美光 CEO 桑傑·梅赫羅特拉(Sanjay Mehrotra) 最近做了一次罕見的深度訪談。不是財報電話會上的套話，也不是峰會上的圓桌寒暄——是在他家裡，聊了將近兩個小時。
桑傑在半導體行業幹了超過 45 年，從英特爾工程師做到閃迪聯合創始人，2017 年接手美光。訪談裡他講了不少行業判斷，也講了很多私人的東西——包括他 18 歲那年簽證被拒三次，他父親在大使館門口攔住領事據理力爭 20 分鐘才幫他拿到簽證的故事。
但最值得半導體從業者關注的，是他對儲存行業的幾個核心判斷。我把精華提煉出來。
一、"供給緊張會持續到 2026 年之後，而且會持續相當長一段時間"
這是桑傑給出的最明確的供需判斷，沒有之一。
他的邏輯拆成兩塊。
需求端：AI 模型越來越大，推理需求持續爆發，上下文窗口變長，KV 快取需求增加——這些全都要更多儲存。桑傑原話是"儲存是 AI 的骨幹，是支撐 AI 持續進化的關鍵基礎"。他還提了一個點：AI 從訓練走向推理、從資料中心走向邊緣端，儲存不只需要更大容量，還需要更高性能、更低功耗。
供給端：建一座新晶圓廠，從破土到出片要三到四年，之後還要爬坡。而且每代新技術帶來的每片晶圓 bit 增量正在變少——翻譯一下，以前靠工藝升級就能漲產能，現在越來越難。
他還補了一句：緊張的不只是 HBM 這類高端儲存，連 DDR4 這種生命周期較長的老產品也開始緊張了。
桑傑還提到，美光早在 2021 年就說過行業需要新建晶圓廠。那時候 HBM 在整個儲存行業佔比只有 1% 左右，但美光已經預測到未來幾代 HBM 會吃掉大量矽片產能。"只是沒有人真正預測到 AI 會以這麼快的速度爆發。"
二、"任何人都不應該低估生產儲存的難度"
這句話他說了不止一遍。
"製造這些儲存晶片，背後涉及物理、化學、材料科學，以及大量工程能力。你要設計這些晶片，要大規模生產它們，要確保可靠性、質量和可測試性，還要把它們爬坡到大規模量產。而且你必須確保一個產品中數以兆計的每一個 bit 都能正確運行。"
我特別喜歡他說的那句："在某些方面，儲存比半導體其他部分更難。"
這話從美光 CEO 嘴裡說出來，不是傲慢，是事實。過去儲存行業有幾十家公司，現在——DRAM 領域主要就三家。美國只剩美光一家。能活下來本身就是壁壘。
而現在更難了。因為今天的問題不只是製程縮放，而是怎麼提供真正能支撐 AI 的性能——從資料中心到邊緣，在各種封裝形式裡提供更高容量、更高性能。用他的話說："這很難，真的非常難。"
三、美光的 2000 億美元賭注
美光正在美國投 2000 億美元，建設從零開始的晶圓廠。弗吉尼亞馬納薩斯工廠擴建已經產出第一批晶圓，愛達荷博伊西和紐約錫拉丘茲的領先製程廠在同步推進。
桑傑說得很清楚："投資絕不是盲目做出的，必須有紀律且建立在資料之上。"先建廠房和基礎設施，裝裝置時再根據需求預測靈活調整——"所謂紀律，就是持續評估需求預測，評估技術進步能帶來多少 bit 增長，評估產品需求會怎樣變化。"
這一整套投資預計在生態系統中新增約 9 萬個工作崗位。但桑傑也坦承，"判斷有時候也會出錯。有時候可能供過於求，有時候也可能供不應求。"不過在 AI 方向上，他認為需求環境會持續存在。
四、AI 會不會只是一輪泡沫？
主持人直接問了這個問題。儲存周期波動劇烈——今天是盛宴，明天可能就是饑荒。
桑傑的回答不躲不閃："AI 仍然處在早期階段。我們認為，AI 後面還有很長的路要走。"
他的核心論據是：token 經濟學高度依賴儲存。token 使用量增長、上下文窗口變長、KV 快取需求增加、模型越來越大——AI 需要的不只是計算，還需要"記住"。
而且不只是 HBM。未來像 LP6 DRAM 這樣的高性能產品，也會是資料中心和邊緣裝置的關鍵組成。這些都是需要大量晶圓的品類——性能越高，晶片裸片面積越大，晶圓消耗也越大。
"如果你看 token 經濟學，它同樣高度依賴儲存。智能的本質是資料，而資料離不開儲存。"
桑傑說這是他從業 45 年來"整個行業最令人興奮的時刻"，而且"最好的階段還在後面"。
你可以選擇相信他，也可以選擇不相信。但有一件事是確定的：當你把 2000 億美元砸進工廠、把供給緊張看到 2026 年之後——你就不只是在給市場做預測了，你是在拿真金白銀投票。 (60秒讀半導消息)