Giám đốc Micron: Lưu trữ quyết định giới hạn AI, công suất sản xuất tăng đáng kể sẽ đến sau năm 2028

Khi làn sóng AI lan rộng từ trung tâm dữ liệu đến lĩnh vực biên và robot, các lãnh đạo Micron cảnh báo rằng lưu trữ đã trở thành điểm nghẽn cốt lõi giới hạn hiệu năng AI, và do chu kỳ mở rộng năng lực sản xuất mới kéo dài cùng quy trình vô cùng phức tạp, sự mất cân bằng cung cầu của ngành này ít nhất phải đến sau năm 2028 mới có thể chứng kiến nguồn cung mới thực chất được giải phóng.

Ngày 15/9, tại Diễn đàn bán dẫn trong khuôn khổ hội nghị Six Five Summit 2026, cố vấn cao cấp của CEO Micron, Sumit Sadana, đã có buổi phỏng vấn với nhà phân tích Patrick Moorhead, phân tích chi tiết cục diện cung cầu, kế hoạch chi tiêu vốn và thị trường tăng trưởng cốt lõi tương lai của ngành lưu trữ dưới kỷ nguyên AI.

Trong năm vừa qua, toàn ngành công nghệ đã tái định hình căn bản nhận thức về lưu trữ. Sự thay đổi này bắt nguồn từ việc sức mạnh tính toán không còn là thước đo duy nhất cho khả năng của hệ thống AI. Sadana đã chỉ ra bản chất của phần cứng AI hiện nay: “Ngày nay, hiệu năng của hệ thống AI trước tiên phụ thuộc vào hiệu năng và dung lượng của hệ thống bộ nhớ. Hai yếu tố này thực sự quyết định mức hiệu năng của hệ thống con AI.”

Ông giải thích rằng, vì mô hình AI cần lưu trữ trong bộ nhớ và lượng dữ liệu khổng lồ cần truyền tải qua lại trong bộ nhớ, băng thông giữa bộ xử lý và bộ nhớ đã trở thành điểm nghẽn hiệu năng then chốt. Đồng thời, thị trường bộ nhớ đang phải đối diện sự mất cân bằng mang tính cấu trúc kéo dài hàng chục năm—đầu thập niên 90 có hơn 20 công ty DRAM, giờ chỉ còn lại vài công ty; trong khi hiện có trên 20 công ty thiết kế bộ xử lý. Kiểu mô hình cung “ít đối đầu nhiều” này khiến chuỗi cung ứng bộ nhớ trở nên cực kỳ mong manh trước làn sóng bùng nổ nhu cầu AI.

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

Đối mặt với khoảng cách lớn giữa cung-cầu, tăng trưởng bit nhờ cải tiến công nghệ không còn đủ đáp ứng thị trường, cả ngành buộc phải bước vào chu kỳ mở rộng tài sản quy mô lớn với các dự án nhà máy sạch và wafer mới.

Micron đang bắt đầu kế hoạch chi tiêu vốn chưa từng có. Sadana tiết lộ: “Chỉ tính riêng kế hoạch chi tiêu vốn của chúng tôi: tài khóa 2025 vượt hơn 13 tỷ USD; tài khóa 2026 sẽ gấp đôi; tài khóa 2027 dự kiến vượt 45 tỷ USD. Gần đây chúng tôi thông báo tại Mỹ, tăng đầu tư từ 200 tỷ lên 250 tỷ USD và đẩy nhanh tiến độ.” Bên cạnh đó, Micron đồng thời triển khai khoảng 20 dự án mở rộng ở Idaho, New York, Đài Loan, Nhật Bản và Singapore.

Tuy nhiên, nước xa không cứu được lửa gần. Xây dựng nhà máy bán dẫn bị ràng buộc bởi hạ tầng, quy trình phê duyệt và thiếu hụt lao động kỹ thuật trầm trọng. Sadana đưa ra dự đoán cụ thể: “Chúng tôi cho rằng nguồn cung mới thực chất chỉ bắt đầu được giải phóng từ năm 2028 và đó mới chỉ là giai đoạn đầu, đà tăng trưởng năng lực sản xuất phải tới những năm sau nữa mới thực sự tăng tốc. Toàn ngành cần một khoảng thời gian để tìm thấy điểm cân bằng mới.”

Một nguyên nhân lớn khiến giải phóng năng lực sản xuất chậm chạp là bởi mức độ phức tạp ngoài sức tưởng tượng của sản xuất bộ nhớ. Lấy HBM đang rất nóng làm ví dụ, Sadana khẳng định nó vận hành được “gần như là kỳ tích”: “Hãy nghĩ mà xem, xếp chồng 12 lớp chip DRAM, tầng dưới cùng là chip nền nối với GPU. Hệ thống phải đối diện thách thức tản nhiệt và tiêu thụ năng lượng cực lớn... Trong nhà máy có khoảng 2000 bước quy trình. Từ khi bắt đầu đến khi giao hàng cho khách mất khoảng năm tháng.”

Tạm biệt mô hình “mua bán linh hoạt”, hợp đồng dài hạn và thiết kế tùy biến sâu định hình mô hình kinh doanh mới

Năng lực sản xuất cạn kiệt đang thúc ép mô hình kinh doanh ngành lưu trữ chuyển mình, thời đại giao dịch giao ngay và chip tiêu chuẩn JEDEC đang dần lùi lại.

“Chúng tôi ký các hợp đồng nhiều năm, cam kết cung cấp cho khách hàng, khách cũng cam kết dự báo nhu cầu. Điều này khác hoàn toàn hợp đồng một năm trước đây—khách muốn mua lúc nào cũng được, chỉ cần có là chúng tôi bán. Nay là hợp đồng cam kết, tỷ suất lợi nhuận đầu tư rất cao, đảm bảo vốn cho wafer trong nhiều năm.” Sadana cho biết thêm, đây chính là mô hình “thỏa thuận khách hàng chiến lược” tạo bảo chứng cho đầu tư nhiều năm của nhà máy.

Thay đổi sâu sắc hơn nữa là ở phía R&D. Nhằm tạo ưu thế về tiêu thụ điện, tốc độ mô hình AI, khách hàng đưa thiết kế bộ nhớ vào lộ trình sản phẩm 5-7 năm từ rất sớm. Sadana nhấn mạnh: “Mô hình này chuyển quan hệ hợp tác về gần hơn với chip ASIC—a khách hàng có nhiều quyền kiểm soát hơn về thiết kế và mối quan hệ nghiêng về dài hạn.”

AI tiến tới biên, robot hình người thành thị trường tăng trưởng lớn nhất

Thị trường nói chung tập trung vào nhu cầu AI của trung tâm dữ liệu, nhưng Micron cho rằng đó mới chỉ là khởi đầu. Khi AI thâm nhập vào smartphone, PC (như Mac mini với bộ nhớ hợp nhất), xe tự lái, nhu cầu bộ nhớ sẽ xuất hiện ở từng ngóc ngách.

Với không gian tưởng tượng tương lai, Sadana đặt kỳ vọng lớn nhất vào lĩnh vực robot, cho rằng đây sẽ là làn sóng nhu cầu thứ hai kế tiếp trung tâm dữ liệu.

“Nghĩ về robot hình người mà xem, đó sẽ là một trong những thị trường sản phẩm lớn nhất trong lịch sử.” Khi nhìn về thị trường những năm 2030, Sadana nhấn mạnh lượng tiêu thụ bộ nhớ khổng lồ của AI biên: “Điều hấp dẫn nhất của robot là mỗi thiết bị phải lưu trữ cực nhiều dữ liệu—mỗi robot hình người sẽ có hàng trăm GB DRAM và hàng TB NAND flash. Chúng sẽ thúc đẩy nhu cầu DRAM và NAND mạnh mẽ... Robot phải tự chủ, không thể lần nào cũng gửi dữ liệu lên máy chủ.”

Dưới đây là nội dung phỏng vấn:

Sumit Sadana 00:00

Ngày nay, hiệu năng hệ thống AI trước tiên phụ thuộc vào hiệu năng và dung lượng hệ con bộ nhớ. Hai yếu tố này mới là điều thực sự quyết định hiệu năng hệ thống con AI. Chào mừng trở lại hội nghị năm 2026.

Patrick Moorhead 00:22

Kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo đã đến. Tầm quan trọng và ý nghĩa chiến lược của bộ nhớ thật kinh ngạc. Tôi luôn cho rằng bộ nhớ rất quan trọng, nhưng với AI, khả năng mà nó mang lại thật đáng kinh ngạc—thú thật, nếu không đủ bộ nhớ, không có loại bộ nhớ phù hợp, thì tất cả những điều tuyệt vời quanh ta đều không thể thành hiện thực.

Tôi rất vui được thông báo Micron sẽ tham dự hội nghị này. Thật vui được gặp lại bạn. Cảm ơn đã mời tôi. Thật tuyệt vời. Tôi đã làm trong ngành 35 năm, từ người tiêu dùng bộ nhớ, đối tác kinh doanh bộ nhớ, đến nghiên cứu thị trường bộ nhớ ở hãng phân tích. Thành tựu chúng ta đạt được thật tuyệt vời. Năm ngoái, tôi đã phân loại bộ nhớ là công nghệ chiến lược—và tôi xin nhận công về điều đó. Thực ra, bạn mới là người xứng đáng được khen vì bạn là người thực chiến, còn tôi chỉ là người nói. Nhưng giờ thì xem như quan điểm đó quan trọng hơn rất nhiều, ngày càng nhiều người nói đến nó. Trong một năm vừa qua của AI, có điều gì khiến cả ngành chú ý hơn đến bộ nhớ vậy?

Sumit Sadana 01:44

Tại sao AI thực tế lại thúc đẩy sự thay đổi này nhanh như vậy? Đó là một câu hỏi hay. Một năm trôi qua, nhưng nhìn vào những gì đã thay đổi trong một năm qua thì có vẻ dài hơn hẳn. Từ góc độ khách hàng, sự chuyển đổi là rất lớn. Hiện chúng tôi đang đối mặt với tình trạng thiếu hụt bộ nhớ nghiêm trọng ở tất cả các lĩnh vực thị trường. Dù đã nỗ lực hết sức để tăng cung, nhưng vẫn chưa rõ khi nào cung mới bắt kịp cầu, vì cầu vẫn tăng liên tục. Các tín hiệu nhu cầu từ các khách hàng ở mọi phân khúc đều không ngừng tăng qua từng năm.

Cách khách hàng nhìn nhận bộ nhớ thay đổi vì vài lý do. Một là khoảng cách thiếu hụt cung-cầu rất lớn; hai là yêu cầu về hiệu năng của hệ thống cũng tăng cao do nhu cầu AI. Khi suy nghĩ về yếu tố quyết định hiệu năng hệ thống, giờ không chỉ là chip xử lý. Hiệu năng bộ nhớ, băng thông giữa chip xử lý và bộ nhớ, và bản thân dung lượng bộ nhớ đều cực kỳ quan trọng. Vì mô hình AI phải nằm trong bộ nhớ, và dữ liệu khổng lồ truyền qua lại trong bộ nhớ, băng thông xử lý – bộ nhớ là điểm nghẽn then chốt. Vì thế khách hàng nhận ra họ phải lập lại lộ trình sản phẩm, áp dụng chiến lược bộ nhớ mới.

Sumit Sadana 03:44

Giờ đây quan trọng là làm sao thiết kế bộ nhớ để tạo lợi thế cạnh tranh, làm sao để hệ thống mỗi khách hàng nổi bật. Nếu bộ nhớ vẫn dùng chuẩn đại trà JEDEC như trước, giờ sẽ rất khó khác biệt hóa. Vì thế chúng tôi hợp tác với khách hàng, đưa thiết kế bộ nhớ vào lộ trình sản phẩm nhiều năm tới. Họ tập trung làm sao khác biệt hóa, làm sao thay đổi cục diện cạnh tranh. Điều này đòi hỏi phải nghĩ khác về bộ nhớ, hợp tác với công ty như Micron, thiết kế những chức năng mới áp dụng và tận dụng được.

Sumit Sadana 04:31

Ví dụ, mối hợp tác giữa chúng tôi và Nvidia ở mảng DRAM tiết kiệm điện năng (LPDRAM) cho trung tâm dữ liệu là một minh chứng tốt. Chúng tôi là công ty đầu tiên đưa công nghệ này vào data center, lâu nay là nhà cung cấp độc quyền và nay công nghệ này đang được nhiều bên áp dụng. Ngày càng nhiều khách hàng nhìn nhận ưu điểm của DRAM tiết kiệm điện—mật độ cao, kích thước nhỏ, hiệu năng mạnh và quan trọng là tiêu hao năng lượng thấp, rất quan trọng với data center. Đó là một trong nhiều ví dụ điển hình.

Patrick Moorhead 05:07

Nhìn 5 năm tới, các công nghệ này đang bùng nổ. Khi tôi giải thích vì sao mọi người lại quan tâm đến bộ nhớ như vậy, tôi nhớ bài học đại học của mình cuối 1980—nguyên lý cơ bản là: nếu giữ mọi tính toán trong bộ nhớ, bạn sẽ có hiệu năng tốt hơn. Tất nhiên, bây giờ khác chút. Càng nhiều bộ nhớ, kết quả càng tốt, và càng gần khối xử lý càng tốt vì cứ ra khỏi RAM là chậm lại. Trong thời AI, đây là thách thức lớn.

Thật thú vị. Tôi đã trải qua 9 chu kỳ bộ nhớ trong sự nghiệp. Tôi từng làm ở OEM, làm ở chip company và 15 năm ở hãng phân tích. Bộ nhớ luôn chu kỳ nhất, dù nhiều ngành khác cũng chu kỳ mạnh, nhưng bộ nhớ thường coi là hàng hóa hóa. Bạn đã nói về điều đó trong câu đầu, nhưng ...

Sumit Sadana 06:17

Tại sao AI lại thay đổi căn bản nhận thức đó? Câu hỏi rất hay. Nếu nhìn lại đầu 1990, có trên 20 công ty DRAM, ngành DRAM trải qua quá trình hợp nhất mạnh. Lúc đó công ty xử lý chỉ vài cái, giờ công ty thiết kế chipset xử lý đã trên 20. Ngồi đếm là ra ngay thôi. Nhưng làm DRAM nay chỉ còn rất ít công ty.

Vì vậy khi suy nghĩ về thiết kế hệ thống AI, nó không chỉ dừng ở data center—tất nhiên trung tâm dữ liệu phải xem xét riêng giữa đào tạo và suy luận, và suy luận lại ngày càng có nhiều định dạng riêng. Một phần nhỏ dùng được SRAM, nhưng phần lớn vẫn cực kỳ phụ thuộc DRAM. Chúng tôi thiết kế sản phẩm với dung lượng DRAM lớn nhất có thể. Xu hướng này lan tới xe tự lái, hệ thống công nghiệp, thậm chí điện thoại thông minh và PC—do mô hình bộ nhớ hợp nhất, Mac mini bán rất chạy, tạo nên phong trào "Open Claw". Và tất cả đều có gốc rễ liên quan đến AI.

Sumit Sadana 07:50

Hiện tại, hiệu năng hệ thống trước hết phụ thuộc hiệu năng và dung lượng bộ nhớ, hai yếu tố này quyết định hiệu năng hệ con AI. Khi bộ nhớ là trọng tâm thiết kế hệ thống, bạn phải cân nhắc khác về nó. Câu hỏi gắn liền là: làm thế nào nhanh chóng launch sản phẩm khác biệt? Theo tôi, ngành bộ nhớ tương lai sẽ khác hoàn toàn quá khứ, và điều này liên quan chặt với ý tưởng sau…

Sumit Sadana 08:36

Cả ngành rốt cục đi tới bước phải xây mới năng lực sản xuất—thực sự đáng ngạc nhiên vì nhu cầu từ AI tăng quá mạnh. Chỉ chuyển đổi công nghệ không đáp ứng nổi, trong khi trước đây tăng trưởng bit nhờ đổi công nghệ từng đủ. Nay ngành cần tăng sản lượng wafer rất lớn, phải xây dựng nhà máy sạch mới. Khi các cơ sở hiện tại cạn chỗ—gần như công ty nào cũng vướng—thì chỉ còn cách mở rộng tại site mới, quá trình đó rất lâu.

Đó là quá trình mất thời gian, bị kiểm soát bởi nhiều vấn đề thực tiễn như tốc độ xây dựng các nơi, hiệu quả phê duyệt. Làm sao xây hết hạ tầng—điện, nước, xử lý nước—trên đất trống? Cung ứng hóa chất và mọi thứ kèm theo để build wafer fab, tất cả đều tốn rất nhiều thời gian, đó là thực tế ngành đang đối mặt.

Sumit Sadana 10:01

Vì vậy dù đã làm hết sức, chứng kiến các hãng khác cũng cố gắng, hiện tại cung vẫn khó đáp ứng cầu. Cần nhiều năm để cung bắt kịp cầu, và đây là một yếu tố lớn tác động hành vi khách hàng.

Sumit Sadana 10:27 Đây là lý do chúng tôi luôn nhấn mạnh các hợp đồng khách hàng chiến lược. Những hợp đồng này thực sự thay đổi mô hình kinh doanh và vận hành của chúng tôi. Là các hợp đồng dài hạn, chúng tôi cam kết cung cấp cho khách, khách cũng cam kết dự báo nhu cầu. Khác hoàn toàn hợp đồng cũ một năm—khách thích thì mua, có hàng thì bán. Nay là hợp đồng cam kết, tỷ suất đầu tư rất cao, đảm bảo vốn đầu tư nhiều năm cho wafer.

Dĩ nhiên, đây mới là bước đầu của AI agent, hay giai đoạn tiếp theo là AI vật lý. Tiếp đó là AI vật lý—làn sóng nhu cầu lớn tiếp theo. Nếu quan sát các làn sóng nhu cầu khác nhau này, sẽ thấy chúng chồng lên nhau, cùng phát triển chứ không loại trừ nhau. Điều này tạo ra thách thức cực lớn: làm sao dịch chuyển một khối lượng năng lực sản xuất khổng lồ sang hoạt động số hóa.

Patrick Moorhead 11:39

Thời điểm này, để đáp ứng các nhu cầu đó, tôi nghĩ chương trình hợp đồng dài hạn của các bạn là bằng chứng bộ nhớ ngày càng có ý nghĩa chiến lược. Tôi biết ai cũng bảo “cần hợp đồng dài để khoá năng lực sản xuất tương lai”, điều này đúng nhưng cũng cần có sự đồng bộ hoạch định.

Về mặt kỹ thuật, tôi thật sự ấn tượng, cũng vui vì bạn nhắc tới edge AI. Điều thú vị nhất là, từ Open Claw cho tới các mẫu thiết kế mới cho máy khách—ví dụ như tích hợp bộ nhớ mật thiết với CPU và GPU để tăng băng thông—kiến trúc máy khách không thay đổi nhiều, nó khá ổn định lâu nay. Tiếp theo ta sẽ nói về data center hyperscale, nơi động lực lớn xảy ra, ít nhất là về capex, đổi mới về mô hình và ứng dụng AI chủ yếu tập trung tại đây. Nhưng tôi tò mò với tự lái, PC, robot, edge thông minh…

Sumit Sadana 13:00

Nhu cầu bộ nhớ có làm thay đổi các ứng dụng này không? Đúng vậy, câu hỏi hay. Dĩ nhiên tất cả khởi đầu từ data center. Nhưng suy nghĩ về con đường phát triển AI thì, nó không dừng ở data center. Làn sóng thông minh sẽ di chuyển ra biên, cuối cùng trí thông minh sẽ hiện diện khắp nơi, len lõi vào mọi thiết bị. Vì thế nó ảnh hưởng từ điện tử tiêu dùng, ô tô, thậm chí giai đoạn cách mạng công nghiệp thứ 2—khi đó trí thông minh sẽ phân bổ ở khắp doanh nghiệp toàn cầu.

Sumit Sadana 13:43

Thiết bị cá nhân của bạn, dù là dùng tại văn phòng, ở nhà, smartphone, thậm chí những thiết bị mới các công ty dự định phát triển—các thiết bị này có thể khác hoàn toàn về kiểu dáng so với smartphone hay PC, thiết kế mới hoàn toàn. Vì khi nghĩ mã hóa một thiết bị AI bản địa (native), sẽ nghĩ tới cách tiếp cận hoàn toàn khác với giải pháp truyền thống của máy tính, smartphone. Điều này lại liên quan tối ưu hóa mức tiêu thụ điện, nhất là với thiết bị cần pin. Làm sao đẩy hiệu năng tối đa, làm sao chạy các mô hình đủ nhỏ để chạy trên thiết bị mà không cần gửi lên cloud—đó là ranh giới mới của AI.

Cuộc tìm tòi này sẽ tiếp tục. Các mô hình càng nhỏ chạy được trên laptop hoặc smartphone sẽ ngày một tốt lên. Khi điều đó xảy ra, ưu điểm về quyền riêng tư và bảo mật nổi bật hơn. Người tiêu dùng vô cùng quan tâm điều này, và những công ty nào đảm bảo được mọi nội dung giao tiếp giữa họ với thiết bị không bao giờ được đưa lên cloud sẽ tạo ra thế hệ ứng dụng mới, mang lại giá trị lớn.

Sumit Sadana 15:30

Xem tự lái, phát triển vũ bão nhờ AI; công nghệ tiếp theo là robot. Hãy nghĩ về robot hình người, đó sẽ là một trong những thị trường sản phẩm lớn nhất lịch sử. Dĩ nhiên, phải một thời gian mới tới điểm bùng nổ nhưng chúng ta ngày càng tiến sát hơn—bạn sẽ có thể trò chuyện với robot không phân biệt với con người. Sau đó khả năng vật lý của nó sẽ trở nên phức tạp, đó là một cuộc cách mạng.

Ban đầu, robot sẽ dùng cho tự động hoá nhà máy, làm nhiệm vụ rất cụ thể với ít mức độ tự do. Khi chuyển qua môi trường phức tạp nhất là gia đình—vì gia đình rất phi cấu trúc. Nhưng tôi tin rằng đến những năm 2030, robot sẽ là động lực tăng trưởng cực lớn. Điều hấp dẫn là mỗi thiết bị cần lưu trữ cực lớn—mỗi robot hình người có hàng trăm GB DRAM và hàng TB NAND flash. Nó sẽ thúc đẩy mạnh mẽ nhu cầu DRAM và NAND. Tôi nghĩ nhiều người chưa hình dung hết điều này: robot phải tự chủ, không thể cứ gửi dữ liệu lên máy chủ. Đúng vậy.

Patrick Moorhead 17:25

Khi nghe bạn trình bày, tôi chợt nghĩ Micron đang thực hiện bước nhảy tới hàng gigawatt. Nghĩ tới việc phát minh công nghệ này quả là phi thường. Người ta nên nhớ tới điều này khi nói về Micron.

Kỷ nguyên AI tới, tầm nhìn trở nên chiến lược hơn, từ thiết bị tối tân chưa ra đời, cho tới trung tâm dữ liệu gigawatt chuẩn bị tích hợp AI, LLM đều quan trọng.

Tôi từng nghe về khái niệm đồng thiết kế, đồng phát minh. Đối tác các bạn nói về nhiều ý rất thú vị. Xưa các thay đổi này phần lớn dựa trên tiêu chuẩn JEDEC. Còn giờ chúng ta bàn về đồng thiết kế sâu sắc thật sự. Bạn có thể chia sẻ về thay đổi quan hệ hợp tác với đối tác?

Sumit Sadana 18:45

Chắc chắn rồi. Đối tác chúng tôi cũng muốn biết làm sao giành lợi thế trong thị trường, vượt mặt đối thủ. Hệ thống con bộ nhớ – bộ xử lý thành phần cốt lõi hệ thống con AI vì bộ nhớ và chip xử lý cùng nhau quyết định nhiều thông số hệ thống AI—nó quyết định tiêu hao điện, chạy được kiểu mô hình gì với kích thước lớn nhỏ, tốc độ ra sao.

Xét tiến bộ về LLM—các mô hình to nhỏ đa dạng, muốn tạo khác biệt trong chu kỳ thiết kế bộ nhớ và vi xử lý, mỗi phân khúc phải hợp tác khăng khít. Không phải cứ thiết bị chuẩn JEDEC cắm là chạy như một số thị trường; khách hàng ngày càng nghĩ, “tôi cần tính năng riêng, hàng sẵn có không thể giải quyết.” Như vậy phải hợp tác với công ty bộ nhớ, bàn lộ trình R&D từ 5-7 năm. Chúng tôi đang tích hợp vào lộ trình R&D của nhiều khách hàng, rất nhiều ý tưởng xuất sắc, cái thực hiện được, cái cần thêm thời gian, cần phát minh đột phá hơn.

Sumit Sadana 20:28

Chúng tôi rất hào hứng với ý tưởng đa phương đa dạng. Như bạn nói, các ý tưởng bao trùm nhiều hệ thống—thiết bị cực kỳ tiết kiệm điện vì dùng pin, thiết bị dành cho data center công suất hàng gigawatt. Đã xuất hiện các kết quả đổi mới ở nhiều phân khúc, cả ở khách hàng đầu ngành từng phân khúc, và chúng tôi sẽ còn thấy nhiều nữa, tiếp tục phấn đấu.

Trong một số dự án truyền cảm hứng, chúng tôi không ngừng mở rộng năng lực, cung cấp cho khách hàng giải pháp sáng tạo mà họ muốn đạt được. Bạn không thể làm việc ở mức sâu như vậy với nhiều công ty, thường chỉ một hai hãng hợp tác ở mức đó, vài năm sau các đơn vị khác mới đạt được. Mô hình này cho phép bạn xây dựng mối quan hệ cực hiếm, thông thường sẽ trở thành nhà cung ứng độc quyền hoặc chỉ còn một nữa về mặt cung ứng. Quan hệ này chuyển thành hợp tác kiểu ASIC hơn là chip bộ nhớ tiêu chuẩn trước đây—khách hàng kiểm soát thiết kế nhiều, tính lâu dài. Vì đó là hợp tác đặc biệt kiểu ASIC, không phải dạng chip bộ nhớ chuẩn vài năm trước. Thay đổi lớn là mô hình này có thể triển khai trên diện rộng.

Patrick Moorhead 22:27

Đúng vậy. Điều đó có nghĩa doanh số quá lớn, thành thật mà nói quy mô vốn đủ để cả hai bên đầu tư, và khi khởi động, điểm mạnh là khác biệt hóa. Mọi người đều đang tìm cách—dù là hiệu quả hiệu năng hay tổng chi phí sở hữu (TCO), ai cũng muốn nổi bật.

Tôi muốn nhìn về tương lai dưới góc độ đầu tư. Bạn nói về đầu tư sản xuất. Có người hy vọng làm fab bộ nhớ cũng mau như lập trình, nhưng tôi làm ở hãng có nhà máy chip, ngay cả bây giờ dự án này rất khó, tốn vốn lớn và 3-4 năm sau mới nghe thành quả. Bạn chia sẻ đầu tư nào thực sự bảo vệ vị trí Micron ở thế hệ công nghệ tới? Dù AI, hay thứ khác, hay biến thể AI. Phải xác định là những khoản đầu tư này tốn thời gian, bạn đã nói rất rõ.

Sumit Sadana 23:57

Bạn nói đúng. Nhân tiện, ai biết làm sao xây fab DRAM nhanh thì mách giùm, vì giúp chúng tôi tiết kiệm rất nhiều công sức. Khách hàng rất muốn nhận hàng sớm, chúng tôi cũng đang làm hết sức.

Chúng tôi đã tăng tốc tối đa mọi khoản đầu tư này. Chỉ tính plan chi tiêu: tài khóa 2025 vượt 13 tỷ USD; 2026 gấp đôi; 2027 vượt 45 tỷ USD. Con số dần tăng lên. Gần đây công bố ở Mỹ đầu tư tăng 200 lên 250 tỷ USD và đẩy nhanh tiến độ, dự kiến cuối năm tới rót 50,2 tỷ USD.

Khoản đầu tư trải rộng mọi lĩnh vực. Đang đầu tư Idaho fab số 1 (ID1)—dây chuyền sản xuất đầu tiên sẽ ra mắt; giữa năm tới thì fab ID2 tiếp nối, dây chuyền đầu tiên dự kiến hoạt động cuối 2028. Fab Đài Loan, sau khi mua lại sẽ bắt đầu sản xuất năm 2027, đang mở rộng thêm. Ở Nhật, Singapore cũng đang mở rộng, tổng cộng toàn cầu có khoảng 20 dự án khác nhau, đều nhằm nâng cao năng lực sản xuất đầu-cuối.

Sumit Sadana 26:06

Nhưng tất cả đều rất lâu. Mỗi fab wafer mới đều vậy. Ở New York, chúng tôi lập cụm 4 fab, nhà máy đầu tiên dự kiến hoạt động 2030. Đầu năm đã động thổ, mốc đổ bê tông vượt tiến độ kế hoạch.

Sumit Sadana 26:22

Khắp thế giới cũng có vô số dự án, nhưng đều phải xin đủ giấy phép, xây dựng hạ tầng tổng thể. Nhân lực kiến trúc cực kỳ thiếu—nghĩ mà xem ở Mỹ và nhiều nơi đang vừa xây data center, vừa cần nhà máy điện; data center xây khắp nơi, cần nguồn điện, cần nhà máy bán dẫn—bao gồm đầu và cuối. Nên vấn nạn thiếu lao động kỹ thuật cực kỳ nghiêm trọng, để xong hết dự án cực phức tạp này nhân lực không đủ xa xỉ.

Sumit Sadana 27:15

Vì vậy, chúng tôi đầu tư vào cộng đồng, phát triển nhân lực, đảm bảo đủ người—vừa giúp kích hoạt dự án, vừa đóng góp cho cả hệ sinh thái. Micron đầu tư vào đào tạo, trường cộng đồng, hợp tác với các thành thị—đây là công việc lâu dài của chúng tôi.

Dự kiến các cơ sở sẽ tiếp tục mở rộng theo thời gian vì các fab này mang tính cụm hóa, không thể chỉ dựng một cái. Bạn cần quy mô đủ lớn, vượt điểm uốn cost curve sớm nhất, nên phải xây liên tục—nghĩa là 10 năm, thậm chí lâu hơn nữa cũng tiếp tục mở rộng. Đây đều là các dự án lâu dài. Chúng tôi cho rằng nguồn cung mới thực chất chỉ bước đầu được giải phóng từ 2028, và đây chỉ mới là giai đoạn sớm, tốc độ tăng năng lực còn tiếp tục các năm sau mới mạnh thật. Cả ngành còn cần nhiều thời gian tìm điểm cân bằng mới, nhưng bao lâu chạm đích thì hiện chưa biết rõ.

Patrick Moorhead 28:54

Ví dụ bạn đưa ra rất rõ, thông tin đầu tư rất toàn diện. Tuy nhiên có điều nhiều người hay hiểu lầm đó là sự phức tạp của bộ nhớ. Ai cũng biết chip logic rất khó làm. Vậy hãy bàn về phức tạp của bộ nhớ—nó là một trong những công nghệ bán dẫn phức tạp nhất hiện tại.

Sumit Sadana 29:19

Chúng tôi thường nói bộ xử lý là công nghệ tiên tiến nhất, nhưng bộ nhớ cũng thế. Nó dùng máy in thạch bản EUV khổng lồ. Nhà máy khoảng 2000 bước quy trình. Từ lúc bắt đầu tới giao hàng mất gần 5 tháng. Thật khó tin, nhiều người không tưởng tượng nổi. Quy trình wafer tối thiểu 3,5-4 tháng, cộng lắp ráp – đóng gói – kiểm thử hơn tháng nữa, đôi khi cả tháng rưỡi.

Sumit Sadana 30:04

Với các sản phẩm phức tạp như HBM, độ phức tạp càng hiện rõ. Nhiều người gọi là kỳ tích, vận hành đúng đã phi thường. Nghĩ xem xếp 12 tầng DRAM, đáy là chip nối GPU. Thử thách về tản nhiệt và điện năng cực lớn—làm sao chạy băng thông đó và trao đổi dữ liệu giữa chip, làm sao tản nhiệt được? Đóng gói phức tạp chẳng kém gì fab sạch, khác hoàn toàn flip chip packaging của lĩnh vực logic. Dù nhìn khía cạnh nào, cả độ phức tạp đóng gói lẫn tiến bộ công nghệ đầu—ví dụ EUV, từng node DRAM ngày một khó scaling hơn.

Sumit Sadana 31:18

Với NAND cũng vậy, khối chồng thêm từng layer, 200 tầng, 300, 400, cấu trúc chế tạo ngày càng không tưởng. Những sản phẩm NAND dung lượng giờ đã tới 245TB SSD. Dung lượng đó nhét vào khối nhỏ như vậy thực sự là kỳ tích do đội kỹ thuật tạo dựng mỗi ngày. Phức tạp không thể tin nổi, vài năm tới vẫn phải scaling sâu hơn nữa, giúp công nghệ phát huy đại trà, lại là kỳ tích mới.

Patrick Moorhead 32:23

Đó là khối lượng thời gian, tâm sức và đổi mới công nghệ cực lớn. Độ phức tạp thật phi thường, bạn vẫn làm được dải công suất rộng như vậy càng ấn tượng. Tôi không biết trên thế giới còn bao nhiêu công ty làm như vậy nổi.

Thú vị là người ta hay bảo "tôi không bao giờ thỏa mãn", tôi nghĩ là vì ai cũng muốn nhiều hơn, muốn phép màu. Rồi mọi người lại bàn chuyện giá cả. Nhưng thực ra đó là đầu tư—Micron và các hãng bộ nhớ đầu tư là tất yếu, nếu không đổi mới sẽ chững lại. Tôi mong chờ xem Micron sắp làm được gì nhờ đầu tư này, không chỉ fab mà còn về công nghệ. Tôi tin robot có thể tạo mức tăng trưởng mười lần, có thể thành thị trường tăng trưởng lớn—điểm mà mô hình năng lực hiện tại còn chưa đoán đủ. Dĩ nhiên cần thêm bằng chứng xem nó khi nào có hiệu lực thực sự.

Cảm ơn bạn cho buổi đối thoại này. Không thể tin nổi mà mới năm ngoái nói chuyện về chủ đề này, bây giờ nhìn lại chỉ sau một năm mà thay đổi quá nhiều.