مدير Micron: التخزين يحدد الحد الأقصى للذكاء الاصطناعي، وزيادة القدرة الإنتاجية بشكل كبير ستكون بعد عام 2028

مع امتداد موجة الذكاء الاصطناعي من مراكز البيانات إلى الأطراف ومجال الروبوتات، حذر التنفيذيون في Micron من أن التخزين أصبح أكثر العوامل التي تحد من أداء الذكاء الاصطناعي، وأن اختلال التوازن بين العرض والطلب في القطاع، نتيجة لدورات التوسعة الطويلة وتعقيد العمليات العالية، لن يشهد انفراجة فعلية في زيادة الطاقة الإنتاجية حتى ما بعد عام 2028 على الأقل.

في 15 سبتمبر، خلال منتدى التركيز على أشباه الموصلات في قمة Six Five Summit 2026، أجرى المستشار التنفيذي الأول لشركة Micron، Sumit Sadana، مقابلة مع المحلل Patrick Moorhead، شرح فيها بالتفصيل المشهد الخاص بالعرض والطلب في صناعة التخزين في عصر الذكاء الاصطناعي، وخطط الإنفاق الرأسمالي، والأسواق الأساسية للنمو المستقبلي.

خلال العام الماضي، شهدت صناعة التكنولوجيا بأكملها إعادة تشكيل جذرية لفهمها حول التخزين. ويكمن سبب هذا التحول في أنه لم يعد من الممكن اعتبار قوة المعالجة معيار الأداء الوحيد في أنظمة الذكاء الاصطناعي. حيث أشار Sadana في المقابلة بشكل صريح إلى المنطق الأساسي لأجهزة الذكاء الاصطناعي الحالية: "اليوم، يعتمد أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي أولاً على أداء نظام الذاكرة وسعة الذاكرة. هذان العاملان يحددان فعلاً مستوى أداء نظام الذكاء الاصطناعي."

وأوضح أن نماذج الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى التخزين في الذاكرة، وأنه يجب نقل كميات هائلة من البيانات جيئة وذهابًا عبر الذاكرة، مما يجعل عرض النطاق الترددي بين المعالج والذاكرة عنق الزجاجة الرئيسي للأداء. وفي الوقت نفسه، يواجه سوق التخزين اختلالا هيكليًا متراكمًا لعقود — ففي أوائل التسعينات، كان هناك أكثر من 20 شركة DRAM، والآن لم يتبق سوى عدد قليل؛ في حين تجاوز عدد الشركات التي تصمم المعالجات الآن 20. هذا النموذج من "قلة أمام كثرة" في سلسلة الإمداد يجعل سلسلة إمدادات التخزين هشة للغاية أمام انفجار الطلب على الذكاء الاصطناعي.

قفزة في النفقات الرأسمالية، وأي إمداد جديد فعلي لن يظهر قبل عام 2028

في ظل الفجوة الكبيرة بين العرض والطلب، لم يعد النمو في عدد البتات الناتج عن التحولات التقنية كافياً لإشباع السوق، واضطرت الصناعة بأكملها للدخول في دورة توسعة أصول ثقيلة تتمثل في "بناء غرف نظيفة جديدة ومصانع رقاقات".

تشرع Micron في خطة إنفاق رأسمالي غير مسبوقة. وقد كشف Sadana: "فقط انظر إلى خططنا للإنفاق الرأسمالي: السنة المالية 2025 سيكون إنفاقنا الرأسمالي أعلى قليلاً من 13 مليار دولار؛ وفي السنة المالية 2026 سيتضاعف ذلك؛ وفي 2027 من المتوقع أن يتجاوز 45 مليار دولار. وأعلنا مؤخرًا في الولايات المتحدة عن رفع الاستثمارات من 200 مليار دولار إلى 250 مليار دولار وتقديم الجدول الزمني." بالإضافة إلى ذلك، تدفع Micron نحو حوالي 20 مشروع توسعة في كل من الولايات المتحدة (أيداهو، نيويورك)، وتايوان، واليابان وسنغافورة.

ومع ذلك، فالمياه البعيدة لا تطفئ الغليل القريب. بناء مصانع أشباه الموصلات مقيد بالبنية التحتية، والموافقات التنظيمية، والنقص الحاد في العمالة الفنية. حدد Sadana جدولاً زمنياً واضحاً: "نعتقد أن الإمداد الجديد الفعال فعلياً لن يبدأ في الظهور تدريجياً إلا في عام 2028، وهذا مجرد المرحلة الأولية، إذ لن يشتد زخم نمو الطاقة الإنتاجية إلا في السنوات التالية. لذلك يحتاج القطاع بأكمله لبعض الوقت لإيجاد نقطة توازن جديدة."

السبب الآخر لبطء تحرير الطاقة الإنتاجية هو التعقيد الهائل في تصنيع الذاكرة. فمثلاً، بالنسبة لـ HBM الرائجة حالياً، لم يُخفِ Sadana انبهاره بقدرتها على العمل: "تخيل ـ رصّ 12 طبقة من رقائق DRAM فوق بعضها، مع وجود رقاقة أساسية متصلة بـ GPU في الأسفل. يواجه النظام بأكمله تحديات خطيرة في التبريد واستهلاك الطاقة... يوجد في المصنع حوالي 2000 عملية إنتاج. من بدء التصنيع في المصنع إلى تسليم المنتج النهائي للعميل يستغرق ذلك حوالي خمسة أشهر."

وداعاً لـ"البيع عند الطلب"، العقود طويلة الأجل والتخصيص العميق تعيد تشكيل نموذج الأعمال

نقص الطاقة الإنتاجية الحاد يدفع نموذج أعمال صناعة التخزين إلى التحول، ولم يعد نموذج التداول الفوري ورقائق الذاكرة المعيارية في عصر JEDEC مناسباً.

"نحن الآن نوقع عقوداً لعدة سنوات، نعد فيها العملاء بالتوريد ويعدنا العملاء بتقديم توقعات الطلب. وهذا يختلف تماما عن اتفاقيات السنة الواحدة التي كانت في السابق ـ حيث كان العميل يشتري متى أراد ونحن نورد ما دامت هناك بضاعة." قال Sadana إن هذا النموذج، المسمى بـ"اتفاقية العميل الاستراتيجية"، يحقق عوائد استثمارية عالية جداً ويوفر دعمًا أساسياً لنفقات المصانع على مدى سنوات.

والأعمق من ذلك، تغير شكل الربط في جانب البحث والتطوير. من أجل تحقيق تميز في استهلاك الطاقة وسرعة نماذج الذكاء الاصطناعي، بدأ العملاء الآن في إدراج تصميم التخزين مبكرًا في خارطة طريق منتجاتهم لخمسة إلى سبعة أعوام. أشار Sadana: "هذا النموذج يحول علاقة الشراكة إلى نموذج شبيه بشرائح ASIC ـ مع مزيد من الاستقلالية في التصميم للعملاء وبديمومة طويلة الأجل لهذه العلاقة."

الذكاء الاصطناعي يتجه للطرف، والروبوتات البشرية ستكون أكبر سوق نمو قادم

يركز السوق عموماً على طلب الذكاء الاصطناعي في مراكز البيانات، لكن Micron ترى أن هذا مجرد نقطة البداية. فمع تغلغل الذكاء الاصطناعي في الهواتف الذكية، وأجهزة الكمبيوتر الشخصية (مثل Mac mini بتصميم الذاكرة الموحد)، والسيارات ذاتية القيادة، سيصبح الطلب على التخزين في كل مكان.

وبالنسبة لتصور المستقبل، يركّز Sadana اهتمامه على ميدان الروبوتات، ويعتبره الموجة القادمة من الطلب الهائل بعد مراكز البيانات.

"تخيل الروبوتات البشرية، ستكون من أكبر الأسواق في التاريخ." وأكد Sadana، لدى حديثه عن سوق الثلاثينات، على الاستهلاك الهائل للذاكرة من قبل الذكاء الاصطناعي الطرفي: "الجانب المثير في تقنية الروبوتات هو أن كل جهاز يحتاج لأن يخزن كمًا هائلًا من البيانات ـ سيكون لكل روبوت بشري مئات الجيجابايت من ذاكرة DRAM وعدة تيرابايت من NAND فلاش. لذلك سيدفع ذلك بشكل كبير نمو الطلب على DRAM وNAND ... يجب أن يكون الروبوت قادراً على التشغيل الذاتي، لا أن يرسل البيانات إلى الخادم في كل مرة."

نص المقابلة أدناه:

Sumit Sadana 00:00

اليوم، يعتمد أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي أولاً على أداء نظام الذاكرة وسعة الذاكرة. هذان العاملان يحددان بالفعل مستوى أداء نظام الذكاء الاصطناعي. مرحباً بكم مجدداً في قمة عام 2026.

Patrick Moorhead 00:22

عصر الذكاء الاصطناعي قد بدأ بالفعل. أهمية الذاكرة وأهميتها الاستراتيجية مذهلة. لطالما اعتقدت أن الذاكرة مهمة، لكن بالنظر إلى عصر الذكاء الاصطناعي، فإن القدرات التي يمنحنا إياها أمر لا يُصدق ـ بصراحة، دون قدر كافٍ من الذاكرة، ودون الذاكرة الملائمة، كل هذه الأمور المدهشة من حولنا لم تكن لتتحقق.

يسرني أن أعلن أن شركة Micron تشارك في هذه القمة. سعيد برؤيتك، وسعيد بعودتك. شكراً على الدعوة. هذا أمر رائع حقاً. لقد عملت في هذا القطاع لمدة 35 عاماً، من كوني مستهلكاً للذاكرة، إلى شريك، إلى الآن كخبير أدرس سوق الذاكرة وكل المجالات ذات الصلة. الإنجازات التي حققناها مذهلة. في حديثنا العام الماضي بالفعل صنفت الذاكرة على أنها تقنية استراتيجية ـ نعم، علي أن أنسب الفضل لنفسي بهذا الأمر. بصراحة، أنت الأحق بالثناء لأنك الفاعل الحقيقي، أما أنا فأكتفي بالكلام. لكن اليوم، تبدو هذه الرؤية أكثر أهمية، ويزداد وعي الناس بها. في عصر الذكاء الاصطناعي، ما الذي تغير خلال العام الماضي ليجعل القطاع كله يهتم أكثر بالذاكرة؟

Sumit Sadana 01:44

لماذا عجّل الذكاء الاصطناعي فعليا بهذا التحول؟ سؤال ممتاز. رغم أن السنة انقضت، لكن التغيرات التي حدثت فيها ضخمة. التغير من ناحية العملاء كان كبيرا جدا. نواجه الآن وضعا فيه نقص حاد في الذاكرة عبر كل قطاعات السوق. رغم بذلنا أقصى جهد لزيادة الإمدادات، لا يمكننا في الوقت الحالي تحديد متى ستلحق الإمدادات بالطلب، لأن الطلب مستمر في الارتفاع. إشارات الطلب من جميع العملاء تتزايد سنة بعد سنة.

طريقة نظر العملاء إلى الذاكرة تغيرت لعدة أسباب. أولها الفجوة الكبيرة بين العرض والطلب؛ وثانيها، أن متطلبات الأداء في الأنظمة ترتفع مع تزايد طلب الذكاء الاصطناعي. عندما تفكر في السبب وراء تحقيق النظام لأفضل أداء، تجد أن المعالج لم يعد العامل الوحيد. اليوم، أدء الذاكرة، وعرض النطاق بين المعالج والذاكرة، وسعة الذاكرة بحد ذاتها كلها حاسمة. لأن نماذج الذكاء الاصطناعي تحتاج للتخزين في الذاكرة، وكميات البيانات تحتاج للنقل عبر الذاكرة، فتصبح سعة النطاق بين المعالج والذاكرة عنق الزجاجة الأساسي للأداء. لذا بدأ العملاء يدركون أنهم بحاجة لإعادة تخطيط خارطة منتجاتهم، وتبني استراتيجيات ذاكرة جديدة.

Sumit Sadana 03:44

الآن، السؤال المهم: كيف تصمم الذاكرة لتحقق ميزة تنافسية وتجعل نظام كل عميل متفردا؟ لو بقيت الذاكرة كما كانت، معيارية (من نوع JEDEC) يستخدمها الجميع، فسيصعب تحقيق التفرد. والآن نعمل مع العملاء لإدخال تصميم الذاكرة في خارطة طريق منتجاتهم على مدى سنوات. ينصب تركيزهم اليوم على التميز وتغيير مشهد التنافس. هذا يتطلب رؤية مختلفة للذاكرة، وأن تتعاون مع شركات مثل Micron لتطوير وظائف جديدة للأجهزة يمكن استثمارها والاستفادة منها.

Sumit Sadana 04:31

مثال على ذلك: تعاوننا مع Nvidia في DRAM للبيانات المركزية ذات الاستهلاك المنخفض للطاقة (LPDRAM) مثال جيد. نحن أول من أدخل هذه التقنية في مراكز البيانات، وكنا لفترة طويلة المورد الحصري، والآن تتبناها شركات أخرى. يدرك المزيد من العملاء الآن فوائد استخدام LPDRAM ـ كثافة أعلى, حجم أقل, أداء أقوى, وانخفاض كبير في استهلاك الطاقة، وهو أمر بالغ الأهمية لمراكز البيانات. هذا مجرد مثال.

Patrick Moorhead 05:07

في السنوات الخمس المقبلة، بدأت هذه التقنيات بالانتشار. عندما أحاول شرح سبب ارتفاع الاهتمام بالذاكرة، أتذكر درسا جامعيا من أواخر الثمانينات، الذي علمنا أنه إذا استطعت إبقاء العمليات ضمن الذاكرة، ستحصل على أداء أفضل. بالطبع الوضع اليوم مختلف قليلاً. كلما حصلت على ذاكرة أكثر وأقرب لمحل المعالجة، كلما كانت النتائج أفضل. خارج الذاكرة، السرعة تنخفض. في عصر الذكاء الاصطناعي، هذا تحد كبير.

مثير للاهتمام. مررت خلال مسيرتي بتسع دورات للذاكرة. عملت لدى مصنع OEM، ولدى شركة رقاقات، والآن أعمل في شركة تحليل منذ 15 عاماً. تبدو الذاكرة الأكثر دورية، رغم وجود قطاعات دورية أخرى. لكنها تعتبر أيضاً كسلعة. تحدثت بشكل طفيف عن ذلك، لكن ...

Sumit Sadana 06:17

لماذا يغير الذكاء الاصطناعي هذا المفهوم جذرياً؟ سؤال جيد جداً. إذا عدت لبداية التسعينات، كان هناك أكثر من 20 شركة تعمل في DRAM، وشهدت الصناعة حينها الكثير من الاندماج. في ذلك الوقت لم يكن هناك سوى عدد قليل من شركات المعالجات، أما الآن فهناك أكثر من 20 شركة تصمم المعالجات. إذا قمت بإحصائهم كلهم فستجد العدد كبيرا، لكن شركات DRAM أصبح عددها قليلاً جداً.

إذاً، عند التفكير في تصميم الذكاء الاصطناعي وتصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي، الأمر لا يقتصر على مراكز البيانات فقط ـ رغم ضرورة تمييز أحمال العمل التدريبية عن أحمال الاستدلال، وحتى أنواع الاستدلال ستتجزأ لمزيد من الفئات. جزء منها يمكنه استخدام SRAM، لكن الجزء الأكبر ما يزال يعتمد بشدة على DRAM. نحاول قدر الإمكان تحقيق أعلى سعة DRAM في هذه الأنظمة. وقد امتدت هذه النزعة حتى السيارات ذاتية القيادة والأنظمة الصناعية، وانظر إلى الهواتف الذكية وأجهزة الكمبيوتر الشخصية ـ بفضل بنية الذاكرة الموحدة، شهد Mac mini مبيعات هائلة وقاد حركة "Open Claw". كل هذا في نهاية المطاف متصل بالذكاء الاصطناعي.

Sumit Sadana 07:50

اليوم، يعتمد أداء الأنظمة أولاً على أداء نظام الذاكرة وسعة الذاكرة. هذان العاملان بالفعل يحددان مستوى أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي. وعندما تصبح الذاكرة حجر الأساس في تصميم النظام، عليك رؤية الذاكرة بشكل مختلف. والسؤال المحوري المصاحب: كيف تطلق منتجات متمايزة بسرعة؟ أعتقد أن قطاع الذاكرة في المستقبل سيكون مختلفًا تماما عن الماضي، وهذا مرتبط ارتباطًا وثيقًا بالمبدأ التالي ...

Sumit Sadana 08:36

في النهاية، اصبح القطاع كله بحاجة لتوسعة الطاقة الإنتاجية، وهذا أمر مذهل لأن الطلب المدفوع بالذكاء الاصطناعي هائل جداً. لم يعد بإمكان التحول التقني وحده تلبية هذا الطلب، بينما في السنوات الماضية كان النمو في عدد البتات الناتج عن التحولات التقنية كافياً. الآن نحتاج زيادة ضخمة في إنتاج الرقاقات، ما يعني بناء غرف نظيفة جديدة. عندما تنفد المساحة النظيفة من المصانع القائمة ـ وهو ما تواجهه معظم الشركات الآن ـ يجب التوسع في مواقع جديدة، وذلك يتطلب كثيراً من الوقت.

هذه عملية تستغرق وقتًا طويلاً، تعيقها عوامل كثيرة مثل تفاوت سرعة البناء حول العالم وكفاءة الموافقات الرقابية. كيف تبني كل البنية التحتية اللازمة ـ الكهرباء، المياه، محطات معالجة المياه؟ توفير المواد الكيميائية وكل ما يلزم لبناء المصنع، ويستغرق ذلك وقتًا طويلاً، وهذا هو الواقع الذي يعيشه القطاع اليوم.

Sumit Sadana 10:01

ورغم بذلنا أقصى الجهود، ورغم جهود باقي الشركات، فإننا ما زلنا غير قادرين على تلبية الطلب. سيستغرق العرض وقتا طويلا ليلحق بالطلب، وهذا عامل تأثير مهم آخر في سلوك العملاء.

Sumit Sadana 10:27 هذه هي "اتفاقيات العملاء الاستراتيجية" التي تحدثنا عنها دائماً. لقد غيرت جذريًا نموذج أعمالنا وطريقتنا في العمل. نحن نوقع عقوداً متعددة السنين مع التزامنا بتوريد المنتجات للعملاء والتزام العملاء بتقديم توقعات الطلب. وهذا يختلف كليا عن اتفاقيات السنة الواحدة القديمة ـ حيث كان بوسع العميل الشراء متى أراد ونحن نورد طالما هناك مخزون. الاتفاقيات الحالية هي اتفاقيات التزام، وتحقق عائد استثماري مرتفع جدًا، لذا يمكننا ضمان الإنفاق الرأسمالي لفترات طويلة.

وبالطبع لم نتحدث بعد عن الذكاء الاصطناعي الموجه بالوكلاء، وهو المرحلة التالية من الذكاء الاصطناعي. لاحقاً سيأتي الذكاء الاصطناعي الفيزيائي، وهذه ستكون موجة طلب ضخمة أخرى. إذا تنظر إلى هذه الموجات المختلفة، تجد أنها تتداخل وتدعم بعضها، ولا تلغي إحداها الأخرى. وهذا يستدعي تحديًا كبيرًا في تحويل قدرة الإمداد المادي بهذا الحجم للمنصات الرقمية.

Patrick Moorhead 11:39

وفي هذه الفترة، أعتقد أن برنامجكم للعقود طويلة الأجل دليل على الترقي الاستراتيجي لقيمة الذاكرة. من السهل جدا اختزال الأمر إلى "نحتاج عقودا طويلة لحجز الطاقة الإنتاجية المستقبلية"، وهذا مهم جدا، لكنه أيضاً يتعلق بالتخطيط التعاوني.

من الناحية التقنية، اندهشت جداً عندما ذكرت الذكاء الاصطناعي الطرفي. المثير للاهتمام أنه سواء Open Claw أو بعض التصاميم الجديدة في حوسبة العميل ـ مثل دمج الذاكرة مع CPU وGPU لزيادة النطاق الترددي ـ لم تتغير بنية أجهزة العميل كثيراً لعقود طويلة. أود الحديث عن مراكز البيانات العملاقة ـ تحدثنا عنها قليلاً من قبل ـ حيث تحدث معظم الابتكارات التقنية والاستثمارات. لكني فضولي حول السيارات ذاتية القيادة، وأجهزة الحاسوب الشخصية، والروبوتات، والطرف الذكي...

Sumit Sadana 13:00

هل تغير الذاكرة طلب هذه التطبيقات؟ نعم، سؤال ممتاز. الأمر يبدأ في مراكز البيانات، بالطبع. لكن عند تصورنا لمستقبل الذكاء الاصطناعي، فهو لن يبقى محصوراً في مراكز البيانات. موجة الذكاء ستتجه نحو الأطراف، وفي نهاية المطاف، سيكون الذكاء منتشراً في كل الأجهزة. وهذا يشمل كل أنواع الإلكترونيات الاستهلاكية، والسيارات، وبالطبع حتى المرحلة الثانية من الثورة الصناعية أي توزيع الذكاء الذكي بين الشركات في جميع أنحاء العالم.

Sumit Sadana 13:43

أجهزتك الشخصية، سواء الحاسوب في العمل أو المنزل، هاتفك الذكي، وحتى الأجهزة الجديدة التي تفكر الشركات في تطويرها ـ قد تبدو مختلفة تمامًا عن الهاتف أو الكمبيوتر الحالي. لأنه عندما تفكر في بناء جهاز ذكاء اصطناعي أصلي، يمكنك تصوره بشكل مختلف تمامًا عن الحلول التقليدية. ويعود السؤال ثانية لكيف تقلل الاستهلاك للطاقة لأقصى حد ـ خصوصًا للأجهزة المعتمدة على البطارية. كيف تزيد الأداء؟ كيف تدير النماذج بحيث توفر قيمة للمستهلك وتكون صغيرة كفاية للتشغيل على الجهاز دون العودة للسحابة؟ هذا هو الأفق الجديد للذكاء الاصطناعي.

وسيظل هذا الخط البحثي مستمراً. النماذج الصغيرة بما يكفي للتشغيل على الحاسوب أو الهاتف ستتحسن مع الوقت. وبهذا، تبرز أهمية الخصوصية وحفظ البيانات ـ وهذا مهم جدًا للمستهلك، والشركات التي تعطي الثقة بأن بيانات التفاعل لن ترفع للسحابة ستطلق تطبيقات جديدة كلياً وتحقق قيمة ضخمة.

Sumit Sadana 15:30

لننظر الآن إلى السيارات ذاتية القيادة، حيث بلغت طفرة عالية بفضل الذكاء الاصطناعي؛ أما الجيل التالي فهو الروبوتات. تخيل الروبوتات البشرية ـ ستكون من أكبر أسواق المنتجات التي عرفتها البشرية. وهذا سيأخذ بعض الوقت، لكننا نقترب تدريجياً من لحظة التفرد عندما يمكنك التحدث مع روبوت بشري كما مع إنسان حقيقي. تدريجيًا ستتعقد قدرات هذه الروبوتات الفيزيائية، لتصبح ذلك الحدث الثوري.

بداية، ستستخدم في أتمتة المصانع ومهام محدودة، ومع الزمن ستنتقل لبيئات أكثر تعقيدًا كالمنزل ـ بيئة معقدة جداً. أعتقد أن تقنيات الروبوتات ستقود النمو الهائل في الثلاثينات. الجانب الأكثر حماسًا هو أن كل جهاز منها يحتاج لتخزين هائل ـ كل روبوت بشري سيكون به مئات GB من DRAM وعدة TB من NAND فلاش. وسيدفع ذلك نمو الطلب على DRAM وNAND بشكل كبير. أظن أن الكثيرين لم يدركوا تمامًا ذلك: يجب أن يعمل الروبوت بشكل ذاتي ولا يرسل بياناته إلى السيرفر كل مرة. هذا صحيح تماماً.

Patrick Moorhead 17:25

وأثناء شرحك، أدركت فجأة أن Micron تنفذ قفزة للجيجاوات. تخيل فقط اختراع هذه التقنية! أعتقد أنه عند التفكير في Micron، ينبغي أن نتذكر هذا.

مع قدوم عصر الذكاء الاصطناعي، يزداد النظر الاستراتيجي للأمام ـ سواء عند استخدام أجهزة لم تُخترع بعد أو عند دخول مراكز البيانات من فئة الجيجاوات القادرة مباشرة على ربط الذكاء الاصطناعي والنماذج العملاقة.

فكرة التصميم المشترك أو الاختراع المشترك سمعت عنها وتحدثت بها مع بعض شركائكم الذين ذكروا تجاربهم. لقد تحدثت قليلاً سابقاً عن التغيرات المعمارية ـ عادة ما تحدث عبر معيار JEDEC وما شابه. أما الآن فنحن نتحدث عن تصميم مشترك عميق جدا. هل يمكن أن تتحدث عن هذا التحول في العلاقة مع الشركاء؟

Sumit Sadana 18:45

بالطبع. شركاؤنا أيضاً يريدون معرفة كيفية اكتساب الأفضلية في أسواقهم وهزيمة المنافسين. نظام الذاكرة والمعالج أصبح حجر الزاوية لأن التفاعل بين الذاكرة والمعالج هو الذي يحدد الكثير من العناصر الرئيسية في أنظمة الذكاء الاصطناعي ـ فهو يحدد استهلاك الطاقة في النظام، ونوع النماذج المسموح بتشغيلها وحجمها، وسرعة عملها.

عندما ترى كل التقدم الجاري في نماذج اللغة الكبيرة (LLM) بمختلف الأنواع والأحجام، تلاحظ أنه لتحقيق التميز في دورات تطوير الذاكرة والمعالجات يجب التعاون العميق. الأمر لم يعد قطعة معيارية (JEDEC) يمكن إيصالها فيما بعد. في بعض الأسواق نعم، لكن العملاء يريدون التفرد ويحتاجون ميزات لا توجد في المنتجات الجاهزة. لذلك يجب أن نتعاون مع شركات الذاكرة عبر نقاشات طويلة الأمد (5-7 سنوات) حول خارطة بحث التطوير. نحن منغمسون في خرائط البحث والتطوير للعديد من العملاء، وهناك أفكار مثيرة وبعضها سينضج مع الوقت ليحقق اختراعات واختراقاً تقنياً.

Sumit Sadana 20:28

نشعر بالحماس الكبير من كل هذه الأفكار المبتكرة جداً. أنت ذكرت نطاقات طاقة متنوعة للغاية ـ بعض الأجهزة منخفضة الطاقة كلياً لأنها تستخدم البطارية فقط، وأخرى لأكبر مراكز البيانات في العالم. رأينا ابتكارات مع عملاء كبار في كل قطاع وسنواصل هذا الدفع للأمام.

وفي عدد من المشاريع المبهجة، طورنا قدراتنا لتحقيق التصاميم التي يرغب بها العملاء. لا يستطيع العميل القيام بتعاون عميق مع أكثر من شركة أو شركتين، بينما تتخلف الشركات الأخرى لسنوات. أهم ما في هذا النموذج أنك تكون المورد الحصري أو شبه الحصري وتمتلك علاقة تعاونية قوية، وهو مفهوم أقرب لفكرة شرائح ASIC: مزيد من الحرية في التصميم وعلاقة دائمة. والسبب هو هذه العلاقة التعاونية القوية من نوع ASIC، وليس ذلك النموذج القديم من التعاون على رقائق الذاكرة المعيارية. وأرى أن من ميزات هذه الطريقة أنه يمكن تطبيقها على نطاق واسع للغاية.

Patrick Moorhead 22:27

صحيح. يعني حجم المبيعات الضخم ورأس المال يكفي لاستثمار مشترك من الطرفين، والسر في المشروع هو التفرد. يبحث الجميع عن السبيل للتميز ـ سواء في الأداء أو الكفاءة أو تكلفة الملكية الشاملة (TCO).

أريد أن أرى المستقبل من زاوية الاستثمار. تحدثت قبل قليل عن الاستثمارات في الطاقة الإنتاجية. من المدهش أن البعض يتوقع بناء مصنع ذاكرة بنفس سرعة كتابة الكود البرمجي! لقد عملت في شركة رقاقات لديها مصنع، ومازال الأمر صعباً جداً ولا تظهر نتائجه الرابحة إلا بعد ثلاث أو أربع سنوات. هل يمكنك أن تحدثنا عن استثماراتكم الداعمة لمكانة Micron في تقنيات الجيل القادم ـ سواء الذكاء الاصطناعي أو غيره أو أحد مشتقاته؟ هذه الاستثمارات تتطلب زمناً طويلاً وأوضحت هذا جيداً.

Sumit Sadana 23:57

هذا صحيح. لو أن أحدهم يعرف طريقة لبناء مصنع DRAM بسرعة لأردنا أن نعلمها، فذلك سيجعل حياتنا أسهل بكثير. وكلاؤنا يريدون المنتجات بسرعة، ونحن نبذل كل الجهد في ذلك.

لقد جعلنا كل هذه الاستثمارات تسير بأسرع ما يمكن. فقط انظر إلى خطتنا للإنفاق الرأسمالي: السنة المالية 2025 سيكون إنفاقنا أكثر قليلاً من 13 مليار دولار؛ في 2026 سيتضاعف؛ في 2027 سيصل إلى أكثر من 45 مليار دولار. الرقم يواصل الارتفاع. ومؤخراً في أمريكا، أعلنّا رفع الاستثمارات من 200 مليار دولار إلى 250 مليار دولار وتسريع الجدول الزمني، ونتوقع استثمار 50.2 مليار دولار بحلول نهاية العام المقبل.

تشمل هذه الاستثمارات كافة المجالات. نستثمر في مصنع أيداهو الأول (ID1) ويدشن أول منفذ إنتاج؛ في منتصف العام القادم، يتبعه مصنع ID2، وسيدخل أول خط إنتاج في أواخر 2028. مصنعنا المملوك في تايوان يبدأ الإنتاج في 2027 مع توسعة لاحقة. كما نوسع في اليابان وسنغافورة ـ لدينا قرابة 20 مشروع استثماري في كافة أنحاء العالم لزيادة الطاقة الإنتاجية الأمامية والخلفية.

Sumit Sadana 26:06

لكن كل مصنع جديد يستغرق وقتًا. في نيويورك رتبنا لسلسلة من أربعة مصانع رقاقات، أولها يبدأ العمل فعلياً في 2030. بدأنا بأشغال البنية في يناير، وإنجاز صب الخرسانات كان أسرع من المتوقع.

Sumit Sadana 26:22

هناك مشاريع أخرى حول العالم، وجميعها تتطلب تصاريح والبنية التحتية. هناك نقص شديد في عمال الإنشاءات الماهرة ـ فقط فكر في عدد المشاريع الجاري تنفيذها في الولايات المتحدة وحول العالم.

الجميع يبني مراكز بيانات وتحتاج كهرباء، لذلك تبنى محطات كهرباء؛ وتحتاج أجهزة أشباه الموصلات، لذلك تبنى المصانع في كل مكان. هناك نقص بالغ في الفنيين المهرة لإتمام كل هذه المشاريع الفائقة الصعوبة.

Sumit Sadana 27:15

لذلك نستثمر في المجتمعات وتدريب الكوادر البشرية، ونعمل لضمان توفر الكفاءات وانعكاس أثر ذلك إيجابيًا على كامل النظام البيئي. نستثمر في تدريب الكوادر، وبناء معاهد تعليمية، والتعاون مع المدن حيث نعمل. هذا جهد طويل الأمد بالنسبة لنا.

نتوقع مع مرور الوقت أن يتزايد عدد المنشآت ـ لأن مصانع الرقاقات تبنى بشكل عنقودي وليس مصنعاً واحداً. تحتاج حجماً وسرعة لاجتياز نقطة تكلفة رأس المال. ولذا نواصل البناء والتوسعة لعشر سنوات قادمة وربما أكثر. هذه مشروعات طويلة الأمد. نعتقد أن الإمداد الإضافي الفعال فعلياً لن يبدأ بالتحرر قبل عام 2028، وهذا بدءاً فقط، ولن يتصاعد زخم الإنتاج إلا في السنوات التالية. سيحتاج السوق لبعض الوقت لإيجاد توازن جديد، ولا يمكن التنبؤ بالموعد الدقيق الآن.

Patrick Moorhead 28:54

قدمت أمثلة رائعة وجزمتنا حول الاستثمارات كانت غنية. لكن أظن أن الكثيرين قد يسيئون فهم تعقيد أشباه الموصلات. ندرك جميعاً صعوبة الشرائح المنطقية. لنناقش تعقيد الذاكرة ـ فهي من أصعب التقنيات الحالية.

Sumit Sadana 29:19

نحن نقول دائماً إن الدوائر المنطقية تقع في الطليعة التقنية، لكن الذاكرة أيضاً تقنية متقدمة جداً. فهي تستخدم تقنيات الليثوغرافيا EUV الهائلة. هناك ما يقارب 2000 عملية إنتاج داخل المصنع. من بدء إنتاج الرقاقة حتى تسليمها للعميل يستغرق قرابة خمسة شهور. هذا أمر مذهل ويصعب على الكثيرين تصوره. فالعملية الإنتاجية في المصنع وحدها ثلاثة ونصف إلى أربعة أشهر، بينما تتطلب التجميع والاختبار شهراً إلى شهر ونصف إضافية.

Sumit Sadana 30:04

بالنسبة للمنتجات الأكثر تعقيدًا مثل HBM، يصبح الأمر أوضح. يسميها الكثيرون إعجازًا تقنيًا أنها تعمل أصلاً. تخيل رصّ 12 طبقة DRAM، وقاعدة تتصل بمسرع GPU. كل النظام يواجه تحديات ضخمة في التشتيت الحراري واستهلاك الطاقة ـ كيف تدير الأداء العالي، وكيف تبرده في ضوء سرعة نقل البيانات الهائلة؟ حتى تغليف هذه الرقائق عملية شديدة التعقيد، تختلف كليًا عن تقنية تغليف قلاب الرقاقة Flip-Chip المستخدمة منذ زمن في المعالجات. أياً كان المنظور، سواء تعقيد التغليف أو تطور عمليات التصنيع (مثل EUV)، كل جيل من DRAM أصبح أكثر صعوبة في التصغير والتوسعة.

Sumit Sadana 31:18

أما على جانب NAND، فنحن نكدس الطبقات ـ 200، 300، ثم 400 ـ لتعقيد متصاعد حتى نصل لهذه المنتجات، تعقيدها التقني هائل. رغم ذلك، تخزن منتجات NAND هذه البيانات وتنفذ وظائفها ـ اليوم وصلنا إلى SSD بسعة 245 تيرابايت. هذا الحجم الضخم في جهاز صغير هو إعجاز هندسي وفني يصنعه فريقنا يوميًا. هذا التعقيد مذهل، وسنواصل تطوير التقنية وتصغير المسافات لعمل ذلك على نطاق كبير مستقبلا، وسيكون ذلك معجزة جديدة.

Patrick Moorhead 32:23

هذا يتطلب وقتًا وجهدًا وابتكارًا تقنيًا هائلاً. المستوى العالي للتعقيد يبهرني جدًا، وأندهش من قدرتكم على تحقيق هذا كله عبر نطاق طاقة واسع. لا أدري كم شركة على الأرض يمكنها فعل ذلك.

الغريب أن الناس يقولون دائمًا: "لن أكتفي أبدًا بذلك"، لأنهم يريدون المزيد والمزيد من روائع التقنية. ثم يبدأ النقاش حول الأسعار. لكنني أظن أن هذا استثمار ـ من المنطقي أن تستثمر Micron وغيرها في قطاع الذاكرة، إذ بدون الاستثمار يتوقف الابتكار. وأتطلع لما ستحققه Micron من استثمارها مستقبلاً، ليس فقط في مصانع الرقاقات، بل حتى على مستوى التقنية. أؤمن أن تقنية الروبوتات ستجلب نمواً يفوق عشر مرات، وقد تكون أكبر سوق نمو ـ وهي أصلاً نقطة نمو إضافية لم يدخلها نموذج الطلب الخاص بنا بعد. لكن، طبعاً، نحتاج المزيد من الأدلة لنحدد متى ستتحقق فعلاً.

شكراً جزيلاً على هذا الحوار. لا يكاد يصدق أننا أجرينا هذا الحوار قبل عام واحد ـ انظر كيف تغير الوضع خلال سنة.