Революция ИИ: почему центры обработки данных вытесняют потребительские гаджеты с рынка чипов

Стремительное развитие центров обработки данных для обучения и работы больших языковых моделей (LLM) приводит к дефициту высокотехнологичных компонентов, включая процессорные и микросхемы памяти. Это создаёт давление на производителей потребительской электроники, которые сталкиваются с нехваткой чипов, необходимых для выпуска смартфонов, планшетов и компьютеров. При этом важно отметить: серверы для ИИ и бытовые устройства используют разные типы процессоров.

Основное различие заключается в требованиях к чипам. Потребительская электроника, такая как смартфоны и ПК, нуждается в энергоэффективных решениях с низким тепловыделением и высокой степенью интеграции. В то время как центры обработки данных, работающие с ИИ-моделями, требуют максимальной вычислительной мощности, высокой пропускной способности памяти и скорости обработки данных.

Для удовлетворения этих потребностей производители потребительских устройств используют системы-на-кристалле (SoC), которые объединяют процессоры, память и другие компоненты. В таких системах применяются динамическая память (DRAM) и энергонезависимая память NAND. В отличие от этого, ИИ-серверы полагаются на графические процессоры (GPU) или специализированные ускорители, работающие в связке с высокоскоростными микросхемами памяти.

Эксперты отмечают, что текущий дефицит чипов для потребительской электроники связан с особенностями рынка полупроводников: высокой концентрацией производства, значительными капитальными затратами и цикличностью спроса. ИИ не вытесняет потребительскую электронику, а перестраивает рынок, смещая приоритеты в сторону новых характеристик чипов.

Почему рынок чипов становится всё более концентрированным

Производство полупроводников — это отрасль с высоким входным барьером. Лидеры рынка, такие как NVIDIA (85% доли рынка графических процессоров), полагаются на передовые фабрики, такие как TSMC (более 70% доли рынка), которые используют уникальное оборудование от ASML — единственного производителя машин для ультрафиолетовой литографии.

В сегменте памяти доминируют всего три компании: Samsung, Micron и SK Hynix. Высокие затраты на НИОКР, длительные циклы разработки и необходимость технологического лидерства усиливают концентрацию производства. Крупные технологические компании, такие как Apple, Amazon, Google, Microsoft и Xiaomi, всё чаще разрабатывают собственные процессоры, чтобы обеспечить уникальные пользовательские характеристики, энергоэффективность и производительность ИИ.

В то же время производство памяти остаётся крайне капиталоёмким процессом, требующим высочайшей точности и эффективности. Лишь несколько компаний способны конкурировать в этом сегменте, что приводит к повторяющимся циклам перепроизводства и дефицита: от обвала доткомов в начале 2000-х до кризиса 2022–2023 годов и текущего дефицита, вызванного ростом спроса на ИИ.

Как ИИ меняет правила игры на рынке чипов

С начала 2000-х годов рынок памяти переживал несколько циклов: от избытка предложения после краха доткомов до дефицита в 2010-х годах и глубокого спада в 2022–2023 годах. Текущий бум, связанный с развитием ИИ, снова ужесточает рынок. Производители чипов не спешат наращивать производственные мощности из-за высоких рисков и неопределённости.

Центры обработки данных оттягивают на себя капитал и ограниченные производственные мощности, переориентируя их на выпуск ускорителей для ИИ и высокоскоростной памяти. Это создаёт дополнительное давление на производителей потребительской электроники, которые вынуждены конкурировать за ресурсы на фоне растущего спроса на ИИ-технологии.

«ИИ не замещает потребительскую электронику, а перестраивает рынок, смещая приоритеты в сторону новых характеристик чипов. Центры обработки данных становятся главными потребителями ограниченных ресурсов, что усугубляет дефицит для других сегментов», — отмечает эксперт в области глобальных цепочек поставок.