Основатель и генеральный директор компании Phison Пан Цзянь-чэн озвучил неутешительный прогноз для индустрии. По его словам, колоссальный спрос на память со стороны разработчиков искусственного интеллекта не собирается падать. Производители чипов (такие как Samsung, SK hynix и Micron) физически не успевают за рынком: даже открывая новые заводы, они могут увеличить мощности лишь на 50%.
Пан Цзянь-чэн предупреждает, что уже в четвертом квартале 2026 года может возникнуть ситуация, когда компании попросту не смогут купить чипы NAND Flash даже при наличии огромных бюджетов. По оценке главы Phison, этот разрыв между спросом и предложением настолько велик, что проблема дефицита растянется как минимум на 10 лет.
Главная причина кроется в архитектуре ИИ-серверов. Для сравнения: один серверный шкаф Nvidia NVL72 с новейшими ускорителями требует около 13 терабайт сверхскоростной памяти. Это вынуждает заводы перераспределять конвейеры в пользу высокомаржинальной серверной памяти (HBM), снабжая потребительский сектор по остаточному принципу.
Аналитики из компании Dell подтверждают опасения Phison. По их расчетам, если текущие темпы сохранятся, глобальный спрос на память к 2028 году может вырасти в невероятные 625 раз.
Ситуацию на потребительском рынке усугубляют долгосрочные контракты. Гиганты облачной инфраструктуры скупают память на годы вперед (соглашения заключаются на срок до 5 лет). В результате на долю обычных ПК, ноутбуков и игровых видеокарт остается критически мало запасов.
Уже в первом квартале 2026 года контрактные цены на DRAM и NAND подскочили более чем на 150–180%. В Phison отмечают, что если тренд не поменяется, индустрия потребительской электроники рискует серьезно пострадать из-за роста себестоимости устройств. Тем, кто планировал собрать или обновить ПК в ближайшее время, придется смириться с завышенными ценниками вплоть до 2027–2028 годов, когда в строй начнут массово вводить новые фабрики.
В конце марта 2026 года мы писали о возможном удешевлении оперативной памяти по всему миру. Тогда Google презентовала алгоритм TurboQuant для радикальной оптимизации работы искусственного интеллекта.
