AnswersPublished17 sources
AI podbija ceny pamięci. Globalny niedobór DRAM uderza w serwery, komputery i smartfony
Serwery AI pochłaniają coraz większą część ograniczonych mocy produkcyjnych DRAM, ponieważ pamięć HBM wymaga układania wielu kości i zaawansowanego pakowania. Cena jednostkowa eksportowanego z Korei Południowej DRAM sięgnęła 92 183 dolarów za kilogram, ale jest to zagregowana wartość celna, a nie cena standardowego...
Opublikowane przezEdytowane za pomocą GPT-5.6 LunaObrazy wygenerowane za pomocą GPT Image 1.5
Research answer
Key takeaways
- Serwery AI pochłaniają coraz większą część ograniczonych mocy produkcyjnych DRAM, ponieważ pamięć HBM wymaga układania wielu kości i zaawansowanego pakowania.
- Cena jednostkowa eksportowanego z Korei Południowej DRAM sięgnęła 92 183 dolarów za kilogram, ale jest to zagregowana wartość celna, a nie cena standardowego układu pamięci.
- Skutki niedoboru wykraczają poza centra danych: rosną koszty sprzętu sieciowego, a prognozy Gartnera zakładają w 2026 roku spadek dostaw komputerów o 10,4 proc.
- Processing in Memory może pomóc w wybranych zastosowaniach brzegowej AI, lecz demonstracja Samsunga nie oznacza szybkiego zastąpienia pamięci HBM w wielkoskalowym trenowaniu modeli.
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How is the AI-driven global memory-chip shortage causing DRAM prices to surge and affecting data centers, enterprise networking equipment, s. Article summary: The shortage is a capacity-allocation shock: AI servers are absorbing disproportionately large amounts of HBM, so the same DRAM fabs cannot supply enough conventional DDR4, DDR5, LPDDR, and server memory. The result is s. Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
To szok związany z alokacją mocy, a nie zwykły skok popytu
Globalny kryzys pamięci najlepiej opisywać jako szok związany z alokacją mocy produkcyjnych. Serwery AI potrzebują ogromnych ilości pamięci o wysokiej przepustowości, czyli HBM (High Bandwidth Memory). Powstaje ona z wielu ułożonych pionowo kości DRAM i wymaga zaawansowanego pakowania oraz dodatkowych etapów kwalifikacji.
Gdy producenci przesuwają inwestycje i moce w stronę tego bardziej dochodowego segmentu, mniej zasobów pozostaje na zwykłe pamięci stosowane w serwerach, przełącznikach, komputerach osobistych i smartfonach.
Skala presji cenowej jest wyjątkowa. W pierwszych 20 dniach sierpnia jednostkowa wartość eksportowa DRAM z Korei Południowej wyniosła 92 183 dolary za kilogram — o 401 proc. więcej niż rok wcześniej i około 12,5 raza więcej niż w dołku ze stycznia 2023 roku. 11
Tej liczby nie należy jednak traktować jak giełdowej ceny konkretnego układu. To zagregowana wartość celna obliczona na podstawie wartości eksportu i masy, a nie notowanie ustandaryzowanego chipu DRAM. 13
Dlaczego HBM ogranicza podaż zwykłego DRAM?
HBM łączy wiele kości DRAM w jeden pionowo ułożony pakiet. Taka konstrukcja zapewnia przepustowość potrzebną akceleratorom AI, ale jednocześnie jest bardziej zależna od ograniczonych mocy produkcji wafli, zaawansowanego pakowania i testów kwalifikacyjnych niż konwencjonalna pamięć.
Liczą się także względy biznesowe. HBM oraz pamięci serwerowe o dużej pojemności trafiają do najszybciej rosnącej i najbardziej wartościowej części rynku. Producenci mają więc silną motywację, by kierować w ich stronę zarówno fabryki, jak i kapitał.
Konsekwencją jest mniejsza dostępność zwykłych pamięci DDR4, DDR5, LPDDR i DRAM dla serwerów — nawet jeśli popyt na te produkty wcale nie zniknął.
Goldman Sachs prognozuje, że ogólny niedobór DRAM zwiększy się z 5,0 proc. w 2026 roku do 5,9 proc. w 2027 roku, ponieważ ograniczone moce pochłaniają HBM dla serwerów AI oraz wysokopojemne pamięci serwerowe. 4 To prognoza, a nie pewny scenariusz, ale pokazuje, dlaczego obecna sytuacja jest postrzegana jako problem strukturalny, a nie krótkotrwałe zaburzenie rynku spot.
Centra danych napotykają podwójne wąskie gardło
Centrum danych przeznaczone do obsługi AI potrzebuje nie tylko akceleratorów obliczeniowych, lecz także pamięci, która będzie w stanie dostarczyć im dane z odpowiednią szybkością. Niedobór HBM może zatem spowolnić uruchamianie serwerów nawet wtedy, gdy operatorowi udało się już zdobyć procesory obliczeniowe.
Wyższe ceny HBM i konwencjonalnego serwerowego DRAM zwiększają również koszt każdego serwera. Najwięksi dostawcy chmurowi mają lepszą pozycję negocjacyjną dzięki skali zakupów i długoterminowym relacjom z producentami. Mniejsze firmy oraz klienci korporacyjni mogą natomiast napotkać opóźnienia, wyższe ceny systemów albo konieczność ograniczenia projektów do najbardziej wartościowych obciążeń.
Nie oznacza to, że wszystkie inwestycje w centra danych zostaną wstrzymane. Pamięć staje się jednak coraz ważniejszym ograniczeniem tempa wdrażania i ekonomiki systemów — obok akceleratorów, energii, sieci oraz zaawansowanego pakowania.
Przełączniki i sieci bezprzewodowe są szczególnie narażone
Kryzys dociera także do sprzętu sieciowego dla firm. Przełączniki kampusowe oraz urządzenia WLAN korzystają z pamięci DDR, więc ich producenci odczuwają tę samą presję kosztową co dostawcy serwerów i komputerów.
Według Dell’Oro cena spotowa układów DDR 8 Gb wzrosła w ciągu roku o 788 proc. Producenci sprzętu zwykle kupują pamięć na podstawie kontraktów, a nie po cenach spotowych, jednak rynek spot sygnalizuje presję, która stopniowo przenosi się do negocjacji umownych. Dell’Oro szacuje, że pamięć, która wcześniej odpowiadała za niski lub średni jednocyfrowy odsetek kosztu materiałowego przełączników kampusowych i urządzeń WLAN, może w dotkniętych problemem produktach stanowić około 30 proc. 54
Dla firm oznacza to kilka możliwych konsekwencji: podwyżki cen urządzeń, skromniejsze konfiguracje pamięci, przesuwanie cykli wymiany oraz dłuższe utrzymywanie istniejących konstrukcji. Dell’Oro ocenia, że wyraźna poprawa sytuacji w tym segmencie może nie nastąpić przed 2028 rokiem. 54 To jednak perspektywa rynkowa, a nie sztywna data — podaż, popyt i struktura produktów mogą się zmienić.
Komputery i smartfony mogą zdrożeć
Urządzenia konsumenckie mają mniej możliwości zamortyzowania gwałtownego wzrostu kosztów pamięci. Producent może podnieść cenę, zmniejszyć bazową ilość RAM-u lub pamięci masowej, ograniczyć koszty innych komponentów albo zaakceptować niższą marżę. Każde z tych rozwiązań oznacza jednak koszt dla kupującego lub producenta.
Gartner prognozuje, że w 2026 roku dostawy komputerów osobistych spadną o 10,4 proc., a smartfonów o 8,4 proc. w porównaniu z 2025 rokiem. Firma szacuje także, że łączny koszt DRAM i dysków SSD może do końca 2026 roku wzrosnąć o 130 proc., co przełożyłoby się na wzrost średnich cen komputerów o 17 proc. i smartfonów o 13 proc. 18
21
Najbardziej zagrożone są tańsze urządzenia. W ich przypadku pamięć stanowi większą część kosztu materiałowego, a klienci silniej reagują na podwyżki. Rynek może więc odpowiedzieć mniejszą liczbą modeli podstawowych, wyższymi cenami przy podobnej specyfikacji oraz dłuższym okresem użytkowania już posiadanych urządzeń.
Rynek półprzewodników dzieli się według rodzaju pamięci
Niedobór nie wpływa na wszystkie firmy z branży półprzewodników w ten sam sposób. Producenci z silnymi kompetencjami w zakresie HBM, zaawansowanego pakowania i współpracy z dostawcami akceleratorów AI mogą skorzystać na przesunięciu rynku w stronę pamięci premium.
Dostawcy skoncentrowani na komputerach, smartfonach, sprzęcie sieciowym i elektronice masowej mierzą się natomiast z trudniejszą kombinacją wyższych kosztów wejściowych, ograniczonej podaży i słabszego popytu na sztuki.
Strategiczne znaczenie ma dziś nie tylko produkcja układów logicznych w najnowszych procesach technologicznych. Coraz ważniejsze są technologia DRAM, układanie HBM, zdolności pakowania, uzyski produkcyjne oraz proces kwalifikowania produktów u klientów.
W efekcie powstaje bardziej podzielony rynek: pamięć premium dla AI może pozostawać bardzo rentowna, podczas gdy zwykły DRAM staje się drogi i trudno dostępny, ponieważ producenci przekierowują moce z dala od segmentu masowego.
Processing-in-Memory nie rozwiąże problemu od ręki
Jedną z potencjalnych odpowiedzi jest Processing-in-Memory (PIM) — technologia umieszczająca ograniczone układy obliczeniowe w pobliżu banków DRAM lub bezpośrednio w ich obrębie. Część obliczeń może być wtedy wykonywana tam, gdzie przechowywane są dane, co ogranicza konieczność przesyłania ich między pamięcią a procesorem AI.
Podczas konferencji Hot Chips 2026 Samsung zaprezentował LPDDR5X-PIM i poinformował o teście z wykorzystaniem modelu Meta Llama 3.1 8B uruchomionego na akceleratorze AI dla urządzeń brzegowych. W tym konkretnym porównaniu system osiągnął 81,3 tokena na sekundę, wobec 27 tokenów na sekundę przy użyciu standardowej pamięci LPDDR5X. 34
To istotny wynik dla opisanego testu, ale nie dowodzi, że PIM może zastąpić HBM w całym rynku AI. Technologia jest szczególnie interesująca dla wybranych zadań wnioskowania i zastosowań edge AI. Wielkoskalowe trenowanie modeli oraz inne zadania wymagające bardzo wysokiej przepustowości pamięci nadal opierają się na odmiennych architekturach.
Udana demonstracja nie oznacza też automatycznie powszechnej obecności PIM w komputerach osobistych czy smartfonach.
Co może zakończyć niedobór?
Prognozy sięgające 2027 lub 2028 roku należy traktować jako scenariusze, a nie pewnik. Presję mogą zmniejszyć między innymi:
- szybsze uruchomienie nowych mocy produkcyjnych DRAM i zaawansowanego pakowania;
- spowolnienie inwestycji w infrastrukturę AI, a tym samym mniejszy popyt na HBM;
- osłabienie popytu na urządzenia, które uwolniłoby część podaży pamięci konwencjonalnej;
- zastosowanie PIM i innych zmian architektonicznych w wybranych zadaniach;
- przeprojektowanie produktów pod kątem innych gęstości i konfiguracji pamięci.
Możliwy jest także odwrotny scenariusz. Silniejszy popyt na akceleratory AI, wolniejsza rozbudowa zakładów pakowania albo problemy z produkcją i kwalifikacją mogą przedłużyć kryzys.
Najważniejszy wniosek jest prosty: AI zmienia rynek pamięci od środka. Popyt na HBM nie tworzy wyłącznie kolejnej kategorii produktów — zmienia sposób rozdysponowania ograniczonych mocy DRAM. Dlatego niedobór, który zaczyna się w serwerach AI, może jednocześnie podnieść cenę przełącznika kampusowego, wydłużyć cykl wymiany komputera i utrudnić producentom smartfonów kontrolowanie kosztów urządzeń.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "AI podbija ceny pamięci. Globalny niedobór DRAM uderza w serwery, komputery i smartfony"?
Serwery AI pochłaniają coraz większą część ograniczonych mocy produkcyjnych DRAM, ponieważ pamięć HBM wymaga układania wielu kości i zaawansowanego pakowania.
What are the key points to validate first?
Serwery AI pochłaniają coraz większą część ograniczonych mocy produkcyjnych DRAM, ponieważ pamięć HBM wymaga układania wielu kości i zaawansowanego pakowania. Cena jednostkowa eksportowanego z Korei Południowej DRAM sięgnęła 92 183 dolarów za kilogram, ale jest to zagregowana wartość celna, a nie cena standardowego układu pamięci.
What should I do next in practice?
Skutki niedoboru wykraczają poza centra danych: rosną koszty sprzętu sieciowego, a prognozy Gartnera zakładają w 2026 roku spadek dostaw komputerów o 10,4 proc.