التعلم المستمر للذكاء الاصطناعي قد يفتح دورة تخزين جديدة! سيتي بنك: ارتفاع الطلب على HBM، خوادم DRAM وeSSD وقد يستمر النقص حتى عام 2031

أفادت تطبيق "智通财经" أن مجموعة Citi ذكرت في أحدث تقرير لها عن قطاع أشباه الموصلات العالمي، أنه مع انتقال الذكاء الاصطناعي من أساليب التدريب والاستدلال التقليدية إلى عصر "التعلم المستمر"، قد يشهد سوق شرائح الذاكرة العالمي جولة جديدة من النمو الهيكلي في الطلب. على عكس النماذج الحالية التي تعتمد بشكل أساسي على التدريب لمرة واحدة، يتطلب التعلم المستمر من النماذج استيعاب بيانات جديدة باستمرار وتحديث معرفتها مع الاحتفاظ بالمعلومات السابقة واستدعائها، ما يعني أن HBM، وDDR5 للخوادم، وSSD من الفئة المؤسسية (eSSD) قد يشهدون جميعاً توسعاً في الطلب ويدفعون سوق الذاكرة العالمي إلى تفاقم نقص المعروض في عام 2028، وربما يستمر حتى عام 2031.

وترى Citi أن التعلم المستمر سيصبح أحد المواضيع الرئيسية في تطوير الذكاء الاصطناعي في السنوات الخمس القادمة. في هذا النموذج، لم تعد نماذج الذكاء الاصطناعي تظل ثابتة نسبياً بعد إتمام التدريب، بل باتت قادرة على التدرّب مرة أخرى باستمرار حسب المهام والبيانات والمعرفة الجديدة، مع تجنب فقدان المعلومات المكتسبة سابقًا. وهذه التحديثات المستمرة للنماذج ومتطلبات الوصول إلى البيانات التاريخية ستزيد من استهلاك موارد الحوسبة والتخزين لنظم الذكاء الاصطناعي بشكل ملحوظ.

وتتوقع المجموعة أنه بدءًا من عام 2027، من المرجح أن يتسارع الطلب على التخزين من أجل تدريب الذكاء الاصطناعي والاستدلال في نفس الوقت. حيث ستستفيد HBM من التدريب المستمر وتحديث النماذج، وDDR5 للخوادم وSoCAMM2 من زيادة أعباء العمل على وحدة المعالجة المركزية والاستدلال بالذكاء الاصطناعي، بينما سيتحمّل eSSD متطلبات التخزين الطويلة للبيانات التاريخية وKV Cache وغيرها من البيانات.

في ظل هذا الاتجاه، تعد Samsung Electronics، وSK Hynix (SKHY.US)، وMicron Technology (MU.US)، وSanDisk (SNDK.US)، وKioxia هي الخيارات الأفضل في قطاع التخزين؛ أما في معدات ومواد أشباه الموصلات، فيُفضّل شركات مثل Montage Technology، وApplied Materials (AMAT.US)، وLam Research (LRCX.US)، وTES، وEugene Technology، وTechWing.

الذكاء الاصطناعي يدخل عصر "التعلم المستمر" ومنطق الطلب على الذاكرة يتغير

تشير Citi إلى أن نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية تعاني من قيد مهم: إذ بالرغم من احتفاظها بالمعرفة المكتسبة أثناء التدريب، إلا أنها لا تدمج تلقائيًا تفاعلات المستخدم المستقبلية أو البيانات الجديدة المستمرة في معلمات النموذج مباشرةً.

ويحاول التعلم المستمر حل هذه المشكلة. حيث يحتاج النموذج إلى التدريب المستمر على مهام ومعارف جديدة، مع الاحتفاظ بالمعلومات المكتسبة سابقًا، والتحدي التقني الأبرز هنا هو تجنب ما يسمى "النسيان الكارثي"، أي فقدان النموذج للقدرات الأصلية أثناء تعلم المعرفة الجديدة.

هذا التغيير قد يعيد تشكيل سلسلة صناعة تخزين الذكاء الاصطناعي بالكامل.

في الفترة من 2022 إلى 2024، ومع توسع حجم نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي، سجّل الطلب على HBM نمواً انفجارياً في البداية، بينما بقي الطلب على DRAM وNAND التقليدية ضعيفًا نسبيًا. لكن بدءًا من النصف الثاني من 2025، ومع تعقّد مهام استدلال الذكاء الاصطناعي، بدأ الطلب على DDR5 للخوادم و eSSD ينمو بسرعة.

وتتوقع Citi أن تدخل المرحلة الأولى من التعلم المستمر في النصف الأول من 2027 إلى 2028. وفي هذه الفترة، ستحتاج خوادم الذكاء الاصطناعي إلى التدريب المستمر وتحديث النماذج وأيضًا تنفيذ مهام استدلال متزايدة التعقيد، لذا قد يشهد الطلب على HBM و DRAM للخوادم وSoCAMM2 وeSSD نمواً متزامناً وسريعاً للمرة الأولى.

وبحلول النصف الثاني من عام 2028، قد يصبح الذكاء الاصطناعي الشخصي والذكاء الاصطناعي المادي (Physical AI) قوة دافعة جديدة للطلب. ومع انتشار تطبيقات الذكاء الاصطناعي الطرفي، وإدارة البيانات المحلية، والروبوتات، ستحتاج الأجهزة النهائية إلى امتلاك ذاكرة دائمة وقدرة على التكيف المستمر مع البيئة المحيطة، حينها قد تنضم متطلبات التخزين المحلي والطرفي إلى هذه الدورة التنموية.

من الجدير بالذكر أن استخدام AI Token يشهد بالفعل نمواً كبيراً. وتظهر بيانات الصفحة 3 من التقرير أنه في الفترة من يناير 2025 إلى أغسطس 2026، بلغ معدل النمو المركب الشهري لاستخدام AI Token نحو 31%، وارتفع في أغسطس 2026 بنسبة 2434% على أساس سنوي. وترى Citi أن هذا الاتجاه يدعم تقديرها بارتفاع أعباء عمل الذكاء الاصطناعي وكثافة التخزين على المدى الطويل.

طلب HBM قد ينمو 62% في 2027 و69% أخرى في 2028

من بين جميع منتجات التخزين، لا تزال HBM واحدة من أكبر المستفيدين المباشرين من تدريب الذكاء الاصطناعي والتعلم المستمر.

على الرغم من المخاوف الأخيرة في السوق بشأن تقليل مواصفات إعدادات HBM في شرائح الذكاء الاصطناعي ومشاكل الأمان، ترى Citi أن هذا لا يشير إلى بداية ضعف الطلب على HBM ككل. على العكس، فإن مصنعي شرائح الذكاء الاصطناعي ينتقلون من بنية "Scale-up" إلى "Scale-out"، أي توسيع القدرات الحوسبية الإجمالية من خلال نشر المزيد من المسرّعات، مما سيواصل دفع الطلب على HBM على مستوى النظام للارتفاع.

وتتوقع Citi أن ينمو الطلب بالبت على HBM في 2027 بنسبة 62% على أساس سنوي ليصل إلى 75.2 مليار جيجابيت، ويواصل النمو في 2028 بنسبة 69% ليصل إلى 127 مليار جيجابيت، وهو ما يعادل نحو ضعف التقديرات السابقة. إلى جانب Nvidia، ستصبح متطلبات شرائح ASIC من Broadcom (AVGO.US)، وGoogle أيضًا مصدر نمو مهم.

والأهم من ذلك، أنه حتى مع التوسعات النشطة في الإنتاج من قبل شركات الذاكرة، قد لا تتمكن إمدادات HBM من مواكبة الطلب.

وتتوقع Citi أن يرتفع الطلب على HBM من 46.4 مليار وحدة مكافئة 1Gb في 2026 إلى 75.2 مليار في 2027، بينما سيرتفع المعروض من 36.1 مليار إلى 59.3 مليار، ما يجعل الفجوة في المعروض عن 21% في 2027؛ وفي 2028، ومع استمرار ارتفاع شحنات ASIC، قد تتسع هذه الفجوة إلى نحو 36%.

لذا، تعتبر Citi أن ما يسمى بـ"خفض مواصفات" HBM مؤخراً هو في الواقع محاولة لتحسين كفاءة الموارد وزيادة شحنات مسرعات الذكاء الاصطناعي في ظل نقص المعروض، وليس مؤشراً على تباطؤ الطلب.

استدلال الذكاء الاصطناعي يصبح المحرك الثاني للنمو وطلب DRAM للخوادم قد يرتفع 51% في 2027

إذا كانت HBM تستفيد أساسًا من تدريب الذكاء الاصطناعي، فمن المتوقع أن تصبح DRAM للخوادم أحد أكبر المستفيدين من توسع الاستدلال والتعلم المستمر للذكاء الاصطناعي.

وتتوقع Citi أنه بدفع من التعلم المستمر، سيرتفع الطلب على DRAM للخوادم بنسبة تتجاوز 50% في 2027، وفي الوقت نفسه قد يزيد الطلب على eSSD بنسبة نحو 50%. ومع تعقّد مهام استدلال الذكاء الاصطناعي، ستزداد متطلبات وحدة المعالجة المركزية وسعة ذاكرة الخادم كذلك.

وبالتفصيل، تتوقع المجموعة أن يرتفع الطلب على DRAM للخوادم من 226.3 مليار وحدة مكافئة 1Gb في 2026 إلى 341.7 مليار في 2027، أي بزيادة سنوية بنحو 51%. وستسهم الخوادم بنحو 67% من الطلب العالمي على DRAM، لتظل أكبر سوق للتطبيقات.

ويرتبط هذا الاتجاه بتقليل إعدادات HBM لكل مسرّع في شرائح الذكاء الاصطناعي. فعندما تنتقل أجزاء من أعباء العمل مثل KV Cache وغيرها من الذاكرة من HBM إلى DRAM للخوادم أو التخزين الخارجي، قد يؤدي ذلك إلى زيادة الطلب على DRAM للخوادم وeSSD بشكل أكبر.

وأشارت Citi إلى أن عملاء التخزين بدأوا يمددون بعض اتفاقيات التوريد طويلة الأجل (LTA) من ثلاث إلى خمس سنوات، مما يعكس رؤية أفضل للسوق حيال الطلب المستقبلي على التخزين لعدة سنوات قادمة.

طلب eSSD قد يشهد انفجارًا مع توقعات بنمو 53% في 2027

قد يصبح سوق NAND أيضًا من أكبر المستفيدين في عصر التعلم المستمر.

فالتعلم المستمر يعني أن نماذج الذكاء الاصطناعي لن تحتاج فقط لتعلم المعلومات الجديدة بل للاحتفاظ بكميات ضخمة من البيانات المكتسبة سابقًا، ما يتطلب سعة تخزين طويلة الأجل أكبر.

وتتوقع Citi أن ينمو الطلب العالمي على NAND في 2027 بنسبة 29.1%، أعلى من نسبة نمو المعروض البالغة 21.2%؛ ويتوقع أن ينمو الطلب على SSD المؤسسية بنسبة 52.9%، أسرع من الزيادة العامة للـSSD التي تبلغ حوالي 45%.

ومن العوامل الرئيسية التي تدفع هذا النمو تحميل KV Cache. ومع تقليل بعض المسرعات لإعداداتها لـHBM، قد تنتقل المزيد من أعباء ذاكرة KV Cache وغيرها إلى التخزين الخارجي، وبالتالي من المتوقع أن تزداد الحاجة إلى SSD المؤسسية عالية السعة QLC.

كما أضافت Citi أن خوادم الذكاء الاصطناعي بدأت تزيد من إعدادات التخزين بالقرب من وحدات معالجة الرسوميات (GPU)، بما في ذلك الاعتماد على QLC SSD، مما يتيح تخزين المزيد من البيانات بجوار المسرع، وبالتالي تحسين كفاءة الذاكرة والوصول إلى البيانات للنموذج.

في الوقت نفسه، قد يتأثر الطلب على NAND في الإلكترونيات الاستهلاكية بضعف سوقي الهواتف المحمولة وأجهزة الكمبيوتر، لكن Citi تتوقع أن النمو المتعلق باستدلال الذكاء الاصطناعي في القطاع المؤسسي سيكون كافياً لتعويض هذا الأثر. كما أشار التقرير إلى أن مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي بما في ذلك تلك في الصين تدرس بشكل متزايد استخدام SSD بدلًا من HDD، ومن المتوقع أن يؤدي ذلك إلى توسيع الطلب على eSSD اعتبارًا من 2027.

فجوة العرض والطلب لـDRAM قد تتوسع إلى 9.7% في 2028 ودورة ارتفاع الأسعار مرشحة للاستمرار

الجانب الآخر من النمو السريع في الطلب هو أن قدرة الصناعة على التوسع لا تزال محدودة.

وتتوقع Citi أن ينمو الطلب العالمي على DRAM بالبت في 2027 بنسبة نحو 30.2%، وهو أعلى بكثير من نمو المعروض البالغ 18.8%، مما يدفع السوق من التوازن في 2026 إلى نقص في المعروض بفجوة نحو 8.7%؛ وفي 2028، من المتوقع أن تتسع فجوة العرض إلى نحو 9.7%.

وهذا النقص في الإمداد يرجع إلى عاملين: من جهة، تقوم Samsung Electronics، وSK Hynix، وMicron بتحويل المزيد من طاقة إنتاج DRAM لصالح HBM؛ ومن جهة أخرى، أدى بطء وتيرة الانتقال إلى عمليات التصنيع المتقدمة، فضلاً عن طول فترة بناء المصانع الجديدة، إلى عدم قدرة المعروض الجديدة من البتات على الوصول بسرعة إلى السوق.

وتتوقع Citi أن يرتفع متوسط القدرة الإنتاجية للأقراص للـDRAM في 2027 بنسبة نحو 8% فقط على أساس سنوي، بينما ينمو إجمالي توريد DRAM بالبتات بنسبة 18.8% سنوياً، لذا من المتوقع أن يظل العرض ضيقًا على مدار عام 2027 بالكامل.

والتوتر في العرض والطلب يعني أيضًا أن أسعار الذاكرة قد تبقى قوية.

وتتوقع Citi أنه بعد الارتفاع الحاد في المتوسط العام لسعر البيع DRAM بمقدار 242.4% خلال 2026، ربما يرتفع في 2027 بنسبة 23.1% على أساس سنوي. ورغم أن النمو سيكون أبطأ بكثير من المستوى الاستثنائي في 2026، إلا أن استمرار نقص العرض في HBM وDRAM التقليدية سيواصل دعم الأسعار لمزيد من النمو.

NAND تدخل أيضًا مرحلة نقص المعروض والنقص قد يستمر حتى عام 2031

يضغط نقص المعروض أيضًا على سوق NAND.

وتتوقع Citi أن ينمو الطلب على NAND بنسبة 29% في 2027، بينما ينمو العرض بنسبة 21% فقط، مع وجود فجوة في المعروض نحو 6.1%؛ وفي 2028 من المتوقع أن ينمو الطلب بنسبة 33%، أعلى من معدل نمو المعروض البالغ 25%، لتستمر السوق في حالة نقص المعروض بفجوة 5.5%.

ويرجع ذلك جزئيًا إلى أن منتجي وحدات الذاكرة في العالم يفضلون توسيع قدراتهم الإنتاجية لـDRAM وHBM، مما يحد من إضافة طاقات جديدة لـNAND.

وتتوقع Citi أنه مع استمرار التعلم المستمر، وزيادة استخدام eSSD عالية الكثافة، وتحميل KV Cache في Nvidia، وزيادة الطلب على الذكاء الاصطناعي الشخصي والمادي بعد عام 2028، قد تتفاقم الضغوط على إمدادات الذاكرة العالمية بحلول 2028 وتستمر حتى 2031.

ويعني هذا أن دورة الذاكرة الحالية قد لا تعود مجرد دورة قصيرة الأجل مدفوعة بتخزين الهواتف الذكية وأجهزة الكمبيوتر التقليدية، بل تتسم بشكل متزايد بخصائص الطلب الهيكلي الناتج عن تغيرات بنية حوسبة الذكاء الاصطناعي.

شركات الذاكرة توسع الإنتاج بقوة والشركات المصنعة للمعدات والمواد تستفيد كذلك

في مواجهة التوسع طويل الأجل في الطلب، بدأت شركات الذاكرة الإنفاق الاستثماري على نطاق أوسع، ما من شأنه أيضًا أن يدفع فرص استثمار الذكاء الاصطناعي في سلسلة صناعة معدات ومواد أشباه الموصلات.

وتتوقع Citi أن يرتفع الإنفاق الرأسمالي العالمي على DRAM وNAND من حوالي 54.9 مليار دولار في 2026 إلى 80.4 مليار دولار في 2027، بنمو سنوي نسبته 46.5%؛ حيث من المتوقع أن يبلغ الإنفاق الرأسمالي لـDRAM إلى 58.6 مليار دولار بزيادة سنوية 51.6%، وإنفاق NAND قد يصل إلى 21.8 مليار دولار بنمو 34.2%.

وعلى المدى الأطول، يتوقع التقرير أن يصل إجمالي الإنفاق الرأسمالي العالمي لـDRAM وNAND إلى حوالي 322.5 مليار دولار بحلول عام 2031، منها DRAM بحوالي 254 مليار دولار، وNAND نحو 68.5 مليار دولار.

لذا ترى Citi أن الطفرة الحالية في سوق الذاكرة لا تفيد فقط مصنعي شرائح الذاكرة، بل من المنتظر أن تمتد تدريجيًا إلى قطاعي معدات ومواد أشباه الموصلات.

في قطاع الذاكرة، رشحت المجموعة Samsung Electronics، وSK Hynix، وMicron Technology، وSanDisk، وKioxia كأكثر الأسهم الجذابة؛ أما في قطاع المعدات والمواد، فتفضل Montage Technology، وApplied Materials، وLam Research، وTES، وEugene Technology، وTechWing. وترى Citi أنه مع نمو الطلب الهيكلي على الذاكرة بفعل التعلم المستمر وتطور الذكاء الاصطناعي الشخصي على المدى المتوسط والطويل، ستستفيد شركات تصنيع الذاكرة بشكل مباشر من استمرار نقص المعروض، كما ستستفيد شركات المعدات والمواد من التوسع الضخم في الإنفاق الرأسمالي وتحسين معدلات استغلال طاقة إنتاج رقائق السيليكون.