Чому центри обробки даних ШІ не можуть покладатися лише на GPU? Аналіз механізмів координації пам'яті, мережі та зберігання даних

червень 2026 року, біткойн коливається біля позначки 60 000 доларів, ефіріум тримається в діапазоні 1 600 доларів, крипторинок перебуває на етапі формування дна. Але інший трек — інфраструктура центрів обробки даних для ШІ — демонструє зовсім інший рівень активності. Gartner прогнозує, що глобальні IT-витрати у 2026 році досягнуть 6,31 трильйона доларів, що на 13,5% більше, ніж у попередньому році, причому витрати на системи центрів обробки даних лідирують за темпами зростання — 55,8%. IDC очікує, що у 2026 році витрати підприємств на ШІ досягнуть 940 мільярдів доларів.

У цій гонці обчислювальних потужностей відбувається ключова зміна мислення: конкурентоспроможність ШІ-центрів обробки даних більше не визначається лише кількістю графічних процесорів та піковою обчислювальною потужністю, а дедалі більше залежить від загальної злагодженості обчислень, зберігання та мережі всередині кластера. Розуміння того, як пам'ять (Memory), мережа (Networking) та сховище (Storage) працюють разом, стає основою для оцінки інвестиційної привабливості ШІ-інфраструктури.

Стіна пам'яті: перше вузьке місце епохи великих моделей

Масштаби параметрів великих мовних моделей за останні два роки зросли експоненційно. З 2024 по 2026 рік кількість параметрів основних моделей зросла в сотні разів, а довжина контекстного вікна розширилася з десятків тисяч символів до мільйонів. Однак пропускна здатність пам'яті серверів зростає менш ніж на 15% на рік, що значно відстає від темпів зростання ШІ-бізнесу. Це серйозне невідповідність темпів оновлення програмного та апаратного забезпечення робить «стіну пам'яті» головним вузьким місцем, що стримує вивільнення обчислювальної потужності ШІ.

Так звана стіна пам'яті — це, по суті, ситуація, коли швидкість зростання обчислювальної потужності CPU/GPU набагато перевищує швидкість збільшення пропускної здатності читання/запису пам'яті та зменшення затримок. Обчислювальні чіпи працюють дуже швидко, але доступ до даних не встигає за ними, що призводить до того, що процесори значну частину часу простоюють в очікуванні. Згідно з галузевими звітами, у кластерах з десятками тисяч графічних процесорів вузьке місце введення/виведення даних призводить до того, що GPU простоюють більше 40% часу — це означає, що майже половина часу дорогі обчислювальні чіпи просто чекають на переміщення даних.

Дефіцит ресурсів пам'яті також вражає. Один сервер для логічного висновку ШІ споживає в десять разів більше DRAM і HBM, ніж традиційний сервер центру обробки даних. Майже 60% світових виробничих потужностей DRAM-пластин вже зайнято ШІ-кластерами. HBM тривалий час перебуває в стані заблокованих замовлень і дефіциту, основні виробничі потужності вже заброньовані великими клієнтами до 2026 або навіть 2027 року. Gartner зазначає, що високий попит разом із вузькими місцями пропозиції призвели до рекордного зростання цін на HBM, що зробило пам'ять високоприбутковою сферою для виробників напівпровідників.

Для подолання стіни пам'яті галузь рухається двома шляхами: по-перше, оптимізація програмного рівня з детальним плануванням та стисненням, використання таких технологій, як багаторівневе планування KV-кешу та низькобітне квантування, для активізації існуючих ресурсів зберігання; по-друге, архітектурна перебудова на апаратному рівні, включаючи ітерації HBM та впровадження нових протоколів міжз'єднання пам'яті, таких як CXL (Compute Express Link). Нова платформа HGX Rubin від Nvidia збільшила пропускну здатність пам'яті GPU в 3 рази, до 176 ТБ/с. Ці два шляхи не є замінними, а є взаємодоповнюючими схемами для спільної перебудови логіки співпраці зберігання та обчислень у всьому ланцюжку.

Мережа: «нейронна мережа» ШІ-кластера

Якщо пам'ять вирішує проблему ефективності переміщення даних у межах одного вузла, то мережа вирішує проблему потоку даних між вузлами. У великомасштабних ШІ-кластерах сотні та тисячі графічних процесорів повинні спільно виконувати завдання навчання або логічного висновку моделі. Ефективність зв'язку між GPU безпосередньо впливає на загальну швидкість навчання.

Поточне вузьке місце пропускної здатності є багаторівневим: між чіпами традиційне з'єднання на платі PCB вже не може задовольнити високі вимоги до пропускної здатності та низької затримки ШІ-чіпів; усередині стійки пропускна здатність з'єднання між серверами стає обмеженням для вертикального масштабування; між центрами обробки даних пропускна здатність та затримка довгої дистанції обмежують горизонтальне масштабування та ефективність крос-регіонального розподілу обчислювальних потужностей. За оцінками, у поточних навчальних ШІ-кластерах енергоспоживання на переміщення даних вже перевищує енергоспоживання самих обчислень.

NVLink та InfiniBand від Nvidia тривалий час домінували на ринку внутрішньокластерних з'єднань ШІ. Пропускна здатність останнього комутатора NVLink досягає 28,8 ТБ/с, що вдвічі більше, ніж у попереднього покоління. Однак цей ландшафт зазнає викликів — такі виробники, як AMD та Broadcom, просувають власні схеми з'єднань, а такі відкриті стандарти, як UALink (Ultra Accelerator Link), також прискорюють своє формування. До 2026 року ринок мереж перейшов від «монополії Nvidia» до «багатостандартної конкуренції», що висуває вищі вимоги до можливостей системної інтеграції операторів центрів обробки даних.

Сховище: від «складу» до «трубопроводу даних»

У традиційних центрах обробки даних роль сховища була «складом даних» — в основному для зберігання та архівування холодних даних. Але в ШІ-центрах обробки даних роль сховища підвищилася до «трубопроводу даних» — воно повинно з дуже високою швидкістю постійно подавати навчальні дані обчислювальним вузлам і підтримувати низькозатримне зчитування параметрів моделі в сценаріях логічного висновку.

Навчання ШІ потребує високошвидкісного зчитування величезних обсягів початкових даних, а логічний висновок потребує швидкого доступу до ваг моделі та KV-кешу. KV-кеш починає переміщуватися з HBM GPU в системну DRAM і навіть далі — у високошвидкісні SSD локального пристрою. Це означає, що межа між сховищем та пам'яттю розмивається; пристрої зберігання більше не є просто кінцевою точкою даних, а стають ключовими вузлами в трубопроводі потоку даних.

Повністю флеш-сховища замінюють традиційні жорсткі диски як основний вибір для ШІ-центрів обробки даних. Продукти повністю флеш-сховищ та нативних високошвидкісних міжмережевих з'єднань, продемонстровані компанією Zhongke Shuguang на ISC High Performance 2026, є промисловою ілюстрацією цієї тенденції. Продуктивність сховища безпосередньо визначає, чи можуть дані бути своєчасно доставлені до обчислювальних блоків, а отже, визначає коефіцієнт використання GPU.

Координація «обчислення-зберігання-мережа»: від точкових проривів до системної оптимізації

Після розуміння ролей і вузьких місць кожного з трьох компонентів значення «координації» стає зрозумілим: реальна обчислювальна потужність ШІ-центру обробки даних — це не проста сума обчислювальної потужності GPU, пропускної здатності пам'яті, пропускної здатності мережі та IOPS сховища, а ефективний результат їхньої інтеграції на системному рівні.

Постійне зростання параметрів великих моделей призводить до появи супер-ШІ-кластерів. Чи є обчислювальна потужність ефективною, більше не залежить виключно від продуктивності чіпа, а дедалі більше залежить від загальної злагодженості та ефективності обчислень, зберігання та мережі всередині кластера. Це розуміння стає галузевим консенсусом.

З точки зору промислової практики, щільне поєднання «обчислення-зберігання-мережа» стало стандартним підходом провідних виробників. Платформа scaleX AI Supercluster від Zhongke Shuguang, заснована на концепції щільного поєднання обчислень, зберігання та мережі, значно підвищила ефективність навчання та логічного висновку. Операційна система логічного висновку Dynamo 1.0 від Nvidia у поєднанні з платформою BlueField-4 CMX об'єднує багаторівневі носії, включаючи GPU, HBM, хост-системну DRAM, локальний флеш-накопичувач та віддалене сховище, автоматично розподіляючи гарячі та холодні дані, щоб зруйнувати ізольовані острови пам'яті окремих карт.

У звіті від червня 2026 року IDC прямо вказує, що конкурентна перевага в галузі ШІ змінилася: ключовим є не наявність найпотужніших обчислювальних потужностей, а те, як з найнижчою вартістю токена перетворити ШІ на стійку бізнес-здатність. А основу вартості токена становить сукупна ефективність обчислень, пам'яті, мережі та сховища.

Ринкова картина: хто отримує вигоду?

Ця промислова тенденція вже знайшла повне відображення на ринках капіталу.

З боку пам'яті, SK Hynix, безсумнівно, є найяскравішим активом 2026 року. 22 червня 2026 року акції SK Hynix злетіли на 6%, досягнувши історичного максимуму в 2 944 000 вон, обігнавши Samsung і ставши найдорожчою компанією на фондовому ринку Південної Кореї, з початку року зростання склало понад 349%. Micron також демонструє сильні результати: в останній тиждень червня квартальний звіт показав, що виручка зросла більш ніж у чотири рази порівняно з аналогічним періодом минулого року, і компанія оголосила про 16 довгострокових угод про постачання. Акції Micron зросли на 16% у день публікації звіту.

З боку мереж, акції виробника волоконно-оптичної продукції Corning досягли історичного максимуму в останній тиждень червня. Ключова роль його волоконно-оптичної продукції в ШІ-центрах обробки даних переоцінюється ринком. Замовлення Cisco на ШІ-інфраструктуру перевищили 9 мільярдів доларів.

З боку серверів та системної інтеграції, квартальна виручка Dell від ШІ-оптимізованих серверів досягла 16,1 мільярда доларів, що на 757% більше, ніж у минулому році. Supermicro займає близько 70% ринку технологій прямого рідинного охолодження.

З боку операторів центрів обробки даних, BOCOM International визначила GDS-SW та SUNEVISION як пріоритетні акції для купівлі в секторі центрів обробки даних, вважаючи, що генеративний ШІ спричинив вибухове зростання попиту. UBS також зазначає, що китайська індустрія центрів обробки даних почне значно прискорюватися з другої половини 2026 року.

Як взяти участь в інвестиціях у ШІ-інфраструктуру через платформу Gate?

Платформа Gate вже розмістила понад 12 500 акцій та ETF на ринках США, Гонконгу та Південної Кореї. Інвестори можуть використовувати єдиний рахунок для безпосередньої участі в глобальній торгівлі акціями за допомогою цифрових активів, таких як USDT, досягаючи єдиної конфігурації криптоактивів та традиційних цінних паперів.

У сфері інфраструктури ШІ-центрів обробки даних Gate охоплює повний ланцюжок активів від чіпів до додатків:

На ринку США інвестори можуть торгувати такими ключовими компаніями, як Nvidia (NVDA), AMD, Micron (MU), Broadcom (AVGO), Dell (DELL), Super Micro Computer (SMCI), Corning (GLW), Cisco (CSCO) тощо. Gate підтримує торгівлю до та після основної сесії, продовжуючи торговий період до 16×5, що дозволяє користувачам швидше реагувати на корпоративні звіти та макроекономічні дані.

На ринку Гонконгу слід звернути увагу на операторів центрів обробки даних, таких як GDS (09698.HK) та SUNEVISION (01686.HK).

На ринку Південної Кореї SK Hynix (000660.KS) є абсолютним лідером у сфері HBM; Jeju Semiconductor відіграє ключову роль у постачанні матеріалів для оптичного зв'язку ШІ-центрів обробки даних.

Торгівля акціями на Gate підтримує комісію від 0,1%, кредитне плече та спотовий режим. Користувачі з портфелем у 2 000 доларів можуть отримати ексклюзивні тарифи VIP. Для інвесторів, які бажають систематично налаштовувати свій портфель у сфері інфраструктури ШІ-центрів обробки даних, Gate надає крос-ринкову, багатоактивну інтегровану торгову здатність, знижуючи поріг для глобального розподілу технологічних активів.

Висновок

ШІ-центри обробки даних переходять від грубої ери «навалювання GPU» до точної ери «системної оптимізації». Пам'ять, мережа та сховище більше не є ізольованими компонентами інфраструктури, а є системними змінними, які разом визначають реальну продуктивність ШІ-обчислень у рамках координації «обчислення-зберігання-мережа».

Розуміння цієї логіки не тільки допомагає оцінити технологічні тенденції, але й забезпечує більш надійну аналітичну основу для інвестиційних рішень — від чіпів до пам'яті, від мережі до сховища, від серверів до операторів центрів обробки даних, переоцінка всього ланцюжка вартості тільки починається. І коли короткострокові коливання крипторинку перетинаються з довгостроковою розповіддю про ШІ-інфраструктуру, відкривається вікно для конфігурації, що охоплює цифрові активи та реальний сектор.

FAQ

Q1: Чому ШІ-центри обробки даних не можуть просто вирішити проблему обчислювальної потужності, додаючи більше GPU?

GPU — це лише кінцевий пристрій для виводу обчислювальної потужності; його ефективність значною мірою залежить від того, чи може пропускна здатність пам'яті своєчасно постачати дані, чи може мережа ефективно координувати паралельну роботу кількох карт, і чи може сховище швидко реагувати на читання/запис величезних обсягів даних. У кластерах з десятками тисяч GPU вузьке місце введення/виведення даних призводить до того, що GPU простоюють більше 40% часу — просте накопичення GPU без вирішення координації цих трьох компонентів призводить до величезних втрат обчислювальної потужності.

Q2: Чому HBM такий дефіцитний?

HBM (високопропускна пам'ять) є стандартною пам'яттю для ШІ-чіпів. Її виробничий процес складний, а цикл розширення виробничих потужностей перевищує два роки. У 2026 році попит на логічний висновок ШІ перевищив попит на навчання, що додатково стимулювало попит на HBM та DRAM великої ємності. Основні виробничі потужності вже заброньовані великими клієнтами до 2026 або навіть 2027 року, що робить короткострокову еластичність пропозиції дуже обмеженою.

Q3: Яка основна логіка інвестування в інфраструктуру ШІ-центрів обробки даних?

Основна логіка полягає в переході від «домінування навчання» до «вибуху попиту на всьому стеку». Чотири технологічні гіганти — Microsoft, Google, Amazon та Meta — у 2026 році разом витратять на капітальні вкладення в ШІ-інфраструктуру до 725 мільярдів доларів. Такий обсяг фінансування не може бути поглинений одним сектором; весь ланцюжок — від чіпів, пам'яті, мережі до операторів центрів обробки даних — перебуває в циклі структурного отримання вигоди.

Q4: Як торгувати акціями, пов'язаними з ШІ-центрами обробки даних, на платформі Gate?

Gate вже розмістив понад 12 500 акцій та ETF на ринках США, Гонконгу та Південної Кореї. Користувачі можуть вносити цифрові активи, такі як USDT, і торгувати основними активами ШІ-інфраструктури, такими як Nvidia, Micron, SK Hynix, на єдиному рахунку, з підтримкою торгівлі до та після основної сесії, кредитного плеча та спотового режиму, з комісією від 0,1%.

Q5: Які ризики інвестування в інфраструктуру ШІ-центрів обробки даних?

Основні ризики включають: по-перше, невідповідність попиту та пропозиції може призвести до тимчасового надлишку — BOCOM International зазначає необхідність уваги до можливих періодичних дисбалансів попиту та пропозиції та коливань оцінок у довгостроковій перспективі; по-друге, питання стійкості капітальних витрат гіпермасштабних хмарних провайдерів — JPMorgan зазначає, що темпи зростання капітальних витрат у 2025-2026 роках значно перевищують темпи зростання фактичного доходу, що створює тиск на грошові потоки; по-третє, геополітичні фактори та експортний контроль можуть порушити ланцюжок постачання передових чіпів.