Banyak orang membeli memori AI, mata hanya tertuju pada HBM.

Tapi kekurangan yang sebenarnya jauh lebih besar dari itu.
Penilaian Goldman Sachs dan JPMorgan一致: kekurangan memori kali ini telah melampaui siklus normal, dari 2024 hingga 2027, kekurangan pasokan dan permintaan DRAM, NAND, HBM akan terus membesar.
Ini bukan masalah satu atau dua kuartal, melainkan siklus kenaikan harga selama bertahun-tahun.
Alasannya juga sangat sederhana: HBM dipasang di samping GPU, adalah hambatan paling langsung untuk pelatihan AI, semua orang tahu ini, tapi sekarang beban kerja inferensi AI juga berkembang pesat, dan inferensi membutuhkan DRAM server dan SSD tingkat perusahaan, bukan HBM.
Dengan kata lain, seluruh rantai industri memori dari atas ke bawah sedang mengalami tekanan bersamaan.
Lima perusahaan di jalur ini masing-masing mencakup tingkat yang berbeda:
Micron adalah satu-satunya perusahaan di AS yang mampu memproduksi HBM, DRAM, NAND, dan SSD secara bersamaan, dan penyedia layanan cloud akan semakin bergantung padanya untuk diversifikasi rantai pasokan.
Pertumbuhan pendapatan tahun fiskal berikutnya diperkirakan 188%, rasio harga terhadap laba 11,1 kali, valuasi relatif terhadap puncak siklus belum ekstrem.
SK Hynix adalah pemimpin paling jelas dalam HBM, pemasok inti Nvidia, kapasitas wafer baru dan peningkatan node logika membuat keunggulan kompetitif semakin melebar, diperkirakan pertumbuhan pendapatan 212%, valuasi 6,3 kali.
SanDisk dan NAND memiliki hubungan paling langsung, penyedia layanan cloud memindahkan data aktif dari penyimpanan lambat ke array flash yang padat, SanDisk adalah penerima manfaat paling langsung dari tren ini.
Pertumbuhan pendapatan 209%, tetapi valuasinya sudah mencapai 12,6 kali, relatif lebih mahal dibandingkan yang lain.
Samsung memiliki cakupan paling luas, memproduksi HBM, DRAM, NAND, SSD semuanya, mengikuti cara paling beragam dalam siklus memori, tetapi tingkat keberhasilan HBM-nya selalu menjadi kelemahan.
Kioxia fokus pada NAND, dengan pertumbuhan pendapatan diperkirakan 311% adalah yang tertinggi di antara kelompok ini, tetapi valuasinya 9,7 kali juga yang paling mahal.
Melihat kelima perusahaan ini bersama-sama, ada satu pola: semakin tinggi pertumbuhan pendapatannya, valuasinya tidak selalu paling mahal.
Pasar belum sepenuhnya mencerminkan keberlanjutan kekurangan pasokan dan permintaan di jalur ini.
Jika permintaan inferensi AI berkembang sesuai harapan, DRAM, NAND, HBM akan menjadi hambatan paling tahan lama dalam seluruh tumpukan teknologi AI.
Ke depan, logika ini akan terus diverifikasi berulang kali.