Die DRAM-Nachfrage durch Roboter dürfte explodieren – Counterpoint prognostiziert bis 2030 einen Anstieg um das 20-Fache: von etwa 8.300 Terabit in diesem Jahr auf rund 172.000 Terabit. Der Speicherinhalt pro Gerät verdoppelt sich lediglich (19 GB → 39 GB); der eigentliche Treiber ist also die schiere Menge: Millionen zusätzlicher humanoider Roboter.
Warum steigt der Speicherbedarf so stark? Humanoide verarbeiten Kamerabilder und Sensordaten in Echtzeit und führen dabei immer anspruchsvollere KI-Modelle aus. Wegen der begrenzten Akkukapazität wird die Nachfrage auf stromsparendes DRAM und NAND mit hoher Kapazität entfallen – nicht auf Server-RDIMMs.
Microns CEO merkte an, dass ein autonomes Fahrzeug der Stufe 4 oder höher bereits über 200 GB Arbeitsspeicher und mehrere Terabyte Speicherplatz verfügt. Humanoide werden eine ähnliche Ausstattung benötigen. Counterpoint erwartet mit zunehmender Komplexität der Modelle auch eine steigende Nachfrage nach Rechenchips, darunter GPUs von NVIDIA.
HBM dominiert in Rechenzentren. Hier entsteht ein neuer Endmarkt für dieselben drei Anbieter – mit einem anderen Produkt für einen anderen Einsatzzweck.
172.000 Terabit bis 2030 sind, ausgehend von einer kleinen Basis, ein großer Multiplikator. Eine zweite HBM-Welle ist das aber noch nicht. Die Frage ist: Wie viele humanoide Roboter müssen ausgeliefert werden, bevor sich das tatsächlich auf die $DRAM-Preise auswirkt?
Warum steigt der Speicherbedarf so stark? Humanoide verarbeiten Kamerabilder und Sensordaten in Echtzeit und führen dabei immer anspruchsvollere KI-Modelle aus. Wegen der begrenzten Akkukapazität wird die Nachfrage auf stromsparendes DRAM und NAND mit hoher Kapazität entfallen – nicht auf Server-RDIMMs.
Microns CEO merkte an, dass ein autonomes Fahrzeug der Stufe 4 oder höher bereits über 200 GB Arbeitsspeicher und mehrere Terabyte Speicherplatz verfügt. Humanoide werden eine ähnliche Ausstattung benötigen. Counterpoint erwartet mit zunehmender Komplexität der Modelle auch eine steigende Nachfrage nach Rechenchips, darunter GPUs von NVIDIA.
HBM dominiert in Rechenzentren. Hier entsteht ein neuer Endmarkt für dieselben drei Anbieter – mit einem anderen Produkt für einen anderen Einsatzzweck.
172.000 Terabit bis 2030 sind, ausgehend von einer kleinen Basis, ein großer Multiplikator. Eine zweite HBM-Welle ist das aber noch nicht. Die Frage ist: Wie viele humanoide Roboter müssen ausgeliefert werden, bevor sich das tatsächlich auf die $DRAM-Preise auswirkt?