Репортаж от Wedoany，Взрывной рост искусственного интеллекта коренным образом меняет ландшафт полупроводниковой промышленности, и особенно ярко это проявляется в сегменте памяти. Рабочие нагрузки по обучению и выводу ИИ по своей сути являются ресурсоемкими с точки зрения памяти, что порождает беспрецедентный спрос на передовые архитектуры DRAM, высокопроизводительную память (HBM) и корпоративные NAND-накопители. Хотя GPU от NVIDIA находятся в центре внимания, без тесной интеграции высокопроизводительной памяти и вычислительных архитектур ускорители ИИ не могут работать эффективно, что делает поставщиков памяти одними из главных долгосрочных бенефициаров бума ИИ.
В основе этих изменений лежит высокопроизводительная память (HBM, High Bandwidth Memory) — технология 3D-стекирования DRAM, обеспечивающая более высокую пропускную способность и меньшее энергопотребление по сравнению с традиционной DDR-памятью. HBM использует сквозные кремниевые переходы (TSV) и передовые методы корпусирования для вертикального объединения кристаллов DRAM, достигая пропускной способности памяти на уровне терабайт в секунду. Такие ускорители ИИ, как H100 от NVIDIA и будущая платформа Blackwell, при обучении больших языковых моделей (LLM) в значительной степени полагаются на HBM3 и HBM3E для передачи данных тысячам параллельных ядер GPU.
Эта тенденция существенно изменила конкурентную ситуацию на рынке памяти. SK Hynix стала доминирующим поставщиком HBM, заняв, по имеющимся данным, лидирующую долю в цепочке поставок HBM3 и HBM3E для NVIDIA. Ранние инвестиции компании в технологию TSV, передовое корпусирование и управление тепловыделением дали ей ключевое преимущество в период ускоренного роста спроса на ИИ. SK Hynix активно наращивает производственные мощности HBM3E и, как ожидается, останется важным поставщиком для систем ИИ следующего поколения.
Крупнейший в мире производитель памяти Samsung Electronics также активно инвестирует в мощности HBM и передовые технологии корпусирования. Интегрированная полупроводниковая модель Samsung, охватывающая логические схемы, контрактное производство, корпусирование и память, обеспечивает ей высокую конкурентоспособность в сфере ИИ-инфраструктуры. Хотя Samsung изначально отставала от SK Hynix в сертификации HBM для некоторых платформ ИИ, благодаря масштабу, технологическому лидерству и способности быстро наращивать производство, она остается важным долгосрочным игроком в этой области.
Micron Technology вошла в число основных бенефициаров бума ИИ. Эта компания, ранее считавшаяся подверженной циклическим колебаниям и зависимой от рынка ПК, активно расширяет свой бизнес по развертыванию ИИ в гипермасштабируемых средах, используя передовой портфель продуктов DRAM и дорожную карту HBM. Продукты HBM3E от Micron используются в конструкциях ускорителей ИИ следующего поколения, и руководство компании неоднократно заявляло, что спрос на HBM в долгосрочной перспективе будет превышать предложение. Кроме того, сильные позиции Micron в сегменте корпоративной DRAM и твердотельных накопителей для центров обработки данных также обеспечивают ей широкое влияние в области расходов на ИИ-инфраструктуру.
Рабочие нагрузки ИИ с поразительной скоростью увеличивают объем памяти на сервер. Традиционные облачные серверы обычно требуют сотен гигабайт DRAM, но ИИ-серверы с несколькими GPU могут нуждаться в терабайтах высокопроизводительной памяти и DDR5 DRAM. Одна платформа NVIDIA HGX может содержать восемь GPU, соединенных через NVLink и поддерживаемых огромным пулом памяти HBM. Такая архитектура значительно увеличивает потребление DRAM на стойку и повышает средние цены продажи высококлассных продуктов памяти.
Развертывание ИИ-серверов также ускоряет внедрение DDR5. По сравнению с DDR4, DDR5 обеспечивает более высокую пропускную способность, лучшую энергоэффективность и большую плотность модулей, что критически важно для рабочих нагрузок ИИ в центрах обработки данных. По мере того как гипермасштабируемые центры обработки данных модернизируют инфраструктуру для поддержки генеративных ИИ-сервисов, такие поставщики, как Samsung, SK Hynix и Micron, извлекают из этого выгоду.
Помимо DRAM, поставщики NAND-флэш-памяти также выиграют от бума ИИ. Генеративный ИИ требует огромных наборов данных для обучения и вывода моделей, что стимулирует спрос на высокоемкие корпоративные твердотельные накопители. Центры обработки данных ИИ полагаются на высокоскоростные системы хранения для передачи и управления петабайтами структурированных и неструктурированных данных. Такие компании, как Kioxia, Western Digital, Samsung, Micron и Solidigm, наблюдают растущий спрос на корпоративные NAND-решения, оптимизированные для гипермасштабируемых сред.
Еще одной ключевой технологической тенденцией является передовое корпусирование. Ускорители ИИ все чаще используют чиплетные архитектуры и гетерогенную интеграцию, что означает тесную связь памяти с вычислительными кристаллами. Это создает возможности не только для поставщиков памяти, но и для лидеров в области корпусирования, таких как TSMC, Amkor и ASE. Производственные мощности TSMC по технологии CoWoS особенно важны, поскольку они позволяют интегрировать стеки HBM с GPU и ускорителями ИИ.
Бум ИИ смягчает некоторые исторические циклические колебания на рынке памяти. В прошлом спрос на DRAM и NAND сильно зависел от смартфонов и ПК, что приводило к серьезным дисбалансам спроса и предложения. Расходы на ИИ-инфраструктуру вводят новый структурный драйвер спроса, тесно связанный с расширением гипермасштабируемых облаков, внедрением ИИ на корпоративном уровне и автономными ИИ-инициативами. Этот сдвиг может поддержать более устойчивое долгосрочное ценообразование и более высокие капитальные вложения в экосистему памяти.
Заглядывая в будущее, технологии памяти следующего поколения, включая HBM4, MRAM, расширение памяти на основе CXL и архитектуры обработки в памяти, могут еще больше изменить отраслевой ландшафт. Модели ИИ продолжают экспоненциально расти, требуя больших пулов памяти и более высоких скоростей межсоединений. Поскольку производительность вычислений все больше ограничивается пропускной способностью и задержками памяти, а не сырой вычислительной мощностью, поставщики памяти превращаются из вспомогательных игроков в стратегических двигателей эпохи ИИ.
Революция искусственного интеллекта превращается в революцию хранения данных, столь же важную, как и революция вычислений. Компании, способные предоставлять высокопроизводительные, энергоэффективные и высокоинтегрированные решения для хранения данных, скорее всего, захватят львиную долю роста полупроводниковой промышленности в ближайшее десятилетие.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
