Podczas gdy uwaga rynków i dyrektorów ds. technologii skupia się na niedoborach procesorów graficznych i pamięci HBM, w łańcuchu dostaw formuje się nowe, kosztowne wąskie gardło. Boom na sztuczną inteligencję zaczyna drastycznie drenować globalne zasoby pamięci masowej, a nadchodząca architektura Nvidii może ten trend przypieczętować. Ceny dysków SSD, które od października niemal się podwoiły, to dopiero początek szerszego zjawiska.
Kluczowym czynnikiem zmieniającym dynamikę rynku jest nadchodząca platforma Nvidia Vera Rubin. Według analiz Citi, pojedynczy serwer oparty na tej architekturze będzie wymagał aż 1152 TB pamięci SSD NAND. Biorąc pod uwagę, że w 2026 roku planowana jest wysyłka 30 tysięcy takich systemów, a rok później portfel zamówień ma spuchnąć o kolejne 100 tysięcy jednostek, matematyka jest nieubłagana. Tylko w ciągu najbliższych dwóch lat sama obsługa sprzętu Nvidii pochłonie niemal 150 milionów terabajtów pamięci.
W ujęciu makroekonomicznym liczby te budzą uzasadniony niepokój wśród producentów sprzętu niezwiązanego z AI. Szacuje się, że w 2026 roku systemy Rubin zaabsorbują blisko 3 procent globalnej podaży NAND. W 2027 roku udział ten wzrośnie do alarmującego poziomu 9,3 procent. Należy pamiętać, że mówimy tu wyłącznie o jednym produkcie Nvidii, pomijając zapotrzebowanie generowane przez konkurencyjne rozwiązania, takie jak klastry Helios oparte na układach AMD Instinct MI400.
Konsekwencje dla biznesu są jasne: era taniej pamięci masowej dobiegła końca. Obecne moce produkcyjne fabryk NAND są niewystarczające, by obsłużyć ten skokowy wzrost popytu bez drastycznych korekt cenowych. Efekt domina, który rozpoczął się w serwerowniach hyperscalerów, nieuchronnie przeniesie się na rynek komputerów osobistych i stacji roboczych. Dla działów zakupów oznacza to konieczność rewizji budżetów. Jeśli bańka inwestycyjna wokół AI nie pęknie w spektakularny sposób, w najbliższych kwartałach nie ma co liczyć na stabilizację cen komponentów. Decyzje o modernizacji infrastruktury IT odwlekane „na później” mogą okazać się kosztownym błędem.
