Doniesienia z 10 września 2026 r. wskazują, że ograniczony dostęp do pamięci HBM zwiększa presję kosztową na chińskich producentów akceleratorów AI. W centrum uwagi znalazły się Huawei Ascend 950DT oraz przyszły Cambricon 690, ale szerszy problem sięga dalej niż sam procesor: bez odpowiedniej pamięci nawet udany projekt akceleratora nie rozwiązuje całego problemu infrastruktury AI.
HBM staje się wąskim gardłem dla chińskich akceleratorów AI
HBM, czyli pamięć o wysokiej przepustowości, jest ważnym elementem akceleratora używanego do trenowania i uruchamiania dużych modeli. Doniesienia opisują wyższe wyceny Huawei Ascend 950DT oraz przyszłego Cambricon 690 w warunkach ograniczonego dostępu do zaawansowanej pamięci. Nie są to oficjalne publiczne cenniki tych produktów.
To istotna zmiana perspektywy. Własny projekt układu obliczeniowego nie wystarcza, jeśli producent nie może zapewnić mu odpowiedniej ilości szybkiej pamięci po przewidywalnym koszcie. W przypadku Huawei Ascend 950DT mowa o produkcie oczekiwanym na IV kwartał 2026 r.; dostępne informacje nie opisują zakończonej komercyjnej premiery. Cambricon 690 pozostaje produktem przyszłym, a nie układem już formalnie wprowadzonym na rynek.
Dlaczego akcelerator potrzebuje HBM
HBM to pionowo ułożone warstwy pamięci DRAM połączone tak, aby przesyłać duże ilości danych z wysoką szybkością. Umieszcza się ją blisko akceleratora, ponieważ modele AI nieustannie wymieniają dane między pamięcią a układem obliczeniowym podczas trenowania i wnioskowania.
Najprościej wyobrazić to sobie jako zaplecze tuż przy kuchni: procesor wykonuje obliczenia, a HBM dostarcza mu składniki bez długiej podróży przez cały budynek. Gdy dostęp do tego zaplecza staje się trudniejszy, rośnie koszt całego systemu, nawet jeśli sam akcelerator został zaprojektowany i wyprodukowany w Chinach.
Trzech dostawców dominuje w zmierzonym rynku HBM
Dane za II kwartał 2026 r. pokazują bardzo skoncentrowany rynek globalnych przychodów z HBM. SK hynix odpowiadał za 50%, Samsung za 33%, a Micron za 18%. Wartości dają łącznie 101%, ponieważ zostały zaokrąglone — nie oznacza to, że rynek ma więcej niż 100% udziałów.
| Firma | Globalny udział w przychodach HBM, II kw. 2026 | Globalny udział w przychodach DRAM, II kw. 2026 | Znaczenie dla tej historii |
| SK hynix | 50% | 25% | Największy zmierzony dostawca HBM |
| Samsung | 33% | 38% | Drugi największy zmierzony dostawca HBM |
| Micron | 18% | 24% | Trzeci największy zmierzony dostawca HBM |
| CXMT | Nie podano udziału HBM | 10% | Obecność w szerszym rynku DRAM; udział HBM nie został podany |
To rozróżnienie ma znaczenie. 10% przypisywane CXMT dotyczy globalnych przychodów z całego rynku DRAM, a nie rynku HBM. Nie można więc traktować tej liczby jako dowodu, że CXMT ma 10% udziału w produkcji lub sprzedaży HBM.
Kontrole eksportowe i globalny popyt
2 grudnia 2024 r. amerykańskie Bureau of Industry and Security ogłosiło kontrole obejmujące określone produkty HBM, a także wybrane zagraniczne produkty podlegające amerykańskim przepisom eksportowym. Nie był to zakaz dotyczący każdej pamięci ani wszystkich form handlu HBM.
Presję zwiększa popyt centrów danych związany z rozwojem AI. HBM jest potrzebna do obsługi dużych modeli, a jej produkcja wymaga wyspecjalizowanych procesów i pozostaje skupiona wokół niewielkiej liczby dostawców. W efekcie ograniczenia handlowe nakładają się na konkurencję o pamięć ze strony globalnej infrastruktury AI.
To dlatego określenie „niedobór chipów” bywa zbyt ogólne. W tym przypadku chodzi o splot kilku czynników: zapotrzebowanie centrów danych, przekierowywanie mocy produkcyjnych, popyt na zwykłą pamięć oraz ograniczenia eksportowe. Sama obecność AI w łańcuchu dostaw nie wyjaśnia każdego wzrostu ceny.
Chińska alternatywa jest jeszcze na wczesnym etapie
CXMT jest opisywane jako firma, która rozpoczęła produkcję HBM3E w małych ilościach. Według dostępnych doniesień T-Head i Cambricon miały testować tę pamięć z własnymi procesorami. Taki krok pokazuje kierunek chińskich prac, ale nie dowodzi jeszcze produkcji na dużą skalę.
Nie wynika z niego również potwierdzona wydajność, uzysk produkcyjny ani wielkość dostaw dla klientów. Te rozróżnienia są kluczowe: pojedyncza partia lub małoskalowa produkcja może być technicznym osiągnięciem, lecz nie musi oznaczać źródła pamięci zdolnego obsłużyć cały rynek akceleratorów AI.
W przypadku Huawei Ascend 950PR i Huawei Ascend 950DT pojawiają się także nazwy odpowiednio HiBL 1.0 i HiZQ 2.0. Nie ma jednak podstaw, by przypisywać tym technologiom konkretny kraj produkcji.
Co to zmienia w strategii chińskich alternatyw dla układów Nvidia
Chińska strategia uniezależniania się od zagranicznych akceleratorów musi obejmować cały stos technologiczny: projekt układu, produkcję, pakowanie, pamięć oraz dostawy do centrów danych. Rozwój własnych akceleratorów nie usuwa automatycznie zależności od wyspecjalizowanej pamięci znajdującej się obok procesora.
Dla rynku najważniejszy wniosek jest prosty: HBM stała się strategicznym ograniczeniem, a nie tylko jednym z wielu podzespołów. Dopóki jej globalna podaż pozostaje skupiona wokół SK hynix, Samsung i Micron, chińscy producenci mogą projektować własne układy, ale ich koszt i skala wdrożeń nadal będą zależeć od dostępu do pamięci. To właśnie ten element łańcucha dostaw może w największym stopniu wyznaczać, jak szybko chińskie akceleratory AI przejdą od konstrukcji i małych partii do szerokiego wykorzystania.
