Am reprezentat capacitatea memoriei versus cerere și încerc să-mi sparg propriul model. @zephyr_z9 Îmi scapă ceva? P/E-ul anticipat de ~6 la SK Hynix pare o afacere absolută. Memorie - $MU, Samsung, Sk Hynix, $SNDK - HBM nu este utilizabil fără ambalare avansată 2.5D. Stack-urile HBM trebuie plasate lângă GPU/ASIC pe un interpositor de siliciu, apoi integrate într-un singur pachet. Acest pas este ceea ce oferă CoWoS. Dacă nu poți ambala, nu poți livra acceleratoare bazate pe HBM, chiar dacă există plăci DRAM. - Capacitatea CoWoS scalează mai lent decât ieșirea plăcilor DRAM. Extinderea CoWoS necesită unelte noi, spațiu pentru camere curate și intrări specializate în lanțul de aprovizionare (interpoși mari, substraturi avansate, procese TSV). Acestea au timpi de livrare mai lungi decât modificările de capacitate a fabricii DRAM. - Acceleratoarele AI sunt intensive din punct de vedere al pachetelor. Un singur pachet de accelerator AI poate consuma multă capacitate de CoWoS deoarece interposerele sunt mari și randamentele mai dificile. Acest lucru face ca "unitățile pe lună" efective să fie mai mici decât se așteaptă oamenii din gândirea bazată pe wafer. - Majoritatea acceleratoarelor AI de volum mare depind de CoWoS-ul TSMC. Există alternative (Samsung I-Cube/X-Cube, Intel EMIB/Foveros), dar ecosistemul și volumul de astăzi sunt cel mai concentrate în jurul CoWoS, ceea ce creează un singur punct de blocaj. - Blocajele de ambalare se propagă către aprovizionarea HBM. Furnizorii HBM pot produce plachete, dar dacă capacitatea de ambalare pentru modulele finale sau pachetele accelerator este limitată, alocarea HBM este raționalizată și pare o lipsă de aprovizionare.