ИИ создаёт 'ненасытный' спрос на память: CEO Alger о буме в полупроводниках
CEO Alger Dan Chung назвал спрос на память 'ненасытным' из-за ИИ-бума. Каждый новый AI-модель требует экспоненциально больше памяти для обучения и инференса. Инвесторы ставят на компании, которые кормят эту машину.
AI-обработка оригинала Bloomberg Tech; редакция Hamidun News
CEO инвестфонда Alger Dan Chung в интервью Bloomberg назвал спрос на память 'ненасытным' и прямо связал его с взрывным развитием искусственного интеллекта. По словам Чуна, это переопределяет весь ландшафт технологических инвестиций и вынуждает переоценить, где искать прибыль в AI-буме.
Почему ИИ требует столько памяти
Современные большие языковые модели требуют петабайты данных для обучения. Каждый параметр модели — это чанк памяти. Одна прогонка обучения на сотнях тысяч GPU требует координации между петабайтами DRAM и быстрой памяти высокой полосы (HBM). Для одновременного обслуживания миллионов пользователей дата-центры задействуют десятки ТБ VRAM. Transformer-архитектура выливается в линейный рост потребления памяти с каждым удвоением размера модели — закон масштабирования, который никто не отменит. Data centers, работающие на inference 24/7, потребляют память как чёрная дыра, поглощая её в огромных количествах.
Кто кормит машину
Спрос идёт не только на ГПУ вроде NVIDIA H100, но и на DRAM, HBM (High Bandwidth Memory) и долгоживущие хранилища. Компании вроде Micron, Samsung и SK Hynix видят рекордные заказы на чипы памяти — подряды на 2-3 года вперёд. Производители памяти переживают самый мощный рост спроса за два десятилетия. Заводы работают на предельной мощности, пытаясь угнаться за спросом.
- Обучение моделей: петабайты памяти для каждого обновления Inference на масштабах: множество копий модели распределены по серверам Vector databases: встроенные представления для RAG съедают память экспоненциально * Fine-tuning: кастомные модели для каждого корпоративного клиента ## Инвестиционный тренд Dan Chung подчёркивает, что стоимость в AI-стеке не в самих чипах обработки, а в экосистеме памяти вокруг них. Инвесторы, которые раньше смотрели только на NVIDIA и новые AI-стартапы, теперь внимательнее следят за производителями памяти, контроллерами и cooling-решениями. Это длинный цикл спроса — не мода и не спекуляция, а архитектурная необходимость, вшитая в саму природу больших языковых моделей.
«ИИ не может развиваться без памяти.
Это не опция, это ограничение», — звучит в интервью.
Что это значит
Полупроводниковая память становится новой 'железной дорогой' — базовой инфраструктурой, на которой строятся все остальные технологии. Инвестиции сдвигаются не к самым блестящим AI-стартапам, а к компаниям, которые обеспечивают лопаты и кирки для AI-золотой лихорадки. Это значит долгосрочный спрос, защита от спекуляций и видимость доходов на многие годы вперёд.
- 28 окт. 2026 г.AWS запустила Multi-Turn RL в SageMaker: gpt-oss-20b вырос с 15 до 69% за $339
- 28 окт. 2026 г.Microsoft и Hugging Face обучили Qwen3.8-27B на оценках базы: с 38 до 107 задач
- 28 окт. 2026 г.DeepSeek открыла DeepInfer, а США и Китай готовят контроль над открытыми моделями
- 27 окт. 2026 г.Anthropic призвала сворачивать сабагентов: один цикл со скиллами обходит оркестры
Внедряйте ИИ быстрее рынка вместе с инженерами и фаундерами
Внутри Vibe Club (hamidun.com/club): еженедельные живые мастермайнды и разборы архитектуры с Жемалом Хамидуном, закрытый Tech Radar, LMS и обновляемая база из 370+ боевых скиллов.
Главное из мира ИИ — раз в неделю
7 ключевых событий недели, отобранных вручную. Без шума, репостов и пресс-релизов.
Готово! Проверьте почту — мы отправили подтверждение.