Руководитель Micron: хранение данных определяет пределы возможностей AI, значительное увеличение производственных мощностей ожидается только после 2028 года.

По мере того как волна искусственного интеллекта распространяется от дата-центров к периферии и в сферу робототехники, руководители Micron предупреждают: ограничения по памяти становятся самым серьезным узким местом, определяющим пределы производительности AI. Из-за долгого цикла наращивания новых производственных мощностей и чрезвычайной технологической сложности, отрасль сможет выйти из дисбаланса спроса и предложения и перейти к значительному увеличению мощностей не ранее 2028 года.

15 сентября, на полупроводниковом форуме Six Five Summit 2026, старший советник CEO компании Micron Сумит Садана (Sumit Sadana) дал интервью аналитику Патрику Мурхеду (Patrick Moorhead), подробно разъяснив структуру спроса и предложения в отрасли памяти в эпоху AI, инвестиционные планы и новые драйверы роста.

За последний год технологическая индустрия полностью переосмыслила роль памяти. Корнем этих изменений стало то, что вычислительная мощность перестала быть единственным критерием оценки AI-систем. Садана четко сформулировал фундаментальный принцип современной AI-архитектуры: «Сегодня производительность систем искусственного интеллекта определяется прежде всего производительностью подсистемы памяти и её объёмом. Именно эти два параметра реально определяют уровень производительности AI-системы».

Он объяснил, что поскольку AI-модели должны храниться в памяти, а огромные объемы данных передаются между компонентами памяти, пропускная способность между процессором и памятью стала ключевым сдерживающим фактором производительности. Одновременно, рынок памяти сталкивается со структурным дисбалансом, накапливавшимся десятилетиями — если в начале 90-х годов более 20 компаний производили DRAM, то сейчас их остались единицы; в то же время дизайн-процессорами занимаются уже более 20 компаний. Такая «воронкообразная» структура предложения делает цепочку поставок памяти уязвимой даже к резкому всплеску AI-спроса.

Капитальные расходы растут, значимый прирост мощностей — не раньше 2028 года

Перед лицом громадного разрыва между спросом и предложением, одного лишь технологического прогресса для роста объема выпуска уже недостаточно — индустрии приходится переходить к масштабным инвестициям в новое строительство чистых помещений и фабрик по производству пластин.

Micron готовит беспрецедентную программу капитальных вложений. По словам Саданы: «Если говорить только о наших инвестиционных планах: в 2025 финансовом году наши капитальные затраты слегка превысят $13 млрд; в 2026 году удвоятся; а в 2027 году ожидаемо превысят $45 млрд. Недавно мы объявили в США увеличение инвестиций с $200 млрд до $250 млрд и ускорили график». Кроме того, Micron параллельно реализует порядка 20 проектов по расширению на объектах в Айдахо, Нью-Йорке, а также на Тайване, в Японии и Сингапуре.

Но новые мощности — дело не скорое. Строительство полупроводниковых фабрик ограничивается инфраструктурой, регуляторными вопросами и острой нехваткой технического персонала. Садана четко формулирует сроки: «Мы считаем, что реально новый объем предложения начнет поступать лишь с 2028 года, и сначала это будет только первый этап, а значительный выпуск разгонится лишь спустя несколько лет. Следовательно, для достижения нового баланса отрасли потребуется время».

Еще одна причина медленного роста мощностей — колоссальная сложность производства памяти. На примере популярной сейчас HBM Сумит Садана заявил, что её работоспособность — «это буквально чудо»: «Только представьте — 12 слоев чипов DRAM, сложенных друг на друга, а снизу — базовый чип, соединяющийся с GPU. Вся система сталкивается с жесточайшими вызовами по тепловыделению и энергопотреблению… В производстве пластины требуется порядка 2000 технологических операций. Весь цикл — от запуска производства до отгрузки — занимает около пяти месяцев».

Уход от спотового рынка: долгосрочные контракты и кастомизация меняют бизнес-модели

Ограниченность мощностей заставляет индустрию памяти менять бизнес-модель: эпоха стандартных JEDEC-чипов и сделок на спотовом рынке уходит в прошлое.

«Мы заключаем много-летние контракты: мы гарантируем поставку, а клиенты — предоставление прогнозов потребности. Это совершенно другая модель по сравнению с прежними соглашениями на 1 год — раньше клиент мог просто купить, когда ему нужно, а мы поставляли из готового объёма», — говорит Садана. Такая «стратегическая клиентская модель» обеспечивает высокий ROI и долгосрочную гарантию инвестиций для фабрик.

Еще более значимые перемены связаны с совместной разработкой. Чтобы выделиться в энергоэффективности и скорости AI-систем, заказчики включают кастомную память в свои продуктовые дорожные карты на 5–7 лет вперед. По словам Саданы: «Эта модель делает отношения похожими на сотрудничество по ASIC: клиент получает большую самостоятельность в дизайне, а отношения становятся долгосрочными».

AI смещается к периферии, человекоподобные роботы — новый драйвер рынка

Хотя рынок больше всего концентрируется на потребностях дата-центров, Micron считает это только началом. По мере проникновения AI в смартфоны, ПК (например, Mac mini с единой памятью) и автопилотируемые авто, роль памяти становится решающей повсюду.

Глядя в будущее, Садана делает ставку на рынок робототехники как на следующий после дата-центров огромный рынок роста.

«Вспомните человекоподобных роботов — это может стать одним из крупнейших рынков в истории», — отмечает Садана, размышляя о 30-х годах XXI века. — «Самое захватывающее в робототехнике то, что каждый аппарат должен хранить огромные объемы данных — на каждого робота приходится сотни гигабайт DRAM и терабайты NAND. Это резко увеличит спрос на DRAM и NAND… Роботы должны работать автономно, а не слать данные на сервер в каждом случае».

Ниже — полная версия интервью:

Sumit Sadana 00:00

Сегодня производительность систем искусственного интеллекта определяется, прежде всего, производительностью и объемом подсистемы памяти. Именно эти два фактора реально определяют уровень производительности AI-системы. Добро пожаловать обратно на Саммит 2026 года.

Patrick Moorhead 00:22

Наступила эра искусственного интеллекта. Значимость и стратегическая роль памяти потрясает. Я всегда считал память важной, но в контексте AI её возможности просто невероятны — если честно, без достаточного и правильно подобранного объёма памяти ничего из этих потрясающих AI-вещей вокруг нас было бы невозможно.

Рад объявить, что компания Micron участвует в этом саммите. Приятно видеть вас снова, спасибо за приглашение. Это здорово. За 35 лет в отрасли я был и потребителем памяти, и её партнером, и теперь аналитиком, изучающим память и все связанные рынки. Достижения невероятные. Когда мы говорили год назад, я причислил память к стратегическим технологиям — да, я имею право похвастаться! Но на самом деле, больше похвал заслуживаете вы — вы действительно действуете! Всё это становится ещё важнее, всё больше людей говорит о памяти. Что изменилось в индустрии за последний год в эпоху AI, почему её значимость так выросла?

Sumit Sadana 01:44

Что именно ускорило этот сдвиг из-за AI? Прекрасный вопрос. Хотя с прошлого года прошёл только год, по глубине изменений кажется, будто минул век. Особенно эта разница заметна с точки зрения клиентов. Сегодня мы видим серьёзный дефицит памяти во всех отраслях. Несмотря на все усилия по расширению предложения, мы не можем прогнозировать, когда оно догонит спрос — поскольку спрос продолжает расти, сигналы от клиентов из разных сегментов прирастают год от года.

Причин, по которым взгляды заказчиков на память изменились, несколько. Во-первых — огромный разрыв между спросом и предложением; во-вторых—AI предъявляет всё более высокие требования к производительности систем. Если подумать, что именно сейчас определяет производительность — выясняется, что процессор не единственный критичный компонент. Теперь на первый план выходят производительность памяти, пропускная способность между процессором и памятью, а также объём памяти. Поскольку модели AI должны быть загружены в память, а объём передаваемых данных огромен, пропускная способность процессор–память становится критическим ограничителем производительности. Поэтому заказчики осознают, что им нужно по-новому выстраивать продуктовые дорожные карты и внедрять другую стратегию по работе с памятью.

Sumit Sadana 03:44

Теперь главное — как сконструировать память для конкурентного преимущества, чтобы система клиента выделялась на фоне других решений? Если бы память оставалась такой как раньше — стандартизированной, соответствующей JEDEC и одинаковой для всех, было бы сложно реально дифференцироваться. Поэтому сейчас мы совместно с клиентами переносим кастомизацию памяти в их продуктовые дорожные карты на годы вперёд. Все вопросы теперь о том, как выделиться, изменить баланс сил на рынке. Для этого требуется новое мышление и партнёрство с такими компаниями, как Micron, чтобы разрабатывать новые функции под конкретное применение.

Sumit Sadana 04:31

Пример: наше сотрудничество с Nvidia по энергоэффективной памяти DRAM (LPDRAM) для дата-центров. Мы первыми внедрили эту технологию и долгое время оставались эксклюзивным поставщиком, теперь её начинают адаптировать конкуренты. Всё больше заказчиков видят преимущества LPDRAM — выше плотность, компактные решения, повышенная производительность и заметно меньшее энергопотребление — всё критично для дата-центров. Таков лишь один из примеров.

Patrick Moorhead 05:07

В ближайшие пять лет история памяти только начинается. Когда меня спрашивают, почему к ней такой интерес — вспоминаю одну университетскую лекцию конца 80-х: чем больше операций можно держать в памяти, тем выше производительность. Сейчас ситуация немного иная; чем больше памяти и чем ближе к месту обработки она расположена — тем лучше результат. За пределами памяти всё замедляется. С AI это стало ещё сложнее.

Это любопытно. За карьеру я прошёл 9 циклов памяти. Работал в OEM-компании, затем в чипмейкере, а теперь 15 лет в аналитике. Память — одна из самых цикличных и товарных отраслей (хотя не единственная). Вы только что упомянули это, но…

Sumit Sadana 06:17

Почему AI меняет само отношение к памяти? Хороший вопрос. Если посмотреть на начало 90-х, то в DRAM работали больше 20 компаний, а индустрия прошла через мощную консолидацию. Тогда разработчиков процессоров было всего несколько — сегодня их уже больше двух десятков. Если посчитать всех, кто делает дизайн процессоров — их более двадцати. А производителей DRAM почти не осталось.

Задумываясь о дизайне AI и архитектуре под AI, речь идет не только о дата-центрах — их тоже надо разделять на задачи обучения и инференса, и даже внутри инференса будет всё больше специализации. Некоторая часть задач идет на SRAM, но большая часть — по-прежнему на DRAM. Мы разрабатываем под системы с максимально возможным объемом DRAM. Эта тенденция захватывает автопилотируемые автомобили, промышленные системы, смартфоны, ПК — например, благодаря унифицированной архитектуре памяти невероятный успех испытывает Mac mini и волна Open Claw. Всё это — результат развития AI.

Sumit Sadana 07:50

Теперь производительность системы прежде всего зависит от подсистемы памяти и её объёма — это и определяет финальную производительность AI. Когда память становится основной точкой фокуса, нужно мыслить по-другому. Что важно — как быстро выводить дифференцированные продукты? Я думаю, модель памяти будущего будет совершенно иной, а это напрямую связано с тем, что…

Sumit Sadana 08:36

Индустрия пришла к необходимости строить новые мощности, что стало неожиданностью — рост спроса от AI настолько резок. Одной технологической модернизации уже не достаточно, хотя многие годы этого хватало. Сейчас нужно резко увеличивать выпуск пластин — а это значит строить чистые помещения. Когда все существующие здания заполнены, как сейчас у основных производителей — нужно расширяться на новых участках, а это очень долго.

Процесс длительный и зависит от множества факторов: где-то стройка идет быстрее, где-то регулируется дольше. Построить инфраструктуру на пустыре — электричество, воду, очистные сооружения, химикаты, логистику, всё, что нужно фабрике — это занимает уйму времени. Сейчас вся отрасль это ощущает на себе.

Sumit Sadana 10:01

Несмотря на усилия наши и коллег по отрасли, мы всё ещё не можем выйти на уровень, чтобы удовлетворить весь спрос. На рост предложения нужны годы, и это ещё один фактор, меняющий поведение клиентов.

Sumit Sadana 10:27 Об этом мы постоянно говорим, обсуждая стратегические клиентские соглашения. Они изменили наш бизнес-кейс: мы заключаем много-летние контракты, гарантируем поставки, а клиенты обязуются предоставить прогнозы спроса. Это не годовое соглашение бывших времен — раньше покупатель мог купить, если был товар. Теперь это соглашения на гарантированные поставки, с отличной окупаемостью инвестиций — потому что мы обеспечены долгосрочными инвестпрограммами.

Конечно, это еще не касается так называемых агентских ( генеративных ) AI, следующей волны развития. А за ней стоит физический AI — и это будет новый, грандиозный всплеск спроса. Движения этих волн накладываются и усиливают друг друга, а не вытесняют. Появляется главный вызов: как соответствующими темпами развернуть мощнейшие производственные мощности?

Patrick Moorhead 11:39

Ваша программа долгосрочных соглашений доказывает, насколько стратегической становится память. Можно объяснить это просто желанием зафиксировать будущие мощности, но речь и о совместном планировании.

С технической стороны: меня впечатлило, что вы затронули Edge-AI. Любопытно — будь то Open Claw или компьютерная клиентская архитектура с тесной связью памяти и GPU/CPU для улучшения пропускной способности — перемены в клиентских устройствах происходят редко, архитектура десятилетиями была стабильной. Хотел бы обсудить перспективы для hyperscale-центров, где традиционно большая часть инвестиций и инноваций вокруг моделей и приложений, но очень интересно, что будет с автопилотируемыми авто, ПК, роботами, edge-устройствами…

Sumit Sadana 13:00

Меняются ли требования к памяти для всех этих сценариев? Абсолютно. Всё начинается с дата-центра, но в будущем AI не ограничится этой сферой. Умные технологии проникнут на периферию и затем — абсолютно во все устройства. Это охватит потребительскую электронику, автопром и, конечно, вторую фазу промышленной революции — когда интеллект будет повсюду в компаниях по всему миру.

Sumit Sadana 13:43

Ваши персональные устройства — и рабочие, и домашние компьютеры, смартфоны, а также новые устройства, о которых задумываются компании — всё это может сильно отличаться по виду и принципу работы от привычных смартфонов или ПК. Когда речь идет о нативно AI-устройстве, возможна реализовать всё иначе. И снова важен вопрос энергопотребления — особенно для устройств на батарейках. Как максимизировать производительность, запускать те модели, которые дают ценность, занимают мало памяти и могут работать локально без обращения к облаку — такова новая граница AI-моделей.

Этот поиск только начался. Модели, которые достаточно малы для работы на ПК или смартфоне, со временем будут становиться всё совершеннее. При этом всё отчетливее проявляется преимущество локальных вычислений для приватности и конфиденциальности данных. Пользователи ценят это, и компании, которые могут гарантировать, что взаимодействие с устройством не попадет в облако, породят массу новых приложений и принесут огромную ценность.

Sumit Sadana 15:30

Взглянем на автопилот — он сейчас бурно растет благодаря достижениям AI; а следующий рубеж — это робототехника. Представьте человекоподобных роботов — они могут стать одним из самых больших рынков всех времен. Пройдет время — но мы быстро приближаемся к тому моменту (сингулярности), когда с роботом можно будет говорить как с человеком, и когнитивная часть будет почти неотличима. С годами их физические возможности усложнятся, и это будет революция.

Поначалу применяться они будут в автоматизации заводов и на рутине, но самый сложный случай для робота — домашняя среда, потому что она хаотична. Я верю, что к 2030-м годам робототехника станет мощным драйвером роста. Самое важное — каждое устройство хранит колоссальные объемы: каждый гуманоид-боец оснащён сотнями гигабайт памяти DRAM и несколькими терабайтами NAND. Это создаст огромный дополнительный спрос на память — а многие люди недооценивают этот фактор: робот должен работать автономно, обращение к серверу каждый раз неприемлемо. Это факт.

Patrick Moorhead 17:25

Пока вы говорили, я осознал: Micron движется на уровень гигаватов! Изобретать подобные технологии невероятно. Но именно это происходит в Micron.

С наступлением эпохи AI масштаб мышления стал другим — нужно инвестировать как в устройства, которые ещё не изобретены, так и в дата-центры с гигаваттным энергопотреблением, напрямую работающие с большими моделями AI, которые появятся в ближайшие годы.

Идея совместного дизайна и изобретательства не нова, мы много говорили с вашими партнерами — они постоянно пробуют новые подходы. Раньше архитектурные перемены шли через стандарты, вроде JEDEC, но сейчас обсуждается глубокий совместный дизайн. Могли бы рассказать, как меняется характер отношений с партнерами?

Sumit Sadana 18:45

Разумеется. Партнёры тоже желают понимать, как обойти конкурентов и получить преимущество в своей отрасли. Причина, по которой подсистема процессор–память так важна для AI, в том, что именно её характеристики определяют множество ключевых параметров системы — от энергопотребления до типов и масштабов запускаемых моделей и их скорости.

Сейчас прогресс в больших языковых моделях (LLM) идет по разным направлениям; чтобы обеспечить дифференциацию, приходится тесно интегрировать работу по памяти и процессорам с длинными циклами. Это не тот случай, где можно просто купить стандартный JEDEC-чип и провести пару сертификаций — в ряде приложений так, но всё чаще заказчики спрашивают: как выделиться, какие опции недоступны в готовых чипах? Потому разработка происходит в партнёрстве с производителями памяти в горизонте 5–7 лет разработки. Мы участвуем в разработке многих дорожных карт клиентов, слышим десятки идей — одни опробуем быстро, другие требуют настоящих прорывов и времени.

Sumit Sadana 20:28

Мы очень вдохновлены тем многообразием идей, что видим. Как вы сказали, это охватывает широкий спектр систем: устройства с минимальным энерго-потреблением (работающие только на батареях) до гигаваттных центров. В каждом из направлений есть лидеры — и мы продолжаем наблюдать и поддерживать эти инновации.

В ряде проектов мы наращиваем собственные возможности, чтобы реализовать замыслы заказчиков. Такие углубленные коллаборации ведут всего с одной-двумя компаниями, остальные смогут повторить эти идеи только через годы. Преимущество в том, что вы становитесь эксклюзивным или вторым по счету поставщиком, отношения похожи на кооперацию по моделям ASIC — заказчик получает свободу в дизайне, а сотрудничество становится строго долгосрочным. Это особый тип отношений — не как раньше между производителем стандартных чипов и потребителем. Второе крупное отличие — этот подход можно масштабировать на весь рынок.

Patrick Moorhead 22:27

Именно. Высокие объемы продаж и инвестиции с обеих сторон — залог успеха любого проекта, и главный вопрос тут — дифференциация. Все ищут неординарные решения, будь то сверхэффективность или сокращение совокупной стоимости владения (TCO).

Позвольте заглянуть в будущее с позиции инвестиций. Вы уже рассказали о вложениях в новые мощности. Любопытно, что некоторые считают, что построить фабрику памяти — все равно что написать код за ночь. Я много лет работал в компании с фабрикой, и даже сейчас это крайне сложный, капиталоемкий проект — итог виден только через 3–4 года. Можете подробнее рассказать о тех инвестициях, которые закрепляют лидерство Micron в новых технологиях AI или за его пределами? Ведь такие проекты всегда на годы вперед.

Sumit Sadana 23:57

Вы абсолютно правы. Кстати, если кто-то знает, как быстро запустить производство DRAM — дайте знать, это сильно упростит нам жизнь. Клиенты хотят товар как можно скорее, и мы тоже делаем всё возможное.

Мы максимально ускоряем все эти проекты. Наш план: в 2025 финансовом году капиталовложения немного превысят $13 млрд, в 2026 году удвоятся, а в 2027 году достигнут $45 млрд. Суммы только растут. В Штатах мы увеличили объем инвестиций с $200 млрд до $250 млрд и сдвинули график, к концу следующего года намерены вложить $50,2 млрд.

Это охватывает все направления. Мы инвестируем в завод ID1 в Айдахо, где первая линия запустится первой; в середине следующего года подключится ID2, запуск первых пластин намечен на конец 2028. Покупка фабрики на Тайване — первые пластины в 2027, идет расширение мощностей. В Японии и Сингапуре — тоже расширения. Всего порядка 20 проектов разных масштабов в глобальном портфеле, наращиваем как фронтэнд, так и бэкенд.

Sumit Sadana 26:06

Но всё это требует времени. Любая новая фабрика — длинный процесс. В Нью-Йорке мы создаём кластер из четырёх фабрик, первую планируем запустить в 2030 году. В январе заложили первую, бетонные работы завершены досрочно.

Sumit Sadana 26:22

По всему миру идет много подобных проектов, но везде нужны разрешения, инфраструктура. Строить некому — специалистов не хватает катастрофически, тем более если учесть, сколько таких проектов реализуется параллельно в США и мире.

Строятся дата-центры, им требуется энергия — возводятся электростанции; нужны полупроводники — строятся фабрики. Как фронтэнд, так и бэкенд. Квалифицированные кадры — редкость. Для сверхсложных проектов, как наши, нехватка рабочих рук крайне остро ощущается.

Sumit Sadana 27:15

Мы вкладываемся в развитие сообществ, в подготовку кадров, чтобы обеспечить себя и всю отрасль людьми. Это разные форматы — от программ до колледжей до сотрудничества с городами, где ведем бизнес. Для нас это долгий путь.

Мы ожидаем, что со временем предприятия будут только разрастаться, потому что фабрики строятся по принципу кластеров: нельзя ограничиться одной фабрикой — нужен масштаб и скорости, чтобы выйти на точку рентабельности. Значит, стройка не прекратится ещё минимум десять лет. Это все долгосрочные проекты. Мы считаем, что заметный прирост мощностей начнётся только с 2028 года и лишь в первой фазе; наращивание темпов произойдет лишь спустя годы. Неизвестно, когда возникнет новая точка баланса.

Patrick Moorhead 28:54

Ваши примеры и инвестиционные планы очень показательны. Но есть вещь, в которой многие заблуждаются: сложность производства памяти. Все знают, что логические чипы делать трудно. Но память — одна из сложнейших технологий в полупроводниках.

Sumit Sadana 29:19

Мы часто говорим, что логика — передний край, но память — тоже вершина технологий. Там используются степенные машины литографии EUV, огромные по габаритам. Порядка 2000 производственных операций на фабрике. От старта пластин до отгрузки изделие проходит путь длиной 5 месяцев. Поражает, сколь многим людям это неизвестно. Только фабричный цикл — от 3,5 до 4 месяцев; сборка, упаковка и тестирование — еще 1–1,5 месяца.

Sumit Sadana 30:04

Cложные продукты, как HBM — это особенно наглядно показывает. Многие считают, что её стабильная работа — чудо. Представьте: 12 слоев DRAM один над другим, в основании чип под GPU. Комбинация экстремальной пропускной способности и тепловых проблем... Технология упаковки конкурирует по уровню сложности с чистыми помещениями, это совсем другой тип по сравнении с flip-chip в логике. С любой стороны DRAM становится всё труднее масштабировать: от упаковки до front-end-процессов, вроде EUV, каждый узел всё более сложен.

Sumit Sadana 31:18

NAND не исключение. Мы наращиваем количество слоёв — 200, 300, 400, — и технологическая сложность астрономична. Современный SSD — это уже 245 ТБ в одном крошечном устройстве! Такой объём — есть результат ежедневного труда команды инженеров. Сложности невообразимы, а задачи по снижению размера и расширению диапазона функций на ближайшие годы потребуют новых технологических чудес.

Patrick Moorhead 32:23

Невероятно, сколько времени, сил и инноваций требуется для всего этого. Вас потрясает диапазон энергопотребления, и никто, кроме нескольких компаний, не сумеет повторить подобное.

Многие говорят: «Мне всегда мало», — и я думаю, причина в том, что всем нужно ещё больше крутых решений. На этом фоне появляются разговоры о ценах, но я смотрю на инвестиции как на необходимость — если не увеличивать инвестиции, инновации остановятся. Очень интересно наблюдать за будущими успехами Micron — и в строительстве фабрик, и в технологиях, и в приумножении возможностей robotехники (у которой впереди рост на порядок — и именно этот рынок дополнительного роста мы пока ещё не учли полностью в моделях). Конечно, нужно больше подтверждений, когда потенциал fully реализуется.

Спасибо за этот разговор! Трудно поверить, что год назад мы уже говорили на эти темы — и сколько всего изменилось с тех пор!