semianalysis

Сообщение ChainCatcher, SemiAnalysis выпустил новый выпуск подкаста, в котором отмечается, что SK Hynix и Micron продолжают сталкиваться с проблемами в достижении максимальной скорости HBM4. В частности, SK Hynix пришлось переработать свои базовые чипы, что привело к задержкам в поставках HBM4 для платформы NVIDIA Rubin.На данный момент Samsung обладает лучшей технологией HBM4. Broadcom традиционно сильно зависит от Samsung для своих поставок HBM. Показатели Samsung в поколении HBM3E были неудовлетворительными, что создало недостаток для ASIC Broadcom. Тем не менее, сейчас Samsung с HBM4 опережает своих конкурентов, и эта же цепочка поставок стала преимуществом для Jalapeño.

Сообщение ChainCatcher, независимое исследовательское учреждение в области полупроводников и ИИ SemiAnalysis опубликовало глубокий отчет по безопасности Neocloud (новый облак), раскрывающий множество межарендных уязвимостей, обнаруженных в ходе тестирования ClusterMAX 3. В ходе четырехмесячного тестирования, охватывающего 25 поставщиков и 32 кластера, команда смогла реализовать несколько случаев удаленного выполнения кода (RCE) между арендаторами, используя только известные уязвимости и проверки базовой конфигурации. Пострадавшими оказались банки, телекоммуникационные компании, университеты, исследовательские учреждения, лаборатории ИИ и даже разведывательные органы одной из стран.Типичные проблемы включают: совместное использование контрольной плоскости Kubernetes, что приводит к взаимному доступу к метаданным арендаторов, побег контейнеров, раскрытие управленческой сети BMC/IPMI, некорректная конфигурация ключей безопасности InfiniBand (P_Key, SA_Key, M_Key), отсутствие усиления режима доверия по умолчанию для BlueField DPU, использование ключей API уровня бога в панели мониторинга Grafana, отсутствие изоляции VXLAN в передней сети и т.д. В отчете особенно подчеркивается случай каскадной уязвимости: ошибка конфигурации общего vCluster в сочетании с устаревшей версией программного обеспечения, в конечном итоге завершила проверку POC межарендного RCE в течение рабочего дня.Стоит отметить, что отчет ставит под сомнение мейнстримное утверждение о том, что "ИИ кардинально изменил ритм кибербезопасности": статистика CVE по драйверам GPU Nvidia, CUDA, PyTorch, Kubernetes, Docker и ядру Linux показывает, что после распространения моделей кодирования ИИ не произошло значительного роста уязвимостей, большинство данных подтверждают "гипотезу о неизменности". В отчете также подробно описывается инцидент с атакой агента OpenAI на Hugging Face, когда ИИ-агент использовал доску объявлений, созданную через Artifactory, для повышения привилегий на уровне кластера, что продолжалось с мая по июль, прежде чем было полностью обнаружено. При создании проверки POC для уже известных уязвимостей команда обнаружила, что Claude Fable и GPT-5.6 Sol часто отказывают в запросах, связанных с безопасностью, и в конечном итоге в основном полагалась на такие открытые модели, как DeepSeek V4, Kimi K3 и GLM-5.2.SemiAnalysis утверждает, что основной проблемой в индустрии Neocloud (новый облак) является не новые риски, связанные с ИИ, а длительное отсутствие базового управления патчами, изоляции арендаторов и проектирования безопасности, предлагая поставщикам создать автоматизированную систему мониторинга безопасности и исправить архитектурные модели, которые могут раскрыть всех пользователей из-за единой точки отказа.

Сообщение ChainCatcher, исследователи P Equity Research и SemiAnalysis, включая Ника Дойла, обсуждают высокобандwidth флэш-память HBF в X Space. Ник отметил, что в настоящее время слишком рано судить о том, насколько может сократиться премия по стоимости HBF относительно HBM, так как существующие данные в основном исходят от производителей, например, Sandisk утверждает, что стоимость за бит составляет примерно одну восьмую от HBM. Уровень выхода, тестирование и другие факторы будут улучшаться с увеличением масштаба, но структурные затраты, такие как TSV, стековые технологии и режимы pSLC, будут существовать постоянно, а долговечность является ключевой неизвестной; если износ превысит ожидания, это приведет к увеличению затрат.Сценарии применения HBF узки, они предназначены только для AI-выводов, особенно для моделей MoE с низким объемом пакетирования и длинным контекстом, и не являются заменой HBM. Фактическая цель по пропускной способности составляет около 1,6 ТБ/с, что соответствует уровню HBM3E, подходит для последовательного чтения для загрузки весов модели, более соответствующей потребностям небольшого количества GPU в локальных или частных компаниях, а не для сценариев с очень высокой пропускной способностью. Надежность охлаждения еще не решена, флэш-память рядом с GPU при высокой температуре будет ускорять деградацию, меры по разделению UCIe и ежедневному обновлению еще не были проверены.Что касается производства, Sandisk/Kioxia обладают опытом в 3D NAND, а SK Hynix дополняет возможности стековой технологии HBM, но массовое производство еще предстоит подтвердить. В целом, рынок хранения данных движется к специализированной сегментации, нехватка NAND, как ожидается, продлится до 2028 года, HBF может еще больше повлиять на спрос и предложение.

Сообщение ChainCatcher, основатель SemiAnalysis Дилан Пател в последнем подкасте предсказал, что к 2028 году OpenAI и Anthropic могут занять 70% до 80% нового AI вычислительного потенциала в мире, а общий масштаб вычислительной мощности может превысить 100 ГВт. Пател отметил, что обе компании в настоящее время занимают около 30% от ежегодного прироста вычислительной мощности в мире, и этот процент продолжает быстро расти.Пател указал, что бизнес-модель передовых AI лабораторий меняется, эффективность производства AI вычислительной мощности значительно увеличивается, и текущий доход Anthropic на каждый мегаватт вычислительной мощности составляет около 50 миллионов долларов, и может вырасти до 100 миллионов долларов. Это позволяет OpenAI и Anthropic закупать или арендовать вычислительную мощность по высокой цене от 25 до 50 миллионов долларов за мегаватт.Пател ожидает, что с 2024 по 2029 год глобальные капитальные затраты, связанные с AI, достигнут около 11 триллионов долларов, из которых более 5 триллионов долларов необходимо будет финансировать за счет долгового финансирования. Поскольку потенциальная доходность AI инфраструктуры значительно выше, чем в традиционных отраслях, технологические гиганты могут согласиться на более высокие затраты на финансирование, что приведет к росту общих кредитных ставок и окажет давление на оценку традиционных активов и экономики с высоким уровнем задолженности. Кроме того, Пател считает, что в будущем новый вычислительный потенциал может быть не в первую очередь использован для предоставления услуг моделирования, а скорее направлен на внутренние исследования и самоулучшение моделей в AI лабораториях.

Сообщение ChainCatcher, SemiAnalysis опубликовал, что Nvidia Rubin Ultra будет оснащен 192 ГБ HBM4 8-hi памяти. Это не только значительно ниже первоначально запланированных 1 ТБ HBM, но даже меньше, чем стандартная версия Rubin с объемом 288 ГБ.Причины сокращения конфигурации HBM до примерно одной пятой от первоначальной включают: отмену схемы с четырьмя кристаллами Rubin Ultra, в результате чего количество кубов уменьшилось до 8; высота стеков снижена с 16-hi до 8-hi; и используется HBM4 с 24 Гб кристаллами, а не HBM4E с 32 Гб кристаллами. В дальнейшем может быть выпущена обновленная версия 8-hi HBM4E.

Сообщение ChainCatcher, SemiAnalysis опубликовал, что протестировал пакет Claude за 200 долларов в месяц от Anthropic, который при исчерпании соответствующих лимитов в долгосрочных задачах может генерировать токены на сумму до 8000 долларов в месяц; в то время как пакет OpenAI за 200 долларов в месяц при исчерпании всех недельных лимитов может достигать максимальной стоимости токенов около 14000 долларов в месяц.Тестирование завершилось в июне этого года. SemiAnalysis отметил, что высокие подписные планы обеих компаний в условиях интенсивного использования фактически позволяют использовать модели на сумму, значительно превышающую стоимость самой подписки.

Сообщение ChainCatcher, согласно данным SemiAnalysis, в Q2 2026 года доля ARR Anthropic от косвенных каналов (Bedrock, Foundry, Gemini Agent Enterprise) уже превысила 40%, при этом API и B2B принесли большую часть нового дохода. Модели монетизации косвенных каналов отличаются от прямого дохода, облачные провайдеры обычно взимают плату за IaaS или делят доход, лаборатории учитывают валовый ARR, но связанные с этим расходы отражаются в затратах на продажи и маркетинг, а косвенные каналы требуют точного анализа распределения вычислительных мощностей на уровне каждой отдельной сделки.

Сообщение от ChainCatcher, согласно подкасту SemiAnalysis, Anthropic из-за давления со стороны регуляторов установила крайне строгие классификаторы для публичной версии своей флагманской модели Mythos под названием Fable. Пользователи, пытающиеся выполнить определенные действия, будут немедленно понижены до модели Opus, и в диалоге нельзя будет отменить действия. Основатель SemiAnalysis Дилан Пател заявил, что ограничения классификаторов "слишком жесткие", и даже внутренние сотрудники не могут выполнять обычные задачи с их помощью.В подкасте упоминается, что модель Mythos была обучена еще в феврале, но Anthropic выпустила ее под именем Fable только в мае. Джордан в обсуждении отметил, что, насколько ему известно, Mythos 2 завершила обучение, но не была выпущена, и внутренние команды разработки, как считается, продолжают итерации. Аналитики считают, что ранее Anthropic долго призывала к регулированию, но теперь, когда регулирование вступило в силу, это ограничивает темпы выпуска собственных моделей. Аналогично, OpenAI также откладывает публичный выпуск следующего поколения моделей, но внутреннее обучение продолжается, и разрыв в возможностях между внутренними моделями и публичными моделями может продолжать расширяться.

Сообщение ChainCatcher, исследовательская организация SemiAnalysis опубликовала анализ, в котором говорится, что SpaceX ожидает завершить строительство примерно 10GW мощности центров обработки данных с ИИ до конца 2027 года. Если 50% из них будет использовано для сервисов вывода, при расчете годового дохода более 100 миллиардов долларов на каждый GW, годовой доход может достигнуть 300 миллиардов долларов. Генеральный директор SpaceX Илон Маск в первом финансовом отчете заявил, что "по консервативным оценкам" в 2027 году будет добавлено 6-8GW, фактически это может превысить 10GW.Симулятор вывода SemiAnalysis показывает, что при запуске на кластере GB300 по текущей цене новых облачных услуг (около 3 долларов за GPU в час) годовой доход компаний, работающих с передовыми моделями, таких как OpenAI и Anthropic, может превышать 100 миллиардов долларов на каждый GW, а годовые затраты составляют около 12 миллиардов долларов. Microsoft, имея полный доступ к моделям OpenAI и не неся затрат на обучение, также может получить аналогичный доход. Анализ показывает, что с 2026 года Microsoft подписала контракты на 10GW центров обработки данных (общая стоимость более 300 миллиардов долларов) с 90-дневным сроком отмены, что значительно снижает риски подписания.Что касается хода строительства SpaceX, SemiAnalysis считает, что Маск значительно сократит сроки строительства, используя газовые генераторы на месте, обходя крупные трансформаторы, проводя параллельные работы и сокращая процесс наладки. Электростанция в Southaven, штат Теннесси, расширилась с 27 турбин (около 495MW) в феврале до 69 турбин (1.7GW) в июле, проект "MiniHard" может быть завершен за примерно 5 месяцев с мощностью 450-500MW. Однако цель в 10GW все еще сталкивается с множеством вызовов, таких как одобрение земельных участков, поставка газа и доставка оборудования. Этот анализ основан на моделировании, фактическая реализация все еще имеет неопределенности.

Сообщение ChainCatcher, исследовательская организация SemiAnalysis опубликовала анализ, в котором указано, что Google DeepMind больше не принадлежит к передовым лабораториям ИИ. На прошлой неделе соучредитель DeepMind Демис Хасабис вышел из повседневной деятельности, главный научный сотрудник Google Джефф Дин и совместный руководитель Gemini Ориол Виньялс и другие ключевые участники покинули компанию, создав новую лабораторию Discovery Loop. Анализ показывает, что внутренняя борьба Google между Gemini и GCP за распределение вычислительных мощностей закончилась победой GCP.SemiAnalysis заявила, что Gemini 3.5 Pro была отменена, производительность Gemini 3.6 Flash уступает китайским ведущим открытым моделям и Grok 4.5, в настоящее время Gemini упала на 8 или 9 место в рейтинге больших моделей. В то же время GCP активно продает TPU конкурентам, таким как Anthropic, за последние 9 месяцев было заключено долгосрочных контрактов на аренду и продажу сотен тысяч TPU. Модель Tokenomics оценивает, что собственный ARR Gemini составляет около 12 миллиардов долларов, в то время как к концу 2027 года доходы GCP от сторонних облачных AI услуг превысят 73 миллиарда долларов, а продажи TPU систем принесут более 120 миллиардов долларов. Последний квартальный рост GCP составил 82%, ожидается, что к 2027 году он ускорится до более чем 100% благодаря продажам TPU систем, что принесет Google около 3 долларов на акцию.

Сообщение ChainCatcher, согласно данным SemiAnalysis, AMD в конце прошлого года и начале этого года заключила соглашение о варрантах на основе производительности с Meta и OpenAI. Варранты будут распределяться поэтапно в зависимости от закупок и развертывания обеими компаниями до 6GW графических процессоров AMD Instinct, при этом цена акций AMD должна превысить ступенчатую цель (до 600 долларов).С ростом цены акций AMD с примерно 200 долларов в начале 2026 года до текущих 500-600 долларов, SemiAnalysis оценивает, что капитальные затраты на графические процессоры Meta и OpenAI снизились с примерно 2.15 долларов/час и 2.50 долларов/час до примерно 1.60 долларов/час и 1.75 долларов/час соответственно. Если цена акций AMD вырастет до 600-700 долларов, капитальные затраты на сами графические процессоры приблизятся к нулю; если она преодолеет 1000 долларов, то общие капитальные затраты всего кластера (включая серверы, сети и ЦП и т.д.) для обеих компаний фактически станут нулевыми. Этот анализ основан на предположении линейного распределения и условии полной развертки мощности в 6GW, конкретные условия варрантов еще не были опубликованы.

Сообщение ChainCatcher, исследовательская организация в области полупроводников SemiAnalysis опубликовала, что ожидается, что Nvidia во второй половине этого года (то есть во второй половине финансового года 2027) столкнется с огромным ростом производственных мощностей, и доходы от ее бизнеса по вычислениям в центрах обработки данных, как ожидается, будут на 20% выше текущих рыночных консенсусных прогнозов.Данная организация отметила, что ранее отложенные из-за технических проблем с HBM4 новые чипы архитектуры Rubin от Nvidia теперь имеют решенные проблемы, и начальные запасы поставок подложек уже завершены, что позволяет перейти к этапу массового производства.Кроме того, SemiAnalysis подчеркивает, что ее прогнозные данные основаны на глубоком исследовании всей цепочки поставок, охватывающем от поставок материалов, производства подложек, компонентов, интеграторов серверов до крупных облачных сервисов и передовых AI лабораторий. Модель отслеживания также охватывает таких основных участников экосистемы AI, как Broadcom, AMD, MediaTek и Marvell.

Сообщение ChainCatcher, исследовательская организация в области полупроводников SemiAnalysis опубликовала последний анализ, в котором указано, что китайская компания Changxin Storage (CXMT) явно стала четвертым по величине производителем DRAM в мире. Несмотря на то, что ее производственные мощности и денежные потоки продолжают расти, организация считает, что Changxin Storage по-прежнему сталкивается с множеством вызовов в области оборудования, технологий и рынка, и в краткосрочной перспективе не завершит текущий "суперцикл" хранения.Что касается конкретных вызовов, экспортные ограничения на современное оборудование для производства полупроводников (такие как EUV, современные системы травления и инструменты TSV) серьезно ограничивают расширение Changxin в более современные технологии и области высокоскоростной памяти (HBM); хотя отечественное оборудование (например, Zhongwei Company, Northern Huachuang и др.) в определенной степени снизило давление, оно не может полностью решить проблемы интеграции и узкие места по выходу на рынок, что приводит к тому, что ее технологии все еще отстают от ведущих производителей на несколько поколений. Кроме того, доля рынка Changxin в настоящее время по-прежнему сильно сосредоточена на китайском рынке, а глобальная экспансия ограничена геополитикой и желанием клиентов диверсифицировать цепочки поставок.В ответ на опасения рынка о том, что Changxin может "ударить по глобальному рынку дешевыми чипами", SemiAnalysis прояснила, что в настоящее время на рынке DRAM существует серьезный структурный дефицит, и увеличение мощностей Changxin может даже не полностью удовлетворить внутренний спрос в Китае. Фактически, цены на китайские чипы памяти также резко возросли, что соответствует глобальной тенденции роста, и Changxin также является бенефициаром дефицитной премии. Таким образом, Changxin Storage следует рассматривать как долгосрочную структурную конкурентную силу, в условиях ускоренного спроса на ИИ и ограниченного предложения, в краткосрочной перспективе она не сможет поколебать основы суперцикла, доминируемого ведущими производителями.