KI-Boom könnte 2027 zu DRAM-Engpass für PC-Hersteller führen

Der KI-Boom könnte die Art und Weise, wie Speicher gekauft und verkauft wird, grundlegend verändern. Aktuelle Äußerungen von Speicherherstellern in dieser Woche deuten darauf hin, dass sich die Versorgungslage bei DRAM im Jahr 2027 voraussichtlich weiter verschärfen wird. Laut einem Anfang dieser Woche veröffentlichten Bericht von Digitimes haben Samsung, Micron und SK hynix Berichten zufolge Verhandlungen über fast ihre gesamte Produktionskapazität für DRAM und High Bandwidth Memory (HBM) im Jahr 2027 abgeschlossen. Unter Berufung auf Branchenquellen behauptet die Publikation, dass Hyperscale-Cloud-Anbieter, KI-Unternehmen und kleinere Abnehmer bereits über ihre Produktionskontingente informiert worden seien, wobei in vielen Fällen angeblich Vorauszahlungen erforderlich seien, um die zukünftige Versorgung zu sichern.

Unterdessen wurde der Bericht durch Äußerungen von Speicherherstellern während der jüngsten Bilanzpressekonferenzen untermauert. Simon Chen, Vorsitzender von ADATA, hatte zuvor erklärt, dass HBM- und KI-Serveranwendungen im Jahr 2027 fast 70 % der weltweiten DRAM-Produktion ausmachen könnten – eine Einschätzung, die durch aktuelle Branchenkommentare bestätigt wird, die vor einer Verknappung des Speicherangebots im nächsten Jahr warnen. Damit bleibt deutlich weniger Kapazität für herkömmliche PC- und Smartphone-Speicher. Winbond wies zudem darauf hin, dass einige Kunden bereits langfristige Lieferverträge bis in die Jahre 2029 und 2030 anstreben, was darauf hindeutet, dass die angespannten Marktbedingungen eher über Jahre als nur über Quartale hinweg anhalten könnten.

Diese Verlagerung könnte spürbare Folgen für PC-Hersteller haben. Sollte ein wachsender Anteil der DRAM-Produktion weiterhin auf HBM umgeleitet werden, könnten sich Notebook- und Desktop-Anbieter trotz anhaltender Investitionen in den Ausbau der Fertigungskapazitäten in einer Situation wiederfinden, in der sie um einen kleineren Pool an herkömmlichem Speicher konkurrieren müssen. Digitimes berichtet, dass vielen Kunden nur etwa 60 bis 70 % der ursprünglich angeforderten Mengen zugeteilt werden, was OEMs faktisch dazu zwingen könnte, Produkte mit höheren Margen zu priorisieren, die Anzahl der verfügbaren Konfigurationen zu reduzieren oder die Standard-Speicherkapazitäten in zukünftigen Systemen zu überdenken.

Darüber hinaus dürfte sich die angespannte Marktlage nicht auf DRAM beschränken. Digitimes berichtet, dass Samsung, Micron und SanDisk offenbar ihre gesamte NAND-Flash-Produktion für 2027 bereits zugeteilt haben, während Kioxia und SK hynix ihre eigenen Kontingente bereits vor Ende August ausschöpfen könnten. Sollte sich dies bestätigen, würde dies den jüngsten Prognosen widersprechen, wonach das NAND-Angebot in der zweiten Hälfte des Jahres 2027 allmählich steigen könnte, sobald zusätzliche Produktionskapazitäten schrittweise in Betrieb gehen. Keines der genannten Unternehmen hat die gemeldeten Produktionszuweisungen für 2027 öffentlich bestätigt. Dennoch deuten die Berichte aus der Lieferkette in Verbindung mit den zunehmend vorsichtigen Äußerungen der Speicherhersteller darauf hin, dass die aktuelle Verknappung möglicherweise mehr als nur eine weitere zyklische Engpasssituation darstellt.

Bemerkenswert ist, dass Speicherhersteller bereits erkennen, dass eine reine Ausweitung der DRAM-Produktion möglicherweise nicht ausreicht, um den rasant wachsenden Speicherbedarf von KI-Anwendungen zu decken. SK hynix hat kürzlich High Bandwidth Flash (HBF) vorgestellt, eine geplante neue Speicherebene, die zwischen HBM und herkömmlichem NAND-Flash angesiedelt ist. Statt DRAM zu ersetzen, soll HBF die Auslagerung riesiger KI-Datensätze ermöglichen, die keine HBM-Bandbreite mehr benötigen, dabei aber dennoch deutlich schneller als herkömmliche SSDs sein. Die Technologie ist zwar noch Jahre von der Marktreife entfernt, doch ihre Entwicklung könnte darauf hindeuten, dass die Branche beginnt, die Speicherhierarchie selbst neu zu gestalten, anstatt sich ausschließlich auf zusätzliche DRAM-Kapazitäten zu verlassen, um mit den wachsenden KI-Workloads Schritt zu halten.