Giám đốc Micron: Lưu trữ quyết định giới hạn AI, năng lực sản xuất thực sự tăng sẽ đến sau năm 2028

Khi làn sóng AI lan rộng từ trung tâm dữ liệu sang lĩnh vực edge và robot, các lãnh đạo của Micron cảnh báo rằng, lưu trữ đã trở thành nút thắt then chốt quyết định trần hiệu năng của AI, và do chu kỳ xây dựng công suất mới kéo dài cùng với độ phức tạp của quy trình sản xuất cực cao, ngành công nghiệp sẽ tiếp tục mất cân bằng cung-cầu ít nhất cho đến sau năm 2028 mới có thể giải phóng thêm nguồn cung mới một cách thực chất.

Ngày 15/9, tại diễn đàn bán dẫn trong khuôn khổ Six Five Summit 2026, cố vấn cao cấp CEO của Micron, Sumit Sadana, đã tham gia phỏng vấn với nhà phân tích Patrick Moorhead, phân tích sâu sắc cục diện cung cầu của ngành lưu trữ trong kỷ nguyên AI, kế hoạch chi tiêu vốn, cũng như thị trường gia tăng cốt lõi trong tương lai.

Trong một năm qua, toàn ngành công nghệ đã có sự tái định hình cơ bản về nhận thức lưu trữ. Nguồn gốc của sự tái định hình này đến từ thực tế rằng, sức mạnh tính toán không còn là tiêu chuẩn duy nhất để đo khả năng của hệ thống AI. Sadana đã chỉ ra một cách sắc sảo logic nền tảng của phần cứng AI hiện nay: “Ngày nay, hiệu năng của hệ thống AI trước hết phụ thuộc vào hiệu năng của hệ thống bộ nhớ và dung lượng bộ nhớ. Hai yếu tố này thực sự quyết định hiệu năng của hệ thống nhỏ AI.”

Ông giải thích, do mô hình AI cần lưu giữ trong bộ nhớ, đồng thời lượng dữ liệu khổng lồ phải truyền qua lại giữa các bộ nhớ, nên băng thông giữa bộ xử lý và bộ nhớ đã thành nút thắt hiệu năng then chốt. Đồng thời, thị trường lưu trữ đang đối mặt với mất cân bằng cấu trúc tích tụ qua hàng chục năm—đầu những năm 90 từng có hơn 20 công ty sản xuất DRAM, song giờ chỉ còn rất ít; trong khi số công ty thiết kế chip xử lý đến nay đã vượt quá 20. Cục diện cung kiểu phễu “ít đối đầu với nhiều” này khiến chuỗi cung ứng lưu trữ cực kỳ mong manh trước làn sóng nhu cầu AI bùng nổ.

Chi tiêu vốn tăng vọt, nguồn cung mới thực chất phải đợi đến 2028

Đối diện với khoảng cách lớn giữa cung và cầu, tăng trưởng số bit do chuyển đổi công nghệ không còn đủ để đáp ứng thị trường, cả ngành đang bị buộc phải bước vào chu kỳ mở rộng tài sản cố định bằng cách “xây mới sạch phòng và fab”.

Micron đang khởi động kế hoạch chi tiêu vốn chưa từng có. Sadana tiết lộ: “Chỉ riêng kế hoạch chi tiêu vốn của chúng tôi: năm tài chính 2025, chi tiêu vốn của chúng tôi nhỉnh hơn 13 tỷ đô la Mỹ; năm tài chính 2026 sẽ gấp đôi; năm tài chính 2027 dự kiến vượt 45 tỷ đô la Mỹ. Gần đây chúng tôi đã công bố nâng tổng đầu tư tại Mỹ từ 200 tỷ USD lên 250 tỷ USD, đồng thời đẩy nhanh tiến độ.” Ngoài ra, Micron cũng đang đồng thời mở rộng khoảng 20 dự án tại Idaho, New York (Mỹ), Đài Loan (Trung Quốc), Nhật Bản và Singapore.

Tuy nhiên, nước xa không cứu được lửa gần. Việc xây dựng các nhà máy bán dẫn bị hạn chế bởi cơ sở hạ tầng, phê duyệt quản lý và thiếu hụt lao động kỹ thuật nghiêm trọng. Sadana đưa ra kỳ vọng thời gian cụ thể: “Chúng tôi cho rằng nguồn cung thực chất bổ sung có hiệu quả sẽ bắt đầu từng bước được giải phóng từ năm 2028, và đó chỉ là giai đoạn sơ khởi, xu hướng tăng trưởng năng lực sẽ thực sự mạnh mẽ vào vài năm tiếp theo. Toàn ngành sẽ mất thêm một thời gian để đạt được điểm cân bằng mới.”

Một nguyên nhân lớn khiến năng lực giải phóng chậm là do việc sản xuất bộ nhớ có độ phức tạp “thiên văn học”. Lấy HBM đang nóng làm ví dụ, Sadana thẳng thắn nói rằng việc nó hoạt động ổn định “thật sự là kỳ tích”: “Thử tưởng tượng, xếp chồng 12 lớp chip DRAM lên nhau, dưới cùng lại là một die kết nối với GPU. Toàn hệ thống đối mặt với thách thức lớn về tản nhiệt và công suất... Nhà máy fab có khoảng 2000 bước quy trình. Từ lúc bắt đầu sản xuất đến khi bàn giao sản phẩm cho khách hàng mất khoảng 5 tháng.”

Chuyển mình khỏi mô hình “mua-bán theo nhu cầu”, hình thức hợp đồng dài hạn và thiết kế sâu tái định nghĩa mô hình kinh doanh

Năng lực sản xuất cực gắt đang thúc đẩy mô hình kinh doanh của ngành bộ nhớ thay đổi căn bản, thời kỳ giao dịch giao ngay và chip tiêu chuẩn JEDEC đang bị thay thế.

“Chúng tôi ký hợp đồng dài năm, cam kết cung cấp cho khách hàng, khách hàng cũng cam kết đưa ra dự báo nhu cầu. Điều này khác biệt hoàn toàn với hợp đồng một năm trước đây—trước kia khách mua là có, miễn có hàng là cung. Sadana nói, mô hình này gọi là “hợp đồng khách hàng chiến lược” có tỷ suất sinh lời cực cao, giúp bảo chứng cho chi tiêu vốn nhiều năm của fab.

Biến động sâu sắc hơn nằm ở sự gắn kết R&D. Nhằm hiện thực hóa khác biệt hóa về tiêu thụ năng lượng, tốc độ chạy mô hình AI, khách hàng đưa việc thiết kế lưu trữ vào bản đồ sản phẩm kéo dài 5 đến 7 năm. Sadana cho biết: “Mô hình này đưa hợp tác thành dạng giống như thiết kế chip ASIC—khách hàng có quyền chủ động cao hơn với thiết kế, và mối quan hệ mang tính lâu dài.”

AI chuyển ra edge, robot hình người sẽ là thị trường tăng trưởng lớn nhất

Thị trường phổ biến tập trung nhu cầu AI tại trung tâm dữ liệu, nhưng Micron cho rằng, đó chỉ là điểm xuất phát. Khi AI thâm nhập vào smartphone, PC (chẳng hạn Mac mini với kiến trúc bộ nhớ thống nhất), và xe tự hành, nhu cầu lưu trữ sẽ hiện diện khắp nơi.

Với tiềm năng tương lai, Sadana đặc biệt chú trọng đến đường đua robot, cho rằng đây sẽ là đợt sóng nhu cầu khổng lồ tiếp theo sau trung tâm dữ liệu.

“Nghĩ về robot hình người đi, nó sẽ trở thành một trong những thị trường sản phẩm lớn nhất từ trước đến nay.” Khi nhìn về thị trường những năm 2030, Sadana nhấn mạnh lượng tiêu thụ lưu trữ khủng khiếp của AI edge: “Điều hấp dẫn nhất của công nghệ robot là, mỗi thiết bị cần lưu trữ lượng dữ liệu cực lớn—mỗi robot hình người sẽ có vài trăm GB bộ nhớ DRAM và vài TB bộ nhớ flash NAND. Điều này sẽ thúc đẩy mạnh mẽ nhu cầu DRAM và NAND... Robot phải tự động hoạt động, không thể cứ gửi dữ liệu về server mỗi lần.”

Dưới đây là nội dung buổi phỏng vấn:

Sumit Sadana 00:00（UTC+8）

Ngày nay, hiệu suất của hệ thống AI trước hết phụ thuộc vào hiệu suất của hệ thống bộ nhớ và dung lượng bộ nhớ. Hai yếu tố này thực sự quyết định trình độ hiệu suất của hệ thống phụ AI. Chào mừng quay trở lại Hội nghị thượng đỉnh năm 2026.

Patrick Moorhead 00:22（UTC+8）

Thời đại AI đã đến rồi. Tầm quan trọng và ý nghĩa chiến lược của bộ nhớ thực sự đáng kinh ngạc. Tôi luôn nghĩ bộ nhớ quan trọng, nhưng với thời đại AI, năng lực mà nó mang lại cho chúng ta thật không tưởng—thẳng thắn mà nói, không có đủ bộ nhớ, không có bộ nhớ phù hợp, tất cả những điều tuyệt vời quanh ta đều không thể thành hiện thực.

Tôi rất vui mừng thông báo Micron sẽ tham dự hội nghị lần này. Rất vui được gặp anh, rất vui anh quay lại. Cảm ơn lời mời của anh. Thật là tuyệt vời. Tôi đã làm trong ngành này 35 năm, từ người tiêu dùng bộ nhớ, đến đối tác bộ nhớ, giờ nghiên cứu thị trường bộ nhớ tại công ty phân tích và mọi lĩnh vực liên quan. Thành tựu của chúng ta thật đáng kinh ngạc. Năm ngoái khi ta trò chuyện, tôi thực sự xem bộ nhớ như công nghệ chiến lược—vâng, tôi phải tự hào về điều đó. Thành thật, anh xứng đáng được ngợi khen nhiều hơn, vì anh là người làm thực, còn tôi chỉ nói. Nhưng hiện nay, quan điểm này càng quan trọng hơn, ngày càng nhiều người bàn về nó. Trong kỷ nguyên AI này, điều gì đã thay đổi trong năm qua khiến cả ngành đánh giá cao bộ nhớ hơn?

Sumit Sadana 01:44（UTC+8）

Tại sao AI thực sự thúc đẩy quá trình chuyển hóa này? Đó là câu hỏi rất hay. Một năm qua, nhưng cảm giác như thời gian trôi dài vì những thay đổi trên thế giới. Đặc biệt là thay đổi từ phía khách hàng. Bây giờ, chúng ta đối mặt với tình trạng bộ nhớ cực kỳ thiếu hụt ở mọi lĩnh vực thị trường. Mặc dù chúng tôi đã nỗ lực hết sức để tăng cung, nhưng vẫn chưa biết bao giờ mới đủ để đáp ứng nhu cầu vì cầu tăng không ngừng. Dữ liệu từ khách hàng các lĩnh vực tăng đều mỗi năm.

Lý do khách hàng thay đổi cách nhìn về bộ nhớ có vài nguyên nhân. Một là khoảng cách lớn giữa cung cầu; hai là, do nhu cầu AI, hệ thống cũng liên tục đòi hỏi hiệu năng cao hơn. Khi xem điều gì giúp hệ thống phát huy tối đa hiệu suất, bạn nhận ra bộ xử lý không còn là yếu tố duy nhất. Giờ đây, hiệu năng bộ nhớ, băng thông giữa bộ xử lý và bộ nhớ, cùng chính dung lượng bộ nhớ đều rất trọng yếu. Bởi vì mô hình AI phải nằm trong bộ nhớ, lượng lớn dữ liệu truyền qua lại, nên băng thông giữa bộ xử lý và bộ nhớ là nút thắt hiệu năng. Vì vậy, khách hàng ngày càng nhận ra họ cần vạch lại kế hoạch sản phẩm và áp dụng chiến lược bộ nhớ khác biệt.

Sumit Sadana 03:44（UTC+8）

Hiện tại, vấn đề then chốt là làm thế nào thiết kế bộ nhớ để giành lợi thế cạnh tranh, làm sao để giúp từng khách hàng có hệ thống nổi bật hơn? Nếu bộ nhớ vẫn như vài năm trước, đều dùng loại tiêu chuẩn JEDEC đại trà thì rất khó tạo khác biệt. Vì thế, chúng tôi hiện hợp tác với khách hàng để tích hợp thiết kế bộ nhớ vào lộ trình sản phẩm trong nhiều năm liền. Họ chú ý đến khác biệt hóa và thay đổi cục diện cạnh tranh. Nghĩa là phải tư duy bộ nhớ khác đi, hợp tác với các công ty như Micron để làm ra các tính năng hoàn toàn mới, có thể ứng dụng và khai thác.

Sumit Sadana 04:31（UTC+8）

Ví dụ, hợp tác giữa chúng tôi với Nvidia trong mảng DRAM tiêu thụ điện thấp cho trung tâm dữ liệu (LPDRAM) là điển hình. Chúng tôi là hãng đầu tiên đưa công nghệ này vào trung tâm dữ liệu, lâu nay là nhà cung cấp độc quyền, còn giờ công nghệ đang dần được các công ty khác tiếp nhận. Ngày càng nhiều khách hàng nhận ra ưu điểm của việc sử dụng DRAM điện thấp—mật độ cao hơn, kích thước nhỏ, hiệu suất mạnh, giảm tiêu thụ năng lượng đáng kể, rất quan trọng cho trung tâm dữ liệu. Đó chỉ là một trong nhiều ví dụ.

Patrick Moorhead 05:07（UTC+8）

Nhìn về 5 năm tới, các công nghệ này đang bắt đầu phát triển mạnh mẽ. Khi tôi cố giải thích lý do mọi người lại quan tâm đến bộ nhớ nhiều vậy, tôi nhớ lại một môn học ở đại học—vào cuối những năm 80, học về nguyên lý căn bản là: nếu bạn hạn chế thao tác trong bộ nhớ thì hiệu suất sẽ tăng lên. Dĩ nhiên, bây giờ mọi thứ đã khác. Bộ nhớ càng lớn, kết quả càng tốt, và bộ nhớ càng gần where xử lý thì càng tốt vì hễ vượt bộ nhớ, tốc độ giảm mạnh. Trong kỷ nguyên AI, đó là thách thức rất lớn.

Điều này rất thú vị. Sự nghiệp tôi trải qua 9 chu kỳ bộ nhớ. Tôi đã từng làm ở OEM, từng làm ở công ty sản xuất chip, giờ đã 15 năm ở công ty phân tích. Bộ nhớ dường như là lĩnh vực có tính chu kỳ cao nhất, dù tôi biết ngành khác cũng có, nhưng nó lại dễ trở thành hàng hóa. Ở câu hỏi đầu anh cũng nhắc đến, nhưng…

Sumit Sadana 06:17（UTC+8）

Tại sao AI đang thay đổi nhận thức này từ nền tảng? Câu hỏi rất hay. Nếu nhìn lại đầu những năm 90, có hơn 20 công ty sản xuất DRAM, sau này ngành trải qua tái cấu trúc lớn. Khi đó công ty sản xuất chip xử lý có rất ít, nhưng bây giờ đã trên 20 hãng. Ngồi đếm thử các công ty thiết kế xử lý là con số rất lớn. Nhưng với DRAM thì rất hiếm.

Vậy nên, khi bạn nghĩ về thiết kế AI, thiết kế hệ thống phụ AI, không chỉ trung tâm dữ liệu—tất nhiên, cũng phải phân biệt tác vụ huấn luyện và suy luận, tự bản thân phân mảng suy luận cũng sẽ phân khóa hơn nữa. Một phần nhỏ có thể dùng SRAM, còn phần lớn phụ thuộc rất nhiều vào DRAM. Chúng tôi nỗ lực thiết kế tích hợp dung lượng DRAM lớn nhất có thể vào hệ thống. Xu hướng này thậm chí kéo dài tới xe tự lái, hệ thống công nghiệp, rồi đến smartphone, máy tính cá nhân—như Kiến trúc bộ nhớ thống nhất trên Mac mini khiến doanh số tăng mạnh, tạo làn sóng “Open Claw”. Tất cả đều liên quan mật thiết đến AI.

Sumit Sadana 07:50（UTC+8）

Ngày nay, hiệu năng hệ thống quyết định trước tiên bởi hệ thống bộ nhớ và dung lượng bộ nhớ, hai yếu tố này quyết định thực chất sức mạnh AI. Do đó, khi bộ nhớ trở thành điểm cốt lõi trong thiết kế hệ thống, bạn cũng phải nghĩ khác. Câu hỏi trung tâm xuất hiện là: Làm sao ra mắt sản phẩm khác biệt thật nhanh? Tôi nghĩ tương lai kinh doanh bộ nhớ sẽ hoàn toàn khác xưa, gắn với quan niệm quan trọng sau…

Sumit Sadana 08:36（UTC+8）

Toàn ngành cuối cùng cũng phải phát triển tới mức cần nguồn công suất mới, điều này thật sự rất bất ngờ, bởi nhu cầu tăng do AI quá rõ rệt. Đổi mới công nghệ đơn thuần không đáp ứng được, và mấy năm trước, tăng bit nhờ chuyển đổi công nghệ là đủ. Hiện nay, cả ngành cần tăng lớn sản lượng wafer, điều đó đồng nghĩa cần xây cả phòng sạch mới. Khi không gian phòng sạch cũ của hãng đạt đỉnh—đa số đã gặp tình huống này—thì buộc phải mở rộng nhà máy mới cùng lúc và quá trình này rất lâu.

Một quy trình cực kỳ ngốn thời gian, lại bị ảnh hưởng bởi thực tế tốc độ xây dựng ở mỗi nơi khác nhau và hiệu quả của các phê duyệt quản lý. Làm sao xây mọi hạ tầng cần thiết trên một vùng đất trống—điện, nước và cả trạm xử lý nước? Cung cấp hóa chất và mọi hạ tầng đi kèm xây fab cần rất nhiều thời gian, đó là thực tế toàn ngành trải qua.

Sumit Sadana 10:01（UTC+8）

Vậy nên, dù chúng tôi và các doanh nghiệp khác đã cố gắng hết sức thì vẫn khó đáp ứng hết nhu cầu thị trường. Nguồn cung phải rất lâu nữa mới bắt kịp cầu, cũng là lý do quan trọng ảnh hưởng hành vi khách hàng.

Sumit Sadana 10:27（UTC+8） Đây chính là điều chúng tôi thường bàn về, hợp đồng khách hàng chiến lược. Những hợp đồng này thay đổi căn bản mô hình kinh doanh của chúng tôi. Chúng tôi ký hợp đồng dài năm, cam kết cung cấp, khách hàng cũng cam kết đưa ra ước báo cầu. Điều này khác hoàn toàn hợp đồng một năm cũ—trước đây, khách cần thì bán miễn là có hàng. Hiện tại là cam kết cung cấp, tỷ suất sinh lời rất cao, vậy nên có thể đảm bảo chi phí đầu tư cho nhiều năm.

Dĩ nhiên, vẫn chưa nói đến AI agents, tức giai đoạn phát triển tiếp theo của AI. Sau đó còn đến physical AI, đó sẽ là làn sóng cầu mới cực lớn. Quan sát những làn sóng khác biệt này sẽ thấy, chúng bổ trợ và chồng lưng nhau, chứ không thay thế nhau. Điều này đặt ra thách thức lớn: Làm thế nào đưa khả năng cung cấp quy mô lớn ấy lên online?

Patrick Moorhead 11:39（UTC+8）

Trong thời gian này, để đáp ứng mọi nhu cầu đó, tôi tin kế hoạch dài hạn của các bạn chứng minh bộ nhớ càng có vai trò chiến lược lớn. Tôi biết dễ quy nó thành “chúng ta cần hợp đồng dài để giữ nguồn lực tương lai”, điều đó quan trọng, nhưng cũng là cùng nhau lập kế hoạch.

Về kỹ thuật, tôi thật sự ấn tượng, cũng vui khi anh nhắc tới edge AI. Điều thú vị là, dù là Open Claw hay vài thiết kế máy khách mới—như kết hợp chặt bộ nhớ với CPU, GPU để tăng băng thông—kiến trúc máy khách thay đổi không nhiều, vẫn ổn định suốt thời gian dài. Tôi muốn bàn thêm về hyperscale data center, nơi có nhiều động lực, ít nhất cả về chi tiêu vốn lẫn đột phá về mô hình, ứng dụng chủ yếu tập trung ở đó. Nhưng tôi rất muốn biết, về ô tô tự hành, PC, robot, edge thông minh…

Sumit Sadana 13:00（UTC+8）

Nhu cầu bộ nhớ có thay đổi các ứng dụng này không? Vâng, câu hỏi rất hay. Dĩ nhiên mọi thứ bắt đầu ở trung tâm dữ liệu rồi. Nhưng khi nhìn vào tương lai AI, nó sẽ không dừng ở trung tâm dữ liệu. Làn sóng thông minh này sẽ vươn ra edge, cuối cùng thì trí thông minh sẽ ở khắp nơi, thâm nhập mọi thiết bị. Do đó bao trọn các sản phẩm điện tử tiêu dùng, ô tô, và giai đoạn hai của cách mạng công nghiệp—khi mọi trí tuệ này phân phối đến các doanh nghiệp toàn cầu.

Sumit Sadana 13:43（UTC+8）

Các thiết bị riêng của bạn, từ máy tính ở nơi làm việc, tại nhà, smartphone, rồi vài thiết bị mới các hãng đang cân nhắc phát triển—có thể thiết kế hoàn toàn khác smartphone hay laptop truyền thống. Khi tính tạo một thiết bị AI nguyên bản sẽ có các phương án mới khác hẳn. Rồi lại quay về bài toán tối ưu điện năng, đặc biệt với thiết bị chạy pin. Làm sao tối đa hiệu suất, làm sao chạy các mô hình vừa đủ nhỏ—vừa tạo giá trị cho người dùng, vừa không cần về cloud—đó là frontier mới của AI.

Quá trình này sẽ tiếp tục. Các mô hình đủ nhỏ để chạy trên laptop, smartphone sẽ càng ngày càng tốt hơn. Khi điều đó xảy ra, lợi thế bảo mật dữ liệu và riêng tư càng nổi bật. Người dùng cực kỳ quan tâm điều này, những công ty tạo niềm tin rằng mọi tương tác với thiết bị không bị upload lên cloud sẽ tạo ra hệ sinh thái ứng dụng hoàn toàn mới, mang giá trị cực lớn.

Sumit Sadana 15:30（UTC+8）

Nhìn sang ô tô tự hành, hiện quá trình phát triển rất nhanh nhờ đột phá AI; còn robotics là công nghệ mũi nhọn tiếp nữa. Nghĩ về robot hình người—chúng sẽ là một trong những thị trường sản phẩm lớn nhất từ trước đến nay. Tất nhiên, sẽ cần thêm thời gian, nhưng ngày càng gần điểm kỳ dị—khi ấy bạn có thể trò chuyện với robot như con người, năng lực nhận thức rất khó phân biệt. Dần dà, năng lực vật lý của robot sẽ ngày càng cao, điều này sẽ cách mạng hóa mọi thứ.

Ban đầu, chúng dùng trong nhà máy tự động, các tác vụ rất đặc thù, mức độ tự do còn thấp. Khi “tốt nghiệp” từ đó, môi trường khó nhất là gia đình, vì môi trường gia đình cực kỳ phi cấu trúc. Nhưng tôi tin vào những năm 2030, công nghệ robot sẽ là động lực tăng trưởng lớn. Điều hấp dẫn nhất là mỗi thiết bị cần lưu trữ lượng dữ liệu cực lớn—mỗi con robot hình người có hàng trăm GB DRAM, hàng TB NAND flash. Do vậy, nhu cầu DRAM và NAND sẽ tăng vọt. Tôi nghĩ nhiều người chưa nhận ra: Robot phải tự vận hành, không thể lúc nào cũng gửi dữ liệu về server. Đúng thật vậy.

Patrick Moorhead 17:25（UTC+8）

Nghe anh giải thích, tôi bất ngờ nhận ra Micron đang đạt bước nhảy gigawatt. Suy nghĩ đến việc phát minh công nghệ này thật tuyệt vời. Tôi nghĩ, mọi người nhắc tới Micron nên nhớ điều này.

Với kỷ nguyên AI, tầm nhìn chiến lược càng mạnh, dù là thiết bị tiên tiến chưa xuất hiện, hay sớm ra mắt các trung tâm dữ liệu gigawatt có thể tích hợp AI, mô hình lớn—tất cả đều quan trọng.

Khái niệm thiết kế phối hợp hoặc cùng phát minh tôi từng nghe, cũng từng trao đổi với một số đối tác của các bạn, họ từng đề cập những ý tưởng thử nghiệm. Tôi cũng từng nói đôi chút về thay đổi kiến trúc—which thường trước đây theo chuẩn JEDEC, nhưng giờ là mô hình đồng sáng tạo thật sự. Anh có thể chia sẻ về sự thay đổi mối quan hệ giữa anh và đối tác?

Sumit Sadana 18:45（UTC+8）

Chắc chắn rồi. Các đối tác cũng muốn tìm cách chiếm ưu thế, vượt đối thủ. Hệ thống con bộ nhớ xử lý trở nên cực kỳ trọng yếu của hệ AI, bởi bản chất tương tác giữa bộ nhớ và xử lý quyết định nhiều chỉ số then chốt của hệ thống AI—nó quyết định mức tiêu thụ, quyết định loại mô hình có thể chạy, kích thước mô hình và tốc độ.

Khi quan sát sự phát triển mọi kích cỡ mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), bạn nhận ra để khác biệt hóa, từng phân khúc cần hợp tác sát sao ngay từ vòng đời thiết kế bộ nhớ và xử lý. Đây không còn là thiết bị dạng plug-and-play, đạt chuẩn JEDEC, chỉ cần test là chạy được. Một số thị trường vẫn vậy, nhưng khách ngày càng muốn khác biệt, cần những tính năng đặc biệt mà hàng stock không có. Do đó, cần hợp tác với hãng bộ nhớ, vạch ra roadmap R&D cho 5 đến 7 năm. Chúng tôi đang tích hợp vào nhiều lộ trình R&D của khách, họ đưa ra nhiều ý tưởng độc đáo, có cái sớm hiện thực, có cái còn cần thêm đột phá và sáng tạo mới thành đại thành công.

Sumit Sadana 20:28（UTC+8）

Chúng tôi rất hào hứng với những ý tưởng đa dạng mình tận mắt thấy. Như anh nói, các ý tưởng ấy trải rộng nhiều hệ thống—có loại cực thấp điện năng vì chạy toàn bộ bằng pin, có loại dùng trong data center gigawatt. Chúng tôi đã chứng kiến đổi mới ở nhiều segment cũng như ở một số khách hàng đầu ngành, chúng tôi sẽ tiếp tục ghi nhận và luôn cố gắng cho nó.

Trong một số dự án giàu cảm hứng, chúng tôi không ngừng mở rộng năng lực bản thân, chuyển giao những ý tưởng thiết kế đổi mới mà khách hàng mong đợi. Khách không thể phối hợp chiều sâu với nhiều hãng, vì thế thường chỉ 1-2 công ty có thể tham gia sâu, còn các hãng khác phải đợi vài năm mới bắt kịp. Lợi thế là anh có thể xây dựng quan hệ hợp tác rất chặt với 1-2 đơn vị, lúc này bạn thành nguồn cung độc quyền hoặc chỉ có 1 đối thủ nhỏ trong một thời gian. Mô hình đó chuyển hợp tác thành quan hệ gần như hợp tác ASIC—khách hàng có quyền lớn về thiết kế, mối quan hệ mang tính lâu dài. Vì đôi bên xây dựng dạng quan hệ đặc biệt kiểu ASIC, thay vì hợp tác kiểu tiêu chuẩn chip bộ nhớ. Thêm một bước ngoặt lớn tôi thấy là kiểu này hoàn toàn có thể quy mô lớn.

Patrick Moorhead 22:27（UTC+8）

Chính xác. Điều đó nghĩa là sản lượng rất lớn, thành thật mà nói, nguồn vốn đủ để cả hai bên cùng đầu tư, và lúc triển khai, sự khác biệt hóa là then chốt. Ai cũng cần giải pháp riêng—về hiệu suất, TCO…

Tôi muốn nhìn về phía đầu tư tương lai từ góc độ tài chính. Anh vừa nói về năng lực đầu tư. Điều thú vị là một số người tưởng rằng nhà máy bộ nhớ có thể xây nhanh như lập trình phần mềm vậy. Nhưng tôi từng làm ở một hãng bán dẫn có fab—đến bây giờ điều này vẫn cực kỳ phức tạp, đòi hỏi vốn lớn, phải đợi 3-4 năm mới thấy kết quả. Anh có thể chia sẻ, những khoản đầu tư nào thực sự giúp Micron củng cố vị trí lãnh đạo về công nghệ thế hệ tiếp theo? Bất kể AI, dạng công nghệ gì, hoặc biến thể nào đó của AI. Đầu tư này kéo dài lâu, anh đã nói rõ rồi.

Sumit Sadana 23:57（UTC+8）

Anh nói rất đúng. Tiện đây, nếu ai biết cách xây DRAM fab thật nhanh, chúng tôi rất muốn lắng nghe, chắc hẳn sẽ đơn giản hóa công việc. Khách chắc chắn muốn hàng càng sớm càng tốt, chúng tôi cũng cố gắng hết mức.

Chúng tôi đã thúc đẩy tối đa mọi khoản đầu tư. Chỉ riêng kế hoạch vốn: năm tài chính 2025 chi tiêu vốn vượt 13 tỷ USD, năm 2026 gấp đôi, năm 2027 dự kiến vượt 45 tỷ. Số này mỗi năm càng lớn. Mới đây, tại Mỹ nâng mức đầu tư từ 200 tỷ USD lên 250 tỷ USD, đồng thời đẩy nhanh tiến độ, dự kiến đến cuối sang năm sẽ đầu tư 50,2 tỷ USD.

Các khoản đầu tư bao phủ toàn bộ. Chúng tôi đầu tư nhà máy ID1 ở Idaho, sẽ ra sản lượng dây chuyền đầu tiên; giữa năm sau, factory ID2 tiếp nối và dự kiến dây chuyền đầu tiên sẽ chạy cuối 2028. Nhà máy chúng tôi mua ở Đài Loan sẽ bắt đầu sản xuất wafer năm 2027, đang tiếp tục mở rộng. Nhật Bản và Singapore cũng có dự án, tổng cộng khoảng 20 dự án đầu tư quy mô khác nhau đang triển khai trên khắp thế giới, tăng năng lực cả đầu trước và sau.

Sumit Sadana 26:06（UTC+8）

Nhưng tất cả đều rất lâu. Mỗi fab mới đều vậy. Tại New York, chúng tôi lên kế hoạch cụm gồm 4 fab, dự kiến fab đầu tiên hoạt động năm 2030. Đầu năm động thổ, milestone đổ bê tông thậm chí vượt kế hoạch.

Sumit Sadana 26:22（UTC+8）

Các dự án khắp toàn cầu vẫn đang tiến triển, nhưng tất cả đều cần xin đủ giấy phép, xây dựng hạ tầng. Nguồn nhân lực xây dựng thiếu hụt nghiêm trọng—nghĩ xem có biết bao công trình cùng lúc ở Mỹ và toàn thế giới.

Ở khắp nơi người ta xây data center cần điện nên nhà máy điện cũng xây mới; data center cần bán dẫn nên cả nhà máy bán dẫn đầu-cuối cũng xây. Vì thế thiếu kỹ sư là cực lớn—muốn hoàn thành các dự án cực kỳ phức tạp này, số thợ tay nghề cao chưa đủ.

Sumit Sadana 27:15（UTC+8）

Do vậy, chúng tôi đầu tư cho cộng đồng, đào tạo nguồn nhân lực, đảm bảo đủ nhân sự, việc này không chỉ giúp các dự án mà còn lợi cả hệ sinh thái chung. Chúng tôi đầu tư vào đào tạo, hợp tác với trường nghề, cộng đồng nơi làm ăn. Đây là chiến lược dài hơi.

Chúng tôi dự đoán theo thời gian, quy mô cơ sở sẽ càng lớn vì mô hình fab theo cụm, bạn không thể xây một nhà máy rồi thôi. Bạn cần quy mô mới vượt qua điểm bẻ cong chi phí, nên xây mãi cả thập kỷ hoặc hơn. Đó là các kế hoạch lâu dài. Chúng tôi đánh giá năng lực bổ sung hiệu quả đầu tiên sẽ bắt đầu giải phóng năm 2028, chỉ là giai đoạn đầu, phải mấy năm năng lực mới tăng mạnh. Toàn ngành còn mất thời gian để cân bằng mới, còn lúc nào cân, giờ chưa thể dự báo.

Patrick Moorhead 28:54（UTC+8）

Anh lấy ví dụ rất hay, chia sẻ thông tin đầu tư rất kỹ. Tuy nhiên, tôi nghĩ nhiều người hay hiểu lầm độ phức tạp của bộ nhớ. Tất cả chúng ta đều biết chip logic rất khó. Hãy nói về bộ nhớ—bởi bộ nhớ là một trong các công nghệ bán dẫn phức tạp nhất.

Sumit Sadana 29:19（UTC+8）

Chúng tôi hay nói mạch logic là đỉnh cao công nghệ, nhưng bộ nhớ cũng phi thường không kém. Chúng tôi sử dụng máy lithography EUV—loại máy rất khủng. Nhà máy fab có tới 2000 quy trình. Từ khi khởi động sản xuất tới trao sản phẩm cho khách mất khoảng 5 tháng. Điều đó thật phi thường, nhiều người không tưởng tượng nổi. Chu kỳ sản xuất fab ít nhất 3,5 tháng đến xấp xỉ 4, rồi lắp ráp, đóng gói, kiểm tra cũng tốn thêm 1 đến 1,5 tháng.

Sumit Sadana 30:04（UTC+8）

Với các sản phẩm phức tạp như HBM lại càng rõ. Đa phần gọi đó là kỳ tích, hoạt động bình thường nghe như kỳ diệu. Xếp 12 lớp chip DRAM, dưới cùng là die nối GPU, hệ thống chịu thử thách tản nhiệt, công suất rất nặng—làm sao chạy băng thông cao, truyền dữ liệu CPU-chip mà vẫn đảm bảo tản nhiệt? Riêng công nghệ đóng gói gần như phức tạp như phòng sạch, khác với kiểu đóng gói flip-chip truyền thống của logic. Dù xét theo góc nào—đóng gói phức tạp, tiến bộ tiền công nghệ như EUV lithography—thì DRAM càng lúc càng khó mở rộng ở mỗi node.

Sumit Sadana 31:18（UTC+8）

NAND cũng vậy. Mỗi lớp xếp chồng, 200–300–400 lớp, làm theo cách này quy trình phức tạp “thiên văn học”. Mà các sản phẩm NAND này còn lưu trữ dữ liệu, xử lý các chức năng tương ứng—hiện nay, một SSD đã có dung lượng 245 TB. Dung lượng khổng lồ mà đặt vừa trong kích cỡ nhỏ thế là kỳ tích kỹ sư tạo ra mỗi ngày. Độ phức tạp đó đáng ngạc nhiên, và trong vài năm tới chúng ta còn tiếp tục thu nhỏ nữa, thực sự biến công nghệ này thành quy mô sản xuất lớn—đó sẽ lại là một kỳ tích.

Patrick Moorhead 32:23（UTC+8）

Điều này đòi hỏi rất nhiều thời gian, công sức và đổi mới. Độ phức tạp khiến tôi choáng ngợp, nhất là có thể làm toàn bộ qua một dải công suất rộng như vậy. Tôi không biết trên thế giới còn mấy công ty làm được điều đó.

Thú vị là, người ta hay nói “không bao giờ thấy đủ”, vì họ luôn muốn nhiều hơn, muốn điều tuyệt vời hơn. Xong họ lại bàn đến giá cả. Nhưng tôi xem đây là đầu tư—Micron và các công ty bộ nhớ đầu tư là tất yếu, bởi không đầu tư thêm, chu kỳ đổi mới chỉ dừng lại. Tôi rất mong Micron sẽ đạt thành tựu gì trong tương lai, không chỉ về xây dựng fab, mà ở cả bản thân công nghệ. Tôi tin robot có thể mang lại tăng trưởng gấp 10 lần, sẽ thành thị trường lớn—đó là điểm bùng nổ thêm chưa hẳn đưa vào mô hình sản lượng hiện tại. Dĩ nhiên còn cần thêm bằng chứng để xác định lúc nào sẽ phát huy thực sự.

Cảm ơn anh rất nhiều vì buổi trò chuyện này. Thật khó tin mới một năm trước đã có cuộc trao đổi như thế, giờ nhìn lại chỉ một năm mà mọi thứ thay đổi nhiều đến thế.