Micron-Führungskraft: Speicher bestimmt die Grenze von KI, substanzielle neue Kapazitäten erst nach 2028

Mit der Ausbreitung der KI-Welle vom Rechenzentrum zur Edge und in den Robotikbereich warnen Micron-Manager, dass Speicher zum Kernengpass für die Leistungsfähigkeit der KI geworden ist. Aufgrund langwieriger Aufbauzyklen und extrem komplexer Herstellungsverfahren wird die Marktsituation von Angebot und Nachfrage wohl erst nach 2028 wirklich durch neue Kapazitäten entlastet.

Am 15. September, beim Semiconductor Focus Panel des Six Five Summit 2026, wurde Sumit Sadana, Senior Advisor des CEO von Micron, vom Analysten Patrick Moorhead interviewt. Dabei analysierte er ausführlich die Angebots- und Nachfragesituation der Speicherindustrie im KI-Zeitalter, Pläne für Investitionen und die zentralen zukünftigen Wachstumsfelder.

Im vergangenen Jahr wurde das Bewusstsein der gesamten Techbranche für Speicher grundlegend erneuert. Diese Erneuerung stammt daher, dass die Rechenleistung längst nicht mehr das einzige Maß für die Fähigkeiten von KI-Systemen ist. Sadana benannte im Interview prägnant die aktuelle Hardware-Logik der KI: „Heute hängt die Leistung von KI-Systemen in erster Linie von der Leistungsfähigkeit und der Kapazität des Speichersubsystems ab. Diese beiden Faktoren bestimmen wirklich das Leistungsniveau der KI-Subsysteme.“

Er erklärte, dass KI-Modelle im Speicher abgelegt werden und enorme Datenmengen zwischen Speichern hin und her übertragen werden müssen, sodass die Bandbreite zwischen Prozessor und Speicher zum entscheidenden Engpass geworden ist. Gleichzeitig leidet der Speichermarkt unter einer strukturellen Schieflage, die über Jahrzehnte gewachsen ist – Anfang der 1990er gab es über 20 DRAM-Unternehmen, heute sind es nur noch wenige; hingegen gibt es inzwischen mehr als 20 Prozessor-Designer. Diese „wenige gegen viele“-Situation in der Lieferkette macht den Speicher besonders anfällig bei explosionsartigem KI-Bedarf.

Investitionen steigen rasant, echte neue Kapazitäten erst ab 2028

Angesichts der enormen Lücke zwischen Angebot und Nachfrage reicht das durch technische Umstellungen erzielte Bit-Wachstum nicht mehr aus, und die gesamte Branche tritt in eine Phase von Schwergewicht-Investitionen für den Neubau von Reinräumen und Wafer-Fabriken ein.

Micron startet ein beispielloses Investitionsprogramm. Sadana verrät: „Allein unsere Investitionspläne: Für das Geschäftsjahr 2025 investieren wir etwas mehr als 13 Milliarden US-Dollar; 2026 wird sich das verdoppeln; 2027 sollen über 45 Milliarden US-Dollar ausgegeben werden. Kürzlich haben wir angekündigt, unsere Investitionen in den USA von 200 auf 250 Milliarden US-Dollar zu erhöhen und den Zeitplan zu beschleunigen.“ Zudem treibt Micron gleichzeitig etwa 20 Expansionsprojekte in Idaho, New York, Taiwan, Japan und Singapur voran.

Doch die neuen Kapazitäten lassen auf sich warten. Der Bau von Halbleiteranlagen wird durch Infrastruktur, Genehmigungen und einen gravierenden Mangel an Fachkräften eingeschränkt. Sadana nennt einen klaren Zeitrahmen: „Wir gehen davon aus, dass wirklich effektives zusätzliches Angebot erst ab 2028 allmählich verfügbar wird, und das ist nur die Anfangsphase – der Trend zur Kapazitätssteigerung nimmt erst in den folgenden Jahren richtig Fahrt auf. Die gesamte Branche wird eine Weile brauchen, bis ein neues Gleichgewicht gefunden ist.“

Ein weiterer Grund für die langsame Freisetzung der Kapazitäten ist die astronomische Komplexität der Speicherherstellung. Am Beispiel des aktuell angesagten HBM beschreibt Sadana dessen Funktionsfähigkeit als „reines Wunder“: „Man stapelt 12 DRAM-Lagen übereinander, auf der untersten Schicht sitzt ein Basis-Chip, der mit dem GPU verbunden ist. Das gesamte System steht vor enormen Herausforderungen bei Kühlung und Leistungsaufnahme... In einer Wafer-Fabrik gibt es etwa 2000 Prozesse. Vom Produktionsstart bis zur Lieferung an den Kunden vergehen etwa fünf Monate.“

Abschied von „Kaufen und Verkaufen“, langfristige Verträge und „Deep Customization“ prägen neue Geschäftsmodelle

Die extreme Kapazitätsknappheit zwingt die Speicherindustrie zu einer Transformation ihrer Geschäftsmodelle – Spot-Trading und Chips nach JEDEC-Standard verlieren an Bedeutung.

„Wir schließen mehrjährige Verträge, liefern zugesicherte Mengen an die Kunden, die dafür ihre Abfrageprognosen zusichern. Das ist ganz anders als die früheren Einjahresverträge – vorher konnten Kunden nach Bedarf kaufen, solange Ware verfügbar war.“ Sadana sagt, das sogenannte „Strategic Customer Agreement“ sei hochrentabel und biete den Fabriken eine solide Basis für langfristige Investitionen.

Tiefgreifender ist der Wandel bei der Forschung und Entwicklung. Um Unterschiede bei Stromverbrauch und Modell-Performance zu schaffen, binden Kunden die Speicherentwicklung früh in ihre 5- bis 7-Jahres-Roadmaps ein. Sadana erklärt: „Das verändert die Partnerschaft zu einer Zusammenarbeit wie bei ASIC-Chips – der Kunde hat mehr Gestaltungsspielraum, und die Beziehung ist langfristig.“

KI wandert zur Edge, humanoide Roboter werden größter Wachstumsmarkt

Der Fokus liegt in der Regel auf KI-Nachfrage im Rechenzentrum, doch Micron sieht das nur als Anfang. Mit dem Durchbruch von KI in Smartphones, PCs (etwa Mac mini mit einheitlicher Speicherarchitektur) und autonomem Fahren wird Speicher überall gebraucht.

Für die Zukunft sieht Sadana das größte Potenzial im Robotikbereich – die nächste riesige Nachfragwelle nach den Rechenzentren.

„Stellen Sie sich humanoide Roboter vor, sie werden einer der größten Produktmärkte aller Zeiten.“ Sadana betont für die 2030er Jahre das enorme Speicheraufkommen der Edge-KI: „Das Aufregendste an der Robotik ist, dass jedes einzelne Gerät riesige Datenmengen speichern muss – jeder humanoide Roboter wird Hunderte GB DRAM und mehrere TB NAND-Flash haben. Das wird den Bedarf an DRAM und NAND massiv antreiben... Roboter müssen autonom funktionieren und dürfen nicht jedes Mal Daten zum Server senden.“

Nachfolgend das Interview:

Sumit Sadana 00:00

Die Leistungsfähigkeit von KI-Systemen hängt heute zuallererst von der Leistung des Speichersubsystems und der Kapazität ab. Diese beiden Faktoren bestimmen wirklich das Leistungsniveau von KI-Subsystemen. Willkommen zurück beim 2026 Summit.

Patrick Moorhead 00:22

Das Zeitalter der KI ist angekommen. Die Bedeutung und strategische Relevanz von Speicher ist einfach beeindruckend. Ich habe Speicher immer als wichtig empfunden, aber angesichts der KI-Ära sind die Möglichkeiten, die uns Speicher bietet, schlicht überwältigend – ehrlich gesagt, wenn wir nicht genügend Speicher haben, kein passendes Speicher, würden all die faszinierenden Dinge um uns herum gar nicht funktionieren.

Ich freue mich zu verkünden, dass Micron beim Summit dabei ist. Schön, dich wiederzutreffen und vielen Dank für die Einladung. Nach 35 Jahren in der Branche – vom Speicherverbraucher zum Speicherpartner bis heute als Analyst für den Speichermarkt und verwandte Bereiche – was wir erreicht haben, ist beeindruckend. Letztes Jahr habe ich Speicher als strategische Technologie eingestuft – ja, ich nehme den Verdienst dafür in Anspruch. Ehrlich gesagt, du verdienst die Ehre mehr, du machst es tatsächlich, ich spreche nur darüber. Heute ist die Sichtweise noch wichtiger geworden und immer mehr Menschen diskutieren darüber. Was hat sich im letzten Jahr im KI-Zeitalter verändert, sodass die gesamte Branche Speicher stärker in den Fokus rückt?

Sumit Sadana 01:44

Warum hat KI diese Transformation beschleunigt? Gute Frage. Ein Jahr ist vergangen, aber es fühlt sich sehr lang an, gemessen an den Veränderungen in der Welt. Insbesondere aus Kundensicht ist der Wandel immens. Heute stehen wir vor dem Problem: In allen Marktsegmenten fehlen Speicherressourcen. Trotz aller Bemühungen zur Angebotssteigerung ist unklar, wann das Angebot die Nachfrage wieder einholt, weil die Nachfrage stetig wächst. Die Signale aus allen Bereichen steigen jedes Jahr weiter.

Der Blick der Kunden auf Speicher verändert sich aus mehreren Gründen. Erstens wegen der gewaltigen Lücke zwischen Angebot und Nachfrage; zweitens, durch die Anforderungen der KI steigt der Bedarf an Systemleistung. Wenn man überlegt, was Systeme optimal macht, merkt man: Der Prozessor allein reicht nicht. Speicherleistung, Bandbreite zwischen Speicher und Prozessor sowie die Kapazität sind entscheidend. KI-Modelle müssen im Speicher abgelegt werden, riesige Datenmengen werden zwischen den Speicherbereichen übertragen – die Bandbreite zwischen Prozessor und Speicher wird zum zentralen Engpass. Deshalb wird den Kunden klar, dass sie ihre Produkt-Roadmaps neu planen und eine andere Speicherstrategie wählen müssen.

Sumit Sadana 03:44

Jetzt kommt es darauf an, Speicher so zu gestalten, dass ein Konkurrenzvorteil entsteht und das System jedes Kunden heraussticht. Wenn Speicher wie früher einfach nach JEDEC-Standard entwickelt und als Universallösung genutzt würde, wäre Differenzierung schwierig. Heute arbeiten wir mit den Kunden daran, Speicherdesign in ihre mehrjährige Produktentwicklung zu integrieren. Sie konzentrieren sich darauf, wie sie sich abheben und den Wettbewerb verändern können. Das heißt, Speicher muss anders gedacht werden, zusammen mit Unternehmen wie Micron, um neue Funktionen zu entwickeln und zu nutzen.

Sumit Sadana 04:31

Ein Beispiel: Unsere Zusammenarbeit mit Nvidia im Bereich Low-Power DRAM (LPDRAM) fürs Rechenzentrum ist sehr anschaulich. Wir waren die ersten, die diese Technologie ins Rechenzentrum brachten, lange Zeit exklusiver Anbieter, jetzt übernehmen andere Unternehmen das Konzept. Immer mehr Kunden erkennen die Vorteile: höhere Dichte, kleinere Bauform, stärkere Leistung und dramatisch weniger Stromverbrauch – entscheidend für Rechenzentren. Das ist nur eines von vielen Beispielen.

Patrick Moorhead 05:07

In den nächsten fünf Jahren werden diese Technologien richtig Fahrt aufnehmen. Wenn ich erkläre, warum das Interesse an Speicher so groß ist, denke ich zurück an einen Kurs aus meinem Studium in den späten 80ern – das Grundprinzip: Wenn du Vorgänge im Speicherbereich hältst, steigt die Leistung. Heute ist es etwas anders. Je mehr Speicher, desto bessere Ergebnisse und je näher am zu verarbeitenden Vorgang, desto besser – denn außerhalb des Speichers wird es langsamer. Im KI-Zeitalter ist das eine große Herausforderung.

Interessant. In meiner Laufbahn habe ich neun Speicherzyklen erlebt: OEM-Hersteller, Chipunternehmen, und jetzt 15 Jahre als Analyst. Speicher gilt als besonders zyklisch – andere Branchen sind ähnlich, aber hier ist es stark ausgeprägt. Du hast das bereits angesprochen, aber…

Sumit Sadana 06:17

Warum verändert KI fundamental dieses Verständnis? Gute Frage. Blickt man auf die frühen 90er, gab es mehr als 20 DRAM-Unternehmen, das DRAM-Business hat sich stark konsolidiert. Damals gab es wenig Prozessordesigner, heute sind es über 20. Zählt man die Firmen, sieht man es schnell. Doch DRAM-Unternehmen gibt es nur noch wenige.

Wenn man über KI-Design und KI-Subsystem-Design nachdenkt, betrifft das nicht nur das Rechenzentrum – hier sollte man zwischen Trainings- und Inferenz-Workloads unterscheiden, selbst Inferenz wird zunehmend in diverse Typen unterteilt. Ein kleiner Teil läuft auf SRAM, aber der Großteil braucht DRAM. Wir versuchen, so viel DRAM-Kapazität wie möglich in diese Systeme zu bringen. Der Trend reicht bis zum autonomen Fahren, Industriesysteme, und natürlich Smartphones und PCs – dank Unified Memory Architecture verkauft sich der Mac mini sehr gut, was eine „Open Claw“-Bewegung auslöst. Das alles hängt eng mit KI zusammen.

Sumit Sadana 07:50

Heute bestimmt die Leistungsfähigkeit des Speichersubsystems und seine Kapazität maßgeblich die Performance von KI-Subsystemen. Wird Speicher zum Kern des Systemdesigns, muss man anders darüber nachdenken. Die Kernfrage lautet: Wie schnell kann man differenzierte Produkte auf den Markt bringen? Ich glaube, das Speichergeschäft wird künftig völlig anders laufen und hängt eng mit dem folgenden Prinzip zusammen…

Sumit Sadana 08:36

Die ganze Branche ist nun an einem Punkt, an dem neue Kapazitäten gebaut werden müssen – das überrascht, weil die KI-getriebene Nachfrage derart dynamisch wächst. Technologischer Wandel allein reicht nicht mehr aus, in den letzten Jahren waren technische Umstellungen in der Lage, den Bit-Bedarf zu decken. Heute muss die Wafer-Produktion stark gesteigert werden, was den Neubau von Reinräumen erfordert. Wenn bestehende Fabriken voll sind – das trifft auf fast alle Firmen zu – müssen neue Standorte aufgebaut werden, und das dauert lange.

Es ist ein sehr zeitaufwendiger Prozess, und sehr abhängig von Faktoren wie die Geschwindigkeit des Ausbaus weltweit und die Effizienz bei Genehmigungen. Wie baut man auf einer Brachfläche alle benötigte Infrastruktur – Strom, Wasser, Kläranlagen? Chemikalienzupfer und die komplette Wafer-Fabrik-Peripherie – das braucht viel Zeit und das erlebt die Branche gerade.

Sumit Sadana 10:01

Trotz unserer Anstrengungen und denen anderer Unternehmen gelingt es uns derzeit nicht, die Marktbedürfnisse umfassend zu erfüllen. Das Angebot braucht längere Zeit, um zur Nachfrage aufzuschließen, und das beeinflusst auch das Verhalten der Kunden.

Sumit Sadana 10:27 Das ist unser Thema „Strategic Customer Agreement“. Diese Verträge verändern unser Geschäftsmodell und die Arbeitsweise grundlegend. Wir schließen mehrjährige Verträge ab, sichern Liefermengen zu, und die Kunden verpflichten sich zu Abfrageprognosen. Das ist ganz anders als frühere einjährige Vereinbarungen – da haben Kunden einfach gekauft, wenn Ware da war. Jetzt sind es zugesicherte Lieferverträge mit sehr hoher Investitionsrendite, und wir können den erforderlichen Mittelbedarf über Jahre absichern.

Natürlich sprechen wir noch nicht über Agenten-KI, die nächste Entwicklungsstufe der KI. Danach folgt die physische KI, und das wird die nächste riesige Nachfragewelle. Beobachtet man diese Nachfragewellen, sieht man, dass sie sich gegenseitig verstärken und nicht ersetzen. Die Herausforderung ist, wie man so viel physische Lieferfähigkeit effizient ins Netz bringt.

Patrick Moorhead 11:39

Um all diese Nachfrage zu bedienen, zeigen eure langfristigen Verträge ganz klar: Speicher ist strategisch bedeutender denn je. Es geht nicht nur darum, wie wichtig es ist, mit Langzeitverträgen künftige Kapazitäten zu sichern, sondern auch um koordinierte Planung.

Technologisch hat mich beeindruckt, dass du Edge-KI ansprichst. Spannend ist, ob Open Claw oder neue Designs im Client-Bereich – etwa eng gekoppelte Speicher mit CPU und GPU für größere Bandbreite – Client-Architekturen sind lange stabil gewesen, nun tut sich viel. Ich würde gern über Hyperscale Rechenzentren sprechen – hier geschieht vieles, insbesondere bei Investitionen, Innovation in Modellen und Anwendungen. Aber ich frage mich, wie ist es bei autonomen Fahrzeugen, PCs, Robotern und Smart Edge…

Sumit Sadana 13:00

Verändert die Speichernachfrage diese Anwendungsfelder? Ja, absolut. Alles begann im Rechenzentrum. Aber wenn KI weiter wächst, bleibt es nicht beim Rechenzentrum. Die intelligente Welle wandert zur Edge, am Ende gibt es überall smarte Geräte. Das betrifft allerlei Konsumelektronik, Autos, und auch Phase zwei der industriellen Revolution – dann wird diese Intelligenz in den weltweit verteilten Firmen eingesetzt.

Sumit Sadana 13:43

Ihr Gerät zu Hause oder im Job – Computer, Smartphone und sogar neue Geräte, die ganz anders designt werden als klassische Computer oder Handys. Unter nativer KI denkt man an ganz andere Ansätze als bei traditionellen Geräten. Es geht wieder um die minimale Leistungsaufnahme – etwa für batteriebetriebene Geräte. Wie kann man die Leistung maximieren und Modelle auf Geräten betreiben, die sowohl wertvoll für den Nutzer als auch so klein sind, dass sie ohne Cloud laufen – das ist die neue KI-Front.

Diese Entwicklung wird fortgesetzt. Mit der Zeit werden die Modelle, die auf Computer, Smartphone etc. laufen können, immer besser. Währenddessen rücken Datenschutz und Geheimhaltung stärker in den Fokus. Konsumenten legen Wert darauf, und Unternehmen, die versichern, dass Interaktionen nie in die Cloud geladen werden, werden neue Anwendungen schaffen und hohe Werte generieren.

Sumit Sadana 15:30

Autonomes Fahren entwickelt sich rasch, dank der Fortschritte in KI; die nächste Technologiegrenze ist Robotics. Denkt man an humanoide Roboter, werden sie einer der größten Produktmärkte überhaupt. Natürlich braucht das Zeit, aber wir nähern uns dem Punkt, an dem man mit Robotern wie mit Menschen sprechen kann, kaum unterscheidbar in den Fähigkeiten. Mit der Zeit werden die physischen Möglichkeiten komplexer, das wird bahnbrechend.

Anfangs werden sie für Fabrikautomatisierung eingesetzt, mit spezifischen Aufgaben und begrenzter Bewegungsfreiheit. Der schwierigste Bereich ist das Zuhause, weil hier alles sehr unstrukturiert ist. Aber in den 2030er Jahren wird die Robotik enormes Wachstum auslösen. Das Spannendste ist, dass jedes Gerät riesige Datenmengen speichern muss – jeder humanoide Roboter wird hunderte GB DRAM und mehrere TB NAND haben. Das treibt den Bedarf massiv. Viele unterschätzen das: Roboter müssen eigenständig operieren und dürfen nicht ständig Daten zum Server senden. Genau so ist es.

Patrick Moorhead 17:25

Beim Zuhören wird mir klar, Micron vollzieht den Sprung zu Gigawatt-Klassen. Es ist fast unvorstellbar, diese Technologie zu entwickeln. Aber bei Micron sollte man das im Hinterkopf behalten.

Im KI-Zeitalter wächst das strategische Denken, sowohl bei Geräten, die noch erfunden werden, als auch den bald kommenden Gigawatt-Rechenzentren, die direkt große Modelle betreiben.

Das Prinzip des Co-Designs oder Co-Inventing habe ich schon gehört, auch von Partnern, die neue Ansätze testen. Ich erwähnte schon Architekturveränderungen – bisher beschränkten sie sich oft auf JEDEC-Standards. Nun sprechen wir über echtes Deep Co-Design. Können Sie etwas zu den Veränderungen bei der Partnerschaft sagen?

Sumit Sadana 18:45

Natürlich. Unsere Partner wollen wissen, wie sie ihre Märkte gewinnen und den Wettbewerb schlagen. Das Speicher- und Prozessorsubsystem ist bei KI-Systemen so wichtig, weil die Interaktion zwischen beiden die entscheidenden Parameter bestimmt – wie viel Strom verbraucht das System, welche Modelltypen, -größen und -geschwindigkeiten sind umsetzbar.

Schaut man auf alle Fortschritte im Bereich Large Language Models (LLM) – um sich abzuheben, müssen Speicher- und Prozessorentwicklung eng verknüpft werden. Das sind keine Plug-and-Play-Komponenten nach JEDEC-Standard mit nachträglicher Zertifizierung. Auch wenn das für Teile des Markts gilt, brauchen die Kunden zunehmend mehr Differenzierung. Sie wollen Features, die kein Standardprodukt bietet. Wir arbeiten daher mit Speichermfirmen an 5- bis 7-jährigen Entwicklungsplänen. Wir sind auf den Roadmaps vieler Kunden vertreten, die viele interessante Ideen haben – einige sind möglich, andere benötigen mehr Zeit und Innovationen für Durchbrüche.

Sumit Sadana 20:28

Wir sind begeistert von den verschiedenen Ideen, die wir sehen. Wie gesagt, sie decken viel Systembreite ab – einige Produkte brauchen extrem wenig Strom, laufen nur mit Batterien, andere sind für Gigawatt-Rechenzentren gedacht. In vielen Teilbereichen und bei führenden Kunden sehen wir Innovationen, die wir weiter fördern werden.

In spannenden Projekten erweitern wir fortlaufend unsere Möglichkeiten und liefern Kunden die innovativen Designs, die sie wünschen. Kunden können nicht mit vielen Firmen so tiefgehend kooperieren – meist sind es ein oder zwei, andere kommen erst Jahre später nach. Vorteil: Extrem enge Partnerschaft mit ein oder zwei Firmen – man wird oft Exklusivlieferant oder zumindest lange einziger Lieferant. Das macht die Zusammenarbeit so ähnlich wie ein ASIC-Design – der Kunde hat mehr Autonomie und die Beziehung ist langfristig. Das ist eine spezielle ASIC-ähnliche Partnerschaft, nicht mehr das frühere Standardchip-Geschäft. Ein weiterer wesentlicher Wandel: Dieses Modell ist breit anwendbar.

Patrick Moorhead 22:27

Genau. Die Stückzahlen sind enorm, und das Kapital reicht, damit beide Seiten investieren können. Bei Projektstart ist Differenzierung der Schlüssel. Ob Performance, Effizienz oder Total Cost of Ownership (TCO) – alle suchen nach einem Alleinstellungsmerkmal.

Aus Investorenperspektive: Du sprachst von Kapazitätserweiterung. Manche erwarten, dass Speicherfabriken so schnell gebaut werden wie Software geschrieben wird. Aber aus eigener Chipfabrik-Erfahrung weiß ich, wie schwierig das ist. Kannst du erläutern, welche Investitionen Microns Position für nächste Generationen sichern – KI, andere Technologien oder KI-Varianten? Diese Investments brauchen Zeit – das hast du klar dargestellt.

Sumit Sadana 23:57

Vollkommen richtig. Übrigens: Wer weiß, wie man eine DRAM-Fabrik schnell baut, bitte melden – das würde unsere Arbeit enorm erleichtern. Unsere Kunden wollen schnell Ware, wir tun alles, was wir können.

Wir beschleunigen alle Investitionen bestmöglich. Unsere Investitionspläne: 2025 etwas mehr als 13 Milliarden Dollar; 2026 verdoppeln; 2027 über 45 Milliarden Dollar. Die Zahl wächst weiter. Kürzlich haben wir angekündigt, die US-Investitionen von 200 auf 250 Milliarden Dollar zu erhöhen und den Zeitplan zu beschleunigen – bis Ende nächsten Jahres sollen 50,2 Milliarden Dollar investiert werden.

Das betrifft alle Bereiche. Wir investieren in die ID1-Fabrik in Idaho, die die ersten Linien startet; Mitte nächsten Jahres folgt ID2, deren erste Wafer-Linie bis Ende 2028 starten soll. Die erworbene Wafer-Fabrik in Taiwan produziert ab 2027 Wafer, wird weiter ausgebaut. Auch in Japan und Singapur expandieren wir. Insgesamt treiben wir etwa 20 Projekte verschiedener Größen weltweit, zur Kapazitätssteigerung im Front- und Backend.

Sumit Sadana 26:06

Es dauert aber lange. Jede neue Wafer-Fabrik braucht Zeit. In New York planen wir ein Cluster mit vier Fabriken, die erste soll 2030 starten. Im Januar hatten wir Spatenstich, die Betonfundamente sind schneller fertig als geplant.

Sumit Sadana 26:22

Weltweit laufen viele Projekte, die Genehmigungen und die komplette Infrastruktur brauchen. Baukapazitäten sind knapp – denkt an die vielen parallelen Projekte in den USA und weltweit.

Überall entstehen Rechenzentren, die Strom brauchen, also werden dort auch Kraftwerke gebaut; sie benötigen Halbleiter, also auch Halbleiterfabriken – Frontend wie Backend. Der Fachkräftemangel ist enorm, für all diese hochkomplexen Bauvorhaben reicht die Zahl der Experten lange nicht aus.

Sumit Sadana 27:15

Wir investieren daher in Communities, Talentausbildung, um genug Fachkräfte zu sichern – das hilft uns und dem gesamten Ökosystem, alle Projekte voranzubringen. Wir investieren in Ausbildung, Community Colleges und Partnerschaften mit Städten und Gemeinden, mit denen wir geschäftlich verbunden sind. Das ist ein Langzeitprojekt für uns.

Wir erwarten, dass die Anlagen mit der Zeit weiter wachsen, denn Fabriken werden meist als Cluster gebaut, nicht einzeln. Man braucht Skaleneffekte, um die Kostenkurve möglichst schnell zu knacken, also muss der Aufbau fortgesetzt werden – das dauert mindestens ein Jahrzehnt oder länger. Das sind unsere Langzeitprojekte. Wir rechnen damit, dass echtes neues Angebot ab 2028 allmählich freigesetzt wird, zu Beginn noch wenig, danach sollen die Kapazitätszuwächse deutlicher werden. Die Branche braucht Zeit, um ein neues Gleichgewicht zu finden, wann das exakt gelingt, ist offen.

Patrick Moorhead 28:54

Gute Beispiele und detaillierte Investitionsinfos. Manche unterschätzen aber die Komplexität des Speichers. Wir wissen, Logikchips sind schwierig. Lass uns über Storage sprechen – Speicher ist eine der komplexesten Halbleitertechnologien überhaupt.

Sumit Sadana 29:19

Man sagt oft, Logik sei das Technik-Flaggschiff; aber Speicher ist genauso Hightech. Es nutzt EUV-Lithografie, riesige Maschinen. Es gibt etwa 2.000 Produktionsschritte pro Wafer-Fabrik. Von Produktionsstart bis Kundenauslieferung dauert es rund fünf Monate. Das ist unglaublich, die meisten können es nicht nachvollziehen. Die Wafer-Produktion allein dauert über dreieinhalb Monate, danach noch einen Monat für Assembly, Packaging und Tests, manchmal noch länger.

Sumit Sadana 30:04

Komplexere Produkte wie HBM zeigen das besonders. Viele nennen es ein Wunder, dass sie funktionieren. Man stapelt 12 DRAM-Schichten, unten den Basis-Chip zum GPU. Da gibt es große Herausforderungen bei Kühlung und Energie – wie bringt man solche Bandbreite, Datentransfers und Wärme ab? Die Packaging-Technik ist extrem komplex, ganz anders als Flip-Chip-Methoden der Logik-Chips. Ob Packaging oder Frontend-Fortschritt (etwa EUV-Lithografie), jeder DRAM-Node ist schwieriger auszubauen.

Sumit Sadana 31:18

Bei NAND ist es ähnlich. Immer mehr Schichten – 200, 300, 400 – das herzustellen ist schon astronomisch anspruchsvoll. Und diese NAND-Produkte speichern Daten und bringen die Funktionen – ein SSD hat heute schon 245 TB Kapazität. Solch enorme Volumen auf winzigem Raum – das ist das tägliche Wunder der Ingenieure und Fertigungsteams. Die Komplexität ist unfassbar, und wir müssen sie in den nächsten Jahren noch weiter ausbauen, feinere Strukturen ermöglichen und die Technologie massentauglich machen – das wird wieder ein Wunder.

Patrick Moorhead 32:23

Das braucht viel Zeit, Energie und technische Innovation. Die Komplexität ist beeindruckend und was du im breiten Leistungsspektrum erreichst, ist einzigartig – wie viele Firmen können das überhaupt?

Interessant, dass man nie wirklich zufrieden ist, weil man immer mehr will. Dann wird über Preise diskutiert, aber ich sehe das als Investition: Micron und andere Speicherfirmen investieren – ohne das stockt die Innovationsrate. Ich bin gespannt, was Micron mit seinen Investitionen erreichen wird, bei Fabrikbau wie Technik. Robotik kann das Wachstum verzehnfachen, es könnte ein riesiger Markt werden – das ist ein zusätzlicher Wachstumspunkt, der in Kapazitätsmodellen noch wenig berücksichtigt wird. Natürlich brauchen wir mehr Belege, wann er sich wirklich entfalten wird.

Vielen Dank für das Gespräch. Kaum zu glauben, dass wir sowas schon vor einem Jahr besprochen haben – und wie viel sich seither verändert hat.