитектуры систем, которое выгодно для нового типа ИИ — «агентского ИИ» (agentic AI). Агентский ИИ — это программное обеспечение, способное самостоятельно принимать решения и корректировать рабочие процессы.
- Причина сдвига: Рабочие нагрузки агентского ИИ смещают узкие места производительности от вычислений, ориентированных на GPU (inference), к оркестровке и управлению рабочими процессами, которые требуют мощных CPU.
- Прогноз: Аналитики прогнозируют, что будущие ИИ-системы будут представлять собой распределенную систему, включающую GPU-стойки для плотных вычислений, быстрое сетевое взаимодействие и, что важно, CPU-стойки для оркестрации и выполнения задач.
