Quelques réflexions après avoir lu les enseignements de Morgan Stanley tirés des informations de NVIDIA lors de son NDR :


1. NVIDIA s’attend à ce que la pénurie de mémoire persiste pendant plusieurs années.
C’est particulièrement notable venant de NVIDIA — une entreprise qui dispose sans doute de la meilleure visibilité sur la demande mondiale liée à l’IA et qui compte parmi les opérations de supply-chain les plus sophistiquées au monde.
2. Comment faut-il interpréter le commentaire de NVIDIA selon lequel les pénuries de capacité de calcul, de networking ou de mémoire peuvent être atténuées en optimisant les deux autres ?
NVIDIA envisagerait-elle une nouvelle approche d’architecture dans laquelle le networking serait utilisé pour compenser une capacité mémoire locale contrainte ? Le CXL et le memory pooling pourraient potentiellement faire partie de la réponse.
3. La vision de NVIDIA sur Groq a-t-elle changé ?
NVIDIA semblait auparavant écarter l’architecture de Groq fondée sur la SRAM comme adaptée uniquement à un marché de niche. Toutefois, ses commentaires récents qui soulignent l’importance de la technologie de Groq donnent à penser que sa réflexion pourrait évoluer.
4. Une pensée plus spéculative : je suis de plus en plus baissier sur Apple.
Je pense qu’Apple pourrait commencer à subir une pression significative à partir du T4 26. Même NVIDIA peine à faire face aux goulets d’étranglement liés à la mémoire. Il est difficile de voir comment Apple pourrait rester indemne si la pénurie devient plus sévère.
Apple et les hyperscalers développeront sans aucun doute des technologies qui réduisent les besoins en mémoire. Cependant, pour les hyperscalers, tout gain d’efficacité est probablement absorbé par le paradoxe de Jevons.
La mémoire est actuellement l’une des plus grandes contraintes pour accroître l’approvisionnement en capacité de calcul, la ressource la plus précieuse de l’économie de l’IA. Par conséquent, lorsque les hyperscalers réduisent la quantité de mémoire nécessaire par unité de capacité de calcul, la réponse rationnelle n’est pas d’acheter moins de mémoire. Il s’agit de déployer plus de capacité de calcul et de réinvestir les ressources économisées pour acheter encore plus de mémoire.
Ce mécanisme pourrait continuer à faire monter la demande de mémoire en provenance du marché des serveurs d’IA, tout en compressant les entreprises de dispositifs grand public comme Apple, qui doivent rivaliser pour la même rare capacité mémoire sans bénéficier des mêmes fondamentaux économiques tirés par l’IA.
Dans un tel scénario, je ne serais pas surpris de voir le prix d’un iPhone augmenter de jusqu’à 400 dollars.
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