AI "davamlı öyrənmə" yeni yaddaş dövrünü başlada bilər! Citi: HBM, server DRAM və eSSD tələbi artmaqdadır, qıtlıq 2031-ci ilə qədər davam edə bilər

Doğru Maliyyat APP-i xəbər verir ki, Citi-nin ən son qlobal yarımkeçiricilər sənayesi hesabatında qeyd olunur ki, süni intellektin ənənəvi təlim və çıxarma modellərindən daha da irəliləyərək "davamlı öyrənmə" dövrünə keçməsi ilə qlobal yaddaş çip bazarında struktur tələb artımının yeni dövrünün başlaya biləcəyi ehtimalı var. İndiki AI modelləri əsasən bir dəfəlik təliməsindən fərqli olaraq, davamlı öyrənmə modeli yeni məlumatları davamlı olaraq qəbul etməklə, öz biliklərini yeniləməklə yanaşı, əvvəlki öyrəndiklərini qoruyub çağırmaq üçün imkan tələb edir. Bu HBM, server DDR5 və müəssisə SSD (eSSD) üçün eyni vaxtda tələb artımına yol açacaq və bu da qlobal yaddaş bazarında təchizat çatışmazlığının 2028-ci ildə daha da ciddi olmasına, hətta 2031-ci ilə qədər davam etməsinə səbəb ola bilər.

Citi hesab edir ki, davamlı öyrənmə gələcək beş ildə AI inkişafının əsas temalarından biri olacaq. Bu modeldə AI modelləri artıq təlimdən sonra statik qalmır, yeni tapşırıqlar, məlumatlar və biliklərə əsaslanan inkremental təlimlər aparır, eyni zamanda əvvəllər əldə edilmiş bilgini unutmaqdan yayınır. Beləliklə, davamlı model yeniləmələri və keçmiş məlumatlara giriş tələbi AI sistemlərinin hesablama və yaddaş resurslarına istehlakını nəzərəçarpacaq dərəcədə artıracaq.

Bankın proqnozuna görə, 2027-ci ildən başlayaraq, AI təlim və çıxarışlarında yaddaş tələbi eyni vaxtda artacaq. Burada HBM davamlı təlim və model yenilənməsindən, server DDR5 və SoCAMM2 AI çıxarış və CPU iş yükü artımından, eSSD isə keçmiş məlumatların və KV Cache kimi dataların uzun müddətli yadda saxlanılması tələbindən faydalanacaq.

Bu tendensiyada Citi Samsung Electronics, SK Hynix (SKHY.US), Micron Technology (MU.US), SanDisk (SNDK.US) və Kioxia-nı yaddaş sahəsində əsas seçimlər hesab edir; yarımkeçirici avadanlıq və material sahəsində isə LANQi Technology, Applied Materials (AMAT.US), Lam Research (LRCX.US), TES, Eugene Technology və TechWing-ə üstünlük verir.

AI "davamlı öyrənmə" dövrünə daxil oldu – Yaddaş tələbindəki məntiq dəyişir

Citi qeyd edir ki, hazırda AI modellərində əsas məhdudiyyət var: model təlim zamanı öyrəndiyi bilikləri saxlayır, lakin istifadəçilərin sonrakı qarşılıqlı əlaqələrini və davamlı olaraq yaranan yeni məlumatları avtomatik şəkildə model parametrlərinə inteqrasiya etmir.

Davamlı öyrənmə bu problemi həll etməyə çalışır. Model yeni tapşırıqlar və bilikləri davamlı qəbul etməli, eyni zamanda əvvəlki bilgini qoruyub saxlamalıdır. Burada ən böyük texnoloji çətinliklərdən biri "katastrofik unudulma"nın qarşısını almaqdır, yəni model yeni bilik öyrənərkən əvvəlki bacarıqları itirə bilər.

Bu dəyişiklik bütün AI yaddaş sənaye zəncirini yenidən formalaşdırmağa səbəb ola bilər.

2022-dən 2024-ə qədər AI təlim modellərinin ölçüsü sürətlə böyüdükcə HBM tələbində partlayış yaşanıb, ənənəvi DRAM və NAND tələbi isə nisbətən zəifdi. 2025-ci ilin ikinci yarısından başlayaraq, AI çıxarış tapşırıqları daha mürəkkəb olduqca server DDR5 və eSSD tələbi tez sürətlə artmağa başlayır.

Citi proqnozlaşdırır ki, 2027-2028-ci ilin birinci yarısında davamlı öyrənmə dövrünün birinci mərhələsinə giriləcək. Bu dövr ərzində AI serverləri həm davamlı təlim, model yeniləmə, həm də getdikcə daha kompleks çıxarış tapşırıqları yerinə yetirəcək, nəticədə HBM, server DRAM, SoCAMM2 və eSSD tələbində ilk dəfə eyni vaxtda və sürətli artım yaşanacaq.

2028-ci ilin ikinci yarısından sonra, fərdi AI və fiziki AI (Physical AI) yeni tələbin əsas drayverinə çevrilə bilər. Kənar AI, lokal məlumat idarəetməsi və robotik tətbiqlərin geniş yayılması ilə terminal cihazları davamlı olaraq ətraf mühitə uyğunlaşmaq üçün daimi yaddaşa ehtiyac duyacaq, yerli və kənar yaddaş tələbi də artım dövrünə qoşulacaq.

Qeyd etmək lazımdır ki, AI Token istifadəsi çox sürətlə genişlənir. Hesabatın 3-cü səhifəsində göstərilir ki, 2025 yanvar – 2026 avqust arasında AI Token-in aylıq istifadəsinin birləşmiş aylıq artım tempi təxminən 31% olub, 2026 avqustda illik artım 2434%-ə çatıb. Citi hesab edir ki, bu tendensiya AI iş yükü və yaddaş intensivliyinin uzun müddətli artımını dəstəkləyir.

HBM tələbi 2027-ci ildə 62%, 2028-ci ildə 69% artacaq

Bütün yaddaş məhsulları arasında HBM AI təlim və davamlı öyrənmə sahəsində ən birbaşa fayda gətirən sahələrdən biri olaraq qalır.

Baxmayaraq ki, bazarda son vaxtlar AI çipin HBM konfiqurasiyasının aşağı salınması və AI təhlükəsizliyi ilə bağlı müəyyən narahatlıqlar var, Citi hesab edir ki, bu, HBM-yə ümumi tələb zəifləmə anlamına gəlmir. Əksinə, AI çip istehsalçıları "Scale-up"dan "Scale-out" arxitekturasına keçirlər, yəni daha çox akselerator yerləşdirilir, bu da sistem səviyyəsində HBM tələbinin davamlı yüksəlməsinə səbəb olur.

Citi proqnozlaşdırır ki, 2027-ci ildə HBM bit tələbi illik 62% artaraq 75,2 milyard Gb-ə çatacaq, 2028-də bir daha 69% artaraq 127 milyard Gb olacaq, bu əvvəlki proqnoza təxminən iki dəfə çoxdur. Nvidia-dan başqa, Broadcom (AVGO.US), Google kimi ASIC çip tələbi də əsas artım mənbəyi olacaq.

Daha vacibi, yaddaş istehsalçıları istehsalı aktiv şəkildə artırsa da, HBM təchizatı tələbi qarşılamaya bilər.

Citi proqnozlaşdırır ki, 2027-ci ildə HBM tələbi 2026-cı ilin 46,4 milyard 1Gb ekvivalent vahidindən 75,2 milyard vahidə yüksələcək, təchizat isə 36,1 milyarddan 59,3 milyarda artacaq; bank proqnozlaşdırır ki, 2027-ci ildə HBM təchizatı yenə də kifayət olmayacaq (təchizat boşluğu təxminən 21% olacaq); 2028-ci ildə ASIC göndərişi daha da artdıqca, bu boşluq təxminən 36%-ə qədər genişlənə bilər.

Buna görə Citi, yaxın vaxtlarda HBM "standart aşağı salma"nı daha çox təchizatın çatışmazlığı fonunda resursların səmərəliliyinin artırılması, AI akselerator göndərişinin maksimumlaşdırılması tədbiri kimi görür, tələbin zəifləməsi kimi deyil.

AI çıxarışı ikinci artım mühərrikinə çevrilir – server DRAM tələbi 2027-ci ildə 51% artacaq

Əgər HBM əsasən AI təlimdən faydalanırsa, server DRAM AI çıxarış və davamlı öyrənmənin genişlənməsindən əhəmiyyətli fayda qazanacaq.

Citi proqnozlaşdırır ki, davamlı öyrənmənin təsiri ilə 2027-ci ildə server DRAM tələbi 50%-dən çox artacaq, eyni zamanda eSSD tələbi də təxminən 50% artacaq. AI çıxarış tapşırıqları getdikcə daha kompleks olduqca CPU tələbi və server yaddaş tutumu daha da artacaq.

Bankın proqnozuna görə, server DRAM tələbi 2026-cı ilin 226,3 milyard 1Gb ekvivalent vahidindən 2027-ci ilin 341,7 milyard vahidinə yüksələcək, illik təxminən 51% artacaq. Serverlər həmin dövrdə qlobal DRAM tələbinin təxminən 67%-ni təşkil edəcək və ən böyük tətbiq bazarı olaraq qalacaq.

Bu tendensiya həm də AI çipinin bir akselerator üçün HBM konfiqurasiyasının azaldılması ilə bağlıdır. Bir sıra KV Cache və digər yaddaş iş yükü HBM-dən server DRAM və ya xarici yaddaşa ötürüldükdə, server DRAM və eSSD tələbi daha da arta bilər.

Citi bildirir ki, yaddaş müştəriləri bəzi uzunmüddətli təchizat razılaşmalarının (LTA) müddətini üç ildən beş ilə uzadırlar, bu da gələcək illərdə yaddaş tələbinin daha yaxşı proqnozlaşdırıldığını göstərir.

eSSD tələbi partlayış yaşayacaq – 2027-ci ildə təxminən 53% artım gözlənilir

NAND bazarı da davamlı öyrənmə dövründə əsas fayda götürənlərdən biri ola bilər.

Davamlı öyrənmə AI modelinin yeni məlumatları öyrənməklə yanaşı, keçmişdə əldə edilmiş böyük miqdarda məlumatı da qoruyub saxlamasını tələb edir, bu da daha böyük uzun müddətli yaddaş tutumu zərurətini yaradır.

Citi proqnozlaşdırır ki, 2027-ci ildə qlobal NAND tələbi illik 29,1% artacaq, bu 21,2% təchizat artımından yüksəkdir; müəssisə səviyyəli SSD tələbi illik 52,9% artacaq, bu da ümumi SSD-nin 45% artım tempindən xeyli yüksəkdir.

Bu artımı sürətləndirən əsas faktorlardan biri KV Cache ötürülməsidir. AI akseleratorlarının HBM konfiqurasiyasının azaldılması ilə daha çox KV Cache və digər yaddaş iş yükü xarici yaddaşa ötürülür, beləliklə yüksək tutumlu QLC müəssisə SSD tələbi artır.

Citi həm də qeyd edir ki, AI serverləri GPU yaxınlığında yaddaş konfiqurasiyalarını artırır və QLC SSD istifadə edərək daha çox məlumat akselerator yaxınlığında saxlanılır, modelin yaddaşı və məlumat giriş səmərəliliyi yüksəlir.

Eyni zamanda, istehlakçı elektronika NAND tələbi mobil və PC bazarının zəifliyindən təsirlənə bilər, lakin Citi AI çıxarışdan gələn müəssisə tələbinin bu təsiri kompensasiya etmək üçün yetərli olacağını düşünür. Hesabatda qeyd olunur ki, Çin də daxil olmaqla AI data mərkəzləri getdikcə daha çox SSD-ni HDD əvəzləyici kimi düşünürlər, bu da 2027-ci ildən başlayaraq eSSD üçün potensial tələbin daha da genişlənə biləcəyinə səbəb olur.

DRAM təchizat-tələb boşluğu 2028-də 9.7% genişlənir – qiymət artımı dövrü davam edəcək

Tələbin sürətli artımı fonunda yaddaş sənayesinin təchizat artımı yenə də məhdud qalır.

Citi proqnozlaşdırır ki, 2027-ci ildə qlobal DRAM bit tələbi illik təxminən 30,2% artacaq, bu 18,8% təchizat artımından xeyli yüksəkdir, nəticədə 2026-cı ilin bazar balansından çatışmazlığa keçiləcək, boşluq təxminən 8,7% olacaq; 2028-ci ildə bu boşluq təxminən 9,7%-ə genişlənəcək.

Təchizat məhdudiyyətlərinin əsas səbəbi iki amildir: Samsung Electronics, SK Hynix və Micron daha çox DRAM istehsal gücünü HBM-ə yönəldir; ikinci tərəfdən, inkişaf etmiş prosesə keçid yavaşlayır, yeni wafer zavodları uzun tikinti müddəti tələb edir, beləliklə əlavə bit tədarükü tez reallaşmır.

Citi proqnozlaşdırır ki, 2027-ci ildə DRAM sənayesinin orta wafer istehsal gücü illik təxminən 8% artacaq, illik DRAM bit təchizatı isə təxminən 18,8% artacaq, buna görə də təchizat çatışmazlığı 2027 boyunca qalacaq.

Təchizat və tələbin sıxlığı yaddaş qiymətlərinin güclü qalacağına işarədir.

Citi proqnozlaşdırır ki, 2026-cı ildə DRAM orta qiyməti 242,4% kəskin artımdan sonra, 2027-də ORTA ASP yenə də illik 23,1% artacaq. Baxmayaraq ki, artım 2026-dakı ekstremal səviyyədən az olsa da, HBM və ənənəvi DRAM tələbinin çatışmazlığı qiymətin yüksəlməsini dəstəkləyəcək.

NAND də təchizat çatışmazlığı dövrünə daxil olur – Qıtlıq 2031-ə qədər davam edə bilər

NAND bazarında da təchizat təzyiqi artır.

Citi proqnozlaşdırır ki, 2027-ci ildə NAND tələbi illik təxminən 29% artacaq, təchizat isə cəmi təxminən 21% artacaq, boşluq təxminən 6,1% olacaq; 2028-də tələbin artımı 33%, təchizatın artımı isə 25%-dir, bazar yenə də çatışmazlıqda qalacaq, boşluq təxminən 5,5% olacaq.

Bu vəziyyətin əsas səbəbi qlobal yaddaş istehsalçılarının hazırda DRAM və HBM istehsal gücünü artırmağa üstünlük verməsi, bununla da NAND əlavə istehsal gücünü məhdudlaşdırmasıdır.

Citi proqnozlaşdırır ki, davamlı öyrənmə, yüksək sıxlıqlı eSSD, Nvidia KV Cache ötürülməsi və 2028-dən sonra fərdi AI və fiziki AI tələbinin birgə gücü ilə qlobal yaddaş təchizat çatışmazlığı 2028-də daha da pisləşəcək və 2031-ə qədər davam edəcək.

Bu o deməkdir ki, hazırda yaddaş dövrü artıq yalnız smartfonlar, PC-lərdə stok doldurulması kimi ənənəvi amillərlə yönəldilən qısamüddətli dövr olmayacaq, getdikcə AI hesablama arxitekturasının dəyişməsi ilə struktur tələb artımına çevrilir.

Yaddaş istehsalçıları kütləvi istehsalı genişləndirir – Avadanlıq və material şirkətləri paralel fayda götürür

Uzunmüddətli tələbin artımına cavab olaraq, yaddaş istehsalçıları daha böyük miqyaslı kapital yatırımlarına başlayır və bu, AI yaddaş investisiya imkanlarını yarımkeçirici avadanlıq və material sənaye zəncirinə də yayır.

Citi proqnozlaşdırır ki, qlobal DRAM və NAND kapital qoyuluşları 2026-cı ilin təxminən 54,9 milyard dollarından 2027-ci ildə 80,4 milyard dollara yüksələcək, illik 46,5% artım; burada DRAM kapital xərcləri 58,6 milyard dollara çatacaq, illik 51,6% artım; NAND kapital xərcləri 21,8 milyard dollara çatacaq, illik 34,2% artım.

Daha uzunmüddətli perspektivdə, hesabatda qeyd olunur ki, qlobal DRAM və NAND kapital xərcləri 2031-də təxminən 322,5 milyard dollara çatacaq, burada DRAM təxminən 254 milyard dollar, NAND təxminən 68,5 milyard dollar olacaq.

Buna görə Citi hesab edir ki, bu yaddaş bazarı dövrü yalnız yaddaş çip istehsalçıları üçün fiada deyil, həm də yarımkeçirici avadanlıq və material istehsalçılarına mərhələli şəkildə fayda gətirəcək.

Yaddaş sahəsində bank Samsung Electronics, SK Hynix, Micron Technology, SanDisk və Kioxia-nı əsas seçimlər hesab edir; avadanlıq və material sahəsində isə LANQi Technology, Applied Materials, Lam Research, TES, Eugene Technology və TechWing-ə üstünlük verir. Citi hesab edir ki, davamlı öyrənmə və orta-uzunmüddətli fərdi AI inkişafının yaddaş tələbini struktur olaraq artırması ilə yaddaş istehsalçıları daimi təchizat çatışmazlığından birbaşa faydalanacaq, avadanlıq və material şirkətləri isə böyük kapital xərcləri və daha yüksək wafer zavodu gücündən fayda götürəcək.