NVIDIA Rubin SOCAMM Memory Cut ay Nagdulot ng Panic sa Merkado at Pagbaba ng MU

Isinulat ng Chaoxiang Research

Noong umaga ng Hunyo 4, ang SemiAnalysis, ang pinakamalaking independiyenteng pananaliksik sa industriya ng semiconductor, ay nag-post ng morning brief.

Ang pangunahing impormasyon ay isang pangungusap lamang: Ang kapasidad ng SOCAMM DRAM bawat rack sa NVIDIA Vera Rubin NVL72 ay maaaring bumaba mula sa nakaraang inaasahang halos 55TB patungo sa halos 28TB. Ang karamihan sa mga sistema ng Rubin ay gagamit ng 96GB SOCAMM module, hindi ang 192GB na karaniwang inaasahan ng merkado.

Pagkalat ng balita, ang reaksyon ng merkado ay direkta at walang kompromiso: bawasan ng kalahati ang pangangailangan sa memorya, negatibo para sa Micron. Bumagsak ang MU sa gitna ng araw ng higit sa 10%, mula sa bagong tala na $1,089 noong nakaraang araw papunta sa $971, at nawala ang higit sa isang trilyon dolyar na halaga sa isang araw.

Ang panic ay totoo, ngunit ang tanong ay, tama ba ang direksyon ng panic?

Ang Vera Rubin NVL72 ay ang susunod na pambansang AI supercomputer rack ng NVIDIA. Ang bawat rack ay may 72 na Rubin GPU at 36 na Vera CPU. Sa bahagi ng GPU, ginagamit ang HBM4 na may 288GB bawat isa, na nagbibigay ng kabuuang 20.7TB sa buong rack—hindi nagbago ang bahaging ito. Ang pagbabago ay nasa bahagi ng CPU.

Bawat Vera CPU ay may 8 mga slot para sa SOCAMM, kung saan bawat slot ay maaaring magkaroon ng iba’t ibang kapasidad ng module. Ayon sa opisyal na spesipikasyon ni NVIDIA sa CES 2026, "ang bawat Vera CPU ay maaaring suportahan ang maximum na 1.5TB ng LPDDR5X", na tumutugma sa konfigurasyon kung saan lahat ng 8 na 192GB module ay nakapila. Sa 36 na CPU, ang kabuuang kapasidad ay 54TB.

Sinasabi ng report ng SemiAnalysis na: Ang aktwal na configuration para sa paglabas, malamang ay hindi magiging full. Ang karamihan sa mga sistema ay gagamit ng 96GB modules, 8×96GB = 768GB bawat CPU, at ang 36 CPU ay magiging humigit-kumulang 28TB.

Mula sa 55TB hanggang sa 28TB, bumaba ang kapasidad ng halos kalahati, kaya isinulat ng mga tagapag-ayos ng pamagat na "nakabawas ang pangangailangan sa memorya ng kalahati."

Ngunit nagkamali ang market sa isang mahalagang variable.

Una, ang SOCAMM ay may disenyo na slot, hindi ay nakasolder.

Ito ang pinakamadaling makalimutan na teknikal na detalye sa buong kuwento. Sa pagkakaiba sa GB300 Blackwell Ultra na may nakasalda na LPDDR sa motherboard, ang Vera Rubin platform ay gumagamit ng JEDEC-standardized na SOCAMM2 module na palitan, heat-replaceable, at upgradeable sa hinaharap. Ngayon, ilagay ang 96GB; bukas, kapag may kailangan ang customer, alisin at palitan ng 192GB o kaya naman ng 256GB—parang pagbabago ng memory module.

Ipinakita ng NVIDIA ang disenyo na ito sa CES 2026: ang buong computing tray ay na-reduce mula sa 2 oras na assembly time hanggang sa 5 minuto. Ang modular, maintenable, at upgradable na mga katangian ay isa sa pinakamalaking arkitektural na pag-unlad ng Vera Rubin kumpara sa Blackwell.

Ang pagbaba ng initial selling configuration ay hindi katumbas ng pagkawala ng pangmatagalang demand. Ito ay mas katulad ng isang estratehiyang "una muna, babayaran mamaya".

Pangalawa, ang dahilan ng pagbaba ng kapasidad ay hindi dahil hindi kailangan, kundi dahil “hindi sapat”.

Sinabi ng founder ng SemiAnalysis, Dylan Patel, sa Twitter: "Mahal ko ang isang bagay, ang mga taong nagreretweet ng aming report ngunit nagkakamali sa pagkakasulat ng karamihan sa nilalaman nito. Madalas itong mangyari."

Ang mga komento ng mga reader sa Digg tungkol sa balitang ito ay nagpapakita rin: 77.8% ng mga komento ay naniniwala na ang secondary sharing ay isang clickbait na may maling pagkakaintindi.

Ano ang napapalabas? Ang background.

Sobrang kakaunti ang supply ng global LPDDR5X noong 2026. Malinaw na ipinahayag ng Micron sa Wolfe Conference noong huling bahagi ng Mayo na ang pangangailangan sa memorya ay lubos na lumampas sa kakayahan ng paggawa, at ito ay inaasahang magpapatuloy pa hanggang pagkatapos ng 2026. Ang buong kapasidad ng HBM para sa fiscal year 2026 ng Micron ay nakaabot na, at tumataas ang average presyo ng DRAM ng higit sa 110% kumpara sa nakaraang taon, habang tumataas ang gross margin hanggang 74%. Parehong nasa maximum capacity at nagsasale ang Samsung at SK Hynix.

Sa kontekstong ito, ang problema ni NVIDIA ay hindi ang kakulangan ng demand ng mga customer para sa mas maraming memorya, kundi "hindi ako makakakuha ng sapat na LPDDR5X chips upang punan ang bawat slot."

Bawasan ang default na SOCAMM configuration bawat rack, na isang inhinyerong pamamahala ng supply chain: mas mabuting maglabas ng mas mababang configuration kaysa maghintay ng pagpapadala ng buong rack dahil sa kakulangan ng memorya, upang mabilis na i-on ang computing power.

Hindi ito signal ng pagbaba ng demand, kundi kabaligtaran, ito ay signal na lalong lumalampas ang demand sa suplay.

Ikatlo, mas kaunting memory ≠ mas kaunting rack.

Ginawa ng merkado ang simpleng multiplication: bawat rack ng memorya ay nabawasan ng kalahati → nabawasan ng kalahati ang kabuuang pangangailangan. Ngunit mayroon pa ring ibang variable sa problemang ito: ang volume ng paglabas.

Kung bawasan ang bawat rack ng SOCAMM mula sa 55TB hanggang 28TB, maaari ng NVIDIA na i-install ang mas maraming rack sa parehong limitasyon sa suplay ng LPDDR5X. Noong una, sapat lang ang isang batch ng memorya para sa 100 rack, ngayon sapat na ito para sa halos 200 rack.

Hindi nabawasan ang kabuuang paggamit ng LPDDR5X, kundi ibinahagi lamang sa mas maraming rack. Para sa NVIDIA, ito ay praktikal na pagpili upang mas mabilis na ilunsad ang Rubin sa merkado; para sa mga tagagawa ng memorya, ang kabuuang order ay hindi kinakailangang bumaba.

Kahit saan, ang pangangailangan sa memory ng CPU para sa inference scenarios ay malawak ang pagkakaiba. Hindi lahat ng workload ay nangangailangan ng 1.5TB na LPDDR5X. Totoo na ang pagtraint ng malalaking model ay nagkakaroon ng maraming memory, ngunit maraming inference tasks, lalo na ang agentic AI at long-context inference, ay maaaring mag-schedule nang flexibly ang KV cache sa pagitan ng HBM at LPDDR gamit ang NVLink-C2C. Para sa maraming customer, sapat na ang 768GB na CPU-side memory.

Dahil ang SemiAnalysis ay ang pangalawang kahoy na nagdudulot ng pagkabagsak ng kamelyo.

Ang unang kahoy na sumira ay ang Broadcom. Bago buksan ang US market noong Hunyo 4, naglabas ang Broadcom ng kanilang Q2 financial report. Ang mga numero ay hindi masama: kita ng $22.19 bilyon, tumaas ng 48% taon-taon, at ang Non-GAAP EPS na $2.44 ay lumampas sa inaasahan. Gayunpaman, hindi inaayos ni CEO Hock Tan ang gabay para sa taong ito na $100 bilyon sa kita mula sa AI chips, at iniisip ng merkado na "hindi sapat". Bumagsak ang presyo ng mga shares ng Broadcom ng 15%, at sinundan ito ng pagbaba ng lahat ng mga kumpanya sa semiconductor sector.

Walang negatibong balita sa antas ng kumpanya ang Micron sa araw na iyon. Ang mga media tulad ng TipRanks, Motley Fool, at 24/7 Wall St. ay malinaw na binanggit na ito ay isang "collateral damage" na pagbaba. Bilang pangunahing asset sa chain ng AI memory, ang Micron ay malakas na nauugnay sa emosyon tungkol sa kapital expenditure sa AI, at ang gabay ng Broadcom ay nagbigay-daan sa merkado upang muling suriin ang inaasahang bilis ng paglago ng buong supply chain ng AI chip.

Nakalathag ang ulat ng SemiAnalysis sa parehong araw, nagbigay ito ng perpektong kuwento sa mga trader na naghahanap na ng dahilan para magbenta: hindi lang bumaba ang pangkalahatang emosyon sa AI, kundi bumaba rin ang mga partikular na numero sa pangangailangan ng memorya.

Isang stock na may halagang isang trilyon dolyar, tumataas ng 900% sa nakaraang taon, at kahapon ay nag-set ng bagong tuktok. Sa posisyong ito, anumang negatibong headline ay isang katalis ng pagkuha ng tubo. Ang panic ay hindi kailangang tama, kailangan lang ng isang dahilan.

Tatlong pagtataya.

Una, ang sariling ulat ng SemiAnalysis ay tama, ngunit mali ang pag-unawa ng merkado dito. Ang default na SOCAMM configuration ng Rubin NVL72 ay malamang ay mas mababa kaysa sa teoretikal na maksimum, na resulta ng realidad ng supply chain at elasticity ng kahilingan ng mga kliyente. Ngunit may malaking pagkakaiba sa pagitan ng "pagbaba ng default configuration" at "pagbaba ng pangangailangan sa memorya"—naghihiwalay sila ng isang modular na arkitektura na may plug-in upgrade, at isang industriyal na realidad kung saan ang pangangailangan ay mas malaki kaysa sa suplay.

Pangalawa, ang pangunahang panganib ng Micron ay hindi sa SOCAMM, kundi sa HBM4. Noong Pebrero ng taong ito, ipinahayag ng SemiAnalysis na wala ang Micron sa mga order ng HBM4 para sa NVIDIA Rubin platform; kinuha ng SK Hynix ang 70% at ang Samsung ang 30%. Bagaman inanunsyo ng Micron noong Marso ang mass production at paglalabas ng HBM4, inaasahan na ang bahagi nito sa merkado ay tataas lamang sa 18%. Sa kabilang banda, napakalakas ng posisyon ng Micron sa larangan ng SOCAMM: ito ang unang kumpanya na naglabas ng 256GB SOCAMM2 at ang pangunahing kasosyo ng NVIDIA sa kanilang SOCAMM solution sa loob ng limang taon. Ang pagbaba ng SOCAMM configuration ay may mas maliit na epekto sa Micron kaysa sa pagkawala ng bahagi nito sa HBM4.

Ikatlo, ang kalikasan ng pagbaba na ito ay ang profit-taking sa isang stock na may halaga ng trilyon pagsunod sa pagkamit ng bagong tataas, na pinalakas ng dalawang hiwalay na catalyst. Binigyan ng emotional impact ang Broadcom, at binigyan ng narrative ammunition ang SemiAnalysis. Ang pagkakasabay nito ay nagresulta sa 10% na pagbaba ng isang stock na tumataas ng 9 beses sa nakaraang 12 buwan. Sa pananaw ng pagtitiwala, hindi ito tinatawag na "panic," kundi "normal."

Tama si Dylan Patel sa tweet niya: Ang karamihan sa mga nag-repost sa kanyang ulat, talagang naligaw sa pinakamahalagang bahagi ng ulat.

Ang pinakamapanganib na bagay sa pag-invest sa semiconductor ay hindi ang pagkakamali sa direksyon, kundi ang pagkakamali sa pormula habang tama ang pamagat.