Jeśli chodzi o boom AI, często myślimy o procesorach graficznych, procesorach do centrów danych i produktach takich firm jak NVIDIA. Cóż, w szczególności NVIDIA, której H100 i nadchodzące procesory graficzne i Superchipy Blackwell B200 stanowią serce ruchu generatywnej sztucznej inteligencji. Do tego stopnia, że przychody z procesorów graficznych związanych ze sztuczną inteligencją uczyniły NVIDIA jedną z największych firm na świecie.
3Przychody branży DRAM (2017–2025), źródło wykresu: TrendForce.
ZOBACZ GALERIĘ – 3 ZDJĘCIA
Ale sztuczna inteligencja to coś więcej niż tylko rdzenie Tensor i wysokiej klasy procesory krzemowe firmy Team Green; szybka pamięć i pamięć masowa są również niezbędnymi komponentami do montażu ogromnych centrów danych i superkomputerów, które trenują złożone modele, takie jak niedawna Lama 3.1 firmy Meta.
Nie powinno zatem dziwić, że oczekuje się, że branża DRAM i NAND Flash odnotuje w tym roku „znaczny wzrost” przychodów. Według analiz rynkowych i raportów przychody z pamięci DRAM i NAND Flash w 2024 r., obejmujące pamięć i pamięć masową, wzrosną odpowiednio o 75% i 77%.
Przewiduje się, że pod względem finansowym przychody z pamięci DRAM osiągną 90,7 miliarda dolarów w 2024 r., a w 2025 r. ponownie wzrosną o 51% do 136,5 miliarda dolarów. Częściowo wynika to z popytu na pamięć o dużej przepustowości, czyli HBM, rosnących cen DRAM i ewolucji bardziej złożonych (patrz: droższe) produktów DRAM, takich jak pamięć DDR5. Na przykład, chociaż przewiduje się, że HBM osiągnie w tym roku 5% wszystkich dostaw, będzie on odpowiadał za 20% wszystkich przychodów.
3Przychody NAND Flash (2017–2025), źródło wykresu: TrendForce.
Przychody NAND Flash obejmują urządzenia pamięci masowej SSD, których wartość ma przynieść 67,4 miliarda dolarów w 2024 r. i 87 miliardów dolarów w 2025 r. Dochody te będą napędzane przez korporacyjne dyski SSD QLC stosowane w serwerach AI, stacjach roboczych i centrach danych. Oczywiście inne obszary poza sztuczną inteligencją przyczynią się do rozwoju pamięci flash NAND, a jednym z nich jest plan Apple dotyczący wdrożenia pamięci QLC w swoich iPhone'ach do 2026 roku.
Wszystko to ma swoje dobre i złe strony, a zaletą jest większy przepływ środków pieniężnych na inwestycje w nowe technologie i praktyki. Wadą jest to, że zwiększony popyt spowoduje również obciążenie podaży surowców potrzebnych do wytworzenia całej tej technologii.