الملخص:
على الرغم من أنه تم الإبلاغ مرة واحدة في السوق أن NVIDIA تخطط لتقليل تكوين HBM للجيل التالي من مسرع Rubin AI من مكدس مكون من 12 طبقة إلى مكدس مكون من 8 طبقات، إلا أن آخر أخبار سلسلة التوريد تظهر أنه من المتوقع أن تظل منتجات سلسلة Rubin تهيمن عليها حلول HBM4 ذات 12 طبقة، وقد يواجه سوق الذاكرة ذات النطاق الترددي العالي جولة جديدة من الزيادات الكبيرة في الأسعار.
وفقًا لنتائج مسح سلسلة الصناعة التي استشهدت بها شركة Counterpoint Research، فإن الغالبية العظمى من منتجات هندسة Rubin ستظل تحافظ على تصميم HBM4 المكدس المكون من 12 طبقة المخطط له في الأصل. ويختلف هذا عن الشائعات السابقة التي تفيد بأن Nvidia تستعد للانتقال إلى تكوين HBM4 المكون من 8 طبقات على نطاق واسع.
وفقًا لخارطة الطريق الفنية الرسمية لشركة NVIDIA، سيتم تجهيز Rubin GPU بـ 12 طبقة من ذاكرة HBM4 المكدسة. تبلغ سعة الذاكرة القصوى لوحدة معالجة الرسومات الواحدة 288 جيجابايت ويمكنها تحقيق نطاق ترددي للذاكرة يصل إلى 22 تيرابايت/ثانية. بالنسبة للتدريب الحالي على نماذج اللغة ومهام الاستدلال واسعة النطاق، لا تزال سعة الذاكرة وعرض النطاق الترددي من المؤشرات الرئيسية التي تحدد الأداء. ولذلك، تعتقد الصناعة أن Nvidia ليس لديها حافز كبير للتنازل عن المواصفات الأساسية.
ذكرت وسائل الإعلام الكورية سابقًا أن Nvidia طلبت من Samsung Electronics وSK Hynix زيادة المعروض من منتجات HBM4 ذات 8 طبقات. وتشمل الأسباب الرئيسية إنتاجية التصنيع والتحكم في تبديد الحرارة وضغط سلسلة التوريد. نظرًا لأن HBM4 يزيد عرض واجهة الذاكرة إلى 2048 بت ويتطلب تكديسًا رأسيًا لـ 12 طبقة من شرائح DRAM، فإن تعقيد تصنيعه أعلى بكثير من الأجيال السابقة من المنتجات.
إلا أن آخر الأخبار تشير إلى أن هذين التصريحين ليسا بالضرورة متعارضين مع بعضهما البعض. يعتقد المطلعون على الصناعة أن Nvidia قد تستخدم HBM4 ذو 8 طبقات في بعض المنتجات لتخفيف ضغط القدرة الإنتاجية، لكن منتج Rubin الرئيسي لسوق الذكاء الاصطناعي المتطور سيظل محتفظًا بتكوين HBM4 المكون من 12 طبقة.
وفي الوقت نفسه، تنشأ تحديات أكبر من حالة العرض والطلب في سوق HBM. مع استمرار توسع البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، أصبحت HBM واحدة من أكثر الموارد ندرة في صناعة أشباه الموصلات العالمية.
تتوقع شركة أبحاث السوق TrendForce أنه بحلول عام 2027، قد يرتفع متوسط سعر مبيعات منتجات الذاكرة ذات النطاق الترددي العالي بنسبة 121% على أساس سنوي. السبب الرئيسي وراء ارتفاع الأسعار ليس نقص العرض بالمعنى التقليدي، ولكن ترقية هيكل المنتج. ومع حلول HBM4 الأكثر تكلفة تدريجيًا محل HBM3E، ودخول منتجات HBM4E اللاحقة إلى السوق، فإن متوسط سعر البيع الإجمالي سيرتفع بشكل ملحوظ.
وأشارت المؤسسة البحثية أيضًا إلى أنه حتى لو قامت NVIDIA بتوسيع استخدام HBM4 المكون من 8 طبقات، فقد لا تكون قادرة على تقليل تكاليف الذاكرة. نظرًا لأن كل مكدس HBM يتطلب تكوين شرائح منطقية أساسية باهظة الثمن (Base Dies)، فعندما يتم تقليل عدد طبقات التراص من 12 إلى 8، يجب توزيع تكلفة نفس الشرائح الأساسية على طبقات تخزين أقل، مما قد يؤدي إلى زيادة في تكاليف سعة الوحدة.
تظهر البيانات أنه بحلول عام 2027، قد يكون السعر لكل سعة جيجابت لمنتجات HBM ذات 8 طبقات أعلى بنسبة 10% إلى 20% من سعر HBM ذو 12 طبقة. وهذا يعني أن الفائدة الرئيسية من تقليل عدد طبقات التراص قد تكون تحسين قدرة التوريد وكفاءة الإنتاج، بدلاً من تقليل تكاليف الشراء بشكل مباشر.
يعتقد المحللون أنه مع دخول الذكاء الاصطناعي التوليدي والتدريب على النماذج الكبيرة وبناء مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي مرحلة جديدة، فإن طلب السوق على الذاكرة ذات النطاق الترددي العالي لا يزال ينمو بسرعة. بالنسبة لـ NVIDIA، فإن الحفاظ على تكوين HBM4 المكون من 12 طبقة يعني زيادة صعوبة التصنيع وتكاليف الشراء، ولكنه يمكن أن يضمن استمرار منصة Rubin في التمتع بنطاق ترددي للذاكرة ومزايا السعة الرائدة في الصناعة.
مع توقع دخول منصة Rubin إلى السوق في عام 2027، قد تشتد المنافسة بين رقائق الذكاء الاصطناعي عالية الأداء وسلسلة توريد HBM، وتصبح الذاكرة ذات النطاق الترددي العالي أحد العوامل الرئيسية التي تؤثر على تكلفة الجيل التالي من البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.
التعليقات