Ściana Pamięci: Nowe Wąskie Gardło Sztucznej Inteligencji

Kluczowe wnioski z raportów Morgan Stanley

Główna teza: Od ściany obliczeniowej do ściany pamięci

Analitycy Morgan Stanley, na czele z Shawnem Kimem, stwierdzają, że główne wąskie gardło AI przesuwa się z „ściany obliczeniowej” w kierunku „ściany pamięci”. Ich kluczowe spostrzeżenie: „GPU decydują o tym, jak szybko działa AI, podczas gdy pamięć decyduje o tym, jak daleko AI może zajść” .

Przepustowość pamięci DDR5 wzrosła w ciągu ostatnich dwóch lat (2024–2026) zaledwie o 14%, podczas gdy zapotrzebowanie na tokeny w procesie inferencji AI wzrosło w tym samym okresie ponad 320-krotnie . Ta oszałamiająca rozbieżność jest strukturalnym źródłem wąskiego gardła. Pamięć stała się kluczowym ograniczeniem w miarę skalowania AI w kierunku zadań inferencyjnych, agentowych i wymagających długiego kontekstu .

„Chipflacja”: Ceny pamięci i struktura kosztów

Morgan Stanley ukuł termin „chipflacja”, aby opisać zjawisko gwałtownego wzrostu cen układów pamięci, które pozostają na wysokim poziomie z powodu popytu trwale przewyższającego podaż .

• Ceny układów pamięci wzrosły sześciokrotnie w ciągu ostatniego roku . Raport Morgan Stanley z 2 czerwca 2026 r. potwierdza: „Wzrost cen DRAM: 6-krotny (w ciągu ostatniego roku)” .
• DRAM osiągnął najwyższy poziom cen od prawie 30 lat .
• Ceny DRAM wzrosły o 125% w 2026 roku .
• Pamięć stanowi obecnie 73% kosztów komponentów (BOM) serwera z procesorem CPU .
• Giganci chmurowi zabezpieczyli dostawy poprzez długoterminowe umowy (LTA), tworząc dwupoziomowy rynek, gdzie nabywcy AI mają priorytet, a pozostali klienci zmagają się z ograniczeniami dostępności i jeszcze wyższymi cenami .

Zmiana struktury inwestycji w infrastrukturę AI do 2030 roku

• Wydatki na przechowywanie danych w chmurze (cloud storage) mają osiągnąć 418 miliardów dolarów do 2030 roku .
• Udział pamięci w nakładach inwestycyjnych operatorów chmurowych wzrośnie z 12% do 40% do 2027 roku .
• Pięciu największych hyperscalerów może wydać łącznie do 1,4 biliona dolarów na capex do 2028 roku . Morgan Stanley szacuje prawie 2,9 biliona dolarów na samą budowę globalnej infrastruktury centrów danych do 2028 roku .
• Bank identyfikuje rynek nowatorskich technologii pamięci o wartości 276 miliardów dolarów – innowacji niezbędnych do przezwyciężenia ograniczeń pojemności, przepustowości i kosztów .

Sześć zidentyfikowanych obszarów innowacji

Morgan Stanley wskazuje sześć obszarów kluczowych dla przełamania ściany pamięci :

1. Zaawansowane węzły procesowe – zmniejszanie geometrii komórek pamięci
2. Przeprojektowanie architektury pamięci – fundamentalne zmiany w budowie matryc pamięci
3. Zaawansowane techniki pakowania – układanie 3D i integracja heterogeniczna (np. HBM)
4. CXL (Compute Express Link) – umożliwienie pulowania i disaggregacji pamięci
5. Przetwarzanie w pamięci (PIM) – przeniesienie obliczeń do matrycy pamięci
6. Nowe materiały – nowatorskie dielektryki, przewodniki i materiały przełączające

Efekt domina: Wpływ na elektronikę użytkową

Morgan Stanley ostrzega, że popyt AI na pamięć wypiera podaż dla sprzętu konsumenckiego, tworząc dwupoziomowy rynek :

• Komputery PC: Niedobór pamięci na poziomie 15% w 2027 roku, co odpowiada 58 milionom komputerów .
• Smartfony: Niedobór pamięci na poziomie 12% w 2027 roku, co odpowiada 134 milionom urządzeń .

Prognozy dotyczące wielkości rynku i przychodów

• Morgan Stanley przewiduje, że rynek pamięci urośnie z około 220 miliardów dolarów w 2025 roku do około 890 miliardów dolarów .
• Zyski w branży pamięci mają wzrosnąć o 35–40% do 2027 roku .

Najlepsze wybory inwestycyjne

Rekomendowane przez Morgan Stanley spółki wykorzystujące zjawisko wąskiego gardła pamięci obejmują :

• Micron – producent pamięci, ekspozycja na DRAM i NAND
• Samsung Electronics – dominujący producent pamięci z pozycją lidera w HBM
• SK Hynix – wiodący dostawca HBM, wskazany jako beneficjent supercyklu w pamięciach AI
• SanDisk (wydzielona część Western Digital) – ekspozycja na NAND flash
• ASML – dostawca maszyn litograficznych EUV, zidentyfikowany jako kolejne wąskie gardło po pamięci

Analityk Shawn Kim podkreśla, że „pamięć jest nowym wąskim gardłem AI”, a możliwości inwestycyjne rozszerzają się poza GPU na CPU i pamięć w miarę skalowania agentowych obciążeń AI .