Собрать компьютер станет дороже: Micron закрывает бренд Crucial ради искусственного интеллекта

Производитель принял стратегическое решение отказаться от рынка домашних ПК, чтобы направить все ресурсы на обеспечение потребностей гигантов индустрии искусственного интеллекта, требующих колоссальных объемов памяти, объясняет 24 Канал со ссылкой на заявление компании Micron.

Смотрите также Теперь их три: Microsoft выпустила свои традиционные уродливые свитера

Почему закрытие Crucial это очень плохая новость?

Решение Micron "убить" бренд Crucial стало настоящим шоком для энтузиастов и тех, кто самостоятельно собирает компьютеры, информирует The Verge.

В своем заявлении компания четко обозначила приоритеты: сворачивание потребительского бизнеса позволит "улучшить поставки и поддержку крупных стратегических клиентов в быстрорастущих сегментах, ". Под этим эвфемизмом скрываются прежде всего разработчики искусственного интеллекта.

Ситуация на рынке памяти уже сейчас является критической из-за "аппетита" нейросетей. Например, OpenAI заключила соглашения с Samsung и SK Hynix на поставку до 900 000 модулей DRAM ежемесячно для своего проекта Stargate.

Почему все переходят на ИИ?

Главная причина перехода – это деньги. Сейчас на рынке происходит что-то вроде "золотой лихорадки", где все пытаются удовлетворить все большие аппетиты ИИ.

В отличие от рынка ИИ, рынок потребительской электроники (ПК, ноутбуки, смартфоны) стагнирует и имеет низкую маржинальность. Память для обычных пользователей стала "товаром широкого потребления" (commodity), где конкуренция идет за каждый цент, а прибыли минимальны. Зато сегмент ИИ готов платить любые деньги за высокопроизводительную память.

Компании вроде OpenAI, Google или Microsoft не торгуются за цену, когда речь идет об обучении моделей уровня GPT-5. Для производителей памяти, таких как Micron, SK Hynix и Samsung, продажа серверной памяти приносит в разы больше чистой прибыли, чем продажа миллионов планок для домашних ПК.

Но производители не могут просто нарастить производство, чтобы удовлетворить все рынки. Дело в том, что производство памяти для ИИ – это не просто штамповка тех же чипов в большем количестве. Искусственный интеллект требует специфической памяти HBM (High Bandwidth Memory). Это технология, где чипы памяти физически складывают друг на друга в "башни", соединяя их сквозными проводниками (TSV).

Этот процесс гораздо более сложный и очень ресурсозатратный:

• Прежде всего он отличается высоким уровнем расхода кремния. Для изготовления одного модуля HBM3E требуется втрое больше кремниевых пластин, чем для аналогичного объема обычной DDR5.
• Оборудование, которое могло бы штамповать тысячи дешевых SSD, теперь занято медленным и сложным процессом создания дорогостоящей HBM.
• Поскольку количество заводов и кремниевых пластин ограничено, производители физически не могут удовлетворить оба рынка одновременно. Приходится выбирать, и выбор падает на более прибыльный сектор.

Как это ударит по компьютерной индустрии и кошелькам пользователей?

Теперь, когда с рынка исчезает один из ключевых игроков, который производил доступную память для обычных людей, глобальный дефицит только усилится.

Последствия уже ощутимы:

• Рост цен: Компании CyberPowerPC, Framework и даже производители микрокомпьютеров Raspberry Pi уже сталкиваются со скачком стоимости комплектующих.
• Изменение комплектаций: HP намекнула, что из-за дороговизны памяти придется или поднимать цены на устройства, или устанавливать в них меньший объем ОЗУ.

В то же время Micron продолжит отгружать продукцию Crucial до конца февраля 2026 года, как отмечает VideoCardz. Также компания обещает сохранить гарантийное обслуживание и поддержку для уже приобретенных товаров, поэтому владельцам дисков и памяти этого бренда пока не стоит волноваться о сервисе.

Сколько это еще продлится?

Как бы ни печально было это признавать, но все только начинается. Прожорливость нейросетей растет. Масштабы потребления памяти в сфере ИИ несравнимы с обычными компьютерами.

Современный игровой ПК имеет в среднем 32 ГБ оперативной памяти. Один серверный ускоритель Nvidia H100 имеет на борту 80 ГБ сверхбыстрой памяти, а в одном дата-центре таких ускорителей работают десятки тысяч.

Обучение одной большой языковой модели требует петабайтов данных, постоянно загружаемых и выгружаемых из памяти. Скорость обмена данными здесь критичнее объема, поэтому старая архитектура памяти просто не справляется.

Это создает бездонный спрос, который гарантирует производителям памяти заказы на годы вперед, тогда как рынок ПК остается нестабильным и зависимым от экономических кризисов.