AI की दौड़ में अब मेमोरी सबसे बड़ी अड़चन बन रही है: इंटेल CEO की चेतावनी

AI इन्फ्रास्ट्रक्चर की चर्चा में आम तौर पर GPU और दूसरे प्रोसेसर सबसे ज्यादा सुर्खियां बटोरते हैं। लेकिन इंटेल के मुख्य कार्यकारी अधिकारी (CEO) लिप-बू टैन का कहना है कि असली रुकावट अब मेमोरी चिप हो सकती है।

15 सितंबर को कैलिफोर्निया के सांता क्लारा में AI Infra Summit में बोलते हुए टैन ने कहा कि मेमोरी की कमी ने पहले ही कुछ कारोबारी परियोजनाओं में देरी कराई है। उनके मुताबिक मेमोरी की कीमतें लगभग 5 से 7 गुना बढ़ चुकी हैं और AI की बढ़ती खपत के साथ स्थिति और खराब हो सकती है। 45

AI सर्वर क्यों बढ़ा रहे हैं दबाव

AI सर्वर को केवल शक्तिशाली कंप्यूट चिप नहीं चाहिए। उन्हें बड़ी क्षमता और तेज डेटा ट्रांसफर वाली मेमोरी भी चाहिए, खासकर हाई-बैंडविड्थ मेमोरी (HBM)। यही मेमोरी AI एक्सेलरेटर के साथ बड़ी मात्रा में इस्तेमाल होती है।

टैन की चेतावनी का सीधा मतलब यह है कि किसी कंपनी के पास GPU या अन्य कंप्यूट हार्डवेयर का ऑर्डर होने के बावजूद सर्वर तैनात नहीं हो पाएंगे, अगर पर्याप्त मेमोरी नहीं मिलती। यानी मेमोरी अब सर्वर के पुर्जों की सूची में एक साधारण लागत नहीं, बल्कि परियोजना की समयसीमा तय करने वाला जोखिम बन गई है। AI सर्वरों द्वारा HBM की आपूर्ति खींच लेने से इसका असर PC और स्मार्टफोन बाजार तक पहुंचने की रिपोर्ट है। 4

कमी जल्दी दूर करना आसान क्यों नहीं है

उपलब्ध जानकारी एक बुनियादी असंतुलन की ओर इशारा करती है: AI इन्फ्रास्ट्रक्चर की मांग, मेमोरी निर्माताओं की उपलब्ध आपूर्ति से तेज बढ़ रही है। टैन ने इसे AI क्षेत्र के लिए एक प्रमुख बाधा बताया और कहा कि हालात और बिगड़ेंगे। 5

फरवरी में टैन ने कहा था कि प्रमुख उद्योग कंपनियों से उनकी बातचीत के आधार पर उन्हें 2028 तक राहत नहीं मिलने की बात बताई गई है। इसे पूरे उद्योग के लिए पक्की समयसीमा नहीं, बल्कि आपूर्ति के बारे में एक वरिष्ठ उद्योग अधिकारी का आकलन मानना चाहिए। 8

वैश्विक DRAM उत्पादन क्षमता भी काफी केंद्रित है। एक विश्लेषण के अनुसार सैमसंग इलेक्ट्रॉनिक्स, SK hynix और माइक्रोन मिलकर वैश्विक DRAM उत्पादन क्षमता का लगभग 90% से 95% नियंत्रित करते हैं। ऐसे में मांग के तेज उछाल के दौरान नई क्षमता जोड़ना और संतुलन बहाल करना समय ले सकता है। 57

आपूर्ति कब तक तंग रह सकती है?

फिलहाल सामान्य स्थिति लौटने की कोई एक सत्यापित तारीख नहीं है। फिर भी अलग-अलग चेतावनियां बताती हैं कि यह समस्या कुछ महीनों की नहीं, बल्कि कई वर्षों तक चलने वाला जोखिम हो सकती है:

• लिप-बू टैन का आकलन: प्रमुख आपूर्तिकर्ताओं से मिली जानकारी के आधार पर 2028 तक राहत नहीं। 8
• Phison का आकलन: सह-संस्थापक और CEO K.S. Pua ने कहा कि NAND फ्लैश मेमोरी को 2027 में अपनी सबसे खराब कमी का सामना करना पड़ सकता है। 17
• बाजार का संदर्भ: आपूर्ति तंगी, बढ़ती कीमतों और कई-वर्षीय खरीद प्रतिबद्धताओं का दबाव तकनीकी कंपनियों की योजना और निवेश को बदल रहा है। 57

ये अनुमान हैं, निश्चित नतीजे नहीं। AI निवेश की गति, नई उत्पादन क्षमता, और मेमोरी के अधिक कुशल उपयोग वाली तकनीकें तस्वीर बदल सकती हैं।

PC, स्मार्टफोन और AI परियोजनाओं पर क्या असर पड़ सकता है

जब कम उपलब्ध मेमोरी को उच्च प्राथमिकता वाले AI इन्फ्रास्ट्रक्चर के लिए आवंटित किया जाता है, तो संवेदनशील या कम-मार्जिन वाले उत्पाद वर्गों पर दबाव बढ़ सकता है। Summit से जुड़ी रिपोर्टिंग में PC और स्मार्टफोन तक कमी व कीमतों के असर फैलने का उल्लेख किया गया है। 4

AI क्षमता बनाने वाली कंपनियों के लिए इसके तीन व्यावहारिक सबक हैं:

1. मेमोरी की खरीद जल्दी तय करें। सिर्फ कंप्यूट हार्डवेयर मिल जाना पर्याप्त नहीं है।
2. डिजाइन के शुरुआती चरण में मेमोरी को शामिल करें। क्षमता, बैंडविड्थ और आवंटन का जोखिम सिस्टम आर्किटेक्चर का हिस्सा होना चाहिए।
3. एक बाधा दूसरी बाधा को जन्म दे सकती है। ज्यादा एक्सेलरेटर लगाने पर मेमोरी के साथ बिजली और कूलिंग की जरूरत भी बढ़ती है।

बिजली और कूलिंग भी उतनी ही अहम चुनौतियां

टैन ने समस्या को केवल मेमोरी तक सीमित नहीं बताया। उन्होंने पर्याप्त बिजली की उपलब्धता और बेहतर कूलिंग तकनीक विकसित करने को भी चिप तथा AI इन्फ्रास्ट्रक्चर बाजार की बड़ी चुनौतियों में गिना। 5

इससे साफ है कि बड़े पैमाने पर AI चलाने के लिए कंप्यूट, मेमोरी, नेटवर्किंग, बिजली आपूर्ति और ताप प्रबंधन—सभी का साथ-साथ विस्तार जरूरी है। मेमोरी की उपलब्धता बढ़ने से एक रुकावट कम होगी, लेकिन अत्यधिक सघन AI सिस्टम चलाने की दूसरी भौतिक सीमाएं बनी रहेंगी।

निष्कर्ष

टैन की चेतावनी यह है कि AI हार्डवेयर की अगली बड़ी अड़चन प्रोसेसर नहीं, मेमोरी हो सकती है। सीमित आपूर्ति परियोजनाओं को टाल रही है, कीमतें तेजी से बढ़ चुकी हैं और निकट अवधि में बाजार तंग रहने का जोखिम बना हुआ है। 2028 तक राहत न मिलने का टैन का आकलन और 2027 के लिए NAND कमी पर Phison की चेतावनी दबाव की अवधि का संकेत देते हैं—हालांकि ये पूर्वानुमान हैं, अंतिम निष्कर्ष नहीं। 4817

AI क्षमता की योजना बनाने वाली कंपनियों को अब मेमोरी, बिजली और कूलिंग को एक्सेलरेटर खरीद जितना ही महत्वपूर्ण इन्फ्रास्ट्रक्चर जोखिम मानकर चलना होगा।