Rynek pamięci wkroczył w kolejny brutalny cykl niedoboru. Według wielu raportów branżowych pojemność pamięci na rok 2027 jest już wyprzedana, ponieważ nienasycone zapotrzebowanie sztucznej inteligencji na pamięć o dużej przepustowości (HBM) i DRAM zużywa prawie każdy chip, jaki mogą wyprodukować główni producenci.

Sytuacja jest na tyle poważna, że ​​sklepy powróciły do ​​etykiety „RAMageddon”, która po raz pierwszy pojawiła się podczas wcześniejszych załamań podaży. Rozwój sztucznej inteligencji tak gruntownie przekształcił krajobraz półprzewodników, że nawet codzienne obliczenia mogły odczuć szczyptę, a czytelnicy śledzący sprzętową stronę boomu mogą śledzić najnowsze osiągnięcia sztucznej inteligencji w AI Buzz Wire.

2027 Pojemność już zniknęła

IGN poinformował, że podobno pojemność pamięci na rok 2027 została wyprzedana, a sklep określił niedobór jako „RAMageddon” utrzymujący się przez kolejny rok. Nagłówek podkreśla zasadniczy problem: czas realizacji nowych mocy produkcyjnych pamięci mierzony jest w latach, a firmy zajmujące się sztuczną inteligencją z dużym wyprzedzeniem zobowiązały się do uzyskania wyników.

Odrębny raport agencji finansowej Biggo bez ogródek scharakteryzował tę dynamikę, opisując firmy AI jako „żebrzące” o chipy i ostrzegając, że skutki uboczne mogą podnieść cenę flagowego iPhone'a 18 Pro powyżej 1399 dolarów. Chociaż ceny urządzeń konsumenckich są najbardziej widocznym objawem, pierwotna przyczyna ma charakter przemysłowy. Modele generatywnej sztucznej inteligencji i centra danych, które je obsługują, wymagają ogromnych ilości wyspecjalizowanej pamięci, zwłaszcza HBM ułożonej obok procesorów graficznych na potrzeby wnioskowania i uczenia.

Dlaczego sztuczna inteligencja zjada zasoby pamięci

Nowoczesne akceleratory sztucznej inteligencji są w równym stopniu ograniczone pamięcią, jak i mocą obliczeniową. Pojedynczy wysokiej klasy serwer AI może wykorzystywać setki gigabajtów HBM, a hiperskalownicy zamawiają te systemy dziesiątkami tysięcy. Popyt ten nie konkuruje na równych prawach z pamięcią konsumentów; po prostu ją przewyższa. Kiedy laboratorium sztucznej inteligencji jest skłonne zapłacić wyższą cenę, aby zagwarantować wieloletnie dostawy, producenci pamięci nie mają powodu rezerwować pojemności dla konsumenckiej pamięci DRAM o niższej marży.

W efekcie powstał rynek dwupoziomowy. Nabywcy sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw decydują się na alokację długoterminową, podczas gdy rynki konsumenckie i komputery PC absorbują niedobory poprzez wyższe ceny i dłuższe czasy oczekiwania. Analitycy ostrzegają, że ta dynamika może utrzymać się przez wiele lat, ponieważ ogłaszane dzisiaj fabryki nie zwiększą znacząco mocy produkcyjnych dopiero pod koniec dekady.

SK Hynix stawia 38 miliardów dolarów na nowe fabryki

Główni producenci reagują, ale w tempie podyktowanym samym kosztem i złożonością budowy zaawansowanych fabryk pamięci. Według raportów NDTV Profit i Moomoo SK Hynix, dominujący dostawca HBM, inwestuje około 38 miliardów dolarów w budowę dwóch nowych fabryk płytek. Inwestycja oznacza stopniową realizację strategii zwiększania pojemności pamięci AI.

Liczba ta ilustruje skalę kapitału napływającego obecnie do produkcji pamięci. Budowa jednej, najnowocześniejszej fabryki może kosztować co najmniej 10 miliardów dolarów, a plan SK Hynix dotyczący dwóch fabryk sygnalizuje pewność, że popyt napędzany sztuczną inteligencją będzie trwały, a nie przejściowy wzrost. Jednak nawet przy wbiciu łopat w ziemię nie oczekuje się, że nowa zdolność produkcyjna znacząco złagodzi ograniczenia aż do 2027 r. lub później.

Zapasy pamięci i tak spadają

Paradoksalnie załamanie podaży nie przełożyło się na równomierny wzrost cen akcji producentów pamięci. MarketWise poinformował, że akcje Micron, SK Hynix i Samsung wykazują tendencję spadkową pomimo wyprzedania mocy produkcyjnych i rosnącego popytu na sztuczną inteligencję.

Wyjaśnieniem jest niepokój inwestorów związany z cyklem. Pamięć to historycznie biznes charakteryzujący się okresami rozkwitu i upadku, a niektórzy uczestnicy rynku obawiają się, że ogromna fala inwestycji w nowe fabryki, zarówno ze strony SK Hynix, jak i konkurentów, może w końcu doprowadzić rynek do nadpodaży. Istnieją również obawy, czy wydatki na hiperskalowniczą sztuczną inteligencję utrzymają obecną trajektorię, czy też spowolnienie może sprawić, że producenci posiadający drogie nowe moce produkcyjne nie będą mieli gdzie ich sprzedać.

Na razie te obawy mają charakter teoretyczny. W praktyce sygnał z łańcucha dostaw jest jednoznaczny: pamięć zniknęła, a kupujący ustawiają się w kolejce, aby zobaczyć, co będzie dalej.

Szersze implikacje dla tworzenia sztucznej inteligencji

Niedobory pamięci to coś więcej niż tylko kwestia sprzętu. Stanowi to strukturalne ograniczenie rozwoju całej branży sztucznej inteligencji. Kiedy twórcy modeli pionierskich nie są w stanie zapewnić wystarczającej ilości HBM, harmonogramy szkoleń ulegają poślizgowi. Kiedy producenci serwerów nie mogą pakować układów ze względu na brak pamięci, wdrażanie centrów danych jest powolne. Wąskie gardło przesunęło się z dostępności wyłącznie procesora graficznego w stronę pamięci znajdującej się obok tych procesorów graficznych.

Ta zmiana zmienia kształt decyzji strategicznych w całym sektorze. Projektanci chipów badają architektury pamięci, które zużywają mniej HBM lub zastępują tańsze alternatywy. Osoby zajmujące się hiperskalowalnością podpisują coraz większe umowy dotyczące przedpłat, aby zablokować dostawy. Krajowi decydenci uważnie się temu przyglądają, pamiętając, że pojemność pamięci stała się wąskim punktem w globalnym wyścigu sztucznej inteligencji.

Wyprzedź sztuczną inteligencję

Aby na bieżąco omawiać sprzęt, chipy i infrastrukturę napędzającą boom sztucznej inteligencji, zakładka AI Buzz Wire – gdzie śledzimy technologię zmieniającą przyszłość.

Przeczytaj więcej aktualności o sztucznej inteligencji →