Почему Micron сохраняет 6F² и не переходит на 4F²?

  • На технологическом семинаре Micron подчеркнула, что её лидерство уже охватывает четыре последовательных поколения технологических узлов DRAM, производительность и энергопотребление трёх поколений HBM, а также три поколения NAND с 2019 года. Deutsche Bank сосредоточил анализ на том, каким путём эти преимущества будут развиваться дальше; в отчёте банком присвоена акциям Micron рекомендация «покупать» с целевой ценой 1,550 долларов.
  • Несмотря на то что некоторые конкурирующие направления всё больше ориентируются на 4F², Micron ясно заявила, что не планирует переход. Компания считает расстояние между конденсаторами ключевым фактором масштабирования плотности DRAM и полагает, что преимущества одного лишь изменения архитектуры ячейки легко переоценить; дополнительная сложность и стоимость 4F² вряд ли обеспечат достаточное преимущество в плотности в долгосрочной перспективе.
  • Этот выбор основан на многолетней оценке и внутренней разработке прототипов. Micron считает 6F² более привлекательным вариантом до того, как отрасль в конечном итоге перейдёт к 3D DRAM; Deutsche Bank расценивает это как явное опровержение технологических стратегий конкурентов.

Почему следующий этап развития HBM сильнее зависит от корпусирования и логики?

  • Micron надеется одной из первых внедрить гибридное соединение, и дело не только в отводе тепла: чтобы будущая HBM продолжала увеличивать пропускную способность, энергоэффективность и плотность межсоединений, эта технология является важным элементом поддержки роста производительности системы.
  • Однако стек из 16 слоёв не предполагает непосредственно единственного технологического процесса. По словам Micron, будущая HBM с 16 слоями может использовать как микровыводы, так и гибридное соединение — в зависимости от требований клиентов и продукта. На фоне обсуждения в отрасли снижения характеристик памяти и возможного уменьшения объёма HBM в будущем компания продолжает отстаивать долгосрочную ценность гибридного соединения.
  • Конкуренция распространяется и на интеграцию логики. Компания заявила, что сотрудничество с партнёрами по контрактному производству в области HBM следующего поколения развивается успешно, и одновременно инвестирует в собственные возможности в области CMOS и логики; vHBM, где память размещается непосредственно на процессоре или XPU, компания рассматривает как потенциальную возможность. На этом основании Deutsche Bank подчёркивает, что дифференциация выходит за пределы самой ячейки памяти.

Почему по мере распространения спроса на ИИ нельзя ограничиваться рассмотрением HBM?

  • Руководство считает, что ИИ развивается от первого этапа обучения и раннего инференса к инференсу нового поколения, агентам, робототехнике и периферийным приложениям. Поэтому потребность в объёме памяти и пропускной способности распространяется на большее число продуктов, включая LPDDR, SOCAMM, SSD и DIMM; компания также планирует выпустить RDIMM объёмом 1 ТБ.
  • Требования к продуктам для этих сценариев различаются. В центрах обработки данных приоритетом являются пропускная способность и производительность HBM, тогда как для физического ИИ и периферийных приложений большее значение имеют энергоэффективность, задержка, размер и стоимость. Поэтому Micron необходима более разнообразная продуктовая стратегия, а не прямое копирование решений для гипермасштабируемых центров обработки данных на все конечные устройства.

Как NAND переходит от снижения затрат к поддержке производительности ИИ?

  • Стратегия Micron для NAND Gen11 предусматривает более 400 слоёв, примерно вдвое большую плотность битов и скорость ввода-вывода примерно в 1.5 раза выше, чем у Gen9, а также соединение пластин друг с другом. Руководство считает это более значительным архитектурным изменением, чем в предыдущих поколениях, и планирует начать наращивание производства во втором полугодии 2027 года.
  • Бизнес-логика состоит в том, что ценность хранения данных для ИИ всё больше зависит от вклада в производительность системы, а не только от стоимости бита. Micron отмечает, что продукты NAND для ИИ подразделяются по применению на две категории — с высоким IOPS и высокой пропускной способностью, — чтобы удовлетворять различные требования к доступу к данным.