Nvidia podpisała wieloletnią umowę z SK Hynix na wspólne opracowywanie i produkcję pamięci AI nowej generacji, wzmacniając swoją pozycję przed premierą platformy Vera Rubin. Transakcja zapewnia SK Hynix głębszą rolę w przyszłym planie działania Nvidii i podkreśla, że pamięć stała się jednym z najważniejszych ograniczeń w branży sztucznej inteligencji.
Partnerstwo wykracza poza tradycyjne relacje z dostawcami. Nvidia i SK Hynix będą współpracować nad przyszłymi technologiami pamięci o dużej przepustowości, zaprojektowanymi dla wielkoskalowej infrastruktury sztucznej inteligencji, w tym systemami, które będą zasilać przyszłe fabryki sztucznej inteligencji i centra danych.
Pamięć stała się największym wyzwaniem w infrastrukturze AI
Chociaż tradycyjnie najwięcej uwagi w wyścigu AI poświęcano procesorom graficznym, pamięć coraz częściej staje się najważniejszym wąskim gardłem w branży. Nowoczesne systemy AI wymagają ogromnych ilości pamięci o dużej przepustowości do zasilania coraz wydajniejszych procesorów.
Oczekuje się, że platforma Vera Rubin firmy Nvidia będzie w dużym stopniu opierać się na pamięci HBM4. Szacunki branżowe sugerują, że SK Hynix mogłoby dostarczyć od 60% do 70% wolumenu HBM4 przydzielonego systemom Vera Rubin, co plasuje firmę przed firmami Samsung i Micron w wyścigu o wsparcie nowej generacji sprzętu AI firmy Nvidia.
Umowa daje także SK Hynix większą pewność zwiększania mocy produkcyjnych w miarę ciągłego wzrostu zapotrzebowania na zaawansowaną pamięć. Analitycy spodziewają się, że ograniczenia dostaw HBM pozostaną głównym wyzwaniem dla branży przez kilka kolejnych lat.
Nvidia potwierdziła niedawno, że Samsung, SK Hynix i Micron zakwalifikowały się do dostarczenia pamięci HBM4 dla Very Rubin. Jednak nowa umowa o wspólnym rozwoju sygnalizuje bliższą strategiczną relację pomiędzy Nvidią i SK Hynix niż standardowe porozumienie z dostawcą.
Ogłoszenie nastąpiło podczas wizyty dyrektora generalnego Nvidii, Jensena Huanga, w Korei Południowej, gdzie firma ujawniła również nowe partnerstwa skupione na infrastrukturze sztucznej inteligencji, przetwarzaniu w chmurze i automatyce przemysłowej.
W miarę ciągłego zwiększania się skali systemów sztucznej inteligencji zabezpieczenie dostępu do zaawansowanej pamięci staje się równie ważne, jak rozwój szybszych procesorów. Najnowsze posunięcie Nvidii sugeruje, że firma przygotowuje się na tę rzeczywistość wiele lat, zanim następna generacja platform AI osiągnie pełne wdrożenie.
