pamięć AI

Pamięć coraz częściej staje się ograniczeniem dla akceleratorów AI. Milionowe konteksty, rosnące modele i obsługa wielu użytkowników sprawiają, że bufor KV może wymagać setek gigabajtów pamięci. HBM4 zapewnia dużą przepustowość i pojemność, SRAM jest znacznie szybszy, ale kosztowny i mały. Na Hot Chips 2026 d-Matrix pokazało Raptor, układ, który łączy DRAM z logiką w jednym stosie. Ma to łączyć pojemność, szybkość i efektywność energetyczną.

Samsung od lat przekonuje, że zamierza odzyskać pozycję lidera rynku pamięci. Podczas FMS 2026 w Santa Clara zaprezentował technologie, które mają wyznaczyć kierunek rozwoju kolejnych generacji układów. Od pamięci NAND z ponad 400 warstwami po architekturę zHBM, w której stos HBM trafia bezpośrednio na akcelerator AI. Choć dziś to SK hynix wyznacza tempo w segmencie HBM4, Samsung liczy, że następna generacja odwróci układ sił.

Na AI Summit w San Francisco padła kwota, która jeszcze dwa lata temu brzmiałaby jak żart: ponad pół biliona dolarów. Tyle mają być warte plany NVIDII i południowokoreańskiego SK Group, na razie ujęte w listach intencyjnych, a nie w kontraktach. W tle stoi SK Telecom, zapowiadający budowę gigantycznej infrastruktury obliczeniowej w Korei, oraz SK hynix, który ma dać NVIDII coś, czego firmie brakuje najbardziej, czyli stabilne dostawy pamięci.

ChatGPT przechodzi rewolucję. Zyskuje on zdolność zapamiętywania informacji z poprzednich rozmów. Nowa funkcja pamięci ma na celu lepsze dostosowanie odpowiedzi do użytkownika, ale budzi również pytania o granice prywatności i bezpieczeństwo danych. Czy to krok w stronę bardziej inteligentnej i pomocnej AI, czy też początek ery cyfrowej inwigilacji? Przyjrzyjmy się bliżej temu, co oznacza ta zmiana dla przyszłości interakcji człowieka z maszyną.