Sinabi ng executive ng Micron: Ang storage ang nagtatakda ng limitasyon ng AI, ang makabuluhang pagdagdag ng kapasidad ay mangyayari pagkatapos ng 2028

Habang lumalaganap ang alon ng AI mula sa mga data center patungo sa edge at larangan ng robotics, nagbabala ang mga executive ng Micron na ang storage na ang pinaka-kritikal na bottleneck na nagpapasya sa upper limit ng AI performance. Dahil sa mahaba at lubhang komplikadong cycle ng pagdagdag ng bagong kapasidad, tinatayang ang hindi balanse sa pagitan ng supply at demand sa industriya ay aabutin pa ng hindi bababa sa 2028 bago makita ang makabuluhang paglaya ng bagong kapasidad.

Noong Setyembre 15, sa Semiconductor Focus Forum ng Six Five Summit 2026, nakapanayam ng analyst na si Patrick Moorhead si Sumit Sadana, Senior Advisor to the CEO ng Micron, na detalyadong ipinaliwanag ang supply at demand landscape ng storage sa panahon ng AI, plano ng capital expenditure, at mga susunod na core incremental market sa hinaharap.

Sa nakalipas na taon, sumailalim ang buong industriya ng teknolohiya sa pundamental na pagbabago ng pananaw hinggil sa storage. Ang ugat ng pagbabagong ito ay, ang compute power ay hindi na lamang ang tanging panukat sa kakayahan ng AI system. Diretsahang ipinunto ni Sadana sa panayam ang pangunahing lohika ng AI hardware ngayon: "Ngayon, ang performance ng AI system ay una munang nakabatay sa performance ng memory subsystem at memory capacity. Ang dalawang salik na ito ang tunay na nagpapasya sa performance level ng AI subsystem."

Ipinaliwanag niya na dahil kailangang ilagay ang AI models sa memory, at kailangang mailipat-lipat ang napakalaking datos sa pagitan ng mga memory device, ang bandwidth sa pagitan ng processor at memory ang siyang kritikal na bottleneck sa performance. Kasabay nito, nahaharap ang storage market sa istruktural na hindi balanse na inipon ng napakatagal na panahon—noong unang bahagi ng dekada '90, mahigit 20 kumpanya ang gumagawa ng DRAM, ngayon ay kakaunti na lamang; samantalang, ang mga kumpanyang nagdidisenyo ng processor ay mahigit 20 na ngayon. Ang ganitong "kaunti laban sa marami" na funnel-type supply setup ay nagpapakita ng labis na脆弱 na storage supply chain kapag humarap sa sumasabog na pangangailangan sa AI.

Sumisirit ang Capital Expenditure, Aktwal na Dagdag ng Supply Kailangang Hintayin Hanggang 2028

Sa harap ng malaking agwat sa pagitan ng supply at demand, hindi na sapat ang bit growth na iniaambag ng teknolohikal na pagbabago upang tugunan ang gutom ng merkado—napilitan ang buong industriya na pasukin ang isang cycle ng "bagong cleanroom at wafer fab" na intensive asset expansion.

Nagsisimula ngayon ang Micron ng walang kapantay na plano sa capital expenditure. Isiniwalat ni Sadana: "Tumingin lang sa plano naming CAPEX: Fiscal year 2025 ay bahagyang higit sa $13B; fiscal 2026 magdodoble; fiscal 2027 tinatantiyang higit $45B. Kamakailan, inanunsiyo namin sa US na tinaas namin ang investment mula $200B patungong $250B at binilisan pa ang timeline." Bukod dito, sabay-sabay ding isinusulong ng Micron ang nasa 20 expansion projects sa Idaho, New York, pati sa Taiwan, Japan at Singapore.

Gayunman, ang malayong solusyon ay hindi agarang makakatugon. Nahaharap ang pagtatayo ng semiconductor plants sa mga hadlang sa imprastraktura, regulatory approval, at matinding kakulangan ng mga skilled workers. Naglapat ng tiyak na timeline si Sadana: "Naniniwala kami na ang aktwal at epektibong dagdag ng suplay ay magsisimula pa lang unti-unting maglalabas mula 2028, at iyon ay simula pa lang, talaga ring magiging malakas ang kapasidad growth pagkalipas ng ilang taon. Kaya mangangailangan ng panahon ang buong industriya bago makabawi ng bagong balanse."

Ang mabagal na paglabas ng kapasidad ay dulot rin ng napakataas na lebel ng komplikasyon sa paggawa ng memory. Bilang halimbawa, tuwirang inilarawan ni Sadana ang HBM, na halos isang "milagro" kung ito ay gumagana nang normal: "Isipin mo, pagtambak ng 12 layer ng DRAM chips, na may pinaka-ilalim na layer na konektado sa GPU. Tinatamaan ang buong sistema ng mga hamon sa init dissipation at power usage... May 2,000 hakbang sa proseso sa wafer fab. Mula umpisa ng production hanggang delivery sa customer, ang buong cycle ay mga limang buwan."

Paalam sa "Bili-Agad-Benta-Agad", Pangmatagalang "Strategic Agreements" at "Deep Customization" ang Bagong Modelo

Ang labis na kakulangan sa kapasidad ay nagtutulak sa matinding pagbabago sa business model ng storage industry—nagbabago na ang mainstream spot trading at JEDEC-standard na generic chips era.

"Pumipirma kami ng multi-year na kontrata, nangangakong magsu-supply sa customer, at nangangakong magbibigay ng demand forecast ang customer. Ito ay ibang-iba na sa dating yearly contract—dati basta gusto ng customer bumili, magbebenta kami kung may stock." Ani Sadana, ang tinatawag na strategic customer agreement na ito ay may mataas na investment return, nagbibigay ng pundasyon sa wafer fab CAPEX sa loob ng maraming taon.

Mas malalim ang pagbabago sa panig ng R&D. Para makamit ang differentiation sa AI systems kapag dating sa power consumption o bilis ng model operation, isinasama na ng mga customer ang memory design sa 5-7 taong roadmap ng produkto. Paliwanag ni Sadana: "Ang modelo ng kolaborasyon na ito ay mas kahalintulad ng ASIC chips—mas malaki ang say ng customer sa disenyo at may long-term relationship."

Papunta ang AI sa Edge, Robot ang Pinakamalaking Incremental Market

Nakatutok ang merkado sa AI demand mula sa data center, ngunit ayon sa Micron, ito ay simula pa lamang. Habang sumasaklaw ang AI sa smartphones, PC (gaya ng Mac mini na may unified memory architecture) at self-driving cars, magiging laganap ang demand sa storage.

Sa tanawin ng potential, tumutok si Sadana sa robotics race, na inaasahan niya bilang susunod na malaking alon matapos ang data center.

"Isipin mo ang humanoid robot, magiging isa ito sa pinakamalalaking market sa kasaysayan ng produkto." Sa pangitain niya para sa 2030s market, pinatampok ni Sadana ang matinding storage demand ng edge-side AI: "Nakakapanabik sa robot technology na bawat device ay nangangailangan ng napakalaking storage—bawat humanoid robot ay magkakaroon ng daan-daang GB ng DRAM at ilang TB ng NAND flash. Dahil dito, matindi ang tulak sa DRAM at NAND demand... Kailangang autonomous ang robot na di kailangang magpadala ng data sa server bawat pagkakataon."

Narito ang buong panayam:

Sumit Sadana 00:00

Ngayon, ang performance ng AI system ay una munang nakabatay sa performance ng memory subsystem at memory capacity. Ang dalawang salik na ito ang tunay na nagpapasya sa performance level ng AI subsystem. Maligayang pagbabalik sa 2026 Summit.

Patrick Moorhead 00:22

Dumating na ang panahon ng AI. Nakakamangha ang kahalagahan at strategic value ng memory. Noon pa man ay mahalaga na ito, ngunit ang mga kakayahang nabibigay nito sa dekadang ito ng AI ay di-maipaliwanag—sa totoo lang, kung wala ang sapat at tamang memory, wala ni isa sa mga kahanga-hangang bagay sa paligid natin ang posibleng mangyari.

Natutuwa akong ipaalam na kasali ang Micron sa summit na ito. Masaya akong makita ka, salamat sa paanyaya. 35 taon na ako sa industriya—mula konsumer ng memory, naging memory partner, hanggang analyst ng memory market at lahat ng kalakip nito. Nakakamangha ang nagawa natin. Nang huli tayong nag-usap, tinuring ko ang memory bilang strategic technology—oo, aaminin kong ako ‘yon, pero dapat ikaw talaga ang bigyan ng credit dahil ikaw ang aktwal na gumagawa. Pero ngayon, mas mahalaga ang pananaw na iyan at mas maraming tao ang tumatalakay dito. Sa AI era ngayon, ano ang nangyaring pagbabago nitong nakaraang taon na nagbigay-halaga higit pa kailanman sa memory?

Sumit Sadana 01:44

Bakit pinabilis ng AI ang pagbabagong ito? Napakagandang tanong. Bagama’t isang taon lang ang lumipas, parang napakatagal na. Lalo na sa panig ng customer, napakalaki ng mga pagbabago. Sa ngayon, ramdam ang kakulangan ng memory sa lahat ng sector. Kahit pilit naming dagdagan ang supply, hindi pa tiyak kung kailan hahabol ang supply sa demand, dahil tuluy-tuloy ang paglaki ng demand. Ang mga signal galing sa iba’t ibang customer, taon-taon, pataas ng pataas.

Maraming dahilan kung bakit nag-iba ang pananaw ng customer sa memory. Una ay ang malaking gap ng supply at demand; ikalawa, tumataas ang performance requirement ng mga system dahil sa AI demand. Sa pagtatasa kung paano optimal ang system, makikita mong ang processor ay hindi na lamang tanging batayan. Ngayon, ang memory performance, bandwidth ng processor at memory, at mismong memory capacity ay kritikal. Dahil kailangang ilagay ang AI model sa memory, at napakalaking data ang kailangang lumipat-lipat, ang bandwidth sa processor at memory ang sentral na bottleneck. Kaya, napagtanto ng mga customer na kailangan nilang baguhin ang kanilang product roadmap at gumamit ng ibang memory strategy.

Sumit Sadana 03:44

Ngayon, susi kung paano ka magdi-disensyo ng memory para makuha ang competitive edge, paano mo magpapatingkad ang sariling system. Kung memory ay tulad pa rin ng dati na ready-made at JEDEC standard, mahirap makamit ang differentiation. Kaya, nakikipag-collaborate kami ngayon sa customers at isinasama ang memory design sa multi-year na product roadmap nila. Tutok sila ngayon kung paano maiba, paano muling baguhin ang competitive landscape. Nangangahulugan ito ng kakaibang pag-iisip ukol sa memory at pakikipagtulungan sa mga kompanya gaya ng Micron, para makadisensyo ng bagong feature na pwedeng paggamitan at samantalahin.

Sumit Sadana 04:31

Halimbawa, ang kolaborasyon namin sa NVIDIA sa low-power DRAM (LPDRAM) para sa data center ay magandang halimbawa. Kami ang unang nagdala ng teknolohiyang iyon sa data center, na matagal naging exclusive supplier. Ngayon, kinikilala na ng ibang kumpanya ang benepisyo ng low-power DRAM—mataas na density, mas maliit na size, mas malakas na performance, at malaking pag-tipid sa kuryente, at ito ay nababagay sa data center. Isa lang ito sa daming halimbawa.

Patrick Moorhead 05:07

Sa susunod na limang taon, unti-unti nang umuusbong ang mga teknolohiyang ito. Naisip ko, noong college ako late '80s, may tinuro sa amin: hangga’t kayang gawing all-in-memory ang operations, tataas ang performance. Siyempre, iba na ngayon. Habang lumalaki ang memory, mas maganda ang resultang nakukuha; at habang palapit ang memory kung nasaan ang computation, mas ok, kasi kapag lampas na, babagal talaga. Malaking hamon 'yan sa AI era ngayon.

Ang ganda nito—sa career ko, siyam na cycles ng memory na ang dinaanan ko. Galing akong OEM, chip company, at 15 taon na akong analyst. Pasyo-pasyo talaga ang memory, kahit ibang industry ay cyclical, talagang kita ito sa memory. Medyo nabanggit mo na iyan kanina pero…

Sumit Sadana 06:17

Bakit binabago ng AI mula sa pinaka-ugat ang pananaw na ito? Magandang tanong. Balikan mo ang early ‘90s, mahigit 20 kumpanyang may DRAM, tapos ay sumailalim sa malawakang konsolidasyon ang industriya. Noon, kaunti lang ang processor companies—ngayon, more than 20 na. Bilangin mo lang lahat ng nagpaplanong magdisenyo ng processor, mabilis aabot sa 20 or higit pa. Pero ang gumagawa ng DRAM, kokonti.

Kaya pag-iisip mo ng AI design, AI subsystem design, hindi lang data center—syempre, pagdating sa data center, dapat ihiwalay ang training at inference workload, at maski ang inference, may iba’t ibang uri. Ang kaunting bahagi niyan puwede sa SRAM, pero napakalaking bahagi ay DRAM dependent pa rin. Pinalalawak namin hangga't kaya ang DRAM capacity sa mga system. Naturetso ito hanggang sa self-driving cars, industrial systems, tingnan mo ang smartphones at PCs—dahil sa unified memory architecture, ang Mac mini ay hot seller, nagdudulot ng "Open Claw" wave. Ugnay lahat ng ito sa AI.

Sumit Sadana 07:50

Ngayon, ang system performance ay unang idinidikta ng performance at capacity ng memory subsystem—yan talaga ang tumatapos sa AI subsystem performance. Dahil ang memory ay naging sentrong disenyo sa system, kailangan na itong pag-isipan nang bago. Susi: paano mabibilis maglabas ng differentiated product? Naniniwala akong ibang-iba na ang future ng memory business, at may kinalaman ito sa idea na ito…

Sumit Sadana 08:36

Umabot na ang buong industriya sa puntong kailangang mag-expand ng bagong kapasidad, which is surprising kasi ang AI-driven demand surge ay napakalaki. Di na sapat ang bit growth na galing lang sa tech transitions—dati, iyon lang ang kailangan para masatisfy ang demand. Ngayon, kailangang maraming wafer output, ibig sabihin, magtayo ng panibagong cleanroom space. Kapag ubos na ang cleanroom ng kasalukuyang plant—karamihan ng kumpanya, ubos na—kailangan na rin mag-expand sa bagong lugar, at tumatagal ito.

Napakabagal ng prosesong ito, at apektado ng mga bagay tulad ng bilis ng obra sa iba't ibang bansa at ang regulatory approvals. Paano magtatayo mula sa zero ng buong imprastruktura—kuryente, tubig, pati wastewater plant? Suplay ng kemikal at lahat ng kailangan para makapagtayo ng wafer fab, nangangailangan ng mahabang panahon. Iyan ang realidad ng industriya sa ngayon.

Sumit Sadana 10:01

Kaya kahit anong pilit at effort namin—nakikita rin namin sa ibang kumpanya—hindi pa rin namin magawa agad na matugunan ang demand. Mabagal talagang makahabol ang supply at ito rin ang dahilan kung bakit nagba-bago ang behavior ng customer.

Sumit Sadana 10:27 Ito ang strategic customer agreement na palagi naming usapan. Fundamental nitong binago ang business model at paraan namin ng trabaho. Pumipirma kami ng multi-year na kontrata, nangangakong magsu-supply sa customer, at nangangakong magbibigay ng demand forecast ang customer. Ibang-iba ito sa dating taonang kontrata—dati kung gusto bumili, kapag may stock, mag-uusap agad. Ngayon, commitment-based supply agreement ito, napakataas ng investment return, kaya mahaba-haba ang suporta para sa multi-year capital expenditure.

Hindi pa kasama rito ang intelligence AI, ang susunod na yugto ng AI development. Susunod na ang physical AI—iyon ang susunod na napakalaking demand wave. Kapag tiningnan mong mabuti ang wave ng demand na iyon, kitang-kita mong nag-o-overlap at nagtutulungan sila, hindi nagtutulakan. At dahil dito, malaking challenge kung paano ililipat ang napakalaking volume ng physical supply online.

Patrick Moorhead 11:39

Habang tinutugunan ang lahat ng demand, ang inyong long-term agreements ay ebidensya ng tumataas na strategic value ng memory. Alam ko na madaling sabihing "kailangan natin ng long-term na kasunduan para mag-lock ng future capacity", importante iyon, pero kasali rin dito ang coordinated planning.

Sa technology, talagang namangha ako at tuwang-tuwa dahil binanggit mo ang edge AI. Pinakainteresante ang mga bagong disenyo sa client computing—halimbawa, ang pagsama ng memory, CPU, at GPU para sa bandwidth—bihira magbago ang computer client architecture, pero ngayon may bagong kilos. Gusto ko ring banggitin ang hyperscale data center, na napag-usapan din natin, at kung saan nakatambak ang investment at innovation, lalo na sa capital at models, pero interesado akong marinig hinggil sa mga kotse, PC, robot, edge…

Sumit Sadana 13:00

Nababago ba ang memory demand sa mga application na ito? Oo, magandang tanong. Lahat nagsimula sa data center. Pero sa pagtanaw namin sa susunod para sa AI, hindi ito manggagaling o magtatapos sa data center. Tutungo sa edge ang wave na ito at sa huli, magiging pervasive ang intelligence, magiging embedded na sa lahat ng device. Kaya, sakop rito ang mga consumer electronics, sasakyan, at maging ang phase two ng industrial revolution—darating ang panahong mapupuno ng intelligence ang lahat ng kumpanyang nakakalat sa mundo.

Sumit Sadana 13:43

Ang mga personal device mo, desktop man o ginagamit sa opisina, smartphone, o mga bagong device na naiisip ng ibang kumpanya—maaaring ibang-iba ang itsura vs. smartphone o PC. Sa pag-conceptualize ng isang native AI device, marami kang maisusubok na iba ang paraan kaysa tradisyonal na PC o smartphone. Babagsak ito sa tanong, paano bababaan pa ang power consumption, lalo kung battery powered? Paano mapapalakas ang performance at gumana ang valuable at sapat na maliliit na models na tumatakbo lang sa device at di kailangang bumalik sa cloud—iyan ang bagong frontier ng AI.

Tuloy-tuloy ang explorasyon na iyan. Ang models na sapat na liit para tumakbo sa computer o smartphone, patuloy na gaganda sa paglipas ng panahon. Kapag nangyari ito, mas lilitaw ang benepisyo ng data privacy at confidentiality. Napakahalaga nito sa consumer, at ang kumpanyang nakapagbibigay ng siguridad na hinding-hindi mag-a-upload sa cloud ang interaction ng user at device ay lilikha ng mga bagong application at magdadala ng napakalaking halaga.

Sumit Sadana 15:30

Tingnan rin natin ang self-driving—malaking tulong ang AI kung bakit mabilis ang pag-abante ng field na ito. Ang susunod na cutting-edge: robotics. Isipin mo ang humanoid robot, magiging isa ito sa pinakamalalaking product market sa lahat ng panahon. Kailangan pa ng panahon pero papalapit na tayo sa singularity kung saan makakausap mo ang robot na halos di mo makitang iba sa tao. Habang tumatagal, magiging mas advance ang pisikal na abilidad ng mga robot na ito—isang rebolusyonaryong gawa talaga.

Umpisa, gagamitin muna sila sa factory automation—very specific tasks na limited ang freedom. Pagkatapos niyan, ang pinaka-challenging environment ay household sapagkat napaka-unstructured ng bahay. Sa tingin ko, pagsapit ng 2030s, magiging napakalaking growth driver ang robotics. At ang pinakamalaking exciting sa robotics: bawat device, napakalaking data storage ang kailangan—ang bawat humanoid robot ay may daan-daang GB ng DRAM at ilang TB ng NAND flash. Kayat matinding tulak ito sa DRAM at NAND demand. Kadalasang hindi ito lubusang na-appreciate: dapat autonomous ang robot, hindi dapat kada kilos ay mag-upload sa server. Lahat totoo iyan.

Patrick Moorhead 17:25

Habang pinapaliwanag mo, napansin ko ang leap ng Micron to gigawatt. Ang tumuklas ng teknolohiyang ito ay nakamamangha. Sa tingin ko dapat matatandaan ng tao ito kapag pinag-uusapan ang Micron.

Habang dumarating ang AI era, lumalawak ang strategic visionary ng tao, mahalaga may access sa pinakabagong devices, cloud at AI models, pati gigawatt-level data center na kayang tumanggap ng AI agad-agad.

Narinig ko na ang usapan ng co-design at invention, nakausap ko rin ilang partners ninyo tungkol dito, saksi ako sa ilang idea na bagong ina-attempt. Nabanggít ko rin kanina ang architecture changes—dating lumalabas sa pamamagitan ng JEDEC, pero ngayon, tunay na deep co-design na ang pag-uusap. Maari mo bang ikuwento ang pagbabago ng relationship ninyo at ng partners sa usaping ito?

Sumit Sadana 18:45

Siyempre. Gusto ring malinawan ng partners namin paano sila magiging líder at panalo sa market laban sa competition. Ang memory-processor subsystem ay mahalagang sangkap ng AI subsystem dahil ang interaction ng memory at processor ang nagtatakda ng maraming bagay sa AI system—ang power ng system, anong uri at laki ng model ang puwedeng patakbuhin, at gaano kabilis ito tumakbo.

Pag tiningnan mo ang progress ng LLMs sa iba-ibang sizes at types, kitang-kita mong hangga't gusto mo ng differentiation sa hardware memory design at processor lifecycle, kinakailangang malalim ang kolaborasyon ng bawat segment. Hindi na siya plug and play na JEDEC compliant tapos certification lang bigla. Totoo, may market na ganun, pero mas madami na ngayong nag-iisip paano magka-differentiation at gumawa ng features na wala sa off-the-shelf product. Kaya kailangan namin makipag-collab sa storage company sa 5-7 years na R&D roadmap. Kabilang kami sa R&D roadmap ng maraming customer na marami ring natatanging idea, ilan ay feasible, ang iba mangangailangan pa ng breakthrough invention at innovation bago maging posible.

Sumit Sadana 20:28

Excited kami sa diversity ng ideas na nakikita namin. Tulad ng sabi mo, saklaw ng ideas na ito ang napakaraming devices—may low-power, battery operated, at meron ding pang-gigawatt-class data center. May mga nangungunang kustomer sa bawat segment, nakikita at tinutulungan naming magtagumpay ang innovation nila, at patuloy kaming nakikiambag dito.

Sa ilang proyekto, lumalawak ang kakayahan naming mag-execute upang matupad ang mga ideya ng customer on innovation. Hindi puwedeng malalim na collaboration nang sabay-sabay sa marami, karaniwang dalawa maximum. Ginagawang single-source supplier kami—o may isang kakompetensya lang for a while. Ginagawang ASIC collaboration ang relasyon na talagang long term. Dahil dito, tumataas ang posibilidad na ito’y maging mass adoption, na iba na sa dati lalo na sa legacy JEDEC memory scheme na standard lang.

Patrick Moorhead 22:27

Tama ka. Ganito kalaki ang benta, to be honest, sapat ang pondo para makapaginvest ang magkabilang partido, at pag nagsimula ang project, ang susi ay differentiation. Lahat gusto ng kalamangan, be it performance, efficiency, o TCO, gusto nilang maging naiiba.

Gusto kong pag-usapan ang investment. Nabanggít mo na ang capital investment for capacity. Interesting na may umaasang kasing bilis ng code writing ang pagbuo ng memory fab. Pero alam mo, dating galing ako sa chip company na may wafer fab din—hanggang ngayon, napakahirap pa rin at capital intensive ang gawain, tatlong o apat na taon tsaka pa makikita ang resulta. Maari mo bang ibahagi kung aling investment ang tunay na nagpapalakas ng posisyon ng Micron sa next-gen technologies? Maging sa AI o ibang variant, matagal ang investment, malinaw na.

Sumit Sadana 23:57

Tama ka. By the way, kung may nakakaalam kung paano magpatayo ng DRAM fab nang mabilis, gustong-gusto naming malaman! Gusto ng customer naming maagang makuha ang produkto, at sinusubukan naming gawin lahat.

All-out kami sa acceleration ng investment projects na ito. Tingnan lang ang aming CAPEX: FY25, $13B+; FY26, double; FY27 mahigit $45B. Tumataas palagi. Kamakailan lang, nag-announce kami sa US, tinaas mula $200B to $250B ang investment, mas pinadali timeline, by next year’s end $50.2B na ang nailagak.

Saklaw nito ang lahat ng field. Sa Idaho fab namin (ID1), mag-o-official production na ang first batch; by next mid-year ID2 fab susunod, punktasproduction ng unang wafer lines sa late 2028. Yung fab na nakuha namin sa Taiwan mag-uumpisa rin ng wafer production 2027. May expansions din kami sa Japan at Singapore. Sa buong mundo, may halos 20 projects na ng iba-ibang scale para sa front-end at back-end capacity.

Sumit Sadana 26:06

Pero matagal talaga. Lahat ng bagong wafer fab, asahan mo nang matagal. Sa New York, planong apat ang clusters, unang factory production 2030 pa. Noong Enero nagsimula, napaaga pa ang milestone ng kongkretong pagbuhos.

Sumit Sadana 26:22

Marami pang proyekto sa iba’t ibang bahagi ng mundo pero kailangan mong mag-proseso ng permits at itayo ang supporting ecosystem pa. Sobrang kaunti talaga ng skilled construction workers—isipin mo nga, kasabay sa buong mundo ang data center builds, nangangailangan ng electric plant at semiconductor plants, lahat yan kailangang sabayan. Kulang-na-kulang ang talentong technical upang matapos lahat ng napaka-komplikadong projects.

Sumit Sadana 27:15

Kaya nag-iinvest kami sa komunidad, skill development, para mapanatiling robust ang talent pool—makakatulong hindi lang sa amin kundi sa buong ecosystem. Kabilang dito ang investment sa talent training, pagbuo ng community colleges, pakikipag-collaborate sa mga bayan at komunidad kung saan naroon kami. Pangmatagalang commitment ito para sa amin.

Inaasahan naming patuloy na lalago ang plant size, kasi parang cluster system ito—hindi puwedeng isang fab lang, kailangan volume hanggang mabasag ang cost curve, kaya tuloy-tuloy ang expansion for 10 years or more. Long-term talaga ang mga project na ito. Naniniwala kami na 2028 pa magsisimulang maglabas ng totoong dagdag sa supply, at simula pa lang iyon—ilang taon pa bago maging malakas ang growth. Mangangailangan ng panahon ang industriya bago makita ang bagong balanse, at hindi pa namin masabi eksakto kailan iyon mararating.

Patrick Moorhead 28:54

Magandang mga halimbawa at napaka-detalye ng investment info mo. Pero siguro, may mga tao pa rin na hindi nakakaunawa gaano ka-komplikado ang memory. Alam naman natin mahirap gawin ang logic chips. Pero pag-usapan natin—ang memory ay isa sa pinakamakumplikadong semiconductor tech ngayon.

Sumit Sadana 29:19

Lagi nating sinasabi, nangunguna ang logic circuits, pero storage ay tunay na frontier technology. Gumagamit ito ng EUV litho machine, napakalaki ng machine. Mga 2,000 steps ang process sa wafer fab. Mula umpisa hanggang sa delivery ng final product, limang buwan ang buong proseso. Kahindik-hindik, di iniisip ng karamihan. Ang wafer fab production cycle, at least 3.5-4 months, tapos assembly, packaging, testing—1-1.5 months pa depende.

Sumit Sadana 30:04

Lalo na't mas kumplikado ang produkto, gaya ng HBM, dito mo makikita ang lalim talaga. Maraming tawag milagro ito, normal na gumagana. Isipin mo ang pagpatong ng 12 DRAM layers, tapos sa ilalim may chip na diretso sa GPU. Grabeng problema sa init at power—paano paganahin ng mabilis na bandwidth habang nasa pagitan ng chip at processor ang data? Ang packaging nito, parang cleanroom pa rin ang hirap, iba sa flip chip ng logic field. Sa lahat ng aspekto—packaging complexity, front-end process advance gaya ng EUV—sa bawat DRAM node, parami nang parami ang challenge.

Sumit Sadana 31:18

Ganon rin sa NAND. Ini-stack natin nang layer-layer—200, 300, 400 layers—napaka-komplikado kaysa dati. Naka-imbak ang function at data——ngayon, isang SSD kaya na ang 245 TB capacity. Ganun kahigante ang memory sa napakamaliit na package, araw-araw milagro ng engineers at manufacturing team. Malupit ang complexity, at sa mga darating na taon, mag-e-expand pa ang tech, mas pinong spacing, at gagamitin ito mass scale—panibagong milagro na naman.

Patrick Moorhead 32:23

Tumatakaw ng oras, energy, at innovation. Ang level ng technical complexity ay astounding, lalo pang kamangha-mangha na napapagana niyo across power ranges ito. Hindi ko alam kung ilang kumpanya sa mundo ang kayang gawin ito.

Nakakatawa, may nagsasabing "di ako kailanman magiging kuntento rito", syempre dahil gusto lang ng higit pa, ng mas kamangha-manghang bagay. Tapos, napag-uusapan na rin ang presyo. Pero investment ito—kailangang mag-invest pa ang Micron at ang iba pang memory company, kasi kung hindi, hihinto ang innovation cycle. Excited akong makita ang future ng Micron dahil sa investments na ito—hindi lang sa wafer fab, pati sa technology. Naniniwala ako na kayang magdala ng robotics ng 10x growth, maaring maging napakalaking market ito—isang incremental growth na ni hindi pa talaga napapalagay nang buo sa capacity model natin. Siyempre, kailangang makita pa natin anong evidence kung kailan talaga ito kikilos.

Maraming salamat sa pag-uusap na ito. Ang hirap paniwalaan na isang taon na pala ang lumipas mula ng huli tayong magusap, nakakamangha ang pagbabago sa loob ng isang taon.