AI "pembelajaran berkelanjutan" mungkin memulai siklus penyimpanan baru! Citi: Permintaan HBM, server DRAM, dan eSSD meningkat, kekurangan mungkin berlanjut hingga 2031

Aplikasi Keuangan Zhihui melaporkan, Citi dalam laporan terbaru industri semikonduktor global menyatakan bahwa seiring kecerdasan buatan (AI) memasuki era “pembelajaran berkelanjutan” dari pola pelatihan dan inferensi tradisional, pasar chip penyimpanan global kemungkinan akan mengalami pertumbuhan permintaan struktural yang baru. Berbeda dengan model AI saat ini yang umumnya mengandalkan pelatihan satu kali, pembelajaran berkelanjutan menuntut agar model terus menyerap data baru, memperbarui pengetahuan diri, dan pada saat yang sama mempertahankan serta memanggil informasi yang telah dipelajari sebelumnya. Hal ini berarti HBM, server DDR5, dan SSD kelas enterprise (eSSD) dapat secara bersamaan mengalami ekspansi permintaan, yang diperkirakan akan memperburuk kekurangan pasokan pasar penyimpanan global pada tahun 2028, bahkan mungkin berlanjut hingga 2031.

Citi meyakini, pembelajaran berkelanjutan akan menjadi salah satu tema utama dalam perkembangan AI lima tahun ke depan. Dalam pola ini, model AI tidak hanya statis setelah pelatihan, tetapi mampu secara berkelanjutan menambah pelatihan berdasarkan tugas, data, dan pengetahuan baru serta menghindari melupakan informasi yang telah diperoleh sebelumnya. Permintaan pembaruan model berkelanjutan serta akses data historis yang dihasilkan, secara signifikan meningkatkan konsumsi sumber daya komputasi dan penyimpanan pada sistem AI.

Lembaga ini memperkirakan, mulai 2027, permintaan penyimpanan untuk pelatihan dan inferensi AI akan dipercepat secara bersamaan. Di antaranya, HBM akan diuntungkan dari pelatihan berkelanjutan dan pembaruan model; server DDR5 serta SoCAMM2 akan diuntungkan dari meningkatnya beban kerja inferensi AI dan CPU; sedangkan eSSD akan menanggung permintaan penyimpanan jangka panjang untuk sejumlah besar data historis dan data seperti KV Cache.

Dalam tren ini, Citi memilih Samsung Electronics, SK Hynix (SKHY.US), Micron Technology (MU.US), Sandisk (SNDK.US), dan Kioxia sebagai saham pilihan utama di bidang penyimpanan; sedangkan pada peralatan dan material semikonduktor, Citi merekomendasikan Cambricon, Applied Materials (AMAT.US), Lam Research (LRCX.US), TES, Eugene Technology, dan TechWing.

AI Memasuki Era “Pembelajaran Berkelanjutan”, Logika Permintaan Penyimpanan Berubah

Citi menunjukkan, model AI saat ini memiliki keterbatasan penting: meskipun mampu mempertahankan pengetahuan yang dipelajari selama pelatihan, model tidak serta merta mengintegrasikan interaksi pengguna selanjutnya dan data baru langsung ke parameter model.

Pembelajaran berkelanjutan mencoba menyelesaikan masalah ini. Model perlu menerima tugas dan pelatihan pengetahuan baru secara berkesinambungan, sambil mempertahankan informasi yang telah dikuasai. Tantangan teknologi terbesar adalah menghindari apa yang disebut “catastrophic forgetting”, yaitu ketika model kehilangan kemampuan awal saat mempelajari informasi baru.

Perubahan ini dapat membentuk ulang seluruh rantai industri penyimpanan AI.

Dari 2022 hingga 2024, seiring skala pelatihan model AI terus membesar, permintaan HBM pertama kali mengalami lonjakan, sementara permintaan DRAM dan NAND tradisional relatif lesu. Tetapi sejak paruh kedua 2025, saat tugas inferensi AI menjadi lebih kompleks, permintaan server DDR5 dan eSSD mulai tumbuh pesat.

Citi memperkirakan, dari 2027 hingga paruh pertama 2028 akan menjadi fase pertama pembelajaran berkelanjutan. Selama periode ini, server AI tidak hanya perlu terus melatih dan memperbarui model, tetapi juga menjalankan tugas inferensi yang semakin kompleks, sehingga permintaan HBM, server DRAM, SoCAMM2, dan eSSD kemungkinan akan mengalami pertumbuhan pesat secara bersamaan untuk pertama kalinya.

Setelah paruh kedua 2028, AI personal dan AI Fisik (Physical AI) mungkin menjadi pendorong permintaan baru. Seiring AI edge, pengelolaan data lokal, dan robot semakin populer, perangkat akhir akan membutuhkan memori persisten dan adaptif terhadap lingkungan sekitarnya, sehingga permintaan penyimpanan lokal dan edge juga bisa masuk dalam siklus pertumbuhan ini.

Perlu dicatat, penggunaan AI Token telah berkembang pesat. Data halaman 3 laporan menunjukkan, dari Januari 2025 hingga Agustus 2026, tingkat pertumbuhan majemuk bulanan penggunaan AI Token sekitar 31%, sedangkan pertumbuhan tahunan pada Agustus 2026 mencapai 2434%. Citi percaya, tren ini semakin mendukung proyeksi naiknya beban kerja dan intensitas penyimpanan AI dalam jangka panjang.

Permintaan HBM Naik 62% pada 2027, Tumbuh Lagi 69% di 2028

Di antara semua produk penyimpanan, HBM tetap menjadi salah satu sektor yang paling diuntungkan dari pelatihan AI dan pembelajaran berkelanjutan.

Meskipun pasar belakangan ini khawatir tentang turunnya spesifikasi konfigurasi HBM pada chip AI dan masalah keamanan AI, Citi meyakini ini tidak berarti permintaan HBM mulai melemah. Sebaliknya, produsen chip AI mulai beralih dari arsitektur “Scale-up” ke “Scale-out”—memperluas kapasitas komputasi melalui penempatan akselerator lebih banyak, yang tetap akan mendorong pertumbuhan permintaan HBM secara sistemik.

Citi memperkirakan, permintaan bit HBM tahun 2027 akan naik 62% YoY menjadi 75,2 miliar Gb, dan di 2028 tumbuh 69% YoY menjadi 127 miliar Gb, kira-kira dua kali perkiraan sebelumnya. Selain Nvidia, permintaan chip ASIC dari Broadcom (AVGO.US), Google, dan lainnya juga menjadi sumber pertumbuhan penting.

Terlebih lagi, meski produsen penyimpanan giat meningkatkan kapasitas, pasokan HBM kemungkinan masih tidak mampu mengejar permintaan.

Citi memprediksi, permintaan HBM tahun 2027 akan naik dari setara 46,4 miliar satuan 1Gb pada 2026 menjadi 75,2 miliar, sementara pasokannya naik dari 36,1 miliar menjadi 59,3 miliar. Pasokan pada 2027 diperkirakan masih kurang signifikan, dengan defisit sekitar 21%. Pada 2028, seiring pengiriman ASIC meningkat, defisit ini bisa melebar hingga 36%.

Oleh karena itu, Citi memandang “penurunan spesifikasi” HBM akhir-akhir ini lebih sebagai cara untuk meningkatkan efisiensi sumber daya dan memaksimalkan pengiriman akselerator AI dalam kondisi pasokan ketat, bukan sinyal melemahnya permintaan.

AI Inferensi Menjadi Mesin Pertumbuhan Kedua, Permintaan DRAM Server 2027 Melonjak 51%

Jika HBM diuntungkan dari pelatihan AI, maka server DRAM memiliki potensi menjadi penerima manfaat utama ekspansi inferensi AI dan pembelajaran berkelanjutan.

Citi memperkirakan, didorong pembelajaran berkelanjutan, permintaan server DRAM tahun 2027 akan tumbuh lebih dari 50%. Dalam waktu bersamaan, permintaan eSSD juga dapat tumbuh sekitar 50%. Seiring meningkatnya kompleksitas tugas inferensi AI, kebutuhan CPU dan kapasitas memori server akan terus meningkat.

Secara spesifik, lembaga ini memprediksi permintaan server DRAM akan naik dari setara 226,3 miliar satuan 1Gb pada 2026 menjadi 341,7 miliar pada 2027, tumbuh sekitar 51% YoY. Saat itu, server akan menyumbang sekitar 67% permintaan DRAM global, dan tetap menjadi pasar aplikasi terbesar.

Tren ini juga berhubungan erat dengan menurunnya konfigurasi HBM pada chip akselerator AI. Beban kerja memori seperti KV Cache dipindahkan dari HBM ke server DRAM atau eksternal, yang justru bisa lebih meningkatkan kebutuhan DRAM server dan eSSD.

Citi mencatat, pelanggan penyimpanan memperpanjang durasi kontrak pasokan jangka panjang (LTA) dari tiga tahun menjadi lima tahun, mencerminkan semakin optimisnya pasar terhadap visibilitas permintaan penyimpanan jangka panjang.

Permintaan eSSD Diperkirakan Meledak, Tumbuh Hampir 53% pada 2027

Pasar NAND juga dapat menjadi penerima manfaat utama era pembelajaran berkelanjutan.

Pembelajaran berkelanjutan menuntut model AI untuk tidak hanya belajar informasi baru, melainkan juga mempertahankan sejumlah besar data historis, sehingga membutuhkan kapasitas penyimpanan jangka panjang yang lebih besar.

Citi memperkirakan, permintaan NAND global tahun 2027 akan tumbuh 29,1% YoY, melampaui pertumbuhan pasokan sebesar 21,2%. Permintaan SSD enterprise diprediksi naik 52,9%, jauh lebih cepat dibandingkan pertumbuhan SSD secara keseluruhan sekitar 45%.

Salah satu pendorong pertumbuhan adalah offloading KV Cache. Seiring chip akselerator AI mengurangi konfigurasi HBM, lebih banyak KV Cache dan beban kerja memori lain kemungkinan dialihkan ke penyimpanan eksternal, sehingga SSD enterprise QLC kapasitas tinggi akan semakin dibutuhkan.

Citi juga menyoroti, server AI kini menambah konfigurasi penyimpanan di dekat GPU, termasuk penggunaan QLC SSD, untuk menyimpan lebih banyak data dekat akselerator sehingga meningkatkan efisiensi memori model dan akses data.

Sementara itu, permintaan NAND consumer kemungkinan tertekan oleh lemahnya pasar smartphone dan PC, namun Citi optimis pertumbuhan permintaan enterprise akibat AI inferensi bisa compensasi dampak ini. Laporan juga menyebut, pusat data AI di Tiongkok dan negara lain mulai beralih menggunakan SSD menggantikan HDD; tren ini diperkirakan dapat semakin mendorong permintaan eSSD mulai 2027.

Defisit Pasokan DRAM di 2028 Bisa Melebar ke 9,7%, Siklus Harga Melonjak Berlanjut

Di sisi lain dari pertumbuhan permintaan cepat, ekspansi pasokan di industri penyimpanan masih terbatas.

Citi memperkirakan, permintaan bit DRAM global pada 2027 akan tumbuh sekitar 30,2% YoY, jauh di atas laju pertumbuhan pasokan 18,8%, mendorong pasar dari keseimbangan di 2026 ke kekurangan pasokan sekitar 8,7%. Pada 2028, defisit pasokan ini diproyeksikan meluas menjadi sekitar 9,7%.

Keterbatasan pasokan terutama berasal dari dua faktor. Pertama, Samsung Electronics, SK Hynix, dan Micron mengalokasikan lebih banyak kapasitas DRAM untuk HBM. Kedua, migrasi ke proses lanjutan melambat, dan pembangunan pabrik wafer baru membutuhkan waktu panjang sehingga pasokan bit baru tidak bisa segera dirilis.

Citi memperkirakan, kapasitas wafer DRAM rata-rata tahun 2027 hanya akan tumbuh sekitar 8% YoY, sementara pasokan bit DRAM tumbuh 18,8% sepanjang tahun. Keketatan pasokan diperkirakan akan terus terjadi selama 2027.

Kekurangan pasokan juga berarti harga penyimpanan kemungkinan tetap tinggi.

Citi memperkirakan, setelah ASP rata-rata DRAM melonjak 242,4% di 2026, di 2027 harga rata-rata DRAM masih naik 23,1% YoY. Meskipun kenaikan melambat dibandingkan 2026 yang ekstrem, kekurangan pasokan HBM dan DRAM tradisional masih akan mendukung kenaikan harga lebih lanjut.

NAND Masuk Fase Ketat Pasokan, Kekurangan Bisa Berlanjut Sampai 2031

Tekanan pasokan pasar NAND juga semakin meningkat.

Citi memperkirakan, permintaan NAND di 2027 tumbuh sekitar 29% YoY, sedangkan pasokan hanya tumbuh 21%, dengan defisit sekitar 6,1%. Pada 2028, permintaan tumbuh 33% YoY, tetap melampaui pertumbuhan pasokan 25%, sehingga defisit pasokan tetap sekitar 5,5%.

Salah satu penyebab utama adalah produsen penyimpanan global kini memprioritaskan ekspansi kapasitas DRAM dan HBM, sehingga membatasi penambahan kapasitas baru untuk NAND.

Citi memperkirakan, didorong pembelajaran berkelanjutan, eSSD berkapasitas tinggi, offloading KV Cache Nvidia, serta permintaan personal AI dan Physical AI pasca 2028, keketatan pasokan penyimpanan global bisa semakin parah pada 2028 dan berlanjut hingga 2031.

Ini berarti, siklus penyimpanan saat ini tidak lagi hanya siklus jangka pendek yang didorong oleh restocking smartphone, PC, dsb., tetapi kini semakin terlihat sebagai siklus permintaan struktural yang digerakkan oleh perubahan arsitektur komputasi AI.

Produsen Penyimpanan Kembangkan Kapasitas Besar-besaran, Perusahaan Peralatan & Material Ikut Diuntungkan

Untuk menghadapi ekspansi permintaan jangka panjang, produsen penyimpanan kini mulai menjalankan belanja modal (capex) lebih besar, dan ini diperkirakan akan membawa peluang investasi AI penyimpanan menjalar ke rantai pasok alat dan material semikonduktor.

Citi memperkirakan belanja modal DRAM dan NAND global akan naik dari sekitar 54,9 miliar USD pada 2026 menjadi 80,4 miliar USD di 2027 (naik 46,5% YoY). Di antaranya, belanja DRAM diproyeksikan mencapai 58,6 miliar USD (naik 51,6% YoY), sedangkan NAND 21,8 miliar USD (naik 34,2% YoY).

Untuk jangka lebih panjang, laporan memproyeksikan capex DRAM dan NAND global 2031 bisa tembus sekitar 322,5 miliar USD, dengan DRAM sekitar 254 miliar USD dan NAND sekitar 68,5 miliar USD.

Karena itu, Citi berpendapat, siklus naiknya industri penyimpanan kali ini tidak hanya menguntungkan produsen chip penyimpanan, tapi juga akan semakin berdampak positif ke perusahaan peralatan dan material semikonduktor.

Di bidang penyimpanan, lembaga ini memilih Samsung Electronics, SK Hynix, Micron Technology, Sandisk dan Kioxia sebagai saham pilihan utama; untuk peralatan dan material, Citi memilih Cambricon, Applied Materials, Lam Research, TES, Eugene Technology, dan TechWing. Citi meyakini, didorong pembelajaran berkelanjutan dan perkembangan personal AI menengah-panjang, kenaikan permintaan penyimpanan secara struktural akan secara langsung menguntungkan produsen penyimpanan; sedangkan perusahaan alat dan material akan mendapat keuntungan dari capex besar-besaran dan utilisasi kapasitas wafer pabrik yang makin tinggi.