Paměť se dostává do centra AI boomu.
Zatímco první fázi rozvoje generativní umělé inteligence ovládaly především grafické procesory, nástup autonomnějších AI agentů výrazně zvyšuje nároky na operační paměť i datová úložiště. Na tento trend nyní upozornil také Elon Musk.
Vývoj může být významný pro výrobce paměťových technologií, jako jsou Micron Technology (MU), Sandisk (SNDK) a SK Hynix (SKHY). Jejich akcie za poslední roky výrazně posílily, ale po červencové korekci se stále nacházejí přibližně 15 až 30 % pod červnovými maximy.
Paměťové čipy přitom přestávají být vnímány pouze jako standardizovaná komodita. Rostoucí nároky AI systémů posouvají význam specializovaných pamětí s vysokou kapacitou a propustností, jejichž výroba je technologicky i kapitálově náročnější.
AI agenti dramaticky zvyšují nároky na paměť
Pozornost investorů přitáhla Muskova reakce na příspěvek na síti X, podle kterého je v éře agentní AI hlavním omezením právě paměť, nikoli samotný výpočetní výkon. Musk na tvrzení stručně reagoval slovy „Few realize this“, tedy že si tuto skutečnost uvědomuje jen málokdo.
Rozdíl oproti první generaci AI aplikací je zásadní. Klasická generativní AI pracovala převážně s jednotlivými požadavky uživatele. Systém obdržel prompt, provedl výpočet a vygeneroval odpověď. V takovém prostředí hrály dominantní roli GPU a jejich schopnost paralelně provádět obrovské množství výpočtů.
Agentní AI funguje komplexněji. Systémy mají samostatně plánovat, používat externí nástroje, získávat data, vyhodnocovat výsledky a podle nich upravovat další postup. Jeden úkol tak může zahrnovat dlouhou sérii navazujících operací.
Každá aktivní instance AI agenta přitom potřebuje uchovávat informace o aktuálním stavu, kontextu a předchozích krocích. Paměť je potřeba také pro výstupy externích nástrojů, fronty úloh, izolovaná výpočetní prostředí, vektorové databáze nebo samotný provoz operačních systémů.
To znamená, že s rostoucím počtem AI agentů neroste pouze potřeba výpočetního výkonu. Prudce se zvyšuje také množství paměti potřebné k tomu, aby všechny tyto procesy mohly současně fungovat.
Pokročilé DRAM a NAND získávají na významu
Pro Micron Technology (MU) a SK Hynix (SKHY) je důležité, že agentní AI nepotřebuje pouze větší množství běžné DRAM. Stále větší roli hrají specializované paměti s vysokou kapacitou a propustností.
Typickým příkladem je high-bandwidth memory neboli HBM. Výroba těchto pokročilých pamětí vyžaduje podle výrobců minimálně trojnásobné množství kapitálového vybavení na jeden bit ve srovnání s tradiční serverovou DRAM.
Výrobci proto nemohou nabídku navyšovat stejným tempem, jakým roste poptávka. Kombinace omezené výrobní kapacity a rychle rostoucích požadavků AI infrastruktury přispěla k prudkému růstu cen DRAM.
Významnou roli získává také NAND flash, tedy paměť používaná především v SSD úložištích. Ta sice nedosahuje rychlosti DRAM, dokáže však uchovávat informace i bez napájení a nabízí výrazně levnější kapacitu pro rozsáhlá datová úložiště.
To je důležité například pro dlouhé kontextové řetězce AI agentů. Systémy potřebují průběžně uchovávat velké množství informací, které není efektivní držet výhradně v nejdražší a nejrychlejší paměti.
Micron i SK Hynix vyrábějí DRAM i NAND, zatímco Sandisk (SNDK) představuje mnohem koncentrovanější expozici vůči NAND flash. Pokračující rozšiřování AI inference tak může podporovat poptávku napříč několika segmenty paměťového trhu.
Inference může prodloužit současný paměťový cyklus
Klíčovým rozdílem mezi trénováním modelů a jejich masovým používáním je potenciální rozsah inference. Trénink nejpokročilejších AI modelů sice vyžaduje obrovské množství výpočetních zdrojů a paměti, ale jde o relativně jasně vymezený proces.
Pokud se však AI agenti stanou běžnou součástí firemních procesů a každodenního života spotřebitelů, mohou běžet nepřetržitě a neustále pracovat s novými daty. To znamená opakované čtení, zapisování a uchovávání stále většího množství kontextu.
Odhady dalšího růstu jsou mimořádně vysoké. Do roku 2030 by agentní AI mohla spotřebovávat přibližně 120 biliard tokenů měsíčně, což by odpovídalo zhruba 24násobku úrovně ze začátku roku 2026.
Takový vývoj by znamenal dlouhodobý tlak na rozšiřování paměťové infrastruktury. Nová výrobní kapacita by sice měla výrazněji přicházet na trh kolem roku 2028, otázkou ale zůstává, zda bude její růst dostatečný vzhledem k tempu poptávky.
Právě zde se nachází hlavní argument pro pokračování současného růstového cyklu. Paměťový průmysl byl historicky velmi cyklický. Vysoké ceny motivovaly výrobce k rozšiřování kapacity, následný přebytek nabídky stlačil ceny a celý cyklus se opakoval.
Agentní AI však může současný cyklus prodloužit, pokud bude spotřeba paměti růst dostatečně rychle na to, aby absorbovala novou nabídku. Pro Micron, Sandisk a SK Hynix by to znamenalo pokračující podporu ze strukturálního růstu AI infrastruktury i po mimořádně silném období posledních let.
