تقرير عن سلسلة توريد خزائن NVIDIA Rubin أدى إلى انخفاض أولي في قطاع ذاكرة الذكاء الاصطناعي.
أشار التقرير إلى أن سعة الذاكرة لكل خزانة قد تنخفض من حوالي 55 تيرابايت إلى حوالي 28 تيرابايت. بعد ذلك، هبطت ميموريكز بنسبة حوالي 7.7% في اليوم التالي، بينما هبطت إس كيه هايليكس أكثر من 8% عند افتتاح التداول في اليوم التالي. بشكل أكثر دقة، أوضح مؤلف التقرير ديلان باتيل لاحقًا أن العديد من المشاركات اقتطعت فقط الجزء الأكثر إثارة، ولم يكن هذا التقرير "خبرًا سلبيًا كارثيًا".
لقد أثار هذا الأمر رد فعلًا كبيرًا لأنه لمس أدق نقطة في سوق أجهزة الذكاء الاصطناعي. خلال الفترة الماضية، لم تكن السوق تتداول دورات الذاكرة العادية، بل كانت تتداول على توقعات استمرار خزانات الذكاء الاصطناعي في سحب الطلب على HBM والذاكرة المرتبطة بها بعد بدء الإنتاج الضخم لمنصة Rubin، مما سيؤدي إلى رفع إيرادات موردي الذاكرة وقدرتهم على تحديد الأسعار مرة أخرى. منذ مؤتمر GTC هذا العام، كانت HBM4 وحصة SK هايسيت ومحاولة ميكرون اللحاق بذاكرة الذكاء الاصطناعي هي المحاور الرئيسية التي تداولتها السوق مرارًا وتكرارًا.
لكن عبارة "تم قطع الذاكرة" خشنة جدًا.
التعديلات التي كشفت عنها SemiAnalysis تشير بشكل رئيسي إلى تغييرات في تكوين SOCAMM وLPDDR على جانب CPU في خزانة Rubin NVL72. من المحتمل أن تستخدم معظم الأنظمة وحدات بسعة 96 جيجابايت بدلاً من وحدات بسعة أعلى قدرها 192 جيجابايت، مما يقلل سعة الذاكرة لكل خزانة من حوالي 55 تيرابايت مخططًا لها إلى حوالي 28 تيرابايت. هذا التغيير يؤثر على قيمة ذاكرة النظام داخل كل خزانة، لكنه لا يسمح بالاستنتاج المباشر بأن الطلب على HBM4 على جانب GPU قد تم تخفيضه أيضًا.
ما يحتاج إلى توضيحه حقًا هو أي حوض ربح تؤثر عليه هذه المراجعة، وأي توقعات يتداولها السوق حاليًا.
لماذا انخفضت أسهم ذاكرة الذكاء الاصطناعي جميعها بشكل حاد؟
الانخفاض في السوق هو رد فعل المراكز على الموضوعات المرتفعة بعد مواجهة كلمات مفتاحية سلبية.
الجزء المؤكد حتى الآن هو أن رد فعل السوق كان قويًا، لكن الحدث لا يزال في مرحلة تقارير سلسلة التوريد. كشفت SemiAnalysis أن نيفيديا قد تخفض تكوين SOCAMM على جانب CPU لضمان جدول تسليم Rubin NVL72. تشمل الأرقام المذكورة في التقرير انخفاض سعة الذاكرة لكل خزانة من حوالي 55 تيرابايت إلى حوالي 28 تيرابايت، وانخفاض تكلفة الخزانة من حوالي 7.6 مليون دولار إلى حوالي 6.8 مليون دولار. يجب فهم هذه الأرقام وفقًا لمنهجية تقرير SemiAnalysis، وهي ليست مؤكدة رسمياً من نيفيديا كقائمة مواد نهائية (BOM).
في الأرباع الأخيرة، ارتفعت أسهم ذاكرة الذكاء الاصطناعي بسبب سردية سهلة: كلما زاد عدد خزائن الذكاء الاصطناعي، زاد نقص الذاكرة المتقدمة، وزادت أرباح الموردين.
كلما كان الأمر أبسط، زادت قوة العنوان السلبي. بمجرد ظهور "تخفيض سعة الذاكرة إلى النصف"، سيقوم السوق أولاً بخفض قيمة الذاكرة لكل خزانة خادم، ونادرًا ما يميز فورًا نوع الذاكرة الذي تم تعديله.
أفضل دليل على ذلك هو رد فعل ميكرون.
إنها في نفس الوقت مزود تقليدي لذاكرة DRAM ومستفيدة من ترقية ذاكرة خوادم الذكاء الاصطناعي. كان الجزء الأكبر من المرونة التي منحها السوق لها ناتجًا عن إعادة تسعير مفادها أن "ذاكرة الذكاء الاصطناعي لم تعد مجرد سلعة دورية". إذا انخفضت سعة ذاكرة نظام Rubin لكل خزانة، فسيقلق المستثمرون فورًا من أن توقعات إيرادات ميكرون من وحدات SOCAMM وLPDDR لم تُرفع بشكل مفرط.
(SK Hynix) أيضًا تنخفض، مما يشير إلى أن هذا الهجوم تجاوز موردًا واحدًا.
إنها أقوى في مجال HBM، وانتشرت سابقًا شائعات في السوق بأنها حصلت على معظم حصة أوامر HBM المرتبطة بفيراروبين. لكن عندما تصبح صفقات ذاكرة الذكاء الاصطناعي مزدحمة، لا ينتظر رأس المال تأكيد جميع التفاصيل قبل التحرك. انخفاض أسهم الذاكرة بالتوازي يعكس تقلص تفضيل المخاطر في القطاع، وليس بالضرورة تأثر كل شركة بنفس الصدمة الأساسية.
التوضيح اللاحق من ديلان باتيل يشير أيضًا إلى هذا الأمر.他表示 أن التقرير لم يكن يهدف إلى خلق سرد "كابوسي"، وكثير من الناس تجاهلوا السياق.
باللغة السوقية، هذا يعني أن الأموال لم تُتداول بالكامل وفق تحليل سلسلة التوريد، بل تم تخفيض المراكز بسرعة بعد مواجهة قطاع مرتفع مع كلمات مفتاحية سلبية.
يبدأ ذاكرة الذكاء الاصطناعي إعادة توزيع حوض الأرباح
الذي تم تخفيضه في هذه المرة هو ذاكرة النظام على جانب CPU، وليس HBM4 بجانب GPU.
لا يمكن تلخيص ذاكرة خزانة روبين بكلمة واحدة. أسهل طريقة للتقسيم هي طبقتان:
الطبقة الأولى هي HBM4 على جانب GPU، وتخدم شريحة التسريع نفسها؛
الطبقة الثانية هي SOCAMM وLPDDR على جانب CPU، وهي أكثر شبهاً بذاكرة التشغيل الخاصة بالنظام بأكمله.
الأول يحدد سرعة تزويد البيانات للـ GPU، والثاني يؤثر على جدولة الجهاز الكامل، والصيانة، وأداء بعض أحمال العمل.
المذكور من قبل SemiAnalysis "55TB إلى 28TB" يتركز بشكل رئيسي على ذاكرة النظام الجانبية للـ CPU.
قد يتغير عدد وحدات SOCAMM، وسعتها، وقيمة الشراء في كل خزانة Rubin NVL72. إذا انتقلت معظم الأنظمة من وحدات 192 جيجابايت إلى وحدات 96 جيجابايت، فستنخفض القيمة الفردية لوحدات SOCAMM عالية السعة، مما سيضغط على مرونة الدخل للموردين ذوي الصلة.
لكن HBM4 على جانب GPU هو خط آخر.
لا يزال منصة Rubin تدور حول Rubin GPU وVera CPU، ولا يزال HBM4 يُعدّ عنصر الذاكرة الأساسي في تغليف GPU وإطلاق القدرة الحسابية. لا تُظهر المعلومات الحالية أي تخفيض في سعة HBM4 أو شحنات Rubin GPU.此前، توقعت العديد من المصادر أن HBM لا يزال يُعتبر أحد أكثر المكونات ندرة وأكثرها قوة في التسعير داخل خوادم الذكاء الاصطناعي، كما يُنظر إلى SK هايسيس على أنها المستفيد الرئيسي من ذلك.
يمكنك فهم خزائن الذكاء الاصطناعي على أنها خادم عالي الأداء باهظ الثمن للغاية.
HBM أقرب إلى الذاكرة عالية السرعة المثبتة بجانب GPU، بينما SOCAMM أقرب إلى ذاكرة النظام القابلة للتبديل بالكامل. تم تعديل هذا الأخير بشكل رئيسي هذا الوقت.
بالنسبة للمراكز المفتوحة، الفرق واضح جدًا: إذا كانت ميكرون تمتلك معرضًا أكبر في جولة SOCAMM، فسيؤثر الانخفاض في القيمة الفردية أولاً على توقعاتها؛ بينما يظل منطق HBM لـ SK هايستريت مستقلاً نسبيًا، لكنه سيتأثر أيضًا بمشاعر القطاع في التداولات المزدحمة.
إن تخفيض ذاكرة النظام بشكل مباشر وربطه بانهيار طلب HBM4 لا يزال غير مدعوم بأدلة كافية.
الطريقة الأكثر منطقية هي أن خزانة الأرباح على جانب CPU تواجه ضغطًا للتخفيض، بينما يعتمد جانب GPU على HBM على إجمالي شحنات Rubin ووتيرة طلبات HBM4.
لا يمكن أكثر استخدام خط واحد "جميع الذاكرات قوية" لتغطية جميع الموردين في سوق ذاكرة الذكاء الاصطناعي. فالمدى الذي تمتلكه ميكرون وSK هايستيت وسامسونغ إلكترونيكس في HBM وSOCAMM وDRAM التقليدي وNAND يختلف، كما أن أنواع الذاكرة المختلفة داخل نفس الخزانة تتوافق مع أسعار وأرباح إجمالية وقيود عرض وطلب مختلفة.
Can reducing costs lead to more cabinet shipments?
التفسير الإيجابي يأتي من التكلفة وجدول التسليم.
أظهرت حسابات SemiAnalysis أن تكلفة خزانة Rubin NVL72 قد تنخفض من حوالي 7.6 مليون دولار إلى حوالي 6.8 مليون دولار، بانخفاض قدره حوالي 800 ألف دولار.
بالنسبة لشركات السحابة مثل مايكروسوفت وغوغل وأمازون وميتا، فإن خزائن الذكاء الاصطناعي ليست مجرد شراء للعتاد، بل تتعلق بحساب تكلفة قوة الحوسبة لكل ساعة، ووقت التوريد، واستقرار النشر على نطاق واسع.
إذا أدى تقليل المكونات إلى تسريع تسليم روبين، فقد يتم تعويض انخفاض القيمة الجزئية لكل وحدة من خلال عدد أكبر من الخزائن.
المنطق ليس معقدًا. إذا كان هناك نقص في إمدادات SOCAMM عالية السعة، فإن اختيار نيفيديا للتكوينات الأسهل في التسليم يمكن أن يقلل من تكلفة قائمة المواد (BOM) لكل خزانة، كما يقلل من خطر تعطل تسليم الجهاز بالكامل بسبب تعطل مكون واحد.
للمشترين، إذا لم تؤثر إعدادات الذاكرة النظامية الأقل بشكل ملحوظ على أحمال العمل الأساسية، فقد يكون الحصول المبكر على الخزانة أكثر جاذبية من الانتظار للنسخة الكاملة.
المشكلة أن هذه الخطوة لا تزال افتراضية حاليًا.
انخفاض التكلفة لا يعني تلقائيًا زيادة الطلبات. لتعويض "انخفاض القيمة لكل جهاز" بـ"زيادة الإجمالي للخزائن"، تحتاج نيفيديا إلى تسليم المزيد من وحدات Rubin NVL72، كما تحتاج شركات السحابة إلى زيادة مشترياتها أو تقدمها.
لا توجد مواد حالية تُظهر أوامر مفتوحة أو إرشادات فصلية أو بيانات شحن فعلية تُثبت ذلك.
لفهم ذلك ببساطة، إذا اقتربت سعة نوع معين من SOCAMM من الانخفاض إلى النصف داخل خزانة واحدة، فسيتعين زيادة مخرجات الخزانات الإجمالية بشكل ملحوظ لاستعادة إجمالي متطلبات الـ Bit إلى المستوى المُتوقع سابقًا.
حتى مع انخفاض التكلفة بنسبة حوالي 10٪، لا يمكن استنتاج أن العملاء سيشترون عددًا كافيًا من الخزائن. إن عمليات شراء الشركات السحابية الكبرى تتأثر بالكهرباء، وبناء مراكز البيانات، وتوفر وحدات معالجة الرسومات، والتغليف المتقدم، وأجهزة الشبكة، وانخفاض بوليصة المواد الفردية هو متغير واحد فقط.
حالة HBM أكثر استقرارًا نسبيًا، لكنها ليست محصنة تمامًا.
إذا ظل إخراج روبين قويًا، فإن HBM4 لا يزال أحد أكثر المراحل استفادة مباشرة؛ وإذا تبين لاحقًا أن تسليم الأجهزة الكاملة يتأثر بعوائق أخرى، فسيتأثر HBM أيضًا بإيقاع إخراج المنصة.
الفرق هو أن هذا التقرير لم يخفض مباشرةً تكوين HBM4، والسوق ينتظر إجمالي شحنات الخزائن، وليس فقط التركيز على رقم سعة SOCAMM.
بيانات التسريب هي المرجع الحقيقي للتسعير
أكبر مخاطر حالية هي أن السوق يعيد تقييمه أولاً بناءً على تقسيم صناديق الأرباح، لكن البيانات اللاحقة لا تدعم تفسيراً متفائلاً.
إذا تأكدت نفيديا أو سلسلة التوريد في النهاية على اعتماد Rubin NVL72 على تكوين SOCAMM منخفض على المدى الطويل، مع عدم وجود تعديل كبير في كمية الشحنات الإجمالية للخزائن، فستواجه موردي ذاكرة النظام على جانب CPU ضغطًا أطول أمدًا على توقعات الإيرادات.
بالنسبة لـ Micron، المفتاح ليس فقط التصنيف العام "الذاكرة المستفيدة من الذكاء الاصطناعي"، بل تقسيم الإيرادات حسب المنتجات المختلفة.
في التقارير المالية والمكالمات الهاتفية القادمة، يجب مراقبة ما إذا أعلنت الإدارة عن وتيرة نمو DRAM وSOCAMM وHBM المتعلقة بخوادم الذكاء الاصطناعي، وما إذا تغيرت هامش الربح بسبب المواصفات أو الأسعار أو قدرة العملاء على التفاوض.
إذا قدمت الشركة فقط تقييماً متفائلاً للطلب الكلي دون تفسير تأثير تعديلات SOCAMM، فقد يستمر السوق في تطبيق خصم.
بالنسبة لـ SK Hynix، فإن نقاط التحقق تميل أكثر نحو HBM.
إذا ظلت حصة طلبات HBM4 ووتيرة التسليم وسعرها قوية، فإن هذا التصحيح يشبه أكثر تذبذبًا في مشاعر القطاع؛ أما إذا انخفضت كمية التسليم الإجمالية لروبين أو وتيرة تسليم HBM لاحقًا، فحينها فقط سيتوسع تأثير السوق من SOCAMM إلى خط HBM الرئيسي.
هذا أيضًا التغيير النموذجي بعد وصول موضوع ذاكرة الذكاء الاصطناعي إلى منتصفه.
في الأسواق المبكرة، كان المشترون يركزون على الاتجاه: زاد عدد خزائن الذكاء الاصطناعي، ونقصت الذاكرة المتقدمة.
الآن، تم تجميع مكاسب كبيرة في الأصول الأساسية، وبدأ رأس المال في التحقق مما إذا كانت كل أرباح محققة فعليًا. تفصيل واحد في سلسلة التوريد يمكنه توليد تقلبات يومية بنسبة 7%-8%， مما يشير إلى أن التداول في القطاع أصبح مزدحمًا، وتصبح المعلومات السلبية أكثر عرضة للتكبير.
قبل التحقق من التسريب الفعلي وتقسيم التقارير المالية، من المبكر جدًا تصنيف هذه المراجعة على أنها "انتهاء السلبيات" أو "انهيار طلب الذكاء الاصطناعي".
الرأي الأكثر حذراً هو الاعتراف بضغط تخفيض القيمة الفردية على جانب CPU، مع فصل تسعير HBM4 وSOCAMM.
ما يزال الأكثر تأثيرًا في تغيير التقييم هو ما إذا كانت نفيديا ستؤكد BOM النهائي لـ Rubin NVL72، وهل يمكن رفع خطة الشحن الفعلية لخزائن Rubin، وما إذا كانت ميموريك وSK هايسلسيت وسامسونغ إلكترونيكس ستشهد تغيرات في مخاطر الدخل وأرباحها الإجمالية في HBM وSOCAMM/LPDDR.