Nowości
Szef ADATA: niedobory pamięci DRAM mogą potrwać jeszcze dekadę

Prezes tajwańskiego ADATA Chen Li-bai twierdzi, że rozmowy o pęknięciu bańki AI są przedwczesne, bo niedobory pamięci DRAM i NAND mogą utrzymywać się nawet przez najbliższe dziesięć lat.
Spis treści
Szef tajwańskiego producenta pamięci ADATA Chen Li-bai przekonuje, że o pęknięciu bańki na rynku sztucznej inteligencji nie ma na razie mowy. Jego zdaniem popyt generowany przez centra danych AI jest tak duży, że niedobory pamięci DRAM i nośników NAND mogą utrzymywać się jeszcze przez dekadę.
Wypowiedź Chen Li-baia, cytowana w tajwańskiej prasie branżowej i przywołana przez polski portal ITHardware, wpisuje się w ciąg coraz bardziej pesymistycznych prognoz płynących od producentów pamięci. Wcześniej ten sam szef ADATA mówił o kryzysie trwającym co najmniej cztery lata. Teraz przesuwa horyzont o kolejne lata, wskazując na fundamentalną zmianę w strukturze popytu, jaką wywołał rozwój dużych modeli językowych.
Cztery linie naraz
Chen podkreśla, że nigdy wcześniej w swojej karierze nie widział sytuacji, w której jednocześnie brakuje towaru na wszystkich czterech głównych liniach produkcyjnych pamięci, RAM, flash, SSD i tradycyjnych dysków twardych. Zwykle rynek pamięci działał cyklicznie: okresy niedoboru i wysokich cen przeplatały się z okresami nadprodukcji i tanich komponentów. Tym razem, według niego, ten mechanizm przestał działać.
Powodem jest skala zakupów robionych przez operatorów centrów danych. OpenAI, Amazon Web Services i Microsoft kupują pamięć i nośniki w ilościach, które jeszcze dwa lata temu wydawały się nierealne, bo trenowanie i uruchamianie coraz większych modeli AI wymaga znacznie więcej pamięci operacyjnej niż typowe zastosowania serwerowe.
Bańka poczeka do 2030
Kluczowy element wypowiedzi Chena dotyczy dyskusji o bańce inwestycyjnej wokół AI, która regularnie wraca po każdej większej korekcie na giełdach spółek technologicznych. Prezes ADATA uważa, że jest zdecydowanie za wcześnie, by o niej mówić poważnie.
Dopiero po 2030 roku będzie można zastanawiać się, czy bańka AI pęknie w 2040, czy może w 2050 roku - Chen Li-bai, prezes ADATA
Argumentacja opiera się na założeniu, że zastosowania sztucznej inteligencji, w robotyce, pojazdach autonomicznych i automatyzacji fabryk, dopiero zaczynają wchodzić na rynek. Dopóki te segmenty nie osiągną dojrzałości, popyt na moc obliczeniową, energię i pamięć będzie rósł, a nie spadał.
Dlaczego nowe fabryki nie pomogą szybko
Producenci pamięci, w tym Samsung i SK Hynix, zwiększają produkcję, w niektórych segmentach nawet o około 30 procent. Mimo to nie są w stanie nadążyć za zamówieniami operatorów centrów danych AI. Problemem jest czas potrzebny na budowę nowych fabryk i uruchomienie linii produkcyjnych, planowanych w dużej mierze dopiero na lata 2028-2035.
To oznacza, że nawet gdyby popyt ze strony AI ustabilizował się już teraz, podaż nie nadgoni go szybciej niż w ciągu kilku lat. Chen wskazuje energię elektryczną i pamięć jako dwa zasoby, które pozostaną najbardziej deficytowe przez najbliższą dekadę.
Co to oznacza dla konsumentów i firm
Dla klientów indywidualnych i firm kupujących sprzęt komputerowy prognoza ADATA oznacza, że drożejące moduły RAM, dyski SSD i laptopy to nie chwilowe zaburzenie, tylko stan, z którym trzeba się liczyć na lata. Wcześniejsze analizy rynkowe, cytowane wcześniej przez ITHardware, mówiły o kryzysie trwającym do 2027 roku. Prognoza Chena jest znacznie bardziej pesymistyczna.
Dla polskich firm z branży IT i integratorów sprzętu oznacza to konieczność planowania zakupów komponentów z dłuższym wyprzedzeniem oraz liczenia się z wyższymi kosztami produkcji sprzętu opartego na pamięci DDR4 i DDR5. Skala podwyżek dotknie zarówno gotowe komputery, jak i serwery oraz urządzenia mobilne.
Nie wszyscy w branży podzielają aż tak długi horyzont czasowy. Część analityków ocenia, że rynek pamięci ustabilizuje się szybciej niż sugeruje szef ADATA, zwłaszcza jeśli tempo inwestycji w nowe modele AI zwolni. Sam Chen przyznaje jednak, że dotychczasowe prognozy analityków systematycznie nie doszacowywały realnego popytu generowanego przez sektor AI.


