Samsung verdoppelt seine fortschrittlichste Speicherlinie
Samsung Electronics hat laut Seoul Economic Daily einen Plan vorgelegt, die Produktion von HBM4- und HBM4E-Speichern im nächsten Jahr zu verdoppeln. HBM4 ist die Generation gestapelter High-Bandwidth-Speicher, die dafür ausgelegt ist, neben Beschleunigern der Nvidia-Klasse in KI-Rechenzentren zu sitzen. Eine Verdopplung dieser Produktion wäre eine der größten einzelnen Kapazitätszusagen der Speicherbranche in diesem Jahrzehnt und zeigt, dass Samsung erwartet, dass die Ausgaben für KI-Infrastruktur bis 2027 weiter steigen.
Der Engpass hat sich von der Logik zum Speicher verlagert
Während des größten Teils des KI-Ausbaus lag die Einschränkung bei der Fertigung fortschrittlicher Logikchips und beim Packaging. Das hat sich geändert. Das kurzfristige Angebot an HBM3E ist ausverkauft, und Hersteller haben Waferkapazität von Standard-DRAM und NAND abgezogen, um KI-Kunden zu bedienen. Die DRAM-Preise sind im Jahresvergleich um etwa 171 Prozent gestiegen, und die Spotpreise für DDR5 haben sich seit Ende 2025 etwa vervierfacht. Laut einer Analyse des CSIS könnte ein einzelner Nvidia-Prozessor der nächsten Generation bis 2027 bis zu 384 GB HBM tragen – eine Größenordnung, die einen großen Teil der Quartalsproduktion eines einzelnen Zulieferers absorbieren würde.
Kosten erreichen Käufer gewöhnlicher Hardware
Die Knappheit breitet sich über Rechenzentren hinaus aus. PC-Hersteller wie Dell, Lenovo, Apple und Microsoft haben Preiserhöhungen mit den Speicherkosten begründet, wobei Dell für einige Personal Computer zweistellige Preissteigerungen erwartet. Auf der Anlagenseite meldete ASML in einem jüngsten Quartal Nettoaufträge von 5,4 Milliarden Euro, getrieben durch die KI-Nachfrage, und warnte zugleich vor einem wahrscheinlichen Rückgang chinesischer Aufträge für 2026. Die Aktien von SK hynix wurden in Seoul nahe Rekordständen gehandelt. Die Frage für das nächste Jahr ist, ob neue Kapazität rechtzeitig kommt, bevor die Speicherpreise die Wirtschaftlichkeit des Baus und Betriebs von KI-Systemen beeinträchtigen, oder ob die Knappheit schlicht begrenzt, wie viele Beschleuniger die Branche einsetzen kann.
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