Prețurile cipurilor de memorie cresc, marjele SK Hynix și Samsung Memory Business pentru a depăși pentru prima dată TSMC

Pe măsură ce cererea de inteligență artificială crește, prețurile cipurilor de memorie au crescut, remodelând structura profitului industriei semiconductoarelor.Potrivit The Korea Economic Daily, se preconizează că divizia de memorie a Samsung Electronics și SK Hynix vor depăși TSMC în marjele de profit brut până în al patrulea trimestru al anului 2025. Aceasta reprezintă prima dată după T4 2018 când declarația de profit a sectorului memoriei o va depăși pe cea a industriei de turnătorie.

Raportul indică faptul că marjele brute ale Samsung Electronics și SK Hynix sunt proiectate să se situeze între 63% și 67%, depășind marja estimată a TSMC de 60%.În plus, Micron, al treilea producător de cipuri de memorie din lume, a atins o marjă brută de 56% în primul trimestru fiscal al anului său fiscal 2026 (septembrie până în noiembrie 2025) și se așteaptă ca aceasta să crească în continuare la 67% în al doilea trimestru fiscal (decembrie 2025 până în februarie 2026).Acest lucru indică, de asemenea, că Micron are potențialul de a depăși profitabilitatea TSMC în primul trimestru al anului calendaristic 2026.

Creșterea rapidă a prețurilor cipurilor de memorie este principalul motor al creșterii profitului în industria memoriei.În prezent, cei trei mari producători de cipuri de memorie au alocat aproximativ 18% până la 28% din capacitatea lor de producție DRAM memoriei cu lățime de bandă mare (HBM).HBM necesită stivuirea a 8 până la 16 cipuri DRAM pentru fabricație, comprimând semnificativ furnizarea de DRAM de uz general.Acest lucru a dus la creșteri trimestriale de prețuri de peste 30% pentru DRAM de uz general.

Raportul notează că, pe măsură ce industria AI trece de la „formare” la „inferență”, stocarea și recuperarea rapidă a datelor devin critice.Inferența aplică cunoștințele dobândite în timpul antrenamentului pentru a rezolva probleme, care, la rândul lor, necesită memorie precum HBM pentru a stoca date și a le transmite continuu GPU-urilor.Această cerere în creștere pentru cipuri de memorie face ca marjele brute ale cipurilor de memorie să le depășească pe cele ale turnătoriilor de napolitane.

În plus, în timp ce DRAM-ul de uz general rămâne în urmă cu performanța HBM, sarcinile de lucru timpurii de inferență AI sunt de obicei gestionate de variante DRAM precum GDDR7 și LPDDR5X, rezervând HBM pentru sarcini mai intense.Utilizarea de către NVIDIA a GDDR7 în acceleratoarele AI centrate pe inferență exemplifica această tendință.

Între timp, producătorii de cipuri de memorie intenționează să susțină era centrată pe memorie prin dezvoltarea de produse de înaltă performanță, adaptate pentru AI.Un exemplu este Procesor-in-Memory (PIM), care permite memoriei să gestioneze porțiuni din sarcinile de lucru de calcul executate în mod tradițional de GPU-uri.Raportul adaugă că tehnologii precum Vertical Channel Transistor (VCT) DRAM și 3D DRAM sunt, de asemenea, pregătite să intre pe piață, sporind densitatea datelor prin stocarea mai multor informații în zone mai mici.