Цены на память HBM4 взлетели до небес: 1 ГБ стоит более 10000 рублей

В видеокартах для искусственного интеллекта (ИИ) производительность зависит не только от графического процессора, но и от чипа памяти HBM. В следующем году на рынке ожидается появление множества новых GPU с памятью HBM4, и цены на них снова резко вырастут.

Технология HBM была официально внедрена в серийное производство на видеокартах AMD Fury около 10 лет назад. Широкое распространение на рынке ЦОД она получила лишь в последние годы. На сегодня разработано четыре поколения стандартов, среди которых наиболее распространены HBM3/3e и готовящийся к выпуску HBM4.

Производительность и ёмкость каждого поколения стремительно растут, а вместе с ними увеличивается и стоимость. Если взять для примера 1-гигабитные чипы, то цена HBM2/2e составляла около 8 долларов, HBM3 — 10 долларов, а HBM3e — 12 долларов.

Однако такая цена была актуальна два года назад. В 2025 году чипы HBM3 стоят уже 8,1 доллара, а HBM3e — 13,6 доллара. Массовое производство HBM4 официально начнётся в этом году, и цена чипов составит 16 долларов.

Стоимость ёмкости 1 ГБ составляет 128 долларов (~10240 рублей). Это средняя цена, которая может варьироваться в зависимости от производителя.

В следующем году цена на 1-гигабитные чипы может снизиться до 15,1 доллара, но общая стоимость памяти останется очень высокой. Это связано с тем, что объём памяти в ИИ-видеокартах эпохи HBM4 часто превышает 300 ГБ, а в серии AMD MI450 достигает 432 ГБ. Стоимость только модулей HBM в такой карте может достигать 50 000 долларов (~4 млн рублей), что дороже, чем сам графический процессор.

Ожидается, что ёмкость следующего поколения, HBM4e, достигнет уровня 1 ТБ, а стоимость только памяти превысит 100 000 долларов (~8 млн рублей).

Приведённый анализ рассматривает лишь вопрос стоимости. На самом деле, у HBM также существуют проблемы с энергопотреблением и тепловыделением. Чем больше интегрированная ёмкость и количество слоёв в стеке, тем выше энергопотребление, которое может превысить потребление самого GPU и, как следствие, увеличить эксплуатационные расходы дата-центра.

Высокоскоростная память HBM (High Bandwidth Memory) стала ключевым компонентом для современных вычислений, особенно в области машинного обучения. Её высокая цена и сложность производства являются одними из факторов, ограничивающих доступность мощных ИИ-ускорителей для широкого круга пользователей.