Всё, что нужно знать о причинах недавнего ажиотажного роста в индустрии памяти

marsbitОпубликовано 2026-05-11Обновлено 2026-05-11

Введение

**Почему индустрия памяти переживает стремительный рост: ключевые факторы** **1. Структура индустрии:** Отрасль состоит из DRAM (оперативная память), NAND (флэш-память) и HBM (память с высокой пропускной способностью). Эти компоненты являются базовым слоем инфраструктуры для всех вычислительных систем. **2. Историческая цикличность:** До эры ИИ спрос определялся потребительской электроникой (смартфоны, ПК) и серверами, что приводило к классическим циклам бума и спада из-за задержек в расширении производства. **3. Революция ИИ:** ИИ кардинально меняет структуру спроса. AI-серверы создают жесткий, неотложный спрос на HBM для преодоления ограничений пропускной способности памяти. HBM становится критической инфраструктурой, а не просто товаром. **4. Структурные изменения рынка (2024-2026):** * **Эффект вытеснения:** Производители (Samsung, SK Hynix, Micron) перераспределяют мощности с производства обычного DRAM на более прибыльный HBM, создавая искусственный дефицит на рынке традиционной памяти. * **Переход от биржевого рынка к системе контрактов:** Память превращается в распределяемый ресурс. Крупные клиенты (Microsoft, AWS, Google) заключают долгосрочные контракты, блокируя будущие поставки. * **Власть ценообразования** смещается от свободного рынка к структурам долгосрочных контрактов. **5. Кто выигрывает:** * **Производители (особенно лидеры по HBM, как SK Hynix):** Приобретают структурные ценообразующие возможности. * **Крупные облачные провайдеры:** Страхуют ...

Автор: hoidya|0xU

1/ Что на самом деле представляет собой индустрия памяти

Индустрия памяти в основном состоит из трех ключевых продуктов: DRAM, NAND и HBM. Вместе они образуют систему памяти данных для всех цифровых устройств. Будь то телефоны, компьютеры или центры обработки данных, все они зависят от этого уровня инфраструктуры для временной обработки и долгосрочного хранения данных.

С функциональной точки зрения, DRAM используется для временного хранения данных во время работы, удовлетворяя потребности в высокоскоростном чтении и записи в процессе вычислений. NAND используется для долгосрочного хранения данных, подобно постоянному слою памяти устройства. HBM — это новая форма, развившаяся в среде высокопроизводительных вычислений для решения проблемы узких мест пропускной способности между GPU и вычислительными блоками.

Если рассматривать с точки зрения системной структуры, индустрия памяти — это не компонент, независимый от вычислительных систем, а базовый зависимый слой всех вычислительных систем. Любая вычислительная задача должна сначала «прочитать данные», затем «произвести вычисления» и, наконец, «записать результат обратно». Следовательно, память является одним из фундаментальных ограничений в процессе вычислений, а не опциональным модулем.

В последние двадцать лет спрос в этой отрасли в основном поступал из трех источников: бытовая электроника (телефоны и ПК), корпоративные серверы и интернет-инфраструктура. Общая черта этого спроса — высокая диверсификация, возможность отложить циклы обновления и ограниченный масштаб спроса в каждой точке. Поэтому рынок долгое время классифицировал её как типичную циклическую полупроводниковую отрасль.

2/ Почему память долгое время рассматривалась как циклическая отрасль

Основная причина, по которой индустрия памяти долгое время демонстрировала сильную цикличность, заключается в асимметричной структуре спроса и предложения. Сторона спроса обычно связана с циклами бытовой электроники и корпоративных ИТ-расходов, а сторона предложения зависит от инвестиций в строительство фабрик по производству пластин, что имеет явный временной лаг.

Когда спрос растёт, цены быстро повышаются, стимулируя производителей расширять производство. Однако из-за того, что цикл строительства новых мощностей обычно составляет от 12 до 24 месяцев, новое предложение часто концентрированно поступает на рынок после перелома в спросе, что приводит к быстрому падению цен. Этот механизм формирует типичный цикл бума и спада (boom-bust cycle).

В период с 2010 по 2022 год эта циклическая структура проявлялась особенно ярко. Например, индустрия DRAM в нескольких циклах переживала процесс быстрого падения от состояния высокой рентабельности к убыткам, а затем отскока после восстановления спроса в новом цикле. Такая волатильность заставила рынок долгое время рассматривать индустрию памяти как класс циклических активов с «высокой волатильностью и низкой предсказуемостью».

На этом этапе механизм ценообразования в отрасли по сути управлялся запасами. Цены росли при снижении запасов и падали при их накоплении, в то время как сам спрос больше играл роль триггерной переменной, а не структурной.

3/ Какова была структура спроса до эпохи ИИ

До появления искусственного интеллекта спрос на память в основном определялся бытовой электроникой и традиционной интернет-инфраструктурой. Бытовую электронику характеризуют длинные циклы обновления и относительно предсказуемый спрос, например, цикл замены смартфона обычно составляет два-три года. Серверы и корпоративные системы хранения данных в большей степени зависят от ритма капитальных затрат на ИТ, что также имеет сильную цикличность.

В этой структуре память как стандартизированный продукт оценивалась в основном соотношением спроса и предложения, а не долгосрочным заблокированным спросом со стороны одного крупного клиента. Поэтому рынок обладал высокой степенью спотовых свойств, и ценовые сигналы могли быстро отражать изменения запасов и корректировки мощностей.

Другими словами, до эпохи ИИ структура спроса в индустрии памяти была диверсифицированной и не имела долгосрочных жестких ограничений. Это также является фундаментальной основой для существования её циклических характеристик.

4/ Почему ИИ кардинально изменил структуру спроса на память? (От циклического товара к инфраструктуре)

Раньше спрос на память определялся бытовой электроникой (телефоны, ПК), что по сути было «отложенным потреблением». Но ИИ привносит совершенно иную функцию спроса: это непрерывная вычислительная система, причем использование памяти растет линейно или даже сверхлинейно с масштабом модели.

На примере ЦОД для ИИ, GPU не является узким местом в процессе обучения и вывода, а узким местом является пропускная способность памяти (memory bandwidth), что напрямую делает HBM жестко необходимым. Данные отрасли показывают, что спрос серверов для ИИ на память с высокой пропускной способностью растет со скоростью, значительно превышающей традиционный DRAM, и приводит к долгосрочной блокировке мощностей по производству HBM, вплоть до ситуации, когда все мощности распроданы до 2026 года.

Что еще более важно, происходят изменения на стороне предложения: поскольку маржинальность HBM значительно выше, чем у традиционного DRAM, производители активно перераспределяют мощности, перенаправляя производство пластин с DDR4/DDR5 на HBM. Этот эффект структурного вытеснения приводит к «дефициту, не вызванному спросом» для традиционного DRAM и NAND.

На рынке уже появляются экстремальные сигналы: спотовые цены на некоторые виды DRAM и NAND выросли на 15–20% в течение квартала, и наблюдается феномен «внутридневной корректировки цен».

5/ Как раньше формировались цены на память?

В период с 2010 по 2022 год механизм ценообразования в индустрии памяти был высокотипичным, представляя собой стандартную модель полупроводникового цикла:

Цены управлялись циклом запасов, а не структурой спроса.

Когда запасы падают → цены растут → производители расширяют производство → избыток предложения → обвал цен.

Ключевым ограничением этого механизма была «запаздывающая способность к наращиванию мощностей (1–2 года) + возможность отсрочки спроса»

Например, в предыдущем цикле индустрия DRAM часто испытывала значительные квартальные колебания прибыли, вплоть до перехода от высокой маржинальности к убыткам и быстрого разворота.

Но этот механизм нарушен в эпоху ИИ, потому что изменились две переменные одновременно:

  • Во-первых, спрос перешел от диверсифицированного потребления к централизованным закупкам
  • Во-вторых, предложение перешло от «свободного рыночного расширения» к «распределению в приоритете прибыльности (в пользу HBM)»

Результат: циклические колебания все еще существуют, но ценовая эластичность структурно сжата.

6/ Какие структурные изменения происходят сейчас?

Ключевое изменение на рынке памяти в настоящее время (2024–2026) заключается не в росте цен, а в переходе рыночной структуры от «спотового рынка» к «системе контрактного распределения».

Во-первых, это эффект вытеснения HBM. Поскольку прибыль с одной пластины для HBM значительно выше, чем для DDR4/DDR5, Samsung, SK hynix и Micron в приоритетном порядке переводят мощности на производство HBM. Данные отрасли показывают, что доля HBM быстро растет с низких однозначных процентов до структурного уровня 40%+ в доходах от DRAM.

Эта структурная корректировка приводит к двум результатам:

  • Во-первых, сокращение предложения традиционного DRAM
  • Во-вторых, NAND переходит в состояние пассивного дефицита

В то же время рынок входит в состояние экстремального дисбаланса спроса и предложения: доходы индустрии DRAM во втором квартале 2025 года выросли на 17.1% в годовом исчислении, но источником роста стал не взрыв спроса, а совместное влияние роста цен и ограничений поставок.

Более экстремальные сигналы поступают со стороны поставок: сроки поставки (lead time) в отрасли увеличились с нормальных 8–12 недель до 39–52 недель, а для некоторых автомобильных классов памяти даже превышают 70 недель.

Это означает ключевое структурное изменение: память перестает быть «товаром для немедленных сделок» и становится «распределяемым ресурсом»

Это формирует петлю положительной обратной связи:

Рост цен → производители сокращают спотовое предложение → покупатели блокируют заказы заранее → дальнейшее сокращение ликвидности на спотовом рынке → цены продолжают расти.

7/ Кто выигрывает в этой структуре?

Структура прибыли в индустрии памяти претерпевает явную трансформацию.

Первый уровень: сторона предложения (Samsung / SK hynix / Micron)

Эти компании превращаются из «циклических производителей» в «поставщиков инфраструктуры для ИИ». Лидирующие позиции SK hynix в области HBM постепенно делают её обладателем структурного ценообразующего права, её доля на рынке DRAM уже выросла примерно до 38%.

Второй уровень: сторона спроса (Microsoft / AWS / Google)

Эти компании через долгосрочные контракты блокируют будущие поставки, что по сути является «временным арбитражем»: используют текущие капитальные затраты для фиксации будущих затрат на вычислительные мощности ИИ и память.

Третий уровень: компании-разработчики моделей ИИ (OpenAI и др.)

Они находятся между давлением на денежный поток и потребностью в вычислительных мощностях, формируя замкнутый цикл через финансирование → капитальные затраты → блокировку поставок.

Ключевое изменение заключается в том, что ценовая власть (pricing power) переходит от «рынка» к «контрактной структуре».

8/ Риски и условия для опровержения тезиса

У этого раунда «суперцикла памяти для ИИ» есть как минимум три четких условия для опровержения:

Во-первых, если капитальные затраты на ИИ войдут в цикл сокращения (гиперскейлеры снизят интенсивность инвестиций), текущая структура спроса быстро исказится, поскольку спрос на память в высокой степени зависит от расширения вычислительных мощностей для ИИ.

Во-вторых, если технологический путь HBM будет заменен (например, новой архитектурой памяти или объединением вычислений и памяти), текущая премия HBM будет сжата, что приведет к возвращению мощностей обратно в DRAM/NAND.

В-третьих, если цикл расширения мощностей снова ускорится (Samsung / SK hynix снова начнут агрессивно наращивать производство), то текущие ограничения предложения через 1–2 года превратятся в цикл избытка.

Другими словами, предпосылкой существования этой структуры является:

Скорость роста спроса на ИИ > Скорость расширения мощностей + Скорость технологического замещения

Связанные с этим вопросы

QЧто такое основная продукция в индустрии памяти и какую роль она играет?

AОсновная продукция в индустрии памяти состоит из трех ключевых компонентов: DRAM, NAND и HBM. Они вместе образуют систему памяти данных для всех цифровых устройств. DRAM используется для временного хранения данных во время выполнения операций, обеспечивая высокоскоростную запись и чтение. NAND предназначен для долгосрочного хранения данных, подобно постоянному слою памяти устройства. HBM — это новая форма, разработанная для высокопроизводительных вычислений, предназначенная для решения проблем пропускной способности между GPU и вычислительными блоками. Эта отрасль является основой для всех вычислительных систем.

QПочему индустрия памяти долгое время считалась циклической отраслью?

AИндустрия памяти долгое время демонстрировала сильную цикличность из-за асимметричной структуры спроса и предложения. Спрос обычно связан с циклами потребительской электроники и корпоративных IT-расходов, в то время как предложение определяется инвестициями в заводы по производству полупроводников, которые имеют явный временной лаг. Когда спрос растет, цены быстро растут, что стимулирует производителей расширять производство. Однако из-за цикла создания новых мощностей (12–24 месяца), новое предложение часто высвобождается после перелома в спросе, что приводит к быстрому падению цен, создавая типичный цикл бума и спада.

QКак искусственный интеллект (ИИ) изменил структуру спроса на память?

AИИ кардинально изменил структуру спроса на память, превратив её из циклического товара в инфраструктуру. В отличие от спроса, основанного на потребительской электронике (например, смартфоны, ПК), который является «откладываемым», спрос со стороны ИИ — это потребность в непрерывных вычислительных системах. Использование памяти растет линейно или даже сверхлинейно с увеличением масштаба модели. В центрах обработки данных на основе ИИ узким местом часто является пропускная способность памяти (memory bandwidth), а не вычислительная мощность GPU, что делает HBM жестким требованием. Кроме того, поставщики перераспределяют мощности в пользу производства более прибыльного HBM, что вызывает структурный дефицит в традиционных DRAM и NAND.

QКакие структурные изменения происходят сейчас на рынке памяти?

AКлючевое изменение на текущем рынке памяти (2024–2026) — это переход от «спотового рынка» к «системе распределения по контрактам». Эффект вытеснения HBM (производители переводят мощности с DDR4/DDR5 на более прибыльный HBM) ведет к сокращению предложения традиционной DRAM и дефициту NAND. Сроки поставок увеличились с обычных 8–12 недель до 39–52 недель, а в некоторых случаях, например, для автомобильной памяти, превышают 70 недель. Память превращается из «товара немедленной торговли» в «распределяемый ресурс». Это создает цикл положительной обратной связи: рост цен → сокращение спотового предложения → предварительные заказы покупателей → дальнейшее снижение ликвидности на спотовом рынке → продолжение роста цен.

QКаковы основные риски или условия, которые могут опровергнуть текущий «суперцикл» памяти, связанный с ИИ?

AСуществуют как минимум три четких условия, которые могут опровергнуть текущий «суперцикл» памяти, связанный с ИИ: 1) Если инвестиции в ИИ (capex) войдут в цикл сокращения (крупные облачные провайдеры снизят интенсивность инвестиций), текущая структура спроса быстро исказится, поскольку спрос на память сильно зависит от расширения вычислительных мощностей для ИИ. 2) Если технологический путь HBM будет заменен (например, новой архитектурой памяти или слиянием вычислений и памяти), текущая премия для HBM сократится, что приведет к возврату мощностей в производство DRAM/NAND. 3) Если цикл расширения производственных мощностей снова ускорится (Samsung, SK hynix возобновят агрессивное расширение), текущее ограничение предложения через 1–2 года может превратиться в цикл перепроизводства. Структура остается устойчивой, только если скорость роста спроса на ИИ превышает скорость расширения мощностей + скорость технологического замещения.

Похожее

Соединив традиционные фонды с DeFi: кто сможет воспользоваться десятилетним бумом RWA?

**Токенизация активов: мост между традиционными фондами и DeFi** Общий объем токенизированных реальных активов (RWA) в блокчейне превысил $33 млрд. Хотя токенизированные казначейские обязательства США составляют значительную часть ($15 млрд), их доля сокращается с 55% до менее 45% за год за счет роста новых инструментов, таких как институциональный и частный кредит. Ключевое преимущество токенизированных активов — **композируемость**, позволяющая капиталу работать одновременно в нескольких стратегиях, совмещая доходность, ликвидность и скорость. Однако интеграция регулируемых традиционных фондов (с фиксированной оценкой NAV, KYC, окнами выкупа) и открытых протоколов DeFi требует сложной инфраструктурной прослойки. Основные проблемы интеграции: 1. **Ценообразование:** Как оценивать токен между ежедневными обновлениями NAV фонда? 2. **Соответствие требованиям:** Как проверять KYC, не ограничивая свободу транзакций в DeFi? Решение — модель «хранилища», где проверенные пользователи получают токены-расписки для свободного использования. 3. **Межсетевое взаимодействие:** Как синхронизировать данные по нескольким блокчейнам? Архитектура «центр-лучи» с одним авторитетным блокчейном-хабом (для учета NAV и KYC) и лучевыми сетями для композируемости, связанными кросс-чейн мостами (например, LayerZero), становится отраслевым стандартом. **Потенциал и риски:** Правильно построенная система позволяет институциональным инвесторам использовать стратегии повторного залога для увеличения доходности. Однако остаются риски, включая рассинхронизацию правил выкупа (ограничения в традфи против мгновенных выкупов в смарт-контрактах) и сбои при межсетевых трансферах. **Вывод:** Будущая ценность сосредоточена в **промежуточном инфраструктурном слое**, который решает эти противоречия, обеспечивая соответствие требованиям, безопасность и беспрепятственную композируемость. Такие проекты, как Centrifuge (инфраструктура для фондов) и LayerZero (кросс-чейн коммуникации), занимают эту ключевую нишу, открывая доступ к триллионам долларов институционального капитала.

Foresight News28 мин. назад

Соединив традиционные фонды с DeFi: кто сможет воспользоваться десятилетним бумом RWA?

Foresight News28 мин. назад

CFTC обвиняет фирму из Северной Каролины в мошенничестве на $14 млн с пулами товарных фьючерсов и криптовалютой

Комиссия по торговле товарными фьючерсами США (CFTC) подала гражданский иск против Тревора Вернона и компании Argent Capital Management LLC из Северной Каролины. Регуляторы обвиняют их в организации незаконного товарного пула, который торговал криптовалютой, фьючерсами и опционами. Согласно иску, почти 60 инвесторов вложили в эту схему около 14 миллионов долларов. Вернон, как утверждается, позиционировал себя как опытного трейдера, предоставляя инвесторам вводящие в заблуждение отчеты о высокой доходности. На самом деле, средства участников понесли значительные и последовательные убытки, превысившие 8,6 миллиона долларов. При этом обвиняемый продолжал привлекать новых клиентов, несмотря на убытки. CFTC также заявляет, что Argent Capital Management не была зарегистрирована в комиссии, а Вернон ложно утверждал о регулируемом статусе компании. Его действия, включая дачу ложных показаний под присягой, нарушили Закон о товарных биржах. Регуляторы требуют возмещения ущерба инвесторам, штрафов, запрета на торговую деятельность и постоянных судебных запретов. Данное дело свидетельствует о продолжении жесткого надзора со стороны регуляторов за инвестиционными программами, связанными с криптовалютой и деривативами, уделяя особое внимание регистрации и достоверности раскрытия информации.

TheNewsCrypto52 мин. назад

CFTC обвиняет фирму из Северной Каролины в мошенничестве на $14 млн с пулами товарных фьючерсов и криптовалютой

TheNewsCrypto52 мин. назад

AI-генерация изображений без обучения ускоряется на 1000%: метод - максимально простая «трёхэтапная конвейерная обработка»

AI-генерация изображений, требующая много времени для обработки — это распространенная проблема. Новый метод MrFlow (Multi-Resolution Flow Matching) предлагает простое трехэтапное решение без необходимости дообучения модели, которое ускоряет процесс в 10 раз. **Как это работает:** 1. **Генерация структуры в низком разрешении:** Модель быстро создает общую композицию и семантику изображения с меньшим количеством вычислительных операций. 2. **Увеличение разрешения в пиксельном пространстве:** Используя предобученную модель супер-разрешения (например, Real-ESRGAN), изображение масштабируется до высокого разрешения, сохраняя структуру и добавляя детали. 3. **Коррекция деталей в высоком разрешении:** На финальное изображение накладывается слабый шум, после чего исходная модель выполняет всего один шаг денойзинга, чтобы исправить возможные артефакты и уточнить детали, соответствующие запросу. **Ключевые преимущества:** * **Высокая скорость:** Конфигурация "12 шагов + 1 шаг" снижает время генерации с ~49 секунд до ~4.8 секунд. * **Сохранение качества:** Визуальное качество и метрики остаются на уровне исходной модели. * **Универсальность:** Метод совместим с различными современными моделями (Qwen-Image, FLUX.1-dev и др.) и может сочетаться с другими методами ускорения. * **Простота:** Не требует дообучения или специального оборудования. MrFlow интеллектуально распределяет вычисления: основные затраты приходятся на дешевую стадию низкого разрешения, а дорогая высокоразрешенная стадия используется минимально для тонкой доводки. Метод уже доступен в виде открытого кода и плагина для ComfyUI.

marsbit1 ч. назад

AI-генерация изображений без обучения ускоряется на 1000%: метод - максимально простая «трёхэтапная конвейерная обработка»

marsbit1 ч. назад

Первым вирусным активом в сети Robinhood оказался мем-кот: CashCat, «рабочее название» компании, раскапывает толпа, а CEO играет в мемы

Платформа Robinhood запустила собственный блокчейн Robinhood Chain, но вместо запланированных токенизированных акций первым вирусным активом стал мем-токен CASHCAT с изображением кота. Его стоимость выросла более чем на 1700% за сутки, а капитализация превысила $120 млн. Успех основан на историческом факте: изначальным рабочим названием Robinhood было CashCat, о чём CEO Владислав Тенев рассказывал в интервью. Сам Тенев в день роста курса иронично отметил в Twitter, что новая сеть хорошо подходит для мемов, что сообщество расценило как негласную поддержку. Токен CASHCAT, общий объём выпуска которого составляет 10 миллиардов, позиционируется как актив «с нулевой полезностью» и не имеет официальной связи с Robinhood. На волне популярности уже появились поддельные версии токена в других сетях, таких как Solana, и фейковые аккаунты, имитирующие известного трейдера «Ревущего котёнка» (Roaring Kitty) для продвижения мошеннических схем. Эксперты предупреждают о высоких рисках из-за низкой ликвидности новой сети и призывают тщательно проверять контрактные адреса.

marsbit1 ч. назад

Первым вирусным активом в сети Robinhood оказался мем-кот: CashCat, «рабочее название» компании, раскапывает толпа, а CEO играет в мемы

marsbit1 ч. назад

Регулирование криптовалют может измениться в этом месяце, поскольку SEC продвигает предложение о безопасной гавани

Комиссия по ценным бумагам и биржам США (SEC) обновила свой регуляторный план на 2026 год, указав, что долгожданное предложение по регулированию криптоиндустрии, известное внутри как «Regulation Crypto», может быть представлено уже в июле. Это знаменует собой значительный сдвиг в подходе SEC: от зависимости от судебных исков к созданию формальных правил для обеспечения большей ясности в цифровых активах. Предложение предусматривает создание «безопасных гаваней» и исключений для некоторых видов деятельности в блокчейне, включая DeFi и токенизированные ценные бумаги. Например, стартапы стоимостью менее 5 млн долларов в первые четыре года могут получить право привлекать до 75 млн долларов через квалифицированные криптоконтракты. Токен перестанет считаться ценной бумагой после завершения разработчиками обещанной работы. Параллельно обсуждается законопроект CLARITY Act, сторонники которого считают, что одних только правил SEC недостаточно для долгосрочной определенности. Если он не будет принят к августу 2026 года, основой регулирования останутся правила SEC.

TheNewsCrypto1 ч. назад

Регулирование криптовалют может измениться в этом месяце, поскольку SEC продвигает предложение о безопасной гавани

TheNewsCrypto1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片