Багато людей купують пам’ять для AI, зосереджуючи увагу лише на HBM.

Але справжній дефіцит набагато більший за це.
Оцінки Goldman Sachs і JPMorgan збігаються: цього разу дефіцит пам’яті вже перевищує нормальний цикл, і з 2024 по 2027 рік попит і пропозиція на DRAM, NAND, HBM будуть продовжувати розширюватися.
Це не просто кілька кварталів, а багаторічний цикл зростання цін.
Причина дуже проста: HBM розміщена поруч із GPU, і є найпрямішим вузьким місцем у тренуванні AI, про що всі знають, але зараз навантаження на AI для виведення також швидко зростає, і для цього потрібна серверна DRAM і корпоративні SSD, а не HBM.
Інакше кажучи, вся ланцюг виробництва пам’яті від верхівки до низу одночасно зазнає навантаження.
П’ять компаній у цьому сегменті охоплюють різні рівні:
Micron — єдина американська компанія, яка одночасно виробляє HBM, DRAM, NAND і SSD, і для диверсифікації ланцюга постачання все більше залежить від неї.
Очікується зростання доходів на 188% у наступному фінансовому році, коефіцієнт P/E 11,1, що ще не є екстремальним для високого циклу.
SK Hynix — найчіткіший лідер у сегменті HBM, основний постачальник NVIDIA, нові виробничі потужності та оновлення логічних вузлів роблять конкурентну перевагу все ширшою, очікується зростання доходів на 212%, оцінка 6,3.
SanDisk і NAND мають найпряміший зв’язок: хмарні провайдери переносять активні дані з повільного зберігання до щільних масивів флеш-пам’яті, і SanDisk є найбільшим вигодонабувачем цього тренду.
Очікується зростання доходів на 209%, але оцінка вже становить 12,6, що дорожче за інших.
Samsung охоплює найбільше сегментів — виробляє HBM, DRAM, NAND і SSD, намагаючись максимально диверсифікувати підхід до циклу пам’яті, але рівень виходу HBM залишається слабким місцем.
Kioxia зосереджена на NAND, і з прогнозом зростання доходів на 311% є найвищою у цій групі, але її оцінка 9,7 разів також є найвищою.
Якщо розглянути ці п’ять компаній разом, існує закономірність: чим швидше зростають доходи, тим не обов’язково компанія має найвищу оцінку.
Ринок ще не повністю врахував тривалість цього дефіциту попиту і пропозиції.
Якщо попит на AI для виведення буде розширюватися відповідно до очікувань, DRAM, NAND і HBM стануть найстійкішими вузькими місцями у всьому стеку технологій AI.
У майбутньому цю логіку будуть багато разів підтверджувати.