DRAM为什么继续选择6F²？

  • 美光将继续依靠6F²平面架构推进DRAM。按报告展示的路线图，摩根大通判断这一选择可能延续至2030年，同时并行开发3D DRAM。
  • 美光评估4F²已约20年，但认为其工艺更复杂、成本更高、缩放收益有限；位密度最终受电容间距制约，缩小底层互连间距未必带来相应收益。
  • 4F²需要更多沉积和刻蚀，且对套刻、对准的容差更紧，会增加良率压力；沟道电荷滞留还会影响性能和漏电。美光更倾向通过制程与产品优化改善功耗和性能。

HBM的下一步如何兼顾带宽与功耗？

  • 美光披露HBM4已进入大规模量产，爬坡顺利；下一代HBM4E计划在2026年向关键客户送样，并因速度、功耗和功能要求采用更先进的CMOS工艺。
  • 公司预计标准HBM与定制HBM将并存。定制产品把存储与逻辑IP整合进底座芯片，让客户更深入参与设计；长期路线还包括处理器上方堆叠内存的垂直HBM，以及侧重低功耗边缘推理的vEIM。
  • 这些架构对混合键合、更高堆叠层数和散热提出更高要求。美光指出，相对标准DRAM的比特产出，它们需要更多晶圆，意味着相同存储容量会占用更多制造资源。

G11 NAND准备带来哪些升级？

  • 美光将从G9直接推进至面向AI负载优化的G11，公司预计2027年下半年放量，并通过新材料和更密集的存储单元继续向后续代际扩展。
  • 相较G9，G11目标是比特密度约翻倍、I/O速度最高提升至1.5倍、每比特传输能耗降低超过25%，层数超过400层，方向是同时提升容量与数据传输效率。
  • G11还将引入晶圆对晶圆键合。数据中心SSD方面，美光已率先量产PCIe Gen6 SSD并出货245TB产品；公司预计先进节点的低单位比特成本将支持大容量产品继续增长。

AI存储需求如何变成具体产品？

  • 美光正开发两类AI级NAND。第一类采用高速SLC设计，目标为每秒2500万至1亿次输入输出操作，服务向量搜索、AI上下文检索等大量小块数据读取。
  • 第二类通过硅通孔把NAND堆叠在逻辑芯片上，让模型权重、长上下文和KV缓存靠近加速器。其成本更高，美光正与客户共同开发，预计两类产品的组合将随终端市场变化。
  • 摩根大通认为，这条NAND路线有助于美光受益于AI存储需求增长，并预计其企业级SSD全球前三的份额地位能够保持或提升。

更多产品并行开发，研发速度跟得上吗？

  • 美光的客户合作已提前到概念阶段，覆盖联合设计、认证直至量产，并与多家云服务商开展定制项目；这让产品定义更早贴近客户需求。
  • 公司披露，最新数据中心SSD控制器借助AI设计与验证，流片时间较上一代减半；AI生成固件、根因分析和智能测试，使完整SSD达到客户可用状态的时间缩短60%。
  • 美光目标是让创新到大规模量产的速度提高一倍，同时深化光刻、封装及薄膜工艺供应商合作。摩根大通认为，这些措施是支撑更多项目并行执行的关键。