AI "doimiy o‘rganish" yoki yangi saqlash tsiklini boshlashi mumkin! Citi: HBM, server DRAM va eSSD talabi oshmoqda, tanqislik 2031 yilgacha davom etishi mumkin

Zhihui Moliya APP xabariga ko'ra, Citi so‘nggi global yarimo‘tkazgichlar sanoati hisobotida, sun’iy intellekt an’anaviy mashq va inference modellaridan “uzluksiz o‘rganish” davriga o‘tishi bilan, global xotira chiplari bozori yangi strukturaviy talab o‘sishini boshlashi mumkinligini aytdi. Hozirgi AI modellari bir martalik mashqlarga tayanayotgan bo‘lsa, uzluksiz o‘rganish modeli doimiy ravishda yangi ma'lumotlarni o‘zlashtirib, o‘z bilimini yangilab boradi, shu bilan birga oldindan o‘rganilgan axborotni saqlaydi va ishlatadi. Bu HBM, server DDR5 va korxona SSD (eSSD)ga bir vaqtda talabning kengayib, 2028-yilda global xotira bozorida ta’minot yetishmovchiligi kuchayishini (hatto 2031-yilgacha davom etishini) ta’minlashi mumkin.

Citi uzluksiz o‘rganish yaqin besh yilda AI rivojining asosiy yo‘nalishlaridan biri bo‘lishini taxmin qilmoqda. Ushbu modelda AI modellar faqat mashq tugagandan so'ng nisbatan statik holda qolmaydi, balki yangi vazifa, ma’lumot va bilimlarga asoslangan holda doimiy yangilanadi hamda avvalgi bilimlarni unutmadi. Uzluksiz model yangilanishlari va tarixiy ma’lumotlarga murojaat qilish ehtiyoji sun’iy intellekt tizimida hisoblash va xotira resurslaridan foydalanishini ancha oshiradi.

Hisobotga ko‘ra, 2027-yildan boshlab AI mashqi va inference (xulosa chiqarish)ga xotira talabi birga tezlashadi. Unda HBM uzluksiz mashq va model yangilanishidan foyda ko‘radi, server DDR5 va SoCAMM2 esa AI inference va CPU ish yuki oshishidan, eSSD esa ko‘plab tarixiy ma’lumot va KV Cache kabi ob'ektlarning uzoq muddatli saqlash talabini qondiradi.

Shu yo‘nalishda Citi Samsung Electronics, SK Hynix (SKHY.US), Micron Technology (MU.US), SanDisk (SNDK.US) va Kioxia kompaniyalarini bosh xotira sektori tanlovchi sifatida ko‘rsatmoqda; yarimo‘tkazgich uskuna va materiallar sohasida esa, LAM Research, Applied Materials (AMAT.US), Lam Group (LRCX.US), TES, Eugene Technology va TechWing ni ma’qul ko‘radi.

AI “Uzluksiz o‘rganish” davriga kiradi, xotira talabi logikasi o‘zgarib bormoqda

Citi tahlilicha, hozirgi AI modellarining muhim cheklovlaridan biri, mashq paytidagi bilimlarni saqlay olgan holda, foydalanuvchi interaktivligi va yangi hosil bo‘layotgan ma’lumotlarni model parametrlariga avtomatik qo‘shmaydi.

Uzluksiz o‘rganish bu muammoni hal qilishni maqsad qiladi. Model doimiy yangi ta’lim va bilim olish shart, lekin oldindan o‘zlashtirilgan malakalarni ham saqlashi kerak. Bunda eng katta texnologik qiyinchiliklardan biri bu “katastrofik unutish”, ya’ni yangi bilim o‘rgatishda ilgari o‘rgangan ko‘nikmalarni yo‘qotishni oldini olishdir.

Bu o‘zgarish butun AI uchun xotira sanoat zanjirini qayta shakllantirishga olib kelishi mumkin.

2022-2024 yillarda AI mashq modellarining o‘sib borishi natijasida HBM talabi avval portlatib ko‘tarildi, ammo an'anaviy DRAM va NAND xotiralari uchun talab sust bo‘ldi. 2025-yil ikkinchi yarmidan boshlab, AI inference vazifalari murakkablashgani sari server DDR5 va eSSD talabining tez o‘sishi kutilmoqda.

Citi prognoziga ko‘ra, 2027-2028-yil birinchi yarmida uzluksiz o‘rganishning birinchi bosqichiga kiriladi. Bu davrda AI serverlari ham doimiy mashq, model yangilash, ham murakkab inference vazifalarini bajarishi kerak bo‘ladi, natijada HBM, server DRAM, SoCAMM2 va eSSD xotiralariga birinchi bor sinxron tez o‘suvchi talab yuzaga keladi.

2028-yil ikkinchi yarmidan so‘ng, shaxsiy AI va “jismoniy AI” (Physical AI) yangi talab drayverlari bo‘lishi mumkin. Edge AI, lokal ma’lumot boshqaruvi, robotika va shu kabi dastur tizimlari kengayib, yakuniy qurilmalarda doimiy xotira va muhitga moslashuv yo‘nalishi ortadi, mahalliy va chekka (edge) xotira talabi ham bu o‘sish tsikliga qo‘shiladi.

Diqqatga sazovori, AI Token ishlatilish miqdori allaqachon tez kengaymoqda. Hisobotning 3-sahifasida keltirilishicha, 2025-yil yanvardan 2026-yil avgustgacha AI Token oy davomida ishlatilishining o‘rtacha oyiga o‘sish sur’ati 31%, 2026-yil avgustdagi yillik o‘sish esa 2434% ga yetgan. Citi bu trend uzoq muddatli AI vazifa va xotira intensivligi doimiy oshib borishini tasdiqlaydi deb hisoblaydi.

HBM talabi 2027-yilda 62%, 2028-yilda 69% oshishi mumkin

Barcha xotira mahsulotlari ichida HBM AI mashqi va uzluksiz o‘rganish uchun eng to‘g‘ridan-to‘g‘ri foyda keltiradigan segment bo‘lib qolyapti.

Yaqinda AI chiplarida HBM konfiguratsiyasi pasaytirilishi va AI xavfsizligi bo‘yicha xavotirlar bo‘lishiga qaramay, Citi bu holat HBMga bo‘lgan umumiy talabning susayishiga ishora emas, deb hisoblaydi. Aksincha, AI chip ishlab chiqaruvchilari “Scale-up”dan “Scale-out” arxitekturasiga ko‘chmoqda, ya’ni ko‘proq akseleratorlar joylashtirilib, umumiy hisoblash quvvati kengaytiriladi. Bu tizim darajasida HBM talabining barpo bo‘lishini davom ettiradi.

Citi 2027-yilda HBM bit talabi yillik 62% o‘sib 75,2 milliard Gb ga, 2028-yilda yillik 69% ortib 127 milliard Gb ga yetishini prognoz qilmoqda, bu ilgari prognoz qilingan miqdordan 2 barobar ko‘p. Nvidia dan tashqari, Broadcom (AVGO.US), Google kabi ASIC chiplar bo‘yicha ham muhim o‘sish manbai bo‘ladi.

Eng asosiysi, xotira ishlab chiqaruvchilari faollik bilan ishlab chiqarishni kengaytirayotganiga qaramay, HBM ta’minoti talabi ortidan yetib olmasligi mumkin.

Citi 2027-yilda HBMga talab 2026-yildagi 46,4 milliard 1Gb ekvivalenti pozitsiyadan 75,2 milliardgacha oshishi, taxminan 59,3 milliard taklif bo‘lishi, natijada 2027-yilda 21% ta’minot yetishmovchiligi bo‘lishini aytdi; 2028-yilda ASIC jo'natmalari bilan bu tafovut 36% gacha kengayishi mumkin.

Shuning uchun, Citi yaqinda yuzaga chiqayotgan HBM “spec pasayishi”ni yetishmovchilikda resursdan samarali foydalanish va AI akseleratorlarini maksimal darajada chiqarishni oshirish chorasi, deb hisoblaydi, talabning pasayish belgisi emas.

AI inference ikkinchi asosiy dvigatelga aylanmoqda, server DRAM talabi 2027-yilda 51% ga portlab o‘sadi

Agar HBM asosan AI mashqidan foyda ko‘rsa, server DRAM AI inference va uzluksiz o‘rganish o‘sishidan eng ko‘p foyda oluvchi bo‘ladi.

Citi prognoziga ko‘ra, uzluksiz o‘rganish sabab 2027-yilda server DRAMga talab 50% va undan ko‘p o‘sadi, eSSD talabi ham 50% oshadi. AI inference murakkablashgani sari CPU va server xotira o‘lchami yana ko‘payadi.

Batafsil, Citi 2026-yildagi server DRAM talabi 226,3 milliard 1Gb ekvivalentidan 2027-yilda 341,7 milliardga (yillik o‘sish taxminan 51%) yetishini kutilmoqda. Serverlar o‘sha paytda global DRAM talabining 67% ni ta’minlab, eng yirik segment bo‘lib qolishi kutilmoqda.

Ushbu trend yana AI chiplarining HBM konfiguratsiyasini pasaytirishi bilan uyg‘unlashadi. Ba’zi KV Cache va boshqa xotira yuklari HBMdan server DRAM yoki tashqi xotiraga ko‘chirilsa, aynan mana shu server DRAM va eSSD talabi ham oshirib yuboradi.

Citi qayd etadiki, xotira mijozlari endi uzoq muddatli yetkazib berish shartnomalarini (LTA) 3 yildan 5 yilgacha uzaytiryapti, bu esa kelgusi yillarda xotira talabining aniq ko‘rinishini isbotlaydi.

eSSD talabi portlashi mumkin, 2027-yilda 53% ga o‘sish kutilmoqda

NAND bozori ham uzluksiz o‘rganish davrining asosiy foydalanuvchisiga aylanadi.

Uzluksiz o‘rganish AI modeliga nafaqat yangi axborot o‘rganishni, balki oldin olingan, katta hajmdagi ma’lumotlarni ham saqlab qolishni talab qiladi. Bu esa kattaroq uzoq muddatli xotira hajmini taqozo qiladi.

Citi hisob-kitobiga ko‘ra, 2027-yilda global NAND talabi 29,1% ko‘tariladi, bu 21,2% ta’minot o‘sishidan ko‘p; korxona SSD esa 52,9% oshadi – bu ko‘rsatkich barcha SSD segmentlarini (taxminan 45%) bir necha barobarga ortib ketadi.

Bu o‘sishni ilgari KV Cache yuklarining tushirilishi rag‘batlantiradi. AI akseleratorlari HBM konfiguratsiyasini pasaytirsa, ko‘proq KV Cache va boshqa xotira vazifalar tashqi xotiraga, ayniqsa yuqori quvvatli QLC korxona SSDga, o‘tkaziladi.

Citi yana ta’kidlaydiki, AI serverlari GPU atrofiga SSD joylashini oshirmoqda, QLC SSDlardan ham foydalanmoqda, bu esa ma’lumotni akseleratorlar yaqinida saqlab, model xotirasi va ma’lumotga kirish samaradorligini oshiradi.

Xuddi shu paytda, iste’molchi elektronikasi NAND talabi telefon va PC bozorining sustlashuvi tufayli bosim ostida qoladi, lekin Citi AI inference natijasida korxona talabining Yetarli tarzda balanslashini kutmoqda. Hisobotda, Xitoy kabilarni o‘z ichiga olgan AI Data Centers HDD o‘rniga SSD ishlatishni ko‘proq ko‘ra boshlagani, bu 2027-yildan boshlab eSSD uchun yana katta talab yaratilishini bildiradi.

DRAM ta'minoti va talab tafovuti 2028-yilda 9,7% gacha kengayadi, narxlar oshish davri davom etishi kutilmoqda

Talab tez o‘sayotgani fonida, xotira sanoatida ta’minot siqilmoqda.

Citi hisobiga ko‘ra, 2027-yilda global DRAM bit talab 30,2% o‘sadi, bu esa 18,8% ta’minot o‘sishidan ancha yuqori. Natijada, 2026-yildagi balanslangan bozor 2027-yilga kelib 8,7% ta’minot yetishmovchiligiga aylanadi; 2028-yilda esa 9,7% gacha kengayadi.

Ta’minot cheklovlari ikki asosiy omildan kelib chiqadi. Bir tomondan, Samsung Electronics, SK Hynix va Micron ko‘proq DRAM quvvatini HBMga yo‘naltirmoqda; ikkinchi tomondan, ilg‘or texnologik jarayonlar sekinlashmoqda va yangi wafer fabrikalari qurilishi ko‘p vaqt oladi, shuning uchun yangi bit ta’minoti tez chiqolmaydi.

Citi 2027-yilda DRAM sanoatida o‘rtacha wafer ishlab chiqarish hajmi yillik 8% o‘sadi, butun yil DRAM bit ta’minoti esa taxminan 18,8% ortadi, demak ta’minot butun yil davomida siqilgan bo‘lib qolaveradi.

Ta’minot va talab siqilishi narxlar kuchli bo‘lishida davom etishini anglatadi.

Citi hisobidan, 2026-yilda DRAMning umumiy o‘rtacha narxi 242,4% o‘sishidan so‘ng, 2027-yilda ham DRAM narxi yana 23,1% ko‘tarilishi mumkin. Garchi o‘sish sur’ati 2026-yildagidan sekinroq bo‘lsa-da, HBM va an’anaviy DRAMning uzluksiz qisqa ta’minoti narxlarni yuqoriga ko‘taradi.

NAND ham ta’minot siqilish bosqichiga kirdi, yetishmovchilik 2031-yilgacha davom etishi mumkin

NAND bozori ham bosim ostida kuchaymoqda.

Citi prognoziga ko‘ra, 2027-yilda NAND talabi yillik 29% o‘sadi, ta’minot esa faqat 21% ga ko‘tariladi, natijada 6,1% yetishmovchilik yuzaga keladi; 2028-yilda talab 33% oshadi, bu hamon 25% yetkazib berish sur’atidan yuqori, bozorda 5,5% yetishmovchilik bo‘lib qoladi.

Bu holatning asosiy sabablaridan biri shundaki, global xotira ishlab chiqaruvchilari asosiy resurslarni DRAM va HBM quvvatini oshirishga yo‘naltirib, yangi NAND quvvatlarini cheklab qo‘ydi.

Citi tahlilicha, uzluksiz o‘rganish, yuqori zichlikli eSSD, Nvidia KV Cache yuklarining tashqariga ko‘chishi va 2028-yildan keyingi shaxsiy hamda jismoniy AI talabining kuchayishiga parallel, global xotira ta'minoti 2028-yilda yanada siqiladi va hatto 2031-yilgacha davom etishi mumkin.

Bu shuni anglatadiki, hozirgi xotira tsikli faqat an’anaviy smartfon, PC inventaridagi qisqa muddatli omillardan kelib chiqmay, AI hisoblash arxitekturasi o‘zgarishi tufayli strukturaviy talabga asoslanmoqda.

Xotira ishlab chiqaruvchilar ishlab chiqarishni ommaviy oshirmoqda, uskuna va material kompaniyalari bir vaqtda foyda ko‘radi

Uzoq muddatli talab o‘sishiga javoban, xotira ishlab chiqaruvchilar kapital xarajatlarni kengaytirishni boshladi va bu, AI xotira sarmoyasi imkoniyatlarini yarimo‘tkazgich uskuna va material industrisiga ham yoyib kiritishi mumkin.

Citi hisob-kitobiga ko‘ra, global DRAM va NAND kapital xarajatlari 2026-yildagi taxminan 54,9 mlrd AQSH dollaridan 2027-yilda 80,4 mlrd dollar (yiliga 46,5%)gacha oshmoqda; DRAM kapital xarajati 58,6 mlrd dollarga (+51,6%), NAND esa 21,8 mlrd dollarga (+34,2%) yetadi.

Uzoq muddatli ko‘zda, hisobot 2031-yilga borib global DRAM va NAND kapital sarflari 322,5 mlrd dollarga chiqishini kutadi, ularning 254 mlrd dollari DRAM, 68,5 mlrd dollari NAND bo‘ladi.

Shu tufayli, Citi bu xotira bozoridagi tez ko‘tarilish nafaqat xotira chip ishlab chiqaruvchilar uchun, balki uskuna va material yetkazib beruvchilar uchun ham asta-sekin foyda olib kelishni bashorat qilmoqda.

Xotira sohasida Citi Samsung Electronics, SK Hynix, Micron Technology, SanDisk va Kioxia ni bosh tanlov sifatida belgilagan; uskuna va material sohasida esa LAM Research, Applied Materials, Lam Group, TES, Eugene Technology va TechWing ni yuqori baholaydi. Citi uzluksiz o‘rganish va uzoq muddatli shaxsiy AI rivoji xotira talabining strukturaviy o‘sishini ta’minlashini, xotira ishlab chiqaruvchilar doimiy yetishmovchilikdan bevosita foyda ko‘rishini, uskuna va material kompaniyalari esa kengaytirilgan kapital sarflar va yuqori wafer ishlab chiqarish quvvatidan bahra olishini qayd etgan.