AI द्वारा memory chip की भारी खपत से डिवाइस की कीमतें बढ़ेंगी

 (npr.org)
4 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2025-12-30 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • AI data center की विस्फोटक वृद्धि के कारण RAM की मांग आपूर्ति से आगे निकल गई है, जिससे वैश्विक memory shortage पैदा हो गई है
  • DRAM की कीमतें तिमाही-दर-तिमाही 50% बढ़ गई हैं, और अगली तिमाही में 40% अतिरिक्त बढ़ोतरी की आशंका है; 2026 तक कीमतों में गिरावट की संभावना नहीं है
  • Micron Technology जैसी प्रमुख निर्माता कंपनियां AI के लिए advanced memory production पर ध्यान केंद्रित कर रही हैं, जिससे PC, smartphone और consumer electronics के लिए chip supply घट रही है
  • AI training और inference system को high-capacity, high-bandwidth memory चाहिए, इसलिए अल्पकाल में मांग को समायोजित करना संभव नहीं है
  • विशेषज्ञ चेतावनी दे रहे हैं कि 2027 में नए कारखाने चालू होने से पहले तक supply bottleneck बना रहेगा और डिवाइस कीमतों पर बढ़ोतरी का दबाव जारी रहेगा

वैश्विक memory chip shortage

  • AI-संबंधित cloud computing और data center expansion के कारण कुछ खास memory chip की मांग तेज़ी से बढ़ी है, जिससे supply shortage पैदा हुई है
    • इसके चलते smartphone, computer, game console और दूसरे electronic device की कीमतें बढ़ सकती हैं
    • TrendForce की Avril Wu ने कहा, “अगर आप कोई device खरीदना चाहते हैं, तो अभी खरीद लें”
  • RAM एक जरूरी component है, जो कई apps को एक साथ चलाने और video playback को smooth रखने में मदद करता है
    • मांग, supply से लगभग 10% अधिक है, और निर्माता हर महीने ऊंची कीमत चुका रहे हैं

तेजी से बढ़ती DRAM कीमतें

  • 2025 की चौथी तिमाही के आधार पर, DRAM की कीमतें पिछली तिमाही की तुलना में 50% बढ़ गईं
    • अगर जल्दी delivery चाहिए, तो 2 से 3 गुना अधिक कीमत चुकानी पड़ती है
  • TrendForce का अनुमान है कि अगली तिमाही में भी 40% अतिरिक्त बढ़ोतरी होगी, और 2026 तक कीमतों में गिरावट नहीं होगी
  • इस तेज़ उछाल की मुख्य वजह AI data center की विस्फोटक मांग बताई जा रही है

AI किस तरह memory को निगल रहा है

  • AI data center को GPU के साथ बड़ी क्षमता वाली memory की जरूरत होती है
    • Greyhound Research के Sanchit Vir Gogia ने समझाया, “AI workload memory-केंद्रित तरीके से बनते हैं”
  • AI model के training और inference system को बड़े पैमाने की सतत memory, high bandwidth और compute unit के नज़दीक मौजूद memory architecture चाहिए
    • इन विशेषताओं के कारण मांग घटाने पर performance गिरना तय है

निर्माता और बाज़ार की प्रतिक्रिया

  • Micron Technology दुनिया की प्रमुख RAM निर्माता कंपनियों में से एक है, और AI demand बढ़ने से उसने अपेक्षा से बेहतर नतीजे दर्ज किए हैं
    • CEO Sanjay Mehrotra ने कहा, “यह स्थिति बनी रहेगी जिसमें supply, demand का पीछा नहीं कर पाएगी”
  • निर्माता AI के लिए advanced memory production की ओर शिफ्ट हो रहे हैं, और इसके परिणामस्वरूप PC, mobile और TV के लिए chip supply घट रही है
    • Dell के COO Jeff Clarke ने कहा, “यह बढ़ी हुई लागत आखिरकार उपभोक्ताओं पर डाली जाएगी”

supply bottleneck और आगे का outlook

  • विशेषज्ञों का कहना है कि अल्पकाल में इसका कोई समाधान नहीं है
    • मौजूदा कारखानों के 2026 के अंत तक production capacity limit तक पहुंचने की आशंका है
  • Micron का Idaho में नया कारखाना 2027 में शुरू होने वाला है, और उससे पहले तक supply shortage जारी रहने की संभावना है
  • इसके चलते memory suppliers द्वारा कीमतें बढ़ाने का सिलसिला जारी रह सकता है

संबंधित पढ़ाई

1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2025-12-30
Hacker News की राय

  • यह सोचना बंद नहीं कर पा रहा हूँ कि आजकल LLM जिस भी चीज़ को छूते हैं, उसे बिगाड़ देते हैं
    उदाहरण के लिए Ghibli-स्टाइल ग्राफिक्स, ग्राहक सहायता, इंटरनेट कंटेंट, यहाँ तक कि Oracle का स्टॉक भी
    अब लगता है कि इसका असर चिप्स पर भी पड़ रहा है। आखिर क्या इसे रोकने के लिए हमें सारी तकनीक छोड़नी पड़ेगी?

    • पता नहीं इसे रोका भी जा सकेगा या नहीं। शायद तब जाकर यह ठंडा पड़ेगा जब CEOs की डींगें हवा की तरह ली जाने लगेंगी। जनरेटेड कंटेंट के प्रति विरोध यूँ ही बना रहेगा
    • पहले MS Word में clipart का जो चलन था, अभी के LLM भी कुछ वैसी ही अवस्था में हैं
      शुरू में हर कोई इसे अनाड़ी ढंग से इस्तेमाल करता है, लेकिन धीरे-धीरे लोग इसका सही इस्तेमाल खोज लेंगे। समस्या तकनीक नहीं, बल्कि हद से ज़्यादा hype cycle है
    • कुछ लोग तकनीक को बिगड़ते देखकर उससे दूरी बना लेते हैं, लेकिन ज़्यादातर ऐसा नहीं करते
      आखिरकार लगता है कि बड़ी कंपनियाँ लोगों का ध्यान और ज़्यादा अपने कब्ज़े में लेंगी
    • मैं तो 2010 के शुरुआती वर्षों में ही social media से दूर हो गया था
      तकनीक पर निर्भरता घटाना चाहता हूँ, और ऑफलाइन शौक व इंसानी networking फिर से सीखना चाहता हूँ
      इंटरनेट का इस्तेमाल बस काम और मुलाकातों के समन्वय के लिए न्यूनतम स्तर पर करने का इरादा है
    • “Oracle दुनिया की सबसे मज़बूत तकनीकी कंपनियों में से एक थी” — इस बात पर संदेह है

  • AI सीमित computing resources को बेहद अक्षम तरीके से खपा रहा है
    एक mid-range gaming PC से high-resolution graphics, video encoding और बड़े compile jobs चल सकते हैं, लेकिन उसी मशीन पर साधारण local LLM भी मुश्किल से चलता है
    OpenAI या Anthropic जैसी कंपनियों के मॉडल तो इससे कहीं महँगे resources माँगते हैं। अगर यही resources मौसम पूर्वानुमान या कैंसर रिसर्च में लगते, तो ज़्यादा उपयोगी होते

    • पिछले 2 वर्षों में entry-level PC और laptop के specs उलटे पीछे गए हैं
      RAM 8GB है, CPU लो-एंड है, GPU नहीं है। दूसरी ओर OS और software लगातार ज़्यादा जटिल और अस्थिर होते जा रहे हैं
      अगर इंडस्ट्री सिर्फ AI पर केंद्रित रही, तो यह छात्रों और शोधकर्ताओं के लिए बड़ा पीछे जाना होगा
    • “efficient” की परिभाषा चाहिए
      अभी के निवेशकों को लगता है कि GPU और RAM को पैसे में बदलने की efficiency AI में ज़्यादा है, इसलिए वही hardware होने पर भी वे उसके लिए ज़्यादा पैसा देते हैं

  • चिंता यह है कि कुछ ही कंपनियाँ AI के जरिए computing resources की कीमतें बढ़ा रही हैं और बाकी मानवता को बाज़ार से बाहर धकेल रही हैं

    • अगर AI सचमुच सफल हो गया, तो आम लोगों पर बेरोज़गारी और resources की आसमान छूती कीमतें एक साथ टूटेंगी
    • ऐसा ही पैटर्न real estate और private equity बाज़ार में भी दिखता है
    • अल्पकाल में लगता है कि टेक labor cost घटाने के लिए सब कुछ कुर्बान किया जा रहा है। अंततः यह व्यक्तियों को ग़रीब बनाने वाली संरचना है
    • अगर supply बढ़े, तो संतुलन कीमत कायम रह सकती है। economies of scale काम करें तो कीमतें उलटे और कम भी हो सकती हैं
    • अभी यह सिर्फ ‘AI boom’ नहीं, बल्कि दुर्लभ resources तक प्राथमिक पहुँच का मसला है

  • पिछले 2 वर्षों में entry-level hardware का पतन साफ़ दिखा है
    RAM 8GB, सस्ता CPU, GPU नहीं। दूसरी ओर OS भारी और अस्थिर हो गए हैं। लगता है इंडस्ट्री का पूरा ध्यान सिर्फ AI पर है
    इसका असर खासकर छात्रों और वैज्ञानिक समुदाय पर बड़ा झटका होगा

    • मेरा M3 Max MacBook Pro भी Slack खोलने में 2 सेकंड लेता है। ज़्यादातर software को performance की कोई परवाह नहीं
      Zed जैसे कुछ अपवाद हैं, लेकिन कुल मिलाकर optimization को पीछे छोड़ दिया गया है
    • GPU का न होना पिछले 5 वर्षों में integrated GPU performance में सुधार की वजह से है। लो-एंड dGPU तो पहले भी ज़्यादातर marketing के लिए ही होते थे
    • समस्या hardware नहीं, बल्कि अक्षम software है
      Linux पर वही specs कहीं ज़्यादा स्मूद चलते हैं। Windows 11 के बेकार background tasks ही असली समस्या हैं
      काश Microsoft एक low-spec mode बना दे
    • मैं 11 साल पुराने desktop (8GB RAM) पर भी आराम से काम कर रहा हूँ। Mint 22.x भी बिना दिक्कत चलता है
      बस YouTube chat में अभी भी memory leak बहुत बुरा है
    • 10 साल पहले 16GB RAM high-end spec हुआ करता था। अब चीज़ें फिर से एक यथार्थवादी स्तर पर लौट रही हैं
      इससे शायद software ज़्यादा efficient तरीके से लिखा जाने लगे

  • लगता है अब समय आ गया है कि दक्षिण कोरियाई सरकार memory supply distortion के मुद्दे में दखल दे
    SK hynix और Samsung AI कंपनियों को HBM और advanced DRAM बड़े पैमाने पर दे रहे हैं, जिससे दूसरे उद्योगों को नुकसान हो सकता है
    Samsung के अंदर भी MX division (smartphone) को DS division (memory) से प्राथमिक आपूर्ति की गारंटी नहीं मिल रही
    यह निर्यात-निर्भर कोरियाई अर्थव्यवस्था के लिए ख़तरे का संकेत है

    • अगर Samsung के अंदर ही hyperscaler demand के सामने memory की स्थिर उपलब्धता नहीं बच रही, तो यह गंभीर समस्या है
    • Micron के बाज़ार से पीछे हटने का भी असर है। Kioxia जैसी कंपनियों को DRAM production पर विचार करना चाहिए

  • DRAM की कमी सिर्फ PC या phone की समस्या नहीं है
    कारें, विमान, ट्रैफिक कंट्रोल, industrial control, public infrastructure — हर सिस्टम DRAM पर निर्भर है
    चिंता इस बात की है कि इसका असर इन सभी क्षेत्रों पर कैसे पड़ेगा

    • अच्छी बात यह है कि industrial microcontrollers 45nm या उससे पुराने process nodes पर चलते हैं, इसलिए वे advanced memory से प्रतिस्पर्धा नहीं करते
      दुनिया DDR3 पर भी ठीक से चलती थी
    • एक EV में लगने वाली DRAM की मात्रा लगभग एक smartphone के बराबर होती है। इसलिए वह कीमत बढ़ने के प्रति कम संवेदनशील है

  • अच्छी बात यह है कि आजकल 4 साल पुराना इस्तेमाल किया हुआ iPhone, M series Mac, या Linux laptop भी काफ़ी काम का है
    जिन लोगों को बहुत high performance चाहिए, उनके लिए मुश्किल होगी, लेकिन ज़्यादातर लोगों के लिए खरीद 1–2 साल टालना ठीक रहेगा

    • सहमत। लेकिन self-hosting या homelab उपयोगकर्ताओं पर इसका बड़ा असर पड़ेगा
      इस पर चर्चा इस पोस्ट में भी जारी रही

  • ज़रूरत से ज़्यादा संकट-चर्चा का कोई मतलब नहीं
    अगर यह बुलबुला है, तो जल्द फूट जाएगा; अगर नहीं, तो उत्पादन खुद को ढाल लेगा

    • मुझे लगता है ज़्यादातर समस्याएँ 24 महीनों के भीतर सुलझ जाएँगी

  • आखिरकार AI data center की लागत हम सबके ज़्यादा महँगे PC, laptop और phone खरीदने से निकलेगी
    उधर AI कंपनियाँ इस बीच सस्ते contracts से मुनाफ़ा कमा लेंगी

  • यह जानना दिलचस्प है कि Crucial जैसी memory कंपनियाँ consumer products घटाकर AI पर फोकस क्यों कर रही हैं
    अगर consumer segment इतना कम मुनाफ़े वाला है, तो प्रतिस्पर्धियों को बढ़ावा देने का जोखिम उठाना समझ से बाहर है

    • Crucial ने factory output घटा रखा था, और जब AI demand अचानक बढ़ी, तो उसने AI chips की बिक्री की ओर रुख कर लिया
      AI chips consumer chips से 3–4 गुना महँगे और अधिक margin वाले हैं
      आखिरकार वजह अल्पकालिक stock price बढ़ाना और profit maximize करना है। बाज़ार में सिर्फ तीन बड़े खिलाड़ी हैं, इसलिए संरचना से ही यह नाज़ुक है
    • AI-समर्पित consumer line बनाना जोखिम भरा है
      development cycle लंबी है, demand अनिश्चित है, और AI boom के ठंडा पड़ने की संभावना भी बड़ी है