Kung bakit tumataas ang presyo ng memory chip na presyo ng dram nand

Pag - unawa sa Memory Supercycle noong AI Erang

Habang lumilipat ang industriya sa 2026, ang pandaigdigang sektor ng teknolohiya ay pumapasok sa inilarawan ng maraming mga analista bilang isang supercycle ng memorya. Hindi tulad ng mga nakaraang siklo ng pagpepresyo na hinihimok pangunahin ng panandaliang supply at pagbabago ng demand, Ang yugtong ito ay sumasalamin ng mas malalim na mga pagbabago sa istruktura sa kung paano ginawa ang memorya, inilalaan, at natupok.

Mula sa mga PC at smartphone hanggang sa mga AI server at matalinong terminal, tumataas ang mga presyo ng DRAM at NAND ay nakakaimpluwensya ngayon sa buong ecosystem ng hardware - kabilang ang AI interactive na mga whiteboard na ginamit sa edukasyong pakikipagtulungan at enterprise.

Maraming mamimili ang nagsisimulang magtanong:

Bakit tumataas ang mga presyo ng hardware kahit na may mga katulad na pagtutukoy?

Bakit ang ilang mga timeline ng paghahatid ay nagiging mas mahaba?

Paano nakakaapekto ang mga presyo ng memorya ng AI interactive na mga whiteboard na partikular?

Upang masagot ang mga katanungang ito, mahalagang maunawaan kung paano muling binabago ng AI ang pangangailangan ng memorya sa buong mundo.

Ang Memorya ay Naging Pangunahing mapagkukunan sa Panahon ng AI

Sa mga tradisyunal na aparato, ang memorya at imbakan ay mga sumusuporta sa bahagi. Sa mga sistemang pinapatakbo ng AI, ang mga ito ay pundasyonal.

Ang mga trabaho ng AI ay umaasa nang mabilis sa mabilis na pag-access ng data, caching, at pagkalkula ng real-time. Kinakailangan nito:

• Mas malaking kapasidad ng memorya
• Mas mataas ang bandwidth
• Mas mabilis na pagbabasa / pagsulat ang mga bilis
• Matatag na pagganap ng caching datas

Sa simpleng mga termino:Ang AI ay kumakain ng memorya bilang agresibo tulad ng pagkonsumo ng lakas sa computing.

Ang isang aparato na tumatakbo ng mga advanced na tampok na AI ay maaaring mangailangan ng maraming beses na mas maraming mga mapagkukunan ng memorya kaysa sa isang karaniwang matalinong aparato.

Ang pagbabago na ito ay pangunahing nagbabago ng mga pattern ng hinihingi ng memorya sa mundo.

Tatlong Pangunahing Mga Driver sa Likod ng Rising DRAM at NAND Presyos

1) Kapasidad ng AI "Siphoning Effect"

Ang mabilis na pagpapalawak ng mga generative AI at AI ahente ay gumawa ng High Bandwidth Memory (HBM) isa sa pinaka-inahang-demand na mga produktong semiconductor.

Ang mga pangunahing tagagawa tulad ng Samsung, SK Hynix, at Micron ay naglalaan ng higit na kakayahan sa produksyon patungo sa:

• Mga Server ng pagsasanay sa AI
• Mga sentro ng data
• Mga kumpol ng computing na may mataas na pagganap

Ang mga segment na ito ay nag-aalok ng mas mataas na mga margin at pangmatagalang kontrata, na ginagawang priyoridad.

Bilang isang resulta, ang magagamit na supply para sa mga pangunahing aplikasyon ng DRAM at NAND ay hindi direktang nabawasan, na hihigpit ang merkado.

2) Mga paghihigpit sa Paggawa ng istrukturan

Ang advanced na pagmamanupaktura ng memorya ay nangangailangan ng mga ultra-malinis na pasilidad, cutting-edge lithography, at makabuluhang pamumuhunan sa kapital.

Ang pagpapalawak ng kakayahan ay hindi mabilis. Kahit na ang bagong pamumuhunan ay nagsisimula sa ngayon, ang makabuluhang pagdami ng suplay ay maaaring tumagal ng isa hanggang dalawang taon o higit pa.

Lumilikha ito ng isang hadlang sa istruktura sa halip na isang pansamantalang kakulangan.

3) Mababang Inventoryo at Pagbili ng Pasay

Ang mga antas ng imbentaryo sa buong industriya ay na-normalize pagkatapos ng naunang pagwawasto. Sa mga inaasahan ng patuloy na pagtaas ng presyo, maraming mga OEM ang nakakuha ng supply nang maaga.

Ang pag-uugali na pagbili ng pasulong na ito ay karagdagang nagtutulak sa parehong mga presyo ng puwesto at kontrata.

Kung Bakit ang AI Interactive Whiteboard ay Tuwirang Apektar

Ipinapalagay ng ilan ang mga server lamang ay nangangailangan ng memorya ng mataas na pagganap. Sa katotohanan, ang modernong mga interactive na AI na mga whiteboard ay mga gilid din ng AI computing aparato.

Gumaganap sila ng lokal na pagproseso ng AI para sa mga gawain tulad ng:

• Pagkilala sa real-time na pagsasalitan
• Pagsasalin ng maraming wika
• Mga buod ng pagpupulong na binuo ng AI
• Matalinong pagkilala sa sulat-kamay
• Pag-unawa sa imahe at pagsusuri sa nilalamang
• Multi-application multitaskingg

Ang lahat ng ito ay nakasalalay sa:

• Mataas na kapasidad DRAM
• Bilis na imbakan ng NAND
• Maaasahang caching data

Sa isang premium AI interactive whiteboard, ang memorya at imbakan ay maaaring account para sa 15-20% ng kabuuang bayarin ng mga materyales. Kapag tumaas ang mga presyo ng memorya, natural na sinusundan ang hardware.

Kung Bakit ang Ilang mga Produkto ay Tahimik na Nagbababa ng mga Tinutukoy

Sa ilalim ng presyon ng gastos, ang ilang mga tagagawa ay maaaring mabawasan ang mga pagsasaayos, halimbawa:

• Lower RAM capacity
• Older generation storage
• Slower read/write solutions

While this may control short-term pricing, it can lead to:

• Slower AI response
• Lag during multitasking
• Reduced system stability
• Shorter product lifespan

For education and enterprise environments, long-term reliability and smooth performance are far more valuable than minimal upfront savings.

How Qtenboard Responds to the Memory Supercycle

In a changing market, Qtenboard focuses on long-term value rather than short-term cost competition.

Proactive Supply Chain Planning

Through long-term partnerships with key suppliers, Qtenboard secures critical memory components in advance, helping stabilize supply during volatile periods.

Commitment to Full AI Performance

Qtenboard does not reduce essential memory specifications in its AI interactive whiteboards simply to lower costs.

True AI capability requires strong hardware foundations. Compromising memory means compromising user experience.

Software-Level Optimization

Qtenboard continuously optimizes system architecture and AI resource management to improve memory utilization efficiency.

This hardware–software synergy allows customers to gain more value even in a rising-cost environment.

Practical Advice for Buyers

In the current landscape, strategic planning matters more than waiting for prices to drop.

For schools and enterprises planning AI interactive whiteboard deployments:

• Plan projects earlier
• Work with stable suppliers
• Evaluate long-term value, not only initial price
• Consider lifecycle performance and reliability

These factors often determine total cost of ownership more than the purchase price alone.

Conclusion: A Structural Realignment, Not a Temporary Spike

The rise in DRAM and NAND prices reflects a broader realignment of semiconductor priorities in the AI era.

Memory is evolving from a background component into a strategic resource. Hardware cost structures are being redefined accordingly.

For buyers, the key is not concern, but awareness and informed decision-making.

Qtenboard remains committed to delivering AI interactive whiteboards that combine intelligent capability, stable performance, and long-term value — designed for the future of collaboration and education.