Bloomberg 27 października 2026 r. przypisał czołowym producentom pamięci łączną wycenę 2 bln dolarów i postawił pytanie, czy popyt związany z AI jest trwały. Pamięć może ograniczać wydajność obciążeń AI, ale ta techniczna potrzeba sama nie rozstrzyga, czy inwestycje w sztuczną inteligencję przyniosą firmom odpowiednie przychody.
Dlaczego obciążenia AI potrzebują przepustowości pamięci
Procesor może mieć wolną moc obliczeniową, a mimo to czekać na dane. Taki problem nazywa się wąskim gardłem pamięci: przepustowość, czyli tempo przesyłania danych między pamięcią a procesorem, ogranicza szybkość obliczeń. W rezultacie obciążenie może być ograniczone pamięcią, a nie mocą obliczeniową.
Kaoutar El Maghraoui z IBM Technology objaśnia ten mechanizm, wykorzystując między innymi model roofline, który pomaga rozróżnić obciążenia ograniczone przepustowością pamięci od tych ograniczonych mocą obliczeniową.
Ta zależność wyjaśnia, dlaczego pamięć ma znaczenie dla infrastruktury AI. Nie przesądza jednak, ile układów kupią dostawcy usług chmurowych ani czy wydatki na tę infrastrukturę okażą się rentowne.
Czy ten cykl pamięci różni się od poprzednich?
Branża pamięci podlega cyklom: po wzroście popytu producenci zwiększają moce, a później podaż może przewyższyć zapotrzebowanie. Celine Woo, analityczka i zarządzająca portfelem w Lazard Asset Management, uważa, że obecny cykl mogą zmieniać czynniki strukturalne, takie jak większa kapitałochłonność produkcji i trudniejsze przejścia na nowe technologie. To jej ocena, nie wspólna prognoza całej branży.
Długoterminowe umowy z klientami i plany rozbudowy mocy mogą wpływać na podaż, ale nie przesądzają o tym, jak rynek będzie wyglądał po zmianie popytu. The Motley Fool podał 27 października, że Micron Technology i SK hynix zawarły z częścią dużych klientów umowy na trzy do pięciu lat, obejmujące przedziały cen i wolumeny sprzedaży. Ta sama publikacja opisała plan SK hynix, by do 2034 r. potroić moce produkcyjne wafli.
Co mówią prognozy o popycie i podaży
Perspektywy dotyczące przyszłych niedoborów i cen pozostają prognozami. The Motley Fool podał, że Jensen Huang, prezes Nvidia, nie uważał niedoboru pamięci do 2029 r. za swój scenariusz bazowy. Według tej samej relacji wypowiedział się 22 października, ale nie podano roku tej daty. Jego ocena nie jest gwarancją przyszłej równowagi podaży i popytu.
Counterpoint prognozował, że ceny DRAM w 2028 r. będą o 23% niższe niż w 2027 r., a jednocześnie pozostaną o 230% wyższe niż w 2025 r. To prognoza cen, nie wynik, który już nastąpił. W osobnej relacji opublikowanej 23 lipca 2026 r. iXBT.games przypisał przewodniczącemu ADATA Simonowi Chenowi prognozę, że niedobór DRAM może utrzymać się przez co najmniej kolejną dekadę.
Techniczna potrzeba pamięci nie przesądza o rentowności
Pytanie o trwałość popytu na pamięć dla AI dotyczy także tego, czy przychody z usług opartych na sztucznej inteligencji pokryją koszt kapitału potrzebnego do ich rozwoju. Wzrost zapotrzebowania na przepustowość może wyjaśniać techniczne potrzeby centrów danych, ale nie odpowiada sam na pytanie o zyski ani o uzasadnienie rynkowych wycen.
