Micron CEO Interview: "Memory" is the Overlooked Bottleneck in AI, Supply Constraints May Extend Beyond 2026

原文作者：李佳

原文來源：華爾街見聞

「AI 競賽不僅是算力競賽，更是儲存競賽。」美光科技 CEO 桑傑·梅赫羅特拉給出了這樣的判斷。

在 6 月 5 日的播客節目《A Bit Personal》中，桑傑接受了一場錄製於家中的罕見深度訪談。除了慣常的行業洞察，這次帶有個人色彩的對談也讓他主動談及了成長經歷、家庭影響與職業抉擇。

AI 仍然處於極早期階段，這是桑傑最核心的判斷之一。

在他看來，隨著大模型、Agent AI 和推理應用不斷演進，AI 需要的不只是更強的算力，還需要更強的「記憶能力」。

更長的上下文視窗、更大的模型規模以及不斷增長的 Token 消耗，都在推動儲存需求持續攀升。

AI 的本質是數據，而數據離不開儲存，因此儲存將成為 AI 能力提升過程中最重要的基礎設施之一。

與此同時，供給端並未做好充分準備。桑傑指出，當前儲存行業面臨的不是短期供需錯配，而是結構性的供給約束。先進儲存產品需要消耗更多晶圓，而建設新晶圓廠往往需要三到四年時間，後續產能爬坡同樣漫長。

更重要的是，隨著技術節點推進，每片晶圓帶來的儲存容量產出增幅正在下降。他判斷，行業供給緊張狀態有望延續至 2026 年之後。

在解釋儲存技術為何長期被低估時，桑傑直言：「人們常常誤解記憶體，不知道製造記憶體有多難。」從物理學、化學到材料科學，再到大規模量產中確保數萬億位元中每一個都行為正確，其背後蘊含的技術難度極高。他認為，AI 競賽同樣也是儲存競賽，而這一點被市場長期忽略。

而從更長期的視角看，桑傑認為企業和個人成功的底層邏輯並沒有改變。無論是推動 2000 億美元投資計劃，還是帶領美光穿越儲存行業週期，他反覆強調的關鍵詞都是韌性、紀律和長期主義。投資必須建立在數據和基本面之上，領導者既要看清產業趨勢，也要深入理解技術細節。

正如他從父親身上學到的那樣，成功既需要堅持到底的韌性，也需要在關鍵時刻抓住機遇的能力。

美光科技 CEO 桑傑·梅赫羅特拉訪談核心觀點如下：

儲存是 AI 被低估的底層瓶頸，其製造難度與戰略價值遠超市場認知。AI 正從「算力競賽」延伸為「儲存競賽」。模型規模擴大、上下文視窗變長、Token 消耗激增，使得 AI 不僅依賴更強算力，更依賴更強的「記憶能力」。沒有足夠的儲存容量與頻寬，再強的算力也無法釋放。

供給端的結構性約束，決定了儲存短缺不是短期波動，而是長期狀態。先進儲存產品消耗更多晶圓，而新建晶圓廠需要三到四年，產能爬坡同樣漫長。與此同時，技術節點推進導致每片晶圓的產出增幅下降。供需錯配下，供應緊張至少延續至 2026 年以後。

人們總是低估製造記憶體的難度，但這恰恰是行業最深的護城河。從物理學、化學到材料科學，從設計到大規模量產中確保數萬億位元無一出錯，其工程複雜程度極高。儲存晶片的製造難度不亞於任何半導體領域，甚至在很多方面更難。

成功來自韌性、紀律與長期主義，而非短期的風口判斷。無論是推動 2000 億美元投資，還是穿越儲存行業的週期性波動，領導者既需看清產業趨勢，也需深入技術細節。正如父親在簽證被拒三次後仍不放棄，成功既需要堅持到底的韌性，也需要在關鍵時刻抓住機遇的能力。

儲存正在成為 AI 的骨幹

在談到儲存行業當下的歷史位置時，桑傑直言：「我進入這個行業已經超過 45 年了。這是我經歷過的、整個行業最令人興奮的時刻。」

他進一步闡釋了儲存對 AI 的戰略意義：

「沒有半導體，就沒有 AI。而儲存正是 AI 的骨幹，是支撐 AI 持續進化的關鍵基礎。」

在他看來，儲存的角色已不再只是設備裡的零部件，而是直接承載「智能」本身：「今天，儲存不只是讓設備運行，它正在支撐 AI 裡的『智能』本身，幫助人工智慧變得更聰明。」

隨著模型規模擴大、推理需求爆發、智能體 AI（Agent AI）快速興起，儲存需求的增長邏輯在桑傑看來十分清晰：「隨著模型越來越大，隨著推理需求持續增長，AI 從訓練走向推理，從數據中心走向邊緣，對儲存的需求只會越來越高——它需要更大的容量、更高的性能、更低的功耗。」

他還特別提到 token 經濟學對儲存的依賴：「當你看 token 經濟學，它同樣高度依賴儲存。隨著 token 使用量增長，上下文視窗變得更長，KV 快取需求增加，模型本身也越來越大，AI 需要的不只是計算能力，還需要『記住』的能力。」

供給緊張將持續到 2026 年之後

對於市場最關心的供需問題，桑傑給出了明確判斷：整個行業的供給緊張會持續到 2026 年之後，而且會持續相當長一段時間。

他解釋了供給端的結構性約束：「建一座晶圓廠需要很長時間。從破土動工到第一批晶圓產出，通常需要三到四年。之後還要繼續爬坡，把產量逐步提上來。」

更關鍵的是，技術難度的上升正在壓縮單位晶圓的產出效率：「每一代新技術帶來的生產效率提升，也就是每片晶圓所能帶來的 bit 增量，正在變少。」

桑傑透露，美光早在 2021 年前後就已預判到這一趨勢。

彼時，高頻寬記憶體（HBM）在整個儲存行業中的佔比還不到 1%，但他們已看到未來幾代 HBM 將消耗大量矽片，並對供給格局產生重大衝擊：「所以早在 2021 年，我們就說過，行業需要從零開始建設的新晶圓廠。只是沒有人真正預測到 AI 會以這麼快的速度爆發。」

對於市場擔心的「供給追上後重新過剩」的問題，桑傑並未直接排除，但他強調當前 AI 仍處於早期階段，需求端的長期結構性增長是其信心基礎：「從需求端看，這一切仍然處在非常非常早期的階段。我們認為，AI 後面還有很長的路要走。」

2000 億美元投資的底層邏輯：紀律

美光宣布在美國本土投資 2000 億美元建設儲存製造體系，是近年來半導體產業最引人關注的資本決策之一。對於這一決策的底層邏輯，桑傑反覆強調「紀律」二字：

「投資絕不是盲目做出的，必須有紀律且建立在數據之上。你要理解技術，理解應用，理解這些應用會走向哪裡。你還要和客戶緊密合作，理解他們未來要去哪裡，以及美光在其中扮演什麼角色。」

他進一步解釋了執行層面的紀律性：「今天，我們正在投資建設一批從零開始的新晶圓廠。第一步，是先把廠房和基礎設施建起來。等這些廠房建成之後，我們在安裝設備、形成實際產能時，仍然會保持紀律——持續評估需求預測，評估技術進步能帶來多少增長，評估產品需求會怎樣變化。」

當被問及是否曾有過自我懷疑，桑傑的回答乾脆：

「我們沒有自我懷疑。我們絕對相信儲存的機會，今天，這一點已經非常清楚。當然，在我們的業務裡，始終重要的是保持適應能力和敏捷性。」