Nvidia ने reportedly अपने कुछ सबसे बड़े कस्टमर्स को बताया है कि उसके AI चिप्स पर बने सर्वर अब और महंगे हो रहे हैं।
Bloomberg के अनुसार, अगले साल की शुरुआत में शिप होने वाले सिस्टम्स की कीमतों में 15% तक की बढ़ोतरी होगी। हर चिप जनरेशन और मेमोरी कंफिगरेशन के हिसाब से बढ़ोतरी का साइज अलग-अलग होगा।
अब मेमोरी मेकर्स कीमत क्यों तय कर रहे हैं
Bloomberg ने सूत्रों के हवाले से बताया कि यह बढ़ोतरी उन सिस्टम्स पर लागू है जिनमें Nvidia के फ्लैगशिप Vera Rubin और Grace Blackwell चिप्स का इस्तेमाल हो रहा है।
जो सर्वर बिल्डर्स डेटा सेंटर ऑपरेटर्स के लिए हार्डवेयर असेंबल करते हैं, जैसे Microsoft, Alphabet की Google और Oracle, उन्होंने भी यह नोटिस आगे शेयर कर दिया है।
Nvidia एक्सेलेरेटर्स इस बात पर डिपेंड करते हैं कि उनके साथ कितनी dynamic random access memory (DRAM) जोड़ी गई है। दुनियाभर की सबसे ज्यादा सप्लाई Samsung, SK Hynix और Micron करती हैं।
उत्पादन बढ़ा है, लेकिन डिमांड अभी भी ज्यादा है। इस गैप की वजह से इन कमोडिटी जैसे कंपोनेंट्स की कीमतें काफी बढ़ गई हैं और इन तीन प्रोड्यूसर्स के पास सेक्टर में कमाल की पकड़ आ गई है।
Micron के CEO Sanjay Mehrotra ने मेमोरी को AI युग की स्ट्रेटजिक इन्फ्रास्ट्रक्चर बताया है।
“आज के समय में AI के लिए मेमोरी जरूरी है। AI सिस्टम्स को ज्यादा मेमोरी चाहिए होती है। परफॉर्मेंस भी हाई चाहिए और कम पावर की मेमोरी जरूरी है,” उन्होंने कहा।
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Nvidia की Earning से पहले बढ़ा कॉस्ट प्रेशर
Nvidia 75% का ग्रॉस मार्जिन चलाता है और एक चिप के लिए हजारों डॉलर चार्ज करता है। लागत को खुद बर्दाश्त करने की बजाय कस्टमर पर डाले जाने का फैसला दिखाता है कि सप्लाई चेन कितनी टाइट है। Apple और Qualcomm भी चिप शॉर्टेज के चलते प्रोडक्ट्स के दाम बढ़ा चुके हैं।
Amazon, Microsoft, Google और Meta की अपनी इन-हाउस चिप प्रोग्राम्स हैं। फिर भी ये कंपनियां Nvidia का हार्डवेयर खरीदती हैं और एक ही मेमोरी सप्लाई के लिए कॉम्पिटिशन में रहती हैं।
टाइमिंग काफी मायने रखती है। Nvidia अपने वित्तीय सेकंड-क्वार्टर के नतीजे बुधवार को जारी करेगी, जो छह दिनों की लगातार गिरावट के बाद आ रहे हैं। यह गिरावट 2022 के बाद से सबसे लंबी रही है, जिससे कंपनी के शेयर शुक्रवार को $214.7 पर बंद हुए।
अब इन्वेस्टर ये सोच रहे हैं कि बढ़ती इनपुट लागत को मार्जिन के लिए खतरा माना जाए या AI की डिमांड का और सबूत समझा जाए।
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