Micron rəhbəri: Saxlama AI limitini müəyyən edir, əhəmiyyətli əlavə istehsal gücü 2028-ci ildən sonra olacaq

AI dalğasının data mərkəzlərindən kənar bölgələrə və robot sahəsinə yayılması ilə birlikdə, Micron rəhbərliyi xəbərdarlıq edib ki, yaddaş AI performansının yuxarı həddini müəyyənləşdirən əsas tıxanma nöqtəsinə çevrilib. Yeni istehsal gücünün yaradılması isə uzun müddət tələb edir və prosesləri olduqca mürəkkəbdir, buna görə də sənayedə təklif və tələb balanssızlığı ən azı 2028-ci ildən sonra real yeni istehsal gücünün azad olunmasına qədər davam edəcək.

15 sentyabr tarixində Six Five Summit 2026-nın yarımkeçirici fokus forumunda, Micron şirkətinin CEO-nun baş məsləhətçisi Sumit Sadana analitik Patrick Moorhead-ə müsahibə verib və AI dövründə yaddaş sənayesinin təklif və tələb balansı, kapital xərcləri və gələcək əsas artım bazarları barədə ətraflı analiz edib.

Son bir ildə bütün texnologiya sektoru yaddaşa dair anlayışında əsaslı yenidənqurma yaşayıb. Bunun kökü ondadır ki, hesablama gücü artıq AI sistemlərinin potensialını ölçmək üçün yeganə məyar deyil. Sadana müsahibədə AI hardware-in əsas mexanizmini diqqətlə qeyd etdi: “İndiki dövrdə, süni intellekt sisteminin performansı ilk növbədə yaddaş alt sisteminin performansı və yaddaş tutumundan asılıdır. Bu iki şey həqiqətən süni intellekt alt sisteminin performans səviyyəsini müəyyənləşdirir.”

O izah etdi ki, AI modelləri yaddaşda saxlanmalıdır və böyük həcmdə data yaddaş arasında ötürülməlidir, prosessor ilə yaddaş arasındakı bant genişliyi performansın əsas tıxanma nöqtəsinə çevrilib. Eyni zamanda, yaddaş bazarı uzun onilliklərdə toplanmış struktur balanssızlığı ilə üz-üzə qalır — 1990-cı illərin əvvəllərində 20-dən çox DRAM şirkəti var idi, indi isə bir neçə şirkət qalıb; hal-hazırda isə prosessor dizayn edən şirkətlərin sayı 20-dən artıqdır. Bu “azdan çoxa” olan təklif sistemi AI-də partlayan tələblərlə üzləşəndə, yaddaş təchizat zənciri olduqca həssas olur.

Kapital xərcləri yüksəlir, real yeni təchizat üçün 2028-ci ili gözləmək lazım olacaq

Təklif və tələb arasındakı böyük çatışmazlıqla üzləşdikdə, təkcə texnologiya yenilənməsi ilə əldə olunan bit artımı bazarı təmin etməyə kifayət deyil və bütün sənaye yeni “təmiz otaq və wafer zavodları”nın yüksək kapital xərc dövrünə qədəm qoyub.

Micron misilsiz kapital xərci planı başlatmağa hazırlaşır. Sadana açıqladı: “Təkcə bizim kapital xərclərimizə baxanda, 2025-ci maliyyə ilində kapital xərclərimiz təxminən 13 milyard dollar olacaq; 2026-cı ildə iki dəfə artacaq; 2027-ci ildə isə 45 milyard dolları aşacaq. ABŞ-da elan etdik ki, investisiya məbləğini 200 milyard dollardan 250 milyard dollara artırırıq və zaman cədvəlini sürətləndiririk.” Bundan başqa, Micron ABŞ-ın Idaho və New York ştatlarında və eyni zamanda Tayvan, Yaponiya və Sinqapurda təxminən 20 istehsal genişləndirmə layihəsini paralel şəkildə həyata keçirdiyini qeyd edib.

Lakin, uzaq su yaxından susuzluğu aradan qaldırmır. Yarımkeçirici zavodları infrastruktur, tənzimləyici icazələr və texniki işçi çatışmazlığı səbəbilə məhdudlaşdırılır. Sadana aydın zaman cədvəli verdi: “Biz hesab edirik ki, real və effektiv yeni təchizat 2028-ci ildən başlayaraq tədricən azad olunacaq, bu isə yalnız başlanğıc mərhələsidir — istehsal gücünün artımı növbəti illərdə daha da sürətlənəcək. Buna görə, bütün sənaye yeni balans nöqtəsinə çatmaq üçün bir müddət gözləməli olacaqdır.”

İstehsal gücünün yavaş azad olunmasının əsas səbəblərindən biri yaddaş istehsalındakı astronomik səviyyədə çəkilən mürəkkəblikdir. Hazırda populyar olan HBM-i misal göstərən Sadana bunun işləməsini “möcüzə” adlandırdı: “Təsəvvür edin, 12 qat DRAM layları üst-üstə yığılır, ən altda isə GPU-ya qoşulan baz çip var. Sistem çox ciddi istilik yayma və enerji məsələləri ilə qarşılaşır... wafer zavodunda təxminən 2000 əməliyyat var. Zavodda istehsal başlayandan məhsulun müştəriyə çatdırılması təqribən beş ay çəkir.”

“Al-sat”dan əl çəkilir, uzunmüddətli “razılaşma” və “dərin fərdiləşdirmə” biznes modelini yenidən formalaşdırır

Çox ciddi istehsal çatışmazlığı yaddaş sənayesinin biznes modelinə təzyiq göstərir, ənənəvi spot ticarət və JEDEC standartına uyğun ümumi çip dövrü dəyişir.

“Biz bir neçə illik kontraktlar imzalayırıq, müştərilərə təchizat öhdəliyi veririk, müştəri də tələb proqnozu təqdim edir. Bu, əvvəlki birillik kontraktlardan tamamilə fərqlidir — əvvəllər müştəri istəyirdi, biz də malımız varsa verirdik.” Sadana qeyd etdi ki, “strateji müştəri razılaşması” adlanan bu model kapital təchizat zavodlarına illər üzrə çox yüksək investisiya gəliri təmin edir.

Daha dərin dəyişiklik isə R&D sahəsində bağlanmada baş verir. AI sistemində enerji, modelin işləmə sürəti kimi fərqliliyi təmin etmək üçün müştəri yaddaş dizaynını artıq 5-7 illik məhsul xətti planına öncədən daxil edir. Sadana qeyd etdi: “Bu model əməkdaşlıq münasibətini daha çox ASIC çiplərin modelinə çevirir — müştəri dizaynda daha böyük azadlıq əldə edir və bu münasibət uzunmüddətlidir.”

AI kənarlara keçir, insanabənzər robotlar ən böyük artım bazarına çevriləcək

Bazar əsasən data mərkəzlərinin AI tələbinə fokuslansa da, Micron bunun yalnız başlanğıc olduğunu düşünür. AI-ın smartfonlar, PC (məsələn, Mac mini-nin vahid yaddaş arxitekturasından istifadə edərək) və avtonom idarə olunan avtomobillərə doğru yayılması ilə yaddaş tələbi hər yerdə olacaq.

Müxtəlif gələcək ehtimallara dair Sadana diqqətini robot sahəsinə yönəldib və bunun data mərkəzlərindən sonra yeni geniş tələbat dalğası olacağını düşünür.

“Düşünün, insanabənzər robot, tarixdə ən böyük məhsul bazarlarından biri olacaq.” Sadana 2030-cu illərdə bazarı proqnozlaşdırarkən kənar AI-in yaddaş tələbatını vurğuladı: “Robot texnologiyasının ən maraqlı tərəfi odur ki, hər bir cihaz böyük həcmdə data saxlamalıdır — hər bir insanabənzər robot yüzlərlə GB DRAM və bir neçə TB NAND flash yaddaşına sahib olacaq. Buna görə də DRAM və NAND tələbi çox artacaq... Robotlar müstəqil işləməlidir, hər dəfə serverə data göndərə bilməzlər.”

Müsahibənin tam mətni aşağıdadır:

Sumit Sadana 00:00

İndiki dövrdə, süni intellekt sisteminin performansı ilk növbədə yaddaş alt sisteminin performansı və yaddaş tutumundan asılıdır. Bu iki şey həqiqətən süni intellekt alt sisteminin performans səviyyəsini müəyyənləşdirir. 2026-cı il sammitinə xoş gəlmisiniz.

Patrick Moorhead 00:22

AI dövrü artıq gəlib. Yaddaşın əhəmiyyəti və strateji rolu heyrətamizdir. Mən həmişə yaddaşı mühüm hesab etmişəm, lakin AI dövrünü nəzərə alanda, onun bizə verdiyi imkanlar sadəcə inanılmazdır — açığı, əgər kifayət qədər yaddaşımız yoxdursa, ətrafımızdakı bütün heyrətamiz şeylər mümkün olmazdı.

Micron-un sammitdə iştirakını elan etməkdən məmnunam. Sizi görməkdən şadam, xoş gəldiniz. Dəvət üçün təşəkkür edirəm. Bu həqiqətən təəccüblüdür. Mən bu sahədə 35 ildir çalışıram, əvvəllər yaddaş alıcısı, sonra yaddaş ortağı, indi isə analiz şirkətində yaddaş bazarı və bütün əlaqəli sahələr üzərində araşdırma aparıram. Qazandığımız nailiyyətlər heyrətamizdir. Keçən il danışanda, yaddaşı strateji texnologiya kimi təsnif etdim — bəli, bu ideya üçün kredit istəyirəm. Düzünü desəm, siz daha çox kreditə layiqsiniz, çünki siz real icraçısınız, mən isə sadəcə danışırdım. Amma indi bu fikir daha da əhəmiyyətli olub, daha çox insan bu barədə danışır. AI dövründə, son bir ildə nə baş verdi ki, bütün sənaye yaddaşa daha ciddi yanaşmağa başladı?

Sumit Sadana 01:44

Niyə AI bu dəyişikliyi sürətləndirdi? Bu, yaxşı sualdır. Bir il keçib, lakin keçən il baş verənlərin təsiri uzun illərə bənzəyir. Müştərilər baxımından dəyişiklik xüsusilə böyüktür. İndi bütün bazar seqmentlərində ciddi yaddaş çatışmazlığı ilə qarşılaşırıq. Təchizatı artırmaq üçün əlimizdən gələni etsək də, təchizatın tələbi qarşılamasını təmin edə biləcəyimiz zaman hələlik məlum deyil, çünki tələbat durmadan artır. Müştərilərin hər il göndərdiyi siqnallar artır.

Müştərilərin yaddaşa münasibətinin dəyişməsinin bir neçə səbəbi var. Birincisi, təklif-tələb arasındaki böyük çatışmazlıq; ikincisi isə, AI tələbatını nəzərə aldıqda, sistemlərin performans tələbinin də artmasıdır. Sistemlərin optimal performansını təmin edən faktorları düşünəndə görürsən ki, prosessor yeganə faktor deyil. İndi yaddaş performansı, prosessor-yaddaş bant genişliyi və yaddaş tutumu əsas faktorlar olur. Çünki AI modelləri yaddaşda saxlanmalıdır, böyük həcmdə dadası yaddaş daxilində ötürülməlidir və proessor-yaddaş bant genişliyi performansın əsas tıxanma nöqtəsinə çevrilir. Buna görə müştərilər başa düşürlər ki, məhsul xətti planlarını yenidən düşünməli və fərqli yaddaş strategiyasından istifadə etməlidirlər.

Sumit Sadana 03:44

İndi əsas məsələ: necə yaddaşı dizayn etmək lazımdır ki, rəqabət üstünlüyü əldə olunsun, necə hər bir müştərinin sistemi unikallıqla fərqlənsin. Əgər yaddaş yenə əvvəlki kimi olsa, hamının istifadə etdiyi JEDEC standartına uyğun hazır yaddaş məhsulundan istifadə edilsə, fərqlilik təmin etmək çətin olacaq. Bu səbəbdən indi biz müştərilərlə əməkdaşlıq edir və yaddaş dizaynını onların illərlə uzanan məhsul xətti planına inteqrasiya etməyi təklif edirik. Onlar indi diqqəti necə fərqlilik yaradacaqlarına, necə rəqabət mühitini dəyişəcəklərinə istiqamətləndirirlər. Bu isə yaddaşı yeni qaydada düşünməyə, Micron kimi şirkətlərlə əməkdaşlığa, yenilənmiş funksiya dizaynına aparır.

Sumit Sadana 04:31

Məsələn, biz Nvidia ilə data mərkəzlərində aşağı enerji sərf edən DRAM (LPDRAM) əməkdaşlığı etmişik. Biz bu texnologiyanı ilk dəfə data mərkəzlərinə təqdim edən şirkətik və uzun müddət bu sahədə tək təchizatçı olmuşuq, indi isə digər şirkətlər də bu texnologiyanı mənimsəyirlər. Müştərilər LPDRAM istifadə etməyin üstünlüyünü başa düşməyə başlayır — daha yüksək sıxlıq, daha kiçik ölçü, daha güclü performans və daha az enerji sərfi, data mərkəzlər üçün əsas faktorlardır. Bu, bir çox nümunədən yalnız biridir.

Patrick Moorhead 05:07

Növbəti beş ildə, bu texnologiyalar yüksəlir. Yaddaşa marağın niyə artdığını izah etməyə çalışanda universitetdə aldığım bir dərsi xatırlayıram — bu, 80-ci illərin sonları idi, dərsdə əsas prinsip belə idi: Əgər əməliyyatları yaydaşda saxlaya bilsən, performans artacaq. İndi vəziyyət bir az fərqlidir. Çox yaddaş varsa, nəticələr daha yaxşı olacaq və yaddaş işlədilən əməliyyata yaxın olduqda daha yaxşı olur, çünki yaddaşdan kənara çıxanda sürət azalır. AI dövründə bu, böyük bir çətinlikdir.

Bu maraqlıdır. Karyeramda doqquz yaddaş dövrü yaşamışam. Qabaqcıl OEM şirkətində, çip şirkətində işləmişəm, indi analitik şirkətdə 15 ildir çalışıram. Yaddaş ən dövri sektor kimi görünür, başqa sektorlarda da dövrilik var, amma yaddaş kifayət qədər mallikdir. Siz bunu ilk sualda qısa danışdınız, amma…

Sumit Sadana 06:17

Niyə AI bu fikir və düşüncəni fundamental dəyişir? Bu, yaxşı sualdır. 90-cı illərin əvvəlində 20-dən çox şirkət DRAM istehsalı edirdi və sənaye çox inteqrasiyadan keçdi. O zaman prosessor şirkətləri az idi, indi isə 20-dən artıqdır. Bütün prosessor dizayn edən şirkətlərin sayını saysanız tez çıxar. Amma DRAM istehsal edən şirkətlər azdır.

AI dizaynı, AI alt sistem dizaynında yalnız data mərkəzinə fokuslanmırıq — əlbəttə, data mərkəzi üçün treninq və inerasiya iş yükünü fərqləndirmək lazımdır, hətta inerasiya iş yükü müxtəlif növlərə bölünür. Bir hissəsini SRAM istifadə edərək edəcək, amma əksəriyyət DRAM-a ciddi bağlıdır. Biz mümkün qədər bu sistemlərdə maksimum DRAM tutumu dizayn edirik. Bu tendensiya avtonom idarə olunmuş avtomaşınlar, sənaye sistemləri, smartfonlar və personal komputerlərə də yayılır — Mac mini vahid yaddaş arxitekturası ilə, Open Claw” hərəkatı. Bütün bunlar AI ilə bağlıdır.

Sumit Sadana 07:50

İndiki dövrdə, sistem performansı ilk növbədə yaddaş alt sisteminin performansı və yaddaş tutumundan asılı olur, bu iki şey AI alt sisteminin performansını müəyyən edir. Buna görə yaddaş sistemin əsas dizayn nöqtəsinə çevriləndə, yaddaş məsələsini yeni şəkildə düşünmək lazımdır. Əsas sual buradadır: necə tez fərqlilik təmin edən məhsullar təqdim edə bilərik? Hesab edirəm ki, gələcəkdə yaddaş biznesi əvvəllə tam fərqli olacaq və bu, aşağıdakı ideya ilə sıx bağlıdır…

Sumit Sadana 08:36

Bütün sənaye sonda yeni istehsal gücü qurmağa məcbur olur, bu həqiqətən təəccüblüdür, çünki AI-driven tələbat artımı o qədər önəmlidir ki, təkcə texnologiya yenilənməsi kifayət deyil. Son illərdə texnoloji yenilənmə bit artımını təmin edirdi, amma indi wafer istehsalını kəskin şəkildə artırmaq lazımdır, bu isə yeni təmiz otaqlar qurmaq deməkdir. Cari istehsal bazasının təmiz otaq sahəsi tam dolanda — çox şirkətlər bu problemə rast gəlir — yeni obyektlərdə paralel istehsal olmalıdır və bu, çox vaxt aparır.

Bu, uzunmüddətli prosesdir, həm də praktiki amillərlə məhdudlaşır, məsələn, dünyada müxtəlif yerlərdə tikinti sürəti fərqlidir, tənzimləyici icazələr fərqlidir. Boş ərazidə elektrik, su və su təmizləmə zavodu, kimyəvi maddə təchizatı və wafer zavodu üçün lazım olan bütün infrastruktur necə qurulmalı? Bunların hamısı uzunmüddətlidir, sənaye faktiki olaraq bunu yaşayır.

Sumit Sadana 10:01

Buna görə də, biz və digər sektor şirkətləri əlimizdən gələni edirik, amma hələ tələbatı tam qarşılayacaq təchizatı təmin etmək mümkün deyil. Təchizatın tələbi tutması üçün uzun müddət lazımdır, bu da müştəri davranışına başqa bir təsir edir.

Sumit Sadana 10:27 Bu, bizim daim müzakirə etdiyimiz strateji müştəri razılaşmalarıdır. Bu razılaşmalar köklü şəkildə biznes modelimizi dəyişir. Biz bir neçə illik kontraktlar imzalayırıq, müştərilərə təchizat öhdəliyi veririk, müştəri də tələb proqnozu təqdim edir. Bu, əvvəlki birillik kontraktlardan tamamilə fərqlidir — əvvəllər müştəri istəyirdi, biz də malımız varsa verirdik. İndi razılaşmalar təchizat öhdəliyi daşıyır, investisiya gəliri çox yüksəkdir, bu da illərlə kapital xərclərinə zəmanət verir.

Əlbəttə, bu hələ “agent AI” deyil, yəni süni intellektin növbəti mərhələsi. Sonradan fiziki AI inkişaf edəcək və bu, yeni böyük tələbat dalğası olacaq. Bu tələbat dalğalarını incələsən, görərsən ki, onlar bir-birini tamamlayır, əvəz etmir. Bu isə böyük çətinlik yaradır — böyük miqyaslı fiziki təchizatı onlayna necə köçürmək?

Patrick Moorhead 11:39

Bu dövrdə bütün bu tələbatı qarşılamaq üçün hesab edirəm ki, sizin uzunmüddətli razılaşma planınız yaddaşın strateji rolu barədə yeni dəlildir. Bunu sadəcə “gələcək istehsal gücünü kilidləmək üçün uzunmüddətli razılaşmaya ehtiyac var” kimi düşünmək asandır, amma bu, eyni zamanda birgə planlaşdırmadır.

Texniki baxımdan, kənar AI-i vurğuladığınıza sevindim. Hər nə açıq claw, həm də müştəri kompüterləri dizaynında yeni ideyalar — məs., yaddaşı CPU və GPU-ya sıx bağlamaq bant genişliyini artırmaq üçün — müştəri kompüterlərinin arxitekturasında dəyişiklik az olur, uzun illər stabildir. Mən növbəti düsturda hyperscale data mərkəzləri barədə danışmaq istəyirəm, burada dinamiklər əsasən baş verir, ən azı kapital xərclərində, model və tətbiq innovasiyaları da burada cəmləşir. Amma maraqlıdır, avtonom idarə olunan avtomaşınlar, personal komputerlər, robotlar, smart edge və s. sahələrdə yaddaş tələbinin dəyişikliyi necə olur...

Sumit Sadana 13:00

Yaddaş tələbatı bu tətbiqlərdə dəyişirmi? Bəli, bu yaxşı sualdır. Əlbəttə, hər şey data mərkəzindən başlayır. Amma AI-in gələcək inkişafını düşünəndə, təkcə data mərkəzinə fokuslanmayacaq. Bu ağıllı dalğa kənarlara yayılır, nəticədə ağıllı texnologiya hər yerdə olacaq, bütün cihazlara yayılacaq. Buna görə bu, müxtəlif konsum elektronika, avtomobil, və hətta ikinci sənaye inqilabı fazasına yayılacaq — o zaman bütün ağıllı funksiyalar bizneslərdə olacaq.

Sumit Sadana 13:43

Sizin personel cihazınız, işdə və ya evdə istifadə etdiyiniz kompüter, smartfon və ya bəzi şirkətlərin inkişaf etdirmək istədiyi yeni cihazlar — bu cihazların forma faktoru bəlkə də smartfon və komputerlərdən tamamilə fərqli olacaq, yeni dizaynlar olacaq. Çünki yeni AI cihazı dizayn edəndə, tam başqa yanaşma seçmək mümkündür. Burada yenidən ən az enerji sərfini təmin etmək məsələsinə qayıdırıq, məsələn, batareya ilə işləyən cihazlar üçün. Necə maksimum performans əldə etmək, necə həm konsumer üçün dəyər verən, həm də kifayət qədər kiçik olan modeli cihazda işlətmək və cloud-a göndərməmək — bu, AI-in yeni sərhədidir.

Bu sahədə axtarış zamanla davam edəcək. Kompüter və smartfon kimi cihazlarda işləyəcək qədər kiçik modellər zaman keçdikcə daha yaxşı olacaq. Bu baş verdikcə data gizliliyi və məxfi olması üstünlük təşkil edəcək. Konsumer bunu çox önəmli sayır və konsumerə maksimum inam verən şirkətlər — yəni istifadəçi data cloud-a yükləməyəcək — yeni tətbiqlərin əsasını qoyacaq və böyük dəyər gətirəcək.

Sumit Sadana 15:30

Avtonom idarə olunan avtomaşınlara baxın — inkişafı sürətlidir və bu, AI-in tərəqqisinə bağlanır; gələcək ən qabaqcıl texnologiya isə robotlardır. Düşünün, insanabənzər robot, tarixdə ən böyük məhsul bazarlarından biri olacaq. Əlbəttə, bu bir az vaxt çəkəcək, amma biz həmin “singularity” nöqtəsinə yaxınlaşırıq — o zaman insanla danışdığı kimi robotla da danışmaq mümkün olacaq, robotun idrak qabiliyyəti demək olar ki, fərqlənməyəcək. Zamanla bu robotların fiziki imkanları da daha mürəkkəb olacaq — bu, inqilabi nəticə olacaq.

Başlanğıcda, robotlar avtomatlaşdırılmış fabriklər kimi yerlərdə, məhdud azadlıqla konkret tapşırıqları yerinə yetirəcək. O mərhələdən “mezun olanda”, ən çətin mühit ev mühiti olacaq, çünki ev tam strukturdan kənardır. Mən inanıram ki, 2030-cu illərdə robot texnologiyası böyük artım sürücüsünə çevriləcək. Robot texnologiyasının ən maraqlı tərəfi odur ki, hər bir cihaz böyük həcmdə data saxlamalıdır — hər bir insanabənzər robot yüzlərlə GB DRAM və bir neçə TB NAND flash yaddaşına sahib olacaq. DRAM və NAND tələbi sürətlə artacaq. Düşünürəm ki, bir çox insan bunu tam başa düşmür: robotlar müstəqil işləməlidir, hər dəfə serverə data göndərə bilməzlər. Həqiqətən də belədir.

Patrick Moorhead 17:25

Siz danışanda başa düşdüm ki, Micron artıq gigabayt səviyyəsində sıçrayış həyata keçirir. Bu texnologiyanı icad etmək özü heyrətamizdir. Düşünürəm ki, Micron-u düşünəndə insanlar bunu yadda saxlamalıdır.

AI dövrü başladıqca, insanların strateji düşüncəsi də artır, istər hələ icad edilməmiş qabaqcıl cihazlardan istifadə olsun, istərsə də bir müddət sonra AI və böyük modellərə birbaşa giriş verəcək gigabayt səviyyəsində data mərkəzləri — hamısı vacibdir.

Bu birgə dizayn, ya birgə icad prinsipi barədə eşitmişəm, həm də partnyorlarınızla danışdım, onlar bəzi yeni yanaşmalardan danışdılar. Əvvəllər arxitektura dəyişiklikləri JEDEC standartı kimi universal qaydalarla implementasiya olunurdu. İndi isə biz real dərin birgə dizaynı müzakirə edirik. Siz partnyorlarla bu münasibət dəyişikliyi barədə danışa bilərsiniz?

Sumit Sadana 18:45

Əlbəttə. Partnyorlarımız da öz bazarlarında necə üstünlük əldə edəcəyini və rəqibləri üstələməyi planlayır. Yaddaş-prosessor alt sistemi AI alt sisteminin əsas hissəsinə çevrilir, çünki yaddaş-prosessor qarşılıqlı əlaqəsi AI sistemində bir çox əsas parametri müəyyən edir — bu, sistemin enerji sərfini, işlədilə bilən model növünü, modelin ölçüsü və sürətini müəyyən edir.

Böyük dil modelləri (LLM) sahəsində müxtəlif ölçülərdə və növlərdə baş verən inovasiyaları düşündükdə, hardware yaddaş dizayn dövründə və prosessor dizayn dövründə fərqlilik təmin etmək üçün bütün seqmentlər sıx əməkdaşlıq etməlidir. Bu, JEDEC standartına uyğun “plug and play” cihazlar deyil, sonradan certification tələb edən məhsullar deyil. Həqiqətən, bəzi bazarlarda belədir, amma müştərilər getdikcə düşünür: Necə fərqlilik yarada bilərik? Hazır məhsullar ilə mümkünsüz olan xüsusi funksiyalar lazımdır. Ona görə yaddaş şirkətləri ilə uzunmüddətli — 5-7 illik — R&D planları üçün əməkdaşlıq lazımdır. Biz artıq bir çox müştərimizin R&D planına inteqrasiya olunuruq, onlar maraqlı ideyalar ortaya qoyurlar, bəziləri uğurlu olur, bəziləri isə innovasiyaya vaxt və yenilik tələb edir.

Sumit Sadana 20:28

Gördüyümüz müxtəlif ideyalar bizi həyəcanlandırır. Sizin dediyiniz kimi, biz çox geniş sistemləri əhatə edən ideyalar görürük — bəziləri enerji sərfi çox aşağıdır, çünki tam batareya ilə işləyir, bəziləri isə gigabayt səviyyəsində data mərkəzləri üçün uyğundur. Biz artıq bir neçə seqmentdə və seqmentlərin lider müştəriləri ilə innovasiya nəticələri əldə etmişik, bu nəticələri görməyə davam edəcəyik və aktiv şəkildə çalışırıq.

Bəzi həyəcanverici layihələrdə biz öz imkanlarımızı genişləndirir və müştərinin innovasiya ideyasını həyata keçirdirik. Müştəri bir neçə şirkətlə bu qədər dərin əməkdaşlığı edə bilməz, bu səbəbdən dərin müzakirələr aparmaq üçün əsasən bir-iki şirkət olur, digərləri illər sonra onlara çata bilər. Bu modelin üstünlüyü budur ki, bir-iki şirkətlə həqiqətən sıx əməkdaşlıq qurmaq mümkündür və tez-tez bu, tək mənbəli təchizatçı olmağa aparır və ya müəyyən dövrdə yalnız daha bir şirkət olacaq. Bu model əməkdaşlıq münasibətini daha çox ASIC çiplərin modelinə çevirir — müştəri dizaynda daha böyük azadlıq əldə edir və bu münasibət uzunmüddətlidir. Çünki tərəflər arasında xüsusi ASIC tipli əməkdaşlıq yaranır, əvvəlki standart yaddaş çipli əməkdaşlıqdan fərqli olaraq. Mənim gördüyüm başqa bir böyük dəyişiklik də odur ki, bu model geniş miqyasda tətbiq edilə bilər.

Patrick Moorhead 22:27

Tam doğru. Bu model satış miqyasını o qədər böyüdür ki, açığı, həm tərəflər, həm də kapital sərfi baxımından investisiya edə bilər və layihə başlayanda əsas məqam fərqlilik olur. Hamı performans, səmərəlilik, total ownership cost (TCO) baxımından fərqli olmağa çalışır.

Investisiya baxımından gələcəyə necə baxırsınız? Siz az öncə istehsal baxımından investisiya barədə danışdınız. Maraqlıdır, bəziləri elə bilər ki, yaddaş zavodu yazılan kod kimi tez qurula bilər. Amma mən bir vaxtlar wafer zavodu olan çip şirkətində çalışmışam, bu kapital-intensiv layihələrin nəticəsini yalnız 3-4 il sonra görmək mümkün olur. Siz hal-hazırda hansı investisiyalar Micron-un yeni texnologiya dövründə mövqeyini bərkidir? AI, başqa texnologiyalar və ya AI-in bir variantı olsun. Investisiya həqiqətən uzunmüddətlidir, siz bunu açıq şəkildə vurğuladınız.

Sumit Sadana 23:57

Bəli, siz tam doğru deyirsiniz. Yeri gəlmişkən, əgər kimsə tez bir zamanda DRAM zavodu qurmağın üsulunu bilirsə, biz bunu öyrənmək istərdik, çünki bu, işimizi xeyli asanlaşdırar. Müştəri tez məhsul almaq istəyir, biz də hər vasitə ilə çalışırıq.

Biz hər şeyə güc veririk, investisiyaları sürətləndiririk. Təkcə kapital xərclərimizə baxanda: 2025-ci maliyyə ilində kapital xərclərimiz təxminən 13 milyard dollardır; 2026-cı ildə ikiqat artacaq; 2027-ci ildə isə 45 milyard dollardan çox olacaq. Zaman keçdikcə bu rəqəm artacaq. ABŞ-da yaxınlarda elan etdik ki, investisiyanı 200 milyard dollardan 250 milyarda yüksəldirik və zaman cədvəlini sürətləndiririk, gözləyirik ki, gələn ilin sonuna qədər 50,2 milyard dollar investisiya yatırılacaq.

Bu investisiyalar bütün sahələri əhatə edir. Biz Idaho ştatında İD1 müəssisəsinə investisiya edirik — orada ilk istehsal xətti yaradılacaq; gələn ilin ortası İD2 zavodu ardınca gələcək və ilk wafer istehsal xətti 2028-ci ilin sonuna qədər işə salınacaq. Tayvanda əldə etdiyimiz wafer zavodu 2027-ci ildə istehsala başlayacaq, biz oradan da əlavə genişlənmə edirik. Yaponiyada, Sinqapurda da genişlənmə gedir, beləliklə, qlobal miqyasda təxminən 20 müxtəlif investisiya layihəmiz aktivdir, məqsəd həm ön, həm də son istehsal gücü artırmaqdır.

Sumit Sadana 26:06

Amma bu, çox uzun vaxt çəkir. Hər yeni wafer zavodu üçün belə olur. New York ştatında dörd wafer zavodu olan klaster planlaşdırırıq, birinci zavod 2030-cu ildə istehsala başlayacaq. Yanvarda start verdik, beton tökmək mərhələsinə planlaşdırıldığından tez çatdıq.

Sumit Sadana 26:22

Dünyada başqa çox layihə də aparılır, amma bunlar üçün icazələr lazımdır, tam infrastruktur qurulmalıdır. Tikinti mütəxəssisləri çox azdır — Amerika və dünyanın bir çox yerlərində paralel tikinti layihələri gedir.

Hər yerdə data mərkəzləri qurulur, onlar enerji tələb edir, buna görə elektrik stansiyalarının tikintisi gedir; həm də yarımkeçirici lazım olur, buna görə yarımkeçirici zavodları — həm ön, həm də son istehsal — tikilir. Buna görə kvalifikasiyalı texniki işçilərin çatışmazlığı ciddi bir problemdir, bütün bu mürəkkəb tikinti layihələrini tamamlamaq üçün kifayət qədər texnik yoxdur.

Sumit Sadana 27:15

Ona görə də biz icmalara, kadr hazırlığına investisiya edirik, insan resurslarını artırmağa çalışırıq, bu yalnız bizim üçün deyil, bütün ekosistem üçün faydalıdır. Biz müxtəlif investisiyalar edirik, kadr hazırlığı, icma kollecləri, rayonlarla və icmalarla əməkdaşlıq edirik. Bu, bizim uzunmüddətli işdir.

Zaman keçdikcə müəssisələrin miqyası böyüyəcək, çünki wafer zavodları klaster kimi planlaşdırılır, yalnız bir wafer zavodu qurmaq olmaz. Sənə miqyas lazımdır, tez xərclərin yerdəyişmə nöqtəsini keçmək lazımdır, ona görə də davamlı tikinti aparmaq lazımdır və genişlənmə gələcək onillik və ondan da çox zaman üçün davam edəcək. Bunlar bizim uzunmüddətli layihələrimizdir. Hesab edirik ki, real effektiv yeni təchizat yalnız 2028-ci ildə tədricən azad olunacaq, bu isə başlanğıc mərhələsidir — istehsal gücünün artımı növbəti illərdə sürətlənəcək. Bütün sektor yeni balans nöqtəsinə çatmaq üçün kifayət qədər gözləməli olacaq, amma bu nöqtənin dəqiq vaxtını hələ proqnozlaşdıra bilmirik.

Patrick Moorhead 28:54

Çox yaxşı nümunələr gətirdiniz, investisiya məlumatları dolğun oldu. Amma bir məsələ var ki, bəzilərinin yaddaşın mürəkkəbliyini yanlış başa düşə bilər. Bilirik ki, logik çip istehsalı çox çətindir. Amma gəlin yaddaşın mürəkkəbliyi barədə danışaq — yaddaş hazırda ən mürəkkəb yarımkeçirici texnologiyalardan biridir.

Sumit Sadana 29:19

Həmişə deyirik ki, logik dövrələr texnologiyanın ön tərəfindədir, amma yaddaş da tam aparıcı texnologiyadır. O, EUV litoqrafiya maşınlarından istifadə edir, bu cihazlar olduqca böyükdür. Wafer zavodunda təxminən 2000 əməliyyat var. Zavodda istehsal başlayandan məhsulun müştəriyə çatdırılması təqribən beş ay çəkir. Bu, heyrətamizdir, bir çox insan bunu təsəvvür edə bilmir. Wafer istehsal dövrü ən azı üç yarımdan dörd aya qədər gedir, sonra montaj, qablaşdırma və sınaq ay yarımdan iki aya qədər vaxt aparır.

Sumit Sadana 30:04

Daha mürəkkəb məhsullar, məsələn HBM-lər, bunun mürəkkəbliyini daha açıq göstərir. Bir çox insan bunu möcüzə adlandırır, işləyə bilməsi inanılmazdır. Təsəvvür edin, 12 laylı DRAM çiplərini yığırsan, ən altda GPU-ya qoşulan baz çip var. Sistem ciddi istilik problemləri və enerji tələbləri ilə üzləşir — bu qədər yüksək bant genişliyində necə işləmək və prosessor ilə çip arasında məlumat ötürəndə effektiv istilik yayımı təmin etmək? Təkcə qablaşdırma texnologiyası təmiz otaq qədər mürəkkəbdir, logik sahədə uzun illər istifadə olunan flip-chip packaging texnologiyasından tam fərqlidir. Qablaşdırma texnologiyası, ön istehsalat texnologiyası (EUV litoqrafiya kimi), DRAM hər node get-gedə daha çətin olur.

Sumit Sadana 31:18

NAND-də də eyni. Qatlar üst-üstə yığılır, 200, 300, 400 qat, bu cür cihazlar əldə edilir, prosesin mürəkkəbliyi astronomikdir. Bu NAND məhsulları böyük həcmdə data saxlayır və müvafiq funksiyaları icra edir — indi bir SSD 245 TB tutuma sahibdir. Bu qədər böyük tutum kiçik ölçü cihazda yerləşdirilir — bu, mühəndislərin və istehsal komandasının gündəlik çalışdığı bir möcüzədir. Mürəkkəblik təsvir olunmaz dərəcədədir, gələcək illərdə bu texnologiya daha incə aralıqla genişlənəcək — bu, yeni bir möcüzədir.

Patrick Moorhead 32:23

Bu, çox vaxt, enerji və texnologiya innovasiyasi tələb edir. Mürəkkəbliyi məni şok edir və belə geniş enerji diapazonunda bunu edə bilməyiniz lap heyrətamizdir. Dünyada bu səviyyədə işləyə biləcək neçə şirkət var, bilmirəm.

Maraqlıdır ki, insanlar tez-tez “Mən bu nəticədən heç vaxt razı qalmayacağam” deyir, belə ki, onlar daha çox, daha böyük nailiyyət istəyirlər. Sonra insanlar qiymət və s. məsələləri müzakirə edir. Amma məncə bu bir investisiyadır — Micron və yaddaş sektoru şirkətləri investisiya etməkdə haqlıdır, çünki investisiya olmadıqda innovasiya dövrü bitir. Micron-un yaxın illərdə investisiya ilə nə əldə etdiyini görmək istəyirəm, təkcə wafer zavodu deyil, texnologiya baxımından da. Robot texnologiyası on dəfə artım gətirəcək, böyük artım bazarı ola bilər — bu hələ istehsal gücü modellərimizdə tam nəzərə alınmamış əlavə bir artım nöqtəsidir. Hələlik bunun nə zaman gerçək dönüm nöqtəsi olacağına əlavə dəlillər lazımdır.

Bu dialoq üçün təşəkkür edirəm. İnanılmazdır, bir il əvvəl bu dialoqu etmişdik, indi bir ildən sonra vəziyyət çox dəyişib.