Executivo da Micron: A capacidade de armazenamento determina o limite da IA, o aumento substancial da capacidade de produção só ocorrerá após 2028

À medida que a onda de IA se estende dos centros de dados para a borda e o campo da robótica, executivos da Micron alertam que o armazenamento tornou-se o principal gargalo determinante para o limite de desempenho da IA. Além disso, devido ao longo ciclo de construção de novas capacidades e à extrema complexidade dos processos, o desequilíbrio entre oferta e procura no setor só deve ser solucionado com a liberação substancial de novas capacidades após 2028.

Em 15 de setembro, durante o fórum de foco em semicondutores do Six Five Summit 2026, o conselheiro sênior do CEO da Micron, Sumit Sadana, foi entrevistado pelo analista Patrick Moorhead, detalhando o panorama de oferta e demanda do setor de armazenamento na era da IA, os planos de investimento em capital e os principais mercados incrementais do futuro.

Ao longo do último ano, toda a indústria de tecnologia passou por uma reformulação fundamental em relação à percepção sobre armazenamento. A raiz dessa mudança está no fato de que o poder de processamento deixou de ser o único critério de avaliação para sistemas de IA. Sadana destacou de forma incisiva a lógica subjacente do hardware de IA: “Hoje, o desempenho dos sistemas de inteligência artificial depende, primeiramente, do desempenho e da capacidade do subsistema de memória. Estes dois fatores realmente determinam o nível de performance dos subsistemas de inteligência artificial.”

Ele explica que, como os modelos de IA precisam estar armazenados na memória e grande quantidade de dados transita continuamente entre memórias, a largura de banda entre processador e memória tornou-se o principal gargalo de desempenho. Ao mesmo tempo, o mercado de armazenamento enfrenta um desequilíbrio estrutural acumulado por décadas: no início dos anos 90, havia mais de 20 empresas de DRAM; hoje restam poucas; enquanto as empresas que desenvolvem processadores já superam as 20 atualmente. Essa estrutura de oferta do tipo “funil”, de poucos para muitos, torna a cadeia de suprimentos de memória extremamente vulnerável diante da explosão de demanda por IA.

Capex dispara e nova oferta significativa só virá após 2028

Diante do enorme déficit entre oferta e demanda, o crescimento de bits proporcionado apenas pela transição tecnológica já não satisfaz o apetite do mercado, forçando todo o setor a um ciclo pesado de expansão de capital fixo — de construção de novas salas limpas e fábricas de wafers.

A Micron está iniciando planos de investimento jamais vistos. Sadana revelou: “Considerando apenas nosso plano de capex: o ano fiscal de 2025 terá um investimento de pouco mais de 13 bilhões de dólares; o de 2026, o dobro; e o de 2027 deve ultrapassar 45 bilhões de dólares. Recentemente, anunciamos nos EUA a elevação do investimento de 200 para 250 bilhões de dólares, acelerando o cronograma.” Além disso, a Micron toca simultaneamente cerca de 20 projetos de expansão nos EUA (Idaho, Nova York), Taiwan, Japão, Cingapura e outros lugares.

No entanto, água distante não apaga fogo próximo. A construção de fábricas de semicondutores depende não só de infraestrutura e aprovações regulatórias, mas também enfrenta uma grave escassez de trabalhadores qualificados. Sadana deu uma estimativa clara: “Acreditamos que uma oferta verdadeiramente efetiva de capacidade só começará a ser liberada gradualmente a partir de 2028, e isso ainda será uma fase inicial; o vigor do crescimento da capacidade só será ampliado nos anos seguintes. Portanto, o setor levará tempo até se equilibrar novamente.”

Outro motivo para a lentidão da liberação de capacidade é a complexidade astronômica da fabricação de memória. Usando o exemplo da popular HBM, Sadana diz que seu funcionamento “é praticamente um milagre”: “Imagine empilhar 12 camadas de chips DRAM, com o chip de base, no fundo, conectado ao GPU. O sistema enfrenta enormes desafios térmicos e de consumo de energia... São cerca de 2.000 etapas dentro da fábrica. Desde o início da produção até a entrega ao cliente, o processo dura cerca de cinco meses.”

Fim do “compra-vende” instantâneo, contratos de longo prazo e customização profunda redefinem modelo de negócios

A capacidade extremamente restrita está forçando a transformação do modelo de negócios do setor de armazenamento, com o fim da era de negociações no mercado à vista e de chips padrão conforme JEDEC.

“Firmamos contratos plurianuais, comprometendo-nos a fornecer aos clientes, enquanto eles também fornecem previsões de demanda. Isso é completamente diferente dos antigos acordos anuais — antes, era só comprar quando quisesse, desde que houvesse produto,” diz Sadana. Esse chamado “acordo estratégico com o cliente” traz altíssimo retorno de investimento e garante o capex dos próximos anos para as fábricas.

Mudanças ainda mais profundas acontecem no vínculo com P&D. Para obter diferenciais em consumo energético, velocidade de execução de modelos etc., os clientes começaram a incluir o design de memória em seus roadmaps de produtos de 5 a 7 anos. Sadana afirma: “Esse modelo torna a colaboração parecida com a dos chips ASIC: maior autonomia de design para o cliente e uma relação de longo prazo.”

IA vai para a borda e robôs humanoides serão o maior mercado incremental

O mercado tradicionalmente foca na demanda dos centros de dados para IA, mas a Micron vê isso apenas como o início. Com a penetração da IA em smartphones, PCs (como o Mac mini, que usa arquitetura de memória unificada) e carros autônomos, o armazenamento será onipresente.

Projetando o futuro, Sadana foca o segmento de robótica, considerando-o a próxima onda de enorme demanda, sucedendo os data centers.

“Pense em robôs humanoides, eles se tornarão um dos maiores mercados de produtos da história.” Olhando para a década de 2030, Sadana destaca o consumo assustador de armazenamento pela IA na borda: “O mais empolgante da robótica é que cada dispositivo precisa armazenar massas de dados — cada robô humanoide terá centenas de GB de memória DRAM e vários TB de NAND flash. Isso impulsionará fortemente o crescimento da demanda por DRAM e NAND... Robôs precisam operar de forma autônoma, sem enviar dados ao servidor a todo instante.”

Abaixo, o texto da entrevista:

Sumit Sadana 00:00

Hoje, o desempenho dos sistemas de inteligência artificial depende primeiramente do desempenho dos subsistemas de memória e de sua capacidade. Estes dois fatores realmente determinam o nível de performance dos subsistemas de IA. Bem-vindos de volta ao Six Five Summit 2026.

Patrick Moorhead 00:22

A era da inteligência artificial chegou. A importância e o valor estratégico da memória são surpreendentes. Sempre considerei a memória importante, mas, no contexto da era da IA, as capacidades que ela nos oferece são realmente incríveis – para falar a verdade, sem memória suficiente, sem a memória certa, tudo o que nos surpreende ao redor jamais seria possível.

É um prazer anunciar a presença da Micron neste summit. É ótimo vê-lo novamente. Obrigado pelo convite. É realmente espetacular. Trabalho neste setor há 35 anos, desde consumidor de memória, passando por parceiro de memória, até pesquisar o mercado em uma empresa de análise. As conquistas são impressionantes. Quando conversamos no ano passado, classifiquei a memória como tecnologia estratégica – sim, devo me orgulhar por isso. Mas, sinceramente, você merece ainda mais reconhecimento, pois você é quem faz, eu só comento. Hoje, esse ponto de vista é ainda mais relevante e cada vez mais discutido. Neste ano de IA, o que mudou para que o setor valorizasse ainda mais a memória?

Sumit Sadana 01:44

Por que a inteligência artificial acelerou essa transformação? Ótima pergunta. Passou-se um ano, mas, em termos de mudanças globais, parece bem mais tempo. Do ponto de vista dos clientes, as transformações foram enormes. Hoje, enfrentamos escassez severa de memória em todos os segmentos. Apesar dos nossos maiores esforços para aumentar a oferta, ainda não é possível dizer quando o fornecimento alcançará a demanda, pois esta segue em constante crescimento. A cada ano, o sinal de demanda vinda dos clientes de vários setores aumenta continuamente.

A mudança na forma como os clientes encaram a memória tem vários motivos. O grande déficit entre oferta e demanda é um deles; outro é que, considerando a IA, a exigência de performance só cresce. Quando você pensa em o que realmente traz o máximo desempenho ao sistema, percebe que o processador não é o único fator. Hoje, o desempenho da memória, a largura de banda entre processador e memória e a própria capacidade são vitais. O modelo de IA requer estar na memória, grandes volumes de dados circulam entre memórias, tornando a largura de banda processador-memória um gargalo-chave. Assim, os clientes compreendem cada vez mais a necessidade de replanejar seus roadmaps e de adotar estratégias diferenciadas para memória.

Sumit Sadana 03:44

Agora, o ponto fundamental é: como projetar memória para ganhar vantagem competitiva — como fazer o sistema do cliente se destacar? Se a memória fosse, como antes, um produto padrão JEDEC usado por todos, ficaria difícil diferenciar-se. Portanto, agora colaboramos de forma que o design da memória faça parte dos roadmaps plurianuais de nossos clientes. Eles focam em diferenciação e mudança de cenário competitivo. Isso faz com que encarem a memória de outra maneira, trabalhando conosco para criar novas funcionalidades aplicáveis à sua estratégia.

Sumit Sadana 04:31

Um exemplo: nossa colaboração com a Nvidia em DRAM de baixo consumo para data centers (LPDRAM) é ilustrativa. Fomos pioneiros ao levar essa tecnologia ao data center e, por muito tempo, exclusivos nesse nicho, agora ampliado para outros players. Cresce a percepção dos clientes sobre os benefícios do LPDRAM — mais densidade, menor tamanho, melhor desempenho e consumo muito menor de energia, algo vital para data centers. Este é apenas um entre muitos exemplos.

Patrick Moorhead 05:07

Olhando para os próximos cinco anos, essas tecnologias começam a prosperar. Quando tento explicar por que o interesse por memória cresceu assim, lembro de uma disciplina da faculdade nos anos 1980: se você restringe as operações à memória, obtém mais performance. Agora, claro, o contexto é diferente. Quanto mais memória, melhores resultados, e quanto mais próxima do processamento, melhor — pois ao sair da memória, tudo fica mais lento. Na era IA, isso é um desafio e tanto.

É interessante. Ao longo da minha trajetória, vivenciei nove ciclos de memória. Já trabalhei em OEM, empresa de chip e, há 15 anos, numa empresa de análise. Memória sempre foi extremamente cíclica, e, embora outros segmentos tenham ciclos semelhantes, ela também é altamente comoditizada. Você tocou nisso um pouco antes, mas…

Sumit Sadana 06:17

Por que a IA muda essa percepção de fundo? Ótima questão. Olhando para o início dos anos 1990, havia mais de 20 empresas de DRAM, que passaram por um grande processo de consolidação. Na época, havia poucas empresas de processadores; hoje, já são mais de 20. Se você somar todas as que desenvolvem processadores, o número cresce rapidamente. Já o mercado de DRAM é reduzido a poucas empresas.

Por isso, ao pensar em design de IA, não se limita aos data centers — mesmo entre treinamentos e inferências (cada vez mais segmentados), grande parte das cargas ainda depende massivamente de DRAM (embora uma pequena fração use SRAM). Buscamos maximizar a capacidade de DRAM em todos esses sistemas. Essa tendência também se estende a carros autônomos, sistemas industriais, e veja smartphones e PCs — com a arquitetura de memória unificada, o Mac mini impulsionou um movimento 'Open Claw'. Tudo isso, no fim, tem ligação direta com a IA.

Sumit Sadana 07:50

Hoje, o desempenho do sistema depende, primeiramente, da performance e capacidade da memória, e isso pauta o desempenho da IA. Assim, quando a memória vira ponto central do projeto de sistema, é hora de repensar sua estratégia. O problema central é: como lançar produtos diferenciados rapidamente? Creio que o negócio de memória será bem diferente do passado, baseado neste conceito…

Sumit Sadana 08:36

No fim, o setor precisou então começar a construir nova capacidade, algo surpreendente pelo quanto a demanda por IA cresceu. Apenas a migração tecnológica não basta mais, pois ela sozinha costumava suprir o crescimento; agora, precisamos aumentar drasticamente a produção de wafers, o que implica construir novas salas limpas. Quando o espaço se esgota nas unidades atuais — e a maioria das empresas já enfrenta isso — é preciso expandir em novos locais, o que toma tempo.

Esse processo é demorado e impactado ainda por fatores, como a velocidade de obras em cada região e a eficiência nas aprovações regulatórias. Construir toda a infraestrutura – energia, água, estações de tratamento, insumos químicos, tudo para um fab de wafers – demanda tempo e enfrentamos essa realidade em todo o setor.

Sumit Sadana 10:01

Portanto, apesar de nossos esforços e dos concorrentes, não conseguimos suprir a demanda do mercado atualmente. Leva-se tempo para que o fornecimento alcance a demanda, o que afeta também o comportamento dos clientes.

Sumit Sadana 10:27 É por isso que temos falado muito sobre os acordos estratégicos com clientes. Eles mudaram fundamentalmente nosso modelo de negócios: agora, assinamos contratos plurianuais, comprometendo-nos a fornecer aos clientes, que também se comprometem com previsões de demanda. É diferente dos antigos acordos anuais: antes, bastava haver produto; agora, assumimos uma obrigação de fornecimento, o que nos dá alto retorno sobre o investimento e respalda o capex por vários anos.

Claro, ainda nem entramos na inteligência artificial dos agentes, próxima fase do avanço da IA. Depois disso, haverá a IA física, a próxima grande onda de demanda. Observando essas ondas de demanda, nota-se que elas se sobrepõem e se impulsionam, e não se substituem, trazendo o desafio de transferir capacidade física massiva para o digital.

Patrick Moorhead 11:39

Para atender toda essa demanda, acredito que o plano de contratos de longo prazo de vocês reforça o caráter estratégico da memória. Sei que se pode resumir ao “precisamos de contratos para garantir capacidade futura”, claro que isso é essencial, mas envolve também planejamento colaborativo.

Do ponto de vista tecnológico, fiquei impressionado e feliz de você comentar sobre IA na borda. O mais interessante são as novas arquiteturas em computação cliente — como o acoplamento de memória com CPU e GPU para melhorar a largura de banda. Mudanças assim são raras no lado do cliente, cuja arquitetura permaneceu estável por muito tempo. Agora, gostaria de entrar na área dos hiperescala data centers, pois capital e inovação estão ali, mas também quero ouvir sua opinião sobre carros autônomos, PCs, robôs, IA na borda...

Sumit Sadana 13:00

A demanda por memória está mudando esses cenários? Sim, ótima questão. Claro, tudo começou nos data centers. Mas, ao pensar no futuro da IA, ela não estará restrita só aos data centers. A onda de inteligência chegará à borda, e, no fim, estará em toda parte, em todos dispositivos. Portanto, cobre eletrônicos de consumo, automóveis e, claro, a segunda fase da revolução industrial — quando toda essa inteligência estará distribuída entre empresas de todo o mundo.

Sumit Sadana 13:43

Seja seu equipamento pessoal no ambiente de trabalho ou seu PC e smartphone em casa – ou os novos formatos de dispositivos que algumas empresas estão considerando desenvolver, cujo visual nada tem de similar ao de computadores ou celulares convencionais. Quando você projeta um dispositivo nativo de IA, pensa-se em alternativas tecnológicas radicalmente diferentes do padrão. Tudo volta então à questão do consumo energético, especialmente para dispositivos com bateria. Como maximizar performance, como operar modelos suficientes para beneficiar o consumidor e, ao mesmo tempo, pequenos para rodar localmente sem recorrer à nuvem — este é o novo fronte da IA.

Essa pesquisa seguirá adiante. Modelos pequenos o suficiente para rodar localmente em PCs ou smartphones ficarão cada vez melhores. Assim, privacidade e sigilo de dados viram vantagem. Consumidores valorizam isso e empresas capazes de garantir que o conteúdo gerado na interação com o dispositivo não vá para a nuvem criarão novas aplicações e valor significativo.

Sumit Sadana 15:30

Veja os carros autônomos: agora eles avançam rapidamente, graças ao progresso da IA; mas o novo limite tecnológico é a robótica. Pense nos robôs humanoides: podem se tornar o maior mercado de produtos da história. Claro, isso levará tempo, mas estamos chegando ao ponto em que será possível conversar com um deles, e sua cognição será quase indistinguível da de uma pessoa. Com o tempo, suas habilidades físicas se tornarão muito sofisticadas, o que será revolucionário.

Inicialmente, eles serão usados em automação industrial e tarefas bem específicas, com pouca liberdade. Após esse estágio, o cenário mais complexo é o doméstico, pois a residência é altamente não estruturada. Acredito que, na década de 2030, a robótica impulsionará o crescimento. E o mais animador: cada robô deverá armazenar enormes quantidades de dados – cada humanoide terá centenas de GB de DRAM e vários TB de NAND flash. Isso aquecerá a demanda de DRAM e NAND. Poucos percebem: o robô precisa operar de forma autônoma, sem pedir dados ao servidor a toda hora. É isso mesmo.

Patrick Moorhead 17:25

Enquanto você explicava, percebi que a Micron está fazendo um salto para o nível de Gigafábricas. Só pensar em inventar essa tecnologia já é incrível. Contudo, ao falar da Micron, isso precisa ser lembrado.

Com a era da IA, cresce o olhar estratégico, seja em dispositivos de ponta que ainda serão inventados, seja nos futuros data centers em gigawatts já prontos para IA e grandes modelos.

Essa ideia de co-projetar ou co-criar já ouvi de parceiros de vocês, que estão testando coisas novas. Também citei mudanças arquiteturais antes — tradicionalmente, feitas por algum padrão JEDEC, por exemplo. Mas agora falamos de co-design profundo, real. Você poderia comentar mais sobre o que tem mudado no vínculo com seus parceiros?

Sumit Sadana 18:45

Claro. Nossos parceiros querem saber como ganhar vantagem e derrotar competidores em seus mercados. O subsistema de memória e processador tornou-se elemento-chave para IA porque a interação entre eles define muitos parâmetros críticos — determina o consumo energético do sistema, que tipo e tamanho de modelos podem rodar e sua velocidade de processamento.

Olhando as inovações dos grandes modelos de linguagem (LLMs) em diversos tamanhos e tipos, percebe-se: para diferenciar no ciclo de design de memória e de processador, todos os setores precisam colaborar estreitamente. Não se trata mais de dispositivos plug-and-play conforme JEDEC, homologados ao final do processo. Embora parte do mercado ainda siga assim, cada vez mais os clientes querem diferenciação e recursos especiais que um produto pronto não oferece. Isso exige parcerias de longo prazo com empresas de memória, discutindo o roadmap de P&D por cinco a sete anos. Fazemos parte do roadmap de muitos clientes, ouvimos dezenas de ideias, algumas possíveis de imediato, outras exigindo mais inventividade disruptiva no longo prazo.

Sumit Sadana 20:28

Muitas dessas ideias nos animam. Como você disse, abrangem aparelhos com consumo ultra baixo (totalmente a bateria) até data centers de gigawatts. Já vemos muitos resultados dessas inovações em segmentos específicos e clientes líderes. Vamos seguir trabalhando para ampliar esses resultados.

Em projetos fascinantes, expandimos nossas capacidades entregando designs inovadores desejados pelos clientes. Não é possível fazer parcerias profundas com várias empresas, então normalmente são uma ou duas, as outras ficam para trás e levam anos para acompanhar. A vantagem é construir uma relação muito estreita, normalmente virando fornecedor único ou, no máximo, havendo outro grande fornecedor por um tempo. Este modelo é parecido com o de projetos ASIC, no qual o cliente tem autonomia de projeto e a relação é de longo prazo. Tudo isso pois se estabelece uma relação do tipo ASIC, e não mais como em chips padrão de memória de anos atrás. Outra grande transformação é que esse modelo pode ser adotado em grande escala.

Patrick Moorhead 22:27

Exatamente. Isso implica volumes enormes, e a escala financeira é tal que permite investimento dos dois lados. No fim, o diferencial é crucial, seja em eficiência de desempenho, seja no custo total de propriedade (TCO), todos buscam se destacar.

Quero abordar agora o investimento para o futuro. Você falou de investimentos em capacidade — curioso que há quem ache que fábricas de memória se levantam no ritmo de quem escreve código. Tendo trabalhado numa empresa de chips com fábrica, sei que é um projeto intensivo de capital, com retorno só depois de três ou quatro anos. Pode comentar em que tipos de investimento a Micron aposta para consolidar sua posição em tecnologia de próxima geração? Para IA, variantes de IA ou outras áreas. Esse investimentos de fato levam tempo, como você mencionou.

Sumit Sadana 23:57

Você está certo. Aliás, se alguém souber como construir uma fábrica de DRAM rapidamente, queremos saber, pois isso facilitaria muito nosso trabalho. Os clientes querem produtos de imediato, e nós também corremos atrás disso.

Temos acelerado todos esses investimentos ao máximo. Considerando só nosso capex: ano fiscal de 2025, pouco mais de 13 bilhões de dólares; 2026, dobra; 2027, ultrapassa 45 bilhões, e segue subindo. Recentemente, nos EUA, elevamos o plano para 250 bilhões de dólares e aceleramos o cronograma, com expectativa de investir 50,2 bilhões até o final do próximo ano.

Esses investimentos cobrem tudo. Em Idaho, a fábrica ID1 terá suas primeiras linhas; ao meio de 2025, segue o ID2, também com wafers, com previsão de iniciar produção no fim de 2028. A unidade de Taiwan, adquirida, começa produção em 2027, e ampliamos ainda mais essa fábrica. No Japão e Cingapura, tocamos outras expansões. Ou seja, há cerca de 20 projetos globais de distintos portes para expandir tanto a capacidade de front-end quanto back-end.

Sumit Sadana 26:06

Mas isso toma muito tempo. Cada nova fábrica é assim. Em Nova York, planejamos um cluster com quatro fábricas, a primeira delas para 2030. Em janeiro, iniciamos as obras, e o marco do concreto foi alcançado antes do planejado.

Sumit Sadana 26:22

Há muitos outros projetos ao redor do mundo, que exigem licenças e a construção de toda infraestrutura. A escassez de profissionais de construção qualificados é enorme — basta pensar em todos os projetos simultâneos nos EUA e outros países.

Construções de data centers se multiplicam e demandam energia extra, então usinas também estão sendo erguidas; são necessários semicondutores, então fabs de front-end e back-end também entram nos planos. Portanto, há grave déficit de mão de obra técnica para dar conta de obras de tal complexidade.

Sumit Sadana 27:15

Por isso, investimos em comunidades, formação de talentos, para garantir pessoal qualificado suficiente, o que beneficia não só a nós próprios, mas todo o ecossistema. Investimos em formação, colleges comunitários e parcerias com as cidades e comunidades onde atuamos. Isso é compromisso de longo prazo.

Esperamos continuar ampliando as instalações, pois essas fábricas funcionam em clusters e é inviável construir só uma. Precisa de escala, atingir o ponto de inflexão do custo o mais rápido possível, então é uma construção contínua, que deve seguir por uma década ou mais. Esses são nossos projetos de longo prazo. Consideramos que nova oferta real começa a ser liberada aos poucos só a partir de 2028, ainda nos seus estágios iniciais; o crescimento real de capacidade virá só anos depois. Assim, o setor levará tempo para atingir novo equilíbrio – e, por ora, ainda não dá para prever quando.

Patrick Moorhead 28:54

Os exemplos que você trouxe são ótimos e suas informações sobre investimento são detalhadas. Mas um ponto pode ser incompreendido: a complexidade das memórias. Todos sabem que chips lógicos são difíceis de fazer. Mas e a memória? Ela é uma das tecnologias semicondutoras mais complexas de hoje.

Sumit Sadana 29:19

Dizemos que circuitos lógicos são o topo da tecnologia, mas a memória também é extremamente avançada. Utilizam equipamentos de litografia EUV, de dimensões colossais. Nas fábricas, são cerca de 2.000 processos. Da produção ao envio ao cliente, o ciclo dura uns cinco meses. É impressionante, muitos não têm noção. Só na fábrica, leva três meses e meio a quatro para produzir as pastilhas, mais um a um mês e meio para montagem, encapsulamento e testes.

Sumit Sadana 30:04

Produtos ainda mais complexos, como HBM, tornam isso óbvio. Muitos chamam esses produtos de milagres tecnológicos, porque funcionarem já é surpreendente. Pense em empilhar 12 camadas de DRAM, com o chip de base ligando ao GPU. Um desafio térmico e de energia gigantesco — como operar nesta largura de banda, sem aquecer demais as conexões processador–chip? Só o encapsulamento já equivale ao nível de uma sala limpa, diferente do flip-chip usado historicamente em lógicos. Em toda complexidade, seja encapsulamento ou avanços front-end (litografia EUV, por ex.), cada nó de DRAM é difícil de escalar.

Sumit Sadana 31:18

O mesmo vale para NAND. Empilhamos camada sobre camada, 200, 300, 400 camadas, e o grau de complexidade só cresce. Ainda assim, esses NAND armazenam dados e funcionam – hoje, um SSD já chega a 245 TB. Colocar tamanho volume em tão pouco espaço é uma façanha que nossos engenheiros e equipes realizam diariamente. A complexidade é inacreditável, e nos próximos anos teremos que continuar avançando, refinando espaçamentos e levando essa tecnologia a novos patamares – será outro milagre.

Patrick Moorhead 32:23

Isso tudo requer muito tempo, energia e inovação. O grau de complexidade impressiona e a capacidade de trabalhar em larga faixa de consumo energético me deixa impressionado. Não sei quantas empresas no mundo dão conta disso.

Curioso, muitos dizem “nunca me basta”, talvez porque sempre desejam mais e mais recursos incríveis. Depois, passam a discutir preço, mas vejo tudo isso como investimento – a Micron e empresas do setor investem o que é necessário porque, se não investir, o ciclo de inovação para. Estou ansioso para ver o que o futuro trará graças aos investimentos da Micron, tanto em fábricas quanto em tecnologia. Acredito que a robótica vá multiplicar o mercado por dez, pode virar um segmento gigantesco — talvez um fator de crescimento extra que nem entrou direito no nosso modelo de capacidade. Claro, precisamos ver quando, de fato, vai acontecer.

Obrigado pela conversa. Incrível pensar que falamos há um ano e hoje, tudo mudou tanto neste tempo.