Um novo algoritmo de inteligência artificial desenvolvido pelo Google que poderia reduzir a demanda por chips de memória levou a uma queda nos estoques globais de memória, mas analistas disseram que deu aos investidores a oportunidade de “comprar a queda”.
As ações de gigantes da memória, incluindo Samsung e SK Hanks, caíram depois que o Google disse em um blog na terça-feira que um algoritmo chamado TurboQuant reduziu a demanda de memória de caches de valor-chave (KV) – um componente-chave de como os modelos de IA são apresentados aos usuários – em até seis vezes por meio de “compressão extrema” de informações. Os investidores entraram em pânico porque o aumento do desempenho reduziria a demanda por chips de memória.
Um artigo de pesquisa relacionado ao TurboQuant foi publicado em abril.
A retração imediata do mercado estendeu-se às principais empresas chinesas de memória GigaDevice Semiconductor e Montage Technology, cujas ações caíram 5,89% e 3,53%, respectivamente, em Xangai na quinta-feira.
No entanto, analistas disseram que o TurboQuant foi, em vez disso, uma bênção para a memória e para a indústria de IA como um todo. Ao aumentar a quantidade de rendimento possível com cada chip, o TurboQuant significou que os custos estimados cairiam, disse Sean Kim, chefe de pesquisa de tecnologia na Ásia do Morgan Stanley, em nota de pesquisa na quinta-feira.
No meio de preocupações contínuas sobre uma bolha de IA, que elevou os valores das empresas de memória e de semicondutores em todo o mundo, o invulgar sublinha a incerteza colocada por várias exigências sobre o futuro da construção de infra-estruturas de IA.
Kim disse que em vez de reduzir a procura por chips de memória, o TurboQuant poderia ter o efeito oposto devido ao chamado paradoxo de Jevons, onde o aumento do desempenho aumenta a procura total porque o acesso aos serviços se torna mais barato, criando mais utilizadores e casos de utilização. O conceito foi nomeado pelo economista do século 19 William Stanley Jevons.
