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AI बूम के कारण मेमोरी चिप की कमी 2028 तक रह सकती है: Micron CEO

Micron CEO संजय मेहरोत्रा का कहना है कि AI सर्वर और बड़े मॉडल्स के कारण DRAM और HBM की मांग इतनी तेज़ी से बढ़ रही है कि सप्लाई 2028 तक पीछे रह सकती है। HBM (हाई‑बैंडविड्थ मेमोरी) बनाना जटिल और संसाधन‑गहन है, जिससे सामान्य DRAM की उपलब्धता भी कम हो रही है। Micron अमेरिका में लगभग 200 अरब डॉलर का निवेश कर Idaho, New Y...

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Illustration of AI data centers driving global memory chip demand and shortages — What did Micron CEO Sanjay Mehrotra say about the global memory chip shortage and why does he believe meaningful new supply will not ramp unExploding demand from AI data centers is reshaping the global memory chip market and tightening supply.
AI संकेत
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
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वैश्विक मेमोरी चिप उद्योग—खासतौर पर DRAM और NAND—एक लंबे समय तक चलने वाली कमी की ओर बढ़ रहा है। Micron Technology के CEO संजय मेहरोत्रा का कहना है कि AI‑आधारित कंप्यूटिंग की तेज़ मांग के कारण सप्लाई और डिमांड के बीच का अंतर कई वर्षों तक बना रह सकता है, और नई क्षमता का वास्तविक प्रभाव लगभग 2028 के आसपास ही दिखाई देगा।

AI डेटा‑सेंटर ने मेमोरी की मांग बदल दी है

मेहरोत्रा के अनुसार आज की AI क्रांति—विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल (LLMs) और AI inference—डेटा‑सेंटर में मेमोरी की जरूरत को तेज़ी से बढ़ा रही है। AI सर्वर पारंपरिक सर्वरों की तुलना में कई गुना अधिक मेमोरी का उपयोग करते हैं।

इसका मतलब यह है कि अब केवल GPU ही बाधा नहीं है। कई मामलों में असली bottleneck वह मेमोरी है जो GPU को डेटा उपलब्ध कराती है। बड़ी टेक कंपनियाँ विशाल AI क्लस्टर बना रही हैं और लाखों AI एक्सेलेरेटर खरीद रही हैं—हर एक को बड़ी मात्रा में DRAM और विशेष मेमोरी की आवश्यकता होती है।

Micron के मुताबिक, कंपनी अभी कुछ बड़े ग्राहकों की मांग का केवल लगभग 50% से दो‑तिहाई ही पूरा कर पा रही है। यह बताता है कि मांग और सप्लाई के बीच कितना बड़ा अंतर है।

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