Краткое содержание анализа
Компания Nvidia сообщила производителям оборудования для облачных сервисов, таким как Microsoft и Google, через своих подрядчиков, что цены на серверы для работы с искусственным интеллектом, поставляемые в начале следующего года, увеличатся более чем на 15%. Причина этого не в высокой стоимости самых процессоров Nvidia, а в резком росте цен на чипы памяти (типа DRAM) — их стоимость может вырасти на 250–280% в течение года. Это повышение цен будет передаваться вдоль всей промышленной цепочки (от производителей оборудования для облачных сервисов до компаний, предоставляющих услуги аренды вычислительных мощностей, и в конечном итоге — до обычных пользователей). Это также указывает на изменение структуры рынка вычислительных ресурсов для искусственного интеллекта: от доминирования процессоров Nvidia к доминированию производителей чипов памяти (Samsung, SK Hynix, Micron), которые становятся главными受益никами ситуации, в то время как производители оборудования для облачных сервисов и подрядчики оказываются под давлением.
I. Повышение цен не было объявлено напрямую Nvidia, а передано через подрядчиков
Многие думают, что Nvidia сама установила новые цены для облачных компаний, но на самом деле сообщение исходит от производителей оборудования (таких как Quanta и Foxconn). Промышленная цепочка включает три уровня:
- Нагорный уровень: Nvidia продает чипы для искусственного интеллекта;
- Средний уровень: подрядчики покупают чипы, а также память и материнские платы и собирают из них полноценные серверы;
- Нижний уровень: облачные компании покупают эти серверы для создания центров обработки данных.
Из-за роста цен на память Nvidia сначала повысила цены для своих подрядчиков. Однако их валовая прибыль составляет всего около 5% (из 100 долларов они зарабатывают 5 долларов), поэтому они не могут справиться с двойным ростом цен на чипы и память и вынуждены передать эту информацию облачным компаниям: «Цены выросли, вам придется заплатить больше». В итоге облачные компании сталкиваются с дополнительными расходами в размере нескольких сотен тысяч долларов за каждый сервер. Если они не смогут их покрыть, это приведет к повышению цен на услуги аренды вычислительных мощностей и использование крупных моделей искусственного интеллекта, что в конечном итоге отразится на стоимости для пользователей.
Кроме того, степень повышения цен не одинакова: серверы с большим количеством памяти страдают больше (например, версии с полным набором компонентов для хранения данных стоят в несколько раз дороже базовых моделей). Повышение цен произошло как раз перед публикацией финансового отчета Nvidia, что делает ситуацию особенно деликатной.
II. Причины роста цен: чипы памяти переходят из второстепенной роли в главную
Почему цены на чипы памяти растут так сильно? Основная причина — серьезный дисбаланс между спросом и предложением:
- Монополия на производстве и смещение производственных мощностей: 90% мирового производства памяти типа DRAM контролируется тремя компаниями — Samsung, SK Hynix и Micron. Они переключают производственные мощности на производство высокоскоростной памяти для искусственного интеллекта (типа HBM), стоимость одного кристалла которой в несколько раз превышает стоимость обычной памяти типа DDR5. В результате производственные мощности памяти типа DRAM ограничены, а производство HBM было полностью распродано еще в октябре прошлого года. Кроме того, строительство новых заводов по производству памяти занимает 2–3 года, поэтому увеличение производства невозможно в краткосрочной перспективе.
- Резкий рост спроса: спрос на память для серверов для искусственного интеллекта в 8–10 раз превышает спрос на память для традиционных серверов. Например, новые процессоры Nvidia требуют 288 ГБ памяти типа HBM4, а общий объем памяти в одном сервере превышает 20 ТБ. Согласно данным Morgan Stanley, стоимость памяти в серверах серии Vera Rubin выросла на 435%, и ее доля в общей стоимости сервера увеличилась с 10% до 26%. Теперь память стала важнейшим компонентом, а не просто дополнительным элементом оборудования.
III. Кто страдает, а кто выигрывает?
- Самые большие потери несут облачные компании: Microsoft, Google и другие компании, хотя и разрабатывают собственные чипы, все еще зависят от продукции Nvidia. Из-за интенсивной конкуренции в области искусственного интеллекта они вынуждены соглашаться на повышение цен — либо покрывать эти расходы за счет собственной прибыли, либо перекладывать их на пользователей (например, увеличивая стоимость услуг на основе технологий, таких как ChatGPT).
- Прибыль производителей оборудования снижается: Крупнейший в мире производитель серверов для облачных сервисов, Quanta, удвоил свои доходы во втором квартале этого года, но его валовая прибыль снизилась с 7% до 5%. Теперь компания требует, чтобы облачные компании покупали память самостоятельно, зарабатывая только на сборке оборудования, то есть не беря на себя риск связанный с повышением цен.
- Главные выигрышники — производители чипов памяти: Samsung, SK Hynix и Micron контролируют производственные мощности памяти и теперь могут устанавливать собственные цены. Даже компании, такие как Apple и Qualcomm, сталкиваются с ростом цен из-за нехватки памяти, не говоря уже о Nvidia. Ранее Nvidia зарабатывала большие деньги на продаже процессоров, но теперь она сама страдает от роста спроса на память, созданного ее собственными продуктами.
IV. Изменение структуры рынка вычислительных ресурсов: от борьбы за процессоры к борьбе за память
В течение последних двух лет все соревновались за процессоры Nvidia, полагая, что главным ограничением является их количество. Однако в 2026 году ситуация изменилась: дефицит памяти острее, чем дефицит процессоров, и увеличение производства памяти занимает 2–3 года, поэтому проблема сохранится как минимум до 2027 года. Это означает, что право на установление цен на вычислительные ресурсы для искусственного интеллекта перешло от производителей процессоров к производителям памяти.
Nvidia заранее предприняла меры: она инвестировала 14,5 миллиардов долларов в обеспечение поставок памяти на 2026–2027 годы, а также в инфраструктуру центров обработки данных (например, проекты Cloverleaf и SB Energy). Кроме того, она сотрудничает с такими организациями, как Blackstone, для инвестирования в создание инфраструктуры для искусственного интеллекта на сумму 50 миллиардов долларов. Теперь для Nvidia важно не только производство самих чипов, но и наличие у клиентов средств для их покупки, а также обеспечение электроснабжения центров обработки данных.
Для всей индустрии искусственного интеллекта это означает изменение стратегий развития. Производители памяти получают больше возможностей для роста, в то время как производители процессоров могут столкнуться с уменьшением прибыли из-за конкуренции и изменений в рыночных условиях.