ذاكرة HBM تشكل 63٪ من تكلفة شرائح الذكاء الاصطناعي، وهايريسون وسامسونج وميموريك يسيطرون على حق تحديد أسعار القدرة الحسابية

إيبوك آي أحدث الأبحاث تظهر أن نسبة ذاكرة الوصول العشوائي عالية النطاق الترددي (HBM) في تكلفة مكونات شرائح الذكاء الاصطناعي قد ارتفعت من 52% في الربع الأول من 2024 إلى 63% في الربع الرابع من 2025؛ كما زادت النفقات المطلقة على HBM من 12 مليار دولار إلى 32 مليار دولار، بزيادة قدرها 167%.
(ملخص سابق: ارتفاع سوق الأسهم الكورية KOSPI بنسبة 8% أدى إلى توقف التداول! سامسونج ارتفعت بنسبة 7.4% خلال التداول، وSK هاليكس قفزت بنسبة 11.2%)
(معلومات إضافية: ثلاثة رهانات عكس السوق من غافن بيكر: TSMC لإنقاذ السوق، Trainium منخفض التقدير، وإظهار قوة الحوسبة الفضائية خلال عامين)

تحليل إيبوك آي الأحدث يتابع هيكل تكلفة مكونات الشركات الأربعة الكبرى لتصميم الشرائح: Nvidia و AMD و Google و Amazon، من الربع الأول من 2024 إلى الربع الرابع من 2025. الاستنتاج واضح: عنق الزجاجة في تكلفة الحوسبة بالذكاء الاصطناعي يتحول من تصميم الشرائح إلى إمدادات الذاكرة.

ما هو HBM، ولماذا هو غالي الثمن؟

ذاكرة الوصول العشوائي عالية النطاق الترددي (High Bandwidth Memory، HBM)، المفهوم الأساسي هو تكديس شرائح الذاكرة عمودياً، وتغليفها مباشرة بجانب وحدة معالجة الرسوميات (GPU).

تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي تدريب واستنتاج GPU بسرعة عالية لقراءة وكتابة كميات هائلة من البيانات. عدم كفاية عرض النطاق الترددي للذاكرة التقليدية هو المشكلة، وتصميم HBM هو الحل: بعد تكديس عدة شرائح DRAM، يمكن أن تصل سرعة النقل إلى عدة أضعاف الحلول التقليدية، مع تقليل كبير في الكمون.

ببساطة: مهمة HBM هي جعل GPU لا ينتظر الذاكرة، وليس جعل GPU أسرع بحد ذاته.

المشكلة أن تصنيع هذا النوع من الذاكرة معقد للغاية، ولا تتوفر القدرة على الإنتاج بكميات كبيرة إلا لدى ثلاث شركات: SK Hynix و Samsung و Micron. بعد عام 2022، زاد الطلب على الحوسبة بالذكاء الاصطناعي بشكل أسي، وارتفعت قدرة التفاوض لهذه الشركات بشكل كبير.

البيانات من إيبوك آي تظهر بوضوح تحول مركز التكاليف: في هيكل شراء الشرائح من Nvidia و AMD و Google و Amazon، ارتفعت نسبة تكلفة HBM من 52% في الربع الأول من 2024 إلى 63% في الربع الرابع من 2025، بزيادة قدرها 11 نقطة مئوية.

وفي الوقت نفسه، انخفضت نسبة الشرائح المنطقية (GPU نفسه) من 14% إلى 13%، وانخفضت التعبئة المتقدمة من 19% إلى 15%، والمكونات المساعدة من 15% إلى 9%. بينما تتقلص نسب جميع المراحل الأخرى، تواصل الذاكرة التوسع.

كيف تؤدي ضغوط التكاليف إلى الإنفاق الرأسمالي؟

ارتفاع أسعار الذاكرة ليس مشكلة الموردين فقط، بل يمتد عبر سلسلة التوريد إلى الأسفل.

تمثل HBM 63% من تكلفة مكونات شرائح الذكاء الاصطناعي، وشرائح الذكاء الاصطناعي تشكل الجزء الأكبر من الإنفاق الرأسمالي للشركات التقنية الكبرى، لذلك فإن أي زيادة في أسعار الذاكرة تنعكس مباشرة على البيانات المالية. في خطة الإنفاق الرأسمالي لشركة مايكروسوفت للسنة المالية 2026، تم إدراج زيادة بقيمة 2.5 مليار دولار بسبب ارتفاع أسعار المكونات، وهو جزء واضح من الزيادة الإجمالية البالغة 25 مليار دولار. كما أن Meta زادت من نطاق الإنفاق الرأسمالي لعام 2026 بمقدار 10 مليارات دولار، بسبب ارتفاع تكلفة المكونات.

من حيث القيمة المطلقة، حجم التأثير مذهل أيضاً: نفقات HBM ارتفعت من 12 مليار دولار في 2024 إلى 32 مليار دولار في 2025، بزيادة قدرها 167%. أما الإنفاق على مكونات شرائح الذكاء الاصطناعي الإجمالي فارتفع من 22 مليار دولار إلى 52 مليار دولار، بزيادة 136%. يتضاعف حجم سلسلة التوريد خلال عامين، والمشكلة الهيكلية لنقص الذاكرة أصعب في الحل على المدى القصير.

تتوقع إيبوك آي أن نسبة HBM في تكلفة مكونات شرائح الذكاء الاصطناعي ستستمر في الارتفاع حتى 2026. بمعنى آخر، زيادة الإنفاق الرأسمالي لا تعني بالضرورة زيادة القدرة الحاسوبية بنفس النسبة، بل جزء كبير منها يهدف إلى استيعاب تكاليف ارتفاع أسعار الذاكرة.