AI «постоянное обучение» может запустить новый цикл хранения! Citi: спрос на HBM, серверный DRAM и eSSD растет, дефицит может продолжаться до 2031 года

Как сообщает Zhihui Finance APP, Citibank в последнем мировом отчёте по полупроводниковой промышленности заявил, что с переходом искусственного интеллекта от традиционных режимов обучения и вывода к эпохе «непрерывного обучения» глобальный рынок чипов памяти может столкнуться с новым циклом структурного роста спроса. В отличие от существующих AI-моделей, которые в основном полагаются на одноразовое обучение, непрерывное обучение требует от моделей постоянного усвоения новых данных, обновления собственных знаний, а также сохранения и доступа к ранее изученной информации. Это означает, что спрос на HBM, серверные DDR5 и корпоративные SSD (eSSD) может вырасти одновременно, что приведёт к ещё большему дефициту на мировом рынке памяти в 2028 году, а возможно, дефицит продлится до 2031 года.

В Citibank считают, что непрерывное обучение станет одной из ключевых тем развития AI в следующие пять лет. В этой модели AI-модели не остаются статичными после завершения тренировки, а способны постоянно проходить дополнительное обучение на новых задачах, данных и знаниях, при этом избегая потери уже полученной информации. Такое постоянное обновление моделей и потребность в доступе к историческим данным значительно увеличат потребление вычислительных и запоминающих ресурсов AI-системами.

Банк ожидает, что начиная с 2027 года спрос на память для AI-обучения и вывода будет ускоряться одновременно. HBM получит выгоду от непрерывного обучения и обновления моделей, серверная DDR5 и SoCAMM2 — от увеличения нагрузок AI-вывода и CPU, а eSSD возьмёт на себя долгосрочное хранение исторических данных и таких задач, как KV Cache.

В связи с этой тенденцией Citibank выделяет Samsung Electronics, SK Hynix (SKHY.US), Micron Technology (MU.US), SanDisk (SNDK.US) и Kioxia как приоритетные компании в секторе памяти; в сфере полупроводникового оборудования и материалов банк предпочитает Montage Technology Company, Applied Materials (AMAT.US), Lam Research (LRCX.US), TES, Eugene Technology и TechWing.

AI вступает в эпоху «непрерывного обучения»: логика спроса на память меняется

Citibank отмечает, что у современных AI-моделей существует серьёзное ограничение: хотя они могут сохранять знания, полученные в ходе тренировки, последующие взаимодействия пользователей и новые данные не интегрируются автоматически в параметры модели.

Непрерывное обучение направлено на решение этой проблемы. Модели должны постоянно обучаться новым задачам и знаниям, при этом сохранять уже усвоенную информацию. Одной из крупнейших технических задач здесь выступает предотвращение так называемого «катастрофического забывания» — потери изначальных способностей модели при усвоении новой информации.

Это изменение может привести к перестройке всей цепочки поставок AI-памяти.

В 2022–2024 годах по мере роста масштабов моделей AI спрос на HBM начал расти взрывными темпами, в то время как спрос на традиционные DRAM и NAND оставался слабым. Однако с начала второй половины 2025 года, когда задачи AI-вывода станут сложнее, спрос на серверные DDR5 и eSSD начнёт быстро увеличиваться.

Citibank ожидает, что с первой половины 2027 по первую половину 2028 года начнётся первый этап непрерывного обучения. В этот период AI-серверам потребуется одновременно поддерживать непрерывное обучение, обновление моделей и выполнение всё более сложных задач вывода; поэтому спрос на HBM, серверную DRAM, SoCAMM2 и eSSD впервые может вырасти синхронно и стремительно.

Во второй половине 2028 года персональный AI и физический AI (Physical AI) могут стать дополнительными драйверами спроса. С распространением edge-AI, локального управления данными, роботов и других применений терминальные устройства будут нуждаться в долговременной памяти и постоянной адаптации к окружающей среде, тогда как местные и edge-хранилища могут вступить в этот цикл роста.

Стоит отметить, что объём использования AI Token уже продолжает расти ускоренными темпами. Согласно данным на странице 3 отчёта, с января 2025 по август 2026 совокупный месячный темп роста использования AI Token составлял около 31%, а годовой рост в августе 2026 года достигал 2434%. Citibank считает, что эта тенденция дополнительно подтверждает долгосрочное повышение интенсивности AI-нагрузок и спроса на память.

Спрос на HBM в 2027 году может вырасти на 62%, а в 2028 — ещё на 69%

Среди всех продуктов памяти HBM остаётся одним из самых прямых выгодоприобретателей AI-обучения и непрерывного обучения.

Несмотря на недавние опасения рынка относительно снижения конфигурации HBM в AI-чипах и проблем с безопасностью AI, Citibank считает, что это не сигнал ослабления общего спроса на HBM. Напротив, производители AI-чипов переходят от архитектуры «Scale-up» к «Scale-out», т.е. увеличивают вычислительные мощности, развертывая больше ускорителей, что всё ещё стимулирует системный спрос на HBM.

Citibank ожидает, что спрос на HBM в 2027 году вырастет на 62% по сравнению с прошлым годом и достигнет 75,2 млрд Gb, а в 2028 году — ещё на 69%, до 127 млрд Gb, что примерно вдвое превышает предыдущие прогнозы. Помимо Nvidia, важным источником роста будет и спрос на ASIC-чипы Broadcom (AVGO.US), Google и других компаний.

Более того, даже при активном расширении производства поставщиками памяти предложение HBM может не поспевать за спросом.

Citibank прогнозирует, что в 2027 году спрос на HBM вырастет с 46,4 млрд 1Gb-эквивалентных единиц в 2026 году до 75,2 млрд, а предложение — с 36,1 млрд до 59,3 млрд, что означает дефицит HBM около 21% в 2027 году; а в 2028-м, по мере дальнейшего роста поставок ASIC, дефицит может увеличиться примерно до 36%.

Поэтому Citibank рассматривает недавние «снижения спецификаций» HBM скорее как способ повышения эффективности использования ресурсов и максимизации отгрузок AI-ускорителей на фоне дефицита поставок, а не как признак слабости спроса.

AI-вывод становится вторым двигателем роста: спрос на серверную DRAM в 2027 году может подскочить на 51%

Если основную выгоду от AI-обучения получает HBM, то серверная DRAM имеет все шансы стать ключевым бенефициаром расширения AI-вывода и непрерывного обучения.

Citibank ожидает, что под влиянием непрерывного обучения спрос на серверную DRAM в 2027 году вырастет более чем на 50%, а спрос на eSSD — примерно на 50%. С ростом сложности AI-вывода потребности в CPU и серверной оперативной памяти также будут увеличиваться.

Подробно банк прогнозирует, что спрос на серверную DRAM увеличится с 226,3 млрд 1Gb-эквивалентных единиц в 2026 году до 341,7 млрд в 2027 году, что означает рост примерно на 51%. На тот момент доля серверов в мировом спросе на DRAM составит около 67%, сохраняя за собой статус крупнейшего сегмента применения.

Эта тенденция также коррелирует со снижением конфигурации HBM на каждом отдельном ускорителе AI-чипа. При переводе таких задач, как KV Cache, из HBM в серверную DRAM или внешние хранилища, спрос на серверную DRAM и eSSD может только возрасти.

Citibank отмечает, что клиенты памяти продлевают сроки некоторых долгосрочных соглашений о поставках (LTA) с трёх до пяти лет, что также говорит о росте прогнозируемого спроса на память на ближайшие годы.

Спрос на eSSD может вырасти взрывными темпами: рост на 53% в 2027 году

Рынок NAND также может стать ключевым бенефициаром эпохи непрерывного обучения.

Непрерывное обучение означает, что AI-модели должны не только постоянно изучать новую информацию, но и хранить огромные объёмы ранее полученных данных, что требует значительного увеличения долгосрочной ёмкости хранения.

Citibank ожидает, что мировой спрос на NAND в 2027 году увеличится на 29,1% в годовом выражении, что превышает рост предложения в 21,2%; при этом спрос на корпоративные SSD может вырасти на 52,9%, что заметно опережает общий рост SSD на 45%.

Одним из главных факторов такого роста является разгрузка KV Cache. По мере того как некоторые AI-ускорители снижают конфигурацию HBM, всё больше KV Cache и других нагрузок оперативной памяти могут быть перенесены во внешние хранилища, и поэтому высокоёмкие QLC-cерверные SSD становятся ещё более востребованными.

Citibank также отмечает, что AI-серверы увеличивают конфигурацию памяти вблизи GPU, в том числе внедрение QLC SSD, позволяя большему объёму данных размещаться ближе к ускорителям, повышая эффективность хранения данных и быстродействие моделей.

В то же время потребительский спрос на NAND может пострадать из-за вялых рынков смартфонов и ПК, однако Citibank считает, что рост корпоративного спроса, происходящий благодаря AI-выводу, способен это компенсировать. В отчёте также отмечается, что AI-центры обработки данных, включая китайские, всё активнее рассматривают переход на SSD вместо HDD, что может дополнительно расширить потенциальный спрос на eSSD с 2027 года.

Дефицит DRAM может увеличиться до 9,7% в 2028 году: цикл роста цен продолжится

Обратная сторона быстрого роста спроса — ограничения на расширение предложения в отрасли памяти.

Citibank ожидает, что в 2027 году мировое потребление DRAM вырастет примерно на 30,2% по сравнению с предыдущим годом, значительно превысив темпы роста предложения в 18,8%. Это переведёт рынок из состояния баланса в 2026 году к дефициту примерно в 8,7% в 2027 году; в 2028 году этот дефицит, по прогнозу, ещё увеличится до 9,7%.

Ограничения предложения обусловлены двумя факторами. Во-первых, Samsung Electronics, SK Hynix и Micron всё больше мощности DRAM выделяют под HBM; во-вторых, переход на передовые технологические процессы замедляется, а строительство новых фабрик занимает много времени, поэтому предложение новых битов не может быстро подрасти.

Citibank ожидает, что в 2027 году среднегодовые производственные мощности DRAM вырастут всего примерно на 8%, а общий рост предложения по битам DRAM составит около 18,8%, из-за чего дефицит будет характерен для всего 2027 года.

Дефицит также означает, что цены на память, вероятно, сохранятся на высоком уровне.

Citibank прогнозирует, что после роста совокупной средней отпускной цены на DRAM на 242,4% в 2026 году, в 2027 году этот показатель может вырасти ещё на 23,1%. Хотя темпы роста будут значительно ниже экстремального уровня 2026 года, устойчивый дефицит HBM и традиционной DRAM может продолжать поддерживать дальнейший рост цен.

NAND также входит в фазу дефицита: нехватка может продлиться до 2031 года

Давление на предложение на рынке NAND также возрастает.

Citibank ожидает, что в 2027 году спрос на NAND вырастет примерно на 29% по сравнению с прошлым годом, а предложение — только на 21%, что создаст дефицит около 6,1%; в 2028 году спрос на NAND вырастет на 33%, опережая рост предложения на 25%, дефицит останется на уровне 5,5%.

Одна из главных причин этого — мировой производители памяти сейчас в первую очередь расширяют мощности DRAM и HBM, что ограничивает возможности нарастить производство NAND.

Citibank прогнозирует, что под влиянием непрерывного обучения, высокоплотных eSSD, разгрузки KV Cache Nvidia и после 2028 года также персонального и физического AI, дефицит памяти в мире может в 2028 году ещё больше усугубиться и сохраниться до 2031 года.

Это означает, что текущий цикл в отрасли памяти уже не ограничивается лишь традиционными краткосрочными факторами, такими как пополнение запасов смартфонов и ПК, а всё чётче носит характер структурного спроса, вызванного изменениями AI-архитектуры.

Производители памяти массово расширяют производство: компании оборудования и материалов тоже получают выгоду

В условиях долгосрочного расширения спроса производители памяти увеличивают масштабы капитальных вложений, что может распространить инвестиционные возможности AI-памяти на весь полупроводниковый сектор оборудования и материалов.

Citibank ожидает, что капитальные расходы на DRAM и NAND в мире вырастут с примерно 54,9 млрд долларов США в 2026 году до 80,4 млрд долларов в 2027 году, то есть на 46,5%; при этом на DRAM придётся 58,6 млрд долларов (рост на 51,6%), а на NAND — 21,8 млрд долларов (рост на 34,2%).

В более долгосрочной перспективе, по отчёту, глобальные капитальные расходы на DRAM и NAND к 2031 году могут достичь примерно 322,5 млрд долларов, из которых DRAM составит около 254 млрд, а NAND — около 68,5 млрд долларов.

Следовательно, по мнению Citibank, нынешний подъём в индустрии памяти принесёт пользу не только производителям чипов памяти, но и, постепенно, компаниям-производителям оборудования и материалов для полупроводников.

В сегменте памяти банк выделяет Samsung Electronics, SK Hynix, Micron Technology, SanDisk и Kioxia как приоритетные активы; в сегменте оборудования и материалов — Montage Technology Company, Applied Materials, Lam Research, TES, Eugene Technology и TechWing. Citibank отмечает, что по мере внедрения непрерывного обучения и среднего и долгосрочного роста спроса на персональный AI компании-производители памяти напрямую выиграют от постоянного дефицита, а предприятия-производители оборудования и материалов получат выгоду за счёт масштабных инвестиций и более высокой загрузки фабрик производства чипов.