Как торговать этими акциями из России? >Подробная инструкция здесь<
Астрономический рост акций GSI Technology (NASDAQ:GSIT) начался 10 мая, судя по всему, единственным крупным событием, произошедшим в этот период, стала публикация финансовых результатов за четвертый квартал 2023 года за несколько дней до этого. Еще одно примечательное наблюдение, как показано на графике ниже, заключается в том, что акции компании (отмечены синим цветом) получили гораздо более высокий рост цен, чем даже акции полупроводникового гиганта Nvidia (NASDAQ:NVDA) на 53%.
Теперь, поскольку GSI работает в секторе ИТ, в частности в полупроводниковой промышленности, моя цель в этой диссертации — раскрыть потенциальные возможности, связанные с искусственным интеллектом, а именно путем дифференциации графических процессоров Nvidia A100 и H100 или графических процессоров.
В то же время, учитывая высокие ожидания, которые, похоже, заложены в цене акций, я также рассказываю, на что конкретно следует обращать внимание, когда GSI сообщит о финансовых результатах за первый квартал 2024 года 27 июля.
Я начну с обзора продукта, который помогает частично объяснить причину, по которой акции вызвали такой энтузиазм среди инвесторов.
APU GSI против графических процессоров Nvidia
Это компания, которая уже около двадцати лет занимается разработкой чипов высокопроизводительной оперативной памяти (оперативной памяти) в форме SRAM, где S означает статический. Для инвесторов существуют обычные микросхемы памяти или DRAM, производимые такими компаниями, как Samsung (OTCPK:SSNLF) и Micron (NASDAQ:MU), в которых данные теряются при внезапном выключении компьютера, тогда как статическая оперативная память все еще доступна. Таким образом, SRAM компании GSI нашла применение в качестве встроенных компонентов в удаленных устройствах как в коммерческой, так и в военной сфере.
Что еще более важно, и именно здесь сравнение с Nvidia имеет смысл, компания разработала новый процессор для ИТ-задач, который называется Gemini APU или Associative Processing Unit. Речь идет об обработке в памяти или запуске приложений внутри самой системы памяти вместо того, чтобы заставлять их перемещаться к процессору и обратно. В результате теоретически возможны более быстрые вычисления.
Более подробно: стандартные процессоры, подобные процессорам Intel (NASDAQ:INTC), очень эффективны при выполнении сложных вычислений с небольшими наборами данных. Однако при работе с большими наборами данных возникают узкие места из-за ограниченного прохода (пропускной способности) между ЦП и памятью.
Эту проблему решили такие компании, как Nvidia, чьи графические процессоры способны обрабатывать часть данных вместе с центральными процессорами в рамках так называемой параллельной обработки. Для этого также требуется память с высокой пропускной способностью, производимая такими компаниями, как SK Hynix, для поддержки ресурсоемких приложений, таких как ChatGPT. Однако такие архитектуры связаны с более высокими затратами на электроэнергию.
Другой подход — использовать APU GSI, который позволяет выполнять простые вычисления с большими наборами данных. Ключевым моментом здесь является использование обработки в памяти и запатентованной технологии передачи данных GSI, которая обеспечивает более высокую производительность при относительно меньшем энергопотреблении.
Таким образом, и Nvidia, и GSI поддерживают так называемую «массовую параллельную обработку», которая является ключом к запуску приложений искусственного интеллекта.
Чтобы получить представление о разнице в производительности между их процессорами, я посчитал, что пиковая производительность APU составляет 25 TOPS, а Nvidia A100 обеспечивает 75 TOPS. Кроме того, новейший графический процессор Nvidia H100 PCIE обеспечивает превосходную производительность — 3200 ТОПов и выше. Сейчас TOPs оценивает мощность ИИ-ускорителя, но это не тождественное сравнение в том смысле, что условия (нагрузка и продолжительность тестов) различаются, плюс рейтинги APU GSI датируются июлем 2020 года. А пока, компания добилась прогресса с появлением более быстрых чипов Gemini-II.
Области применения чипов GSI
Тем не менее, приведенное выше сравнение имеет то достоинство, что показывает, что за внезапным ростом акций стоит настоящий технологический прогресс в виде APU Gemini, который можно, по крайней мере, сравнить с одним из самых сложных в мире чипов искусственного интеллекта, доступных в настоящее время, а не просто с процессором искусственного интеллекта. весьма перспективный проектный документ. С этой целью, так же, как и компания стоимостью в триллион долларов, GSI намерена передать производство своих чипов Gemini-II следующего поколения Тайваньской полупроводниковой компании (TSM). Однако, в отличие от Nvidia, которая производится по 4-нм (нанометровому) производственному процессу, чип GSI будет использовать 16-нм техпроцесс, поскольку он также включает в себя SRAM.
Кроме того, руководители выразили оптимизм по поводу новейшего процессора Gemini, который должен предложить «в 15 раз большую пропускную способность памяти, чем современный параллельный процессор для искусственного интеллекта». Кроме того, при дальнейшем развитии (как это предусмотрено в плане продукта) APU GSI должны иметь возможность поддерживать LLM или большие языковые модели, которые необходимы для работы таких приложений, как ChatGPT.
Следовательно, глядя на коммерческие приложения, я бы не считал GSI конкурентом Nvidia на данном этапе. Причина в том, что игра с гигантскими чипами находится на более продвинутой стадии, поскольку ее A100 уже сыграл важную роль в быстром внедрении ChatGPT, и теперь она поставляет еще более мощную серию H100. Их покупают в основном такие поставщики услуг, как Microsoft (NASDAQ:MSFT), которые, обновив некоторые части своих облачных предложений до поддержки ИИ, могут затем предложить ИИ как услугу тысячам корпораций.
Это означает, что графические процессоры Nvidia находят более широкое применение в центрах обработки данных, тогда как с GSI дела обстоят иначе.
Во-первых, компания больше работает над предложением высокоскоростных вычислений в форме встроенного искусственного интеллекта, поскольку ее чипы Gemini потребляют меньше энергии, а их архитектура «все в одном» (содержащая и процессор, и память) делает их более портативными. Таким образом, ее продукты находят применение в периферийных вычислениях, где требуется большая вычислительная мощность непосредственно в месте нахождения пользователя. Существуют и другие варианты использования, а именно автономное вождение, корабли, спутники или самолеты, перечисленные в таблице ниже. Примечательно, что приложениям для военных целей помогает тот факт, что устройства GSI обладают свойствами радиационной стойкости, и компания также намерена развивать возможности поиска в формате SaaS, чем-то похожем на Open AI, разработчика ChatGPT.
Хотя многие из них находятся на стадии испытаний, начали появляться возможности получения дохода, примером чего является исследовательский контракт на сумму 1,25 миллиона долларов, подписанный недавно для миссии Gemini-II миссиями Воздушных и Космических Сил. Кроме того, были добавлены дистрибьюторы продукции для расширения доступа к рынку за пределы Америки в Европу, а также существуют перспективы лицензирования со стратегическими партнерами.
Однако никаких указаний предоставлено не было, а скорее был выражен оптимизм по поводу получения скромных доходов от APU в 2024 финансовом году.
Оценка компании
В этих обстоятельствах, чтобы прийти к какой-то оценке, я сначала рассматриваю финансы.
В этом случае выяснилось, что выручка за весь 2023 год в размере $29,7 млн фактически снизилась на 11% по сравнению с 2022 годом с небольшими изменениями в отношении статуса операционных убытков. Единственный позитив – увеличение валовой прибыли более чем на 4%, что объясняется улучшением ассортимента продукции.
Вдаваясь в подробности, компания получает большую часть своих доходов через SRAM и имеет один отчетный бизнес-сегмент, который представляет собой проектирование, разработку и продажу интегральных схем. Кроме того, как показано ниже, большая часть продаж (85% или 23 023/29 691 согласно таблице ниже) осуществляется через дистрибьюторов, что означает, что расширение канала сбыта является подходящим вариантом для быстрого охвата более широкой географической территории без необходимости использования дополнительных продавцы.
Таким образом, благодаря правильно позиционированному продукту и расширению канала продаж GSI может добиться некоторых оппортунистических преимуществ со своими APU, поскольку 80% ИТ-директоров считают, что ИИ поможет их организации более эффективно использовать данные. В этом контексте, благодаря простоте использования ChatGPT, OpenAI в некотором роде демократизировала технологию, которая раньше ассоциировалась со сложностью и высоким барьером входа. Более того, поскольку все говорят об искусственном интеллекте, GSI не нужно тратить средства на маркетинг, чтобы привлечь внимание, и вместе с некоторым предыдущим сокращением операционных расходов это является хорошим предзнаменованием для прибыльности.
В этих обстоятельствах скользящий коэффициент цена/продажа, равный 3,98x, который остается выше медианного значения для ИТ-сектора на 39%, все еще может быть оправдан, особенно с учетом того, что цена акций значительно снизилась по сравнению с пиковым уровнем в 9 долларов, что означает, что большая часть ажиотажа, заложенного в акции, могла бы исчезнуть. В то же время ее P/S в десять раз меньше, чем у Nvidia, как показано в таблице ниже, при этом обеспечивая более высокую валовую прибыль по сравнению с ней, и это несмотря на гораздо меньшую базу доходов для распределения фиксированных затрат, что также указывает на более высокую эффективность производства. Кроме того, учитывая низкое соотношение долга к собственному капиталу, GSI на данный момент находится в положении «холд».
Чтобы оправдать мою позицию, у компании есть проблемы с ростом доходов, и, если она не сможет лицензировать свою технологию, продажи, скорее всего, вырастут лишь незначительно, а это означает, что инвесторы могут потерять терпение, поскольку возможности продаж требуют времени для реализации, и сбросить акции в случае, если неблагоприятных новостей рынка.
На что обратить внимание во время заработка
По этой причине для тех, кто держит акции и задается вопросом, что делать дальше, или для тех, кто думает об инвестировании после сокращения до уровня $4,71, важно сосредоточиться на результатах первого квартала 2024 года, ожидаемых 27 июля. Теперь, в первую очередь, следует обратить внимание на разработки вокруг плагина для целей поиска, которые могут стать благом для продаж, если они будут доставлены быстро. Во-вторых, инвесторы хотят внимательно изучить контракты на НИОКР, которые могут принести стабильный поток доходов, в то время как реализуются более значительные перспективы продаж. В-третьих, важно искать партнерства для лицензирования их технологии APU, поскольку это быстрый способ масштабирования. В-четвертых, развитие дистрибьюторской экосистемы для доступа к рынку является ключевым как для APU, так и для SRAM. В-пятых, любые рекомендации помогут более точно оценить акции.
Наконец, предоставляя представление о продуктах компании при сравнении с Nvidia, эта диссертация показала, что GSI может извлечь выгоду из оппортунистических контрактов, связанных с ИИ. Это означает, что помимо фактора хайпа есть и реальные возможности, но многое будет зависеть от того, как сработает менеджмент.
Отказ от ответственности: Содержимое этого сайта не следует рассматривать как инвестиционный совет. Инвестирование носит спекулятивный характер. При инвестировании ваш капитал подвергается риску.
