MicronのVP兼メモリ担当GMへのQ&A

MicronのVP兼メモリ担当GMへのQ&A DRAM + HBMの機会と需要 Ian Cutress 2026年6月30日 192 共有 メモリは、あらゆる主要なコンピューティング遷移の基盤となるテクノロジーの1つであり、現在、長年以上にわたって最も注目されています。AIインフラがトレーニング、推論、大規模なクラウド展開にわたって拡大するにつれて、高性能DRAMおよびストレージの需要は、業界のアジェンダで急速に上位に押し上げられました。 それが最新のアクセラレータに電力を供給するHBMであれ、データセンターアーキテクチャで新たな役割を見出すLPDDRであれ、あるいはさらに大きなモデルとデータパイプラインをサポートする高速SSDであれ、メモリはもはや部品表のコモディティ部分ではなくなっています。 このシフトは、メモリの経済性を非常に目に見える形で変えました。業界は何十年もサイクルで考えてきましたが、そこには過剰供給と調整の馴染み深い波がありましたが、現在の環境は異なると感じられます。AIはメモリをバリュースタックの上位に押し上げ、多くの人がコモディティと見なしていたものから、次世代インフラ構築における主要な戦場の一つへと変貌させました。世界中の最大手企業は、コンピューティングだけでなく、最速かつ最も高密度なメモリサブシステムへのアクセス、そしてそれらのシステムを大規模で有用にするために必要なストレージを求めて競争しています。 このインタビューで指摘されているように、現在見ているのは、需要がどこからともなく現れたのではなく、サーバー、スマートフォン、自動車、クラウド全体での長年のユースケースの拡大が、最終的にAIによって超強化されたということです。 More Than Mooreをお読みいただきありがとうございます！この投稿は公開されているので、ご自由にご共有ください。 共有 この議論に参加してくれたのは、Micronのクラウドメモリ事業ユニットでクラウドメモリ製品のVP兼GMであるPraveen Vaidyanathan氏です。彼の担当範囲は、HBMおよびLPDDRベースのサーバーソリューションから、アクセラレーテッドコンピューティングとともにますます使用されているストレージ製品まで、最新のデータセンター設計の中心にあるメモリテクノロジーをカバーしています。この会話では、これが本当に別のメモリサイクルなのか、AI需要が加速するにつれて何が変わったのか、MicronがHBM4、カスタムメモリ、SOCAMM、LPDDR6、PCIe Gen 6 SSDをどのように考えているのか、そしてわずか四半期の間に需要が大きく変化する可能性のある市場で、数年前に容量を計画することが何を意味するのかについて話します。 以下は、インタビューの整理されたトランスクリプトです。 Ian Cutress: では、最初の質問です。これはサイクルですか？これはメモリ業界です。私たちは浮き沈みに慣れすぎました。このサイクルを何が特別にしているのですか？ Praveen Vaidyanathan: それがサイクルかどうかという点ですが、歴史を振り返れば、はい、そうです。しかし、それがサイクルかどうかは、3年後にわかるでしょう。今日、本当にわかっていますか？おそらくそうではありません。 しかし、現在のシナリオで起こっていることは、このサイクルを推進している需要ドライバーの根本的なファンダメンタルズだと思います。人々はどこにメモリを必要としているのでしょうか？1980年代、1990年代に戻って、人々がメモリをPCコンポーネントと考えていた頃を振り返ると、それがすべて始まりました。 それはKB単位でした。今では、これらの日とは全く異なる数字です。そこから始まりましたが、その後、あらゆるアプリケーションに進みました。コンシューマーについて話しましたが、スマートフォンの登場がコンシューマーのあり方を変えました。それは別の出口を提供し、その後自動車に進みました。今日の自動車アプリケーションはメモリを必要とし、その後サーバーが登場しました。 したがって、ユーザー空間全体にわたるメモリの存在は非常に広がり、これが長年かけて構築されてきたのだと思います。そして今、スーパーサイクルとは、これまでに蓄積されてきた歴史であり、そこにAIが登場し、メモリとアプリケーションの需要を急増させ、跳ね上がらせました。 したがって、今日のシステムのアーキテクチャにとって根本的なものだと考えており、この環境で働くことを楽しみにしています。 Ian Cutress: 長年にわたって構築されてきたとおっしゃいますが、最近の履歴、過去6ヶ月を見ると、2025年第4四半期に人々は突然、「待てよ、これはコモディティではなくなったのか？」と思ったのではないでしょうか。その四半期に何が変わったのですか？ Praveen Vaidyanathan: いくつかの要因が絡み合っていると考えています。 AIが登場したとき、例えば2022年頃、ChatGPTでジェネレーティブAIの兆候が見られ、人々がそれをもっと使い始めたとき、非常に加速されたコンピューティングに焦点を当てたコアAIインフラへの多大な投資がありました。 そして人々がそれに投資するにつれて、2つのことが起こったと思います。最先端モデルの継続的な成長と、トークンコストの低下により、AIアプリケーションの使用が増加しました。 Ian Cutress: Jevonのパラドックスのようなものですか？安くすればするほど、人々はそれを使うようになる、と。 Praveen Vaidyanathan: その通りです。 それが起こっていると思います。そして、これを予測できたでしょうか？モデルが3ヶ月サイクルのペースで進化しているときに、それを予測することはできません。 そのため、需要の急増につながりました。 アクセラレータコンピューティングに加えて、人々が十分に投資してこなかった周辺コンピューティングも多くあります。そして突然、その投資が必要になりました。 したがって、これら2つが同時に発生したと言えます。 しかし、この業界では、物事が突然起こることについて、なぜ驚くべきなのかわかりません。それは何回起こりましたか？そして、私たちは皆、後になって「もちろん、それは明白だった」と言います。 Ian Cutress: だからこそ、Micronや競合他社のような企業は、世代ごとに新しいテクノロジーに投資しているのです。 私たちは、最新世代のプロセスノード向けのツールがどこで販売されているかを追跡しており、今日の話題はHBM3からHBM4への移行であり、HBM4に関するさまざまな制約が見られます。 Micronではどのように見ているか説明してもらえますか？ Praveen Vaidyanathan: 私たちは実際にGTCで、HBM4の量産を開始したと発表しました。 昨年HBM3Eの量産を開始し、現在はHBM4です。 HBM4は2つのことを行います。 1つは、GPUに接続されたメモリの帯域幅を向上させることができます。 2つ目は、電力効率のカーブを継続的に改善することです。なぜなら、より多くの帯域幅、より多くのパフォーマンスを望むが、電力エンベロープによって制限されるからです。 それはそれを実行しますが、HBMの各世代は製造上の複雑さも増しています。 生産にはより長いサイクルタイムがかかります。 したがって、製品サイクルと製品機能だけでなく、製造においても革新する必要があります。 この製品が登場するとすぐに、誰もがそれを欲しがり、市場に投入しようとします。 したがって、製造サイクルタイムと製造効率の革新も、私たちが継続的に取り組む必要があることです。 Ian Cutress: 常に私を驚かせることの1つは、HBMとJEDEC標準が少しずれているように見えることです。つまり、JEDECは少し遅く、HBMの需要は少し速いということです。 それが、Nvidiaのような大口のパートナーがJEDECよりも高速なものを要求する状況につながっているのです。 では、そのような大口顧客のためにその製品ラインを提供するために、どのような追加作業が必要になりますか？ Praveen Vaidyanathan: それは彼らだけでなく、他のいくつかの顧客にも当てはまると思います。 私が理解する必要があるのは、常に「顧客は何を望んでいるのか？」から始まるということです。 そのため、彼らが何を望んでいるのかを事前に把握するために、彼らと話し合います。 しかし、私たちは少し先を見越して、業界が必要とするものを考える必要もあります。 帯域幅がHBMの主要な機能である場合、それはあなたが少し先を読んで、何かを準備しておくべきことです。 JEDECは興味深いものです。それはあなたが何ができるかを制限しません。 それは単に共通のプラットフォームを提供するだけです。 それはそれをコモディティ化しますが、あなたはまだ革新することができます。 例えば、HBM4はすべてのJEDEC要件を満たしていますが、より高速です。 なぜなら、私たちは皆、「より速く設計しよう」と言ったからです。 私たちの顧客は「そこに行きたい」と言ったので、私たちはそこに行きました。 したがって、私たちは両方の環境でどのように運用するかを考えています。なぜなら、率直に言って、標準化があることは採用を助けるからです。 誰もがそれを取り入れて使用できるので、それは役立ちます。 しかし、コモディティの部分も...