Ejecutivo de Micron: El almacenamiento determina el límite de la IA, la capacidad sustancialmente nueva llegará después de 2028

A medida que la ola de la IA se expande desde los centros de datos hacia el edge y el ámbito de los robots, ejecutivos de Micron advierten que el almacenamiento se ha convertido en el principal cuello de botella que determina el límite superior del rendimiento de la IA. Además, debido a los largos ciclos de construcción de nueva capacidad y la extrema complejidad de los procesos, el desequilibrio entre la oferta y la demanda en la industria no verá una liberación sustancial de nueva capacidad al menos hasta después de 2028.

El 15 de septiembre, en el foro dedicado a semiconductores de la Six Five Summit 2026, Sumit Sadana, asesor principal del CEO de Micron, fue entrevistado por el analista Patrick Moorhead, desglosando en detalle la estructura de oferta y demanda en la industria del almacenamiento en la era de la IA, los planes de gasto de capital y los mercados clave de crecimiento futuros.

Durante el último año, todo el sector tecnológico ha transformado fundamentalmente su percepción sobre el almacenamiento. Esta transformación radica en que el poder de cómputo hace mucho que dejó de ser el único estándar para medir la capacidad de los sistemas de IA. Sadana señaló con precisión la lógica subyacente del hardware de IA actual durante la entrevista: “Hoy en día, el rendimiento de los sistemas de inteligencia artificial depende primero del rendimiento y la capacidad del subsistema de memoria. Estos dos aspectos son los que realmente determinan el nivel de rendimiento del subsistema de IA.”

Explicó que, dado que los modelos de IA deben almacenarse en memoria y grandes volúmenes de datos se transfieren constantemente, el ancho de banda entre el procesador y la memoria se ha convertido en el principal cuello de botella para el rendimiento. Al mismo tiempo, el mercado de almacenamiento enfrenta un desequilibrio estructural que se ha gestado durante décadas: a principios de los años 90 había más de 20 empresas de DRAM, mientras que hoy solo quedan unas pocas; en contraste, el número de empresas diseñando procesadores ya supera las 20. Esta estructura de oferta en forma de embudo, “pocos contra muchos”, hace que la cadena de suministro de almacenamiento sea extremadamente vulnerable ante la explosiva demanda provocada por la IA.

Crece el gasto de capital; la nueva oferta sustancial llegará después de 2028

Ante una brecha enorme entre la oferta y la demanda, el crecimiento de bits impulsado únicamente por innovaciones tecnológicas ya no basta para saciar el hambre del mercado, obligando a toda la industria a entrar en un ciclo de expansión intensiva de activos: nuevos cuartos limpios y fábricas de obleas.

Micron está lanzando su mayor plan de gasto de capital. Sadana reveló: “Solo considerando nuestro plan de gasto de capital: para el año fiscal 2025 será ligeramente superior a 13.000 millones de dólares; para el 2026 se duplicará; y para 2027 se espera que supere los 45.000 millones de dólares. Recientemente anunciamos en EE.UU. que incrementaremos la inversión de 200.000 a 250.000 millones de dólares y hemos acelerado el cronograma.” Además, Micron está impulsando de manera simultánea en Idaho, Nueva York, Taiwán, Japón, Singapur y otros lugares alrededor de 20 proyectos de expansión de capacidad.

No obstante, el agua lejana no apaga la sed inmediata. La construcción de fábricas de semiconductores está limitada por la infraestructura, aprobaciones regulatorias y una grave escasez de mano de obra técnica. Sadana ofreció un cronograma claro: “Creemos que la nueva oferta efectiva comenzará a liberarse gradualmente hasta 2028, y eso solo será la fase inicial; el impulso de crecimiento de capacidad se fortalecerá en los años posteriores. Por lo tanto, tomará un tiempo antes de que toda la industria encuentre un nuevo punto de equilibrio.”

Otro motivo del lento ritmo de expansión de la capacidad es la complejidad astronómica de la fabricación de memorias. Tomando como ejemplo la actual y candente HBM, Sadana enfatizó que su funcionamiento normal “es casi un milagro”: “Piénsalo, apilar 12 capas de chips DRAM, con una capa base conectada a la GPU inferior. El sistema entero enfrenta serios desafíos térmicos y de consumo de energía... hay alrededor de 2000 procesos en la fábrica de obleas. Desde el inicio de la producción hasta que el producto se entrega al cliente, el ciclo total necesita aproximadamente cinco meses.”

El adiós al “compra y vende rápido”: los acuerdos a largo plazo y la co-ingeniería remodelan el modelo de negocio

La extrema escasez de capacidad está forzando un cambio profundo de los modelos comerciales tradicionales de la industria del almacenamiento, alejándose de la compraventa de inmediato y de los chips genéricos bajo estándares JEDEC.

“Estamos firmando contratos a varios años, comprometiéndonos a abastecer a los clientes y ellos también a proporcionarnos pronósticos de demanda. Esto es muy diferente de los antiguos acuerdos anuales: antes, los clientes compraban cuando querían y si teníamos stock, suministrábamos.”, dijo Sadana. Este modelo, llamado “acuerdo estratégico de cliente”, tiene un retorno de inversión altísimo y proporciona una base sólida para los gastos de capital multianuales de las fábricas de obleas.

El cambio más profundo ocurre en el área de I+D. Para lograr diferenciación en IA —como consumo de energía y velocidad de ejecución de modelos— los clientes están incorporando el diseño de almacenamiento en sus hojas de ruta de productos con cinco a siete años de anticipación. Sadana señaló: “Este modelo transforma la relación en una más parecida al desarrollo de chips ASIC, en la que el cliente obtiene una mayor autonomía en el diseño y la relación tiene carácter de largo plazo.”

La IA migra hacia el edge: los robots humanoides serán el mayor nuevo mercado incremental

El mercado se centra en el auge de la demanda de IA en los centros de datos, pero Micron cree que eso es apenas el principio. Conforme la IA penetre en smartphones, PCs (como el Mac mini con memoria unificada) y vehículos autónomos, la demanda de almacenamiento será ubicua.

De cara al futuro, Sadana apuesta por el sector de los robots como la siguiente gran ola de demanda masiva, después de los centros de datos.

“Piensa en los robots humanoides: se convertirán en uno de los mayores mercados de productos de la historia.” Al proyectar el mercado hacia los años 2030, Sadana destacó el consumo masivo de almacenamiento por parte de la IA embebida: “La robótica es apasionante porque cada dispositivo debe almacenar ingentes cantidades de datos: cada robot humanoide tendrá cientos de GB de memoria DRAM y varios TB de NAND flash. Por tanto, impulsarán fuertemente la demanda de DRAM y NAND... Los robots deberán poder operar de forma autónoma, no pueden enviar datos al servidor cada vez.”

A continuación, la entrevista íntegra:

Sumit Sadana 00:00

Actualmente, el rendimiento de los sistemas de IA depende primero del rendimiento y la capacidad del subsistema de memoria. Estos dos factores realmente determinan el nivel de rendimiento del subsistema de inteligencia artificial. Bienvenidos de nuevo a la Cumbre 2026.

Patrick Moorhead 00:22

La era de la inteligencia artificial ya está aquí. Es asombrosa la importancia estratégica de la memoria. Siempre he considerado que la memoria es esencial, pero en la era de la IA, las capacidades que nos brinda son simplemente inimaginables—para ser franco, sin la memoria suficiente o adecuada, nada de lo impresionante que nos rodea sería posible.

Me complace anunciar que Micron participa en esta cumbre. Es un placer verte y tenerte de regreso. Gracias por la invitación. Ha sido increíble. Llevo 35 años en el sector, desde consumidor de memoria, pasando por socio, hasta consultar su mercado y áreas relacionadas en la compañía de análisis. Lo que hemos logrado es impresionante. Cuando conversamos el año pasado, clasifiqué la memoria como tecnología estratégica—sí, me atribuyo el mérito, pero, sinceramente, tú lo mereces más, porque eres quien actúa, yo solo hablo. Ahora esta visión es aún más relevante, y más personas la comparten. En esta era de IA, ¿qué ha cambiado en el último año para que toda la industria valore aún más la memoria?

Sumit Sadana 01:44

¿Por qué la IA ha acelerado esta transformación? Es una gran pregunta. Ha pasado un año, pero los cambios ocurridos en el mundo lo hacen sentir mucho más largo. Para nuestros clientes, el cambio ha sido enorme. Ahora nos enfrentamos a una grave escasez de memoria en todos los mercados. Pese a nuestros esfuerzos por aumentar el suministro, todavía no sabemos cuándo podremos igualar la demanda, que sigue creciendo constantemente. Las señales de nuestros clientes de distintos sectores crecen cada año.

Existen varias razones del cambio en cómo los clientes valoran la memoria. Una es la inmensa brecha entre oferta y demanda; otra es que, dada la demanda de IA, los requisitos de rendimiento de los sistemas también van en aumento. Al analizar cómo obtener el mejor rendimiento del sistema, ya no solo importa el procesador. Ahora, el rendimiento y la capacidad de la memoria, así como el ancho de banda entre procesador y memoria, son cruciales. Los modelos de IA deben almacenarse en la memoria, y grandes volúmenes de datos fluyen entre memorias; el ancho de banda entre procesador y memoria es el principal cuello de botella para el rendimiento. Por eso, los clientes reconocen que deben replanificar sus hojas de ruta y adoptar nuevas estrategias de memoria.

Sumit Sadana 03:44

Ahora la clave es: ¿cómo diseñar memoria para ganar ventaja competitiva, cómo destacar cada sistema de cada cliente? Si la memoria siguiera siendo genérica y conforme al estándar JEDEC de hace años, sería difícil diferenciarse. Por eso, ahora colaboramos con los clientes para integrar el diseño de memoria en sus hojas de ruta de producto a años vista. Ellos se concentran en cómo lograr diferenciación y alterar la dinámica competitiva. Esto exige pensar la memoria de otra manera, y colaborar con empresas como Micron para crear y capitalizar nuevas funciones.

Sumit Sadana 04:31

Un ejemplo: nuestra colaboración con NVIDIA en memoria DRAM de bajo consumo (LPDRAM) en centros de datos. Fuimos pioneros en introducir esta tecnología en centros de datos y, durante mucho tiempo, fuimos el único proveedor; ahora otras empresas empiezan a adoptarla. Cada vez más clientes aprecian sus ventajas: mayor densidad, menor tamaño, mejor rendimiento y menor consumo, algo vital en centros de datos. Este es solo un ejemplo entre muchos.

Patrick Moorhead 05:07

Los próximos cinco años verán despegar estas tecnologías. Para explicar el renovado interés en la memoria, recuerdo una clase universitaria a finales de los 80: la idea era que, manteniendo las operaciones en memoria, se mejora el rendimiento. Hoy la situación es diferente. Cuanta más memoria, mejores los resultados, y cuanto más cerca esté de la tarea, mejor, porque salirse de memoria ralentiza el proceso. En la era de la IA, esto supone un gran reto.

Interesante. Durante mi carrera he pasado por nueve ciclos de memoria. Trabajé antes en un OEM, en una empresa de chips y ya llevo 15 años en una compañía de análisis. La memoria parece ser la industria con ciclos más marcados, aunque hay otras similares, y era considerada bastante commoditizada. Ya hablaste algo de esto antes, pero…

Sumit Sadana 06:17

¿Por qué la IA está transformando esta percepción? Buena pregunta. Si miras atrás, en los 90, más de 20 empresas fabricaban DRAM, pero el sector se consolidó mucho. Por entonces, había pocas empresas de procesadores, mientras que hoy ya superan las 20. Si cuentas todas las que diseñan procesadores, ese número salta enseguida. Pero las que hacen DRAM son solo unas pocas.

Así que, al pensar en el diseño de IA y sus subsistemas, no todo es centro de datos—dentro de los centros hay que distinguir cargas de entrenamiento y de inferencia, y esta última a su vez se divide en varias, algunas pueden usar SRAM, pero la mayoría dependen mucho de DRAM. Buscamos diseñar la mayor capacidad posible de DRAM para estos sistemas. Esta tendencia alcanza incluso a autos autónomos, sistemas industriales, y, mirando a smartphones y PCs—la Mac mini, gracias a la memoria unificada, rompe récords de ventas, originando la tendencia 'Open Claw'. Y todo esto, en el fondo, es debido a la IA.

Sumit Sadana 07:50

Hoy, el rendimiento del sistema depende primero del rendimiento y la capacidad del subsistema de memoria, lo que realmente marca el rendimiento de la IA. Así que si la memoria es el núcleo del diseño del sistema, hay que pensarla de otra manera. La pregunta fundamental se vuelve: ¿cómo lanzar productos diferenciados rápidamente? Creo que el negocio de memoria del futuro será enteramente distinto, íntimamente ligado a este concepto…

Sumit Sadana 08:36

Toda la industria ha llegado finalmente al punto de tener que construir nueva capacidad, algo sorprendente debido al explosivo crecimiento en la demanda impulsada por la IA. Solo los cambios tecnológicos no bastan ya: en años previos, eso era suficiente para satisfacer la demanda. Ahora se necesita mucho más output de obleas, lo que exige nuevos cuartos limpios. Y cuando las instalaciones existentes se quedan sin espacio limpio—y la mayoría ya lo están—hay que expandirse en nuevos sitios, lo cual lleva mucho tiempo.

Es un proceso muy largo, además de depender de factores prácticos: la velocidad de construcción varía en el mundo, está el tema de permisos y aprobaciones regulatorias, y cómo se levanta lo necesario desde cero—electricidad, agua, plantas de tratamiento, químicos y toda la infraestructura para una fábrica de obleas, todo eso toma mucho tiempo y es lo que vive la industria actualmente.

Sumit Sadana 10:01

Así que, pese a nuestros grandes esfuerzos y los del resto de la industria, cuesta satisfacer la demanda del mercado. La oferta tardará bastante en alcanzar a la demanda, y eso influye mucho en el comportamiento de nuestros clientes.

Sumit Sadana 10:27 Estos son los acuerdos estratégicos con clientes de los que hablamos. Estos acuerdos han transformado fundamentalmente nuestro modelo y forma de hacer negocios. Firmamos contratos multianuales, comprometidos a abastecerles y ellos a prever su demanda. Esto es muy diferente de los contratos anuales previos: antes, el cliente compraba cuando quería y mientras tuviéramos, les vendíamos. Ahora hay un compromiso de abastecimiento, con una rentabilidad altísima que garantiza el gasto de capital necesario por varios años.

Y todavía no hemos hablado de la IA consciente (intelligent agent AI), el próximo nivel. Después vendrá la IA física: será otra ola masiva de demanda. Si observas estas distintas olas de demanda, se superponen y potencian entre sí, en vez de sustituirse. Supone un gran reto trasladar semejante capacidad de oferta física a la red.

Patrick Moorhead 11:39

En este contexto, sus acuerdos a largo plazo demuestran el ascenso estratégico de la memoria. Es tentador reducirlo a “aseguramos el futuro de nuestra capacidad con acuerdos a largo plazo”, y eso importa, pero también va de planificación en conjunto.

Técnicamente, me impacta—y celebro que menciones la IA en el edge. Es fascinante: tanto si se trata de Open Claw como de nuevas arquitecturas donde memoria, CPU y GPU se acoplan para más ancho de banda, los cambios en la arquitectura cliente (computadoras personales) han sido raros, muy estables durante décadas. Ahora quisiera abordar los grandes centros de datos, donde ocurre la mayor parte de la innovación y de la inversión en capex. ¿Qué hay del coche autónomo, el PC, los robots, el edge inteligente…?

Sumit Sadana 13:00

¿Está cambiando la demanda de memoria en esos escenarios? Sí, gran pregunta. Todo empezó en el centro de datos. Pero pensando hacia el futuro, la IA no va a limitarse a ellos. La ola de inteligencia avanzará hasta el edge, hasta estar en todos lados y en todos los dispositivos. Así que abarca un sinfín de electrónicos de consumo, autos, e incluso la nueva revolución industrial—con inteligencia repartida en empresas de todo el mundo.

Sumit Sadana 13:43

Tus propios dispositivos, ya sea la computadora en el trabajo o el hogar, el smartphone, e incluso dispositivos de nueva generación cuyo aspecto será completamente distinto—porque, a la hora de crear un dispositivo nativo IA, surgen posibilidades totalmente diferentes a las de un ordenador o smartphone convencional. Todo se relaciona de nuevo con cómo maximizar la eficiencia energética, esencial para dispositivos alimentados por batería. Cómo lograr el máximo rendimiento y correr modelos suficientemente pequeños y valiosos para el usuario en el propio dispositivo, sin retornar a la nube—ese es el nuevo paradigma IA.

Esta exploración seguirá avanzando. Los modelos pequeños, capaces de correr en un ordenador o smartphone, irán mejorando. Y cuando eso ocurra, la privacidad de los datos cobrará una gran relevancia. Los consumidores valoran mucho esto, y las empresas que les den confianza de que lo que ocurre en su dispositivo no se subirá a la nube, crearán nuevas aplicaciones de valor.

Sumit Sadana 15:30

Si observamos la conducción autónoma, ahora avanza rápidamente gracias a la IA; el próximo gran hito es la robótica. Pensar en los robots humanoides: serán uno de los mayores mercados de productos de la historia. Aunque aún llevará un tiempo, avanzamos hacia ese punto de inflexión: pronto podrás hablar con un robot humanoide igual que lo harías con otra persona, su capacidad cognitiva será indiscernible. Con el tiempo, sus habilidades físicas se irán sofisticando: será toda una revolución.

Al principio, se usarán en fábricas y tareas muy específicas con bastantes restricciones. Tras esa fase, el entorno más complejo será el hogar, porque es tremendamente poco estructurado. Pero estoy convencido de que en la década de 2030, la robótica será un motor de crecimiento imparable. Lo más fascinante es la necesidad de almacenamiento: cada robot tendrá cientos de GB de memoria DRAM y varios TB de NAND. Esto disparará la demanda de DRAM y NAND. Muchos no dimensionan esto correctamente: los robots deberán operar de modo autónomo, sin enviar datos a servidores cada vez. Así es.

Patrick Moorhead 17:25

Mientras hablabas, caí en cuenta de que Micron está dando un salto al orden de los gigavatios. Es asombroso pensar en la invención de esta tecnología. En el futuro, la visión estratégica en la era de la IA será fundamental, tanto para dispositivos de vanguardia aún por inventar como para los centros de datos escala gigavatio conectados a IA y modelos extensos.

He oído hablar de este concepto de co-diseño; algunos de tus socios han compartido ideas innovadoras que están explorando. Antes mencionaba los cambios arquitectónicos, que tradicionalmente se entregaban según algún estándar, como el JEDEC. Pero ahora hablamos de auténtico co-diseño de profundidad. ¿Puedes compartir cómo ha cambiado la relación con los socios?

Sumit Sadana 18:45

Por supuesto. Nuestros socios también buscan cómo obtener ventaja competitiva en sus mercados. El subsistema de memoria y procesador es clave en la IA porque la interacción entre ambos determina muchos parámetros esenciales de esos sistemas—determina el consumo de energía, qué tipos y tamaños de modelos pueden ejecutarse, y su velocidad.

Si examinas los avances en modelos de lenguaje grande (LLM) de distintos tamaños y tipos, verás que para diferenciarse en el diseño de memoria y procesador, cada nicho debe trabajar codo a codo. No son productos plug&play estándar JEDEC, que se validan al final. Para algunos mercados, sí, pero los clientes cada vez más afrontan el reto: ¿cómo diferenciarme? Necesito funciones especiales que un producto genérico no ofrece. Por eso, colaboramos con empresas de memoria para planificar juntos durante 5 a 7 años la hoja de ruta de I+D. Ya nos estamos integrando en las hojas de ruta de muchos clientes, con ideas muy interesantes—algunas listas ya, otras requerirán más años de invención e innovación para lograr avances disruptivos.

Sumit Sadana 20:28

Nos entusiasma la diversidad de ideas que vemos. Como decías, abarcan sistemas muy variados: algunos dispositivos consumen poquísima energía porque usan solo batería, otros funcionan en centros de datos a escala gigavatio. Ya emergen frutos innovadores en varios segmentos y con ciertos clientes líderes, y seguiremos presenciando su desarrollo y esforzándonos por ello.

En algunos proyectos inspiradores, expandimos nuestras capacidades para materializar los diseños innovadores que los clientes sueñan. No pueden trabajar a tanta profundidad con muchas empresas, así que normalmente solo una o dos logran esa relación cercana; los demás tardan años en alcanzar ese grado de colaboración. Lo bueno de este modelo es que se establecen auténticas relaciones sólidas con una o dos empresas, asumiendo el papel de proveedor exclusivo o compartido por un tiempo. La relación se vuelve similar a la de un chip ASIC: el cliente gana autonomía estructural y la relación es de largo plazo. Esto se debe a que ambos lados han forjado una colaboración de tipo ASIC, no el modelo de chip de memoria estándar previo. Otra gran diferencia es lo escalable que es este enfoque.

Patrick Moorhead 22:27

Exactamente. El volumen es tal que ambos pueden invertir a gran escala, y la clave en este lanzamiento es diferenciarse. Todos buscan eficiencia y un menor costo total de propiedad (TCO), quieren sobresalir.

Desde la perspectiva de la inversión a futuro, mencionabas las inversiones en capacidad. Algunos creen que una fábrica de memorias se construye tan rápido como se escribe código. Yo trabajé en una empresa de chips con fábrica propia, y sigue siendo un reto de capital complejísimo: pueden pasar 3-4 años antes de ver el beneficio. ¿Qué inversiones están consolidando la posición de Micron en tecnología de próxima generación, IA o variantes? Has dejado claro que requiere mucho tiempo.

Sumit Sadana 23:57

Tienes razón. Por cierto, si alguien supiera cómo levantar una fábrica de DRAM rápidamente, nos interesaría mucho; nos lo pondría mucho más fácil. Nuestros clientes quieren sus productos lo antes posible y hacemos todo lo posible por acelerarlo.

Estamos acelerando todo lo que podemos. Solo nuestro plan de inversión: en el año fiscal 2025, gastaremos algo más de 13.000 millones; en 2026 la cifra se duplicará; en 2027 superará los 45.000 millones. Estas cifras siguen en aumento. En EE.UU. hemos anunciado que aumentamos la inversión de 200.000 a 250.000 millones de dólares y la aceleramos, previendo 50.200 millones para fines del año próximo.

Estas inversiones cubren todas las áreas. Estamos invirtiendo en la fábrica ID1 en Idaho, que pondrá en marcha sus primeras líneas; a mitad del año próximo, la ID2 hará lo mismo, con la primera producción prevista para fines de 2028. La fábrica adquirida en Taiwán producirá obleas desde 2027 y seguimos ampliándola. También hay expansiones en Japón y Singapur; en suma, tenemos unos 20 proyectos de inversión de distintos tamaños globalmente para mejorar la capacidad front-end y back-end.

Sumit Sadana 26:06

Pero lleva mucho tiempo. Cada nueva fábrica es así. En el estado de Nueva York, planificamos un clúster con cuatro fábricas, la primera entrará en operación en 2030. La obra empezó en enero y el hito del vaciado de hormigón se cumplió antes de lo previsto.

Sumit Sadana 26:22

En muchas partes del mundo tenemos proyectos en marcha, pero todos requieren múltiples permisos y crear toda la infraestructura de soporte. Escasean los trabajadores calificados—construcciones de este tipo proliferan en EE.UU. y el mundo entero.

Están surgiendo centros de datos en todos lados, que precisan electricidad, así que también se construyen centrales eléctricas; necesitan semiconductores, por eso se levantan plantas, tanto front-end como back-end. Por eso, la escasez de técnicos es muy grave: no hay suficiente personal cualificado para afrontar obras tan complejas en todo el mundo.

Sumit Sadana 27:15

Estamos invirtiendo en la comunidad, formando talento, asegurando la reserva de personal, lo que no solo facilita nuestros proyectos sino que beneficia al ecosistema. Invertimos en formación, colegios comunitarios y trabajamos con pueblos y ciudades donde tenemos operaciones. Es una actividad a muy largo plazo para nosotros.

Prevemos que las instalaciones sigan expandiéndose con el tiempo; una fábrica suele requerir otras más, necesitas escala, romper la curva de costes lo más rápido posible, así que hay que seguir construyendo, y eso llevará toda la próxima década o más. Son proyectos de largo plazo. Creemos que la nueva oferta efectiva empezará recién desde 2028; será solo el arranque, luego tomará impulso. Por tanto, tomará un tiempo lograr el nuevo equilibrio del sector, pero no podemos predecir cuándo llegará exactamente.

Patrick Moorhead 28:54

Los ejemplos y cifras de inversión que das son sumamente informativos. Pero algo se suele malinterpretar, y es la complejidad de la memoria. Hoy todos saben que los chips lógicos son complejos. Pero hablemos de la memoria: es de las tecnologías semiconductoras más complejas.

Sumit Sadana 29:19

Siempre decimos que la lógica está en la punta tecnológica, pero las memorias también lo están. Utiliza máquinas de litografía EUV, de tamaño colosal. Una fábrica de obleas tiene unos 2000 pasos de proceso. De principio a fin, se requiere alrededor de cinco meses para entregar el producto al cliente. Es increíble, muchos no se lo imaginan. El ciclo de producción dura al menos tres o cuatro meses; ensamblaje, encapsulado y pruebas otro mes, a veces mes y medio.

Sumit Sadana 30:04

Para productos aún más complejos, como HBM, la complejidad salta a la vista. Muchos la llaman milagro: que funcione ya es increíble. Imagina apilar 12 capas de DRAM y debajo una base conectada a la GPU. El sistema afronta colosales retos térmicos y energéticos—¿cómo lograr que funcione con tan alto ancho de banda, con transferencias entre procesador y chip y disipando ese calor? La tecnología de encapsulado es tan compleja como una sala blanca, muy distinta al flip-chip de la lógica tradicional. Desde el frente de encapsulado hasta los avances de litografía EUV, cada nodo DRAM es más difícil de escalar.

Sumit Sadana 31:18

Igual ocurre en la NAND. Apilamos capa tras capa: 200, 300, 400—una complejidad astronómica—y aun así estos dispositivos almacenan datos con normalidad. Hoy, un SSD puede alcanzar 245 TB de capacidad. Caber en un tamaño tan pequeño es un milagro del trabajo diario de ingenieros y fabricantes. La complejidad es alucinante, y aún tenemos que seguir escalandola en los próximos años, alcanzando tamaños aún menores, y que la tecnología funcione en masa—será otro milagro más.

Patrick Moorhead 32:23

Esto demanda muchísimo tiempo, esfuerzo e innovación técnica. El nivel de complejidad es impresionante—y que logres tal diversidad de niveles de consumo energético lo es aún más. No sé cuántas empresas en el mundo pueden lograrlo.

Curiosamente, la gente a menudo dice “nunca estoy satisfecho”, pero es porque quieren más, buscan maravillas aún mayores. Luego surgen debates sobre precios y tal, pero para mí esto es inversión. Que Micron y otras de memoria inviertan es lógico, porque si no, el ciclo innovador se detendría. Estoy ansioso por ver lo que tus inversiones traerán, no solo en fábricas sino en tecnología. Creo que la robótica puede multiplicar por diez el crecimiento y ser un enorme mercado: todavía ni calculamos su impacto en nuestra planificación de capacidades. Naturalmente, queda demostrar cuándo tendrá ese efecto real.

Muchas gracias por esta conversación. Es increíble que hace un año tuvimos un diálogo así y ver cómo ha cambiado todo en apenas doce meses.