Назад
14 июня 2026 г. в 06:01 AI Smartphones Hardware Memory Consumer Tech The Verge / Techmeme / Carl Pei

ИИ уже делает смартфоны дороже: дефицит памяти дошёл до покупателей

ИИ уже делает смартфоны дороже: дефицит памяти дошёл до покупателей

Глава Nothing Карл Пэй предупредил, что память стала самым дорогим компонентом смартфона и будет дальше толкать цены вверх. По его словам, RAM теперь дороже процессора и дисплея, а в некоторых моделях может занимать больше половины аппаратной себестоимости. Для Phone 4A, утверждает Пэй, память подорожала вдвое между моментом проектирования устройства и запуском, а затем снова удвоилась.

На первый взгляд это обычная новость из мира гаджетов: производитель готовит покупателей к более высоким ценникам. Но причина важнее. Дефицит памяти связан не только с телефонами. AI-дата-центры, серверы для обучения и инференса, ускорители и облачные провайдеры всё сильнее конкурируют за чипы памяти и производственные мощности. Поэтому AI-бум начинает проявляться не только в отчётах Nvidia и капитальных расходах Big Tech, но и в цене устройства, которое человек держит в руке каждый день.

Как дефицит дошёл до телефона

The Verge пишет, что Nothing — не единственный производитель, который готовит рынок к подорожанию. Samsung и Google также ожидаемо будут учитывать рост стоимости памяти в новых устройствах. Пэй добавил ещё одну бытовую деталь: сезон распродаж может не дать привычных скидок, потому что при дефиците память не просто покупают заранее по желанию, а получают по распределению и по текущей цене.

Это меняет привычную логику потребителя. Раньше память в смартфоне часто воспринималась как скучная строка в спецификации: 8, 12 или 16 GB RAM, больше или меньше накопителя, быстрее или медленнее. Теперь она становится узким местом всей цепочки. Если производителю дороже обходится базовая конфигурация, он либо поднимает цену, либо урезает скидки, либо осторожнее выбирает объём памяти в младших моделях.

Почему виноват не только один рынок

AI-инфраструктура резко подняла спрос на всё, что связано с быстрым хранением и перемещением данных. Модели требуют дорогой HBM-памяти для ускорителей, серверы — больше DRAM и накопителей, облака — больше комплектующих для стоек. Фабрики не могут мгновенно перестроить выпуск: память производится длинными циклами, а крупные заказчики заранее бронируют объёмы.

Отсюда и потребительский эффект. Даже если конкретный телефон не запускает тяжёлую модель локально, он живёт в той же индустриальной очереди за компонентами. Производитель смартфонов конкурирует не только с другими брендами телефонов, но и с дата-центрами, где каждый новый AI-сервис превращается в дополнительный спрос на память.

Для рынка это неприятный, но полезный урок. AI давно перестал быть только приложением или чат-ботом. Он стал физической нагрузкой на цепочки поставок: электричество, охлаждение, серверы, оптика, чипы и память. Когда один сектор начинает покупать огромные объёмы, соседние категории платят больше.

Что делать покупателю

Покупателю не стоит воспринимать слова Пэя как универсальный приказ срочно бежать за новым телефоном. Производители заинтересованы в том, чтобы ускорять продажи, и такие предупреждения всегда надо читать с поправкой на маркетинг. Но сам тренд выглядит правдоподобно: если память дорожает, особенно в среднем сегменте, где маржа ниже, скидки и комплектации действительно становятся уязвимыми.

Практический вывод простой. Если устройство уже пора менять и хорошая цена найдена, ожидание «большой распродажи» может быть менее выгодным, чем в прошлые годы. Если телефон ещё справляется, паниковать не нужно: дефициты приходят волнами. Но теперь при выборе гаджета стоит смотреть не только на камеру и процессор, а на память как на компонент, который AI-экономика делает всё более дорогим.

Ещё новости

GitHub Copilot CLI научился находить локальные модели Ollama
9 октября 2026 г.
GitHub Copilot CLI научился находить локальные модели Ollama

В Copilot CLI появилась команда, которая показывает совместимые модели из уже запущенного Ollama. Но локальная модель сама по себе не делает сессию офлайн и не отменяет телеметрию GitHub.

Google представила Gemini agent: рабочий ИИ с доступом к корпоративным системам
9 октября 2026 г.
Google представила Gemini agent: рабочий ИИ с доступом к корпоративным системам

Google Cloud представила Gemini agent — корпоративного агента, который получает контекст компании, выбирает модели и выполняет задачи через подключённые системы. Главное для команд — это не новый чат, а ещё одна точка, где придётся заранее определить права, бюджеты и проверку результата.

Google выпустила EmbeddingGemma 2 для локального поиска по фото, видео и аудио
8 октября 2026 г.
Google выпустила EmbeddingGemma 2 для локального поиска по фото, видео и аудио

Google DeepMind представила открытую 740-миллионную EmbeddingGemma 2: модель сопоставляет текст, изображения, кадры видео и аудио в одном векторном пространстве. Для разработчиков это путь к локальному поиску по медиатеке без обязательной отправки файлов в облако.

В Codex CLI появился вход в MCP-серверы из терминала
8 октября 2026 г.
В Codex CLI появился вход в MCP-серверы из терминала

В версии Codex CLI 0.161.0 OpenAI добавила команду для входа в MCP-серверы из активной терминальной сессии. Обновление также меняет стандартную модель в части каталогов и добавляет настройки голосового режима.

Anthropic выпустила Claude Haiku 5.5: массовые ИИ-агенты стали дешевле
7 октября 2026 г.
Anthropic выпустила Claude Haiku 5.5: массовые ИИ-агенты стали дешевле

Anthropic представила Claude Haiku 5.5 — малую модель для быстрых и недорогих задач: от классификации и суммаризации до субагентов и работы в браузере. Для запросов до 100 тысяч токенов вход и выход стали в десять раз дешевле, чем у Haiku 4.5.

Google запустил Playground: игры по текстовому запросу
7 октября 2026 г.
Google запустил Playground: игры по текстовому запросу

Google открыл экспериментальную платформу Playground: пользователь описывает игру текстом, тестирует её в браузере и делится ссылкой. На старте сервис доступен совершеннолетним пользователям из США, а возможности создания зависят от подписки Google One.

OpenAI выложила 722 математические рукописи — но не все доказательства уже проверены
7 октября 2026 г.
OpenAI выложила 722 математические рукописи — но не все доказательства уже проверены

OpenAI открыла каталог результатов внутренней модели: 722 рукописи в 372 связанных семействах. Компания подчёркивает, что материалы находятся на разных стадиях проверки, а часть результатов без формализации в Lean может содержать ошибки.

Georgia Tech готовит онлайн-магистратуру по ИИ с обязательной практикой
7 октября 2026 г.
Georgia Tech готовит онлайн-магистратуру по ИИ с обязательной практикой

Georgia Tech получила одобрение на новую онлайн-магистратуру по искусственному интеллекту. Старт намечен на 2027 год: программа обещает шесть направлений и обязательный проект с компанией или организацией, но детали приёма и стоимости пока не раскрыты.

Mistral Large 4: API уже доступен, веса — в конце октября
6 октября 2026 г.
Mistral Large 4: API уже доступен, веса — в конце октября

Mistral открыла public preview Mistral Large 4 — мультимодальной модели с 1 трлн параметров, из которых активно 49 млрд. В API её уже можно попробовать, но обещанные open weights появятся лишь в конце октября.

Reflection показала Beam на 501 млрд параметров — но веса выйдут позже
6 октября 2026 г.
Reflection показала Beam на 501 млрд параметров — но веса выйдут позже

Reflection представила Beam — открытую по весам MoE-модель для кода, рассуждений и агентов. Пока это ранний доступ: веса, model card и технический отчёт обещаны лишь позднее в октябре.

OpenAI начнёт маркировать тексты ChatGPT и Codex в ЕС
6 октября 2026 г.
OpenAI начнёт маркировать тексты ChatGPT и Codex в ЕС

OpenAI сообщила, что будет добавлять невидимую маркировку в тексты ChatGPT и Codex для пользователей из ЕС. Метка должна помочь выполнять требования AI Act, но компания признаёт: после существенной правки текста её будет труднее обнаружить.

GitHub открыла API для запуска проверок кода Copilot
5 октября 2026 г.
GitHub открыла API для запуска проверок кода Copilot

GitHub разрешила запускать проверку pull request’ов Copilot через REST и GraphQL API. Одновременно для новых и уже существующих репозиториев стандартным уровнем тщательности стал Balanced.