Seoul, Südkorea – Laut einer Analyse des globalen Finanzinstituts JP Morgan wird prognostiziert, dass der rasante Anstieg der Rechenleistung im KI-Bereich in den nächsten zwei Jahren zu einem Mangel an Speicherchips führen wird. Da GPU und CPU die Berechnungen für KI übernehmen, werden Datenlagerung und -übertragung entscheidendynamisch; der aktuelle Markt könnte daher ein Nachfrage-Ungleichgewicht über das Erwartete hinaus erleben.
JP Morgan-Strategist Jae Kwon erklärte die Situation des Mangel an Speicherchips als „ein Zustand, in dem Angebot und Nachfrage nicht vollständig übereinstimmen, sodass sowohl Preis als auch Menge gleichzeitig steigen.“ Er prognostizierte, dass trotz des Wachstums der Gesamtmarktgröße (TAM) das Angebot nicht Schritt halten könne und ein Mangel über die nächsten zwei Jahre andauern werde. Kwon wies darauf hin, dass die Ausweitung von GPU- zu CPU-Berechnungen den Speicherbedarf stark erhöhen wird und dieser Engpassung Investoren Unsicherheit verschärfen könne.
Speicherchips sind für KI-Server und Hochleistungsrechenanlagen unverzichtbar; besonders HBM (High Bandwidth Memory) – große Speichersysteme, die mehrere DRAM‑Schichten vertikal stapeln und damit Datenübertragungsraten drastisch steigern – gehören zu den Kernkomponenten. Ein Mangel könnte daher das Investieren in KI-Infrastruktur erhöhen und gleichzeitig Kostenstrukturen beeinflussen. In Südkorea gelten Samsung Electronics und SK Hynix als die führenden Lieferanten von Speicherchips.
Samsung Electronics hat am 30. Juli einen Vertrag mit einem globalen Datenzentrenkunde geschlossen, der weitere Verhandlungen offenlegt. Der Vertrag wird für das Hochleistungs-Cloudgeschäft des KI-Infrastrukturbetreibers unmittelbar relevant sein. Infolgedessen steigt der Preis für Speichern und ein Trend von häufigen Preiserhöhungen in den letzten vier Quartalen erscheint.
Kwon schlug als Lösung die Ausweitung langfristiger Verträge vor: solch diese Verträge Anbieter und Kunden im Voraus über Menge und Konditionen abklären, könnte das Ungleichgewicht reduziert werden. Solche Maßnahmen könnten die Kostenstruktur von KI-Servern und Hochleistungsrechenanlagen indirekt beeinflussen.