100 миллиардов долларов: на этот раз Micron строит не больше фабрик, а сначала «лабораторию хранения данных для AI».
Micron Technology недавно объявила:
в ближайшие 10 лет вложит 10 миллиардов долларов, создаст исследовательскую лабораторию Micron, штаб-квартира — в американском штате Айдахо, в Бойсе.
Ключевые направления — четыре вещи:
хранилище следующего поколения, архитектуры «хранение + вычисления», передовая упаковка (advanced packaging), производство чипов будущего.
Почему это стоит внимания?
Потому что за последние два года самым горячим в AI были GPU.
Но когда модели становятся всё больше, возникают новые узкие места:
насколько бы ни был быстр чип, если данные не успевают поступать, не хватает объёма памяти или недостаточна пропускная способность, GPU тоже будет простаивать.
Проще говоря:
если раньше рынок боролся за то, «у кого больше вычислительной мощности», то на следующем этапе, возможно, начнётся другая гонка — за то, «кто сможет быстрее подкармливать данные вычислительным ресурсам».
Вот почему SK hynix, Samsung и Micron сейчас вкладывают большие средства в высокоскоростную память и передовую упаковку.
Более того, Micron ранее уже обещала, что инвестиции в производство и R&D в США превысят 2500 миллиардов долларов: эти 100 миллиардов — это продолжение усиления долгосрочных исследований.
Для крипторынка прямой выгоды нет — не нужно искусственно «натягивать» AI-токены.
Но для всего нарратива об AI-инфраструктуре это очень чёткий сигнал:
AI капитальные затраты ещё не закончились — просто деньги смещаются с GPU в сторону памяти, упаковки и всей цепочки данных.
#美光拟投100亿美元建研究实验室
Micron Technology недавно объявила:
в ближайшие 10 лет вложит 10 миллиардов долларов, создаст исследовательскую лабораторию Micron, штаб-квартира — в американском штате Айдахо, в Бойсе.
Ключевые направления — четыре вещи:
хранилище следующего поколения, архитектуры «хранение + вычисления», передовая упаковка (advanced packaging), производство чипов будущего.
Почему это стоит внимания?
Потому что за последние два года самым горячим в AI были GPU.
Но когда модели становятся всё больше, возникают новые узкие места:
насколько бы ни был быстр чип, если данные не успевают поступать, не хватает объёма памяти или недостаточна пропускная способность, GPU тоже будет простаивать.
Проще говоря:
если раньше рынок боролся за то, «у кого больше вычислительной мощности», то на следующем этапе, возможно, начнётся другая гонка — за то, «кто сможет быстрее подкармливать данные вычислительным ресурсам».
Вот почему SK hynix, Samsung и Micron сейчас вкладывают большие средства в высокоскоростную память и передовую упаковку.
Более того, Micron ранее уже обещала, что инвестиции в производство и R&D в США превысят 2500 миллиардов долларов: эти 100 миллиардов — это продолжение усиления долгосрочных исследований.
Для крипторынка прямой выгоды нет — не нужно искусственно «натягивать» AI-токены.
Но для всего нарратива об AI-инфраструктуре это очень чёткий сигнал:
AI капитальные затраты ещё не закончились — просто деньги смещаются с GPU в сторону памяти, упаковки и всей цепочки данных.
#美光拟投100亿美元建研究实验室