L'“apprendimento continuo” dell'AI potrebbe inaugurare un nuovo ciclo di archiviazione! Citi: domanda in aumento per HBM, DRAM per server ed eSSD; la carenza potrebbe durare fino al 2031

Secondo quanto riportato da Intelligent Finance APP, Citigroup ha dichiarato nel suo ultimo rapporto globale sull'industria dei semiconduttori che, con il passaggio dell’intelligenza artificiale dall’approccio tradizionale di training e inferenza verso l’epoca dell’“apprendimento continuo”, il mercato globale dei chip di memoria potrebbe assistere a una nuova ondata di crescita strutturale della domanda. Diversamente dagli attuali modelli AI che si basano principalmente su un training una tantum, l’apprendimento continuo richiede che i modelli assorbano costantemente nuovi dati, aggiornino le proprie conoscenze e, parallelamente, conservino e recuperino le informazioni apprese in precedenza. Questo implica una possibile espansione simultanea della domanda per HBM, DDR5 server e SSD aziendali (eSSD), portando a un ulteriore aggravarsi della carenza di memoria nel mercato globale nel 2028, situazione che potrebbe persistere fino al 2031.

Citigroup ritiene che l’apprendimento continuo sarà uno dei temi chiave nello sviluppo dell’AI nei prossimi cinque anni. In questo modello, i modelli di AI non rimangono più relativamente statici dopo il training, ma sono in grado di eseguire nuove sessioni di training incrementali in base a nuovi compiti, dati e conoscenze, senza dimenticare le informazioni già apprese. Questo aggiornamento continuo del modello e le necessità di accesso ai dati storici incrementeranno in modo significativo il consumo di risorse di calcolo e di memoria da parte dei sistemi AI.

La banca prevede che, a partire dal 2027, la domanda di memoria per AI training e inferenza accelererà simultaneamente. In particolare, HBM beneficerà dell’apprendimento continuo e degli aggiornamenti del modello, DDR5 server e SoCAMM2 trarranno vantaggio dall’aumento del carico di lavoro dell’inferenza AI e della CPU, mentre gli eSSD saranno impiegati per l’archiviazione a lungo termine di grandi quantità di dati storici e di dati come il KV Cache.

Su questa linea, Citigroup indica come titoli preferiti nel settore della memoria Samsung Electronics, SK Hynix (SKHY.US), Micron Technology (MU.US), SanDisk (SNDK.US) e Kioxia; nel segmento delle apparecchiature e dei materiali per semiconduttori, predilige Willsemi, Applied Materials (AMAT.US), Lam Research (LRCX.US), TES, Eugene Technology e TechWing.

L’AI entra nell’epoca dell’“apprendimento continuo”: cambia la logica della domanda di memoria

Citigroup sottolinea che i modelli AI attuali hanno una limitazione importante: pur riuscendo a mantenere le conoscenze apprese durante il training, non integrano automaticamente nelle proprie strutture parametriche le interazioni successive con gli utenti o i nuovi dati generati costantemente.

L’apprendimento continuo mira a risolvere questo problema. Il modello ha la necessità di ricevere costantemente training su nuovi compiti e conoscenze, mantenendo allo stesso tempo le informazioni già acquisite: la maggiore sfida tecnica in questo contesto è evitare il cosiddetto “catastrophic forgetting”, ovvero la perdita delle capacità già acquisite mentre si apprendono nuove informazioni.

Questo cambiamento potrebbe ridefinire l’intera supply chain della memoria AI.

Tra il 2022 e il 2024, con la crescita della scala dei modelli di AI training, la domanda di HBM è aumentata in modo esplosivo, mentre quella per DRAM e NAND tradizionali è rimasta debole. Tuttavia, dal secondo semestre 2025, con la crescente complessità dei compiti di inferenza AI, la domanda di DDR5 server ed eSSD ha iniziato a crescere rapidamente.

Citigroup prevede che tra il 2027 e la prima metà del 2028 inizierà la prima fase dell’apprendimento continuo. In questo periodo, i server AI saranno chiamati sia a training e aggiornamento del modello in modo continuo sia a eseguire compiti di inferenza sempre più complessi, per cui ci si attendono aumenti di domanda paralleli e rapidi per HBM, DRAM server, SoCAMM2 ed eSSD.

A partire dalla seconda metà del 2028, invece, l’AI personale e l’AI fisica (Physical AI) potrebbero diventare i nuovi driver di crescita. Con la diffusione di applicazioni come edge AI, gestione locale dei dati e robotica, i dispositivi edge necessiteranno di una memoria persistente e della capacità di adattarsi costantemente all’ambiente circostante, generando così ulteriore richiesta di storage locale ed edge.

Da notare che l’utilizzo degli AI Token sta già crescendo a ritmo sostenuto. Come mostrato a pagina 3 del rapporto, dal gennaio 2025 all’agosto 2026 il tasso di crescita medio mensile composto dell’utilizzo degli AI Token è di circa il 31%, arrivando nell’agosto 2026 a una crescita anno su anno del 2434%. Citigroup ritiene che questa tendenza confermi ulteriormente la previsione di un aumento sostenibile sia dei workload AI sia della richiesta di storage.

Domanda HBM: +62% nel 2027, +69% nel 2028

Tra tutti i prodotti di memoria, HBM resta uno dei segmenti più direttamente avvantaggiati dall’AI training e dall’apprendimento continuo.

Nonostante negli ultimi tempi il mercato abbia mostrato qualche preoccupazione per la possibile riduzione della configurazione HBM nei chip AI e per le questioni legate alla sicurezza dell’AI, Citigroup ritiene che ciò non segnali una domanda HBM in diminuzione. Al contrario, i produttori di chip AI stanno passando da architetture “Scale-up” a “Scale-out”, cioè incrementando la potenza di calcolo grazie all’utilizzo di un maggior numero di acceleratori, il che continuerà a sostenere la richiesta di HBM a livello di sistema.

Secondo Citigroup, nel 2027 la domanda HBM, espressa in bit, crescerà del 62% anno su anno raggiungendo 75,2 miliardi di Gb, mentre nel 2028 ci si attende un ulteriore incremento del 69% a 127 miliardi di Gb, quasi il doppio della previsione precedente. Oltre a Nvidia, anche le esigenze di ASIC chip di Broadcom (AVGO.US), Google, ecc. rappresentano fonti rilevanti di crescita.

Ancora più importante, la capacità produttiva di memoria potrebbe comunque non essere in grado di tenere il passo con la domanda, nonostante l’espansione attiva delle fabbriche da parte dei produttori.

Secondo la banca, la richiesta di HBM nel 2027 salirà da 46,4 miliardi di unità equivalenti a 1Gb del 2026 a 75,2 miliardi, mentre l’offerta passerà da 36,1 miliardi a 59,3 miliardi. Ne risulterà ancora una carenza significativa, circa il 21%; nel 2028, con un ulteriore aumento delle consegne di ASIC, si prevede che il gap possa allargarsi fino al 36% circa.

Di conseguenza, Citigroup interpreta i recenti “depotenziamenti” delle specifiche HBM come una risposta al problema della scarsità d’offerta, mirata a un uso più efficiente delle risorse per massimizzare la distribuzione di AI accelerators, e non come segnale di debolezza della domanda.

L’inferenza AI come secondo motore di crescita: domanda server DRAM +51% nel 2027

Se HBM beneficerà principalmente del training AI, la server DRAM risulterà il segmento favorito dall’espansione delle attività di inferenza AI e di apprendimento continuo.

Citigroup prevede che, grazie all’effetto trainante dell’apprendimento continuo, nel 2027 la domanda di server DRAM crescerà di oltre il 50%, mentre quella di eSSD potrebbe aumentare di circa il 50%. Con la complessità crescente dei task di inferenza, aumenteranno ulteriormente sia la richiesta di CPU che la capacità di memoria nei server.

Nello specifico, la banca si attende che la domanda di server DRAM passi da 226,3 miliardi di unità equivalenti a 1Gb nel 2026 a 341,7 miliardi nel 2027, per un incremento annuo del 51% circa. In quel momento, i server contribuiranno per circa il 67% alla domanda globale di DRAM, continuando a rappresentare il maggiore mercato applicativo.

Questa tendenza trova riscontro anche nella scelta dei produttori di chip AI di ridurre la dotazione di HBM per singolo acceleratore: quando parte del carico di memoria (come il KV Cache) viene migrata da HBM verso DRAM o storage esterni per server, ciò può addirittura accrescere la domanda di server DRAM ed eSSD.

Citigroup evidenzia inoltre che i clienti della memoria stanno già estendendo la durata dei Long-Term Agreement (LTA) di fornitura da tre a cinque anni, segno che la visibilità sulla domanda futura di memoria sta aumentando.

eSSD: domanda quasi raddoppiata, atteso boom (+53%) nel 2027

Anche il segmento NAND potrebbe risultare uno dei vincitori nell’epoca dell’apprendimento continuo.

L’apprendimento continuo implica che i modelli AI non solo debbano acquisire nuove informazioni in modo costante, ma anche conservare enormi volumi di dati già ottenuti, fattore che accentua la necessità di elevata capacità di storage di lungo periodo.

Citigroup prevede che nel 2027 la domanda globale di NAND crescerà del 29,1% su base annua, superando la crescita dell’offerta stimata al 21,2%. In particolare, la domanda di SSD aziendali dovrebbe salire del 52,9% anno su anno, ben al di sopra della crescita generale degli SSD, prevista attorno al 45%.

Un driver fondamentale per questa crescita è lo spostamento del KV Cache. Con la riduzione della dotazione di HBM su alcuni acceleratori AI, una quota crescente del KV Cache e di altri carichi di memoria verrà spostata su storage esterni, generando maggiore domanda di SSD aziendali ad alta capacità QLC.

Citigroup aggiunge infine che i server AI stanno aumentando la memoria collocata in prossimità della GPU, adottando QLC SSD, in modo che una maggiore quantità di dati possa essere salvata vicino agli acceleratori, aumentando l’efficienza della memoria dei modelli e dell’accesso ai dati.

Nel frattempo, la domanda NAND per l’elettronica di consumo potrebbe essere penalizzata dalla debolezza dei mercati di smartphone e PC, ma Citigroup ritiene che la crescita della domanda aziendale trainata dall’AI sia sufficiente a compensare l’effetto negativo. Il rapporto sottolinea anche che i datacenter AI, in particolare in Cina, stanno valutando sempre più spesso l’adozione di SSD al posto di HDD, fattore che dal 2027 potrebbe espandere ulteriormente la domanda potenziale di eSSD.

Gap tra domanda e offerta DRAM: fino al 9,7% nel 2028, ciclo rialzista destinato a durare

L’altro lato della medaglia dell’esplosione della domanda è che l’offerta del settore della memoria continua a subire limiti strutturali.

Citigroup prevede che la domanda globale di DRAM, in bit, aumenterà del 30,2% nel 2027, ben sopra il tasso di crescita dell’offerta pari al 18,8%. Questo cambierà il mercato da una situazione sostanzialmente equilibrata nel 2026 a una vera e propria penuria, con un gap attorno all’8,7%; nel 2028 si prevede un’ulteriore allargamento fino al 9,7%.

Le restrizioni all’offerta sono dovute a due fattori principali: da un lato, Samsung Electronics, SK Hynix e Micron stanno assegnando una parte crescente della produzione di DRAM all’HBM; dall’altro, il rallentamento dell’innovazione nei processi produttivi avanzati, unito ai lunghi cicli di costruzione dei nuovi wafer fab, impedisce un rapido rilascio di nuova capacità produttiva.

Secondo le stime della banca, la produzione media di wafer DRAM crescerà solo dell’8% anno su anno nel 2027, mentre la fornitura di bit aumenterà del 18,8%: la stretta sull’offerta potrebbe quindi caratterizzare l’intero anno.

Una situazione di offerta limitata può comportare un mantenimento dei prezzi su livelli sostenuti.

Citigroup prevede che, dopo il forte apprezzamento del prezzo medio DRAM del 242,4% nel 2026, nel 2027 il prezzo medio potrebbe ancora salire del 23,1% anno su anno. Pur essendo inferiore all’aumento estremo del 2026, la domanda superiore all’offerta per HBM e DRAM tradizionale continuerà a sostenere i prezzi.

Anche per la NAND crisi di offerta: penuria fino al 2031?

Crescono le pressioni anche sul lato dell’offerta di NAND.

Secondo Citigroup, nel 2027 la domanda NAND crescerà circa del 29% anno su anno, a fronte del +21% dell’offerta e un deficit stimato intorno al 6,1%; per il 2028 si prevede una crescita della domanda del 33% contro il +25% di offerta, perpetuando la carenza con un gap del 5,5% circa.

Una delle principali ragioni di questa situazione risiede nel fatto che i produttori di memoria a livello globale stanno attualmente privilegiando l’espansione della capacità produttiva di DRAM e HBM, circoscrivendo così quella per la NAND.

Trainata da learning continuo, eSSD ad alta densità, KV Cache di Nvidia e, dopo il 2028, dalla domanda legata all’AI personale e fisica, la tensione sull’offerta globale di memoria potrebbe aggravarsi nel 2028, proseguendo fino al 2031.

Questo significa che l’attuale ciclo della memoria non sarà più determinato esclusivamente dalla domanda ciclica di smartphone, PC e rifornimento scorte, ma sempre più da cambiamenti strutturali guidati dall’architettura di calcolo dell’AI.

I produttori di memoria aumentano la capacità produttiva, ne beneficiano le aziende di apparecchiature e materiali

Di fronte all’espansione duratura della domanda, i produttori stanno avviando piani di spesa in conto capitale di dimensioni ancora maggiori, generando nuove opportunità d’investimento nella catena del valore delle apparecchiature e dei materiali per semiconduttori collegata all’AI storage.

Citigroup prevede che la spesa globale in conto capitale per DRAM e NAND passerà dai circa 54,9 miliardi di dollari del 2026 ai 80,4 miliardi del 2027, in crescita del 46,5%; di questi, la spesa DRAM potrebbe arrivare a 58,6 miliardi (+51,6% a/a) e quella NAND a 21,8 miliardi (+34,2% a/a).

Nel lungo termine, si stima che la spesa globale in conto capitale per DRAM e NAND possa raggiungere i 322,5 miliardi di dollari entro il 2031, di cui 254 miliardi per la DRAM e 68,5 miliardi per la NAND.

Per questo Citigroup considera che il ciclo positivo della memoria non avvantaggerà solo i produttori di chip di memoria ma, gradualmente, anche i fornitori di apparecchiature e materiali per semiconduttori.

Nel settore della memoria, la banca raccomanda Samsung Electronics, SK Hynix, Micron Technology, SanDisk e Kioxia; per le apparecchiature e i materiali verranno favoriti Willsemi, Applied Materials, Lam Research, TES, Eugene Technology e TechWing. Citigroup ritiene che, grazie all’espansione strutturale della domanda di storage spinta dagli sviluppi a lungo termine dell’apprendimento continuo e dell’AI personale, i produttori di memoria possano beneficiare direttamente della penuria d’offerta persistente, mentre le società di apparecchiature e materiali saranno favorite dalla crescita della spesa in conto capitale e dai più alti tassi di utilizzo delle fabbriche di wafer.