Le gagnant de l’AI en 2027 ne sera peut-être pas le GPU : pourquoi Micron a une meilleure opportunité que NVIDIA

NVIDIA reste en tête dans le marché de l’IA, mais la ressource la plus rare est peut-être la mémoire.

NVIDIA reste le représentant de l’infrastructure de l’IA. C’est précisément pour cette raison que le marché pourrait manquer d’une opportunité plus discrète.

Le biais de récentité et l’ancrement font que les investisseurs se concentrent sur le chip qui a remporté la première étape. Les commentaires de Jensen Huang lors du CES concernant les besoins croissants en mémoire liés à l’IA ont été bien accueillis par les investisseurs, car ils correspondent à une tendance déjà existante dans ce domaine.Sa compréhension de la situation était parfaite.Le risque est que les investisseurs se fixent sur le gagnant visible et supposent que le prochain obstacle se trouve là où se trouve le PDG le plus reconnaissable.

Le cas particulier le plus intéressant est celui lié à la mémoire. Le plan de développement produit de Micron indique une demande pour des bandes passantes plus élevées et des capacités plus importantes. De plus, les réactions du marché après CES montrent que les investisseurs ne négligent plus le aspect de la mémoire dans l’IA.Sa compréhension de la situation était parfaite.Ce n’est pas une thèse selon laquelle NVIDIA serait finie. C’est plutôt une question de savoir où se déplacera la pénurie, et donc le pouvoir économique, à l’avenir.

Pourquoi la mémoire, et non le calcul, pourrait être le prochain goulot d’étranglement de l’IA

Les systèmes d’IA deviennent une problématique liée au transfert de données.

Le marché continue de penser aux obstacles liés à l’IA en termes de puissance de calcul brute. Mais à mesure que les modèles deviennent plus complexes, il devient plus difficile de fournir une quantité suffisante et rapidement suffisante de données pour les modèles. C’est là que la mémoire devient essentielle.

Les chiffres de Micron HBM3E expliquent pourquoi. Ses composants de 24 Go avec 8 hauteurs et de 36 Go avec 12 hauteurs fournissentBandwidth supérieur à 1,2 TB/sAvec une vitesse de transfert supérieure à 9,2 Gbps, et avec l’option à 12 niveaux de précision, on obtient une capacité de 36 Go par placement. Ce sont des avantages fonctionnels, pas des éléments de marketing. Si une GPU ne peut pas traiter les données rapidement, l’augmentation du puissant de calcul n’a aucune valeur réelle.

C’est le mécanisme plus profond qui se cache derrière cette discussion. Les investisseurs constatent la domination de NVIDIA et concluent que l’informatique a “gagné”. Une interprétation plus simple est que les systèmes d’IA ont besoin de plus de bande passante de mémoire et de plus de capacité de mémoire en même temps. Plus de paramètres signifie qu’il faut que davantage de données soient stockées près du processeur. Un meilleur débit signifie que plus de données doivent être transférées chaque seconde. C’est donc dans la mémoire que cette pression devient visible en premier.

Pourquoi cela est important au-delà d’un seul cycle de production

Le problème du “bull case” n’est pas que la mémoire remplace le calcul informatique. C’est plutôt que la mémoire devient une ressource limitante essentielle dans la conception des systèmes. Micron regarde déjà vers les générations futures.HBM4 conçu pour NVIDIA Vera RubinEn production à grande échelle. Cela met également l’accent sur les besoins en stockage et en IA embarquée. Il s’agit du premier SSD PCIe Gen6 au monde produit en série, ainsi qu’un SSD de 245 TB, qui est déjà disponible sur le marché.

Cela est important, car cette contrainte peut se propager. Les performances du calcul peuvent s’améliorer indépendamment les unes des autres, mais les performances du système dépendent également du réseau de mémoire et de stockage qui suit le rythme des changements.

Pourquoi le marché pourrait encore mal interpréter ce signal

Le filtre NVIDIA peut distorser les informations concernant la mémoire.

NVIDIA a appris aux investisseurs à valoriser le composant principal et à considérer les autres composants comme secondaires. Une fois que la narration autour de l’IA se concentrait sur un seul composant clé, les nouvelles informations étaient souvent interprétées en fonction de cette perspective. Après la CES, les réactions concernant les développements liés à Micron et SanDisk ressemblaient moins à une réflexion structurelle sur l’architecture de l’IA, qu’à une confirmation que le message de Huang était valide.Sa compréhension de la situation était parfaite..

Cela crée un problème de comportement pour les deux parties concernées. Il semble plus sûr de posséder une entreprise qui a réussi par le passé, plutôt que d’acheter une entreprise encore liée à des économies cycliques. Mais cette peur peut également empêcher les investisseurs de voir clairement un point simple : l’étiquette ne compte pas autant que la demande réelle.

Pourquoi Micron pourrait mériter une évaluation différente

Micron ne vend pas simplement de la mémoire en gros. Ses produits HBM sont conçus pour une intégration facile au sein des systèmes.Bandwidth supérieur à 1,2 TB/sEt une consommation d’énergie de 30 % inférieure. Son plan de développement s’étend jusqu’à…HBM4 conçu pour NVIDIA Vera RubinCela ressemble plutôt à un couche de support spécialisée qu’à un vendeur de produits de base qui se contente de profiter d’un cycle de prix faible.

Si la mémoire devient le facteur limitant dans les systèmes d’IA, les investisseurs devront peut-être évaluer différemment les produits de haute qualité en matière de mémoire au fil du temps. Le risque n’est pas seulement l’absence de bénéfices possibles liés à la mémoire. C’est aussi le fait de payer un prix élevé pour les fonctions de calcul, tout en sous-estimant l’importance de cette composante qui permet au système de fonctionner correctement.

Bien sûr, Micron comporte ses propres risques. Si les investisseurs anticipent la tendance à la rareté avant que les demandes ne soient complètement confirmées, les attentes pourraient dépasser la réalité.

Ce qui confirmera ou remettra en question l’affaire Micron d’ici 2027

Au cours des 12 à 18 mois suivants, la question clé n’est pas de savoir si la demande en IA existe. C’est plutôt où se situent les bénéfices économiques. Si la mémoire reste une contrainte pour le système…besoins croissants en mémoireEn passant d’une narration à une demande claire et définie, Micron présente une asymétrie plus nette. Si le calcul informatique absorbe finalement la plupart de la valeur, alors cette situation s’affaiblit.

Quoi regarder

• Que la demande en HBM devienne une tendance à long terme, plutôt qu’une tendance à court terme.
• Que les étapes du plan d’action soient comme…HBM4 conçu pour NVIDIA Vera RubinTraduire en traction commerciale.
• Que les besoins en stockage et en intelligence artificielle à l’échelle d’Edge élargissent la situation, au-delà d’un seul goulot d’étranglement.

Qu’est-ce qui pourrait le briser ?

• Si les progrès en matière de HBM ne se transforment pas en une véritable opportunité comme dans l’époque de Rubin, alors la thèse passe de la rareté à la promesse.
• Si les améliorations en matière de calcul continuent de dépasser les obstacles liés à la mémoire et au stockage, les possibilités se réduisent.

C’est le carrefour où les chemins se séparent. Confirmez la contrainte liée à la mémoire ; ainsi, la configuration de Micron devient plus attrayante. Laissez les calculs révéler les avantages de cette configuration… et les opportunités relatives deviennent moins importantes.