ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ ਬਾਜ਼ਾਰ ਘਾਟ ਦੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਵਹਿਸ਼ੀ ਚੱਕਰ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। ਕਈ ਉਦਯੋਗਿਕ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, 2027 ਮੈਮੋਰੀ ਸਮਰੱਥਾ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਵਿਕ ਚੁੱਕੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਉੱਚ-ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਮੈਮੋਰੀ (HBM) ਅਤੇ DRAM ਲਈ ਅਸੰਤੁਸ਼ਟ AI ਮੰਗ ਵੱਡੇ ਨਿਰਮਾਤਾ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਲਗਭਗ ਹਰ ਚਿੱਪ ਦੀ ਖਪਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਸਥਿਤੀ ਇੰਨੀ ਗੰਭੀਰ ਹੈ ਕਿ ਆਉਟਲੈਟਸ ਨੇ "ਰੈਮੇਗੇਡਨ" ਲੇਬਲ ਨੂੰ ਮੁੜ ਸੁਰਜੀਤ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਸਪਲਾਈ ਕਰੰਚਾਂ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ। AI ਬਿਲਡਆਉਟ ਨੇ ਸੈਮੀਕੰਡਕਟਰ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਨੂੰ ਇੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਨਵਾਂ ਰੂਪ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਕਿ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵੀ ਚੁਟਕੀ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਬੂਮ ਦੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਸਾਈਡ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪਾਠਕ AI Buzz Wire 'ਤੇ ਨਵੀਨਤਮ AI ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
2027 ਸਮਰੱਥਾ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਖਤਮ ਹੋ ਗਈ ਹੈ
IGN ਨੇ ਰਿਪੋਰਟ ਦਿੱਤੀ ਕਿ 2027 ਮੈਮੋਰੀ ਸਮਰੱਥਾ ਕਥਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਕ ਗਈ ਹੈ, ਆਊਟਲੈਟ ਨੇ ਕਮੀ ਨੂੰ "ਰੈਮੇਗੇਡਨ" ਵਜੋਂ ਬਿਆਨ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਹੋਰ ਸਾਲ ਵਿੱਚ ਜਾਰੀ ਰਹੇਗਾ। ਹੈੱਡਲਾਈਨ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਨਵੀਂ ਮੈਮੋਰੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ 'ਤੇ ਲੀਡ ਟਾਈਮ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ AI ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਹੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੂਰਵ-ਵਚਨਬੱਧ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਫਾਈਨਾਂਸ ਆਉਟਲੈਟ ਬਿੱਗੋ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ AI ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਚਿਪਸ ਲਈ "ਭੀਖ ਮੰਗਣ" ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ ਕਿ ਲਹਿਰਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਇੱਕ ਫਲੈਗਸ਼ਿਪ ਆਈਫੋਨ 18 ਪ੍ਰੋ ਦੀ ਕੀਮਤ ਨੂੰ $1,399 ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਉਪਕਰਣ ਦੀ ਕੀਮਤ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਲੱਛਣ ਹੈ, ਇਸਦਾ ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਉਦਯੋਗਿਕ ਹੈ। ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ HBM ਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ GPU ਦੇ ਨਾਲ ਸਟੈਕ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
AI ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ ਦੀ ਸਪਲਾਈ ਨੂੰ ਕਿਉਂ ਖਾ ਰਿਹਾ ਹੈ
ਆਧੁਨਿਕ AI ਐਕਸਲੇਟਰ ਓਨੇ ਹੀ ਮੈਮੋਰੀ-ਬਾਊਂਡ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿੰਨੇ ਕਿ ਉਹ ਕੰਪਿਊਟ-ਬਾਊਂਡ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਹਾਈ-ਐਂਡ AI ਸਰਵਰ ਸੈਂਕੜੇ ਗੀਗਾਬਾਈਟ HBM ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਾਈਪਰਸਕੇਲਰ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਆਰਡਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹ ਮੰਗ ਬਰਾਬਰ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੀ ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ; ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਨੂੰ ਪਛਾੜਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ AI ਲੈਬ ਬਹੁ-ਸਾਲ ਦੀ ਸਪਲਾਈ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਲਈ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਦਾ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਮੈਮੋਰੀ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਕੋਲ ਘੱਟ ਮਾਰਜਿਨ ਵਾਲੇ ਖਪਤਕਾਰ DRAM ਲਈ ਸਮਰੱਥਾ ਰਾਖਵੀਂ ਕਰਨ ਦਾ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਕਾਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਦੋ-ਪੱਧਰੀ ਮਾਰਕੀਟ ਹੈ. ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਏਆਈ ਖਰੀਦਦਾਰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਤਾਲਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਖਪਤਕਾਰ ਅਤੇ ਪੀਸੀ ਬਾਜ਼ਾਰ ਉੱਚ ਕੀਮਤਾਂ ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਉਡੀਕ ਸਮੇਂ ਦੁਆਰਾ ਘਾਟ ਨੂੰ ਜਜ਼ਬ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਨੇ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੱਤੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਕਈ ਸਾਲਾਂ ਤੱਕ ਜਾਰੀ ਰਹਿ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਅੱਜ ਐਲਾਨ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਫੈਬ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਅਖੀਰ ਤੱਕ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਅਰਥਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਜੋੜਨਗੇ।
SK Hynix ਨੇ ਨਵੇਂ ਫੈਬਸ 'ਤੇ $38 ਬਿਲੀਅਨ ਦਾ ਸੱਟਾ ਲਗਾਇਆ
ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਉਤਪਾਦਕ ਜਵਾਬ ਦੇ ਰਹੇ ਹਨ, ਪਰ ਉੱਨਤ ਮੈਮੋਰੀ ਫੈਬਸ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਪੂਰੀ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਜਟਿਲਤਾ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਇੱਕ ਗਤੀ ਨਾਲ. SK Hynix, HBM ਦਾ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸਪਲਾਇਰ, ਦੋ ਨਵੇਂ ਵੇਫਰ ਫੈਬਸ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲਗਭਗ $38 ਬਿਲੀਅਨ ਦਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, NDTV ਲਾਭ ਅਤੇ ਮੂਮੂ ਦੁਆਰਾ ਕਵਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ। ਨਿਵੇਸ਼ ਇਸਦੀ AI ਮੈਮੋਰੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿਸਥਾਰ ਰਣਨੀਤੀ ਦੇ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਲਾਗੂ ਹੋਣ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਅੰਕੜਾ ਹੁਣ ਮੈਮੋਰੀ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਵਹਿ ਰਹੀ ਪੂੰਜੀ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਲੀਡ-ਐਜ ਫੈਬ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ $10 ਬਿਲੀਅਨ ਜਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੀ ਲਾਗਤ ਆ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ SK Hynix ਦੀ ਦੋਹਰੀ-ਫੈਬ ਯੋਜਨਾ ਇਸ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਸੰਕੇਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਮੰਗ ਲੰਘਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਟਿਕਾਊ ਹੈ। ਪਰ ਜ਼ਮੀਨ ਵਿੱਚ ਬੇਲਚਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵੀ, ਨਵੀਂ ਸਮਰੱਥਾ ਤੋਂ 2027 ਜਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੱਕ ਨਿਚੋੜ ਨੂੰ ਭੌਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੌਖਾ ਕਰਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ।
ਮੈਮੋਰੀ ਸਟਾਕ ਕਿਸੇ ਵੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡਿੱਗ ਰਹੇ ਹਨ
ਵਿਅੰਗਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਸਪਲਾਈ ਦੀ ਕਮੀ ਨੇ ਮੈਮੋਰੀ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਲਈ ਸ਼ੇਅਰਾਂ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਵਿੱਚ ਬਰਾਬਰ ਵਾਧਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਮਾਰਕੀਟਵਾਈਜ਼ ਨੇ ਰਿਪੋਰਟ ਦਿੱਤੀ ਕਿ ਮਾਈਕ੍ਰੋਨ, ਐਸਕੇ ਹਾਈਨਿਕਸ, ਅਤੇ ਸੈਮਸੰਗ ਸਟਾਕ ਸਾਰੇ ਵਿਕਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਵਧਦੀ AI ਦੀ ਮੰਗ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਹੇਠਾਂ ਰੁਝਾਨ ਰਹੇ ਹਨ।
ਵਿਆਖਿਆ ਚੱਕਰ ਬਾਰੇ ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਦੀ ਚਿੰਤਾ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਮੈਮੋਰੀ ਇਤਿਹਾਸਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਬੂਮ-ਐਂਡ-ਬਸਟ ਕਾਰੋਬਾਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਮਾਰਕੀਟ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਡਰ ਹੈ ਕਿ SK Hynix ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀਆਂ ਤੋਂ ਨਵੇਂ ਫੈਬ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਲਹਿਰ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਮਾਰਕੀਟ ਨੂੰ ਓਵਰਸਪਲਾਈ ਵਿੱਚ ਟਿਪ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਬਾਰੇ ਵੀ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਹਾਈਪਰਸਕੇਲਰ ਏਆਈ ਖਰਚੇ ਇਸ ਦੇ ਮੌਜੂਦਾ ਚਾਲ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖੇਗਾ, ਜਾਂ ਕੀ ਇੱਕ ਮੰਦੀ ਮਹਿੰਗੀ ਨਵੀਂ ਸਮਰੱਥਾ ਰੱਖਣ ਵਾਲੇ ਉਤਪਾਦਕਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਨੂੰ ਵੇਚਣ ਲਈ ਕਿਤੇ ਵੀ ਛੱਡ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਹੁਣ ਲਈ, ਉਹ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਸਿਧਾਂਤਕ ਹਨ. ਜ਼ਮੀਨ 'ਤੇ, ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ ਦਾ ਸੰਦੇਸ਼ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ: ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ ਚਲੀ ਗਈ ਹੈ, ਅਤੇ ਖਰੀਦਦਾਰ ਅੱਗੇ ਕੀ ਆਉਣਾ ਹੈ ਲਈ ਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਖੜ੍ਹੇ ਹਨ।
AI ਬਿਲਡਆਉਟ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਪ੍ਰਭਾਵ
ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਘਾਟ ਇੱਕ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਕਹਾਣੀ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ. ਇਹ ਪੂਰੇ AI ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਵਿਕਾਸ 'ਤੇ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਰੁਕਾਵਟ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਫਰੰਟੀਅਰ ਮਾਡਲ ਡਿਵੈਲਪਰ ਲੋੜੀਂਦੇ HBM ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਖਿਸਕ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਸਰਵਰ ਬਿਲਡਰ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਘਾਟ ਕਾਰਨ ਚਿਪਸ ਨੂੰ ਪੈਕੇਜ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰ ਰੋਲਆਊਟ ਹੌਲੀ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਰੁਕਾਵਟ ਸ਼ੁੱਧ GPU ਉਪਲਬਧਤਾ ਤੋਂ ਉਸ ਮੈਮੋਰੀ ਵੱਲ ਤਬਦੀਲ ਹੋ ਗਈ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ GPUs ਦੇ ਨਾਲ ਬੈਠਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਪੂਰੇ ਸੈਕਟਰ ਵਿੱਚ ਰਣਨੀਤਕ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇ ਰਹੀ ਹੈ। ਚਿੱਪ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਮੈਮੋਰੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਘੱਟ HBM ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਸਸਤੇ ਵਿਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਦੇ ਹਨ। ਹਾਈਪਰਸਕੇਲਰ ਸਪਲਾਈ ਨੂੰ ਲਾਕ ਕਰਨ ਲਈ ਕਦੇ-ਵੱਡੇ ਪੂਰਵ-ਭੁਗਤਾਨ ਸੌਦਿਆਂ 'ਤੇ ਹਸਤਾਖਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਅਤੇ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਨੀਤੀ ਨਿਰਮਾਤਾ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਨ, ਇਹ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਮੈਮੋਰੀ ਸਮਰੱਥਾ ਗਲੋਬਲ AI ਦੌੜ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਚੋਕਪੁਆਇੰਟ ਬਣ ਗਈ ਹੈ।
AI ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਰਹੋ
AI ਬੂਮ ਨੂੰ ਪਾਵਰ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ, ਚਿਪਸ, ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਚੱਲ ਰਹੇ ਕਵਰੇਜ ਲਈ, ਬੁੱਕਮਾਰਕ AI Buzz Wire — ਜਿੱਥੇ ਅਸੀਂ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਹੋਰ AI ਖਬਰਾਂ ਪੜ੍ਹੋ →
