Milliárdok mennek AI-chipekre, mégsem készül elég: a mesterséges intelligencia újraírja a globális chiphiányt
Az elmúlt években sok szó esett a globális chiphiányról, ami a világjárvány után az autóipartól az elektronikai iparig számos ágazatot érintett. A mostani helyzet azonban más természetű: a chipipar gondja ma már nem az általános hiány, hanem az, hogy a mesterséges intelligencia (AI) rendszereihez szükséges, speciális memóriákból és az ezekhez kapcsolódó fejlett tokozási technológiákból a gyártók egyelőre nem tudnak elegendőt előállítani.
A mesterséges intelligencia gyors terjedése alapjaiban alakította át az adatközpontok hardverigényét. A nagy nyelvi modellek és más generatív rendszerek betanítása, illetve működtetése rendkívül nagy számítási kapacitást igényel. Ez a gyakorlatban azt jelenti, hogy az adatközpontokban egyre több nagy teljesítményű grafikus processzor és más gyorsító dolgozik. Ezek a lapkák azonban csak akkor működnek hatékonyan, ha nagyon gyors memóriával párosulnak. Itt lép be a képbe az úgynevezett nagy sávszélességű memória, a HBM.
A kereslet növekedésének ütemét jól mutatja, hogy az Nvidia vezérigazgatója, Jensen Huang a hét elején arról beszélt:
a vállalat a következő években legalább ezermilliárd dollár (nagyjából 360 ezermilliárd forint) értékű mesterségesintelligenciachip-bevétellel számol.
A cég korábban 500 milliárd dolláros (mintegy 180 ezermilliárd forintos) előrejelzést adott 2026 végéig, így az új becslés jelentős emelkedést jelez. A vezető szerint a keresletet egyre inkább az úgynevezett inferencia hajtja, vagyis az, amikor a már betanított modelleket a mindennapi alkalmazásokban futtatják.
Ez azért fontos változás, mert az AI első hulláma még elsősorban a modellek betanításáról szólt. Most azonban egyre több vállalat és felhasználó kezd ténylegesen használni mesterséges intelligenciára épülő rendszereket – például személyes digitális asszisztenseket. Az ilyen alkalmazások folyamatos működtetése újabb és újabb számítási kapacitást igényel, ami tovább növeli az adatközpontok hardverigényét.
A chiphiány legnagyobb oka: nem elég a gyártókapacitás
A HBM lényege, hogy a hagyományos memóriákhoz képest jóval nagyobb adatátviteli sebességet tesz lehetővé, miközben energiahatékonyabb működést biztosít. Ez különösen fontos az AI-rendszereknél, ahol a processzoroknak folyamatosan hatalmas mennyiségű adatot kell mozgatniuk. A technológia azonban bonyolult és drága, a gyártása pedig néhány nagy vállalat kezében összpontosul.
A helyzetet tovább bonyolítja, hogy az AI-gyorsítók esetében nem elég a különálló chipeket legyártani. A számítási lapkát és a memóriát egyetlen rendszerben kell összekapcsolni. Ehhez fejlett tokozási technológiákra van szükség, melyek lehetővé teszik, hogy a lapkák nagyon rövid adatútvonalakon kommunikáljanak egymással. Az egyik legismertebb ilyen megoldás a tajvani TSMC által alkalmazott CoWoS-technológia, melynél a számítási lapkát és a HBM-memóriát egy közös rendszerben integrálják.
A kereslet az elmúlt időszakban olyan gyorsan nőtt, hogy a gyártók nehezen tudnak lépést tartani vele:
a memóriagyártók egy része már 2025-ben jelezte, hogy a következő évre tervezett HBM-kapacitás nagy részére előre leszerződtek az ügyfelek.
Közben az adatközpontokba szánt gyorsítók iránti igény folyamatosan emelkedik, amit az Nvidia friss, a piaci várakozásokat is meghaladó előrejelzése is alátámaszt.
A mostani helyzet megértéséhez érdemes visszatekinteni az elmúlt néhány évre. A memóriaipar 2022-ben még gyenge kereslettel és túltermeléssel küzdött. A generatív mesterséges intelligencia 2023-as megjelenése azonban új növekedési pályára állította az iparágat. A nagy nyelvi modellek fejlesztése és az AI-alapú szolgáltatások elterjedése hirtelen óriási számítási kapacitást igényelt, ami az adatközponti hardverek iránti keresletet is felpörgette.
Az AI-hullám nem csak az adatközpontokról szól
A technológiai verseny időközben geopolitikai dimenziót is kapott. Az Egyesült Államok az elmúlt években több lépésben szigorította a fejlett félvezetőkhöz kapcsolódó exportkorlátozásokat, miközben jelentős állami támogatásokkal ösztönzi a hazai chipgyártást. A félvezetők így nemcsak gazdasági, hanem stratégiai jelentőségű termékekké váltak.
Az AI-hullám hatása nem korlátozódik az adatközpontokra.
- A memóriagyártók számára az AI-hoz szükséges termékek jóval magasabb árrést kínálnak,
- ezért egyre nagyobb hangsúlyt kapnak a gyártási kapacitások elosztásában.
Ez közvetve más iparágakat is érinthet, például az okostelefonok vagy a személyi számítógépek piacát, miközben az autóiparban a szoftverközpontú járművek növelik a memóriaigényt. A gyártók igyekeznek bővíteni a kapacitást, új technológiák és új gyárak jelennek meg, de ezek a beruházások időigényesek. Egy-egy új gyártósor felépítése és felfuttatása évekbe telhet. Közben a keresletet hajtó tényezők – az AI-szolgáltatások terjedése, az egyre szélesebb körű felhasználás – rövid távon nem látszanak gyengülni.
Mindez azt jelenti, hogy a mesterséges intelligencia infrastruktúrája jelenleg egy olyan iparágra épül, amely éppen jelentős átalakuláson megy keresztül. A következő évek egyik kulcskérdése az lesz, hogy a félvezetőipar képes-e tartósan lépést tartani ezzel a kereslettel – vagy az AI fejlődésének ütemét végső soron a háttérben működő technológiai kapacitások határozzák meg.
Gázhiány: aggódnak a chipgyártók az iráni konfliktus miatt
Az iráni konfliktus nemcsak az energiaellátást, hanem a globális félvezetőipart is egyre komolyabban fenyegeti, elsősorban a héliumkínálat kiesése miatt. Katar, amely a világ egyik legnagyobb héliumexportőre, a Ras Laffan-i létesítmények elleni támadások következtében leállította termelését, ezzel a globális kínálat mintegy harmada tűnt el a piacról. A hélium kulcsfontosságú a csipgyártásban, mivel nélkülözhetetlen az ultratiszta és alacsony hőmérsékletű gyártási környezet fenntartásához, ráadásul nincs valódi helyettesítője.
A kiesés különösen rosszkor jön, hiszen a mesterséges intelligencia miatti kereslet már eddig is komoly nyomást helyezett az ellátási láncokra. Szakértők szerint, ha a zavarok elhúzódnak, a chipgyártás lassulása vagy akár leállása sem zárható ki, ami újabb iparágakban okozhat fennakadásokat.
