O Paradoxo de Jevons: Por que Citi e BofA veem o Kimi K3 como uma boa notícia para chips de memória

Dois grandes bancos de Wall Street adotaram a visão oposta. O Citi e o Bank of America Securities argumentaram que a liquidação era exatamente a aposta errada, e invocaram uma teoria econômica de 160 anos para explicar o porquê: o Paradoxo de Jevons.

O argumento do Paradoxo de Jevons em poucas palavras

Tanto o Citi quanto o Bank of America Securities argumentam que o avanço em eficiência do Kimi K3 aumentará a demanda total por chips de memória, em vez de reduzi-la, porque cortar o custo por token de inferência torna a IA dramaticamente mais acessível e amplamente implantada — um resultado clássico do Paradoxo de Jevons. A liquidação de 16 de julho foi, na visão deles, a aposta direcional errada .

A posição do Citi: Peter Lee invoca explicitamente o paradoxo

O analista de semicondutores do Citi, Peter Lee, invoca explicitamente o Paradoxo de Jevons: a melhoria na eficiência tecnológica reduz o custo unitário de uso, o que historicamente leva a um aumento — e não a uma diminuição — no consumo total de recursos . Em um podcast do Citi Research gravado meses antes do lançamento do K3, Lee afirmou diretamente: "Acho que esse tipo de eficiência de software não é uma ameaça para a memória. Acho que é positivo para a demanda, porque torna a IA mais barata e mais útil, o que impulsiona um ciclo de compras de demanda ainda maior por chips avançados. Então, acho que é como o paradoxo de Jevons" .

Seu raciocínio sobre por que a arquitetura do Kimi K3 especificamente impulsiona mais demanda por memória:

• Janela de contexto de 1 milhão de tokens — Cada chamada de inferência de contexto longo consome um enorme cache KV que deve ser armazenado em memória de alta largura de banda (HBM) e DRAM de servidor. Um preço por token mais barato significa que os usuários preencherão esse contexto de um milhão de tokens com mais frequência, e não menos .
• A esparsidade do MoE é uma miragem para a memória — Embora o Kimi K3 ative apenas 16 dos 896 especialistas por token (~50B de parâmetros ativos), os 2,8T de pesos completos ainda devem ser carregados na memória do sistema para suportar o roteamento dinâmico de especialistas. O auto-hospedagem do lançamento de pesos abertos (27 de julho) exigirá clusters com terabytes de DDR5 de servidor e SSDs empresariais para armazenar e paginar o modelo inteiro .
• Fluxos de trabalho baseados em agentes — Loops de raciocínio de várias etapas e agentes (para os quais o K3 é especificamente otimizado) geram várias chamadas de inferência sequenciais por tarefa, cada uma consumindo largura de banda de memória. Uma inferência mais barata torna cadeias de agentes mais longas economicamente viáveis, aumentando o consumo de memória por tarefa .
• Auto-hospedagem de pesos abertos — Quando os pesos completos forem disponibilizados ao público em 27 de julho, empresas e pesquisadores executarão suas próprias instâncias em vez de depender apenas do acesso via API. Cada implantação auto-hospedada requer seu próprio pool de memória dedicado (HBM nas GPUs, DDR5 no host e SSDs empresariais para armazenamento/troca de modelo), multiplicando a base instalada total de memória .

O Citi também elevou separadamente as previsões de preços de memória, projetando que os preços de DRAM podem disparar até 200% em 2026 e o preço do HBM pode subir 30% trimestre a trimestre no 4º trimestre de 2026, indicando que eles já esperavam um superciclo de memória impulsionado por IA antes do Kimi K3 . O Citi também já havia alertado em setembro de 2025 que tanto a DRAM quanto a memória flash NAND entrariam em escassez de oferta até 2026 .

A posição do Bank of America Securities: Vivek Arya aplica a mesma lógica

O Bank of America não usou explicitamente a frase "Paradoxo de Jevons" em comentários publicados sobre o Kimi K3, mas suas análises pré-existentes e pós-liquidação se alinham com a mesma lógica:

• "Correção de verão, recuperação de outono" — O BofA caracterizou a queda do setor de semicondutores (o índice SOX caiu 11% no 3º trimestre) como uma oscilação sazonal e uma correção saudável, não uma reversão estrutural da demanda. Eles preveem uma recuperação no outono, à medida que a construção da infraestrutura de IA for retomada .
• Memória está "desvalorizada e pronta para expansão" — Em um relatório de 7 de julho, o BofA observou que os chips de memória são negociados a apenas 10 vezes os lucros, significativamente abaixo do setor de semicondutores em geral, e os recomendou como uma oportunidade de compra .
• Tese de demanda de IA de longo prazo intacta — A perspectiva de semicondutores para 2026 do BofA projetava vendas globais de semicondutores ultrapassando US$ 1 trilhão pela primeira vez (alta de 29% ano a ano), com a memória (HBM, DDR5, NAND) como o principal motor de crescimento. Eles têm argumentado consistentemente que modelos de IA mais capazes e baratos ampliam o mercado endereçável, em vez de encolhê-lo . O Bank of America posteriormente elevou ainda mais sua previsão de TAM (mercado endereçável total) de semicondutores para 2026, para US$ 1,3 trilhão .
• Após o Kimi K3, o BofA disse aos investidores para não entrarem em pânico — Em 17 de julho, Vivek Arya atribuiu a liquidação desencadeada pelo K3 a "oscilações sazonais de humor" e temores de inflação de custos na memória, não a um colapso da demanda, aconselhando que os fundamentos para os fabricantes de chips de memória permanecem intactos .

Por que a arquitetura em si reforça a tese de alta

O precedente histórico em que ambos os bancos se apoiam

A liquidação do DeepSeek-R1 em janeiro de 2025 seguiu o mesmo padrão: um modelo chinês mais barato e eficiente causou pânico nos semicondutores, e então a demanda por chips realmente acelerou à medida que a implantação se ampliou . O Citi e o BofA veem o Kimi K3 como "DeepSeek 2.0" — o mesmo medo, e provavelmente o mesmo resultado final para os fabricantes de memória como Samsung, SK Hynix e Micron .

Os dados do setor apoiam a tese. A TrendForce projetou que a demanda por HBM aumentará 70% ano a ano apenas em 2026, com o HBM consumindo 23% da produção total de wafers de DRAM . Analistas estimam que os data centers de IA poderão consumir cerca de 70% da DRAM de alto padrão em 2026 . Os próprios fabricantes de memória — incluindo o CEO da Micron, Sanjay Mehrotra — reconheceram que a escassez persistirá além de 2026 .

Até mesmo o mercado coreano reconheceu o argumento: em 20 de julho, o Chosun Ilbo informou que um memorando do setor de valores mobiliários citando o Paradoxo de Jevons fez com que as ações da Samsung e da SK Hynix se tornassem positivas brevemente antes da liquidação mais ampla ser retomada .

O que os bancos não estão dizendo

É importante notar os limites dessa tese. Nenhum dos bancos afirma que a liquidação foi irracional — apenas que foi direcionalmente errada. O BofA reconheceu explicitamente que os "temores legítimos de inflação de custos na memória" estavam parcialmente impulsionando o declínio . As previsões de preços de memória do Citi, embora otimistas, também implicam pressão de preços que pode apertar as empresas de IA a jusante. E o Bank of America não usou explicitamente a frase "Paradoxo de Jevons" em comentários publicados sobre o Kimi K3; o alinhamento de sua lógica é inferido a partir de suas análises pré-existentes e pós-liquidação .

Conclusão

Ambos os bancos reconhecem o medo do mercado de curto prazo, mas sua posição consistente é que o menor custo e o lançamento de pesos abertos do Kimi K3 ampliarão a adoção da IA, aumentarão o volume total de inferência e elevarão a demanda por memória — e não a estrangularão. O Paradoxo de Jevons, observado pela primeira vez no consumo de carvão do século XIX, pode se mostrar a estrutura mais confiável para entender a demanda de semicondutores para IA em 2026.