AI मेमोरी सुपरसाइकल: कैसे HBM AI की सबसे गंभीर बाधा बन गई

Micron की high-bandwidth memory क्षमता कैलेंडर वर्ष 2026 तक पूरी तरह बिक चुकी है।^[1]^ कंपनी की fiscal Q1 2026 अर्निंग्स कॉल का यह एक वाक्य पूरे सेमीकंडक्टर उद्योग को नया आकार देने वाले एक संरचनात्मक परिवर्तन को दर्शाता है। AI मेमोरी सुपरसाइकल एनालिस्ट के पूर्वानुमान से परिचालन वास्तविकता में बदल गई है, जिससे आपूर्ति-मांग का असंतुलन इतना गंभीर हो गया है कि गेमिंग GPU उत्पादन में 40% की कटौती^[2]^ का सामना करना पड़ रहा है जबकि मेमोरी निर्माता 50% से अधिक के रिकॉर्ड मार्जिन की रिपोर्ट कर रहे हैं।^[3]^

यह बाधा एक अस्थायी आपूर्ति व्यवधान से कहीं अधिक है। मेमोरी उद्योग एक संरचनात्मक रीसेट से गुजरा है, दशकों की तेजी-मंदी की चक्रीयता से generative AI की बैंडविड्थ की अतृप्त भूख द्वारा संचालित स्थायी मांग प्रीमियम में परिवर्तित हो रहा है। यह समझने के लिए कि HBM कैसे AI की महत्वपूर्ण बाधा बन गई, मांग को चलाने वाली तकनीकी आवश्यकताओं, आपूर्ति को नियंत्रित करने वाली ऑलिगोपोलिस्टिक मार्केट संरचना, और उन इंफ्रास्ट्रक्चर प्रभावों की जांच करनी होगी जो आने वाले वर्षों में डेटा सेंटर अर्थशास्त्र को आकार देंगे।

संक्षेप में

• सभी प्रमुख आपूर्तिकर्ताओं (SK Hynix, Micron, Samsung) में HBM क्षमता 2026 तक बिक चुकी है
• मार्केट TAM 2028 तक $100B तक पहुंचने का अनुमान, 2025 में $35B से (~40% CAGR)
• SK Hynix 62% मार्केट शेयर के साथ अग्रणी; NVIDIA उनकी HBM आपूर्ति का ~90% लेता है
• NVIDIA H1 2026 में GDDR7 की कमी के कारण गेमिंग GPU उत्पादन में 30-40% कटौती कर रहा है
• HBM4 2026 में उत्पादन में प्रवेश कर रहा है, 16-Hi स्टैक Q4 2026 को लक्षित
• मेमोरी उद्योग का समेकन सेमीकंडक्टर इतिहास में अभूतपूर्व मूल्य निर्धारण शक्ति बनाता है

तकनीकी अनिवार्यता: AI को HBM की आवश्यकता क्यों है

AI मॉडल प्रदर्शन और मेमोरी बैंडविड्थ के बीच संबंध कंप्यूटिंग में सबसे महत्वपूर्ण तकनीकी बाधाओं में से एक है। Large language models और generative AI सिस्टम एक मूलभूत बाधा का सामना करते हैं: मेमोरी और कंप्यूट कोर के बीच पैरामीटर स्थानांतरित करने में वास्तविक गणितीय संचालन से अधिक समय और ऊर्जा लगती है।^[4]^

स्टैंडर्ड GDDR मेमोरी, जो उच्च थ्रूपुट लेकिन स्वीकार्य लेटेंसी के साथ गेमिंग वर्कलोड के लिए डिज़ाइन की गई है, AI की बैंडविड्थ आवश्यकताओं को पूरा नहीं कर सकती। High-bandwidth memory वर्टिकल स्टैकिंग के माध्यम से इस सीमा को संबोधित करती है, कई DRAM डाई को एक दूसरे के ऊपर रखकर through-silicon vias (TSVs) के साथ हजारों एक साथ डेटा कनेक्शन प्रदान करती है।^[5]^

आंकड़े कहानी बताते हैं। NVIDIA का H100 GPU 3.35 TB/s बैंडविड्थ के साथ 80GB HBM3 का उपयोग करता है।^[6]^ H200 ने क्षमता को 4.8 TB/s पर 141GB HBM3e तक बढ़ाया।^[7]^ Blackwell B200 में 8.0 TB/s हासिल करने वाली 192GB HBM3e है, H100 की बैंडविड्थ से दोगुने से अधिक।^[8]^ आगामी Rubin R100 में 13-15 TB/s के बीच अनुमानित बैंडविड्थ के साथ 288GB HBM4 होगी।^[9]^

यह प्रगति दर्शाती है कि AI की मेमोरी आवश्यकताएं Moore's Law से तेज़ी से बढ़ रही हैं। 16-बिट प्रिसिजन में large language models को सर्व करने के लिए एक त्वरित नियम: प्रति 1 बिलियन पैरामीटर लगभग 2GB GPU मेमोरी।^[10]^ Llama 3 के 70B वेरिएंट को एक 80GB A100 से अधिक की आवश्यकता है।^[11]^ 1 ट्रिलियन पैरामीटर के करीब पहुंचने वाले मॉडल को मल्टी-GPU कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता होती है जहां HBM क्षमता बाध्यकारी बाधा बन जाती है।

KV cache एक अतिरिक्त मेमोरी चुनौती प्रस्तुत करता है। inference के दौरान, transformers पुनर्गणना से बचने के लिए पिछले टोकन से key-value pairs संग्रहीत करते हैं। यह cache संदर्भ लंबाई के साथ रैखिक रूप से बढ़ता है, 7B मॉडल में प्रति टोकन लगभग 0.5MB खपत करता है।^[12]^ एक "LLM जिसे वेट के लिए 60GB की आवश्यकता है" अक्सर लंबे प्रॉम्प्ट के साथ 80GB GPU पर विश्वसनीय रूप से नहीं चल सकता क्योंकि रनटाइम मेमोरी वृद्धि, वेट नहीं, सीमित कारक बन जाती है।^[13]^

ऑलिगोपोली लाभ: तीन खिलाड़ी 95% नियंत्रित करते हैं

मेमोरी सुपरसाइकल को समझने के लिए उस मार्केट संरचना की जांच करनी होगी जो दशकों के समेकन में विकसित हुई। Samsung, SK Hynix, और Micron मिलकर वैश्विक DRAM उत्पादन का लगभग 95% नियंत्रित करते हैं।^[14]^ यह एकाग्रता क्रूर प्रतिस्पर्धी गतिशीलता का परिणाम थी जिसने कमजोर खिलाड़ियों को समाप्त कर दिया।

2009 में, दस कंपनियां DRAM बाजार को नियंत्रित करती थीं: Micron, Samsung, Hynix, Infineon, NEC, Hitachi, Mitsubishi, Toshiba, Elpida, और Nanya।^[15]^ 2011 की मंदी ने अंतिम समेकन को ट्रिगर किया। SK Telecom ने 2012 में $3 बिलियन में Hynix का अधिग्रहण किया।^[16]^ जापान की अंतिम DRAM निर्माता Elpida दिवालिया हो गई और 2013 में Micron द्वारा खरीदी गई।^[17]^ पांच साल के भीतर, उद्योग दस प्रतिस्पर्धियों से तीन में समेकित हो गया।

यह ऑलिगोपोलिस्टिक संरचना समन्वित बाजार व्यवहार में प्रकट होती है। हाल के हफ्तों में, SK Hynix, Samsung, और Micron ने नए DDR4 ऑर्डर रोकने की लगभग एक साथ घोषणाएं कीं।^[18]^ उद्योग विश्लेषक Moore Morris ने इसे "दशकों की उद्योग प्रथा से एक चौंकाने वाला विराम" बताया, यह नोट करते हुए कि "उनका इस तरह समन्वित तरीके से कार्य करना अभूतपूर्व है।"^[19]^ DRAM ऑलिगोपोली ने प्रभावी रूप से आपूर्ति को नियंत्रित किया जबकि मांग मजबूत बनी रही, सामूहिक बाजार शक्ति का प्रदर्शन करते हुए जो दर्शाता है कि "मेमोरी उद्योग अब पुराने नियमों से नहीं खेल रहा।"^[20]^

HBM सेगमेंट इस शक्ति को और केंद्रित करता है। SK Hynix Q2 2025 तक 62% मार्केट शेयर के साथ प्रभुत्व रखता है, Micron 21% के साथ दूसरे स्थान पर है, और Samsung 17% के साथ पीछे है।^[21]^ SK Hynix की स्थिति उसके शुरुआती HBM दांव और NVIDIA के प्राथमिक आपूर्तिकर्ता के रूप में उसके संबंध से उपजी है। वर्तमान में, NVIDIA की लगभग 90% HBM SK Hynix से आती है।^[22]^

Samsung का तीसरा स्थान उस कंपनी के लिए एक उल्लेखनीय पतन है जिसने लंबे समय तक मेमोरी पर प्रभुत्व बनाए रखा। SK Hynix ने Q1 2025 में समग्र DRAM मार्केट शेयर में Samsung को पीछे छोड़ दिया, पहली बार Samsung ने अपनी नेतृत्व स्थिति खोई।^[23]^ Samsung के HBM3E पार्ट्स को प्रमुख ग्राहकों के साथ क्वालिफिकेशन देरी का सामना करना पड़ा, जिससे प्रतिस्पर्धियों को प्रीमियम AI मांग को पकड़ने का मौका मिला जबकि Samsung कम-मार्जिन सेगमेंट की सेवा करता रहा।^[24]^

$100 बिलियन का मोड़

Micron का अनुमान है कि HBM total addressable market 2028 तक लगभग $100 बिलियन तक पहुंच जाएगा, 2025 में लगभग $35 बिलियन से।^[25]^ यह लगभग 40% की compound annual growth rate का प्रतिनिधित्व करता है।^[26]^ $100 बिलियन का मील का पत्थर पहले के पूर्वानुमान से दो साल पहले आ रहा है; विश्लेषकों ने मूल रूप से 2030 तक इस स्तर तक पहुंचने का अनुमान लगाया था।^[27]^

कई कारक इस त्वरण को चलाते हैं। पहला, generative AI तैनाती अपेक्षाओं से आगे बढ़ती जा रही है। हर प्रमुख हाइपरस्केलर अपने AI उत्पादों के लिए inference क्षमता तैनात करने की दौड़ में है जबकि अगली पीढ़ी के मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए कभी-बड़े GPU क्लस्टर की आवश्यकता है।^[28]^ दूसरा, प्रति GPU HBM क्षमता बढ़ती जा रही है। H100 की 80GB से Rubin की 288GB तक की प्रगति का मतलब है कि प्रत्येक एक्सेलरेटर 3.6 गुना अधिक HBM खपत करता है।^[29]^ तीसरा, सिस्टम-स्तरीय मेमोरी आवश्यकताएं व्यक्तिगत GPU जरूरतों को बढ़ाती हैं। NVIDIA के Blackwell Ultra GB300 में 288GB तक HBM3e होने की उम्मीद है, जबकि Rubin Ultra वेरिएंट 512GB को लक्षित करते हैं, पूर्ण NVL576 सिस्टम को संभावित रूप से प्रति GPU मॉड्यूल 1TB की आवश्यकता होती है।^[30]^

व्यापक डेटा सेंटर सेमीकंडक्टर मार्केट संदर्भ प्रदान करता है। 2024 में, डेटा सेंटर के लिए कुल सेमीकंडक्टर TAM कंप्यूट, मेमोरी, नेटवर्किंग और पावर में $209 बिलियन तक पहुंच गया।^[31]^ Yole Group का अनुमान है कि यह 2030 तक लगभग $500 बिलियन तक बढ़ जाएगा।^[32]^ अकेले मेमोरी 2024 में 78% बढ़कर $170 बिलियन हो गई, इसके बाद 2025 में $200 बिलियन तक एक और दोहरे अंकों की वृद्धि हुई।^[33]^

Micron के वित्तीय परिणाम प्रदर्शित करते हैं कि ये गतिशीलताएं कॉर्पोरेट प्रदर्शन में कैसे तब्दील होती हैं। कंपनी ने fiscal Q1 2026 में $13.64 बिलियन का राजस्व रिपोर्ट किया, साल-दर-साल 57% की वृद्धि।^[34]^ ग्रॉस मार्जिन 50% से ऊपर चढ़ गया, fiscal year 2024 में लगभग 22% से दोगुना।^[35]^ यह मार्जिन विस्तार चक्रीय स्थितियों को नहीं बल्कि उच्च-मार्जिन डेटा सेंटर उत्पादों की ओर कंपनी के उत्पाद मिश्रण में संरचनात्मक परिवर्तन को दर्शाता है।^[36]^

HBM4 दौड़: 16-Hi स्टैक और आगे

मेमोरी आपूर्तिकर्ताओं के बीच प्रतिस्पर्धा अब HBM4 पर केंद्रित है, जो 2026 में उत्पादन में प्रवेश करने वाली अगली पीढ़ी की तकनीक है। SK Hynix ने दुनिया का पहला HBM4 विकास पूरा किया और बड़े पैमाने पर उत्पादन की तैयारी समाप्त कर ली है।^[37]^ SK Hynix और Samsung दोनों ने NVIDIA को भुगतान किए गए अंतिम HBM4 सैंपल वितरित किए, वाणिज्यिक रूप से संचालित आपूर्ति वार्ताओं में प्रवेश का संकेत देते हुए।^[38]^

HBM4 HBM3e पर पर्याप्त सुधार प्रदान करता है। डेटा ट्रांसफर स्पीड 11 गीगाबिट प्रति सेकंड तक पहुंचती है और कुल बैंडविड्थ 2.8 टेराबाइट प्रति सेकंड से अधिक है।^[39]^ स्टैंडर्ड में उन्नत प्रोसेस नोड्स का उपयोग करके निर्मित एक लॉजिक बेस डाई शामिल है, SK Hynix TSMC की 12nm प्रोसेस के साथ साझेदारी कर रहा है।^[40]^ यह सहयोग NVIDIA के लिए आकर्षक साबित हुआ और SK Hynix को Blackwell Ultra और Rubin प्लेटफॉर्म के लिए प्राथमिक आपूर्तिकर्ता का दर्जा हासिल करने में योगदान दिया।^[41]^

अधिक चुनौतीपूर्ण तकनीकी सीमा 16-लेयर HBM स्टैक से संबंधित है। NVIDIA ने कथित तौर पर Q4 2026 तक 16-Hi HBM डिलीवरी का अनुरोध किया, जिससे तीनों आपूर्तिकर्ताओं में विकास स्प्रिंट शुरू हो गए।^[42]^ Korea Semiconductor Industry Association के कार्यकारी उपाध्यक्ष Ahn Ki-hyun ने नोट किया कि "12 से 16 लेयर में संक्रमण तकनीकी रूप से 8 से 12 की तुलना में बहुत कठिन है।"^[43]^

कठिनाई वेफर मोटाई की बाधाओं से उत्पन्न होती है। मौजूदा 12-Hi HBM लगभग 50 माइक्रोमीटर मोटे वेफर का उपयोग करता है। 16 लेयर स्टैक करने के लिए संरचनात्मक अखंडता और थर्मल प्रदर्शन बनाए रखते हुए मोटाई को लगभग 30 माइक्रोमीटर तक कम करने की आवश्यकता है।^[44]^ उद्योग पर्यवेक्षक तकनीकी चुनौतियों को "कठिन" बताते हैं।^[45]^

Samsung और SK Hynix ने HBM4 उत्पादन शेड्यूल को फरवरी 2026 तक आगे बढ़ाया, पिछली समयसीमाओं को तेज करते हुए।^[46]^ Micron को 2026 में HBM4 बड़े पैमाने पर उत्पादन में प्रवेश करने की उम्मीद है, इसके बाद 2027-2028 में HBM4E।^[47]^ 16-Hi वेरिएंट, संभवतः HBM4E ब्रांडेड, यील्ड सुधारों के आधार पर 2026 के अंत तक आ सकते हैं।^[48]^

गेमिंग का सह-नुकसान

मेमोरी सुपरसाइकल का सबसे दृश्यमान उपभोक्ता प्रभाव: NVIDIA GDDR7 की कमी के कारण H1 2026 में RTX 50-सीरीज GPU उत्पादन में 30-40% की कटौती करने की योजना बना रहा है।^[49]^ मेमोरी आपूर्तिकर्ता उपभोक्ता GPU पर AI डेटा सेंटर आवंटन को प्राथमिकता देते हैं, जिससे पूरे ग्राफिक्स कार्ड मार्केट में व्यापक प्रभाव पड़ता है।^[50]^

आपूर्ति गतिशीलता HBM से भिन्न है लेकिन निर्माण क्षमता आवंटन के माध्यम से जुड़ी है। DDR5 के पक्ष में GDDR7 उत्पादन को प्राथमिकता से हटा दिया गया है, जिससे ग्राफिक्स मेमोरी की कीमतें बढ़ रही हैं।^[51]^ अकेले 2025 में, मेमोरी की कीमतों में 246% की वृद्धि हुई, 2026 तक निरंतर वृद्धि की उम्मीद है।^[52]^

विशिष्ट उत्पादों को सबसे तेज कटौती का सामना करना पड़ रहा है: GeForce RTX 5070 Ti और RTX 5060 Ti 16GB, दोनों में 16GB GDDR7 है।^[53]^ केवल Samsung मात्रा में 3GB GDDR7 मॉड्यूल का उत्पादन करता है, और यदि NVIDIA पहले से ही 2GB चिप्स का उपभोग करता है, तो उच्च-घनत्व मॉड्यूल में स्थानांतरित होने से मानक Blackwell ग्राफिक्स कार्ड के लिए उपलब्ध कुल VRAM कम हो जाता है।^[54]^

RTX 50 Super सीरीज को देरी या संभावित रद्दीकरण का सामना है। मूल समयसीमा ने 2026 की शुरुआत को लक्षित किया था; वर्तमान अनुमान जल्द से जल्द Q3 2026 सुझाते हैं।^[55]^ Super कॉन्फ़िगरेशन के लिए आवश्यक 3GB GDDR7 मॉड्यूल बस वॉल्यूम में उपलब्ध नहीं हैं।^[56]^ मेमोरी निर्माता 3GB मॉड्यूल में एक साथ स्केलिंग करते हुए पर्याप्त मानक 2GB GDDR7 चिप्स का उत्पादन करने में संघर्ष कर रहे हैं।

उपभोक्ताओं के लिए, यह उच्च कीमतों और लंबे प्रतीक्षा समय में तब्दील होता है, विशेष रूप से 2026 के अंत की छुट्टियों के मौसम के दौरान।^[57]^ फिक्स्ड-टर्म मेमोरी प्रोक्योरमेंट कॉन्ट्रैक्ट्स ने 2025 की कीमतों को स्थिर रखा, लेकिन 2026 में बढ़े हुए स्पॉट प्राइस पर पुनः बातचीत होगी।^[58]^ AMD को अपनी Radeon लाइनअप के लिए GDDR6 के साथ समान बाधाओं का सामना करना पड़ रहा है।^[59]^

यह प्राथमिकता पदानुक्रम आर्थिक वास्तविकता को दर्शाता है। डेटा सेंटर GPU के लिए HBM उपभोक्ता ग्राफिक्स मेमोरी से कहीं अधिक मार्जिन प्राप्त करती है। जब क्षमता बाधाएं आवंटन निर्णय लेने के लिए मजबूर करती हैं, तो आपूर्तिकर्ता तर्कसंगत रूप से पहले उच्च-मार्जिन ग्राहकों की सेवा करते हैं। गेमिंग सह-नुकसान का प्रतिनिधित्व करती है

[अनुवाद के लिए सामग्री काट दी गई]