Artículos Relacionados con HBM

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IOSG: Del almacenamiento en caliente a la memoria en frío: Almacenamiento descentralizado bajo la fiebre de la IA

Autores: 0xjacobzhao, IOSG. El reciente desempeño espectacular de acciones de almacenamiento chinas, impulsado por la IA, contrasta con el silencio en el almacenamiento descentralizado Web3. La divergencia radica en sus funciones de valor subyacentes: el almacenamiento para IA se centra en la **eficiencia de datos calientes**, maximizando la utilización del hardware (GPU) y el rendimiento comercial. Se trata de acelerar el flujo de datos hacia el cálculo. En cambio, el almacenamiento descentralizado defiende la **confiabilidad de datos fríos**, garantizando equidad, resistencia a la censura y memoria civil a largo plazo. La reevaluación del almacenamiento en la era de la IA no es un ciclo tradicional, sino una redefinición de su papel como "motor de eficiencia" crítico para alimentar las GPUs. La arquitectura abarca desde memoria HBM (cuello de botella clave) y SSD empresariales hasta sistemas de software de alto rendimiento. Su métrica final es el costo por token y la utilización de GPU. Proyectos descentralizados como Filecoin y Arweave persiguen un objetivo diferente: la máxima confiabilidad y preservación permanente. Filecoin opera como un mercado de almacenamiento verificable, mientras que Arweave se posiciona como una capa de memoria pública permanente. Actualmente enfrentan desafíos como la falta de capacidad a nivel empresarial, experiencia de recuperación de datos y desajustes en los incentivos económicos. Su futuro reside en nichos donde la confiabilidad es primordial: procedencia (provenance) de datos para IA, archivos públicos y culturales, depósito legal verificable y la convergencia con tecnologías como ZK y TEE. Mientras el almacenamiento para IA alimenta el futuro, el descentralizado guarda la memoria del pasado. Su valor podría ser reevaluado cuando surjan crisis de confianza, monopolio de datos o disputas de propiedad en la era de la IA.

marsbit07/28 06:10

IOSG: Del almacenamiento en caliente a la memoria en frío: Almacenamiento descentralizado bajo la fiebre de la IA

marsbit07/28 06:10

Del almacenamiento caliente a la memoria fría: Almacenamiento descentralizado bajo el fervor del almacenamiento en la era de la IA

**Resumen** La inversión en almacenamiento está en auge impulsada por la IA, pero los almacenamientos descentralizados (Web3) están en un momento de poca atención. La razón es una divergencia en su función: el almacenamiento para IA es un **sistema de "datos calientes"** que busca maximizar la eficiencia (alimentar GPUs, reducir la latencia) para la productividad inmediata. El almacenamiento descentralizado es un **sistema de "datos fríos"** que prioriza la confianza, preservación a largo plazo, resistencia a la censura y memoria de la civilización. **Almacenamiento en la era de la IA:** Se ha convertido en un **motor de eficiencia**, crucial para aprovechar al máximo el costoso hardware de IA (GPU). Su arquitectura se organiza en capas: * **Memoria cercana al cálculo (HBM, DRAM, CXL):** "Alimenta" datos a la GPU con máximo ancho de banda. * **Almacenamiento rápido persistente (SSD empresarial):** Conecta almacenamiento y cómputo para cargar datos de entrenamiento. * **Almacenamiento de gran capacidad y bajo costo (HDD):** Base para lagos de datos y archivos. * **Software de almacenamiento:** Sistemas de archivos, bases de datos vectoriales y capas RAG que organizan los datos para la IA. **Almacenamiento Descentralizado:** Su propuesta de valor es diferente: **memoria permanente y verificable**. Ejemplos clave: * **Filecoin:** Sistema de mercado verificable. Su oportunidad está en la procedencia de datos para IA, archivo de conjuntos de datos públicos y cumplimiento normativo. * **Arweave:** Almacenamiento "paga una vez, almacena para siempre". Ideal para archivos de memoria civil, registros históricos y culturales. **Desafíos:** Los proyectos descentralizados enfrentan problemas de adopción: falta de capacidad a nivel empresarial, experiencia de recuperación de datos deficiente, desajustes en incentivos entre oferta y demanda y tensión entre privacidad e inmutabilidad. **Futuro y Oportunidad:** Aunque el mercado actual premia la eficiencia de la IA, la necesidad de **confianza** puede resurgir. Las oportunidades para el almacenamiento descentralizado incluyen: trazabilidad de datos de IA (provenance), archivo de conjuntos de datos y patrimonio público, depósito notarial/comprobable y la integración con tecnologías como ZK o TEE para equilibrar privacidad y verificación. En resumen, el almacenamiento para IA acelera el futuro, mientras que el almacenamiento descentralizado preserva el pasado verificable. Su valor podría ser reestimado cuando la confianza, la auditoría y la memoria a largo plazo se conviertan en necesidades críticas.

marsbit07/27 16:30

Del almacenamiento caliente a la memoria fría: Almacenamiento descentralizado bajo el fervor del almacenamiento en la era de la IA

marsbit07/27 16:30

Instituciones y capital en cadena son optimistas sobre el continuo alza de ChangXin, excepto los coreanos

La empresa china ChangXin Technology, conocida como el "primer valor de almacenamiento nacional", debutó en el STAR Market con un aumento del 465,8%, alcanzando una capitalización de mercado de 3,28 billones de yuanes y estableciendo varios récords. Su futuro precio es objeto de debate. Nomura otorga una calificación de "comprar" con un precio objetivo de 116 yuanes, proyectando un crecimiento masivo de ingresos y beneficios, respaldado por la expansión de capacidad y el desarrollo en áreas como HBM. Northeast Securities ofrece una perspectiva más conservadora, con una valoración objetivo entre 3,2 y 5,7 billones de yuanes. Mientras tanto, varios gestores de ETF advierten sobre posibles desviaciones en el valor liquidativo debido a la alta volatilidad del primer día. Un analista señala que, a pesar del rápido crecimiento de ChangXin, su capacidad actual y las restricciones a la exportación de equipos limitan su impacto inmediato en la escasez global de DRAM, dominada por Samsung, SK Hynix y Micron en productos de gama alta como HBM. Los datos on-chain muestran una clara división: carteras etiquetadas en EE.UU., Hong Kong y China continental son predominantemente alcistas, mientras que las carteras coreanas son las principales bajistas. Las expectativas generales del mercado siguen siendo optimistas debido a la baja flotación, el "superciclo" de la memoria y el estatus único de ChangXin como líder nacional, lo que podría sostener el impulso alcista en los próximos días.

Odaily星球日报07/27 11:47

Instituciones y capital en cadena son optimistas sobre el continuo alza de ChangXin, excepto los coreanos

Odaily星球日报07/27 11:47

¿Cómo se llegó a los 116 yuanes de precio objetivo y 7,9 billones de yuanes de capitalización de mercado de ChangXin?

La firma Nomura ha iniciado cobertura de ChangXin Memory Technologies (CXMT) con una recomendación de "comprar" y un precio objetivo de 116 yuanes, lo que implica un potencial de alza del 1239,5% desde el precio de emisión (8,66 yuanes). Este es el objetivo más alto asignado hasta ahora por una firma extranjera. La valoración se basa en un múltiplo de 20 veces las ganancias por acción estimadas para 2028 (5,8 yuanes), derivado de aplicar una prima de mercado china al múltiplo promedio histórico de Micron (10x). Las proyecciones de Nomura son extremadamente optimistas: prevé que los ingresos aumenten de 618 mil millones de yuanes en 2025 a 7,73 billones en 2028, con un margen bruto escalando hasta el 90,5%. Este supuesto asume que los costos operativos apenas se duplicarán mientras los ingresos se multiplican por 12,5, reflejando una gran elasticidad de precios en el ciclo alcista de la memoria. El informe sostiene que la demanda de memoria DRAM crecerá más del 60% anual hasta 2030, impulsada por la IA agéntica, que multiplica el consumo de tokens y contexto. Mientras, la oferta global solo crecerá entre un 30% y un 40%, creando un déficit estructural. Los cuellos de botella en equipos, materiales y personal técnico limitan la expansión acelerada de la capacidad. Para CXMT, Nomura proyecta que su capacidad de obleas aumente de 280k/mes a 550k/mes para finales de 2028. Su participación en el mercado global de DRAM podría crecer del 10% actual a alrededor del 18% en 2028. Aunque su tecnología de nodo (16-17nm en 2026) sigue rezagada respecto a los líderes, la empresa planea migrar a nodos de 14-15nm y comenzar la producción de HBM3 en 2027. En el mercado interno chino, su cuota de producción nacional es solo del 30%, lo que deja un amplio espacio para sustituir importaciones. En resumen, el informe de Nomura presenta un escenario alcista extremo para CXMT, fundamentado en una demanda de memoria exponencial por la IA y una ofiesta restringida. Sin embargo, suposiciones como márgenes brutos del 90% reflejan el pico de un ciclo, no una norma sostenible a largo plazo.

链捕手07/27 10:19

¿Cómo se llegó a los 116 yuanes de precio objetivo y 7,9 billones de yuanes de capitalización de mercado de ChangXin?

链捕手07/27 10:19

Interpretación de Bernstein: ¿Pueden los pedidos a largo plazo de 142.000 millones de dólares sostener el ciclo de memoria?

El informe de Bernstein analiza los nuevos acuerdos de compra a largo plazo (LTA) en la industria de memoria, destacando que Micron y SanDisk han firmado contratos con garantías financieras por unos 330.000 millones de dólares, lo que proporciona un colchón para los beneficios futuros. Sin embargo, estas garantías solo cubren aproximadamente el 0,6% de los ingresos potenciales de la industria en los próximos 3-5 años, estimados en 5,2 billones de dólares. Los LTA ofrecen mayor estabilidad con clientes clave como los proveedores de nube de EE. UU., pero no eliminan la volatilidad cíclica, ya que una parte significativa de la demanda (30%-50%) sigue siendo transaccional. Además, en una caída profunda de los precios, los clientes aún podrían incumplir los contratos si resulta económicamente ventajoso. En conclusión, los LTA suavizan las caídas del ciclo, especialmente con el apoyo de la demanda de IA, pero no son una garantía total ni transforman la industria en un servicio público estable.

marsbit07/21 07:37

Interpretación de Bernstein: ¿Pueden los pedidos a largo plazo de 142.000 millones de dólares sostener el ciclo de memoria?

marsbit07/21 07:37

¿Repitiendo el "momento DeepSeek"? Wall Street coincide: Kimi K3, en cambio, refuerza la demanda de potencia de cómputo

Los analistas de Wall Street de UBS, Nomura, Bank of America Merrill Lynch y Citigroup argumentan que el lanzamiento del modelo de IA Kimi K3, un LLM de código abierto de 2.8 billones de parámetros, no debilita sino que refuerza la demanda de capacidad de cálculo (computación). A diferencia del impacto en eficiencia visto con DeepSeek R1, K3 se centra en la escala, con características como una ventana de contexto de 1M de tokens, inferencia continua y arquitectura MoE. Estas características aumentan la presión sobre los recursos de inferencia, memoria, red y almacenamiento. Los bancos citan la "Paradoja de Jevons": modelos más asequibles impulsan un uso y despliegue más amplios, incrementando finalmente el consumo total de recursos. La competencia entre modelos líderes chinos y estadounidenses probablemente acelere las inversiones en infraestructura de IA. Los sectores beneficiados identificados incluyen el almacenamiento (p.ej., HBM, eSSD), la computación (p.ej., NVIDIA, TSMC), las redes (necesidad de clústeres de "supernodos") y las plataformas en la nube. En resumen, se considera que los modelos de código abierto potentes como K3 no son el final de la demanda de infraestructura de IA, sino un catalizador para su próxima fase de expansión, siempre que el crecimiento del volumen de tokens y las cargas de trabajo complejas continúen.

链捕手07/21 06:21

¿Repitiendo el "momento DeepSeek"? Wall Street coincide: Kimi K3, en cambio, refuerza la demanda de potencia de cómputo

链捕手07/21 06:21

La ansiedad de memoria de los grandes modelos, la solución podría estar en la unidad USB

Según un artículo publicado por IEEE, surge una nueva estrategia inesperada para aliviar la ansiedad por la memoria en los modelos de lenguaje grandes (LLM): utilizar la tecnología **NAND Flash**, la misma que se emplea en las memorias USB. Tradicionalmente, la memoria Flash se ha considerado lenta, especialmente para tareas de IA. Sin embargo, empresas como SanDisk y SK Hynix están promoviendo el **High Bandwidth Flash (HBF)**. Esta tecnología aplica métodos avanzados de empaquetado y apilamiento 3D (similares a los usados en la memoria HBM) a los chips NAND Flash. El objetivo es permitir que la memoria Flash, originalmente diseñada para almacenamiento, participe en el suministro de datos de alta velocidad durante la **inferencia de IA**. La clave está en que la Flash es lenta principalmente para **escribir**, pero su velocidad de **lectura** puede ser mucho mayor. Al apilar múltiples chips, el HBF busca alcanzar un gran ancho de banda de lectura (hasta 1.6 TB/s en su primera generación, con objetivos de 3.2 TB/s) y una alta capacidad (hasta 512 GB por pila). La propuesta no pretende reemplazar a la costosa y ultrarrápida HBM, sino **complementarla**. En la fase de inferencia, los pesos del modelo están congelados y se accede a ellos principalmente para lectura. El HBF podría actuar como un **"grupo de memoria de solo lectura de gran capacidad"** para almacenar estos pesos masivos y estáticos, liberando así la valiosa HBM para los datos de cálculo más críticos y frecuentes. Esto podría aliviar los cuellos de botella de capacidad y costo, reducir el número de aceleradores necesarios en los servidores y mejorar la eficiencia energética. Aunque el HBF aún no es un producto maduro (se estima que su despliegue a gran escala llevará años) y su estandarización está en curso dentro del Open Compute Project (OCP), representa una señal importante. Indica que la arquitectura de memoria para la IA está evolucionando hacia un **sistema en capas**, donde cada tipo de dato (ultrarrápido, de lectura intensiva, almacenamiento frío) reside en la tecnología más adecuada en términos de rendimiento, capacidad y coste. La solución a los desafíos de escalabilidad de los LLMs podría venir no solo de memorias más caras, sino de reinventar y reempaquetar tecnologías ya conocidas, como la Flash.

marsbit07/20 00:22

La ansiedad de memoria de los grandes modelos, la solución podría estar en la unidad USB

marsbit07/20 00:22

De perder 19.200 millones a ganar 7.100 millones, ChangXin Technology advierte que 'el ciclo bajista sigue siendo una amenaza'

La empresa china de chips de memoria Changxin Technology, conocida como la "primera acción de DRAM nacional", está a punto de cotizar en la bolsa STAR de China. Su reciente presentación de oferta pública inicial (OPI) revela una notable transformación financiera: pasó de pérdidas de 192.250 millones de yuanes en 2023 a un beneficio neto de 71.440 millones en 2025. Este cambio se atribuye al auge de la demanda de DRAM impulsada por la IA y a la tensión en la oferta y demanda del sector. Sin embargo, el presidente de la empresa, Zhu Yiming, advierte sobre la incertidumbre. La industria DRAM es cíclica y las fluctuaciones de precios son intensas. El crecimiento futuro depende de si la demanda de IA cumple las expectativas y de cómo se gestione la nueva capacidad productiva. Aunque Changxin ha mejorado su rentabilidad y su cuota de mercado global es del 7,67%, aún está lejos de los líderes mundiales como Samsung, SK Hynix y Micron. La empresa planea utilizar los 29.500 millones de yuanes recaudados en la OPI para mejorar su tecnología, actualizar la fabricación de obleas y desarrollar tecnologías avanzadas, como la memoria de gran ancho de banda (HBM) para aplicaciones de IA. Los analistas señalan que, aunque la empresa ha superado la fase inicial de sustitución de importaciones con productos como DDR4, su próximo desafío es demostrar una capacidad competitiva sostenible en productos de gama alta, como DDR5 y HBM, para reducir su vulnerabilidad a los ciclos bajistas del mercado y acortar la distancia con los gigantes globales.

marsbit07/17 01:11

De perder 19.200 millones a ganar 7.100 millones, ChangXin Technology advierte que 'el ciclo bajista sigue siendo una amenaza'

marsbit07/17 01:11

Wall Street en pleno acuerdo: La capacidad de ASML se dispara, la teoría del 'pico de memoria' puede descartarse

ASML publicó unos resultados del segundo trimestre muy superiores a lo esperado y elevó sustancialmente su orientación para todo el año, presentando además un inusual plan de expansión de capacidad hasta 2028. Esto responde directamente a las dudas del mercado sobre la sostenibilidad de la demanda impulsada por la IA. Los principales bancos de Wall Street, como Goldman Sachs, JPMorgan y Barclays, mantuvieron o reiteraron sus recomendaciones de compra, argumentando que los resultados validan los cuellos de botella en la cadena de suministro de IA y refutan las narrativas bajistas que pronosticaban un pico en los precios de la memoria para 2028. La empresa prevé ampliar su capacidad de producción de sistemas EUV de baja apertura numérica en aproximadamente un 30% tanto en 2027 como en 2028. Según cálculos, esto situaría los envíos muy por encima de las expectativas actuales del consenso. La demanda de IA está impulsando una expansión paralela en chips lógicos avanzados y memoria. En el segmento de memoria, la transición a nodos más avanzados y la mayor intensidad de uso de litografía EUV están generando una presión estructural sobre la capacidad, lo que podría mantener los precios elevados durante más tiempo. Si bien existe un debate menor sobre si la guía para 2027 es suficientemente agresiva, el consenso general en Wall Street es positivo. Se esperan revisiones al alza significativas en las estimaciones de beneficios para 2028, consolidando la posición única de ASML como beneficiario clave de este ciclo de inversión impulsado por la inteligencia artificial.

链捕手07/15 15:01

Wall Street en pleno acuerdo: La capacidad de ASML se dispara, la teoría del 'pico de memoria' puede descartarse

链捕手07/15 15:01

¿Cuánto tiempo durará la bonanza de la memoria?

El sector de la memoria está viviendo una expansión explosiva sin precedentes, impulsada principalmente por DRAM y NAND. La base de esta subida no es tanto un aumento en el volumen de ventas, sino un incremento anormal de cerca de 10 veces en los precios de estos componentes. Este aumento de precio se debe a la abrumadora inversión (se esperan 755.000 millones de dólares en 2026) de los gigantes de los centros de datos en infraestructura para IA. La producción prioritaria de memorias de alto rendimiento para IA está creando una escasez grave en las memorias destinadas a dispositivos de consumo. El mercado global de semiconductores está creciendo a un ritmo mucho más rápido de lo previsto, superando los 1,5 billones de dólares en 2026, principalmente por las memorias y los circuitos lógicos como las GPU. Sin embargo, la historia del mercado de la memoria muestra un patrón invariable: los períodos de crecimiento positivo no superan los cinco años consecutivos antes de una corrección. El ciclo actual, que comenzó en 2023, probablemente alcance su punto máximo alrededor de 2027-2028. Una ley fundamental del sector establece que cuanto más alto es el pico de crecimiento, más profundo será el valle siguiente. La actual tasa de crecimiento anual récord del 285% sugiere que la recesión posterior podría ser más severa que cualquier otra experimentada antes. Por ello, se insta a las empresas a disfrutar de la bonanza actual, pero también a prepararse de forma realista para la inevitable recesión.

链捕手07/14 14:58

¿Cuánto tiempo durará la bonanza de la memoria?

链捕手07/14 14:58

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