ហេតុ អ្វី បញ្ហា ស៊ីប សតិ កម្លាំង បង្កើន តម្លៃ dram nand

ការ យល់ នូវ សៀវភៅ សតិ នៅ ក្នុង AI

នៅពេល ដែល បង្ហាត់ ផ្លាស់ទី ទៅ កាន់ ២០26 ចម្រៀក ទូរស័ព្ទ សកល កំពុង បញ្ចូល អ្វី ដែល អ្នក វិភាគ ច្រើន ពិពណ៌នា ជា សម្រាំង សតិ ។ មិន ដូច គ្នា រង្វង់ រហូត ដែល បាន ដោះស្រាយ ដោយ ការ ផ្ដល់ កំណត់ ពេល ខ្លី និង ការ ប្ដូរ ការ ទាមទារ រូបរាង នេះ បង្ហាញ ការ ផ្លាស់ប្ដូរ រចនា សម្ព័ន្ធ បន្ថយ ក្នុង របៀប ដែល សតិ ត្រូវ បាន បង្កើត, បាន បម្រុង ទុក និង បាន រុករក ។

ពី កុំព្យូទ័រ និង smartphone ទៅ ម៉ាស៊ីន បម្រើ AI និង ស្ថានីយ ជម្រះ កម្លាំង DRAM និង NAND ឥឡូវ នេះ កំពុង កណ្ដាល ប្រព័ន្ធ ផ្នែក រឹង ទាំងអស់ - រួម បញ្ចូល ក្ដារ សម្ងាត់ អន្តរសកម្ម ដែល បាន ប្រើ ក្នុង សិទ្ធិ ការ ចូលរួម និង កិច្ចការ ។

អ្នក ចង្អុល ច្រើន កំពុង ចាប់ផ្ដើម សួរ ៖

ហេតុ អ្វី មាន តម្លៃ ផ្នែក រឹង បង្កើន ជាមួយ ការ បញ្ជាក់ ស្រដៀង គ្នា?

ហេតុ អ្វី បន្ទាត់ ពេលវេលា ផ្នែក មួយ ចំនួន កំពុង រត់ វែង?

How do memory prices affect AI interactive whiteboards specifically?

ដើម្បី ឆ្លើយ សំណួរ ទាំងនេះ គឺ សំខាន់ ដើម្បី យល់ របៀប ដែល AI កំពុង ធ្វើ ឡើង វិញ

Memory Has Become a Core Resource in the AI Era

In traditional devices, memory and storage were supportive components. In AI-powered systems, they are foundational.

ផ្ទុក ការងារ AI ទុក ជា ច្រើន លើ ការ ចូល ដំណើរការ ទិន្នន័យ លឿន ឃ្លាំង ឃ្លាំង និង ការ គណនា ពេលវេលា ពិត ។ នេះ ត្រូវការ ៖

• សមត្ថភាព សតិ ធំ
• Higher bandwidth
• ល្បឿន ការ ផ្ទុក លឿន
• ការ អនុញ្ញាត ឃ្លាំង សម្ងាត់ ទិន្នន័យ ស្ថិតិ

ជា ពាក្យ ធម្មតា ៖ AI consumes memory as aggressively as it consumes computing power.

A device running advanced AI features may require several times more memory resources than a standard smart device.

ផ្លាស់ប្ដូរ នេះ កំពុង ផ្លាស់ប្ដូរ លំនាំ ទាមទារ សតិ សកល ជា មូលដ្ឋាន ។

Three Key Drivers Behind Rising DRAM and NAND Prices

1) សមត្ថភាព AI

The rapid expansion of generative AI and AI agents has made High Bandwidth Memory (HBM) one of the most in-demand semiconductor products.

អ្នក បង្កើត ធំ ដូចជា Samsung, SK Hynix និង Micron កំពុង ផ្ដល់ សមត្ថភាព បង្កើត បន្ថែម ទៅ ៖

• ម៉ាស៊ីន បម្រើ បង្ហាត់ AI
• មជ្ឈមណ្ឌល ទិន្នន័យ អ៊ីពែង
• គូស គណនា ដំណើរការ ខ្ពស់

These segments offer higher margins and long-term contracts, making them a priority.

ជា លទ្ធផល ផ្ដល់ ដែល មាន សម្រាប់ កម្មវិធី មេ DRAM និង NAND ត្រូវ បាន បន្ថយ ដោយ មិន ត្រឹមត្រូវ ដោយ បន្ថយ បណ្ដាញ ។

2) Structural Production Constraints

Advanced memory manufacturing requires ultra-clean facilities, cutting-edge lithography, and significant capital investment.

ការ ពង្រីក សមត្ថភាព មិន លឿន ទេ ។ ( ក) តើ យើង អាច ទាញ យក ចិត្ដ ទុក ដាក់ យ៉ាង ដូច ម្ដេច?

វា បង្កើត កម្រិត រចនា សម្ព័ន្ធ ជំនួស ឲ្យ ខ្លាំង បណ្ដោះ អាសន្ន ។

3) Low Inventory and Forward Purchasing

កម្រិត កម្រិត កម្រិត សំឡេង បាន ធ្វើ ធម្មតា បន្ទាប់ ពី ការ កែ មុន ។ ជាមួយ ការ រំពឹង ទុក នៃ តម្លៃ បន្ថែម បង្កើន OEMs ច្រើន កំពុង សុវត្ថិភាព ការ ផ្នែក ដោយ មុន ។

ឥរិយាបថ ទៅ មុខ នេះ បង្កើន កម្លាំង លើ ចំណុច និង តម្លៃ ចំណុច ។

ហេតុ អ្វី ក្ដារក្រង អន្តរសកម្ម AI ត្រូវ បាន ប៉ះពាល់ ដោយ ផ្ទាល់

មួយ ចំនួន មាន សំណួរ តែ ម៉ាស៊ីន បម្រើ ទាមទារ សតិ ឲ្យ ដំណើរការ ខ្ពស់ ។ ក្នុង ពិត, ក្ដារ សម្ងាត់ អន្តរសកម្ម AI បច្ចុប្បន្ន គឺ ជា ឧបករណ៍ គណនា AI គន្លឹះ ។

ពួក វា អនុវត្ត ការ ដំណើរការ AI មូលដ្ឋាន សម្រាប់ ភារកិច្ច ដូចជា ៖

• Real-time speech recognition
• ការ បកប្រែ ភាសា ច្រើន
• ការ សង្ខេប ដែល បាន បង្កើត AI
• ការ ទទួល ស្គាល់ ការ សរសេរ ដៃ ជម្រះ
• ការ ដឹង និង ការ វិភាគ មាតិកា រូបភាព
• ការ ដំណើរការ ច្រើន

ទាំងនេះ ទាំងអស់ អាស្រ័យ លើ ៖

• ភាព ខ្ពស់ DRAM
• ការ ផ្ទុក NAND ល្បឿន ខ្ពស់
• ការ ឃ្លាំង សម្ងាត់ ទិន្នន័យ ដែល អាច ទុកចិត្ត បានName

នៅ ក្នុង ក្ដារ សម្ងាត់ អន្តរសកម្ម AI សតិ និង ការ ផ្ទុក អាច គណនា ១៥- ២០% នៃ គោលការណ៍ សរុប នៃ មាតិកា ។ នៅ ពេល បញ្ហា សតិ បង្កើន តម្លៃ ផ្នែក រឹង តាម ធម្មតា ។

ហេតុ អ្វី លទ្ធផល ខ្លួន គឺ ជា ការ បញ្ជាក់ លម្អិត ដោយ លឿន

ក្រោម ការ បង្ខំ តម្លៃ អ្នក បង្កើត មួយ ចំនួន អាច បន្ថយ ការ កំណត់ រចនា សម្ព័ន្ធ ឧទាហរណ៍ ៖

• 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.