يرى الرئيس التنفيذي لشركة Micron سانجاي ميهروترا أن نقص رقائق الذاكرة عالميًا قد يستمر حتى نحو عام 2028 بسبب الطلب الهائل من أنظمة الذكاء الاصطناعي. إنتاج ذاكرة النطاق الترددي العالي HBM المستخدمة مع معالجات الذكاء الاصطناعي يستهلك قدرًا كبيرًا من قدرة التصنيع، ما يقلل المعروض من DRAM التقليدية.

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Micron CEO Sanjay Mehrotra say about the global memory chip shortage and why does he believe meaningful new supply will not ramp un. Article summary: Mehrotra’s message was that the memory shortage is structural, not a short-lived cycle: AI is absorbing a growing share of DRAM and NAND capacity, especially through HBM for AI accelerators, and new fabs take years to bu. Topic tags: general, general web, user generated, government. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "Micron has confirmed that memory shortages are likely to extend beyond next year, as manufacturers struggle to keep up with rising AI-driven demand. Speaking during the company’s e" source context "Wccftech - Micron has confirmed that memory shortages are..." Reference image 2: visual subject "### New
يشهد سوق رقائق الذاكرة العالمي ضغوطًا غير مسبوقة مع التوسع السريع في تقنيات الذكاء الاصطناعي. ووفقًا لسانجاي ميهروترا، الرئيس التنفيذي لشركة Micron Technology، فإن الفجوة بين العرض والطلب قد تستمر لسنوات، مع احتمال ألا يظهر تأثير كبير للإمدادات الجديدة قبل نحو عام 2028. السبب الرئيسي هو أن بنية الذكاء الاصطناعي الحديثة تستهلك كميات ضخمة من الذاكرة، بينما يستغرق بناء مصانع أشباه الموصلات وتشغيلها سنوات طويلة.
مع انتشار نماذج اللغة الكبيرة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي، ارتفع الطلب على الذاكرة بسرعة هائلة. فخوادم الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى سعات ذاكرة أكبر بكثير من الخوادم التقليدية، ما يجعل الذاكرة عنصرًا حاسمًا في أداء مراكز البيانات.
في كثير من الحالات لم يعد التحدي مقتصرًا على توفر وحدات معالجة الرسومات (GPU)، بل أيضًا على الذاكرة اللازمة لتغذيتها بالبيانات. فشركات التكنولوجيا العملاقة تبني تجمعات ضخمة من مسرعات الذكاء الاصطناعي، وكل واحد منها يحتاج إلى كميات كبيرة من الذاكرة المتقدمة للعمل بكفاءة.
ويقول مسؤولو Micron إن الشركة لا تستطيع حاليًا تلبية سوى 50٪ إلى نحو ثلثي الطلب لدى بعض العملاء الرئيسيين، وهو مؤشر واضح على حجم الفجوة بين العرض والطلب.
أحد أهم أسباب هذا الاختناق هو ذاكرة النطاق الترددي العالي (HBM)، وهي نوع متقدم من الذاكرة يُكدَّس فوق المعالجات الرسومية ويُستخدم بكثافة في تدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي.
تصنيع هذه الرقائق أكثر تعقيدًا من DRAM التقليدية، إذ يتطلب:
وبسبب هذه المتطلبات، يستهلك إنتاج HBM موارد تصنيع أكبر بكثير من الذاكرة التقليدية. وعندما تعطي الشركات المصنعة الأولوية لهذه المنتجات الأعلى قيمة لخدمات الذكاء الاصطناعي، تقل القدرة المتاحة لإنتاج الذاكرة المستخدمة في أجهزة الكمبيوتر والهواتف الذكية وغيرها من الأجهزة الإلكترونية.
وقد أشارت تقارير صناعية إلى أن جزءًا كبيرًا من إنتاج HBM المستقبلي قد تم حجزه بالفعل مسبقًا من قبل شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى لسنوات قادمة.
حتى مع استثمارات بمليارات الدولارات، فإن توسيع تصنيع أشباه الموصلات عملية بطيئة ومعقدة.
إنشاء مصنع ذاكرة متقدم يمر بعدة مراحل طويلة، منها:
بسبب هذه الخطوات، فإن أي مصنع يبدأ بناؤه اليوم قد يحتاج عدة سنوات قبل أن يضيف إنتاجًا مؤثرًا فعليًا إلى السوق العالمية. وتشير تقديرات مرتبطة بشركة Micron إلى أن هذا التأثير قد لا يظهر قبل 2027–2028 تقريبًا.
لمواجهة الطلب طويل الأجل، أعلنت Micron عن واحدة من أكبر خطط التوسع في صناعة أشباه الموصلات داخل الولايات المتحدة.
تخطط الشركة لاستثمار نحو 200 مليار دولار في التصنيع والبحث والتطوير، تشمل حوالي 150 مليار دولار للتصنيع و50 مليار دولار للبحث والتطوير.
وتشمل المشاريع الرئيسية:
ومن المتوقع أن يصبح مشروع نيويورك وحده أحد أكبر مجمعات تصنيع الرقائق في الولايات المتحدة.
لكن حتى مع هذه الاستثمارات، فإن أول مصنع جديد في أيداهو لن يبدأ الإنتاج إلا حوالي عام 2027، بينما سيأتي التوسع الأكبر في الطاقة الإنتاجية لاحقًا.
لا تقتصر هذه التوقعات على Micron فقط. فشركات كبرى مثل سامسونغ وSK Hynix حذرت أيضًا من أن الطلب على ذاكرة الذكاء الاصطناعي يتزايد بوتيرة أسرع من قدرة الصناعة على التوسع، مع احتمال استمرار النقص حتى 2027 أو بعده.
وبعض قادة الصناعة يشيرون إلى أن المشكلة قد تستمر لفترة أطول مع تسارع بناء مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي عالميًا وصعوبة إضافة قدرة تصنيع كافية بسرعة.
التحول نحو إنتاج ذاكرة موجهة للذكاء الاصطناعي بدأ بالفعل يؤثر على قطاعات أخرى من سوق التكنولوجيا.
فمع إعطاء الشركات الأولوية لرقائق الذاكرة الأكثر ربحية لخوادم الذكاء الاصطناعي، تواجه شركات تصنيع الهواتف الذكية وأجهزة الكمبيوتر والإلكترونيات الاستهلاكية قيودًا في التوريد وارتفاعًا في الأسعار.
وقد يؤدي ارتفاع أسعار الذاكرة إلى ضغط على أرباح الشركات المصنعة للأجهزة وربما زيادة أسعار المنتجات للمستهلكين خلال السنوات المقبلة.
الرسالة الأساسية من قيادة Micron هي أن الوضع الحالي ليس مجرد دورة تقليدية في سوق أشباه الموصلات.
فالتوسع السريع في الذكاء الاصطناعي غيّر شكل الطلب على الذاكرة بشكل جذري. ومع احتياج تطبيقات الذكاء الاصطناعي إلى كميات أكبر بكثير من DRAM وHBM مقارنة بالحوسبة التقليدية، ومع بطء بناء المصانع الجديدة، قد يظل السوق العالمي يعاني نقصًا حتى نهاية العقد.
لهذا يصف العديد من المحللين المرحلة الحالية بأنها دورة نمو طويلة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي قد تستمر عدة سنوات، حيث يظل الطلب متقدمًا على العرض حتى أواخر عشرينيات هذا القرن.
Studio Global AI
Use this topic as a starting point for a fresh source-backed answer, then compare citations before you share it.
يرى الرئيس التنفيذي لشركة Micron سانجاي ميهروترا أن نقص رقائق الذاكرة عالميًا قد يستمر حتى نحو عام 2028 بسبب الطلب الهائل من أنظمة الذكاء الاصطناعي.
يرى الرئيس التنفيذي لشركة Micron سانجاي ميهروترا أن نقص رقائق الذاكرة عالميًا قد يستمر حتى نحو عام 2028 بسبب الطلب الهائل من أنظمة الذكاء الاصطناعي. إنتاج ذاكرة النطاق الترددي العالي HBM المستخدمة مع معالجات الذكاء الاصطناعي يستهلك قدرًا كبيرًا من قدرة التصنيع، ما يقلل المعروض من DRAM التقليدية.
تستثمر Micron نحو 200 مليار دولار في توسيع التصنيع داخل الولايات المتحدة، لكن معظم الطاقة الإنتاجية الجديدة لن تؤثر في السوق قبل نهاية العقد.