NVIDIA dostosowuje Vera Rubin do ograniczonej dostępności LPDRAM
NVIDIA podjęła decyzję o zmniejszeniu pojemność pamięci SOCAMM w modułach nowej generacji Vera Rubin Superchip o połowę. Nie wynika to jednak ze spadku ogólnego zapotrzebowania firmy na pamięć. Winna temu jest ograniczona dostępność pamięci LPDRAM, którą dostawcy wstępnie przydzielili NVIDII w swoich planach produkcyjnych na 2027 rok.
Według serwisu TrendForce sednem problemu jest niewystarczająca podaż LPDDR5X, która nie nadąża za szybko rosnącymi potrzebami rynku AI. NVIDIA zdecydowała się więc na kompromis: obniżenie pojemności pamięci przypadającej na pojedynczy moduł przy jednoczesnym zwiększeniu liczby dostarczanych modułów. Taki ruch ma pozwolić firmie wyprodukować więcej jednostek Vera CPU, zwiększyć udziały firmy w rynku i ograniczyć ryzyko przedłużających się niedoborów.
Z analizy przeprowadzonej przez TrendForce wynika, że, pomimo inwestycji realizowanych przez producentów pamięci oraz stopniowego zwiększania zdolności produkcyjnych w 2027 roku, dostępna podaż pamięci może nie nadążyć za przewidywanym wzrostem popytu. Wstępne plany alokacji przygotowane przez Samsunga, SK hynix i Microna wskazują, że NVIDIA może otrzymać ilość LPDRAM pozwalającą pokryć jedynie około 60% szacowanego zapotrzebowania. Możliwości dalszego zwiększenia dostaw mają być przy tym ograniczone.
Zmiany w specyfikacji nie świadczą o spadku zainteresowania produktami NVIDII ani o ograniczeniu jej potrzeb w zakresie pamięci. Według analityków jest to przede wszystkim efekt ograniczeń po stronie podaży i próba dostosowania projektu do dostępnych zasobów.
Nowa oferta serwerowa NVIDII dla sztucznej inteligencji ma obejmować dwie główne kategorie produktów: pełne platformy Vera Rubin Rack oraz samodzielne systemy Vera CPU Rack. Firma zamierza rozwijać rozwiązania pełnorackowe, jednocześnie intensywnie rozszerzając samodzielne systemy Vera CPU. Według TrendForce może to wzmocnić pozycję NVIDII na rynku wnioskowania AI i być jednym z głównych czynników napędzających popyt na LPDRAM.
LPDRAM coraz wyraźniej wychodzi poza segment smartfonów. Dzięki wysokiej efektywności energetycznej i dobrym parametrom transferu danych znajduje zastosowanie między innymi w serwerach AI i systemach motoryzacyjnych. Technologię zaczynają analizować kolejni projektanci układów ASIC, niezwiązani bezpośrednio z NVIDIĄ.
Serwis TrendForce prognozuje, że w latach 2028–2030 ekosystem serwerów AI może stać się największym pojedynczym rynkiem zbytu LPDRAM na świecie, wyprzedzając smartfony i trwale zmieniając dynamikę popytu w całej branży pamięci.
