Bitget App
Cмартторгівля для кожного
Купити криптуРинкиТоргуватиФ'ючерсиEarnAIЦентрБільше
Керівник Micron: зберігання визначає межу розвитку AI, суттєве збільшення виробничих потужностей можливе лише після 2028 року

Керівник Micron: зберігання визначає межу розвитку AI, суттєве збільшення виробничих потужностей можливе лише після 2028 року

华尔街见闻华尔街见闻2026/09/16 03:42
Переглянути оригінал
-:华尔街见闻

З поширенням хвилі AI від дата-центрів до периферії та сфери роботів, керівники компанії Micron попереджають: зберігання даних стало основним вузьким місцем, що визначає максимальну продуктивність AI, а через тривалий цикл будівництва нових потужностей та надзвичайну складність виробництва, дисбаланс між попитом і пропозицією в галузі триватиме принаймні до 2028 року, коли можна очікувати справжній випуск додаткових потужностей.

15 вересня, на форумі "Semiconductor Focus" в рамках Six Five Summit 2026, головний радник CEO компанії Micron, Sumit Sadana, дав інтерв’ю аналітику Patrick Moorhead, де докладно розкрив структуру попиту й пропозиції на ринку зберігання даних у епоху AI, план капітальних вкладень і ключові перспективні напрямки розвитку.

За останній рік відбулося фундаментальне переосмислення ролі зберігання даних у всій технологічній галузі. Корінь цієї трансформації в тому, що обчислювальна потужність давно вже не є єдиним критерієм оцінки можливостей систем AI. Sadana в інтерв’ю чітко окреслив базову логіку сучасного AI-обладнання: "Сьогодні продуктивність системи штучного інтелекту насамперед залежить від продуктивності підсистеми пам’яті та її обсягу. Саме ці два параметри справді визначають рівень продуктивності AI-системи."

Він пояснив, що через потребу AI-моделей зберігатися в пам’яті й величезні обсяги даних, які постійно передаються між модулями пам’яті, пропускна здатність між процесором і пам’яттю стала ключовим вузьким місцем продуктивності. Водночас, ринок зберігання стикається зі структурним дисбалансом, закладеним десятиліттями: на початку 90-х було понад 20 компаній виробників DRAM, а зараз залишилось лише кілька; при цьому компаній-розробників процесорів вже більше двадцяти. Такий "воронковий" формат пропозиції робить ланцюжок постачання пам’яті надзвичайно крихким перед обвалом AI-попиту.

Керівник Micron: зберігання визначає межу розвитку AI, суттєве збільшення виробничих потужностей можливе лише після 2028 року image 0

Розгір капітальних вкладень, нова пропозиція лише з 2028 року

З огляду на величезний розрив між попитом і пропозицією, технічний прогрес більше не в змозі забезпечити необхідне зростання обсягів даних — галузь змушена вступити у фазу розбудови нових "чистих кімнат" та фабрик з виробництва пластин.

Micron розпочинає безпрецедентні капітальні програми. Sadana розповів: "Якщо подивитися лише на наші вкладення: у фінансовому році 2025 наші витрати становитимуть трохи понад 13 млрд доларів; у 2026 році вони подвояться; а в 2027 році сягнуть більше 45 млрд. Нещодавно ми в США збільшили інвестування з 200 до 250 млрд і пришвидшили графік." Крім того, компанія паралельно реалізує близько 20 проектів розширення потужностей у Айдахо, Нью-Йорку, Тайвані, Японії та Сінгапурі.

Однак, це не вирішить проблему швидко. Діяльність фабрик напівпровідників обмежує брак інфраструктури, затримки регуляторних дозволів та гострий дефіцит кваліфікованих робітників. Sadana чітко означив очікуваний графік: "Ми вважаємо, що реально ефективний додатковий випуск почнеться лише з 2028 року — й це лише старт; темпи зростання потужностей посиляться ще через кілька років. Тому галузь потребує часу для пошуку нової рівноваги."

Ще одна причина повільного розширення потужностей — космічна складність технологій виготовлення пам’яті. Взяти хоча б популярну нині HBM: Sadana називає її роботу "справжнім дивом": "Уявіть собі, 12 шарів чипів DRAM, покладених одне на одне, на нижньому — чіп основи для GPU. Уся система відчуває серйозні проблеми з тепловідводом і енергоспоживанням ... На фабриці — близько 2000 технологічних операцій. Від старту виготовлення пластини до постачання продукту замовнику проходить близько п’яти місяців."

Кінець "купив-продав", бізнес трансформують довготривалі угоди й глибока кастомізація

Вкрай обмежені потужності змушують бізнес-модель галузі пам’яті еволюціонувати — епоха спотових операцій й універсальних чипів за стандартом JEDEC завершується.

"Ми укладаємо багаторічні контракти з зобов’язаннями поставок, а клієнти — зобов’язання прогнозу попиту. Це не те саме, що річні угоди, де покупець може придбати пам’ять за потребою, якщо вона є в продажу." — каже Sadana. Модель "стратегічної клієнтської угоди" забезпечує високий ROI, створює міцну базу для багаторічних капіталовкладень.

Ще важливіші зміни — на рівні R&D. Щоб забезпечити диференціацію у споживанні енергії, швидкості моделей тощо, клієнти зараз включають дизайн пам'яті у свої продуктові дорожні карти строком на 5-7 років уперед. Sadana підкреслює: "Цей формат приносить схожість із співпрацею навколо чипів ASIC — клієнти мають більше свободи у дизайні, а відносини стають довготривалими."

AI на периферії, людинообразні роботи — головний драйвер зростання

Ринок зазвичай фокусується на дата-центрах, але Micron певна — це лише початок. З проникненням AI у смартфони, PC (наприклад, Mac mini з єдиною архітектурою пам’яті) та автопілотовані автомобілі, потреба в пам’яті стає всюдисущою.

У питаннях перспектив Sadana акцентує увагу на сегменті роботів, вважаючи його наступною хвилею великих потреб після дата-центрів.

"Уявіть людинообразного робота — він стане одним із найбільших продуктових ринків в історії." Sadana, описуючи 2030-ті роки, відзначає потенціал AI на периферії для зростання споживання пам'яті: "Найзахопливіше в робототехніці — це те, що кожному пристрою треба зберігати величезні масиви даних — кожен людинообразний робот матиме сотні GB DRAM та кілька TB NAND флешу. Тож їх потреба у DRAM та NAND зростатиме неймовірно швидко ... Роботи мають працювати автономно, не відправляючи дані на сервер кожного разу."

Нижче — текст інтерв’ю:

Sumit Sadana 00:00 (UTC+8)

Сьогодні продуктивність системи штучного інтелекту насамперед залежить від продуктивності підсистеми пам’яті та її обсягу. Саме ці два параметри справді визначають рівень продуктивності AI-системи. Ласкаво просимо назад на саміт 2026 року.

Patrick Moorhead 00:22 (UTC+8)

Настає епоха AI. Важливість пам’яті надзвичайна. Я завжди вважав її важливою, але з урахуванням AI і тих можливостей, які вона дає — це просто дивовижно. Чесно кажучи, без достатньої пам’яті та правильної пам’яті все навколо нас не було б можливим.

Я радий оголосити, що компанія Micron бере участь у цьому саміті. Радію, що ви тут і повернулися. Дякую за запрошення — це чудово. Я вже 35 років у цій галузі: був споживачем пам’яті, партнерами, зараз досліджую ринок пам’яті та всі суміжні сфери. Досягнення — феноменальні. Минулого року я класифікував пам’ять як стратегічну технологію — зізнаюсь, це моя заслуга. Але чесно, ви заслуговуєте на більшу похвалу: ви реально щось робите, я лише говорю. Сьогодні ця думка ще більш важлива, все більше людей її обговорюють. За останній рік у епоху AI що змінилось, чому індустрія стала більше цінувати пам’ять?

Sumit Sadana 01:44 (UTC+8)

Чому AI пришвидшив цю трансформацію? Це справді гарне питання. Рік минув, але зміни у світі за цей рік — величезні. Особливо для клієнтів. Зараз усі ринкові сектори відчувають гострий дефіцит пам’яті. Ми максимально збільшуємо постачання, але досі не можемо визначити, коли воно наздожене попит — він постійно зростає. Попит з кожного сектору зростає щороку.

Є кілька причин, чому клієнти по-новому дивляться на пам’ять. По-перше — величезний розрив між попитом і пропозицією; по-друге — все більші вимоги до продуктивності через AI. Комп’ютерна система оптимально працює не лише через процесор: пам’ять, її обсяг, пропускна здатність між процесором і пам’яттю — все це має вирішальне значення. Бо AI-моделі зберігаються в пам’яті, і величезні обсяги даних передаються між модулями пам’яті, а пропускна здатність процесора і пам’яті — ключове вузьке місце продуктивності. Клієнти усвідомлюють — треба перепланувати власну продуктову стратегію і змінити підхід до пам’яті.

Sumit Sadana 03:44 (UTC+8)

Головне — як створити дизайн пам’яті для переваги, як зробити систему кожного клієнта унікальною. Якщо пам’ять як і раніше буде стандартною JEDEC, то диференціації не буде. Тож зараз ми співпрацюємо з клієнтами, включаючи проектування пам’яті в багаторічну продуктову дорожню карту. Суть — як розробити нову функціональну пам’ять для застосування та використання, думаючи разом з Micron та іншими, інакше ніж раніше.

Sumit Sadana 04:31 (UTC+8)

Наприклад, наша співпраця з Nvidia щодо Low Power DRAM (LPDRAM) для дата-центрів — чудовий кейс. Ми першими впровадили технологію у дата-центрах, довго були єдиними постачальниками, і тепер інші компанії починають її застосовувати. Переваги LPDRAM — щільність, компактність, висока продуктивність та помітне зниження енергоспоживання, що для дата-центрів надто важливо. Це лише один приклад із багатьох.

Patrick Moorhead 05:07 (UTC+8)

У перспективі на п’ять років ці технології починають швидко розвиватися. Коли я пояснюю, чому інтерес до пам’яті такий великий, згадую університетський курс: якщо операції обмежити обсягом пам’яті, продуктивність зростає. Зараз інше: чим більше пам’яті, тим вищий результат, і чим ближче пам’ять до процесів, тим більша швидкість — якщо система виходить за обсяг пам’яті, швидкість падає. У епоху AI — це велика проблема.

Цікаво, у мене було дев’ять циклів пам’яті за кар’єру. Я працював в OEM, чип-компанії, тепер вже 15 років в аналітичній компанії. Пам’ять має найжорсткіший циклічний характер, хоча є й інші галузі з такими циклами, але пам’ять дуже товарна. Ви вже трохи торкнулись цього питання, але...

Sumit Sadana 06:17 (UTC+8)

Чому AI змінює цю парадигму? Гарне питання. На початку 90-х було понад 20 компаній у DRAM — галузь дуже консолідована. Тоді компаній із процесорами було небагато, тепер більше двадцяти. Якщо перелічити всіх розробників процесорів — цифра зросте. В DRAM залишилось мало компаній.

Тому при проектуванні систем AI, це не лише дата-центри — тут важливо розрізняти навантаження на навчання і на інференцію, а інференція теж роздрібнюється. Частково використовують SRAM, але більша частина залежить від DRAM. Ми максимально проектуємо системи із найбільшим обсягом DRAM. Це поширюється на автопілотовані авто, промислові системи, смартфони, ПК — завдяки єдиній архітектурі пам’яті Mac mini продається шалено, з’явилась "Open Claw", а все це пов’язано з AI.

Sumit Sadana 07:50 (UTC+8)

Сьогодні продуктивність залежить першочергово від продуктивності підсистеми пам’яті й її обсягу — саме вони визначають рівень продуктивності AI. Коли пам’ять стає ареною дизайну системи, треба мислити інакше. Головне питання — як швидко випускати відмінні продукти? Бізнес пам’яті у майбутньому буде зовсім іншим, і це пов’язано з наступним принципом...

Sumit Sadana 08:36 (UTC+8)

Галузь дійшла до необхідності будувати нові потужності — це несподівано, бо AI-орієнтований попит зростає так стрімко. Прогрес технологій вже не компенсує потребу, хоча раніше технічного поліпшення було достатньо. Зараз треба масштабно збільшувати виробництво пластин — тобто будувати нові чисті кімнати. Якщо існуючі виробничі площі закінчуються, а більшість компаній вже на межі, треба паралельно розширювати нові фабрики, і це займає дуже багато часу.

Процес тривалий і залежить від багатьох реальних факторів: різних темпів будівництва у світі, ефективності регуляторних процедур. Як побудувати всю інфраструктуру на порожньому місці — електрика, вода, очищення, постачання хімікатів і все, що потрібно для фабрики пластин? Це займає багато часу й саме це зараз переживає галузь.

Sumit Sadana 10:01 (UTC+8)

Тож, попри всі докладені зусилля — наші і конкурентів — ми поки не можемо задовольнити попит. Пропозиція довго буде надолужувати попит — це ще один чинник, що впливає на поведінку клієнтів.

Sumit Sadana 10:27 (UTC+8) Це те, про що ми говоримо — стратегічні клієнтські угоди. Вони змінюють нашу бізнес-модель і спосіб роботи. Ми укладаємо багаторічні контракти, гарантуємо поставки, клієнти гарантують прогноз попиту — це не річний контракт "купив-продав". Зараз — угоди із зобов’язанням поставки, дуже високий ROI, що дозволяє забезпечити капітальні інвестиції на роки вперед.

Це навіть не враховує AI-агентів, тобто наступний етап розвитку AI. Далі буде фізичний AI — наступна гігантська хвиля попиту. Якщо подивитись на ці хвилі попиту — вони накладаються і взаємно підсилюють, а не заміщують одне одного. Це створює великі виклики: як перевести таку масштабну фізичну інфраструктуру в онлайн?

Patrick Moorhead 11:39 (UTC+8)

За цей час, щоб задовольнити всі ці потреби, ваші довгострокові угоди добре підтверджують стратегічну важливість пам’яті. Знаю, легко сказати "треба довгострокові плани для майбутньої потужності" — це важливо, але також пов’язано із спільним плануванням.

З технічної точки зору мене вражає ваш акцент на edge-AI. Найцікавіше — нові проекти як Open Claw чи клієнтські комп’ютери, де пам’ять інтегрується з CPU та GPU для макимально широкої пропускної здатності — такі архітектурні зміни у клієнтських ПК трапляються рідко. Далі хочу поговорити про дата-центри, ми вже трохи торкались, тут багато динаміки, особливо щодо капітальних вкладень та інновацій у моделях і застосуваннях. Але цікаво — щодо автопілотованих авто, ПК, роботів, edge-індустрії...

Sumit Sadana 13:00 (UTC+8)

Чи змінюється потреба у пам’яті для цих застосувань? Так, гарне питання. Так, все почалося з дата-центрів. Але коли думаємо про AI майбутнього, воно не обмежене дата-центрами. Інтелект рухається до edge, до того, коли він буде у кожному пристрої. Це різноманітна електроніка, автомобілі й навіть друга промислова революція — тоді вся ця інтелектуальна система розвиниться у різних організаціях по світу.

Sumit Sadana 13:43 (UTC+8)

Ваш особистий пристрій — комп’ютер на роботі чи вдома, смартфон та навіть нові пристрої, котрі зараз компанії планують створити — зовнішній вигляд може бути зовсім інший, дизайн теж. Коли розробляють чисто AI-пристрій, можна придумати зовсім відмінні концепції. Це повертає до питання енергоспоживання — особливо для батарейних пристроїв. Як максимально підвищити ефективність, як забезпечити виконання моделей, які дають цінність, і бути досить маленькими, щоб працювати на пристрої без звернення до хмари — це нові горизонти AI.

Це пошук триватиме. Моделі, які достатньо компактні для ПК чи смартфона, стануть кращими з часом. З цим переваги приватності та секретності даних очевидні — це важливо для споживачів. Коли компанії гарантують, що всі взаємодії з пристроєм не потрапляють у хмару, вони створюють нові застосування та генерують величезну цінність.

Sumit Sadana 15:30 (UTC+8)

Подивіться на автопілотовані авто — вони стрімко розвиваються завдяки AI, а наступний рівень — роботи. Уявіть людинообразного робота — це стане одним із найбільших продуктових ринків. Звичайно, це потребує часу, але ми наближаємося до того моменту, коли можна спілкуватися з роботами майже як з людьми, і їхні когнітивні можливості майже нерозрізні. З часом фізичні можливості роботів ставатимуть складнішими — це справжня революція.

Спершу роботи працюватимуть на заводах, виконувати конкретні завдання — обмежена свобода. Згодом найскладніше середовище — це дім, бо він дуже неструктурований. Але я вірю, що у 2030-ті робототехніка стане драйвером зростання. Найцікавіше — кожен пристрій потребує зберігати масиви даних: кожен робот — сотні гігабайтів DRAM, терабайти NAND флешу. Це спричинить шалене зростання попиту на DRAM і NAND. Думаю, багато недооцінюють це: роботи мають працювати автономно, не відправляти дані на сервер щоразу. Це дійсно так.

Patrick Moorhead 17:25 (UTC+8)

Під час вашого викладу я зрозумів: Micron здійснює стрибок до гіга-ланки. Дивовижно — винайти таку технологію! Коли люди думають про Micron, це треба пам’ятати.

З наближенням AI-епохи стратегічне мислення зростає — використання нових пристроїв і дата-центрів з гігабайтними моделями критично важливе.

Ідея спільної розробки чи винаходу — я чув про неї і говорив із вашими партнерами, вони розповідали про нові ідеї. Раніше архітектурні зміни впроваджувались через стандарт JEDEC та інше, але зараз пробуємо справжню глибоку ко-розробку. Чи можете розказати про зміни у відносинах із партнерами?

Sumit Sadana 18:45 (UTC+8)

Звичайно. Наші партнери прагнуть зрозуміти, як отримати перевагу на ринку й перемогти конкурентів. Підсистема пам’ять+процесор стала ключовим компонентом AI-систем — саме вона визначає енергоспоживання, тип, розмір і швидкість моделей.

Якщо подивитися на прогрес у світових LLM — щоб диференціюватися у циклі дизайну пам’яті й процесора, кожен сегмент потрібен глибоке співробітництво. Це не plug-and-play за стандартом JEDEC, коли пристрої просто сертифіковані, хоча частково деякі ринки такі. Але клієнти все більше мають думати про диференціацію — їм потрібні особливості, яких немає у готових продуктах. Тому ми ведемо багаторічні дискусії з пам’ятниковими компаніями щодо R&D дорожньої карти на 5-7 років вперед. Ми входимо у R&D дорожні карти багатьох клієнтів, вони пропонують цікаві ідеї, деякі можна втілити, а для інших треба роки винаходу й інновацій.

Sumit Sadana 20:28 (UTC+8)

Ми дуже раді розмаїттю ідей, які бачимо. Як ви сказали, ідеї охоплюють багато типів систем — від низькоспоживчих пристроїв на батареї до гіга-байтних дата-центрів. Ми бачимо інновації серед лідерів у кожному сегменті й будемо далі їх розвивати.

У багатьох захопливих проектах ми розширюємо власні можливості, реалізуючи інноваційні ідеї клієнтів. Глибоко співпрацювати можуть лише одна-дві компанії, інші приєднаються лише через кілька років. Планка — щільна співпраця, часто ти стаєш єдиним постачальником чи одним із двох. Така модель робить відносини схожими на співпрацю по ASIC — клієнти мають більше свободи у дизайні, відносини довготривалі. Бо це особлива співпраця за типом ASIC, а не робота із стандартною пам’яттю, як ще кілька років тому. Ще одна зміна — така модель може працювати масштабно.

Patrick Moorhead 22:27 (UTC+8)

Правильно. Це означає величезні обсяги, капітал для вкладень з обох сторін, а ключове — диференціація. Всі шукають як "виділитись": чи через ефективність, чи через TCO — важливо бути унікальним.

Хочу подивитись на перспективу з точки зору інвестування. Ви згадали про інвестиції у потужності. Дехто очікує, що фабрики пам’яті будуються так швидко, як пишеться код. Але я працював у чип-компанії з фабриками — навіть сьогодні це складний, капіталомісткий проект, бачиш результат за три-чотири роки. Чи можете розказати, які конкретні інвестиції забезпечують позиції Micron у майбутній технології — AI, чи інші, чи варіанти AI? Вкладення справді забирають багато часу, це ви підкреслили.

Sumit Sadana 23:57 (UTC+8)

Ви дуже правильно сказали. До речі, якщо знаєте, як швидко побудувати фабрику DRAM — нам було б цікаво, це спростило би життя. Наші клієнти хочуть отримати продукцію якомога скоріше, ми теж робимо все можливе.

Ми максимально пришвидшили всі інвестиційні проекти. За нашою програмою: у фінансовому році 2025 витратимо трохи понад 13 млрд доларів; у 2026 — сума подвоїться; у 2027 — понад 45 млрд. Числа ростуть. Нещодавно в США ми збільшили інвестиції з 200 до 250 млрд доларів, прискорили графік, і до кінця наступного року вкладемо 50,2 млрд.

Вкладення — у всі напрямки. Ми інвестуємо в фабрику ID1 у Айдахо, вона випустить першу лінію; до середини наступного року буде ID2, перша лінія — кінець 2028. Тайванська фабрика почне виробництво у 2027, ми також розширюємо її. Інвестуємо у Японію, Сінгапур — по всьому світу близько 20 різних проектів, щоб наростити фронт-енд і бек-енд потужності.

Sumit Sadana 26:06 (UTC+8)

Але це займає багато часу. Будь-яка нова фабрика пластин — ось так. У Нью-Йорку ми спланували кластер з чотирьох фабрик, перша запрацює у 2030. У січні почали роботи, бетонування вийшло раніше графіка.

Sumit Sadana 26:22 (UTC+8)

По всьому світу багато проектів — але це все потребує дозволів, будівництва інфраструктури. Дуже бракує будівельників — подумайте, в США чи інших країнах паралельно будуються проекти.

Всюди будують дата-центри — їм потрібна електрика, тому будують електростанції; потрібні напівпровідники, тому будують фабрики — фронт-енд і бек-енд. Брак кваліфікованих кадрів дуже серйозний — потрібні тисячі людей для таких складних об’єктів, і цього не вистачає.

Sumit Sadana 27:15 (UTC+8)

Тому ми інвестуємо у громади, розвиваємо таланти, гарантуючи кадровий резерв — це дозволяє реалізувати всі проекти, і допоможе всій екосистемі. Ми інвестуємо у розвиток талантів, коледжі, співпрацюємо із містами й громадами. Для нас це довгострокова справа.

Очікуємо, що з часом масштаби збільшаться — фабрики це кластери, одну мало; потрібні масштаби, щоб швидко пройти криву витрат, тож будівництво триватиме десятиліття або й більше. Це наші довгі проекти. Ми вважаємо, що додаткові потужності справді з'являться лише у 2028, й це старт; темпи зростуть ще за кілька років. Галузі потрібно часу для балансування — коли настане баланс, сказати не можемо.

Patrick Moorhead 28:54 (UTC+8)

Ваші приклади дуже показові, інвестиції — вичерпні. Єдине, що люди часто не розуміють — складність пам’яті. Ми знаємо, логічні чипи складні. Давайте поговоримо про пам’ять — це одна з найскладніших технологій напівпровідників.

Sumit Sadana 29:19 (UTC+8)

Всі кажуть, що логіка — найпередовіша, але пам’ять — також. Тут використовують EUV-літографію, яка дуже великих розмірів. Виробництво пластини передбачає близько 2000 технологічних операцій. Весь цикл — від початку виробництва до постачання — близько п’яти місяців. Це вражає, мало хто уявляє. Виробництво пластини — три з половиною—чотири місяці, потім монтаж, упаковка, тестування — ще місяць-півтора.

Sumit Sadana 30:04 (UTC+8)

Більш складні продукти, наприклад HBM — тут це особливо ясно. Багато називають HBM дивом — її функціонування вражає. Уявіть 12 шарів DRAM чипів, з основою для GPU. Вся система має проблеми тепловідводу й енергоспоживання — як працювати з такою пропускною здатністю, як ефективно відводити тепло під час передачі даних? Вже сама упаковка — як чиста кімната, складна, зовсім інша ніж flip-chip packaging у логіці. Складність упаковки і передова технологія (EUV-літографія) у передній частині — кожен DRAM node важко масштабувати.

Sumit Sadana 31:18 (UTC+8)

Те саме й по NAND. Ми нарощуємо шари — 200, 300, 400, і робимо ці пристрої, складність процесу — космічна. А NAND може зберігати й організувати дані — тепер SSD на 245 TB. Така місткість на мікророзмірах — це щоденне диво для інженерів і виробників. Складність неперевершена, а наступні роки — ще тонші відстані, масове впровадження цієї технології, й це буде ще одне диво.

Patrick Moorhead 32:23 (UTC+8)

Це потребує часу, енергії та інновацій. Складність неймовірна, а реалізувати це у такому широкому діапазоні енергоспоживання — ще більш дивовижно. Я не знаю, скільки компаній у світі здатні на це.

Цікаво, люди кажуть "я ніколи не наївся", бо хочуть більше дивовижного. А потім говорять про ціни. Але це інвестиція — Micron і інші вкладають, інакше інноваційний цикл зупиниться. Цікаво подивитись, що Micron зробить із цими інвестиціями — у будівництві фабрик і технологіях. Вірю, що робототехніка дасть десятикратне зростання, це стане гігантським ринком — навіть ще не врахованим у наших моделях. Ми ще потребуємо доказів, коли це реально запрацює.

Дякую за розмову. Неймовірно, що рік тому ми говорили про це, а за рік зміни — феноменальні.

0
0

Відмова від відповідальності: зміст цієї статті відображає виключно думку автора і не представляє платформу в будь-якій якості. Ця стаття не повинна бути орієнтиром під час прийняття інвестиційних рішень.

PoolX: Заробляйте за стейкінг
До понад 10% APR. Що більше монет у стейкінгу, то більший ваш заробіток.
Надіслати токени у стейкінг!

Вас також може зацікавити

Ера 5% прибутковості американських облігацій настає: короткостроково це не обов'язково "вибух", але через 12-18 місяців може виникнути тиск

Справжня руйнівна сила високих процентних ставок полягає в тривалості їхньої дії. Велика кількість боргів, випущених у 2020-2021 роках під 2%-3%, зараз стикаються з тиском рефінансування під 6%-8% вартості, і удар буде зосереджений через 12-18 місяців. Першим постраждає ринок житла США, під загрозою також знаходяться комерційна нерухомість, компанії з високим левереджем і фірми, які підтримуються приватним капіталом. Якщо високі ставки збережуться понад півроку, простір для помилок на ринку буде повністю вичерпаний.

华尔街见闻2026/09/16 07:41

Буря прибутковості держоблігацій США у 5% наближається! Відлік до вибуху рефінансування розпочато — хто стане першою жертвою?

Дохідність 10-річних державних облігацій США перевищила 5% і досягла нового максимуму з 2007 року. Чим довше зберігаються високі процентні ставки, тим більший тиск на рефінансування компаній з високим рівнем заборгованості, зокрема будівельні підприємства та комерційну нерухомість, і системний ризик може прискорено проявитися протягом 12–18 місяців.

智通财经2026/09/16 06:36
Буря прибутковості держоблігацій США у 5% наближається! Відлік до вибуху рефінансування розпочато — хто стане першою жертвою?

Не боріться з циклом прибутку! Чи проб'є американський фондовий ринок 8000 пунктів цього року?

Jefferies очікує, що під впливом подвійного двигуна – інвестиційної лихоманки у сфері AI та зростання корпоративних прибутків вище очікувань – індекс S&P 500 до кінця 2026 року підскочить до 8000 пунктів, а у 2027 році ще більше – до 9000 пунктів. Розширення прибутковості від AI поширилося з семи гігантів на весь ринок, і очікується, що EPS S&P 500 цього року збільшиться на 35%, що значно перевищує ринковий консенсус — це найпотужніший прибутковий суперклімат із 1995 року! Єдина реальна загроза: якщо дохідність казначейських облігацій США продовжить зростати, ризик скорочення оцінок буде неможливо ігнорувати.

华尔街见闻2026/09/16 06:26