Пока все радуются прогрессу ИИ, производители памяти бьют тревогу.

Гендиректор SK Hynix (один из главных игроков на рынке, основной поставщик HBM-памяти для Nvidia) Квак Но Чжон заявил:

«Мы прогнозируем, что 2027 год станет худшим в истории отрасли с точки зрения предложения. Спрос будет значительно превышать наши возможности по производству. И даже после 2030 года ситуация вряд ли сильно улучшится».

По словам CEO, несмотря на агрессивное расширение мощностей, дефицит памяти (особенно высокоскоростной HBM для ИИ) будет только усиливаться. Спрос со стороны дата-центров и ИИ-компаний растёт быстрее, чем индустрия успевает строить новые фабрики.

Что это значит для нас:

• Цены на оперативку и модули памяти могут остаться высокими ещё несколько лет

• Возможны проблемы с доступностью при апгрейде ПК в 2027–2028

• Производители серверов и дата-центров уже сейчас резервируют поставки на годы вперёд

SK Hynix как раз на днях провела мощное IPO на Nasdaq и привлекла 26,5 млрд долларов — явно готовятся вкладывать в расширение. Но даже это может не хватить.

В общем, ИИ жрёт ресурсы не только электричество, но и кремниевые пластины. И аппетит только растёт.

Кто планирует апгрейд в ближайшие пару лет — берите память сейчас или ждёте?

Intel и SoftBank вместе с японской SAIMEMORY работают над проектом памяти ZAM — Z-Angle Memory. Эта технология рассматривается как потенциальная альтернатива современной HBM-памяти, которая сегодня используется в ИИ-ускорителях, графических процессорах и дата-центрах.

Главная идея ZAM — вертикальная архитектура памяти с необычной компоновкой слоёв. По замыслу разработчиков, такой подход может улучшить охлаждение, повысить плотность размещения, увеличить пропускную способность и снизить энергопотребление примерно на 40% по сравнению с классической HBM.

Интерес к этой технологии растёт на фоне дефицита памяти для искусственного интеллекта. GPU становятся всё мощнее, но именно память всё чаще превращается в узкое место для ИИ-инфраструктуры. HBM дорогая, сложная в производстве и зависит от ограниченного числа поставщиков. Поэтому ZAM может стать более масштабируемым и экономичным решением для будущих дата-центров.

Проект уже получил важный импульс: японское агентство NEDO выбрало разработку ZAM для субсидирования в рамках программы Post-5G Infrastructure Enhancement R&D Project. SAIMEMORY планирует вложить около 8 млрд иен, или примерно 55 млн долларов, до конца 2027 финансового года. Если всё пойдёт по плану, массовое производство ZAM может начаться примерно в 2029 году.

Если технология окажется успешной, она может стать серьёзным конкурентом HBM и помочь Японии усилить позиции в мировой полупроводниковой индустрии.

OpenAI зарегистрировала патент, который показывает, как компания может подойти к созданию собственного специализированного чипа для искусственного интеллекта. Речь идёт не о готовом продукте и не об официальном анонсе серийного ускорителя, а именно о патентной заявке, где описана архитектура с несколькими вычислительными чиплетами, большим числом стеков HBM и встроенными логическими мостами для расширения межсоединений внутри корпуса.

Главная идея заключается в том, чтобы уйти от жёсткого ограничения, при котором память HBM должна находиться слишком близко к вычислительному кристаллу. В публикации о патенте говорится, что обычный подход ограничивает длину соединений примерно 6 мм, тогда как предложенные embedded logic bridges позволяют увеличить это расстояние до 16 мм. При этом такие мосты могут не только передавать данные, но и брать на себя часть функций контроллера памяти или высокоскоростного PHY-интерфейса. В качестве стандарта die-to-die соединения упоминается UCIe.

Самый громкий момент патента — пример с чипом, в котором рассматривается схема сразу с 20 стеками HBM. Для сравнения, в типичных конфигурациях современных AI-ускорителей обычно используют 4, 6 или 8 стеков HBM, поэтому такой подход потенциально может резко увеличить доступный объём памяти для работы с очень большими моделями искусственного интеллекта. Архитектурно эта идея напоминает решения класса Intel EMIB, где компактные мосты помогают объединять чиплеты в рамках 2.5D-упаковки.

Гонка за выпуском памяти для искусственного интеллекта неожиданно упёрлась не в литографию и не в упаковку чипов, а в тяжёлую электротехническую инфраструктуру. По данным Tom’s Hardware и связанных отраслевых публикаций, новый проект Micron в Сингапуре стоимостью $24 млрд может потребовать 400–500 силовых трансформаторов — это более чем вдвое превышает потребности обычного полупроводникового завода и уже стало серьёзным узким местом для всей отрасли.

Проблема в том, что такие же трансформаторы одновременно нужны не только новым фабрикам Micron, Samsung и SK hynix, но и AI-дата-центрам, энергетическим системам, объектам хранения энергии и модернизации электросетей. На этом фоне крупные поставщики тяжёлого электрооборудования уже подняли цены примерно на 20–30%, а часть производителей вообще отказывается брать крупные полупроводниковые заказы из-за сроков и объёмов. Это значит, что дефицит инфраструктуры начинает напрямую влиять на сроки запуска новых мощностей по памяти.

Для рынка это особенно чувствительно, потому что именно HBM-память стала одним из ключевых компонентов AI-серверов, а её дефицит и без того остаётся серьёзной проблемой. The Verge со ссылкой на Nikkei Asia недавно писал, что глобальная нехватка RAM может сохраняться несколько лет, а рост новых мощностей всё ещё не догоняет спрос. Если запуск новых фабрик начнёт сдвигаться ещё и из-за трансформаторов, это может дополнительно усилить дефицит памяти для ИИ и поднять цены на весь стек AI-инфраструктуры.

Рынок памяти переживает серьёзную трансформацию. Если в прошлом году акцент сместился на HBM и DDR5 из-за серверного ИИ-бумa, то теперь изменения коснулись NAND. По данным TrendForce, в 2026 году объёмы выпуска MLC сократятся на 41,7%.

Samsung уже объявила о сворачивании поставок MLC, а Kioxia, SK hynix и Micron не планируют наращивать производство. При этом спрос на MLC остаётся стабильным — особенно со стороны производителей робототехники, автомобильной электроники и медицинского оборудования, где важны надёжность и ресурс памяти.

Почему производители делают ставку на другие форматы? Чем MLC уступает TLC? И приведёт ли сокращение выпуска к дальнейшему росту цен? Разбираем, что происходит на рынке NAND и к чему это приведёт.

Рынок памяти переживает серьёзную трансформацию. Если в прошлом году акцент сместился на HBM и DDR5 из-за серверного ИИ-бумa, то теперь изменения коснулись NAND. По данным TrendForce, в 2026 году объёмы выпуска MLC сократятся на 41,7%.

Samsung уже объявила о сворачивании поставок MLC, а Kioxia, SK hynix и Micron не планируют наращивать производство. При этом спрос на MLC остаётся стабильным — особенно со стороны производителей робототехники, автомобильной электроники и медицинского оборудования, где важны надёжность и ресурс памяти.

Почему производители делают ставку на другие форматы? Чем MLC уступает TLC? И приведёт ли сокращение выпуска к дальнейшему росту цен? Разбираем, что происходит на рынке NAND и к чему это приведёт.

Профессор Чонхо Ким, которого называют «отцом HBM», заявил, что уже к 2027–2028 году Nvidia, AMD и Google могут начать использовать новую энергонезависимую память HBF (High-Bandwidth Flash).

HBF обещает до 10 раз большую ёмкость, чем HBM, и пропускную способность свыше 1638 ГБ/с. Технология разрабатывается при участии Samsung, SK hynix и SanDisk. По прогнозам, к 2038 году рынок HBF может даже превзойти HBM.

Разбираем, чем HBF отличается от HBM6, почему DRAM сталкивается с физическими ограничениями, и как “фабрика памяти” может изменить архитектуру будущих AI-систем.