Постоянно обучающийся искусственный интеллект продолжает расширять рынок полупроводников для хранения данных

Постоянно обучающийся искусственный интеллект продолжает расширять рынок полупроводников для хранения данных

404k2026/09/19 13:18

Показать оригинал

Bitget предлагает комплексные решения для торговли криптовалютами, акциями и золотом. Торгуйте сейчас!

Приветственный бонус 6,200 USDT для новых пользователей! Зарегистрироваться

Несмотря на заявления о замедлении развития искусственного интеллекта, непрерывно обучающиеся AI продолжают расширять рынок полупроводников памяти

Несмотря на недавние призывы к замедлению темпов развития AI, технология непрерывного обучения, позволяющая искусственному интеллекту постоянно осваивать новую информацию, становится новым двигателем роста рынка полупроводников памяти.
Международный инвестиционный банк Citi прогнозирует, что мировой спрос на HBM в следующем году вырастет на 62% по сравнению с текущим и достигнет 75,2 миллиарда Gb.
Citi называет непрерывное обучение одной из основных причин стремительного роста спроса на HBM, анализируя, что по мере многократного проведения обучения и инференса увеличивается спрос не только на HBM, но также на серверную DRAM и корпоративные SSD.
В настоящее время большинство генеративных AI работают по схеме предварительного обучения с последующим ответом, при которой новая информация не интегрируется автоматически в долгосрочные знания, что приводит к снижению эффективности.
В рамках непрерывного обучения грань между обучением и инференсом становится размытой: цель состоит в том, чтобы AI мог обучаться новым данным и опыту в процессе предоставления услуг, объединяя их с уже имеющимися знаниями.
Поскольку требуется постоянный доступ к уже существующим огромным массивам данных при одновременном обучении новым сведениям, необходима более высокая ёмкость памяти, и помимо HBM становится важным одновременное использование серверной DRAM и eSSD на базе NAND.
Так как обучение происходит и в процессе инференса, одних высоких показателей пропускной способности недостаточно для устранения узких мест, поэтому спрос на такие технологии, как PIM (вычисления вблизи памяти), также может увеличиться.
Samsung Electronics предложила zHBM — технологию непосредственного наслоения HBM на AI-ускорителе, тогда как SK hynix представила структуры PIM, SALT-KV и HBF, стремясь преодолеть ограничения существующей архитектуры GPU-HBM.

Дисклеймер: содержание этой статьи отражает исключительно мнение автора и не представляет платформу в каком-либо качестве. Данная статья не должна являться ориентиром при принятии инвестиционных решений.

PoolX: вносите активы и получайте новые токены.

APR до 12%. Аирдропы новых токенов.

Внести!

Постоянно обучающийся искусственный интеллект продолжает расширять рынок полупроводников для хранения данных

Вам также может понравиться

Цены на крипто