Nvidia posiluje klíčová partnerství: SK Hynix na Nasdaqu a japonská AI ofenziva

Jeho slova mají pro trh značnou váhu. SK Hynix je největším partnerem Nvidie v oblasti pamětí s vysokou propustností (HBM) – technologického komponentu, který je nezbytný pro výkonné akcelerátory používané v AI datových centrech . Veřejná podpora od šéfa Nvidie proto působí jako signál důvěry v další růst SK Hynix i v jeho schopnost pomoci rozšířit kapacity celého řetězce dodávek AI čipů .

Reakce investorů byla výrazná. ADR společnosti SK Hynix 14. července, během třetího dne obchodování, vzrostly o 27,29 %. Za růstem stál mimo jiné názor, že akcie byly při uvedení na trh podhodnocené .

Huangova pochvala zároveň zapadá do jeho předchozího tlaku na jihokorejského dodavatele. V červnu SK Hynix veřejně vyzval: „Prosím, vyrábějte více“ paměťových čipů. Varoval také, že nedostatek pamětí pro AI potrvá „několik dalších let“ . Na veletrhu Computex 2026 pak na wafer s pamětí HBM4E u stánku SK Hynix napsal právě tuto výzvu .

Podle Huanga bude poptávka po pamětech dlouhodobě převyšovat výrobní kapacitu. Uvedl, že ani kdyby se dodavatelský řetězec každý rok zčtyřnásobil, „dalších deset let nebude pro AI stačit“ .

Japonsko chce být víc než jen odběratelem AI technologií

Den po komentáři o SK Hynix Huang oznámil velký posun ve vztazích Nvidie s Japonskem. Uvedl, že 16. července představí rozsáhlé partnerství s japonskou vládou a víceúrovňovou spolupráci s významnými japonskými firmami v oblasti AI a robotiky .

Význam okamžiku zdůraznil slovy: „Zítřek lze označit za začátek japonské AI.“

Oficiální blog Nvidie následně popsal záměr vybudovat v Japonsku komplexní ekosystém „full-stack AI a robotiky“ – tedy propojení čipů, softwaru, výpočetní infrastruktury i konkrétních průmyslových aplikací . Plán zahrnuje zejména:

• Zdravotnictví a vědy o živé přírodě: konsorcium Tokyo-1 pro objevování léčiv, na němž se mají podílet Astellas, Daiichi Sankyo, Ono Pharmaceuticals a Eisai s využitím platformy NVIDIA BioNeMo;
• Robotickou chirurgii: řešení vyvíjená společností Kawasaki Heavy Industries;
• Zobrazovací techniku: nové generace CT systémů od Canonu a Fujifilmu poháněné grafickými procesory Nvidie;
• Průmyslovou AI a robotiku: spolupráci s japonskými výrobci na takzvané fyzické AI, počítačovém vidění, autonomních agentech a automatizaci.

Pojem fyzická AI označuje systémy, které nejen vytvářejí text nebo obraz, ale také vnímají okolní svět a dokážou jednat v reálném prostředí – například prostřednictvím robotů ve výrobě, logistice nebo zdravotnictví.

Návštěva po kontroverzi kolem „pominutí Japonska“

Huangova cesta měla i diplomatický a politický kontext. V červnu vzbudilo v Tokiu nervozitu, že během své asijské cesty navštívil dvakrát Jižní Koreu a Tchaj-wan, ale Japonsko vynechal. V médiích se začalo mluvit o kontroverzi „Japan passing“, tedy o obavě, že Japonsko zůstává mimo hlavní proud strategických AI partnerství .

Červencová návštěva tak byla vnímána jako částečná korekce tohoto dojmu. Načasována byla také na 30. výročí spolupráce Nvidie se Segou. Huang připomněl význam japonského herního průmyslu pro rozvoj 3D grafiky, která pomohla vytvořit technologické základy dnešního podnikání Nvidie i současné éry AI .

Proč je nedostatek HBM pro AI zásadní

Obě oznámení spojuje jeden širší trend: infrastruktura pro AI se rozvíjí rychleji, než dokáže růst její dodavatelský řetězec. Nvidia proto potřebuje současně upevňovat vztahy s klíčovým dodavatelem pamětí a rozšiřovat síť partnerů, kteří dokážou AI nasadit v celém hospodářství.

SK Hynix má v současnosti faktický monopol na dodávky pamětí HBM3E, které se integrují do vlajkového AI čipu Nvidie s platformou Blackwell . Huang tvrdí, že nedostatek pamětí není pouze krátkodobým výkyvem, ale strukturálním problémem. Nabídka waferů podle dostupných údajů zaostává za poptávkou o více než 20 % a rozdíl může přetrvávat až do roku 2030 .

SK Hynix plánuje do roku 2030 přibližně zdvojnásobit kapacitu výroby DRAM waferů. Huang však veřejně uvedl, že ani takové rozšíření nebude stačit . To ukazuje, jak silná je poptávka po výpočetní kapacitě potřebné pro trénování a provoz stále pokročilejších modelů AI.

Japonská spolupráce do tohoto obrazu zapadá z jiné strany. Huang dlouhodobě tvrdí, že země by měla budovat vlastní AI infrastrukturu, protože „musíte ji vytvořit sami, protože jde o vaši inteligenci“ . Japonsko podle něj potřebuje více energie i výpočetní infrastruktury a díky silné průmyslové výrobě a robotice má dobré předpoklady stát se lídrem v oblasti fyzické AI .