Executivo da Micron: Armazenamento determina o limite da IA, nova capacidade substancial só chegará após 2028

Com a onda de IA se expandindo dos centros de dados para a borda e para o setor de robótica, executivos da Micron alertam que o armazenamento se tornou o maior gargalo fundamental que determina o limite de desempenho da IA. Além disso, devido ao longo ciclo para construção de novas capacidades e à extrema complexidade dos processos, o desequilíbrio entre oferta e demanda do setor só deve começar a ser sanado com a liberação substantiva de nova capacidade após 2028.

Em 15 de setembro, durante o fórum de foco em semicondutores do Six Five Summit 2026, o conselheiro sênior do CEO da Micron, Sumit Sadana, foi entrevistado pelo analista Patrick Moorhead, detalhando o panorama de oferta e demanda no setor de memórias na era da IA, os planos de despesas de capital e os principais mercados incrementais do futuro.

No último ano, toda a indústria de tecnologia passou por uma reconstrução fundamental do entendimento sobre armazenamento. A origem dessa mudança está no fato de que o poder computacional há muito tempo deixou de ser o único parâmetro para medir a capacidade de sistemas de IA. Sadana apontou de forma direta durante a entrevista a lógica fundamental do hardware de IA atualmente: “Hoje, o desempenho de sistemas de IA depende primeiramente do desempenho do subsistema de memória e da capacidade de memória. Esses dois fatores realmente determinam o nível de performance dos subsistemas de IA.”

Ele explicou que, como modelos de IA precisam ser armazenados na memória e grandes volumes de dados circulam entre memórias, a largura de banda entre processador e memória tornou-se o principal gargalo de desempenho. Ao mesmo tempo, o mercado de armazenamento enfrenta um desequilíbrio estrutural que já se estende por décadas — no início dos anos 90 havia mais de 20 empresas de DRAM, hoje restam apenas algumas; enquanto isso, já existem mais de 20 empresas desenvolvendo processadores. Esse modelo de oferta tipo “funil” faz com que, diante do crescimento explosivo da demanda por IA, a cadeia de suprimentos de armazenamento fique extremamente vulnerável.

Despesas de capital disparam e só haverá novo fornecimento substancial após 2028

Diante do enorme gap entre oferta e demanda, o simples crescimento de bits oriundo de avanços tecnológicos já não basta para alimentar o apetite do mercado, levando toda a indústria a entrar em um ciclo de expansão intensiva de ativos, envolvendo a construção de novas salas limpas e fábricas de wafers.

A Micron está iniciando um plano de despesas de capital sem precedentes. Sadana revelou: “Somente nosso plano de capex: no ano fiscal de 2025, nossas despesas ultrapassarão US$13 bilhões; no ano fiscal de 2026 dobrarão; e em 2027 devem superar US$45 bilhões. Recentemente anunciamos nos Estados Unidos que aumentaremos o investimento de US$200 bilhões para US$250 bilhões e aceleramos o cronograma.” Além disso, a Micron está tocando cerca de 20 projetos de expansão simultaneamente em Idaho, Nova York, Taiwan, Japão, Singapura, entre outros locais.

Todavia, o benefício dessas ações demora a chegar. A construção de fábricas de semicondutores sofre restrições de infraestrutura, aprovações regulatórias e grave falta de mão de obra técnica. Sadana detalha o cronograma: “Acreditamos que o fornecimento efetivo e substancial só começará a ser liberado progressivamente a partir de 2028, e isso é apenas o início. O ritmo de crescimento de capacidade só vai realmente acelerar nos anos seguintes. Assim, todo o setor levará um tempo até encontrar um novo ponto de equilíbrio.”

Outra razão para o lento aumento na liberação de capacidade está na incrível complexidade da fabricação de memórias. Usando o atual HBM em alta como exemplo, Sadana diz que ele funcionar corretamente “beira o milagre”: “Pense bem, empilhar 12 camadas de chips DRAM, com a base conectada ao GPU. Todo o sistema enfrenta desafios severos de dissipação de calor e consumo de energia... Em uma fábrica de wafers, há cerca de 2.000 etapas de processo. Desde o início da produção na fábrica até entregar o produto ao cliente, todo o ciclo leva cerca de cinco meses.”

Adeus ao modelo ‘compra-venda imediata’: acordos de longo prazo e customização profunda vão remodelar o setor

A capacidade extremamente restrita está pressionando para uma transformação no modelo de negócios de memórias, deixando para trás as transações à vista e os chips genéricos compatíveis com o padrão JEDEC.

“Firmamos contratos plurianuais, nos comprometendo a fornecer aos clientes, e eles também se comprometem a sondar a demanda futura. Isso é bem diferente dos antigos acordos anuais — antes, se o cliente quisesse comprar e houvesse produto, fornecíamos.” Sadana afirma que esse modelo, chamado de “acordo estratégico de clientes”, é altamente lucrativo em retorno sobre o investimento, garantindo o capital necessário para os gastos de anos de fábrica.

Ainda mais profunda é a mudança no laço de P&D. Para obter diferenciais em consumo e velocidade de modelos em IA, clientes já incluem o design de memórias na rota de produtos de 5 a 7 anos. Sadana destaca: “Esse modelo transforma a parceria em algo cada vez mais próximo do modelo de chip ASIC — o cliente tem mais autonomia e o relacionamento é de longo prazo.”

IA avança para a borda e robôs humanoides serão o maior novo mercado

O mercado como um todo se concentra na demanda de IA dos data centers, mas a Micron vê isso apenas como o ponto de partida. Conforme a IA avança para smartphones, PCs (como o Mac mini com arquitetura de memória unificada) e veículos autônomos, a necessidade de memória estará em toda parte.

Sobre o futuro, Sadana está de olho no segmento de robótica, considerando-o a próxima onda massiva de demanda após os data centers.

“Considere o robô humanoide, que será um dos maiores mercados de produto já existentes.” Sadana destacou o consumo brutal de memória na IA de borda mirando os anos 2030: “O mais empolgante na área de robôs é que cada dispositivo precisa armazenar grandes volumes de dados — cada robô humanoide terá centenas de GB em DRAM e vários TB em NAND flash. Isso impulsionará fortemente a demanda por DRAM e NAND... Robôs precisam operar de forma autônoma, sem enviar dados ao servidor toda hora.”

Confira a entrevista completa:

Sumit Sadana 00:00 (UTC+8)

Hoje, o desempenho de sistemas de IA depende primeiramente do desempenho do subsistema de memória e da capacidade de memória. Esses dois fatores realmente determinam o nível de performance dos subsistemas de IA. Bem-vindos de volta ao Summit 2026.

Patrick Moorhead 00:22 (UTC+8)

A era da IA chegou. A importância e o papel estratégico da memória são impressionantes. Sempre considerei que memória era importante, mas vendo o que podemos fazer agora na era da IA é realmente extraordinário — para ser honesto, sem memória suficiente, sem o tipo certo de memória, nenhuma dessas coisas incríveis ao nosso redor seria possível.

Estou muito contente que a Micron esteja neste Summit. Muito bom te ver, feliz por você estar de volta. Obrigado pelo convite, é incrível. Estou nesse setor há 35 anos, fui consumidor de memória, trabalhei em parceria com memória, hoje analiso o mercado de memória em empresas de pesquisa e outras áreas correlatas. O que conquistamos é impressionante. No ano passado, quando conversamos, eu disse que memória era uma tecnologia estratégica — sim, vou me dar esse crédito. Para ser franco, você merece mais, pois é você quem faz e eu apenas falo. Hoje isso é ainda mais importante, e cada vez mais gente vem discutindo esse assunto. Depois do último ano, o que mudou para que o setor passasse a ver a memória com tanta relevância?”

Sumit Sadana 01:44 (UTC+8)

Por que a IA acelerou essa transformação? Ótima pergunta. Já passou um ano, mas parece muito mais tempo por tantas mudanças no mundo. Especialmente sob a ótica dos clientes, as mudanças são imensas. Hoje enfrentamos uma escassez severa de memória em todos os mercados. Apesar de todo nosso esforço para expandir a oferta, ainda não sabemos quando a oferta vai atender à demanda porque ela só cresce. De todos os setores recebemos sinais de aumento de demanda a cada ano.

O jeito do cliente olhar para memória mudou por alguns motivos. Um deles é o grande descompasso entre oferta e demanda; outro é que, junto com o crescimento da demanda da IA, o sistema passou a exigir mais desempenho. Quando você pensa no que faz um sistema ter o melhor desempenho, percebe que o processador não é o único fator. Hoje, tanto o desempenho quanto a largura de banda entre processador e memória, bem como a capacidade, são essenciais. Como o modelo de IA precisa estar todo na memória, um grande volume de dados precisa transitar de uma memória para outra, e a largura de banda entre processador e memória virou gargalo crítico. Por isso, clientes estão replanejando seus roadmaps e adotando estratégias diferentes para memória.

Sumit Sadana 03:44 (UTC+8)

Agora, o ponto é como projetar memória para obter vantagem competitiva, como fazer o sistema de cada cliente se destacar. Se a memória fosse igual à de anos atrás, apenas padrão JEDEC para todo mundo, seria difícil diferenciar. Agora passamos a trabalhar junto com os clientes, colocando memória no roteiro do produto deles para os próximos anos. Eles se dedicam a buscar diferenciais e a mudar as regras do jogo. Isso exige pensar diferente sobre memória, criando funções novas que possam ser aplicadas em parceria com empresas como a Micron.

Sumit Sadana 04:31 (UTC+8)

Por exemplo, nossa colaboração com a Nvidia em DRAM de baixo consumo para data center (LPDRAM) é um ótimo caso. Fomos o primeiro a levar essa tecnologia para data centers e, por anos, fornecemos de forma exclusiva. Agora, a tecnologia está sendo adotada por vários outros. Muitos clientes reconhecem os benefícios da DRAM de baixo consumo — maior densidade, menor tamanho, mais desempenho e redução significativa no consumo de energia, algo vital para data centers. Essa é só uma das várias inovações.

Patrick Moorhead 05:07 (UTC+8)

Olhando para os próximos cinco anos, vemos essas tecnologias decolando. Quando penso por que o interesse em memória está tão forte, lembro de uma aula da faculdade — fim dos anos 80 — ensinando que restringir operações na memória melhora o desempenho. Claro, hoje a realidade é diferente. Quanto mais memória, melhores resultados, e quanto mais próxima estiver do dado, melhor. Sair da memória, o sistema fica mais lento. Isso é um grande desafio nos dias atuais de IA.

É interessante. Vivenciei nove ciclos de memória na carreira. Trabalhei como OEM, depois em fabricante de chips e, há 15 anos, analiso esse setor. A memória parece ser o mercado mais cíclico — outros setores também têm ciclos, mas a memória é muito commoditizada. Você até comentou isso antes, mas...

Sumit Sadana 06:17 (UTC+8)

Por que a IA está mudando essa noção fundamentalmente? Boa questão. Se você olhar os anos 90, havia mais de 20 empresas de DRAM, o setor se consolidou bastante. Na época, poucas empresas de processadores, hoje são mais de 20. Se você contar todas as empresas que desenham processadores, chega fácil nesse número. Poucas fazem DRAM.

Portanto, quando você pensa em design de IA ou subsistemas de IA, não se resume a data center — claro, nos data centers há diferenças entre cargas de treinamento e de inferência, e até mesmo as inferências se diversificam muito. Parte usa SRAM, mas a maior parte depende fortemente de DRAM. Buscamos maximizar a DRAM nesses sistemas. Isso chega também a carros autônomos, sistemas industriais — e, olhando para smartphones e PCs, veja o caso do Mac mini com arquitetura de memória unificada impulsionando o movimento ‘Open Claw’. Tudo isso tem a ver com IA no fim das contas.

Sumit Sadana 07:50 (UTC+8)

Hoje, o desempenho do sistema depende do subsistema de memória e de sua capacidade, decisivo para performance em IA. Por isso, quando a memória vira o ponto central do design, é preciso repensar toda a abordagem. A próxima grande questão passa a ser: como lançar produtos realmente diferentes rápido? Acredito que o mercado de memória do futuro será totalmente diferente do passado, alinhado com este princípio...

Sumit Sadana 08:36 (UTC+8)

A indústria chegou finalmente ao ponto em que a nova capacidade se faz necessária, surpreendentemente devido ao crescimento intenso da demanda puxada pela IA. Apenas revolução tecnológica não basta mais; nos últimos anos, o avanço dos bits ajudava a equilibrar a oferta, mas hoje é preciso expandir muito a produção de wafers, construindo novas salas limpas. Quando o espaço nas fábricas atuais esgota — algo que já ocorre com a maioria das empresas — é preciso ampliar em novas unidades, e isso leva tempo.

É um processo demorado e afetado por fatores práticos, como variações regionais no ritmo de construção e agilidade das aprovações. Erguer instalações completas — energia, água, estações de tratamento, suprimento químico e toda a infraestrutura necessária à fábrica de wafers — demanda tempo. Esse é o retrato do setor hoje.

Sumit Sadana 10:01 (UTC+8)

Apesar dos esforços nossos e de outros players, ainda estamos longe de suprir a demanda. Vai levar tempo para equilibrar oferta e demanda. Isso é outro fator importante que influencia o comportamento dos clientes.

Sumit Sadana 10:27 (UTC+8) E por isso que falamos tanto sobre acordos estratégicos de clientes. Eles mudaram fundamentalmente nosso modelo de negócios e a forma de atuar. Agora os contratos são plurianuais, com compromisso de fornecimento e de previsão de demanda. Antigamente, era acordo anual — se houvesse produto para vender, servia. Agora, acordos de compromisso garantem altíssimos retornos e nos dão segurança para investir pensando em anos à frente.

Claro que isso não inclui IA agente, o próximo estágio do desenvolvimento de IA. Em seguida, virá a IA física, trazendo uma onda ainda maior de demanda. Olhando para essas ondas, vê-se que são cumulativas, se reforçam, não se substituem. O desafio é transferir essa capacidade suprida em escala física para o mundo digital.

Patrick Moorhead 11:39 (UTC+8)

Nessa fase, para atender tal demanda, acredito que o plano de acordos plurianuais de vocês reforça o papel estratégico da memória. É fácil resumir em “precisamos travar fornecimento futuro” — e de fato é importante — mas vai além disso: envolve planejamento conjunto.

Do ponto de vista técnico, fiquei realmente impressionado e gostei que mencionou a IA de borda. O mais interessante é ver o movimento Open Claw e algumas ideias novas de arquitetura em client computing — como unir memória, CPU e GPU para ampliar a banda — algo raro em PCs que permaneciam estáveis há décadas. Agora, olhando para os hyperscalers, já debatemos antes; muita coisa muda ali, principalmente em CAPEX, e a inovação em modelos está mais concentrada. Mas queria ouvir sobre carros autônomos, PCs, robôs, edge inteligente etc...

Sumit Sadana 13:00 (UTC+8)

A demanda por memória está mudando esses mercados? Sim, excelente questão. Tudo começa pelo data center, mas para onde vai a IA? Não ficará restrita aos data centers. Ela vai para a borda, tornando a inteligência onipresente, em todos os dispositivos. Isso inclui produtos eletrônicos de consumo, automóveis, sem falar na segunda fase da revolução industrial, onde a inteligência estará dispersa em negócios pelo mundo.

Sumit Sadana 13:43 (UTC+8)

Seus dispositivos pessoais, seja no trabalho, em casa — computadores, smartphones, até aparelhos completamente novos que empresas estão cogitando — podem ser bem diferentes dos PCs e celulares convencionais, o design será outro. Quando você pensa em criar um dispositivo nativamente IA, pode ser de um jeito completamente distinto do modelo tradicional. Mais uma vez, a questão do consumo de energia: como maximizar desempenho mantendo modelos pequenos, úteis e que rodem direto no dispositivo, sem enviar tudo para a nuvem? Essa é a nova fronteira da IA.

Esse movimento vai continuar. Modelos pequenos o suficiente para rodar em PC ou celular vão ficar cada vez melhores. E à medida que isso ocorre, ganham destaque os benefícios de privacidade e sigilo. O consumidor valoriza, e as empresas que garantirem que toda a interação seja mantida no aparelho local criarão novos aplicativos e muito valor.

Sumit Sadana 15:30 (UTC+8)

Veja o caso dos carros autônomos, crescendo rapidamente graças ao avanço da IA; robótica é a próxima fronteira. Pense em robôs humanoides, que serão um dos maiores mercados de produtos já criados. Claro, isso levará tempo, mas nos aproximamos do ponto em que você vai conversar com um robô como se fosse qualquer pessoa — a cognição será quase indistinguível. Com o tempo, a capacidade física dos robôs também vai evoluir muito — será revolucionário.

No começo, serão usados em ambientes como fábricas, realizando tarefas bem específicas e simples. Quando passarem disso, o ambiente familiar é o mais complexo, extremamente desestruturado. Mas acredito que nos anos 2030, robótica será um grande vetor de crescimento. E o impressionante é que cada robô vai precisar armazenar massas imensas de dados — cada robô humanoide terá centenas de GB de DRAM e terabytes em NAND. Isso vai impulsionar dramaticamente DRAM e NAND. Muitas vezes, subestimam isso: robôs precisam ser autônomos, não dá para mandar toda hora dados para servidores. Isso é essencial.

Patrick Moorhead 17:25 (UTC+8)

E, ao ouvir sua explicação, percebo que a Micron está realmente atingindo a escala de gigawatt. Inventar essa tecnologia é notável. A Micron deveria ser lembrada por isso.

Com a chegada da era da IA, a visão estratégica fica ainda mais clara, seja articulando dispositivos de ponta que nem existem ou desenvolvendo data centers escala GW que logo se conectarão direto à IA e a grandes modelos.

Já ouvi falar desse conceito de co-design ou co-invenção. Conversei com parceiros de vocês, que mencionaram ideias em teste. Abordei um pouco as mudanças de arquitetura — tradicionalmente feitas via padrão JEDEC, mas agora vocês atacam com co-design profundo. Quer comentar sobre essa nova dinâmica de parceria?

Sumit Sadana 18:45 (UTC+8)

Claro. Nossos parceiros querem entender como ganhar mercado e superar rivais. O subsistema de memória e processador virou parte crítica nos sistemas IA, porque a interação entre memória e processador essencialmente determina vários parâmetros-chave em IA — consumo do sistema, quais tipos de modelos rodar, tamanho dos modelos e velocidade.

Diante de tantos avanços nos LLMs, para diferenciar o ciclo de memória e o design do processador, cada nicho tem de colaborar profundamente. Não é mais plug and play, nem padronização JEDEC com uma simples certificação posterior. Uma parte do mercado ainda trabalha assim, mas os clientes querem diferenciação: precisam criar funções especiais que nenhum produto padrão oferece. Por isso, é preciso discutir roadmap de P&D por cinco ou sete anos com as empresas de memória. Integramos nosso planejamento aos dos principais clientes nesses tópicos, com várias ideias empolgantes — algumas viáveis logo, outras exigem mais tempo e inovações disruptivas para se tornarem realidade.

Sumit Sadana 20:28 (UTC+8)

Estamos animados com o mosaico de ideias em desenvolvimento. Como você disse, cobrem sistemas amplos — alguns aparelhos de baixíssimo consumo, só bateria; outros em data centers escala gigawatt. Já vemos resultados criativos em vários nichos e com os líderes de cada segmento, seguimos apostando nesse caminho e inovando junto.

Nos projetos mais animadores, expandimos nossa capacidade para entregar as ideias inovadoras que os clientes buscam realizar. Poucos clientes podem manter parcerias tão profundas, então geralmente você trabalha assim com uma ou duas empresas; as demais só acompanham anos depois. O bom desse modelo é criar relações ultra próximas; normalmente você vira fornecedor único ou divide com outro por certo período. É um modelo mais próximo do que vemos em ASICs — o cliente tem muito mais autonomia no design e o relacionamento é de longuíssimo prazo. Pois, de fato, você constrói uma parceria tipo-ASIC, não apenas de chips de memória padrão. Outra grande mudança é que esse modelo é replicável em grande escala.

Patrick Moorhead 22:27 (UTC+8)

Sem dúvidas. Isso significa que o volume é tanto que os recursos investidos viabilizam o projeto para ambos os lados, e aí a chave está na diferenciação. Todos buscam, seja em eficiência, desempenho ou TCO, uma forma de se diferenciar da concorrência.

Quero olhar para frente em relação aos investimentos. Você mencionou investimentos em produção. Interessante que algumas pessoas esperam que fábricas de memória sejam erguidas tão rapidamente quanto um software é codificado. Mas, falo por experiência, vindo de uma fabricante de chips que tinha wafer fab: mesmo hoje é um investimento brutal, de anos, que só retorna depois de 3-4 anos. Quais investimentos estão fortalecendo de verdade a posição da Micron nas tecnologias de próxima geração, seja IA, outra área, ou alguma vertente de IA? São investimentos de longa maturação, e você já explicou bem isso.

Sumit Sadana 23:57 (UTC+8)

Você está corretíssimo. Aliás, se alguém souber como construir uma fábrica de DRAM rapidamente, por favor nos conte — isso simplificaria nossa vida imensamente. Nossos clientes querem os produtos o mais rápido possível, estamos fazendo tudo que é possível.

Estamos acelerando todos os nossos investimentos conforme dá. Só para você ter uma ideia, nosso capex: 2025 deve passar de US$13 bilhões; em 2026, dobrar; 2027, superar US$45 bilhões. Esse número cresce com o tempo. Recentemente, nos Estados Unidos, elevamos de US$200 bi para US$250 bi e aceleramos tudo, prevendo US$50,2 bi até fim do ano que vem.

São aportes em todos os setores. Estamos investindo na unidade ID1 em Idaho, que já vai produzir as primeiras linhas; na metade do ano que vem, vem a fábrica ID2, que deve entrar em operação em 2028. A fábrica adquirida em Taiwan entra em operação em 2027 e continua a ser expandida. Japão e Singapura também estão em expansão, então hoje tocamos cerca de 20 projetos de diferentes estágios no mundo, para ampliar capacidade tanto na frente quanto na retaguarda.

Sumit Sadana 26:06 (UTC+8)

Mas isso leva tempo. Cada nova fábrica é assim. Em Nova York, por exemplo, planejamos um cluster com quatro fábricas, sendo que a primeira só abrirá em 2030. Começamos a obra em janeiro, com a concretagem das fundações adiantada em relação ao cronograma.

Sumit Sadana 26:22 (UTC+8)

Temos muitos projetos em curso no mundo todo, mas todos dependem de licenças e da construção de grande infraestrutura. Falta muito profissional qualificado — pense na quantidade de obras acontecendo simultaneamente nos EUA e em outros lugares.

Há data centers sendo erguidos por todos os lados, exigindo mais energia — o que demanda construção de usinas elétricas; todos precisam de semicondutores, então fábricas de chips, tanto front-end quanto back-end, também estão em obra. Ou seja, o déficit de pessoal técnico especializado é muito grave, e para tocar projetos tão complexos, falta gente no mundo inteiro.

Sumit Sadana 27:15 (UTC+8)

Por isso investimos nas comunidades, formando talentos para garantir que nossa base de profissionais seja robusta. Esse trabalho não apenas facilita nossos próprios projetos, mas beneficia todo o ecossistema. Os investimentos vão desde capacitação até parcerias com faculdades comunitárias e cidades onde atuamos. É uma missão de longo prazo.

Esperamos aumentar o tamanho das instalações ao longo do tempo, pois fábricas de wafers são planejadas como clusters — não se constrói uma só, e sim várias. Só assim há escala e se chega ao ponto de curva de custo mais baixo rapidamente, então a expansão será contínua mesmo na próxima década ou além. São projetos de longo prazo. Imaginamos que só a partir de 2028 haverá oferta adicional efetiva e, mesmo assim, no começo. O ritmo de crescimento vai aumentar nos anos seguintes. O setor precisa de alguns anos para atingir novo equilíbrio, mas é difícil prever quando esse equilíbrio virá.

Patrick Moorhead 28:54 (UTC+8)

Seus exemplos são ótimos, os números também. Só acho que algumas pessoas subestimam a complexidade dos chips de memória. Todos sabem que chips lógicos são difíceis, mas a memória é uma das mais complexas tecnologias semicondutoras que existe.

Sumit Sadana 29:19 (UTC+8)

Dizemos bastante que os circuitos lógicos estão na fronteira da tecnologia, mas memória está no mesmo nível. Utiliza equipamentos de litografia EUV, de porte enorme. Numa fábrica de wafer são cerca de 2.000 passos de processo. Da produção ao envio ao cliente, é um ciclo de uns cinco meses. Isso é inacreditável, muita gente nem imagina. O processo na fábrica leva pelo menos 3 meses e meio até quase 4; depois a montagem, encapsulamento e teste somam mais um mês ou um mês e meio.

Sumit Sadana 30:04 (UTC+8)

Produtos mais complexos, tipo HBM, são ainda mais impressionantes. Muitos dizem que é quase um milagre funcionar. Pense: empilhar 12 camadas de DRAM com um chip de base conectado ao GPU. O desafio de dissipar calor e conter consumo é brutal. Como operar com tanta banda larga, transferindo dados rapidamente entre processador e chip? Só a tecnologia de empacotamento é tão complexa quanto uma sala limpa, diferindo da flip chip tradicional usada em lógica. Sob qualquer ângulo — seja a complexidade do empacotamento ou o avanço do processo (como EUV) — cada nó de DRAM é mais difícil de escalar.

Sumit Sadana 31:18 (UTC+8)

O mesmo vale para NAND. Empilhamos camada por camada — 200, 300, 400 —, numa escala de processo astronômica. E esses produtos ainda precisam ser funcionais. Agora, um SSD pode ter capacidade de até 245TB. Por tamanha capacidade caber num espaço tão pequeno, é um milagre diário dos engenheiros e equipes de fabricação. A complexidade é enorme e, nos próximos anos, teremos de escalar ainda mais, estreitando espaçamentos e ampliando escala. Isso será mais um milagre tecnológico.

Patrick Moorhead 32:23 (UTC+8)

Tudo isso exige tempo, energia e inovação técnica. O grau de complexidade impressiona e você demonstrou ainda dominar tudo isso num amplo espectro de consumo de energia. Não sei quantas empresas no mundo são capazes disso.

É curioso, pois muita gente sempre diz “nunca vou estar satisfeito”, pois quer sempre mais, quer o próximo grande avanço. E aí vêm as discussões sobre preços. Mas, na verdade, isso tudo é investimento — Micron e outras empresas de memória têm que investir, ou o ciclo inovador para. Quero ver o que a Micron irá conquistar com esse aporte, não só em fábricas, mas em termos de tecnologia. Eu realmente acredito que a robótica pode multiplicar o setor por dez, será um mercado gigante — talvez um ponto de crescimento ainda subestimado nos nossos modelos de capacidade. Claro, precisamos de mais provas de quando isso vai acontecer plenamente.

Muito obrigado por essa conversa. Incrível lembrar que já faz um ano desde nosso último bate-papo — e ver a diferença que um ano faz.