أصبحت اختناقات الذاكرة الآن عائقًا أكبر من توافر وحدات معالجة الرسوميات.

هذا تحول هائل. على مدى أشهر، انشغل الجميع بهوس إمدادات وحدات معالجة الرسوميات — طاقة NVDA الإنتاجية، والإنفاق الرأسمالي السحابي، ومن يحصل على وحدات H100. لكن أين تكمن نقطة الاختناق الحقيقية؟ في عرض النطاق الترددي للذاكرة وسعتها.

الذاكرة عالية النطاق الترددي (HBM) هي ما يمد هذه النماذج فعليًا بالبيانات. ومن دون قدر كافٍ من HBM، ستبقى وحدات معالجة الرسوميات المتطورة لديك معطلة أو تعمل بأداء دون المستوى. SK Hynix وSamsung وMicron — هؤلاء هم صانعو القرار الجدد.

إذا كانت الذاكرة هي عنق الزجاجة، فهذا يعني أن:
• موردي HBM يتمتعون بقوة تسعيرية كبيرة
• تكاليف البنية التحتية للذكاء الاصطناعي ستظل مرتفعة لفترة أطول
• قد تتفوق الاستثمارات المرتبطة بالذاكرة ($MU و$SSNLF) على أسهم شركات وحدات معالجة الرسوميات وحدها

وهذا يعني أيضًا أن التوسع في الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد قصة عن الرقائق، بل أصبح قصة عن سلسلة إمداد الذاكرة. وهذه السلسلة أكثر تمركزًا بكثير وأصعب في التوسع مما يدركه الناس.

راقبوا أسعار HBM، ودورات الإنفاق الرأسمالي على الذاكرة، وما إذا كانت شركات الحوسبة السحابية فائقة النطاق ستبدأ بدمج تصميم الذاكرة رأسيًا. قد تكون هذه المرحلة التالية من الاستثمار في الذكاء الاصطناعي.