Glauben Sie nicht an die Narrative wie „Die KI-Kapitalausgaben können unbegrenzt wachsen“ und „die Sichtbarkeit der Nachfrage über zehn Jahre hinweg“

Der Chiplektoren P Equity ist der Ansicht, dass hyperskalierende Cloud-Anbieter überhaupt nicht in der Lage sind, die Situation in zwei Jahren genau vorherzusagen, geschweige denn in zehn Jahren. KI kann natürlich langfristig wachsen, aber jede Technik erreicht irgendwann ihre Reifephase, und die Kapitalausgaben werden früher oder später vom schnellen Wachstum in eine Plateauphase übergehen. Daher bleibt der Speicherbereich weiterhin eine zyklische Branche, nur dass der Abschwung in diesem Zyklus aufgrund langfristiger Vereinbarungen (LTA), Vorauszahlungen und Preisuntergrenzen möglicherweise milder ausfällt als in der Vergangenheit.

Aber kurz- und mittelfristig ist der Speicherbereich der wirklich auffällige Teil. KI-Rechenzentren verlagern sich schrittweise vom Training zur Inferenz, und die Inferenz stellt höhere Anforderungen an Speicherbandbreite, Modellgewichte, KV-Cache und die Speicherung langfristiger Agent-Aufgaben. Die Prognosen verschiedener Institutionen zum Anteil des Speicherbereichs an den Kapitalausgaben von Hyperscalern weichen stark voneinander ab, aber die gemeinsame Schlussfolgerung lautet: Der Speicherbereich ist bereits zu einem der größten Kostenpunkte der KI-Infrastruktur geworden. In dem Dokument wird sogar eine Schätzung von UBS zitiert, wonach die alleinigen Ausgaben für Speicher im nächsten Jahr 900 Milliarden US-Dollar erreichen könnten.

Das bedeutet, dass sich die KI-Industriekette in der nächsten Phase nicht nur auf HBM konzentrieren darf. HBM bleibt einer der Kernspeicher mit dem höchsten Wertanteil und der höchsten Gewinnmarge, aber die Verbreitung von Agenten könnte gleichzeitig die Nachfrage nach HBM, DDR5 und NAND ankurbeln. Insbesondere langfristig betriebene Agenten müssen mehr Kontext, Zustände, Daten und Zwischenergebnisse speichern, und ein Teil der Daten muss nicht vollständig im teuren HBM verbleiben, sondern kann auf NAND verlagert werden. Im Wesentlichen führt der Boom von Agenten zu einem gleichzeitigen Anstieg der Nachfrage in der gesamten Speicherhierarchie, nicht nur zu einem einfachen Anstieg der HBM-Nachfrage.

Laut Informationen von StockWe.com ist die zweite sehr wichtige Veränderung: GPUs sind möglicherweise nicht mehr der größte physische Engpass. Derzeit sind die Mietpreise für alte GPUs auf dem Markt immer noch sehr hoch, und H100 wird sogar auf eine Nutzungsdauer von acht bis neun Jahren verlängert, was zeigt, dass die Nachfrage nach Rechenleistung tatsächlich sehr stark ist. Aber entsprechende Experten von AMD kommen zu dem Urteil, dass die Versorgung mit nackten Chips möglicherweise nicht so knapp ist wie angenommen. Was die Bereitstellung von GPUs tatsächlich einschränkt, sind Stromversorgung, fortschrittliche Verpackungstechnologien und Speicher. Das heißt, bei der Bewertung der zukünftigen KI-Kapitalausgaben darf man nicht nur darauf achten, wie viele GPUs NVDA produzieren kann, sondern auch darauf, ob diese GPUs über Strom, Speicher, Verpackung und Gestelle verfügen, um tatsächlich betrieben zu werden.

Der dritte am meisten zu beachtende verborgene Engpass ist das ABF-Substrat. In der Stückliste von Vera Rubin gibt es mehrere Glieder mit einem Preisanstieg im dreistelligen Bereich, darunter ABF-Substrat, PCB und Speicher. Herr P geht davon aus, dass der Mangel an ABF sich möglicherweise bis nach 2028 fortsetzen wird, und einige Personen glauben sogar, dass er bis 2030 andauert. Auch Dell, HP, NVIDIA und Broadcom haben in jüngsten Diskussionen über die Lieferkette die Einschränkungen bei DRAM, NAND, ABF-Substrat und Wafern erwähnt. Diese Logik ist sehr wichtig, da der Markt die GPUs und HBM bereits vollständig eingepreist hat, aber ABF möglicherweise noch ein Glied mit relativ geringer Aufmerksamkeit ist, das direkt bestimmt, ob hochwertige KI-Chips verpackt und ausgeliefert werden können.

Der vierte langfristige Trend ist „Rückgang von Kupfer und Fortschreiten der optischen Technologie“, aber das Tempo wird langsamer sein als vom Markt angenommen. Optische Kommunikation wird sich letztendlich durchsetzen, da die Größe von KI-Clustern immer größer wird und Geschwindigkeit, Bandbreite und Stromverbrauch immer wichtiger werden. Bei Hochgeschwindigkeitsübertragungen stößt Kupfer auf Probleme wie Übersprechen und Wärmeabfuhr. Aber CPO weist derzeit noch Probleme bei Kosten, Ausbeute und Wärmeabfuhr auf, daher werden Kupfer und Licht bis 2027 höchstwahrscheinlich weiter koexistieren. 2027 wird man möglicherweise zuerst NPO sehen, von 2028 bis 2029 beginnt CPO mit der Massenproduktion, und die echte großflächige Dominanz wird möglicherweise erst nach 2030 erreicht. Mit anderen Worten: Kupfer wird nicht sofort abgeschafft, sondern erhält eine „erzwungene Verlängerung seiner Nutzungsdauer“.

Warum werden Cloud-Anbieter die Einführung von CPO so weit wie möglich verzögern?

Ein sehr wichtiger Grund liegt tatsächlich wieder im Speicherbereich. Der Speicher ist bereits so teuer, dass er einen immer größeren Anteil der Stückliste und der Kapitalausgaben ausmacht, daher müssen Hyperscaler die Kosten in anderen Gliedern senken. Wenn Kupfer die Anforderungen noch erfüllen kann, werden sie es so lange wie möglich mehrere Jahre lang weiterverwenden, anstatt sofort auf die teure CPO vollständig umzusteigen. Diese Logik zeigt, dass in der zukünftigen KI-Server-Industriekette nicht alle Komponenten gleichzeitig im Preis steigen, sondern es zu einem „Wettbewerb um das Budget“ innerhalb der Kapitalausgaben kommt: Je mehr Geld der Speicherbereich in Anspruch nimmt, desto mehr müssen andere Komponenten ihre Kosten senken.

Der fünfte wirkliche große Engpass könnte die Stromversorgung sein. Rechenzentren können nicht sofort in Betrieb genommen werden, nachdem die Server gekauft wurden, sondern benötigen eine vollständige Infrastruktur wie Grundstücke, Stromversorgung, Gehäuse, Netzanbindung und Gasturbinen. Derzeit hat sich der Rückstand bei Lieferungen von Gasturbinenlieferanten wie Mitsubishi, Siemens und GE Vernova bereits bis nach 2030 aufgestaut. Wenn man heute eine Gasturbine bestellt, ist die Lieferung möglicherweise erst 2030 möglich. Daher wird das Wachstumstempo der KI-Rechenleistung in den nächsten Jahren höchstwahrscheinlich nicht von dem Produktionstempo von GPUs bestimmt, sondern davon, „wie viele GW an Strom tatsächlich in Betrieb genommen werden können“.

StockWe.com ist der Ansicht, dass der für Investitionen wertvollste Satz lautet: Die KI-Infrastruktur befindet sich im Übergang von der „Ära des GPU-Mangels“ zur „Ära der Systemengpässe“.

Das heißt, in Zukunft kann man die Situation nicht mehr einfach als „Wachstum der KI-Nachfrage bedeutet, dass NVDA mehr GPUs verkauft“ verstehen, sondern man muss sie in vier Hauptlinien unterteilen: Logik, Speicher, Stromversorgung und Vernetzung. Herr P hat die KI-Infrastruktur auch explizit in diese vier Bereiche eingeteilt.

Kurz- und mittelfristig ist die höchste Gewissheit weiterhin im Speicherbereich gegeben, insbesondere bei HBM, DRAM, NAND $SNDK sowie den entsprechenden Unternehmen $MU Micron und SK Hynix $SKHY; gefolgt von den vom Markt relativ vernachlässigten ABF-Substraten, PCB und fortschrittlichen Verpackungstechnologien; danach folgt die Modernisierung der Netzwerke, insbesondere Hochgeschwindigkeits-optische Kommunikation, Laser und schließlich CPO. Obwohl die Stromversorgung der größte physische Engpass sein könnte, ist das marginale Wachstum durch neue Bestellungen bei einigen Vermögenswerten wie Gasturbinen möglicherweise nicht so attraktiv wie vor zwei Jahren, da die Bestellungen bereits bis nach 2030 verplant sind. Dieser Unterschied ist sehr wichtig: Das am meisten knappe Gut der Industrie ist nicht unbedingt das, was man an der Börse am meisten verfolgen sollte.

Schließlich gibt es noch einen leicht zu übersehenden Risikopunkt: LTA hat den Speicherzyklus nicht vollständig beseitigt. Selbst wenn die Verträge über fünf oder sogar zehn Jahre laufen, werden die Anbieter nicht unbedingt die Kunden zwingen, die Waren abzunehmen, sobald die KI-Kapitalausgaben wirklich stark sinken. Andernfalls werden die Kunden DRAM nur in Lagerhäusern stapeln und in den nächsten Jahren keine Einkäufe mehr tätigen. Daher wirkt LTA eher als „Verringerung der zyklischen Schwankungen“ als als „Beseitigung des Zyklus“.

Laut den großen Daten zu US-Aktien auf StockWe.com kommt der größte Alpha der KI in der nächsten Phase möglicherweise nicht mehr von den auffälligen GPUs, sondern von den Speichern, ABF-Substraten, fortschrittlichen Verpackungstechnologien, Stromversorgungen und Hochgeschwindigkeitsnetzwerken hinter den GPUs, ohne die die Geräte nicht gestartet werden können.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „StockWe.com“ (ID: tradesmax), Autor: StockWe.com, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.