كلما تعمقت أكثر في دورة ذاكرة الذكاء الاصطناعي الحالية، أدركت أنها لم تعد مجرد "جنون أشباه الموصلات" المعتاد.

في السابق، كان السوق يركز فقط على وحدات معالجة الرسومات (GPU) كمحور لسباق الذكاء الاصطناعي. لكن الآن، أصبحت الذاكرة هي الجزء الذي يحدد سرعة توسع الصناعة بأكملها.
$MU، $SNDK و SK Hynix أصبحوا الآن تقريبًا مزودين للبنية التحتية الاستراتيجية للذكاء الاصطناعي.
سعة HBM تُطلب باستمرار مسبقًا منذ وقت مبكر.
مقدمو الخدمات السحابية (hyperscalers) مستعدون لدعم مالي لتوسيع القدرة.
وكل جيل جديد من وحدات معالجة الرسومات يتطلب عرض نطاق ترددي للذاكرة أكبر بشكل أسي.
هذا يجعل عنق الزجاجة في الصناعة لم يعد يقتصر على GPU فقط.
بل يمتد ليشمل كامل نظام إنتاج الذاكرة.
خصوصًا مع HBM4، تزداد التعقيدات بشكل كبير في جميع مستويات التكنولوجيا تقريبًا:
– كثافة TSV أعلى
– الربط الهجين (Hybrid bonding) أكثر تعقيدًا
– متطلبات الفحص أكثر صرامة
– أنظمة توصيل الغاز والنظام الفرعي (subsystem) تزداد من حيث التقنية
– كل خطوة في الإنتاج تتطلب المزيد من الأجهزة ودقة أعلى
وهذا هو المكان الذي قد يكون السوق فيه يقدّر القيمة بشكل غير كافٍ.
مع استمرار توسع الذكاء الاصطناعي، الشركات التي تقع "أسفل في السلسلة" قد تكون الأكثر استفادة بشكل غير معلن.
لهذا السبب، أصبحت أسماء مثل $UCTT، $ICHR و $ONTO أكثر بروزًا.
لأنه في دورة الذكاء الاصطناعي الجديدة هذه، ليس فقط وحدات معالجة الرسومات مهمة.
بل إن سلسلة إنتاج الذاكرة بأكملها أصبحت تدريجيًا أصولًا استراتيجية.
{alpha}(560x8b6acf6041a81567f012ff6a4c6d96d5818d74bf)