鎧俠指引不及預期！存儲板塊走向如何？
美光科技 技術網絡研討會
主要收穫（AI生成）
業務亮點
- 美光科技已實現 HBM4 的大規模量產，正轉向 HBM4E，並開發用於直接集成到處理單元上的垂直 HBM（Vertical HBM）。
- DRAM 製程縮放持續推進至 1-gamma 節點；1-delta 節點將於 2027 年下半年開始爬坡，位密度提升幅度達 20% 中段。在向 3D 架構轉型之前，平面縮放將延伸至 1-zeta 節點。
- 第 11 代 NAND 的位密度較第 9 代翻倍，目標 I/O 速度提升 1.5 倍，並採用晶圓對晶圓（wafer-to-wafer）鍵合技術，將於 2027 年下半年開始爬坡。
- LPDDR6 的能效比 LPDDR5 提高 35%。DDR6 的帶寬是 DDR5 的兩倍。業界首款 512GB DDR5 RDIMM 已開始送樣。
財務指引
- 1-delta DRAM製程節點與第11代NAND均計劃於2027年下半年實現量產爬坡。
- 管理層預計，在未來至少兩年內，內存供應仍將供不應求，且短期內難以實現供需平衡。
機會
- 研發垂直HBM、3D DRAM以及面向人工智能的NAND等顛覆性技術，以滿足人工智能工作負載在帶寬與功耗方面的特定需求。
- 在整個開發流程中部署人工智能工具，可顯著加快執行速度，使SSD控制器的硅片到流片週期縮短至原來的二分之一，同時將整機產品開發週期縮短60%。
- 與Meta等超大規模雲服務商以及Weka等初創企業深化聯合創新夥伴關係，有助於使產品路線圖與客戶的系統架構保持一致。
- 抓住從訓練向推理以及智能體化人工智能轉型的機遇，推動單系統內存容量提升，拓展邊緣應用場景。
完整記錄稿（AI生成）
接線員
在今天的預先準備的發言結束後，我們將進入問答環節。如您有提問，請按*1示意。如需撤回您的問題，請再次按*1。現在，我將會議交由公司副總裁、投資者關係與財務部負責人薩蒂亞·庫馬爾先生主持。薩蒂亞，請您開始。
薩蒂亞·庫馬爾
感謝克里斯汀，歡迎參加美光科技關於人工智能時代及未來的技術與產品領導力線上研討會。今天與我一同出席的，是公司總裁兼首席技術與產品官斯科特·德博爾博士。人工智能正深刻重塑內存與存儲領域的需求格局，我們非常高興邀請到斯科特先生，與各位投資者深入探討公司的技術佈局、產品路線圖以及創新戰略。
在開始之前，我想提醒各位，今天的討論包含前瞻性陳述，涉及我們的技術與產品路線圖以及對業務機會的投資。這些陳述受制於諸多風險與不確定性，可能導致實際結果與預期存在重大差異。有關上述風險的詳細說明，請參閱我們向美國證券交易委員會提交的相關文件。話不多說，現在把時間交給斯科特。
斯科特·德博爾
好的，謝謝薩蒂亞，也祝大家早上好。感謝各位今天蒞臨，共同見證我們行業的一個關鍵時刻——人工智能正以驚人的速度重塑計算格局。今天，我將與大家分享美光如何擘畫這一未來，並以規模化的方式將其變爲現實。下一階段的人工智能發展，必將由存儲與計算的協同演進所驅動；而美光憑藉在帶寬容量、能效、可靠性等方面的獨特優勢，處於行業領先地位，並將持續聚焦於助力客戶在未來高效部署其極爲複雜的系統。
今天，我將圍繞幾個要點展開討論，幫助大家更好地了解美光所處的發展態勢。毫無疑問，我們正站在一個前所未有的歷史節點上，尤其是在存儲與內存領域，機遇尤爲顯著。在人工智能轉型的這一初始階段，美光的表現堪稱卓越、成果斐然。美光的技術領先地位可謂根基穩固。今天，我將重點闡述這一堅實基礎，以及它在未來如何持續演進。可以毫不誇張地說，我們當前獨具競爭力的行業領先產品，以及面向未來的研發佈局，無不建立在強大的技術領導力之上。而這也將成爲美光未來發展的核心戰略方向。
除了我們在產品中所應用的各項技術之外，人工智能還顯著提升了團隊的創新與執行能力，這也是美光的重點發展方向。我認爲，在整個研發路線圖上，從基礎物理研究、芯片設計，到最終在製造環節降低工藝波動，並通過智能製造全面賦能我們的生態系統，我們正以遠超以往的速度實現規模化量產，這使我們在人工智能相關產品與技術能力的落地方面處於行業領先地位。此外，今天我們也談到了面向更長遠發展的研發投入——這些投入旨在切實提升美光未來的競爭力。我們正在大力投入，並從多個維度徹底革新對長期研發投資的審視與佈局。下面，我將向大家簡要介紹我們在這一領域的一些具體舉措。
我此前已多次強調，協同創新確實是至關重要的一環，而且與過去相比，如今的協同創新已大不相同。美光與供應商和客戶等合作伙伴開展的協同創新，正是我們交付這些行業領先解決方案、並助力美光以最優的存儲與內存產品支撐客戶下一代應用的核心所在。所有這一切都使美光有望在未來十年持續鞏固並拓展我們的技術和產品領導地位。我認爲，我們正處於一個獨一無二的有利位置——擁有有史以來最爲強勁的發展機遇，以及我職業生涯中所見過的、在技術和先進產品領域最爲長遠且全面的技術路線圖，可謂恰逢其時、獨樹一幟。
首先，我們先簡要回顧一下當前所處的背景情況。過去一段時間，我們重點佈局並支撐美光取得成功的產品，主要以訓練場景爲核心；而在本輪推理浪潮的初期階段，人工智能應用對內存的需求正持續攀升，而這一需求增長仍在不斷湧現。目前，人工智能系統的普及與演進仍處於早期階段。每一次技術迭代都將深刻改變內存產品的應用場景與市場需求——不僅體現在容量規模上，更體現在性能水平以及我們在內存與存儲領域所打造的產品類型上。這是一個極爲有趣且獨特的時期，美光憑藉自身的技術優勢與市場地位，有望在未來的競爭中進一步鞏固並提升公司的核心競爭力。
縱觀支撐這輪人工智能變革的各類技術架構，美光的產品組合可謂全面覆蓋。我們通過不同產品形態與創新，持續滿足客戶的需求，並將產品線從當前的超高性能HBM內存，逐步延伸至定製化解決方案，以及我今天重點介紹的面向未來垂直應用的HBM方案，以在最高性能層級上充分支持客戶的業務需求。此外，過去兩年間，我們愈發深刻地認識到高容量DDR模塊的重要性，以及低功耗DRAM在數據中心所展現出的卓越性能；這一趨勢將在未來數年內持續演進並不斷擴展。正如我今天所闡述的，我們的核心目標在於確保新一代DDR與低功耗DRAM模塊能夠真正針對人工智能領域的未來發展需求實現全面優化。
在數據中心固態硬盤領域，我們取得了顯著進展。過去兩年裏，業務與技術團隊均交出了亮眼的成績，這一點也在我們的業績電話會議以及多項面向公衆的披露中得到充分體現。今天，我將重點介紹我們在推動AI級NAND方面的下一步規劃——即更高性能、更多品類的高性能NAND產品，以助力客戶充分釋放其價值，持續提升終端系統的整體性能。此外，隨着我們不斷髮揮技術領先優勢，並依託先進製程節點的成本結構，高容量固態硬盤仍是我們的重要發力方向，也是數據中心客戶最爲關注的核心議題之一。
然而，存儲並不只是關乎數據中心和相關技術；將人工智能融入更多應用場景同樣至關重要。在這張幻燈片中提到的幾個領域——自動駕駛、機器人技術，以及個人電腦與移動設備——都在與人工智能深度融合，並由此對存儲技術提出了各不相同的獨特需求。因此，那些在數據中心表現出色的人工智能技術，未必能針對這些邊緣應用實現最佳優化，甚至根本無法滿足其要求。我們正着力開發面向各類邊緣場景的新型產品，並與客戶攜手，致力於爲這些非數據中心領域的不同應用場景打造最適配的存儲解決方案。
因此，回顧第一波發展，我們取得了巨大成功，並依託核心技術優勢，推出了多項行業首創與業界領先的產品。這些成果覆蓋了我在上一張幻燈片中提到的整個產品組合，以獨特的方式推動LPDDR技術的應用，在基於LPDDR的產品領域佔據了行業首發與獨家供應的地位。採用LPDDR的SOCAMM模塊以及搭載LPDDR的SOCAMM2模塊相繼問世，成爲該業務板塊的重要增長引擎。在SOCAMM2領域，我們始終處於行業領先地位，並實現了市場上最高的存儲密度。 在數據中心SSD方面，我們充分發揮技術領先優勢，通過與客戶建立長期戰略合作，並依託內部SSD團隊的協同創新，率先實現了PCIe Gen6標準，並順利投入量產。與四、五年前相比，美光在數據中心SSD領域的地位已今非昔比，我們對此尤爲重視。今天，我將進一步闡述我們將如何沿着這條路徑持續前行。
本幻燈片重點展示了多項具有關鍵意義的行業首創，其中當然也包括HBM4技術。正如我們所提到的，目前HBM4已進入大批量量產階段，產品導入進展十分順利，且達到了世界級水準。接下來，我還將就HBM4E在後續路線圖中作進一步說明。此外，本幻燈片所呈現的另一項最新成果是我們的高密度RDIMM。我們近期已成功出樣一款512GB DDR5 RDIMM，這是全球首款此類模塊，兼具卓越性能，並針對高密度模組優化與客戶應用進行了精準定位。回顧過去數年，我們曾一度未能處於行業領先地位；但近年來我們持續加大投入，確保該產品組合的每一個環節都經過精心佈局，以充分把握並滿足客戶的各類需求與機遇。
毫無疑問，當我們展望人工智能浪潮滾滾而來時，推理計算對存儲技術提出了更高要求，而存儲技術正是人工智能運行的基礎。在此，不妨逐一梳理各個環節：從信息如何在DRAM中被暫存、從SSD等存儲介質讀取用於承載背景知識的提示數據，到大語言模型進行推理；再到利用低功耗DRAM優化能效、以充足容量推動模型理解問題並給出答案；隨後通過KV緩存完成一系列計算，並藉助HBM引擎與GPU之間高效的數據交互最終得出結論——這一過程以逐個生成token的方式展開，而這些token均駐留在內存之中。可以說，內存是這套系統實現極致性能的基石，其性能優劣直接決定了整個系統的表現。
因此，如今在人工智能浪潮面前，存儲的地位從未像今天這般舉足輕重。隨着模型規模與算力的持續提升，這一機遇還在不斷放大。那麼，當我們審視存儲如何驅動並持續擴容、以應對接踵而至的人工智能發展機遇時，就必須從根本上持續推進存儲技術的演進與升級。今天，我想談談我們對自身能力的信心——有信心繼續引領存儲技術，從容應對這一挑戰。 毫無疑問，美光在存儲技術的規模化演進方面有着輝煌的歷史；在下一張幻燈片中，我將簡要介紹我們在相關領域所保持的長期技術領先地位。不過，這張圖也多少帶點「自賣自誇」的意味：畢竟，我是在1995年加入美光的。因此，我把時間軸設定爲1995年至今，展示了自那時起DRAM技術歷經22代製程演進，直至我們當前的1γ製程節點——這已是當今業界出貨量領先的高端製程節點。我們將以此爲基礎，在未來一年內全力推進下一代人工智能產品的量產與部署，而這也將成爲我們未來的核心業務重心。 需要說明的是，從圖中可以看出，自1995年以來，DRAM晶圓上的位密度已提升了約400倍。
當我們審視這款1‑gamma製程節點——作爲美光在DRAM領域的主力工藝——它如今憑藉一套獨特而令人信服的解釋，清晰地展現了其在該節點上如何將超過1500個電容器緊密排列於一根人類頭髮的寬度之內。正如我們在多個場合所強調的，這種領導地位已在過去數代製程中得以持續鞏固：DRAM領域連續保持了四代領先；HBM產品線則在功耗管理方面實現了三代領先；而在NAND領域，我們更是從G7到G9連續實現了三代技術領先的突破。今天，我將重點探討這些製程之後的發展方向，但這一系列成就的背後，離不開美光各業務板塊的多重聚焦，以及我們卓越的技術與創新團隊在多條技術賽道上的持續引領，並在過去多年間以近乎完美的執行力，爲美光奠定了這份行業領先地位。對此，我們絕不敢有絲毫懈怠。我們將一如既往地致力於確保這一優異表現得以延續，並充分依託這支全球頂尖的團隊，持續推動美光在DRAM、HBM和NAND三大存儲技術領域保持並進一步強化我們的全球領先地位。
最後，我再用這張幻燈片。此前我曾用它來展示過幾次外部事件，但我特別欣賞它所呈現的——與其它領域相比，存儲技術的創新速度究竟如何。設想一下：如果汽車行業的創新步伐能夠追上DRAM行業的節奏，那麼一輛1995年出產、擁有270馬力、售價約6萬美元、每加侖僅能行駛23英里的保時捷，如今將擁有約270萬馬力，售價僅爲5美元，且每加侖可行駛2.3萬英里——當然，這前提是汽車行業真的能像DRAM行業那樣飛速發展。由此可見，在存儲技術這一領域的演進節奏中，變革之迅猛可謂獨一無二。
在轉向技術路線圖之前，還有一點非常值得關注：那就是HBM4的性能之卓越毋庸置疑。這有助於我們更清晰地理解這款器件的強大與複雜——單個HBM4堆棧即可提供每秒2.8TB的帶寬。再來看當前全球互聯網的總帶寬：以谷歌在全球的數據中心爲例，其互聯網總帶寬約爲每秒282TB。也就是說，大約100個HBM4堆棧就能達到全球互聯網的總帶寬水平。當然，衆所周知，內存如今已成爲業界關注的焦點；正如我們所討論的，內存正處於人工智能的核心位置，並且在現階段已然成爲制約系統最終性能與能力的決定性瓶頸。對此，我們高度重視：隨着內存日益成爲AI發展的「瓶頸」，我們致力於確保內存技術與架構持續演進。這兩方面缺一不可。接下來，我將介紹我們的技術路線圖，闡明內存如何從根本上塑造AI的算力、性能以及單位成本。我們的核心目標是與客戶緊密協作，爲實現這一願景提供最優的產品解決方案。
那麼，從目前來看，進入美光的技術佈局，實際上仍是一個以成本爲門檻的階段。技術領先是我們打造差異化、行業領先產品的根本保障。過去兩三年裏，這一戰略始終是我們的核心所在，未來也將繼續作爲支撐下一代產品的關鍵性技術基石。接下來，我將具體闡述我們在覈心技術領域的佈局方向。首先，就存儲技術以及DRAM技術的演進趨勢作一總體說明：平面式DRAM在過去數十年間持續實現製程微縮，而美光一直處於有利地位。正如之前所言，其本質在於不斷縮小DRAM的XY維度；當然，如今這一過程已高度垂直化，因此也涉及3D架構，不過我們目前尚未將其稱爲「3D DRAM」。歸根結底，這仍是通過不斷縮小芯片與存儲單元尺寸來實現的技術演進。當前，DRAM技術已逼近原子尺度的極限。儘管我們對後續若干個平面製程節點充滿信心，但我們更注重從成本與性能的雙重角度出發，確保在最佳時機推出3D DRAM。因此，正如今天稍後將詳細闡述的，我們的目標是切實做好3D DRAM的儲備，並在市場條件最爲適宜的時點予以部署。
在NAND方面，我想大家都很熟悉：平面型NAND大約在2015年中左右就已達到尺寸縮放的極限。美光將其工藝節點推進至約16納米的平面製程，隨後便難以繼續沿用該技術，成功轉向了3D NAND——這一轉變的核心在於通過在多個節點上不斷增加存儲層數來實現規模效應。當前業界以及美光的發展方向，既通過疊加更多存儲層來提升密度，也通過縮小單元尺寸來進一步優化性能。這種技術複雜度將在未來數個製程節點中持續帶來成本結構與性能方面的優勢。此外，我們也在關注未來的替代方案，相關內容將在後續的幾張幻燈片中作更詳細的說明。總而言之，我對DRAM和NAND的製程演進路徑都充滿信心；從可預見性的角度來看，對於未來幾年內DRAM與NAND的製程演進，我們的信心甚至達到了近年來的較高水平。
在DRAM技術路線圖方面，我們佈局了多個節點，下面我將逐一介紹當前所處的階段。正如我之前提到的，1‑gamma製程節點目前已實現大規模量產，併成爲未來12個月內推出的所有重點產品的基礎，我們對這一行業領先的製程節點充滿信心。該節點也是我們最早引入EUV技術的製程，且部署十分成功。我們的製造團隊在該節點的產能爬坡及後續應用方面表現卓越，並已將其能力延伸至1‑delta製程節點，這一點我將在下一張幻燈片中進一步展開說明。這一節點正是我們在博伊西工廠的重點佈局方向，除博伊西外，其他生產基地也將同步推進。目前，該技術正快速演進，我們計劃於明年下半年實現規模量產。在此之後，我們還持續推進多個製程節點的研發：其中，1‑epsilon節點通過採用晶圓鍵合技術，進一步強化大容量增長與先進工藝能力，爲人工智能領域提供真正獨特的解決方案，相關工作已全面展開。此外，我們還在積極開展1‑zeta節點、1‑zeta埃米級節點以及Ada埃米級節點的早期研發工作，同時引入高數值孔徑EUV光刻、新型材料以及其他多項創新技術，以確保這一平面化技術路線圖在未來數年內持續穩步推進。因此，我們對這一階段的DRAM技術路線圖充滿信心，且信心十足。
作爲參考，過去二十年來，我們確實對4F² DRAM進行了深入研究與評估。4F² DRAM由美光公司率先提出。在這一技術路徑上，我們始終將其作爲備選方案之一，並在過去二十年間對其可行性、複雜度及成本等因素進行了全面評估，但最終因綜合成本與技術難度的持續攀升而未予推進。不過，相關研發工作並未停滯，我們先後開發並對比了多款原型產品。目前，有兩個關鍵因素制約着美光的決策，使其暫未選擇該路線：其一，隨着工藝節點的演進，4F²技術在某一特定節點之後已難以爲繼，繼續推進並無實質收益；其二，關於影響DRAM單位晶圓位密度的核心要素，存在一定的概念誤區。需要明確的是，決定DRAM位密度的關鍵在於電容的間距及其尺寸規格，而非採用6F²、4F²還是8F²等具體制程節點。所有設計優化均圍繞電容間距展開；在此基礎上，再根據既定的電容尺寸靈活調整6F²或4F²的實現方案。因此，歸根結底，我們需要針對特定的電容間距，在工藝複雜度、工藝裕度與成本之間尋求最佳平衡，而這正是DRAM技術架構的基石所在。
談到3D DRAM，正如我之前所提到的，它已納入我們的技術路線圖，並在圖中予以呈現，位於1‑zeta與1‑ada之間。但實際上，這是一條並行推進的技術路徑，我們將以兼顧成本、複雜度與器件性能的最佳方式加以實施。其具體落地時間將取決於美光從技術和產品角度作出的業務決策，確保在最優時機實現量產，一如我們以往歷次重大技術迭代的節奏。 好了，再簡單介紹一下我們的1‑delta製程節點。目前，這一節點的重點佈局在博伊西工廠。作爲業界連續第五代領先製程，我們預計該節點將於2027年下半年開始規模量產。在此先略作幾點說明：該節點將在2020年代中期帶來數個百分點的位密度提升，在優化成本的同時滿足所需的存儲密度需求；其性能也將針對HBM5、垂直式HBM以及垂直式EAM等產品進行專項優化，關於這些產品的詳細情況，我將在後續的演示文稿中進一步闡述。 總體而言，這一製程專爲人工智能應用量身打造，旨在提供足以支撐我們既往成功、並將在未來持續引領市場的高性能與高帶寬。因此，1‑delta無疑將成爲一個極具價值的製程節點。中間那張圖片展示的是該1‑delta製程節點上的存儲單元結構。我們對這一節點在未來一年內的逐步投產充滿期待。
除了關注製程節點本身之外，我們還着眼於DRAM與CMOS的工藝路線圖；過去數年來，正是依託這一路線圖，我們得以打造差異化產品。因此，在探討DRAM與CMOS時，並非單一的某一製程節點對應一種CMOS架構。以1-beta節點爲例，在該節點下，我們會針對不同應用場景推出多種CMOS方案，並將其應用於相應的產品中：或針對低功耗（LP）性能進行優化，或針對高帶寬存儲器（HBM）性能加以調優，從而確保各項指標均能滿足客戶的需求。過去七年間，這已成爲美光公司的一項核心戰略重點——在恰當的時機部署最適宜的技術。目前，我們已積累了多款成熟的技術方案；據2020年至2030年的預測，這些技術將在相同漏電流水平下，使驅動性能提升約10倍，進而支撐我們所需的各類性能需求。由此，美光在多個製程節點上持續保持功耗與性能的領先優勢，並通過不斷演進的工藝路線圖，將這一優勢延續至未來。隨着平面型高介電常數（high‑K）以及三維CMOS等技術的迭代升級，相關解決方案也將日益複雜，以更好地滿足各類應用需求。
當我們審視基於這項技術的DRAM時，今天我想重點介紹的下一代三大產品分別是面向數據中心與移動終端的LP6。我們的設計團隊在這一領域投入巨大，成功打造出業界領先的高性能產品：與LP5相比，功耗降低35%，部分密度下甚至超過35%。因此，LP6將成爲我們的重要發力方向，不僅在移動領域佔據關鍵地位，也在數據中心市場日益重要。 在DDR6方面，美光已確立了DDR6技術落地的領軍地位，並與多家核心客戶緊密合作，推出帶寬較DDR5提升一倍的產品，可廣泛應用於數據中心的服務器及各類服務器應用場景。由此可見，我們正全力推進LP6與DDR6的迭代升級。與此同時，我此前提到的512GB RDIMM已正式發佈；而下一代產品將進一步突破，推出1TB RDIMM，成爲業界容量最高的RDIMM產品。綜上所述，我們在DRAM產品組合中針對不同客戶群體，佈局了衆多差異化的產品與技術方向。
在HBM領域，我們正依託自身在HBM技術上的領先優勢，從當前的HBM4等標準型HBM產品，逐步邁向我們所探討的定製化HBM方案。無論標準還是定製，都將根據客戶需求在生態系統中並存。我們尤爲注重與客戶開展協同設計，並通過聯合優化，將存儲IP與邏輯IP集成到基底芯片中，從而爲有定製需求的客戶提供極致的系統性能。當然，我們也將在標準型HBM4E上實現高性能。對於無需定製設計的客戶，我們在持續推進標準HBM與定製HBM的同時，還將重點佈局一項對未來至關重要的產品方向——垂直式HBM。這一技術將存儲功能直接集成於處理單元之上，是未來深化客戶合作、提供極致帶寬的關鍵一環；同時，在許多XPU應用場景中，它仍可沿用傳統的HBM架構作爲邊緣補充。爲支撐這一戰略落地，我們已推出多項先進封裝創新技術，以全面滿足HBM及垂直式HBM的性能要求，而這正是我們與客戶共同打造的必要解決方案。
互連密度實際上是需求的驅動力，也是諸多技術要求的核心。歸根結底，混合鍵合技術是美光的重點發展方向之一。我們在這方面具備較強的技術實力。儘管這一技術仍需隨着時間不斷演進，以實現大規模量產，但最終推動混合鍵合應用的關鍵依然是互連密度。爲了滿足帶寬需求，焊盤間距必須越來越小，連接之間的間隔也日益緊湊。除了廣爲人知的熱管理優勢之外，混合鍵合正是解決這一技術難題的方案。沒有混合鍵合，就無法打造具備特定帶寬水平的產品。因此，混合鍵合是美光的戰略重點，我們也立志在這一領域保持領先地位。 堆疊技術依然至關重要，未來將逐步向更高層數的堆疊演進，因爲存儲容量的提升對於降低單位成本、實現系統整體優化具有決定性作用。幻燈片中間的這張圖展示了16層高HBM堆棧：左側採用微凸點工藝，右側則採用混合鍵合工藝。這兩種不同的實現方案均適用於16層高產品；而在本例中，混合鍵合不僅有助於提升帶寬，還能改善散熱性能。由此可見，堆疊技術仍是美光的核心關鍵技術，且目前處於有利地位。隨着3D垂直HBM集成產品的逐步導入與應用，對更緊密的互連和更高效的熱管理提出更高要求，這一技術的重要性將進一步凸顯。
隨着我們轉向垂直堆疊的HBM產品，熱管理的重要性愈發凸顯；這類產品必須圍繞熱結構進行優化，既要兼顧基底芯片的散熱，也要考慮來自基底芯片以及其所搭載的XPU的熱量傳遞路徑。如此複雜的系統設計，要求與客戶開展高度協同的集成開發，並在設計階段充分考量熱特性。這是一項關鍵要素。以美光爲例，我們在當前的設計中已率先引入了一項創新——熱擴散器：它被安置於HBM堆棧的頂部，覆蓋HBM基底芯片上溫度最高的區域，從而有效充當一條「散熱煙囪」，將熱量自基底向上導出，穿過整個HBM堆棧。這一創新不僅爲HBM基底芯片的熱管理提供了有力支撐，也是實現整體熱設計佈局的關鍵推動力。展望未來，提升能效已成爲當務之急，這也催生了多種多樣的產品形態。在此我僅簡要提及其中兩項重要方向：我之前提到的自由式垂直HBM，以及面向邊緣推理的垂直HBM，它們在結構設計、封裝要求、熱管理需求等方面均具有共性，並且都需要與客戶開展深度協同設計。
縱觀這些產品問世的時間線，一個值得關注的現象是：從左至右，其工藝製程的複雜度與晶圓需求量呈持續上升趨勢。隨着各類產品的陸續推出，構建HBM、垂直HBM以及垂直EIM所需的晶圓數量與構建標準DRAM位數之間的比值不斷被推高，從而在整條技術路線圖上持續施加壓力。 在比較用於邊緣推理的垂直EIM存儲與垂直HBM的不同封裝要求時，儘管兩者在封裝能力方面看似相近，但其產品優化方向卻各有側重：垂直EIM對帶寬的需求較低，卻對功耗更爲敏感。因此，它在設計上更注重以高效的帶寬性能支撐邊緣應用，同時兼顧功耗優化；而垂直HBM則與其他類型的HBM並行演進，帶來顯著的帶寬優勢。由此可見，垂直HBM的技術定位高度聚焦於帶寬，並且其容量會隨時間逐步提升，但其核心價值仍在於提供卓越的帶寬性能。
接下來我將轉向NAND領域。在第九代NAND方面，我們一直佔據着非常強勢的地位，而這種領先地位將在第十一世代得到進一步延續。這是一次重大的技術躍遷：我們對這款存儲器進行了全面優化，並且特意回過頭來確保其能夠充分滿足未來人工智能產品的性能需求，這也是它從第九代升級到第十一世代的重要原因。與以往的NAND相比，這一製程節點實現了多項顯著提升：一方面，位密度較第九代翻了一番；另一方面，I/O速度目標提升至1.5倍，並且我們着力降低數據傳輸功耗，使其相較於第九代進一步下降。因此，G11技術堪稱全球最先進的存儲技術，預計將於明年下半年開始量產。此外，該技術基於晶圓對晶圓鍵合工藝——正如我此前所介紹的，我們會在成本效益最佳、且能爲當時的產品規格提供關鍵能力的時機引入這一工藝，而當前正是部署該技術的恰當時機。屆時，我們的堆疊層數將超過400層，具體細節我們將在明年臨近產品發佈時進一步披露。不過，正如剛才所說，G11技術將於2027年下半年逐步放量。而在G11之後，我們還制定了清晰有力的技術路線圖——今天暫不展開詳述——重點聚焦於新型材料、單元架構的高密度化，以及持續推進XYZ維度的製程微縮。總之，隨着第十一世代NAND技術的全面推出，我們將迎來一次重大的代際飛躍，也十分期待它如何爲我們在人工智能領域的後續產品佈局提供堅實支撐。
展望未來，我們重點關注兩大領域。美光的核心戰略是確保能夠滿足客戶在各類高性能NAND產品方面的多樣化需求。具體而言，主要有兩個方向：其一，面向高IOPS的人工智能級NAND，採用基於SLC的架構設計，並以小塊化方式實現，用於打造超高速存儲產品。這一技術路線契合當前多項新興應用場景，也是美光在未來兩到三年內重點推進的主攻方向。 另一方面，圍繞高帶寬的人工智能級NAND，主要服務於其他新興應用場景。這類產品成本較高，需與客戶深度合作，確保在性能指標和成本控制上均達到預期，從而充分釋放其價值主張。同時，我們也在積極探索將TSB堆疊式NAND與邏輯型I/O相結合，使其更貼近加速器本身——而非沿用傳統的GPU邊緣佈局，因爲我們認爲後者缺乏優勢；而是通過更靠近計算單元的部署方式，充分發揮高性能NAND的潛能，進一步驗證該技術路徑的可行性。 此外，從細分市場視角來看，不同應用領域對上述兩種架構方案的需求各有側重。正如前所述，從數據中心到汽車電子，各領域的成本敏感度不盡相同，且與客戶的交互模式也存在差異。因此，我們需要綜合考量，因地制宜地選擇最適合的解決方案，以更好地滿足客戶需求。
接下來，我們再談幾個最後的議題。首先是人工智能，以及如何加速AI在美光的全面應用，以推動創新與落地，併爲我們的團隊成員配備充分的工具，確保未來持續交付行業領先的產品。這裏舉兩個案例，以便讓大家更直觀地了解我們目前的進展： 其一，是數據中心控制器的設計。目前這一項目正按計劃穩步推進，已實現從芯片設計到流片的全流程效率提升，速度較以往提升了兩倍。也就是說，相較於上一代SSD控制器，新一代控制器藉助多種AI工具，將開發週期縮短了50%。 其二，同樣經過驗證，我們正在打造一款全新的數據中心級SSD產品，其開發週期比上一代縮短了60%，進度也快了約兩倍。在此過程中，我們充分運用AI驅動的固件根因分析技術，讓相關工具能夠高效完成產品可行性評估的核心環節，並圍繞優化路徑進一步提升產品性能。 除了上述兩個案例，我們還高度重視從基礎物理到智能製造等領域的技術創新，這些舉措正深刻影響着美光每一位工程技術人員，助力他們取得更大成功。 此外，今天我還想重點介紹兩項內容：一是關於研發投資，旨在持續提升我們的未來競爭力；二是關於我們如何與客戶開展聯合創新的相關情況。
首先，在長期研發投資方面，我們近期宣佈了多項重大舉措，這些舉措不僅深刻改變了我們的運營模式，也進一步拓展了我們的戰略視野，顯著加大了Micron Ventures的投入力度。此外，我們還通過媒體對外披露，Micron Ventures在資本投入上的持續加碼，旨在強化與整個生態系統的深度協作。例如，Albany Nanotech項目聚焦於先進光刻技術，特別是在奧爾巴尼地區，我們團隊正圍繞未來5至10年的發展路徑，全力推進高數值孔徑EUV技術在DRAM領域的應用。今年夏季，我們還重磅發佈了「100億美元、10年」的Micron Research Labs戰略規劃，標誌着Micron在現有產品路線圖之外，進一步拓展並深化面向未來的長期研究佈局，爲存儲與計算系統的未來發展奠定堅實基礎。同時，我們也以具體案例展示瞭如何將這些投入轉化爲客戶價值：以Weka與Micron的合作爲例，Weka是我們風險投資基金早期投資的企業，雙方已建立起緊密的合作伙伴關係，通過業務協同與定製化解決方案，助力其業務成長。從早期投資到深度業務合作，這一全鏈條的互動貫穿始終，從初創企業到與Meta等超大規模雲服務商的深度協作，均在本幻燈片中得到重點呈現。此外，針對LPDDR6，我們今天上午還發布了一份白皮書，與合作伙伴攜手，圍繞數據中心場景對LPDDR6進行優化，並充分挖掘其內置的服務器級特性與更高可靠性優勢，實現聯合調優。由此，從初創企業到超大規模雲服務商，我們持續深化與客戶的互動協作，不斷推動Micron面向人工智能領域的下一代產品創新與升級。
總體而言，從更宏觀的視角來看，在我們所有的AI聯合創新機遇中，我們始終秉持「共同構想、共同設計、共同開發、共同驗證，並最終實現規模化交付」的理念。這一機遇可謂獨一無二，與三四年前我們與客戶互動的方式已截然不同。如今，我們能夠與客戶攜手合作，從早期階段就深入理解存儲產品所能帶來的價值，以及客戶如何加以充分利用；進而將這些洞察融入到聯合設計之中，與客戶並肩攻克技術難題，直至完成最終的客戶聯合驗證，並最終推動產品量產、實現規模化的全面落地。 好了，今天的重點介紹相信讓大家對美光的戰略定位有了更爲清晰的認識。我們認爲，無論是在技術實力還是產品領導力方面，美光都正處於有史以來最爲強勁的發展階段；與客戶的合作關係也達到了前所未有的緊密程度；同時，我們在整個產業生態中的連接紐帶正不斷延伸。我們將繼續以這一獨特而令人自豪的定位爲基礎，進一步拓展布局，矢志在日益複雜、充滿挑戰的時代背景下，聚焦未來執行力，充分藉助人工智能的力量，加速創新與落地，持續提升發展節奏。 好了，我就先說到這裏，接下來進入問答環節。
接線員
現在我們進入問答環節。請每位發言者僅提一個問題。如需提問，請按*1示意，您的問題將被記錄；再次按*1即可取消示意。如有後續問題，請重新舉手以重新排隊。爲確保最佳音質，提問時請務必拿起話筒。若您本地處於靜音狀態，請記得解除靜音。請稍候，我們將整理問答名單。第一位提問來自美國銀行的Vivek Arya先生。Vivek，您的線路現已開通。
Vivek Arya
感謝您解答我的問題，也感謝Scott帶來的這場內容非常豐富的網絡研討會。我的問題是：您認爲終端客戶如何應對這樣一個現實——內存正日益成爲物料清單中佔比越來越大的部分，甚至可能達到一半或更高？目前業界也在討論諸如堆疊技術以及讓內存更加貼近特定工作負載等方案。因此，我想請教您：您是否看到DRAM的配置正朝着更貼合具體工作負載的方向演進？也就是說，在面對推理類工作負載時，DRAM的配置比重是否會低於或有別於當前用於訓練加速器的配置？這是否意味着與以往的預期相比出現了新的變化？此外，在您的客戶互動中，您觀察到他們是如何應對內存成本與用量持續攀升這一趨勢的？在推理與訓練場景下，DRAM的配置是否也會因此而有所差異？謝謝！
斯科特·德博爾
當然，感謝您的提問。我認爲，要回答這個問題，首先需要明確一點：對於特定的系統而言，隨着系統內存容量和內存帶寬的提升，其整體性能也會相應提高。當然，針對不同系統總會有相應的優化手段，但歸根結底，內存容量與內存性能的提升始終能夠帶來更優的系統表現。 因此，在與各客戶合作的過程中，我們會根據其系統設計需求，爲其量身打造合適的產品。與此同時，客戶也會基於自身的最低系統要求作出決策，並在產品上市及業務運營層面進行相應優化。不過，從本質上講，產品的性能往往與更高的內存帶寬和更大的內存容量密不可分。隨着時間推移，這一趨勢還將持續演進。 正如我們此前所言，我們一方面通過Nisha以及我們在業績及其他公開場合提及的各項投入，不斷擴充產能、提升供應；另一方面，我們也致力於通過諸如垂直堆疊式HBM、垂直堆疊式EIM等技術路徑，持續提升產品的帶寬能力，從而助力系統實現更優的性能優化。當然，從整個產品矩陣來看，邊緣推理、移動終端以及各類小型模型產品在內存配置上會各有側重。但總體而言，內存依然是AI算力與系統性能的核心要素。我們將繼續推動客戶不斷優化這一關鍵環節，因爲從本質上看，更多的內存確實意味着更出色的系統性能。
接線員
您的下一條問題來自瑞銀證券的蒂莫西·阿庫裏先生。蒂莫西，您的線路現已開通。
蒂莫西·阿庫裏
非常感謝。斯科特，您剛才提到4F²沒有可行的規模化路徑。能否請您再詳細說明一下？您怎麼會這麼清楚呢？我們聽說其他競爭對手也在推進這一技術，他們爲什麼要這麼做？另外，您爲什麼認爲目前不存在可行的規模化路徑，是出於設備成熟度方面的問題嗎？此外，您是否認爲未來會出現適合4F²的規模化應用場景？如果會，您預計會在什麼時候？謝謝。
斯科特·德博爾
是的。至於其他客戶或供應商爲何會採取某種做法，我無法置評。我只能從我們過去二十多年來對這項技術的調研角度來說明：首先，所謂4F²相比6F²確實能帶來什麼優勢，其實多少有些誇大其詞。決定DRAM性能的關鍵在於電容間距；雖然單元結構和底層晶體管可以採用多種實現方式，但它們都必須滿足電容間距的要求，而這一間距直接決定了DRAM的規格。因此，關於4F²與6F²的討論，某種程度上不過是障眼法而已。 然而，從工藝節點演進的角度看，往前回溯幾代製程，4F²的確是可以繼續沿用的——這一點毋庸置疑。只是工藝更復雜、設計更精密、成本更高，但技術上並非不可行。 從美光作爲行業領先技術公司的立場出發，當我們審視4F²在當前工藝節點基礎上的進一步擴展時，會發現：受限於物理規律，4F²的持續縮放最終將面臨難以逾越的瓶頸，屆時3D DRAM很可能會取而代之，而非繼續沿用4F²方案。
接線員
您的下一位提問者來自Creative Strategies的本·巴賈林。本，您現在可以提問了。
本·巴賈林
您好，感謝您解答我的問題。Scott，我想快速請教一下：在談及下一代計算的機架級擴展時，您如何看待內存路線圖？也就是說，大家普遍關注的計算域擴展——不再侷限於單個機架運行一個模型，而是將多個機架通過網絡互聯，形成二、三甚至四個機架的計算集群。那麼，在這種情況下，當這些計算集群被整合爲一個統一的計算域、運行更大規模的模型時，會對內存架構產生怎樣的影響呢？
斯科特·德博爾
因此，我認爲針對不同客戶，計算架構將呈現出多種多樣的形態。我們的重點在於確保推出能夠在這類場景中實現最優性能的產品。正如我們此前所言，未來幾年內，內存短缺的局面仍將持續；而且正如桑傑所指出的，在接下來的兩年裏，我們也看不到供需趨於平衡的時點。因此，無論是在各類不同的系統配置中，還是在當今數據中心的前沿架構乃至我們所打造的各類邊緣設備上，我們都將基於自身擁有的存儲技術與產品組合，爲客戶量身定製最優化的解決方案。由此看來，市場將湧現多種類型的解決方案，而這些方案無一例外都對內存有着較高需求。對於某些特定的配置，可能需要更大容量的LP系列、LP6系列或DDR6系列產品；而對於另一些場景，則可能更青睞高密度或中等密度的產品，甚至更多采用HBM技術。總之，我們將依託與客戶的緊密協作與深度對接，確保爲客戶提供其構建整機櫃所需的各類產品。
接線員
您的下一位提問者來自加拿大皇家銀行，由Srini Pajuri先生。Srini，您的電話已接通。
Srini Pajuri
謝謝。感謝斯科特的精彩演示。我的問題涉及HBM的基底芯片。貴公司曾提到未來將轉向代工廠的製程節點。我很好奇——雖然您們尚未明確公佈具體的製程節點，但看起來後續似乎確實需要更先進的製程工藝；此外，英偉達也提到可能把內存控制器集成到基底芯片中。因此想請教：究竟是什麼因素使得基底芯片在未來很可能需要採用更先進的製程？另外，隨着技術向更高維度演進，您們是否認爲基底芯片的相關設計會有所變化？還是說，無論未來如何發展，先進製程依然不可或缺？當然，這還要視具體功能需求而定——比如在基底芯片與GPU/XPU之間如何權衡。總之，希望您能談談對未來技術路線的規劃與展望。
斯科特·德博爾
當然。首先，從定製化角度來看，基底芯片的開發方案完全是由我們與客戶共同決策的，因爲我們是爲客戶量身打造定製化產品的。以您提到的例子爲例——我這裏暫不具體點名某家客戶——在基底芯片的協同設計過程中，那些希望集成到基底芯片中的特定邏輯單元，通常都會從GPU電路中卸載下來，以便更靠近存儲器。因此，最有效的策略就是選用最適合客戶的先進製程節點。一般來說，我們在一定程度上具備靈活性，能夠圍繞更先進的製程節點對存儲IP進行優化；但最終還是會基於既能滿足性能要求、又最具成本效益的製程節點來加以權衡。 展望未來，正如我們所言，無論是符合JEDEC標準的通用產品，還是定製化產品，我們都將採用晶圓代工廠的製程節點，用於基底芯片的製造。目前我們尚未明確具體採用哪些製程節點，但爲了實現相應的功能特性，兩類基底芯片均會使用先進製程。歸根結底，這主要關乎基底芯片的功耗與性能表現。 正如我們此前討論過的，去年我也曾提到過：對於HBM4而言，要實現最優的功耗與性能，並不需要特別高的製程節點；一些競爭對手確實採用了更高階的工藝，而我們的HBM4並未如此。當時我們就已明確，HBM4在功耗與性能方面同樣具備強勁優勢。然而，到了HBM4E階段，爲了進一步提升性能、速率並優化功耗，就不得不依賴更爲先進的CMOS工藝節點。 因此，當我們放眼垂直堆疊式HBM時，其基底芯片仍將具備直接對接GPU的功能，並提供相應的支持。也就是說，在垂直HBM的基底芯片層面，依然會沿用先進製程節點；同時，該基底芯片的功能也將持續增強，可充分利用這些先進工藝，從而更緊密地連接至GPU，進而實現對VHBM產品自身質量與可靠性的全面優化，同時也爲整個系統的性能與功耗帶來顯著提升，並藉助先進工藝進一步提高下層加速芯片的整體能效。 總之，在垂直HBM的發展路徑中，將更多關鍵功能遷移至基底芯片這一趨勢仍將延續併成爲現實。
接線員
您的下一條問題來自Futurum的丹尼爾·紐曼。丹尼爾，您現在可以提問了。
丹尼爾·紐曼
嗨，斯科特，感謝你今天抽出時間。我想，你剛才展示的那張幻燈片——分別從訓練、推理、智能體以及物理層面闡述了人工智能對存儲需求的持續增長——確實生動地說明了一個很有意思的問題：美光既要與合作伙伴保持步調一致，又要更加註重戰略協同，才能實現規模擴張，同時滿足我們在推理、智能體以及物理AI等各個領域所預期的持續增長。那麼，在創新、合作以及流程建設等方面，有哪些關鍵舉措能夠幫助你們跟上節奏，並持續應對這種不斷攀升的、近乎「無止境」的需求呢？
斯科特·德博爾
是的，這是個好問題。謝謝。這確實是我們高度關注的一個議題。我想強調兩點：首先，儘管我只用了一張幻燈片、列舉了幾個案例，說明人工智能在我們整個執行流程中的應用，但它的確是我們全公司上下重點關注的方向。具體而言，就是將從創新到大規模量產的週期縮短一半——也就是把交付時間壓縮至原來的二分之一。這一目標我們已經取得了顯著進展，也是我們的核心發力點之一，同時更是提升產能、應對來自整個生態系統的多樣化解決方案的關鍵所在。 其次，我們在產品開發上堅持精準聚焦、與客戶需求高度契合；與此同時，在技術層面也持續深化與關鍵供應商的戰略合作，確保能夠提供客戶所需的特定能力。無論是光刻工藝、封裝技術，還是混合鍵合、薄膜處理等環節，我們都與重要合作伙伴緊密協作，明確各自在賦能方面的重點，並有針對性地爲客戶提供所需的產品與解決方案。我們正大力推動這些合作關係的深化，貫穿整個供應鏈直至終端客戶，從而確保我們能夠高效、全面地落實各類新需求。此外，藉助人工智能工具，我們的工程團隊整體產能和效率也得到了大幅提升。
接線員
您的下一位提問者來自花旗銀行的阿蒂夫·馬利克先生。阿蒂夫，您的發言席已開放。
Atif Malik
感謝斯科特和薩蒂亞的精心籌備，尤其是關於3D DRAM與4F²製程路線圖的最新進展。我的問題聚焦於物理層的人工智能或近存算技術——美光也在這一領域採取了不同於業界主流的方案，即通過將低功耗LPDDR堆疊在邏輯芯片之上，而非像同行那樣將計算單元內置於存儲器內部。斯科特，您能否談談貴方方案相較於業界同行的優勢？
斯科特·德博爾
嗯，我可以明確地說，我們目前同時在推進兩條產品路線：一方面是性能方面的佈局，另一方面則是如何實現二者的平衡。具體來看，在內存內計算領域，有一些功能可以通過低成本的方式集成到LPDDR中；而這種權衡以及由此帶來的系統複雜性，正是我們與客戶共同探討的重要議題之一。不過，可以肯定的是，我們既有面向計算的解決方案，也有針對存儲的產品，並且正與客戶就這些方案展開深入交流。 我們推出的垂直邊緣推理專用內存，其性能優勢十分顯著。當客戶需求的帶寬超出標準PIM技術所能滿足的範圍時，這種高容量、高性能的方案便能發揮獨特價值。此外，由於採用了基於LPDDR的基底芯片，並將邏輯與存儲IP集成於其中，我們還能進一步降低功耗。因此，相較於傳統的LPDDR內部嵌入式PIM方案，我們的垂直邊緣推理內存能夠提供更高性能的產品。最終，哪種方案最契合客戶的實際需求，還是要通過與客戶的深度互動與協作來確定。 在此基礎上，我們還可以圍繞邊緣推理內存進行鍼對性優化，使其在性能上達到更高的水平——我在幻燈片中也列舉了一些案例。當然，具體的成本結構和配置方案，還需根據客戶對帶寬和功耗的需求程度靈活調整。從每比特僅數皮焦耳級的低功耗、滿足邊緣設備需求的帶寬，到與HBM相當的高性能，整個產品譜系可謂覆蓋廣泛。由於架構相似，關鍵差異更多體現在DRAM的細分定位與設計層面，而非核心技術本身。核心技術其實大同小異，真正的區別在於邊緣內存與垂直HBM之間的差異化設計，而我們則可以根據客戶的具體需求，在兩者之間靈活取捨、精準優化。可以說，這是一套能夠充分適配各類應用場景的通用平台。
接線員
我們的最後一個問題來自蘇斯奎哈納國際集團的梅迪·侯賽尼先生。AD，您的電話已接通。
梅赫迪·侯賽尼
是的，感謝您解答我的問題。關於HBM的細分，您剛才提到VHBM的推出。我想就此進一步請教：能否請您解釋一下，爲何對帶寬的需求會促使VHBM的出現？同時，我們應如何權衡帶寬與密度之間的取捨？我認爲目前存在一些困惑；在我看來，帶寬始終是首要考量，而VHBM或許能夠帶來額外的帶寬提升，這也正是其重要性所在，因此才需要進行技術多元化佈局。不過，我還是想聽聽您對此的看法，尤其是從底層技術的角度出發。謝謝！
斯科特·德博爾
當然，謝謝貝蒂。正如您所指出的，VHBM的關鍵在於帶寬，它正是推動這一技術落地的決定性因素。試想一下，如果將存儲結構直接疊放在下一代處理器之上，所能實現的帶寬水平以及功耗表現，都是以其他方式難以達到的。當然，就容量而言，在GPU上直接實現更高容量則更爲複雜，因爲要構建多層堆疊的芯片，散熱管理的挑戰會顯著加劇；不過，垂直HBM同樣也需要向更高容量演進。目前，尚不存在一種能夠通過大量堆疊芯片來同時兼顧功率、性能與散熱的成熟產品。因此，垂直HBM在容量擴展上的節奏與傳統方案並不相同；對於大多數系統而言，最終的解決方案往往是將HBM5/5E與垂直HBM相結合，以滿足對帶寬的需求，並圍繞這兩方面進行系統級優化。由此可見，容量優化至關重要，我們正在全力以赴提升垂直HBM的容量。此外，這些技術還涉及與工藝節點之間的權衡關係：以垂直HBM爲例，由於其獨特的堆疊架構以及爲提升帶寬而進行的專門優化，I/O數量大幅增加，從而導致單位晶圓上可生產的DRAM芯片數量相應減少。這又是一個需要綜合考量的平衡點。但歸根結底，隨着垂直HBM的逐步導入，它將爲客戶帶來巨大價值，尤其是您提到的那股強勁的帶寬提升效應。
接線員
目前沒有其他問題。現在我將把發言權交還給總裁兼首席技術和產品官斯科特·德博爾，由他作總結致辭。
斯科特·德博爾
好的，感謝各位今天給予我與大家交流的機會，也謝謝大家提出的問題。我想再次強調，我們認爲美光目前正處於公司歷史上最爲強勁的發展階段。支撐我們產品的核心技術是美光的核心競爭力之一，我們也始終聚焦於如何通過紮實的執行持續保持這一技術領先地位。基於這些核心技術打造的產品，得益於與客戶的深度協作而獲得強有力的支持。憑藉我們正在構建並已確立的深厚合作伙伴關係，我們在這一領域具備了制勝的堅實基礎。歸根結底，爲了應對日益複雜的業務環境以及客戶多樣化的需求，我們正從基礎物理原理出發，貫穿設計與大規模量產，全面引領人工智能的落地應用，並充分運用AI技術，確保我們的執行能力再上新臺階。再次感謝各位的參與，今天的電話會議到此結束，謝謝大家！現在可以結束通話。
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