AI สร้างทั้งการขาดแคลนและอุปทานส่วนเกินของหน่วยความจำ

วันที่ 29 มีนาคม ตลาดฮวงเฉียวเป่ยและตลาดค้าปลีกของสหรัฐอเมริกาได้ประสบกับราคาแรมที่ตกฮวบฮาบพร้อมกัน ชุดแรม Corsair 32GB DDR5-6400 ตกลงจาก 490 ดอลลาร์สหรัฐเป็น 380 ดอลลาร์สหรัฐ ลดลง 22% ในวันเดียว ในประเทศจีน ชุดแรมความถี่สูง 32GB DDR5 ตกสัปดาห์ละ 800 หยวน ผู้จัดจำหน่ายต่างขายตุนด้วยความตื่นตระหนก มีผู้ค้าปลีกรายหนึ่งกล่าวว่า "ราคาตกวันละมากกว่าร้อยหยวน"

แต่เมื่อมองตัวเลขนี้บนเส้นเวลาที่ยาวขึ้น ภาพที่เห็นกลับแตกต่างโดยสิ้นเชิง: แม้จะตกแล้ว ราคา DDR5 ในปัจจุบันยังคงสูงกว่าปี 2568 ถึงสี่เท่า นี่คือความไม่สมดุลระหว่างอุปสงค์และอุปทานที่แม่นยำในห่วงโซ่อุตสาหกรรม AI แรงเดียวกันนี้ได้สร้างความขาดแคลนขึ้นก่อน แล้วจึงสร้างความตื่นตระหนกเรื่องอุปทานล้นเกินตามมา

รถไฟเหาะ: เพิ่ม 540% ใน 8 เดือน ตก 22% ใน 1 เดือน

ในเดือนกรกฎาคม 2568 ชุดแรมมาตรฐาน 32GB DDR5-6000 ในตลาดค้าปลีกสหรัฐฯ มีราคาเพียง 77 ดอลลาร์สหรัฐ ภายในเดือนมกราคม 2569 ราคาของชุดแรมเดียวกันนี้พุ่งสูงถึง 490 ดอลลาร์สหรัฐ เพิ่มขึ้น 540% ในระยะเวลาแปดเดือน

การขึ้นราคาไม่ได้เกิดจากการที่ผู้บริโภคอัพเกรดคอมพิวเตอร์อย่างบ้าคลั่ง ตามข้อมูลของ TrendForce ในไตรมาสแรกของปี 2569 ราคาสัญญา DRAM เพิ่มขึ้น 90%-95% เมื่อเทียบกับไตรมาสก่อนหน้า โดยที่ PC DRAM เพิ่มขึ้นมากกว่า 100% ซึ่งเป็นการเพิ่มขึ้นรายไตรมาสที่สูงที่สุดนับตั้งแต่มีการบันทึก สิ่งที่ขับเคลื่อนทั้งหมดนี้คือความต้องการที่หิวกระหายของโครงสร้างพื้นฐาน AI ต่อหน่วยความจำชนิดพิเศษ

จากนั้น ในวันที่ 25 มีนาคม Google ได้เปิดตัวอัลกอริทึมการบีบอัดที่ชื่อ TurboQuant สี่วันต่อมา ราคาแรมก็พังทลาย

กำลังการผลิตหายไปไหน? HBM กินแรมของคุณไปแล้ว

เพื่อให้เข้าใจการขึ้นราคาครั้งนี้ ต้องเข้าใจพารามิเตอร์ทางเทคนิคที่สำคัญก่อน HBM (High Bandwidth Memory, หน่วยความจำเฉพาะสำหรับชิป AI ของ Nvidia) ใช้พื้นที่เวเฟอร์ต่อ GB มากกว่า DDR5 ทั่วไปถึงสามเท่า ตามรายงานของ Tom's Hardware นั่นหมายความว่าเวเฟอร์แผ่นเดียวกัน หากใช้ผลิต HBM จะได้ความจุเพียงหนึ่งในสามของ DDR5

ซัมซุง, SK ไฮนิกซ์ และไมครอน ผู้ผลิตหน่วยความจำรายใหญ่ทั้งสาม ต่างเลือกอย่างมีเหตุผลเมื่อเผชิญกับอัตรากำไรที่สูงของ HBM โดยเปลี่ยนกำลังการผลิตเวเฟอร์กระบวนการขั้นสูงสูงสุด 40% ไปสู่การผลิต HBM ตามข้อมูลของ TrendForce คาดว่าภายในไตรมาสแรกของปี 2569 อัตรากำไรของ DDR5 จะเกิน HBM3e เป็นครั้งแรก สะท้อนให้เห็นถึงระดับการถูกบีบรัดของอุปทานหน่วยความจำระดับผู้บริโภค

ไมครอนเป็นผู้ที่เลือกทางที่รุนแรงที่สุด ในเดือนธันวาคม 2568 บริษัทประกาศปิดตัวแบรนด์ผู้บริโภค Crucial ที่ดำเนินกิจการมา 29 ปี ถอนตัวออกจากตลาดหน่วยความจำและที่เก็บข้อมูลระดับผู้บริโภคโดยสมบูรณ์ และหันไปให้บริการลูกค้าระดับองค์กรและ AI อย่างเต็มตัว ตามประกาศฝ่ายนักลงทุนสัมพันธ์ของไมครอน รายได้รวมปีงบประมาณ 2568 อยู่ที่ 37.38 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ โดยศูนย์ข้อมูลและแอปพลิเคชัน AI คิดเป็น 56% ของรายได้ทั้งหมด ตลาดผู้บริโภคไม่คุ้มค่าที่จะทำอีกต่อไป

กำลังการผลิต HBM ของ SK ไฮนิกซ์ ขายหมดแล้วจนถึงสิ้นปี 2569 ซัมซุงวางแผนที่จะเพิ่มกำลังการผลิต HBM รายเดือนจาก 170,000 แผ่นเวเฟอร์ เป็น 250,000 แผ่นเวเฟอร์ ภายในสิ้นปี 2569 โรงงานผลิตเวเฟอร์แห่งใหม่ (ซัมซุง P4L และ SK ไฮนิกซ์ M15X) จะเริ่มผลิตได้จริงเร็วที่สุดในปี 2570-2571 กล่าวอีกนัยหนึ่ง ช่องว่างอุปทานของ DRAM ระดับผู้บริโภคเป็นปัญหาเชิงโครงสร้าง ไม่ใช่รอแค่หนึ่งหรือสองไตรมาสแล้วจะดีขึ้น

พลิกโฉมหน้าอุตสาหกรรม SK ไฮนิกซ์ ทำลายความยิ่งใหญ่ของซัมซุง 40 ปี

การเปลี่ยนกำลังการผลิตครั้งนี้ยังได้เขียนใหม่แผนที่อำนาจในอุตสาหกรรมหน่วยความจำ ตามข้อมูลของ TrendForce ในไตรมาสที่สองของปี 2568 SK ไฮนิกซ์ ด้วยการผูกพันอย่างลึกซึ้งกับ Nvidia ได้ครองส่วนแบ่งตลาด HBM 62% ในขณะที่ซัมซุงมีเพียง 17% และไมครอน 21%

สิ่งที่สำคัญยิ่งกว่าคือการพลิกผันในด้านรายได้ ตามรายงาน TrendForce Q3 2025 SK ไฮนิกซ์ ขึ้นเป็นอันดับหนึ่งด้วยรายได้ DRAM รายไตรมาส 13.75 พันล้านดอลลาร์สหรัฐเป็นครั้งแรก ตามมาด้วยซัมซุงที่ 13.50 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ต่างกันเพียง 250 ล้านดอลลาร์สหรัฐ แต่นี่เป็นครั้งแรกในรอบเกือบ 40 ปีที่ซัมซุงสูญเสียตำแหน่งแรกในด้านรายได้หน่วยความจำ ตามรายงานของ CNBC กำไรจากการดำเนินงานทั้งปี 2568 ของ SK ไฮนิกซ์ ก็แซงหน้าซัมซุงเป็นครั้งแรกเช่นกัน

ความได้เปรียบจากการเป็นผู้นำใน HBM ให้แต้มต่อกับ SK ไฮนิกซ์อย่างมาก แต่การแข่งขันครั้งนี้ยังห่างไกลจากจุดจบ ซัมซุงกำลังไล่ตามความก้าวหน้าในการผลิต HBM4 อย่างเต็มที่ แม้ไมครอนจะละทิ้งตลาดผู้บริโภค แต่อัตราการเติบโตของรายได้ในด้านองค์กรและ AI (Q3 เพิ่มขึ้น +53.2% เมื่อเทียบกับไตรมาสก่อน) เป็นผู้ผลิตทั้งสามรายที่เร็วที่สุด

อัลกอริทึมหนึ่งตัวสั่นคลอนตรรกะการขึ้นราคาได้อย่างไร?

วันที่ 25 มีนาคม Google ได้เผยแพร่อัลกอริทึม TurboQuant ในงาน ICLR 2026 อัลกอริทึมนี้ทำสิ่งหนึ่ง: บีบอัด KV Cache (Key-Value Cache ส่วนที่ใช้หน่วยความจำมากที่สุดในกระบวนการอนุมาน) ของโมเดลภาษาขนาดใหญ่จากการอนุมาน จากความแม่นยำ FP16 เป็น 3-bit ลดการใช้หน่วยความจำลงอย่างน้อย 6 เท่า พร้อมทั้งเร่งความเร็วการคำนวณ Attention บน GPU H100 ได้สูงสุด 8 เท่า ตามบล็อกวิจัยของ Google การสูญเสียความแม่นยำเป็นศูนย์ในการทดสอบมาตรฐานบริบทยาวห้ารายการ รวมถึง Needle-in-a-Haystack

ตลาดคำนวณอย่างรวดเร็ว หาก TurboQuant หรืออัลกอริทึมที่คล้ายกันถูกนำไปใช้อย่างแพร่หลายโดยบริษัท AI หลัก ความต้องการเพิ่มเติมของ DRAM สำหรับการอนุมาน AI จะหดตัวลงอย่างมาก และเรื่องเล่าหลักที่สนับสนุนการขึ้นราคาหน่วยความจำในช่วงครึ่งปีที่ผ่านมา ก็คือ "โครงสร้างพื้นฐาน AI บริโภคกำลังการผลิตหน่วยความจำมากเกินไป"

สี่วันต่อมา ความเชื่อมั่นในช่องทางจัดจำหน่ายพังทลาย

ควรชี้ให้เห็นว่า TurboQuant มุ่งเป้าไปที่ KV Cache ฝั่งอนุมาน AI ไม่ใช่ความต้องการ HBM ฝั่งการฝึกฝน ความสัมพันธ์ระหว่างอุปสงค์และอุปทานของ HBM จะไม่เปลี่ยนแปลงในระยะสั้นเพราะอัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพการอนุมานเพียงตัวเดียว แต่ตลาดไม่ได้แยกแยะสองสิ่งนี้เสมอไป ตามรายงานของ Sina Finance ในช่วงแรกของการตกฮวบ ผู้จัดจำหน่ายในประเทศจีนมีผู้กักตุนจากนอกวงการไหลเข้ามาจำนวนมากเนื่องจากราคาที่สูงขึ้น ราคาสูงส่งผลให้ยอดขายปลีกตกมากกว่า 60% การขายต่อเนื่องภายใต้ความตึงเครียดของสายโซ่เงินสดขยายการตกหนัก

ห่วงโซ่อุตสาหกรรม AI สายเดียว สร้างทั้งความขาดแคลนและความตื่นตระหนกเรื่องอุปทานล้นเกินของหน่วยความจำ การบีบรัดกำลังการผลิตทางกายภาพของ HBM ทำให้หน่วยความจำระดับผู้บริโภคขาดแคลน ในขณะที่ความก้าวหน้าทางประสิทธิภาพของอัลกอริทึม TurboQuant ทำให้ความคาดหวังความต้องการหน่วยความจำ AI ลดลงอย่างรวดเร็ว แรงเดียวกันนี้ที่สร้างการขึ้นราคา ก็สร้างการพังทลายของราคาเช่นกัน