Еще недавно главным виновником дефицита оперативной памяти были дата-центры, стремительно наращивающие мощности для искусственного интеллекта. Теперь у производителей чипов появился новый источник беспокойства — гуманоидные роботы.
Компания Micron предупреждает: даже если нынешний бум ИИ в какой-то момент замедлится, спрос на память может продолжить расти благодаря так называемому физическому ИИ — интеллектуальным системам, которые работают не только в цифровом пространстве, но и управляют реальными машинами.
По оценке Micron, в перспективе один человекоподобный робот может потребовать около 200 ГБ оперативной памяти DRAM и несколько терабайт накопителя. Если производство таких машин действительно выйдет на массовый уровень, они станут еще одним гигантским потребителем полупроводников.
Почему роботам нужно так много памяти
На первый взгляд 200 ГБ для робота кажется огромным объемом. Но современный гуманоид — это уже далеко не обычный промышленный манипулятор, выполняющий несколько заранее запрограммированных движений.
Робот, способный самостоятельно ориентироваться в окружающем мире, должен постоянно обрабатывать информацию с камер, лидаров, микрофонов и других датчиков. Затем ему необходимо сопоставлять эти данные с моделями искусственного интеллекта, понимать происходящее и практически мгновенно выбирать следующее действие.
Все это требует больших объемов памяти.
Оперативная память DRAM используется для быстрого доступа к данным, необходимым процессору и ускорителям ИИ. А накопитель нужен для хранения программ, моделей, карт окружающей среды, журналов работы и других больших массивов информации.
Иными словами, память для такого робота — примерно то же самое, что нервная система и кратковременная память для человека: без нее вычислительные возможности самого процессора мало что значат.
Micron отмечает, что современные робототехнические системы становятся все более «насыщенными» памятью из-за развития моделей ИИ, компьютерного зрения и автономного управления.
Что такое физический ИИ
Термин physical AI, или «физический ИИ», описывает системы искусственного интеллекта, которые способны воспринимать физический мир и действовать в нем.
Большая языковая модель может обработать текст и сформировать ответ, но сама по себе она не умеет взять предмет со стола или пройти по комнате, не столкнувшись с препятствием. Роботу же приходится постоянно решать подобные задачи в реальном времени.
Он должен определить, где находятся окружающие объекты, понять их положение, спрогнозировать возможные изменения и скоординировать множество двигателей и приводов.
Причем на все это есть очень мало времени. Задержка даже в доли секунды может иметь значение для машины, которая движется среди людей или манипулирует предметами.
Именно поэтому роботам нужны не только мощные процессоры и графические ускорители, но и быстрая память с высокой пропускной способностью.
ИИ уже поднимает цены на память
Проблема заключается в том, что спрос на память растет уже сейчас.
Основной двигатель рынка — дата-центры для искусственного интеллекта. Они используют огромные объемы DRAM и особенно HBM (High Bandwidth Memory) — высокоскоростной памяти, предназначенной для работы с мощными ИИ-ускорителями.
Micron в конце сентября заявила, что ожидает сохранения напряженной ситуации между спросом и предложением DRAM и NAND как минимум за пределами 2027 года. Компания также сообщила о резком росте долгосрочных заказов: обязательства клиентов по таким соглашениям достигли $32 млрд против $22 млрд в июне.
Причина не только в том, что производители продают больше памяти. Проблема еще и в том, что выпуск разных типов DRAM конкурирует за одни и те же производственные мощности.
Показательный пример — HBM. По данным Samsung, в следующем году на производство HBM может приходиться почти 30% мировой мощности по выпуску DRAM-кристаллов против примерно 20% сейчас. Поскольку HBM и обычная DRAM используют значительную часть общей производственной базы, увеличение выпуска памяти для ИИ способно ограничивать предложение стандартной памяти.
Вот почему дефицит компонентов для серверов постепенно отражается и на обычном рынке.
Почему роботы могут продлить дефицит
Представим, что через несколько лет спрос со стороны дата-центров стабилизируется. Казалось бы, производство памяти наконец сможет догнать потребление, а цены начнут снижаться.
Но тут появляется новый потребитель — робототехника.
Если гуманоидные роботы действительно начнут выпускаться сотнями тысяч или миллионами экземпляров, каждый из них будет требовать значительный объем DRAM и флеш-памяти. В результате отрасли придется производить все больше чипов даже в том случае, если рост спроса со стороны традиционной ИИ-инфраструктуры замедлится.
Micron считает, что гуманоиды могут стать настолько крупным рынком, что сформируют отдельный многолетний цикл роста спроса на память. Компания ожидает, что такая тенденция начнет особенно заметно проявляться во второй половине нынешнего десятилетия.
Причем речь идет не только о человекоподобных роботах. Похожий рост требований наблюдается у автономных автомобилей и других систем, способных самостоятельно воспринимать окружающую среду и принимать решения.
200 ГБ — это еще не предел
Оценка Micron в 200 ГБ выглядит внушительно, но она не означает, что каждый будущий робот обязательно будет оснащен ровно таким объемом памяти.
Требования зависят от конструкции машины, используемых ИИ-моделей, количества датчиков и того, где выполняются вычисления — непосредственно на роботе или в облаке.
Однако тенденция очевидна: чем автономнее становится машина, тем больше вычислений приходится выполнять непосредственно на ее борту. Это называется edge AI, или периферийным ИИ.
У такого подхода есть важное преимущество — роботу не нужно постоянно отправлять данные на удаленный сервер и ждать ответа. Он может самостоятельно распознавать объекты, строить траекторию движения и принимать решения.
Цена такой автономности — более мощное «железо», а значит, больше памяти.
Что это означает для обычных пользователей
Для владельца компьютера или смартфона все это может звучать довольно абстрактно. Но последствия вполне могут оказаться ощутимыми.
Производители памяти выбирают наиболее прибыльные сегменты рынка. Если дата-центры, автомобильная электроника и робототехника готовы платить больше за современные чипы, им может быть выгоднее направлять производственные мощности именно туда, а не на относительно дешевые потребительские модули.
Это уже происходит с HBM: спрос со стороны ИИ-инфраструктуры значительно изменил структуру рынка памяти. Reuters отмечает, что Micron ожидает еще более жесткого соотношения спроса и предложения в 2027 и 2028 финансовых годах.
Поэтому дешевеющая память может оказаться не таким быстрым и неизбежным явлением, как хотелось бы покупателям ПК.
Производители пытаются нарастить выпуск
Конечно, Micron и другие производители не собираются просто наблюдать за ростом дефицита.
Micron расширяет производственные мощности в США, Японии и других странах. Компания ожидает первые партии пластин с новых мощностей в США и Японии начиная примерно с середины 2027 года, однако полноценное увеличение поставок потребует дополнительного времени.
Есть и фундаментальная проблема: производство современных полупроводников нельзя увеличить одним нажатием кнопки. Новая фабрика стоит миллиарды долларов, а ее строительство и вывод оборудования на проектную мощность занимают годы.
Получается своеобразная гонка. Производители пытаются угадать будущий спрос и заранее вложить огромные средства в новые заводы. Если они ошибутся, мощности окажутся избыточными. Если недооценят рынок — дефицит и высокие цены сохранятся.
Роботы могут стать следующим «пылесосом» для памяти
Сейчас трудно сказать, насколько быстро рынок гуманоидных роботов действительно достигнет масштабов, необходимых для заметного влияния на мировое производство памяти.
Но сама логика понятна. Сначала спрос резко увеличили ИИ-дата-центры. Теперь к ним добавляются автономные автомобили, промышленные системы и роботы. Все они используют схожую базу — процессоры, ускорители, DRAM и накопители.
И чем умнее становятся машины, тем больше данных им приходится обрабатывать.
В этом смысле история с памятью — хороший пример того, как развитие искусственного интеллекта способно создавать неожиданные цепочки последствий. Мы привыкли считать ИИ прежде всего программной технологией. Но за каждым новым алгоритмом стоят вполне материальные вещи: заводы, кремниевые пластины, электричество и миллиарды микроскопических ячеек памяти.
Если прогноз Micron окажется верным, следующими крупными потребителями этих ячеек станут машины, которые пока еще только учатся ходить и взаимодействовать с людьми. И это может означать, что эпоха дешевой оперативной памяти закончится не с завершением ИИ-бума, а вместе с появлением нового поколения физических интеллектуальных систем.
