記憶:是商品還是稀缺品?

本文為機器翻譯
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聲明:這篇文章的草稿我大約兩個月前就寫好了,但因為記憶力衰退,直到最近才抽出時間來發布。唉。雖然我之前寫的關於機器經濟的文章也提到過它!


過去幾個月,我一直在思考內存問題,也一直在進行內存方面的投資。多年來,我們都對計算機內存習以為常,但明年我們將真正認識到它的重要性。

為了讓大家瞭解這件事的重要性:到 2026 年,所有消費電子產品和電腦的價格都會上漲,而規格卻會變差。

在討論當今的機遇之前,讓我們回顧一下記憶的歷史,瞭解記憶是什麼以及它從何而來。

起源

在瞭解現在的內存技術(HBM - 高帶寬內存)之前,我們需要先了解什麼是內存以及它的起源。內存本質上就是工作內存,只不過是用於計算機的。一般來說,你希望計算機能夠:

不幸的是,從物理學的角度來看,這兩者是完全相反的。你不可能既擁有極快的訪問速度,又擁有極其龐大的存儲容量。這就好比你想要一個容量巨大的倉庫,但又希望任何包裹都能瞬間取出。它們根本無法兼得。

因此,計算機將這種信息分為兩種類型的“內存”。

我們這裡主要討論的是第二類存儲器,它從RAM(隨機存取存儲器)開始講起。當CPU(中央處理器)工作時,它需要臨時存儲信息。RAM解決了這個問題,它就像一個臨時記事本,有點像你在腦子裡進行算術運算時用的那種臨時存儲器。

然而,隨著CPU性能的提升,我們需要在內存芯片中存儲更多信息,於是行業發展出了DRAM(動態隨機存取存儲器)。通過集成更多的晶體管和電容器,計算機可用的工作內存大幅擴展,從而拓展了計算的應用場景。這催生了:

然而,我們的需求並沒有減少。它們從未減少過,我們開始看到以下分歧:

External Memory - Algorithmica

如果我們仍然沿用目前以CPU為主導的計算模式,這就不會是個問題。因為瓶頸不在於內存大小,而在於內存帶寬!

高性能計算的興起

編寫通用計算應用程序時,只需將其交給計算機,它就會自動分配 CPU 和內存。然而,CPU 不足以進行高性能計算。為此,你需要更強大的設備——GPU(圖形處理器)。GPU 與 CPU 的區別在於,GPU 的設計初衷是執行規模龐大的簡單數學運算。CPU 的設計目標是處理更復雜的任務,但並行運算能力較弱(可能只有 128 個並行線程),而 GPU 則擁有數萬個並行線程。在這種情況下,瓶頸不在於內存,而在於帶寬,因為計算能力取決於在完成小型數學運算後,存儲/檢索信息的速度。

那麼我們究竟是如何實現這一點的呢?韓國的研究人員開發了一種名為高帶寬內存(HBM)的技術。它的不同之處在於,它不是將內存堆疊在GPU周圍,而是堆疊在GPU頂部,這樣就減少了物理距離,因為水平距離小於垂直距離。

希望下圖能夠說明這一點。

The history and future of DRAM architectures in different application  domains – an analysis | imec

為了更好地展示 HBM 的外觀,這裡提供一個不同的視角:

HBM4 could double memory bandwidth to 2048-bit | TechSpot

這意味著內存本身與整個GPU堆棧的集成度更高,需要更先進的封裝技術。你不能簡單地把HBM從一臺機器裡取出來插到另一臺機器裡,它與GPU本身緊密相連。為什麼要這麼做呢?讓我們來看一下背景:

帶寬提升 10 倍意味著你的 GPU 可以立即處理下一個任務,而無需等待計算完成。這樣,你就能更充分地發揮昂貴 GPU 芯片的性能。

這意味著它們並非像文章開頭我展示的那種普通DRAM內存條。它們是更加專業的硬件。即使是我展示的DRAM內存條,考慮到最新一代DDR4/5內存的要求,製造起來也並非易事!

機會

2025年9月,發生了一件非常有趣的事情……DDR5內存的價格開始快速上漲!

AI Is Eating All the DRAM. DDR5 Prices Just Doubled. GPUs Could Be Next. |  TechSpot

正如上圖所示,大約在2025年9月,DDR5內存的價格從每條100美元上漲到200美元。你可能會問,發生了什麼?嗯,這都和人工智能有關……

但我們難道不能多生產一些嗎?不完全是。

世界上只有三家公司擅長生產這種東西:

除了這三家生產內存條几十年的公司之外,沒有其他選擇。沒有競爭對手

與之競爭需要數百億美元的投入和至少十年的經驗積累。這絕非易事。中國官方支持的企業在這一領域仍然落後於西方,即便他們最終成功,我們也不會購買,因為這會帶來安全隱患。

但是,如果需求真的這麼大,現有玩家難道不會賺更多錢嗎?這就需要我們運用經濟學和博弈論的思維來分析了。

首先,我上面列出的公司都是上市公司(是的,我投資了所有這些公司),這意味著它們有義務每個季度報告其收益、支出和未來計劃。

其次,這些半導體公司的市盈率高達10-15倍。這是為什麼呢?因為它們過去曾因需求過剩而遭受損失,為了滿足需求而大量生產,結果需求卻突然消失。雪上加霜的是,代工廠持續的運營成本會消耗現金流,需要舉債維持運轉。

第三,上述因素意味著市場將記憶視為一種週期性商品,通過低市盈率和高度懷疑態度對其進行懲罰

最後一句話正是機會所在,因為它與經驗不符。HBM並非普通商品,其製造需要高度專業化的技術。其次,關於需求:HBM的供應已售罄至2026年。最早也要到2028年才能看到更高產能投入使用。然而,即便產能提升,模型規模也會更大,資源需求也會更高,需要更大的上下文窗口。我在這篇文章中詳細闡述了更大的上下文窗口及其如何以二次方而非線性的方式擴展:

這一切都表明,內存需求不會消失。你面臨的挑戰在於,如何在這些公司股價在過去一年上漲 200% 到 500% 之後買入。你可能會認為股價會出現大幅回調,從而獲得買入機會,但你面臨的風險是股價可能繼續上漲,因為這些公司的基本需求和後續現金流不太可能發生實質性變化。

在所有入圍者中,我最喜歡的是:

  1. SK海力士:在血腦屏障領域佔據絕對市場主導地位,市場份額超過60%。預期市盈率約為7/8倍,預計將通過發行美國存託憑證(ADR)在美國交易所上市,這將極大地拓展潛在投資者市場。

  2. 美光科技:目前遠期市盈率約為10倍,總部位於美國。該公司生產HBM內存、固態硬盤等產品。過去一年股價僅上漲了250%。我認為其股價仍有2-5倍的上漲空間。即使市場不給予更高的市盈率,盈利增長也將推高其估值。

  3. 閃迪:可能是所有公司中最難持有的,因為它的股價已經上漲了500%,而且NAND/閃存的安全性也值得懷疑。目前仍然嚴重缺貨。如果高帶寬閃存真的能實現,那麼閃迪的股票就非常划算了。他們正在與海力士合作開發這項技術,所以最終結果還有待觀察。

  4. 其他提及的公司還有希捷和西部數據。雖然它們並非內存廠商,但它們提供的存儲設備也面臨著巨大的短缺,因為數據量呈爆炸式增長。

免責聲明:以上所有設備均為本人所有,並且由於全球內存短缺問題持續存在,我打算至少再持有 1-2 年。

更廣泛的註釋

從更廣泛的市場角度來看,作為一名技術投資者,我首先了解底層技術,其次才是財務數據,因此我看到了一個非常有趣的投資機會。人工智能發展的其他領域也存在類似的定價錯誤,我打算將資金投入其中。每隔三個月,模型能力的提升都讓我印象深刻,只要這種能力和模式的提升速度不放緩,我就會一直看好這一投資理念。

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