Память становится новой нефтью AI
Все обсуждают новые модели, агентов и дата-центры, а на рынке тем временем разворачивается история поинтереснее.
Nomura выпустила прогноз, в котором говорится, что рынок DRAM-памяти может вырасти примерно с $80 млрд в 2022 году до более чем $2 трлн к 2030.
Даже если они промахнутся в несколько раз, вывод не меняется. В эпоху AI самым дефицитным ресурсом становятся уже не вычисления сами по себе, а память.
Каждый агент постоянно держит контекст, гоняет длинные цепочки рассуждений, лезет в огромные базы знаний и обслуживает миллионы запросов разом.
Всё это требует колоссальных объёмов быстрой памяти, особенно HBM, которая работает в связке с современными AI-ускорителями.
Ещё недавно DRAM считалась обычным циклическим товаром. Цена росла и падала вместе со спросом на компьютеры и смартфоны.
AI полностью меняет эту экономику. Память из недорогого компонента сервера превращается в один из самых дорогих и прибыльных кусков всей инфраструктуры.
Для меня это ещё одно подтверждение закономерности, которую видно в каждой технологической волне. Победители часто оказываются неожиданными.
В золотую лихорадку больше всех заработали на лопатах и кирках. В облачную революцию огромную стоимость забрали производители GPU.
В AI одними из главных бенефициаров могут стать те, кто делает память, упаковку чипов, скоростные соединения и вообще всё железо под вычисления.
Поэтому сегодня я бы смотрел не только на OpenAI, Anthropic или Cursor.
Самые интересные компании следующего десятилетия могут сидеть гораздо глубже в стеке там, где собирают физический фундамент всей AI-экономики.
Потому что масштабировать интеллект получается ровно настолько, насколько есть куда складывать его память.
@maxvotek | linkedin | substack
Все обсуждают новые модели, агентов и дата-центры, а на рынке тем временем разворачивается история поинтереснее.
Nomura выпустила прогноз, в котором говорится, что рынок DRAM-памяти может вырасти примерно с $80 млрд в 2022 году до более чем $2 трлн к 2030.
Даже если они промахнутся в несколько раз, вывод не меняется. В эпоху AI самым дефицитным ресурсом становятся уже не вычисления сами по себе, а память.
Каждый агент постоянно держит контекст, гоняет длинные цепочки рассуждений, лезет в огромные базы знаний и обслуживает миллионы запросов разом.
Всё это требует колоссальных объёмов быстрой памяти, особенно HBM, которая работает в связке с современными AI-ускорителями.
Ещё недавно DRAM считалась обычным циклическим товаром. Цена росла и падала вместе со спросом на компьютеры и смартфоны.
AI полностью меняет эту экономику. Память из недорогого компонента сервера превращается в один из самых дорогих и прибыльных кусков всей инфраструктуры.
Для меня это ещё одно подтверждение закономерности, которую видно в каждой технологической волне. Победители часто оказываются неожиданными.
В золотую лихорадку больше всех заработали на лопатах и кирках. В облачную революцию огромную стоимость забрали производители GPU.
В AI одними из главных бенефициаров могут стать те, кто делает память, упаковку чипов, скоростные соединения и вообще всё железо под вычисления.
Поэтому сегодня я бы смотрел не только на OpenAI, Anthropic или Cursor.
Самые интересные компании следующего десятилетия могут сидеть гораздо глубже в стеке там, где собирают физический фундамент всей AI-экономики.
Потому что масштабировать интеллект получается ровно настолько, насколько есть куда складывать его память.
@maxvotek | linkedin | substack