HBM مقابل DRAM: لماذا لا تستطيع نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة الاستغناء عنها؟ رقائق التخزين تنتقل من "العصر المسطح" إلى "ثورة ثلاثية الأبعاد"

2026 年 6 月 30 日، تذبذب البيتكوين في نطاق ضيق حول 60,000 دولار، بينما استقر الإيثيريوم في نطاق 1,600 دولار. بعد الانخفاض المستمر منذ يونيو، لا يزال هيكل السيطرة القصيرة المدى للدببة دون تغيير. ولكن بينما تدخل الأصول الرقمية "فترة الهدوء"، يشهد مضمار آخر نموًا هائلًا غير مسبوق — وهو الذاكرة نصف الناقلة.

رفعت منظمة إحصاءات تجارة أشباه الموصلات العالمية (WSTS) في تقريرها الربيعي لعام 2026 توقعات نمو الصناعة بشكل كبير: من المتوقع أن يتجاوز حجم سوق أشباه الموصلات العالمي 1.51 تريليون دولار في عام 2026، بزيادة سنوية قدرها 90%، منها زيادة في رقائق الذاكرة بنسبة 250%، ليصل حجمها إلى أكثر من 800 مليار دولار. ولأول مرة، سيتجاوز إنتاج الذاكرة قيمة صناعة التصنيع التعاقدي لأشباه الموصلات، ليصبح المحرك الأول لنمو أشباه الموصلات.

والنجم المطلق لثورة الذاكرة هذه هو HBM (ذاكرة عالية النطاق الترددي). من المتوقع أن ينمو سوق HBM بنسبة 58% في عام 2026 ليصل إلى 54.6 مليار دولار، ما يمثل حوالي 40% من سوق DRAM. ما الفرق بين HBM وDRAM؟ ولماذا تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة على HBM بهذا الشكل؟

HBM وDRAM: نفس الأصل، مصير مختلف

يشترك HBM وDRAM في نفس وسيط التخزين الأساسي — ذاكرة الوصول العشوائي الديناميكية. لكن المسارات التقنية والتصميم المعماري وسيناريوهات التطبيق لكل منهما تتجه في اتجاهات مختلفة تمامًا.

DRAM التقليدي يسلك مسار "التوسع ثنائي الأبعاد". تعتمد DRAM التقليدية مثل DDR4 وDDR5 على هيكل مستوٍ، وتعمل على تحسين الأداء من خلال ترقية عملية التصنيع (مثل التقدم من 20 نانومتر إلى 2 نانومتر) وتحسين البنية (مثل زيادة بتات الجلب المسبق في DDR5). منطقها الأساسي هو: تقليص حجم الترانزستورات باستمرار على سطح ثنائي الأبعاد وزيادة التردد. لكن هذا الطريق يقترب من حدوده المادية — فعمليات تصنيع أقل من 2 نانومتر تواجه تحديات مثل تأثير النفق الكمي، ولم يعد التصغير البسيط للعملية كافيًا لتلبية الطلب الأسي لعرض النطاق الترددي للذاكرة من قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي.

أما HBM فقد اختار طريق "التكديس الرأسي". يستخدم HBM هيكلًا ثلاثي الأبعاد، حيث يستخدم تقنية التوصيلات الرأسية عبر السيليكون (TSV) لتكديس عدة قوالب DRAM عموديًا، مما يشكل هيكلًا مكعبًا — يتم عمل آلاف الثقوب الدقيقة في رقاقة DRAM، وتوصيل الرقائق العلوية والسفلية عبر أقطاب كهربائية عمودية تمر عبرها؛ أما الطبقة السفلية فهي وحدة التحكم المنطقي لـ DRAM، المسؤولة عن التوقيت والتحكم العام. هذا التصميم "التكديسي" يمكن HBM من تحقيق كثافة عرض نطاق ترددي عالية جدًا في مساحة مادية صغيرة جدًا.

الفجوة في المؤشرات الأدائية الرئيسية بينهما تعتبر فجوة جيلية:

في عرض النطاق الترددي، تبلغ سرعة DRAM التقليدية (مثل DDR5) حوالي 50-100 جيجابايت/ثانية، بينما يصل عرض النطاق الترددي لمكدس واحد من HBM3E إلى 1.2 تيرابايت/ثانية، ومن المتوقع أن يرتفع الجيل التالي HBM4 إلى أكثر من 2.0 تيرابايت/ثانية. عرض نطاق HBM أكبر بعشر مرات من DRAM التقليدية.

في كفاءة الطاقة، يمكن أن ينخفض استهلاك الطاقة لـ HBM إلى أقل من 5 بيكوجول/بت، بينما تتراوح DRAM التقليدية بين 10-15 بيكوجول/بت. في مراكز البيانات التي تضم آلاف وحدات معالجة الرسومات (GPU) التي تعمل في وقت واحد، يعني هذا الفرق ملايين الدولارات سنويًا من فواتير الكهرباء.

في زمن الوصول، تحتفظ DRAM التقليدية بتفوقها الهيكلي المستوي عند مستوى 10 نانوثانية، بينما بسبب زيادة طبقات التكديس، يكون زمن الوصول لـ HBM في نطاق 100 نانوثانية. لكن سيناريوهات التدريب والاستدلال للذكاء الاصطناعي أكثر حساسية لـ "الإنتاجية" من "وقت الاستجابة الفردي" — نقل المعلمات بكميات ضخمة بسرعة عالية أهم بكثير من سرعة الوصول الفردي.

في التكلفة، تكاليف إنتاج HBM أعلى بكثير من DRAM التقليدية. على الرغم من أن تكلفة HBM4 لكل جيجابت أقل بنسبة 30% مقارنة بـ HBM3، إلا أنها لا تزال تعادل 3-5 أضعاف تكلفة DDR5 بنفس السعة. يستهلك HBM حوالي 4-5 أضعاف كمية رقائق السيليكون مقارنة بـ DDR5، وتؤدي عملية TSV إلى انخفاض كبير في كثافة بتات رقاقة HBM مقارنة بـ DDR بنفس المواصفات — تبلغ كثافة بتات SK hynix D1z DDR4 حوالي 0.296 جيجابت/مم²، وهو أعلى بنسبة 85% من كثافة HBM3 (0.16 جيجابت/مم²). المساحة الإضافية المطلوبة لـ TSV وعملية التكديس والتغليف المعقدة هما السببان الرئيسيان لارتفاع تكلفة HBM.

باختصار: DRAM التقليدية تسعى إلى "رخيصة وكافية"، بينما HBM تسعى إلى "أقصى عرض نطاق ترددي" — إنها معركة بين مسارين تقنيين: "الأولوية للتكلفة" مقابل "الأولوية لعرض النطاق الترددي".

أزمة جدار الذاكرة: لماذا لا غنى عن HBM لنماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة؟

اعتماد نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة على HBM ينبع من عنق زجاجة أساسي يسمى في الصناعة "جدار الذاكرة" (Memory Wall).

على مدى السنوات العشرين الماضية، زادت قدرة الحوسبة لوحدات معالجة الرسومات (GPU) بمقدار 60,000 مرة، بينما زاد عرض النطاق الترددي لـ DRAM بمقدار 100 مرة فقط. سرعة زيادة قوة الحوسبة أسرع بكثير من سرعة توفير البيانات — مثل سيارة سباق ذات قوة حصانية هائلة، لكن نظام حقن الوقود لا يزال من مواصفات قبل 20 عامًا. إنها مثل محرك GPU، وHBM هو نظام حقن الوقود؛ إذا كان إمداد الوقود لا يواكب المحرك، فحتى أقوى محرك سيعمل فقط في وضع الخمول.

آلية عمل نماذج اللغة الكبيرة تضخم هذا التناقض. توليد الإجابات من نماذج الذكاء الاصطناعي ليس مجرد استرجاع معلومات ثابتة، بل هو الحفاظ المستمر على "حالة عمل" تشمل نافذة السياق (Context Window)، وذاكرة التخزين المؤقت للمفاتيح والقيم (KV Cache)، والتنشيطات الوسيطة، وقرارات التوجيه (Routing). هذه البيانات تحتاج إلى الوصول إليها في وقت حقيقي بزمن استجابة فائق الانخفاض ومتاحة دائمًا. خلال معالجة سلسلة توكن (Token) كاملة، يحتاج النموذج إلى الوصول المستمر إلى السياق وتحديثه — حتى لو زاد زمن الوصول للذاكرة بشكل طفيف، فقد يؤدي ذلك إلى انخفاض الإنتاجية، وتأخير الاستجابة، وحتى إجبار المشغلين على إضافة أجهزة إضافية.

في مرحلة التدريب، تحتاج النماذج الكبيرة ذات تريليونات المعلمات إلى التكرار على كميات هائلة من البيانات مرارًا وتكرارًا، وتتضمن كل تمريرة أمامية وخلفية قراءة وتحديث كميات ضخمة من المعلمات. عرض النطاق الترددي من مستوى تيرابايت/ثانية الذي توفره HBM هو العامل الحاسم في تقليل وقت التدريب.

في مرحلة الاستدلال، مع التطور السريع لنماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط ووكلاء الذكاء الاصطناعي، يرتفع عدد استدعاءات التوكن بسرعة. غالبًا ما لا تكون عنق الزجاجة في تطبيقات الاستدلال في "سرعة الحساب"، بل في "سرعة تغذية البيانات". نهاية عرض النطاق الترددي هي HBM.

على مستوى النظام، يعمل الذكاء الاصطناعي على بنية ذاكرة هرمية: توفر HBM البيانات للمسرعات، وتخزن DRAM الحالة الفورية وذاكرة الحوار، بينما توفر أقراص SSD القائمة على NAND تخزينًا دائمًا لمجموعات البيانات، والتضمينات، وفهارس الاسترجاع، والسجلات، ونقاط التفتيش. تقع HBM في أقرب موقع إلى نوى الحوسبة، وتتحمل مهمة توفير البيانات الأعلى ترددًا والأكثر إلحاحًا — وهذا لا يمكن استبداله بأي وسيط تخزين آخر.

ولهذا السبب، تستخدم جميع مسرعات الذكاء الاصطناعي الرائدة في تدريب واستدلال الذكاء الاصطناعي التوليدي HBM. HBM ليست "قطعة اختيارية" للذكاء الاصطناعي، بل هي "أسطوانة الأكسجين" التي تحدد مدى سرعة تقدم الذكاء الاصطناعي.

اختلال التوازن بين العرض والطلب: نقص هيكلي يستمر لسنوات

الطلب على HBM صلب، بينما العرض "مقفل".

من جانب الطلب، سينفق العالم 450 مليار دولار على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في عام 2026، حيث تشكل قوة الحوسبة للاستدلال أكثر من 70% لأول مرة، مما يدفع الطلب القوي على GPU وHBM ورقائق الشبكات عالية السرعة. في عام 2026، يقود الطلب على HBM بشكل رئيسي ترقية إنتاج مسرعات الذكاء الاصطناعي المخصصة (AI ASIC)، حيث ستزداد سعة HBM لكل شريحة ذكاء اصطناعي بشكل كبير من 96 جيجابايت/192 جيجابايت إلى 216 جيجابايت/288 جيجابايت. على الرغم من أن سعة HBM لكل GPU في منصة Nvidia Rubin تبقى ثابتة مقارنة بالجيل السابق، إلا أن حجم الشحنات الأعلى يستمر في رفع الطلب الإجمالي. من المتوقع أن تصل النفقات الرأسمالية الإجمالية لأكبر تسعة مزودي خدمات سحابية في العالم إلى حوالي 830 مليار دولار في عام 2026، بزيادة سنوية قدرها 79%.

من جانب العرض، على الرغم من أن المصنعين الثلاثة الرئيسيين (Samsung وSK hynix وMicron) قد خصصوا 70% من طاقتهم الإنتاجية الجديدة/القابلة لإعادة التوزيع لصالح HBM، إلا أن الفجوة في إنتاج HBM لا تزال تتراوح بين 50% إلى 60%. بحلول الربع الأول من عام 2026، تم بيع جميع طاقات إنتاج HBM للمصنعين الثلاثة بالكامل. وفقًا لبيانات SemiAnalysis، في عام 2026 سيكون عرض DRAM أقل من الطلب بنحو 7%، وفجوة HBM 6%، وستتوسع إلى 9% في عام 2027.

الأهم من ذلك هو جمود العرض. حتى لو قرر المصنعون الثلاثة التوسع الآن، نظرًا للقيود المادية مثل عملية TSV، ومعدل إنتاجية التغليف المتقدم، وفترة تسليم المعدات، فإن إطلاق الطاقة الإنتاجية الجديدة سيكون في أسرع وقت بحلول 2028-2029. تعتقد البنوك الاستثمارية الدولية بشكل عام أن النقص الهيكلي في HBM سيستمر حتى عام 2028 على الأقل. صرح الرئيس التنفيذي لـ Nvidia، Jensen Huang، بوضوح: "النقص العالمي في إمدادات HBM ليس مجرد تقلب في السوق على المدى القصير، بل سيكون معضلة هيكلية للصناعة تستمر لسنوات".

من جانب السعر، رفعت Samsung Electronics وSK hynix أسعار توريد HBM3E في عام 2026 بنحو 20%. من المتوقع أن يكون سعر العقد الأولي لـ HBM4 (12 طبقة) أعلى بنسبة 10% من سعر HBM3E (12 طبقة) في عام 2025.

هيكل السوق: من يقود ثورة الذاكرة هذه؟

يتميز سوق HBM بتركيز عالٍ جدًا. تتوقع التوقعات أن حصة SK hynix في الشحنات لعام 2026 تبلغ حوالي 52%، وسامسونج إلكترونيكس حوالي 39%، وميكرون حوالي 8%، في حين تحتفظ الشركات الصينية بحصة منخفضة جدًا. من حيث قيمة المبيعات، من المتوقع أن تصل إيرادات SK hynix من HBM في عام 2026 إلى 5.95 مليار دولار، لتحتل المرتبة الأولى عالميًا بثبات.

في الربع الأول من عام 2026، بلغت حصة SK hynix في سوق HBM العالمي حوالي 51.4%. تتوقع TrendForce أن تحافظ SK hynix على حصة سوقية تبلغ حوالي 50% في HBM لعام 2026 بأكمله؛ وتتوقع Counterpoint أن تصل حصتها في سوق HBM4 إلى 54%.

تجاوزت هوامش الربح الإجمالية للمصنعين الثلاثة 70% أو حتى 80%. توزيع أرباح HBM هو هيكل "هرمي" — كلما اقتربت من جوهر التقنية والاختناقات، زادت حصة التوزيع.

في الوقت نفسه، تحدث ظاهرة مثيرة للاهتمام: قدرة الربحية لـ DRAM العامة تتفوق هيكليًا على HBM. بحلول الربع الأول من عام 2026، اتسعت الفجوة في هامش الربح التشغيلي بين DRAM العامة وHBM إلى أكثر من 15 نقطة مئوية. تظهر تقديرات السوق أنه في عام 2026، تخصيص الإنتاج لـ DRAM العامة يدر إيرادات لكل رقاقة تزيد عن ضعف HBM، وهوامش ربح تقترب من ثلاثة أضعاف. هذا هو السبب في أن SK hynix تفكر في إعادة توجيه بعض الموارد نحو DRAM العامة — ولكن هذا يؤكد تمامًا أن سوق الذاكرة بأكمله في حالة ازدهار شامل.

منظور الاستثمار: فرص في الدورة الفائقة لـ HBM

يوفر النقص الهيكلي في HBM واتجاه ارتفاع الأسعار دعمًا منطقيًا واضحًا للمستثمرين في الصناعة.

الشركات المصنعة الأصلية للذاكرة هي المستفيد المباشر. بفضل احتكارها التكنولوجي وندرة الإنتاج، تحقق SK hynix (سهم كوري) وSamsung Electronics (سهم كوري) وMicron (سهم أمريكي) الغالبية العظمى من الأرباح الفائقة في سلسلة الصناعة. بناءً على توقعات بارتفاع متوسط سعر DRAM بنسبة 62% حتى عام 2026، رفع Morgan Stanley توقعات أرباح الشركات المصنعة للذاكرة بنسبة 56% إلى 63%.

الجزء العلوي من سلسلة الصناعة يستفيد أيضًا. التوسع الكبير في الإنتاج من قبل عمالقة الذاكرة يدفع بشكل مباشر الطلب على معدات أشباه الموصلات مثل النقش والترسيب الرقيق والاختبار، ويمر ازدهار الصناعة من الجزء العلوي إلى الجزء الأوسط. كما دفع الطلب على التغليف المتقدم لـ HBM إلى تسويق تقنيات التغليف ثنائية الأبعاد والنصف مثل CoWoS.

شركات تصنيع رقائق الذكاء الاصطناعي هي الجهة النهائية للطلب على HBM. يستمر الطلب على شراء HBM من عمالقة رقائق الذكاء الاصطناعي مثل Nvidia (سهم أمريكي) وBroadcom (سهم أمريكي) في التوسع. ستزيد سعة HBM لكل GPU في Rubin Ultra من Nvidia إلى 1 تيرابايت.

تداول الأسهم على Gate: المشاركة الشاملة في الاستثمار العالمي في الذاكرة والذكاء الاصطناعي

للمستثمرين الذين يرغبون في المشاركة في هذه الدورة الفائقة للذاكرة، توفر أسهم Gate قناة دخول مريحة.

حاليًا، شكلت أسهم Gate نظام تداول على مدار 24 ساعة طوال أيام الأسبوع يغطي الأسهم الأمريكية وهونغ كونغ والكورية، ويدعم أكثر من 10,000 سهم أمريكي وصناديق مؤشرات متداولة، وأكثر من 1,500 سهم من هونغ كونغ، وأكثر من 1,000 سهم كوري، ويغطي إجمالاً أكثر من 12,500 سهم وأصول صناديق مؤشرات متداولة عالميًا. تشمل الأصول شركات مدرجة عالميًا مثل Apple وNvidia وMicrosoft وTencent Holdings وXiaomi Group وSamsung Electronics وSK hynix.

يمكن للمستخدمين استخدام USDT من خلال حساب Gate الموحد للمشاركة في استثمار الأسهم العالمية بشكل متكامل، مع دعم تداول الأسهم الجزئية بحد أدنى 0.01 سهم، والتمتع بحقوق مثل توزيع الأرباح. تدعم المنصة أيضًا خدمات إجراءات الشركة مثل تقسيم الأسهم ودمجها، وقد حققت تغطية كاملة عبر تطبيق الجوال والويب.

بالإضافة إلى التداول قبل وبعد السوق وأثناءه، تدعم أسهم Gate أيضًا التداول الليلي وعطلات نهاية الأسبوع، متجاوزة حدود أوقات التداول التقليدية. كما أن خدمة تحويل الوساطة (Securities Transfer) قادمة قريبًا، مما سيعزز مرونة إدارة أصول الأسهم للمستخدمين.

طريقة التداول: بعد إيداع الأموال في الحساب الموحد على منصة Gate، يمكن للمستخدمين اختيار الأسهم المستهدفة في وحدة تداول الأسهم، والشراء والبيع باستخدام USDT. توفر المنصة بيانات السوق الحية، وأدوات التحليل الفني، وخيارات أنواع الأوامر (أوامر السوق، أوامر محددة، إلخ)، وتكون عملية التداول متسقة مع تجربة تداول الأصول المشفرة.

الخاتمة

الفرق بين HBM وDRAM هو في جوهره انقسام بين مسارين تقنيين: "الأولوية لعرض النطاق الترددي" مقابل "الأولوية للتكلفة". في ظل التوسع المستمر في قوة حوسبة الذكاء الاصطناعي، حقق HBM بفضل تقنية التكديس ثلاثي الأبعاد وTSV اختراقًا لجدار الذاكرة، ليصبح مكونًا أساسيًا لا يمكن الاستغناء عنه لتدريب واستدلال النماذج الكبيرة.

في عام 2026، تجاوز حجم سوق أشباه الموصلات العالمي 1.51 تريليون دولار، ونمت رقائق الذاكرة بنسبة 250%، ونما سوق HBM بنسبة 58% ليصل إلى 54.6 مليار دولار. فجوة الإنتاج تصل إلى 50% إلى 60%، وتم بيع جميع طاقات إنتاج المصنعين الثلاثة بالكامل. هذه ليست دورة تقلب عادية، بل تحول هيكلي مدفوع بالإنفاق الرأسمالي الطويل الأجل على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

بالنسبة للمستثمرين، توفر السلاسل الثلاث (الشركات المصنعة للذاكرة، ومعدات المواد، ورقائق الذكاء الاصطناعي) دعمًا منطقيًا صناعيًا واضحًا. وتوفر أسهم Gate، من خلال خدمة التداول على مدار 24 ساعة طوال أيام الأسبوع للأسهم الأمريكية وهونغ كونغ والكورية، أداة مرنة وفعالة للمستثمرين العالميين للمشاركة في هذه الدورة الفائقة للذاكرة. في وقت الخوف الشديد في معنويات السوق (مؤشر الخوف 14-16)، غالبًا ما يولد التباين بين أساسيات الصناعة ومعنويات السوق فرصًا هيكلية تستحق أكبر قدر من الاهتمام.

الأسئلة الشائعة

س1: ما الفرق الجوهري بين HBM وDRAM؟

الفرق الجوهري بين HBM وDRAM التقليدية يكمن في البنية. تعتمد DRAM التقليدية على هيكل مستوٍ، وتعمل على تحسين الأداء من خلال ترقية عملية التصنيع؛ بينما يستخدم HBM تقنية التكديس ثلاثي الأبعاد، باستخدام تقنية TSV لتكديس عدة قوالب DRAM عموديًا، مما يحقق مسار بيانات فائق العرض. يصل عرض نطاق HBM3E إلى 1.2 تيرابايت/ثانية، وهو أكبر بعشر مرات من DDR5، لكن تكلفته تبلغ 3-5 أضعاف تكلفة DDR5 بنفس السعة.

س2: لماذا يجب على نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة استخدام HBM؟

يتطلب تدريب واستدلال النماذج الكبيرة قراءة وكتابة سريعة لكميات هائلة من المعلمات. نمو عرض النطاق الترددي لـ DRAM التقليدية متخلف كثيرًا عن زيادة قوة الحوسبة (زادت قوة الحوسبة 60,000 مرة في 20 عامًا، بينما زاد عرض النطاق الترددي 100 مرة فقط)، مما يشكل عنق زجاجة "جدار الذاكرة". بفضل عرض النطاق الترددي من مستوى تيرابايت/ثانية، يمكن لـ HBM توفير البيانات باستمرار لـ GPU، مما يمنع تعطل قوة الحوسبة. تستخدم جميع مسرعات الذكاء الاصطناعي الرائدة HBM.

س3: من هم اللاعبون الرئيسيون في سوق HBM؟

سوق HBM شديد التركيز. حصة SK hynix في الشحنات لعام 2026 تبلغ حوالي 52%، وسامسونج حوالي 39%، وميكرون حوالي 8%. تحتل SK hynix المركز الأول في قيمة المبيعات، ومن المتوقع أن تصل إيراداتها من HBM في عام 2026 إلى 5.95 مليار دولار. تم بيع جميع طاقات إنتاج HBM للمصنعين الثلاثة في عام 2026، وقد قام بعض العملاء بتأمين الطاقة حتى عام 2028.

س4: كم من الوقت سيستمر نقص العرض في HBM؟

تعتقد البنوك الاستثمارية الدولية بشكل عام أن النقص في HBM سيستمر حتى عام 2028 على الأقل. على جانب الطلب، الدافع هو الإنفاق الرأسمالي على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، بينما على جانب العرض، القيود هي عملية TSV، ومعدل إنتاجية التغليف، وفترة تسليم المعدات. حتى مع التوسع الآن، لن يتم إطلاق الطاقة الإنتاجية الجديدة قبل 2028-2029. وصفه Jensen Huang بأنه "معضلة هيكلية للصناعة تستمر لسنوات".

س5: كيف يمكنني استثمار الأسهم المتعلقة بـ HBM على منصة Gate؟

تدعم أسهم Gate التداول على مدار 24 ساعة طوال أيام الأسبوع للأسهم الأمريكية وهونغ كونغ والكورية، وتغطي أكثر من 12,500 سهم وصندوق مؤشرات متداول. يمكن للمستخدمين استخدام USDT من خلال حساب موحد للاستثمار الشامل، بحد أدنى 0.01 سهم. تشمل الأصول المتعلقة بـ HBM الشركات المصنعة للذاكرة: SK hynix (سهم كوري)، سامسونج إلكترونيكس (سهم كوري)، ميكرون (سهم أمريكي)، بالإضافة إلى شركات رقائق الذكاء الاصطناعي مثل Nvidia (سهم أمريكي).