34 个章节、119 张视觉证据（85 页官方投影片 + 34 张现场画面），按原视频时间顺序保留完整全文。
官方来源Sandisk Investor Relations · 2026-08-13 · 3:26:48 · 观看官方完整 webcast replay · 下载官方 Presentation（98 页）
本场 Investor Day 围绕 Sandisk 的业务重构、NAND 供给纪律、BiCS9/BiCS10、数据中心 SSD、AI 推理与 KV Cache、多年期客户协议、HBF、资本配置和长期财务模型展开。以下正文不是摘要替代：它按原视频顺序保留全部 34 段演讲与问答、例子、数字、画面信息和限定条件。
本节主旨开场、免责声明与议程
非常感谢大家今天加入我们。在开始之前，请注意，今天的演示将包含基于管理层当前假设和预期的前瞻性陈述，这些陈述受各种风险和不确定性的影响。这些前瞻性陈述包括对我们在技术和产品路线图、新业务模式以及多年客户合作伙伴关系、业务计划和业绩、市场趋势和机遇以及未来财务业绩的预期。有关可能导致实际结果与预期存在重大差异的风险和不确定性的更多信息，请参阅我们最新的10-K表格年度报告、10-Q表格季度报告以及向SEC提交的其他文件。我们还将提及非GAAP财务指标。这些非GAAP指标与最直接可比的GAAP指标之间的调节表包含在相关期间的财报发布以及演示材料的附录中，这些材料发布在我们网站的投资者关系部分。请欢迎SanDisk投资者关系副总裁Ivan Donaldson。非常感谢。我只想对今天到场的各位表示感谢。我在这个行业已经22年了，与SanDisk的旅程令人惊叹。这是一段奇妙的旅程。我们拥有出色的管理团队和董事会，全球各地出色的员工，今天能在这里我们非常兴奋。我将简要介绍一下议程。我们将首先介绍公司概况、战略愿景和公司未来。
然后我们将介绍技术路线图，在我看来，这实际上是我们公司的创新引擎，非常惊人。我们还将回顾行业转型，以及发生了什么、我们是如何走到今天的，这非常了不起。然后我们将深入探讨AI基础设施，本质上就是为什么。为什么会出现这种情况？为什么我们会看到需求如此巨大的变化，以及我们预计未来会如何？关键变量和动态是什么？接着是Luis的财务模型，真正要传达的是，我们拥有巨大的机会来推动未来的股东价值，我们希望这将是今天的主要收获。最后，Alper将再次上台，介绍未来的创新路线图以及我们对此的展望，以总结我们未来的一些技术和新兴存储机遇，随后是问答环节。我们试图考虑过去一年中你们最感兴趣的问题，希望我们都能涵盖到。再次感谢所有到场的人。感谢你们的支持。存储厂商SanDisk已被纳入标普500指数。今天我们将谈论SanDisk。SanDisk的股价翻了一倍多。看看SanDisk的这张图表。SanDisk是本季度标普500指数中表现最好的股票。在那次电话会议上，很多人专门针对SanDisk提问，你们想问什么？
我想更好地了解推理将如何帮助或影响SanDisk明年的需求。我想知道SanDisk将如何保持利润率。请欢迎SanDisk董事长兼首席执行官David Goeckeler。
舞台大屏显示 Sandisk Investor Day in Focus 2026 与当日议程。
本节主旨CEO 开场：从重组走向价值创造
好的，欢迎。很高兴回到这个房间，18个月前我们在这里成立了这家公司。这段时间发生了很多变化。今天我们将讨论公司未来的发展。我可以告诉你们，在我与你们中的一些人交谈时——无论是准备期间还是今天早上集合时——我们聊了很多过去六年半里发生的事情，无论是路演还是关于这个业务的对话。我是在2020年3月加入西部数据的，实际上正好是新冠疫情开始的那一周。大家可能对新冠的了解远多于对我加入西部数据的了解。但我们开始了这场对话，我认为已经持续了将近六年半，关于我们将把这个业务带向何方。我从一开始就认为这是一个不可思议的业务，我们真的可以释放其价值。但这需要时间。需要面对巨大的市场，需要采取很多行动才能实现。而今天站在这里，我可以告诉你们，我终于感觉自己到达了真正价值创造即将发生的起跑线。考虑到自公司成立以来发生的事情，这听起来可能是一个相当大胆的声明。但我认为，当你们今天离开这里时，会看到我们对这个业务盈利能力的信念，以及为什么向前看，我们终于以能够持续揭示这种盈利能力的方式构建了业务。
好的。我将在这里设定一些背景，说明我如何看待业务，以及我们思考的所有不同事物如何整合的大局观。这是一个不能只考虑单一因素的业务。总是有两三个、四个变量在同时变化，关键在于如何平衡它们，以及我们如何做出改变——不仅是技术上的改变，我们一直在改变技术。这是持续不断的事情。我们在这方面是世界级的。今天我们将听到真正推动这一进程的人们的发言。这本身就是一个不可思议的故事。但除此之外，我们如何围绕技术思考商业模式？我们如何构建业务？我们如何改变与客户的关系？我们如何在业务中分配资本？所有这些问题的核心是持续不断地为业务创造内在价值，而这种价值将随着我们继续执行业务而显现出来。好的。所以这大致分为三大类。第一类，当我准备这次演讲并思考时，我原本打算花一些时间回顾上次我站在这个舞台上时我们承诺过的事情。那是什么时候？2025年2月。当时我们做出了一系列关于公司将如何发展的承诺。
我认为公平地说，进展相当顺利。我们说过的大部分事情都已经兑现了。我们谈到要赢得数据中心市场。我们需要将数据中心确立为业务的主要增长支柱。这长期以来一直是公司的一个问题。我认为我们正在接近目标。上个财年我们实现了显著的超额增长。我相信随着我们进入2027财年，这一趋势将持续。我们谈到要专注于消费业务，希望你们在外面看到了产品。它们看起来都非常不同。同样的产品，不同的品牌，以不同的方式呈现。这是一个不可思议的品牌，我认为它是一颗未经打磨的宝石。我们正在继续打磨它。我们在该业务中全球份额提升了两个百分点。今天我们将稍微讨论一下这项业务，以及它为什么对商业模式如此重要。当时我们做出了一些有争议的声明。坦率地说，我们站在这里说，定价将在下半年转为正面。这成为了一个热门话题。不，不会。会，会的。不，不会。会，会的。结果到了年底，事情确实朝着正确的方向发展，而且我们甚至严重低估了它。
所以无论如何，我认为事情进展顺利。那些当时相信公司并投资我们的人，我们真诚地感谢你们。我们非常非常认真地对待你们的资本，努力成为好的管理者。我们非常努力，你们获得了良好的回报，我们对此非常高兴。但那是过去，对吧？我们不打算讨论那个。我们无法回到那个时间点。那是一个特殊的时间点，不会再回来。但我们可以做的是讨论未来，以及我们将如何从此刻开始创造价值。我可以告诉你们，你们今天在台上看到的每一个人都对这项业务有着不可思议的信念，我们终于开始揭示其真正的盈利能力。而这种盈利能力将持续非常非常长的时间。所以我们将讨论这个。好的，让我们从这一点开始。当我们说，我们有这个资本配置策略，第一，我们将投资于业务。这始终是最重要的事情，投资于业务。那么我们在谈论什么？我先说一句，在公司成立时我们承诺要做很多事情。我认为，正如我所说，我们在这些方面取得了很大进展。但在过去的18个月里，尤其是过去的9个月里，我们遇到了一些真正改变业务的机会，带来了很多动力。
我们抓住了这些机会。我认为我们已经从根本上重组了业务。我们在今年年初的这一天在地图上钉了一个图钉，意识到我们可以看到业务中正在发生的事情，我们可以看到我们正在重组业务，我们需要站起来向你们解释这一切，因为它与2月份的情况已经大不相同。所以无论如何，说了这么多，让我们谈谈我们所做的所有事情，以及我们如何思考在过程中投资于业务。首先，最重要的事情，我们是一家科技公司。如果你没有伟大的技术，你可能就不应该做我们正在做的事情。你必须始终拥有不可思议的技术。所以这始终是我们将要投资的最重要的事情。我认为，纵观整个产品组合，我们处于非常非常长时间以来最好的位置。我整个职业生涯都在做的事情就是投资技术，并思考这个我称之为多视野创新投资计划。你不能只考虑接下来会发生什么，或者今年或明年会发生什么。你也不能只考虑10年后会发生什么。你必须考虑所有这一切。我们如何在整个视野中投资，以确保我们今天、明天、五年后、十年后都拥有正确的技术。
这就是我认为，当你审视我们的业务时，它始于Ivan所说的，公司的引擎是BiCS路线图，是基础的NAND路线图。如果这一点做不好，就很难在系统层面弥补。很难隐藏这一点。你必须拥有非常好的NAND技术。我们一直在投资许多许多代的NAND技术。我们不会一直谈论所有代际。我们刚刚在几周前宣布了BiCS 10。顺便说一句，我们昨天宣布了BiCS 9。我相信大家都很困惑。为什么你们三周前宣布了BiCS 10，然后昨天又宣布了BiCS 9？因为9在10之前，我们以为你们会先宣布那个。所以Alper会解释这一点。我认为理解这一点非常重要。技术策略正在基于基础的BiCS架构发生变化。他会向你们解释我们现在如何有多种方式来推进这项技术。所以我们正在投资BiCS 9、BiCS 10。实际上现在有人在研究BiCS 13。所以你们应该有信心的一点是，与我们的合作伙伴Kioxia一起，我们拥有一个长期且非常强大的基础NAND技术路线图。合资企业的一大优势，一大好处是我们共同投资于R&D。
我们共同占据了市场的三分之一。这意味着我们可以比市场上任何其他公司投入更多甚至更多的资金来确保我们拥有最好的技术。所以这将持续非常长的时间。Alper会详细讲解。我们还构建了系统能力。你知道，BiCS投资让你通过晶圆厂获得晶圆。晶圆从晶圆厂出来。我必须对它做点什么。基本上，我们可以直接卖掉所有晶圆。但实际上我们自己将它们转化为系统。所以我们有人员研究所有控制器，如何构建SSD，如何构建我们在消费、边缘以及现在数据中心市场中运营的所有不同产品。今天你们将看到Khurram上台。他将谈论数据中心中的AI。实际上是他的团队构建了所有这些。所以我们在所有这些市场中拥有巨大的系统专业知识。我认为，如果你看公司的基础是技术，我们现在所处的地位之一，也是我们对未来如此有信心的原因之一，是我们现在在整个市场中都拥有选择性。我们拥有非常独特的消费业务。边缘，我们一直非常非常强大，PC、智能手机、IoT，所有边缘的东西。现在我们在数据中心也非常强大。
所以我们拥有所有这些选择性，我们将保持所有这些选择性。业务策略的一大重点是确保所有这些技术保持高度相关、非常精准，并继续推动这些不同市场的创新。所以这始终会得到投资。现在我们抬起头，看得更远一些。18个月前我们讨论过的一件事是，我们宣布了这款产品，或者说围绕高带宽闪存的策略。如果你们问我，过去18个月发生了很多事情，这可能是我最满意的事情之一。你知道，我们基本上站在这里说，我们将构建一个叫做高带宽闪存的东西。我认为当时的反应基本上是，你们在说什么？没人知道你们在说什么。什么是高带宽闪存？我们只知道高带宽内存。但我们瞄准的是这样一个想法：嘿，当我们进入推理阶段时，AI是一个巨大的机会。当时所有的焦点都在模型训练上，这很合理。但我认为我们的团队——这不是我，是Alper和他的团队——有巨大的洞察力，看到了这一点：嘿，你知道，在某个时候我们将进入这个推理阶段。你必须扩展它，我们必须提出一种不同的内存架构或存储架构来真正扩展推理。
我们拥有一项极其重要的技术可以贡献出来。所以我们宣布了它，并说我们将建立一个生态系统，我们将开始构建这个产品。Alper稍后会在这里。那是我们今天最后一场演讲。他稍后会来给你们更新进展。但我认为，如果有人上周参加了FMS，他们可能看到了。围绕高带宽闪存有很多活动。甚至在去年的FMS上，高带宽闪存被评为行业内最具创新性的技术。所以这是一个视野。我知道一个大问题是它什么时候出货等等。我们会谈到这个。我们今天不会谈到那个，所以这算是一个小小的剧透警告。但我们正在接近。我认为生态系统正在发展。人们正在加入讨论。有很多非常好的讨论。
演讲者站在“Invest in the Business”投影片前，页面列出多层次创新投资方向。
本节主旨加固资产负债表与供应基础
所以这就在眼前。然后我们看得更远一些。我们曾有过3D矩阵存储器的想法。一个稍微长期一点的项目。继续取得进展。所以我们基本上，这是第一优先事项。对所有这些东西进行投资，确保它们都健康。并将它们推向市场，直到我们得到反馈说它们引起了客户的共鸣。好的。我们讨论的第二件事是实现现金正平衡的资产负债表。这并非一个全新的想法。但我们需要让公司摆脱债务。我认为这是我们非常高兴的事情。它发生得比我们可能想象的要快。市场，我们遇到了一个接受度高的市场。我们达到了没有债务、拥有大量现金储备的境地。Luis今天晚些时候会谈到的一件事是这项业务，我认为你们都在看到的一件事是，当你开始扩大这项业务时，它确实擅长产生自由现金流。这很好，对吧？我们认为我们的工作就是为你们所有人产生自由现金流。所以我们处于能够产生大量自由现金流的位置。我们要用它做什么？Luis上台后会谈到这个。但我们觉得我们在这方面处于非常好的位置。好的。这些就是我们每天需要做的事情。
但一旦业务开始好转，我们就开始思考，好吧，我们还能做些什么来投资这项业务？这是我们首先要做的。第一件事就是投资业务。所以我的想法是，我们会不断经历一个过程：如何系统地降低业务风险？如何系统地进行投资，从而基本上降低未来的风险？其中有几件事是重要组成部分，对吧？我们能够完成。第一件是延长合资企业。这是你们看到我们做的第一件事之一。我们与合作伙伴Kioxia投资了超过10亿美元，这是对合资企业规模的认可。但我们花钱做的第一件事之一就是确保我们在2030年至2034年期间拥有NAND的生产能力。这对我们非常重要，因为我们对这项业务的未来有极大的信心。如果你想从事NAND业务，你需要拥有NAND晶圆厂。顺便说一句，情况并非总是如此。过去行业的一个问题是，你可以非常便宜地采购NAND，因为拥有NAND晶圆厂的人似乎以基本上不是边际成本的价格出售它。我认为那个时代已经过去了。坦率地说，我个人认为它不会回来，除非你能接触到NAND晶圆厂，否则从事NAND业务将非常困难，而我们就有。
而且我们拥有规模化的产能，并享有由此带来的所有研发和制造优势。我有时还听到另一种说法：哦，NAND没那么难，NAND是一种商品，谁都能做。好吧，如果你真的相信这一点，我建议你去Yokaiichi看看那里的晶圆厂。如果你想自己复制一个，那就去找一大笔钱，大约10年后我们再见。从事这项业务极其困难，而这个合资企业对我们来说是一项巨大的战略资产，我们抓住机会尽可能延长了它。现在，在这种降低风险的过程中，我们还做了另一件事：我们知道，我们想要进入数据中心市场。为什么我们想进入数据中心市场？你们都知道。这是一个非常有吸引力的市场，而且它也是一个能帮助我们改变与客户之间动态关系的市场。我们想从这种每季度谈判价格、高度交易性、高度波动的业务，转变为一种能够抑制周期性、拥有更多长期关系、对需求有更长期可见性的业务，而最有可能做到这一点的客户就是数据中心客户，对吧？原因有很多。如果愿意，我们可以在问答环节中进一步讨论，但我们有一个愿意与我们同行的合作伙伴。
所以，如果你要在数据中心业务中做大并增长该业务，你需要获得DRAM，对吧？我们和其他人没什么不同，对吧？正如他们所说，DRAM市场非常紧张，所以我们需要确保，如果我们去跟客户说，嘿，我们想签订一份为期五年的企业级SSD销售协议，并且我们要整合一份价值数百亿美元的巨额合同，我们需要确保能够获得所有部件来实际履行该合同。所以这对我们变得极其重要。当时你们可能不太清楚，我们正在搭建所有这些基础模块，最终导致与客户建立这种不同的合同关系，但这正是我们正在做的事情。所以我们抓住了机会，收购了该公司4%的股权。结果还不错。我想我们刚刚——我们的CFO Luis在下面微笑——我认为本季度可能是少数几个GAAP收益高于非GAAP收益的季度之一，因为我们确认了大约8亿美元的投资收益。所以进展顺利，但我们投资它并不是为了回报。获得回报当然很好。我们投资它是因为我们需要获得技术。所以，我认为所有这些的最终结果是，我们在过去18个月里抓住了机会，真正确保了业务的基础极其稳固。
我们拥有正确的技术，
CEO 在舞台中央讲解 SanDisk 与 Kioxia 的合作及业务基础。
本节主旨供给纪律与可持续盈利
我们拥有正确的路线图，我们拥有正确的创新，我们拥有正确的关系，我们能够获得未来多年所需的一切。在此之上，我们还要思考如何改变商业模式？如何让这项业务实现长期可持续的价值创造？关于这个问题有很多疑问。我记得当我接受这份工作时，我们经历了分拆。你们中有些人甚至把我拉到一边说：Dave，你在做什么？你为什么要接受这份工作？你知道吗，这个行业从来没赚过钱？我当时想，是的，我明白。我们会找到办法的，我们会到达那里。我们可以改变现状，获得更好的结果。这是我们真正相信的一件事——改变现状，获得更好的结果。那么我们如何看待将要改变的东西？我是这样想的。实现可持续价值创造的三大要务。我之前谈到过这些，但我想再简单过一遍。第一，我们必须提高盈利能力。我想如果你回到2025年2月我们刚成立公司的时候，这可能是最大的争论点。我真的很喜欢你们所有人，因为总是有争论。当我们对话时，总有争论。而且总是有关于某事的争论。一旦你度过了那个争论，又会出现新的争论。
所以总是有争论。但我认为，一年半前的争论是：你能把盈利能力提升到需要的水平吗？我认为今天的争论是第二个问题：如何降低周期性？现在就像：哦，好吧，Dave，我们明白了。我们理解盈利能力已达到前所未有的水平，但这只是时间问题。只是时间问题。涨得越快，跌得也越快。诸如此类。所以现在一切都围绕着周期性。我们将讨论这一点。我认为我们正在做一些事情。同样，在过去九个月里，我们在经营业务和构建与客户关系的方式上非常用心，试图降低周期性。我们并不是说周期性会消失。整个世界都是周期性的。商业就是周期性的。我们要做的是让这个行业狂野的周期性得以抑制，获得更持续的价值创造。如果做到这两件事，每项业务你都必须增长。你必须获得持续的收入增长。这很难。在大多数业务中这都很难。增长很难。通常你会耗尽TAM。所以你必须去收购，做各种各样的事情。我们将讨论这个业务实际上相当不同。好的，让我们快速深入这些主题。哦，什么？最后一点。我刚才说的。
你必须跨越所有时间跨度来做这件事。这不是为了在接下来两周内最大化价值。对吧，接下来两周价格会怎样？这很重要。你必须做到这一点。你还必须在中长期做到这一点。所以我们一直在思考如何在这些时间跨度之间取得平衡，以达到可持续价值创造的目标。好的，这很重要。所以你必须从两个维度思考。我收到的很多问题，我们收到的很多问题，往往是关于这三者之一，而忽略了另外两者，并且针对某个特定时间跨度。而且你知道，当你问我们问题时，我们一直在做的是把你的问题转化为：我该如何在所有变量和所有时间跨度内思考这个问题，并给出一个有意义的答案？因为回答孤立的问题并不能真正帮助你们理解我们试图做的整个业务。好的，让我们简单谈谈盈利能力。就像我说的，老实说，我认为盈利能力是这三个要素中一直显而易见的一个。当我还管理着合并时的业务，我们准备分拆公司时，问题就是这个：这个业务真的能在长期内创造价值吗？对我来说，我对这一点似乎没有任何疑问，对吧？
因为我认为内在价值一直在那里。问题是，你能把商业模式做对吗？业务运作的方式、与客户互动的方式，你能否改变这些，让内在价值真正释放出来？这实际上始于这样一种观察。这是一个非常简单的观察，但我认为有时人们会忘记。我们拥有整个垂直整合链。我们做所有的事情，对吧？这不是一家无晶圆厂半导体公司。那是不可能的。所以我们拥有NAND IP。也就是制造NAND所需的基础IP。我说过的，你们应该从我说的话中了解到一点：我们有员工在研究BiCS 13，它将在某个时候发布，我不知道，别回来问我一百个问题，我刚才只是说了BiCS 13将何时发布，但你谈的是远在2030年之后。人们正在研究未来十年的技术，对吧？所以这件事本身是极其困难的。有数百名工程师毕生致力于构建一些最复杂的半导体技术。而这只是这个链条的一部分，对吧？所以我们拥有所有这些。而且我们拥有最大规模，再次强调，因为我们与合作伙伴的合作，我们拥有全球最大规模。作为一个管理技术业务数十年的人，非常大的技术业务，你的市场份额对你能在R&D上投入多少有很大影响。
你基本上可以进行与你的市场份额相匹配的R&D投入。所以这意味着，当你变得更大时，如果你做对了，你应该变得更好。我认为你们正在看到这一点，你们在我们的路线图中看到这一点，Alkor稍后也会讲到。一旦你拥有NAND IP，我们不需要打电话给别人来制造晶圆，对吧？我们与Kioxia拥有自己的晶圆厂。就像我说的，它们非常壮观。它们是世界上最大的晶圆厂之一。我们运营的规模简直令人难以置信。所以我们做所有的前端制造，晶圆从晶圆厂出来。我之前说过，我们有另一个工程团队，数百人正在研究所有的系统专业知识。如何将这片晶圆切割成晶粒，放入SSD，放入企业级SSD、客户端SSD，或者放入可以用于汽车的东西等等，我们也拥有所有这些人才。我们正在做所有这些工作。而且，正如我所说，覆盖所有市场：消费级、边缘和数据中心。然后我们还有后端制造。你可以去马来西亚看看，我们在那里有一个大工厂，我们还在中国与合作伙伴有一个工厂。我们也做后端制造，当然我们还有市场推广这一块。所以有很多争论。我说出来了。我完全采用你们的语言。
还有另一个争论，对吧？所以会有这样的说法：哦，天哪，你们的利润率太高了。你们的利润率比无晶圆厂公司还高。好吧，我们比无晶圆厂公司做的事情多得多，对吧？我并不是针对他们。他们是伟大的公司，令人难以置信的公司。但当你看到这一点时，整个模式中几乎不存在利润漏损。所以这就是为什么我一直说这件事一直显而易见。问题在于业务实践是错误的，你永远看不到它。而且它不仅仅存在于此，我们这样做已经有25年了。这太疯狂了。比如，我们已经有25年支付工程师薪酬，每年数亿美元，对吧？他们可不便宜。他们很昂贵。他们有时有点脾气。他们可能很难管理。他们是了不起的人。我就是其中之一。但这并不是你随便就能做到的事情。所以我们多年来一直在投入，几十年，几十年，几十年。坦白说，我今天看到的一件事是，当人们说：哦，这只是存储。这是一种商品。我就说，那你去试试。你试试做这个。人们在做的事情简直令人难以置信。所以我们一直在这个领域投入了数十年。事实上，你知道，Alper稍后会到这里。他领导这个团队。这个团队中的大多数人、很多人，早在西部数据时期之前就已经在SanDisk工作了，对吧？
那只是公司的一个小阶段。所以我们在这方面拥有大量专业知识。在制造方面，我们投入了数十亿美元。同样，20到25年来，我们持续投入数十亿、数十亿美元，建立起这种惊人规模的制造能力。所以，你知道，在很多方面，就像我说的，我认为盈利能力这件事一直显而易见。这东西就像一个被喂养了25年的发条弹簧，一直没有真正释放。现在它开始释放了。现在的问题是如何在长时间内维持它。再说一次，我认为你们今天能带走的其中一点是，我们与客户互动的方式，战略互动水平已经发生了根本性变化，这使我们能够完全展现这项业务的盈利能力。那么，是什么让我们走到这一步？它是如何被解锁的？再说一次，如果我回到两年前，人们会说：哦Dave，NAND还能再次达到50%的毛利率吗？我说：当然可以。所以我想我们已经把这个问题解决了。但问题在于我们必须从供给侧主动管理这项业务。我认为2023年向我们展示了，行业的大崩盘告诉我们，如果你只是这样管理：我有新技术，我就应该发布它，那将给我们带来糟糕的经济结果。
稍后我会详细说明为什么是这样。所以只要更主动地进行供应管理，很快事情就会达到平衡。我接下来的这句话可能有点争议。我实际上认为市场正在相当快地适应这些动态。我认为这就是我们今天要讨论的事情之一。市场实际上正在迅速变化，特别是在我们与客户围绕确保未来供应进行互动的方式上。它正在迅速从逐季度转向多年时间框架。好的。让我们谈谈周期性，当前争论的焦点。好的。那么我们如何看待周期性？你们可能...
投影片以“Create Profitability”为题，强调通过供给与客户关系提升盈利质量。
本节主旨消费业务的周期缓冲作用
感到惊讶，我之前说过，我首先想到的是消费业务。这也是消费业务如此重要的原因之一。好吧。为什么消费业务重要？全球有35.1万个销售点。好吧。这种全球品牌资产。你几乎可以走进任何地方，这很有趣，你知道，这份工作很有趣，因为你几乎可以走遍全国，走遍世界任何地方，然后你会发现，人们认识我们的品牌。你知道，上次我在中国的时候，我喜欢，总有一个摄影师。我把他拉过来说，嘿，打开你的相机。他打开相机，里面有一张SanDisk卡。太棒了。好吧。所以世界各地的人都认识我们。过去十年销售了数十亿件产品。你知道，这家公司的动态范围令人难以置信。我们向数十亿人销售单一产品，同时向单一客户销售价值数十亿美元的产品。这就是整个业务的概况。但让我们看看其中的财务动态。我们从未，我认为我们从未展示过这张图表。但这是，这是自2017年第一季度以来的行业毛利率。所以，这就是周期性，你可以看到2023年的大洗牌，它在很大程度上影响了我们如何改变业务。但如果我们在上面叠加消费业务的毛利率，你会发现它几乎在所有时间段都与整体业务趋势一致，尤其是当你开始看到下行周期时，它能让你免受其影响，对吧？
因为它只是一个广泛的市场。所以它就像业务上的减震器，让我们能够在长期内基于业务基础产生稳定的利润水平。而且你可以看到，顺便说一句，我不指望2023年那种情况会回来。我知道你们有些人正在等待它回来。我不指望它会回来，但你可以看到，即使在最糟糕、最黑暗的日子里，也许是行业历史上最黑暗的日子，这项业务仍然在产生利润，对吧？所以非常重要的业务，将永远是一项重要的业务，并且是公司的一大资产。但这还不够，对吧？问题在于它不够大。不够大到能够保护整个业务。它很好，能给你一些保护。我们需要让它变得更大。顺便说一句，这就是为什么我们采取品牌优先策略来对待这项业务的关键。关键在于增长它，对吧？从财务角度看，这是一项很好的业务。而且幕后还有一些小技巧让它非常盈利，因为在这个市场上我们可以使用更多的晶圆，比其他市场更多。还有很多类似的小细节。但现在关键在于增长这项业务。正如我所说，自从我们成立公司以来，我们在全球范围内获得了几个百分点的市场份额。这很难做到。我们再次重新品牌化了整个产品组合。Janet在这里。她领导这项业务。请到外面看看所有很棒的新产品。
所以这还不够。这就是我们真正进入新商业模式这个概念的地方。过去几个季度我们谈了很多。我们试图对我们正在做的事情保持非常透明，对吧？尽可能透明，考虑到这些都是保密的客户关系。我不会详细讲解这些，因为Luis会详细讲解。他是最合适详细讲解的人，因为他实际上是负责谈判的人。这应该能告诉你它们有多重要。就像公司的CFO亲自上阵一样。当然，周围有很多人，有一个大团队。但他是那个掌控所有条款和条件、决定我们同意什么、并在最战略层面与客户接触的人。所以我不会讲所有细节。Luis会讲。我只想告诉你们一件事，我听到了很多关于这些协议的说法。简直不可思议。似乎有些人对这些协议的运作方式非常了解，却从未读过合同。
“Reduce Cyclicality: Consumer”页面用周期曲线展示消费业务的缓冲作用。
本节主旨多年期客户合作模式
这太不可思议了。我看电视时，人们说，哦，这些东西里的漏洞比你想象的还多。真的吗？你怎么可能知道呢？实际上读过这些合同的人，你连鞋都不用脱就能数得过来，两只手就够了。这些合同极其详细、极具战略性、影响非常深远，而且与以往的做法不同。我们对此非常有信心。你可能有很多理由选择投资或不投资这家公司，但不要仅仅因为历史或行业一贯的运作方式就做出判断。花点时间去理解这些东西到底是如何运作的，我相信你会获得和我们一样的信念，明白为什么我可以这样说：我感觉自己终于站在了持续创造真正价值的起跑线上。现在我要说，长期的客户可见性、需求可见性和定价稳定性正在取代过去那种季度性的世界。这是一个疯狂的行业。一切都在不断谈判。我只需要回溯三四个季度。一切都在谈判。我们进入一个季度时，还在和客户就他们要拿多少货、价格是多少进行谈判。我们只有三个月的可见性，而我们却在做长达10年或15年的投资。
我们只有三个月的可见性。但在两个季度内，我们的可见性从三个月变成了超过四年。所以，我之前说的，我认为市场正在非常迅速地适应这些变化，这百分之百正确。两个季度的时间非常快，就能让客户达到这样的规模，我们可以说，我们50%到三分之二的供应已经签订了协议，平均可见性达到四年。这在两个季度内就实现了。这有点令人惊讶。我可以告诉你，即使从上个星期的财报电话会议以来，来找我们的客户数量也在增加，而且现在是他们主动提出协议，而不是我们。一开始是我们去找他们，我们提议，嘿，我们怎么才能达成协议，获得更多可见性？我们找到了一些愿意合作的客户，然后我们达成了协议。现在情况正在转变，不是所有人，别误会，不是所有人，但我开始看到客户主动来找我们提议，嘿，我们签个三年协议怎么样？五年协议怎么样？这是我们在定价上的条件。这是我们如何提供财务担保的方式。所以这个市场正在非常非常迅速地变化。好了，第三部分是，仍然有一些高价值业务，客户不会签署多年协议。我们会继续参与这些业务。我们希望继续参与整个市场。
我认为NAND业务非常出色的一点是，它有点像常青业务。总会有新东西出现。总会有新设备。这就是创新的魔力。总有人在想一些绝妙的主意。我们不知道这些主意是什么，但当他们想到这些主意时，如果他们需要存储数据，就会用到NAND。我们希望确保我们有一部分供应可以用于这些市场。有些非常重要的客户和业务可能规模不大。所以总会有办法参与市场的这一部分。坦率地说，也会有一些客户只想按照一两年前的方式做生意，只要我们有供应，我们会继续参与这些市场。我们会按照客户的条件来满足他们。就像我之前说的，我们希望继续参与整个市场。关于这项业务，还有一点让我在几年前讨论全职来这里工作时感到非常鼓舞，那就是我们拥有非常出色的客户。我们的客户群是全球顶尖科技公司的精英。这太棒了。我们希望尽可能与所有这些客户保持合作。
好了，这就是周期性。我知道这是当前争论的焦点。我相信我们还会继续争论下去，但这大致就是我们的看法，为什么我们认为市场正在非常非常迅速地变化，而且这是一个非常有意的策略，试图改变关系，并弥合这种差距，比如在供应侧，只有三个月的可见性，对吧？但我们必须对晶圆厂进行10年的投资，结果我们陷入了这个巨大的中间地带，似乎没有人满意。要么供应侧手忙脚乱，因为我们赚不到足够的钱来投资，要么需求侧不高兴，因为他们得不到想要的一切。我很难看出这种策略对任何人有什么好处，我认为我们现在正在迅速收敛到一个更合理的状态，我们都能获得足够的可见性，确保每个人都能得到他们想要的。再次，我对客户说，你想买NAND？你很幸运。我们卖NAND。而且我们不仅卖NAND，我们还有整个产品栈，对吧？我们拥有所有的IP，从开始到结束的所有生产环节。所以我认为我们正在达到一个非常不同的位置。好了，我还要再讲一件事，
“Predictable, Committed Volume, Minimum Revenue”页面概括多年期客户合作的目标。
本节主旨增长、资本效率与 CEO 总结
而且我认为，作为投资者，这一点很重要。这对你们来说很重要，我们以前也谈过，也许你们已经明白了，但我还是想把它说出来。我们谈过增长。再说一次，我经营过很多科技特许经营业务，我的经验是，这是比较难的一个，尤其是当你获得非常好的经济效益时，因为当你获得好的经济效益时，你就会开始耗尽TAM，对吧？所以你必须想办法：如何扩展TAM？如何开发新产品？如何进入新市场？如何收购不同的公司？所有这些事，我都做过，它们都很昂贵，而且非常困难。我们的问题则相反。就像我们说的，我们承诺增长，我们将增加供应，我们将使产量以中高十几的速度增长，然后我们争论这是太高还是太低，对吧？哦，可能更高。嗯，可能更低，对吧？就像，你知道，如果回到2025年2月，人们可能会说，哦，那太高了，对吧？价格会下降。我们到了1月，然后说，哦，那太低了，我们可以更高。但我们承诺这样的中高十几的产量增长。当我们看整个市场时，我们认为这是长期可持续的。当我们谈论中高十几的增长时，我认为有一点对你们所有人都很重要，而且过去几周我已经弄清楚了。
当我们谈论中高十几的产量增长时，我们把它作为开发整个晶圆厂策略过程的输入。我们昨天在谈话，我问了团队中的一个人一个问题，我不会告诉你们答案，但问题是，到这个十年末，我们的BiCS 10组合会是什么？他们拿出电子表格告诉我，我们已经有计划了。就像我们有提前很多很多年的晶圆厂计划。所以这项投资是这个计划的输入。这个计划在长时间内使产量以中高十几的速度增长。但季度或年度的产出会有一些变化，因为当季情况会发生变化。如果你只挑两个端点说，哦，你增长更快，你增长更慢。这取决于你选择哪些端点，对吧？CAGR对端点非常非常敏感。有一点，我们承诺产量中高十几的增长。有些季度会少一些，有些季度会低一些，有些年份会高一些，有些年份会低一些。在长时间内，这就是我们将实现的增长。这是一个令人惊叹的位置。如果你能把经济学搞好，抑制周期性，然后增长，那就是一个难以置信的特许经营权。你会在Luis谈到的商业模式中看到这一点。
但这很重要。我们如何增长？我们如何增长？从投资的角度来看，这一点非常重要。我们如何增长？所以我们回到BiCS路线图。位成本可扩展（Bit-Cost Scalable，BiCS）路线图。我们总是说BiCS。有时人们不知道它是什么意思。它就在名字里：位成本可扩展。我们如何构建这种可扩展的技术？几周前我坐在办公桌前，翻出了一些材料。我说，让我做一些计算。让我看看这个。我看了大约10年的时间。对吧？大约10年，从2020日历年到2030日历年。我看了在那10年间推出节点的计划。或者9年，我们称之为9年。9年内5个节点。对吧？BiCS 5、6、8、10、11。再说一次，这里面还有BiCS 9。Alper会解释。但这些是主要的重大节点。平均，平均每代之间，每片晶圆的位增长是54%。对吧？这是一个相当令人印象深刻的数字。每次我们向市场推出一个新节点，或者每次我谈到的创新引擎转动一次，我们每片晶圆就能多获得54%的产出。这很神奇。现在，问题在于我们不是每年都出一个节点。所以9年5个节点，你知道，你可以算一下每年是多少。不。当我还是年轻高管时，他们送我去公关培训。
公关培训中他们告诉我的一件事是，永远不要说“你可以算一下”这句话。对吧？因为没有人会去算。或者没人能算。所以现在你们都能算。我很确定。但我要为你们算。所以当你把它反推成年度生产率增长CAGR时，是27%。因此，通过应用创新，我们可以使每片晶圆的产出以每年27%的速度增长。顺便说一句，这告诉你，你不能只要节点可用就发布。否则你会让市场供应泛滥，你会再次出现23年那样的局面。但那已经过去了。但这是从投资角度告诉你的，也是从我投资角度告诉我的，即在这个业务中，增长主要是由智力资本的应用驱动的，而不是财务资本。正是支付给那些工程师和NAND设计人员的薪酬，让他们继续推动路线图向前发展，这才是推动增长的因素。现在，有更多的CapEx。每个节点有更多步骤。更多步骤意味着更多工具。更多工具意味着稍微多一些洁净室空间。但你可以从这个等式中看出，为什么我们不断——比如，你必须持续减少晶圆数量，因为你拥有的技术生产率太高了。因此，围绕那个真正高功率的引擎建立商业模式，把它做好，这就是一个不可思议的业务。
而这意味着，再说一次，从投资角度来看，将比特转化为收入，再将收入转化为自由现金流的能力相当高。而且我认为，在规模上，你拥有一个具有非凡自由现金流利润率创造能力的特许经营权。你们稍后会看到一点。好了，这就是我们的现状。这就是大图景。现在我要把时间交给真正推动所有这些基础技术和财务卓越的人。所以Alper，正如Ivan所说，Alper将上台，他将谈论NAND路线图。如我所说，如果你没有正确的路线图，这个业务你就走不远。他是这方面的专家。我们有很多人在做这个。他会告诉你们BiCS 8、BiCS 10以及它们的发展方向。我们上周在财报电话会议上发表了这一声明。财报电话会议总是令人着迷的活动，因为总会有一些你意想不到的事情发生。我喜欢财报电话会议。我和同行交谈，他们说，我从未听过有人喜欢财报电话会议。我们喜欢财报电话会议。我们可以谈论我们的业务。但我们发表了声明，说我们认为今年市场将达到3000亿美元，之后一年将达到5000亿美元。然后每个人都像，哦，天哪，我们以前从没听过这个数字。他们开始反过来认为那是对27年的收入预测。
不是的。关于这个数字，你需要了解一点，它包含中国。所以当你把中国包括进去时，如果你试图反推出世界其他所有地区的数据，它就会扭曲数字。这是一个留给读者的练习，让他们去弄清楚那是什么。但是Eric Cherstrom，我们有一个市场情报团队。这就是为什么去年我们能站在这里。我们满怀信心地说，我们认为定价将在下半年出现反转。那再次是一个争论，很有争议。我们之所以有信心说这个，是因为Eric和他的团队所做的工作。我们想让你了解一些他如何看待这个问题，以及他如何看待整体格局——市场在过去两年、三年、四年里如何重新调整。理解这一点非常重要。不仅NAND在变化，我们所处的竞争环境也在急剧变化。我认为当你理解这里的动态时，它也会开始释放一些价值创造。好了，Khurram要上来了。他会尝试。他将谈论AI推理。你知道，目前业务显然有巨大的顺风。有很多问题，很多关于KV Cache的讨论，NAND如何用于推理。他将尝试稍微揭开这些神秘面纱。我们的产品如何融入数据中心。
我们如何看待KV Cache未来将如何增长？然后Luis会来，他将把这一切总结到商业模式中。他将更详细地介绍NBM。和上次一样，我们将把HBF放在最后，我们也会稍微谈谈3D矩阵内存。我们把它放在最后。我们把它放进去的原因是，它还没有进入模型。对吧？当它进入模型时，我们会告诉你们。但在那之前，Luis谈论的是所有核心业务的模型。你们应该把这些视为未来的创新，我们会持续向你们更新。但我认为Alper会很好地展示过去一年半里HBF在全球范围内取得的进展。真的非常令人兴奋。好了，谢谢你们的时间。再次感谢你们的到来。现在我要把时间交给Alper，深入探讨技术。谢谢。
CEO 在红色 Investor Day 主舞台上总结开场部分。
本节主旨NAND 的四条缩放路径
请欢迎Sandisk的首席技术官Alper Ilkbahar。谢谢。早上好。早上好。很高兴见到大家。欢迎。欢迎。我非常兴奋能与大家在这里讨论我们Sandisk团队正在推动的内存技术。那么，让我首先强调我们技术战略的主要支柱。我们的首要任务是保持我们的指数级扩展引擎运行。在半导体领域，尤其是在内存领域，可扩展性是我们寻求的最关键因素。今天你们会反复听到我们谈论可扩展性、它的重要性以及它在我们的业务中扮演的角色。我们将讨论我们第19代强大的扩展引擎如何持续运行，以及我们的路线图如何延伸到下一个十年及更远。其次，我们高度关注客户的需求，即性能、能效和密度。你们将听到我们如何在这些指标中的每一项上领先，以及我们如何在行业中提供最高的资本效率，以实现卓越的财务业绩。最后，我们努力以创新带来惊喜（Innovate to Amaze）。
我们是创新者，我们是工程师、技术专家，我们每天都在寻找改进所有应用和产品的方法，不仅限于现有产品，我们还每天都在创新，创造新的应用和新市场。那么，让我开始进入下一张幻灯片。这是我去年二月在这个舞台上与大家分享过的一张幻灯片，当时我向大家介绍了自2001年以来，我们的团队已经交付了17代NAND技术。而今天，仅仅18个月后，我们又增加了两代新的NAND技术：BiCS9和BiCS10。这些数据告诉我两件重要的事情。第一，我们的创新步伐正在加速，以满足市场的需求。第二，NAND闪存作为最具可扩展性的半导体技术，实际上是唯一能够匹配AI指数级增长的技术，这就是为什么你们现在看到并将继续看到NAND在AI架构中的采用增加。去年，我还向你们展示了这张幻灯片，以解释驱动和推动我们扩展引擎的向量。当时，我谈到了我们如何优先考虑技术上更困难但资本效率显著更高的扩展方式，即横向扩展、逻辑扩展和架构扩展。
这些是我们的优先事项，而不是更简单但在财务上更具挑战性和成本更高的垂直扩展，即增加层数。我们的战略没有改变，我们对通过这一战略取得的成果非常满意，这张幻灯片就是例证。去年我向你们展示了类似的数据，当时数据涵盖到2024年。今年，我们增加了2025年。这里显示的是SanDisk及其合资伙伴Kioxia的资本强度。与行业的资本强度进行比较。我们将资本强度定义为我们为获得每PB增量比特输出所需投入的资本支出。当然，这个值越高，情况越糟，因此我们努力最小化资本强度。这里的白线显示的是行业平均值除以我们的数值，即比率。那么，这些数据告诉我们的是，在每个数据点上——顺便说一下，这里是回顾过去三年并取平均值——在2025年，行业平均花费的资本是我们的2.66倍才能产生相同的产出，2.66倍。这就是我们的战略所带来的资本效率。通过不同的视角看同一数据，这里我展示的是行业中每个参与者的产出百分比（比特输出）与它们每年花费的资本支出百分比。
实际上，我们这里看的是21年到25年期间，这是一个五年期。在左边，你们会看到，在这五年期间，我们和我们的合资伙伴生产了行业29%的比特，而只花费了13%的资本，29%对13%。当我们逐一查看每个参与者的这些比率时，我在右侧捕捉了这些数据。你们将看到，我们的资本效率大约是最近竞争对手的2倍。这得益于我刚才强调的技术战略，得益于我们对这一令人难以置信的技术路线图的执行，我们的规模、运营能力和卓越表现，以及我们对工具重复利用的高度关注，所有这些都使这成为可能，并为我们的所有投资者和股东带来卓越的财务业绩。
“Four Vectors of 3D NAND Scaling”投影片列出横向、逻辑、垂直与架构缩放。
本节主旨CBA 混合键合与快速产品迭代
现在，随着我们推动技术向前发展并在每一代产品中突破缩放极限，我们实际上在两个维度上推进技术。第一个维度是我在此处x轴所捕捉的内容。每一代产品都为我们带来更多的比特数。这是通过追求缩放的那四个向量来实现的。你们之前已经看到，每一代我们都能获得50%到60%更多的比特数，这是通过缩放实现的。我们追求的另一个前沿是我在此处y轴所捕捉的内容，即性能和能效。我们在每一代产品中也通过器件和设计创新获得了这些改进。现在，你们之前已经见过这个路线图。我今天主要讨论该路线图上的BiCS 8和BiCS 10。但正如你们之前所知，我们的团队已经在研发BiCS 11及更后续的产品。缩放引擎持续运行，我们实际上认为在可预见的未来缩放极限没有尽头。因此，我们当然会将其延续十年甚至更久。现在，我们之前讨论过我们的CBA技术，这是一种混合键合技术，能够将两个不同的晶圆组合成一个晶圆。通过利用这一创新，我们实际上正在增强一个衍生产品路线图，正如我在这里展示的。这个基于CBA的路线图允许我们利用现有技术节点，通过将该节点的存储阵列技术与下一代CMOS技术结合，并将两个晶圆键合在一起，将其性能和能效提升到下一个水平，从而实现性能的进一步提升。
所以你们可能会问，这为什么重要？为什么很关键？目前数据中心正在发生的情况就是一个很好的例子，说明这为何是必要的。数据中心中的存储接口——我所说的存储接口，想想我们的企业级SSD，它们运行在一种称为PCIe的标准接口上，行业范围内正在发生从例如Gen 4到Gen 5再到Gen 6的过渡。这些过渡过去每四到五年发生一次。那个时间允许我们基本上从一个技术节点过渡到下一个，使该技术成熟，甚至可能再使下一节点成熟，这样我们就拥有充足的供应，并逐步将我们的产品过渡到这个接口的下一代。但随着AI的到来，这些过渡开始显著加快，当数据中心的以我们看到的规模开启需求时，你必须极其快速地实现这一过渡。因此，你可能甚至没有时间来使你的下一代技术节点成熟以满足需求。那么，我们利用这个基于CBA的衍生产品路线图做什么呢？我们可以利用现有的技术节点，非常快速地将其提升到下一个性能水平，并实现这一过渡，将我们的整个产品组合非常快速地转向客户所需，并快速定制硅片。其美妙之处在于，这可以通过极少的额外资本支出来完成，因为我们利用了现有节点的存储阵列技术，而这正是我们大部分资本所在之处。
因此，这是一种向下一性能水平过渡的超高效方式。它赋予我们令人难以置信的运营灵活性。它为我们带来了极好的资本效率，并使我们能够非常快速地满足客户需求。所以这是一项了不起的创新，一个我们可以利用的技术竞争优势，并为我们的业务创造出巨大的竞争优势。我现在将很快讨论BiCS 9，但在此之前，我想快速看一下BiCS 8，因为BiCS 8目前是我们当前生产的支柱，并且是行业的黄金标准。我们首次在BiCS 8中引入了CBA技术，即混合键合技术，这为我们带来了在性能、密度以及能效方面的巨大竞争优势。
“A Technology Roadmap Engineered for AI’s Pace”页面展示 BiCS8、BiCS9、BiCS10 的组合路线。
本节主旨BiCS9、BiCS10 与 2Tb QLC
事实证明，这些正是我们AI数据中心客户所寻找的。因此，当我们把BiCS8与我们一些同行的性能和能效数据进行比较时，我们看到了巨大的差距，我们拥有巨大的优势。这里我是在将我们的BiCS8与我们同行的2xx代存储器进行比较。当然，我们的同行也在进步。他们正在发布下一代产品，我们称之为2YY或3xx产品。他们的性能在提升，但当我们看能效时，我们发现他们的能效实际上并没有改善太多。现在让我介绍一下即将推出的BiCS10，并向您展示BiCS10与这些产品的对比情况。这就是BiCS10的表现。BiCS8已经非常出色。BiCS10将更加优秀。我认为它很快将成为AI数据中心的金标准。我们稍后会详细讨论BiCS10。但首先，让我们谈谈最新消息。我们提到了BiCS9。BiCS9是我们首次部署这种混合技术、混合键合技术扩展的产品。对于BiCS9，我们采用了BiCS8的存储单元阵列，即我们成熟的存储单元阵列，并将其与下一代CMOS晶圆相结合。通过这种方式，我们实现了巨大的性能提升。而且我们是以最小的增量资本支出做到的。
因此，我们实际上是在以最小的资本投入，将我们的BiCS8部署和供应基础升级到下一代性能水平。我们根据大型超大规模云厂商的规格设计了BiCS9。他们希望拥有卓越的性能。他们希望拥有大量的产品。而且他们希望尽快获得。因此，这使我们能够非常迅速地实现所有这些目标。我非常高兴地报告，该产品已成为我们NBM的一部分。我们的客户迫不及待地想要获得它。它将为Khurram将要讨论的下一代存储SSD提供动力。因此，我真的很期待看到它很快为您的AI提供动力。好的，让我们快速进入BiCS10。去年，我向大家提前展示了BiCS10系列中的第一款产品，即1太比特TLC die。与业界最佳的BiCS8相比，它开始实现巨大的改进。自那时起，我们的团队在这项技术上做出了出色的工作，其进展超出了我们的预期。因此，从本月开始，我们可以向客户提供该die的样品，我们刚刚宣布了这一消息。BiCS10系列中的第二款产品是2太比特QLC die，QLC是每单元4比特技术。我们为这项技术感到非常自豪。
它实际上是世界上密度最高的存储芯片。在实现这一点的同时，我们相比BiCS8实现了超过60%的密度提升，读写带宽提升了一倍以上，读写功耗效率提高了75%。考虑到我们正在击败世界上最好的NAND——BiCS8，这些数字确实非常惊人。为了让您更好地了解扩展的威力，我想向您展示BiCS8和BiCS10的2太比特die并排对比。这就是我们通过扩展引擎能够实现的效果。每片 BiCS10 晶圆可产出的 2Tb 裸片数量比 BiCS8 多 65%。这里有图片，但晶圆就在外面。因此，我邀请大家亲自出去查看并体验这种扩展。晶圆就在那里，如果您愿意，甚至可以触摸和把玩。从历史角度来看，回顾David之前向您展示的数据，我们观察从BiCS5到BiCS10的世代，甚至展望即将到来的BiCS11，我们每年每片晶圆的比特数增长实现了27%的CAGR。27%。而您已经听到，我们的生产计划是基于中高十几个百分点的长期需求增速预测。
因此，这大约比需求预测高出50%，这意味着仅通过技术扩展，我们就拥有满足所有生产需求和计划的技术生产力。事实上，由于这种生产力，我们的晶圆投片量随着时间的推移已经下降。这也是我们创造价值并提高资本效率的另一种方式。因此，借此机会，我感谢大家的光临。我将在本次演讲结束时回来与大家讨论HBF，并邀请Eric与大家分享他的市场情报见解。非常感谢，再见。
BiCS10 332-layer 1Tb TLC 页面列出密度、性能与能效提升指标。
本节主旨数据中心驱动 NAND 需求重构
请欢迎 Sandisk 市场情报副总裁 Eric Cherstrom。早上好。我很高兴能在这里为大家简要介绍 NAND 市场的最新情况。我们预计闪存市场在 2026 年的出货量将达到 1.2 ZB。那么，我们是如何得出这个结论的呢？如各位所知，这个行业始于消费端和边缘端的增长。关键驱动力是手机年化出货量增长至 15 亿部，PC 将存储需求从硬盘转向闪存，以及企业级 SSD 的出现。然后在 2022 年，ChatGPT 问世。AI 推动了数据中心领域的发展，并随着时间的推移增加了其在 TAM 中的份额。在 20 年代初期，数据中心在 TAM 中的比特份额为 20%。去年是 30%。今年是 50%，并且继续超越市场整体增速。因此，当您将收入叠加到上一张幻灯片的出货量上时，可以看到两个截然不同的时期。第一时期，闪存被当作大宗商品定价。ASP 下降抵消了出货量的增长。在此期间，行业的歷史平均收入为 600 亿美元，我们以 200 亿美元的增量来衡量周期。现在，闪存是多周期数据中心建设的关键组成部分。这使我们相信，闪存市场将在 2026 年增长至超过 3000 亿美元，并在 2027 年再次增长至接近 5000 亿美元。
那么，在同一时期，供应方面的情况如何呢？在 2010 年代末，该行业的目标是年化比特增长率超过 30%。行业不得不进行投资，将晶圆投片量一路增加到 2022 年的每月 180 万片。在那个晶圆产能的峰值时期，与 COVID 相关的库存消化大幅减少了闪存行业的需求。供应方不得不做出反应，每月约 50 万片晶圆产能处于闲置或利用不足状态，并将产能结构性重置至比峰值水平低 30%。尽管晶圆产能有所减少，但该行业仍然能够通过节点迁移实现中高十几个百分点的比特产量增速。那么，我们来谈谈云。左侧的图表显示了部分超大规模云厂商和 NeoCloud 客户的美国数据中心 CapEx。该图表显示了随时间推移的预测。如您所见，从 2023 年开始，我们已连续 15 个季度看到这些选定 CapEx 的上调。当前估计显示，这些公司将在 2026 年和 2027 年投入 1.9 万亿美元的资本。我们相信变现即将到来。在最近的亚马逊财报电话会议上，他们提到没有足够的产能来支持近期需求，并且 AWS 的年化收入到 2028 年可能达到近 1 万亿美元。转向边缘端，边缘端正在经历一个过渡期。
右侧的图表显示，我们预计 PC 和手机领域的单位出货量将同比下降中十几个百分点。如您所见，所有这些下降都是由低端设备驱动的。我们相信 OEM 将把产品组合转向更高端的机型，ASP 将继续增长。ASP 和收入将在 2026 年和 2027 年继续增长。从主要 OEM 最近的财报可以看出，年化收入同比增长了 13% 到 24%。因此，闪存正在进入一个新的现实，一个数据中心占据大部分份额的现实。边缘端继续向高端设备混合。在供应方面，高比特增长目标通过节点迁移实现。所有这些因素加在一起，使我们确信，我们看到的市场机会将在 2026 年增长至超过 3000 亿美元，并在 2027 年接近 5000 亿美元。接下来，请 Khurram 来谈谈推理时代。
“Fab Wafer Capacity Reduced Due to 2022-2023 Cycle”图表显示行业产能收缩及恢复路径。
本节主旨推理时代的 Flash 机会
AI并非依靠魔法运行，而是依赖数据。在推理时代，数据会经历一个我们称之为AI数据循环的可重复流程。该循环中的每个阶段都有其独特且严苛的要求。让我们开启一段AI数据循环之旅。第一阶段是原始数据归档，信息在此驻留。想象一下组织收集的一切：文章、视频、社交媒体帖子、业务交易以及内部知识。数据量巨大，从EB级到ZB级，这是事实的来源。但原始数据本身尚未准备好用于AI。第二阶段是模型数据准备。原始数据经过提取、转换和加载（即ETL），以进行清理、整理并使其具备机器可读性。一个关键步骤是创建嵌入，将内容转化为数值向量，使计算机能够按语义（而非仅关键词）进行分组和搜索。对于AI训练，系统必须从整个增强数据集中随机抽取数据，且要求速度快、吞吐量极高。第三阶段是模型训练。大规模GPU集群处理准备好的数据，以学习模式并构建模型。训练可能持续很长时间，因此系统会定期通过检查点保存进度。如果发生故障，可以从最后一个已知的良好快照重新开始，而不会丢失数天的工作成果。由于检查点保存期间训练会暂停，因此快照写入和存储的速度越快，GPU用于学习的时间就越多。第四阶段是推理。当训练好的模型实际用于回答问题并生成输出时，实际服务可能会根据任务切换模型，因此保持正确的模型就绪至关重要。
推理还经常使用检索增强生成（RAG），从向量数据库中提取最新、可信的上下文来支撑响应。为最大化效率，系统使用KV Cache，使GPU能够复用先前计算的值，而无需从头重新计算。随着智能体工作流生成更多token，此缓存的价值越来越高，其规模也越来越大。这些高容量KV Cache分层存储在SSD上。第五阶段是新内容生成。模型的输出会立即存储，以便交付给用户，并用于微调和持续消费等场景。最新内容被访问最频繁，随后会老化进入长期归档，成为明天的原始数据。这就是AI数据循环：收集、准备、训练、推理、生成，然后重复。有请SanDisk首席产品官Khurram Ismail。早上好。我是Khurram，今天我将讨论基础设施前景，特别是与闪存相关的内容。好消息是，我们几乎已到半场，但由于没有中场休息，我将担任你们的中场主持人。那么让我们开始吧。David提到工程师在SanDisk工作了很久。我就是其中之一。我在这个行业已经27年了，一直从事内存领域。
内存从未像现在在AI时代这样令人兴奋。我经历过各种高峰和低谷。AI带来的创新速度是惊人的，我们都能看到这一点。我们看到新的前沿模型正在加载。系统架构师每六个月就改变一次设计。因此创新节奏非常快。但部署这些创新所需的基础设施也在以前所未有的速度部署。那么闪存的作用是什么？在接下来大约20分钟的演讲中，我希望大家记住两点。首先，正如David提到的，我们对闪存所扮演的关键角色以及机遇规模的信念。其次，我希望大家能认识到，闪存并非只是基础设施边缘的一个笨重设备，而是实际上正在渗透到AI基础设施的各个层面。那么，我想先分享一些有趣的事实，因为我将介绍一些概念。我认为，如果用人脑来类比，将有助于我们理解这些概念。也许你们有些人知道，我刚刚用了ChatGPT和Gemini，发现一个有趣的事实：每个人脑拥有2.5PB的内存。我将这个数字乘以整个人类智能，得到大约20YB的集体人类记忆。而1YB——我不得不查一下这个单位。
我平时处理的是ZB和EB级别，对吧？所以1YB等于1000ZB。现在看右边，云基础设施（我认为其发展仍处于早期阶段）所有内存加起来只有几百EB到大约10ZB。有人可能会说，考虑到我们将要扩展智能，云基础设施需要更多存储。对吧？人脑的有趣之处在于，它使用两种内存：短期记忆和长期记忆，它们协同工作，相互利用以产生智能。事实证明，AI智能建立在非常相似的概念上。有一种短暂的短期工作内存，称为临时KV Cache，我们稍后会介绍。然后还有长期内存，它更具持久性，称为持久KV Cache。所以存在相似性。它们在人类如何存储和处理数据与AI智能方面遵循相同的原理。好的，Eric谈到了2026年整个闪存市场的总需求为1.2ZB，对吧？这里我只关注2030年AI数据中心的TAM（总潜在市场），这相当于我们整个行业在2026年出货的总量。所以机遇是巨大的。我稍后会回到这张幻灯片，解释为什么如此。但重要的是要注意，正如我所说，闪存并非只是基础设施边缘的一个单一设备。
闪存上正在涌现许多工作负载，特别是在AI数据中心。其中一些工作负载是什么？首先，有快速数据湖。我们去年讨论过。这些是需要海量存储的大规模数据湖。其次是暂存。这些是靠近GPU用于训练和检查点保存的直连设备。因此该市场正在经历巨大增长。最后是KV Cache，这将是我们讨论的重点，因为它是AI数据中心中增长最快的部分。从NAND技术的构成来看，我们看到TLC在2030年仍是主导技术，而QLC也占有相当可观的份额。
市场负责人在舞台上讲解 AI 数据中心带来的 NAND 需求变化。
本节主旨KV Cache：AI 推理的工作记忆
那么今天基础设施是如何被看待的？关于基础设施的思考正在改变。我们正在从过去的总拥有成本转向总拥有价值。过去，当你部署基础设施时，你会在非常大规模上优先考虑成本。这里列出了一些考虑因素。随着总拥有价值，等式正在改变。基础设施不再被视为成本中心，而是价值生成的实际驱动因素。在这种情况下，价值和产出就是智能。所以扩展智能的方式正在升温。如你所见，每个人都在试图生成更多的令牌。他们试图生成，让更多用户使用他们的系统或他们的AI。但随着这种规模，随之而来的是许多挑战。总是存在电力挑战。你把这些令牌存储在哪里？仅在易失性介质中。没有足够的易失性介质。非易失性介质扮演什么角色？然后是架构的转变。我们正在从训练转向推理。事实证明，闪存解决了很多这些问题。这就是我接下来要带你了解的。所以你们在视频中看到了“推理时代”。我在这里唯一要指出的一点是，AI数据流经基础设施时的很多关注点都在推理上。所以我在18个月前，也就是2025年2月，提出了这个五阶段数据周期。
前三个阶段我们去年关注很多，它们与训练模型相关。如何存储数据、如何准备数据、以及如何将数据呈现给GPU进行训练是重点。闪存表现得相当好。我们有用于快速数据湖的高容量QLC。我们有提供模型训练用活跃数据集的直连TLC SSD。因此，由此构建了大量基础设施。但现在随着焦点转向推理，要问的问题是：为训练而构建的基础设施是否仍然相关？它能满足推理日益增长的需求吗？答案是否定的。你可以看到，随着我们前进，基础设施正在发生解耦。训练的基础设施与推理的基础设施大不相同。那么让我们看看推理内部发生了什么。所以如我所说，我们有现有的产品用于快速数据湖、暂存和检查点，但推理有些新东西，那就是我们将重点关注KV Cache。在推理中，关于NAND闪存出现了两个有趣的趋势。第一个是数据增强，第二个是上下文记忆。我相信你们很多人都在使用这些模型，如果你们使用这些模型，它们变得越来越持久。它记得你是谁。所以这是第二个流行的用例。所以RAG是最流行的技术之一，用于提供外部数据，以便模型能够给你更相关和准确的回答。
第二，用户正在尝试，或者说用户想要更丰富的对话、更聪明的对话、更长的对话。结果导致的是KV Cache放大。关于KV Cache放大，可以这样理解：你拥有更长的上下文长度，因为你想要更长的对话。你拥有更长的推理链，因为你想要迭代过程。你希望模型了解你。然后还有与此相关的多模态。所有这些都在推动KV Cache的放大。理解KV Cache最简单的方式是：如果我在和你对话，而你在我们谈话时做笔记，这样你可以参考笔记，而不必再听我重复对话。那个笔记本就充当KV Cache。所以我们简单谈谈什么是KV Cache，因为那是推理中最重要的部分。推理有两个主要部分。第一个是预填充，模型在这里思考。理解推理中的预填充阶段的方式是：当你提供输入时，模型在思考。第二个是解码，模型在这里响应，给你一个回应。所以当用户输入提示词时，它会被分词，所有输入同时被处理。还有一件事，因为该过程驱动大量并行性，它是计算密集型的。你会听到更多人說预填充实际上是计算密集型的。然后当预填充发生时，会生成上下文。
现在在实际实现中，这会被存储在一个称为KV Cache的内存中。可以把KV Cache理解为推理的工作内存，或者说是笔记本、记忆笔记本。目前对我们来说，讨论它存储在哪里并不重要，我会带你了解KV Cache层次结构如何工作，但重要的是要知道这个上下文在增长。它持续增长。推理中最重要、最有趣的部分是解码过程。这是你生成回应的地方。如你所知，解码是一个自回归过程，每次生成一个令牌来生成回应。现在，为了生成回应，生成的令牌必须知道之前生成的所有令牌的上下文。你可以想象，如果没有KV Cache，那将对基础设施、电力和计算开销带来巨大的挑战，而这本不必发生，对吧？所以这就是为什么当我们看到所有内存板在上升时，正是因为KV Cache，它确实使整个AI过程更加高效。好的，所以我们谈到这个上下文在增长，它存储在KV Cache中。那么，KV Cache在层次结构上看起来如何？我们在上次投资者日介绍了这一点，我们讨论了数据中心系统中的系统内存层次结构。思考这个内存层次结构的方式是围绕性能、功耗和容量这几个向量，对吧？
对于我们这些热爱闪存的人来说，我们总是断言闪存是围绕这些向量最具可扩展性的技术。好吧，事实证明我们是对的，推理是一个完美的用例，对吧？推理是闪存的完美用例。为什么？正如我们谈到的KV Cache放大，以及AI智能体工作流的部署，它正在生成大量令牌。需要在你的记忆笔记本中有更多的页面，所以所有这些状态都需要被保留。上下文变得更长，对话变得更长，推理链变得更长。最后，作为你输入系统的一部分而生成的所有数据。所以我们与客户有着非常紧密的伙伴关系，NBM就是证明。我们从客户那里学到了很多。现在他们都高度专注于优化这个KV Cache，因为它确实为他们解决了很多问题，对吧？但他们处理方式不同。但从KV Cache内存层次结构中浮现出一个共同主题，它通常适用于当前正在部署的所有AI系统。在最顶端，回到人脑类比中的临时缓存，这之后会有个小测验。临时KV Cache，就是你的HBM和系统DRAM。可以这样理解，所有热上下文，即用户需要获取回应的当前上下文，都存储在这里。
但同样，如果你从上往下看，涉及的容量方面，HBM和DRAM通常较小。接下来是长期记忆，即持久化KV Cache。任何无法存储在DRAM和HBM的高层级带宽中的内容都会被存储在闪存中。而且
“KV Cache: The Working Memory of AI Inference”图示展示提示词、Prefill、KV Cache 与解码流程。
本节主旨持久化 KV Cache 与 eSSD 部署层级
这就是我们所说的持久化KV Cache。现在有多层结构。还记得我说过闪存遍布AI数据中心的多个层级吗？我只是想让你记住，闪存部署在多个层级，因为稍后我们会在演示中用到这一点。但重要的是要理解，没有这个持久化KV Cache层，就无法扩展智能。正如你能想象的，在推理中，模型只训练一次。随着上下文增长，交互次数达到数十亿。所以你需要某种存储层次中的持久性。它为AI系统提供了很好的可扩展容量，而无需将所有内容都通过易失性临时KV Cache处理。既然我们已经讨论了KV Cache，并且谈到到2030年KV Cache将占市场的35%，那么我们如何规划、如何衡量这个机会的规模？这个持久化KV Cache能有多大？如果我是基础设施规划者，我必须考虑几件事，这是SanDisk思考KV Cache规模机会的公式。但如果我是规划者，再说一次，这是我们通过与大量客户交流得出的，因为我们与许多实际大规模部署这些技术的人关系密切。所以如果我要对此进行规划，第一件必须考虑的事情是将会冲击我的基础设施的会话数量。
这是第一点。但更重要的是，随着会话到来，我想保留多少会话以及保留多长时间？没错，我们有客户告诉我们，他们只保留会话或上下文几个小时。这样我的朋友Luis可以去喝杯咖啡，回来时还能保留这个上下文。也有客户会永远保留所有上下文。他们想以某种方式将其变现，但这就是他们的看法。但你可以想想，如果你永远保留它，KV Cache就有巨大的增长机会。所以他们就是这么考虑的：有多少会话会冲击我的基础设施，我要保留多久？第二部分是，如果你计划进行扩展，你显然已有基础设施，其中有一组KV Cache池。所以你只需要为当前会话可能错过的KV Cache做规划，这体现在缓存未命中率上。这是另一个重要因素。最后，你必须计算出一次会话需要多少存储空间，这取决于两件事。第一是你的会话长度或大小。很多人谈论上下文长度，但这是由一系列token决定的。顺便说一下，正如我们讨论解码过程时提到的，每个token都会对存储需求产生巨大开销。因此，根据你使用的实现方式，每个token代表数十KB到数百KB。
如你所见，人们正是用这些变量来确定需要部署多大容量的持久化KV Cache。而这就是我们的答案。这再次是超过 1 ZB 的装机基数。当你把所有这些因素相乘时，顺便说一下，这只是底层的四个变量。还有二阶计算来确保我们得出正确的数字。但SanDisk估计2030年的装机基数超过 1 ZB。这再次是增长最快的工作负载。我们要说的是，从现在到2030年，装机基数将达到超过 1 ZB。同样，我们的客户非常动态。他们在改变各种东西。架构在变化。围绕闪存正在进行大量优化。但这为你提供了一个很好的参照，让你思考：如果我想提高这个参数，如果我把保留时间提高，数字会相当大。所以我们对此感觉很好，因为总体来看，上下文长度在增长，平均会话数在增长，使用AI的用户数量在增长。所以我们认为形势是积极的。回到1.2 ZB这个数字，我要再说一遍，这里表示的KV Cache数字，因为我第一次没有提到，是整体市场的35%。之前的图表显示超过 1 ZB 的装机基数。具体到2030年，我们认为KV Cache的规模将占市场的35%，所以你可以自己算一下。
而这再次确实表明闪存存在于AI数据中心的多种工作负载中。那么让我们更物理地看看闪存如何位于数据中心。这只是展示闪存在数据中心的各种位置。在最底层，右侧灰色框中是一片大容量驱动器。这些是你的快速数据湖，包含你的训练数据、嵌入、向量、RAG仓库，以及企业为了运行AI而需要存储的所有内容。从闪存的角度来看，高容量QLC驱动器是完美的选择，因为它们提供了巨大的容量。现在你可能会问，好吧，你说过KV Cache，你还记得我给你看的层级结构是多层的，对吗？可以把它看作非常冷、冷的KV Cache，这是理解方式。它非常适合QLC，我们看到它部署在数据湖中。随着你靠近GPU，需求发生了变化。这是第二个。这些是我们的直连SSD。这里实际上有活跃的训练数据集，有检查点操作在进行，还有大量来自GPU的数据编排。为此，你需要非常高性能的TLC SSD。再次回到KV Cache的G3层级，我会将其描述为热和较热的KV Cache。最后，关于我们之前讨论的持久化KV Cache，现在还有另一种机架级、网络级的数据移动，发生在GPU计算集群和通过网络更接近它的东西之间，对吧？
这就是我们所说的持久化KV Cache，我会将其描述为你之前在那个金字塔中看到的微温的G3.5。所以这展示了AI数据中心中eSSD的部署位置。很多人谈论AI数据中心时，会说它是一座GPU工厂，但从这些部署位置来看，我希望你能明白，闪存同时存在于许多不同的地方。
“KV Cache: Equation of the Future”页面列出会话数、上下文长度、保留时间等乘数变量。
本节主旨数据中心产品组合与 SanDisk AI Lab
因此，我敢断言，每个AI工厂归根结底都是数据工厂，在推理方面尤其如此。如果不谈谈我们的产品，那就是我的失职。去年我在这里时，我们试图告诉你们，正如David所言，我们将在数据中心取得成功。很高兴地报告，我们的TLC-eSSD和QLC-eSSD都已通过主要超大规模云厂商、主要客户和OEM的认证，并且我们正在出货这两款产品。对于TLC-eSSD，我们正以PCIe Gen 5配置在全部外形规格中出货，它们非常适合上一张幻灯片中讨论的暂存和KV Cache。说到TLC-eSSD，我们还在闪存峰会上展示了下一代PCIe Gen 6驱动器。它将成为行业领先的高性能、高能效驱动器，真正解决许多推理瓶颈。我们上周在FMS上展示了这一点。同样，在高容量eSSD方面，如果你们还记得，去年我们展示了一条最高可达1 PB的路线图。我们在闪存峰会上展示了E3外形规格的超过256 TB的驱动器，反响非常好，你们将看到明年市场将大量转向从128到256的更高容量驱动器。我们拥有出色的产品组合。我们拥有出色的平台，既满足当前AI数据中心增长的所有需求，也满足未来需求。我们谈了很多与客户的紧密合作，应用我们的思考，理解KV Cache的样子，市场规模机会有多大，但我们也想成为AI实践者。
我们也想成为AI实践者。我们在SanDisk启动了一项计划，叫做SanDisk AI实验室。你可以想象那里有服务器级、机架级的系统，我们像客户那样运行工作负载和模型，因为我们想真正理解瓶颈，并希望用我们自己的理解来补充我们从客户那里学到的东西。这里我只提供两个指标。可以这样理解，这些数据是在一个服务器级应用或系统中收集的，带有GPU集群、多个SSD、HBM、DRAM，以及我向你们展示的所有层级。我们运行了数百个用户会话，就像我在持久KV Cache方程式中解释的那样。我们在该方程中做了一些假设。我们发现，配备SSD的系统与只有易失性介质（如HBM和DDR）的系统相比，能耗降低75%。我再补充一点。这不是已发布的数据，但在配备SSD的系统上生成一百万个token，与只有易失性介质或无SSD相比，功耗仅为后者的五分之一。指标不同，但你们明白了，使用SSD，功耗会低得多。其次，在配备SSD与不配备SSD的同一系统上，我们看到每秒token吞吐量提高了75%。我们每秒生成的token比使用HBM和DDR时更多。原因很简单？因为没有足够的容量，你受到限制，而且你不得不重复计算。
这是一个昂贵的过程，无论是功耗还是性能。你们可以看到，SSD不是事后才想到的东西。它实际上是必不可少的，这就是市场中KV Cache工作负载爆炸式增长的原因。我想用最后一个想法来结束。我不知道我该说什么。让我从我的持久KV Cache中提取一下。持久KV Cache做出了回应。如今，闪存代表了已完成的工作。如果你们回顾之前的计算周期，每当计算周期结束时，所有中间状态或节点都会被丢弃，只有在需要时才会重新计算。如果你们想到AI百万、十亿级别的规模，这种策略效率极低。它行不通。从这个角度来看，我们喜欢把闪存SSD看作一种token电池。它储存能量以备后用。闪存真正代表了累积的智能。我们相信，没有持久化就无法构建智能，而闪存非常出色。在一个最有价值的输出是智能的时代，保存智能与创造智能同样重要。总之，我们拥有强劲的增长前景。我们对AI数据中心市场充满信心。我们清楚地了解客户的走向、行业的发展方向以及架构的运作方式。我们拥有合适的产品组合。我们拥有强大的产品组合，现在和未来都适用。
我们也承认，在推理方面将会出现效率提升。你们都听说过量化，以及为减少存储和KV Cache而正在进行的各种优化，但这只会助长杰文斯悖论（Jevons paradox）。由此将产生更多用例。因此，我们相当乐观地认为，这些效率是受欢迎的，它们将推动更高的利用率。最后，闪存不是事后才想到的东西。行业实际上正在围绕闪存进行创新。为什么？因为它是最可扩展的技术，正如我所说，没有持久化就无法构建智能，而闪存技术是构建智能的绝佳介质。非常感谢，现在我想邀请我的朋友Luis来谈谈财务和业务规划。请欢迎SanDisk的首席财务官Luis Visoso。
“Inference in Action: Sandisk in the Lab”页面展示 SSD 可降低能耗并提高吞吐的实验结果。
本节主旨多年期协议、RPO 与财务保障
大家早上好。我想你们可能想看看一些数字。很高兴在公司成立18个月后再次来到这里，坦白说，这次对话是关于可持续价值创造。可持续价值创造。我们致力于每年都做到这一点。正如我所说，我们的旅程始于2025年2月，当时我们从西部数据分离出来。不久之后，我们公布了2025财年第三季度（FY25 Q3）的业绩。你们可能还记得那些数字。营收17亿美元。非GAAP每股收益亏损30美分，调整后自由现金流为2.2亿美元。我们已经取得了长足的进步。希望你们上周看到了我们的财报。我们报告了90亿美元的营收，非GAAP每股收益39.25美元，调整后自由现金流50亿美元。这还不包括我们从NBM收到的预付款和保证金。所以我们取得了长足的进步。展望未来，我们将做什么？我们致力于为客户创造价值。当我们这样做时，我们相信可以为股东创造价值。那么让我们回顾一下我们刚刚交付的一年。这些是最重要的指标。我们在一个庞大且快速增长的市场中运营。这个市场在2026日历年已经或将要增长三倍，达到3000亿美元，并在2027日历年迈向5000亿美元。所以这是一个非常大的市场。
现在非常重要的是，市场的构成正在从以边缘为中心的市场转变为以数据中心为中心的市场。这带来了非常不同的动态，我将解释其中的一些。我们全年的营收为200亿美元，同比增长175%。这是我们之前2022年创下的纪录的两倍。所以增长不错。重要的是，这种增长，这种营收，在全年每个季度都在改善。毛利率为71.6%，高于前一年的30.3%。同样，我们的业绩在全年每个季度都在改善。我们以84.6%的毛利率结束了这一年。这使得我们的每股收益达到39.25美元，而前一年仅为0.29美元。所以财务业绩非常出色。而最重要的指标是我们的自由现金流。我们产生了87亿美元的自由现金流，不包括那些新业务模式的预付款，而且这一数字也在每个季度改善。我们的年化运行率为200亿美元。这是我们从这个业务中产生自由现金流的年化运行率。所以业务非常好。增长就在那里。市场在增长。我们正在捕获这种价值。你们可能对新业务模式有一些疑问，那么让我们来谈谈这个。非常重要的是，这是我们加强与最具战略意义客户关系的方式。为什么？因为新业务模式带来了一个快速增长、盈利且波动性较小的业务。
回到David刚才说的。快速增长、非常有吸引力、波动性较小的业务。这难道不美好吗？所以我们正在建立这些关系。这开始的方式是与每个客户签订非常定制化的协议，这些协议围绕供需确定性展开。对话并非从定价开始。显然，我们最终会谈到定价，但对话从供需开始。我们的客户希望确保他们能得到所需的产品，而我们希望确保另一方有需求。所以这就是对话的开始方式。这些协议按季度、大多数情况下按月细化。虽然它们是定制化的，但有一个在所有协议中一致的框架。大多数情况下，它们从多年期开始。当你有多年期协议时，这些数量正在以非常快的速度增长，比我们公司的增长速度还要快。定价有固定和可变部分。非常重要的是，这些协议中的每一个都有财务担保，我将谈到这一点。这些对话涉及公司最高层。它们需要董事会批准。我们在与CFO、财务主管、CEO交谈。这不像过去那种典型的对话。那么让我们谈谈一些细节。我们有八个客户参与。这些是双赢的对话。正如Khurram提到的，从技术和商业方面都有高层级、非常深入的整合。顺便说一句，这八个客户中包括三家美国超大规模云厂商，这是你们之前不知道的。
三家美国超大规模云厂商是这八个客户的一部分。我们签署的最早的协议是在今年1月。你猜怎么着？已经有两位客户回来了。他们说，嘿，你猜怎么着？当我查看我的模型，当我做Khurram提到的计算时，我需要更多。所以他们已经在扩大，要么延长合同期限，要么在相同合同期限内增加更多 位元供货量。所以我们对这些合同感觉非常好。在期限方面，我们正在从季度价格谈判转向大型多年期合作。记住，这些价格谈判持续了三个月，有时甚至不到三个月。在那段时间里，当我们以那种模式运营时，我们几乎没有为股东创造价值，并且使资本投资变得极其困难，因为它们非常冒险。我们不知道客户会购买我们的产品多久。我们没有承诺。从那里开始，我们的合同平均期限超过四年。现在最长的合同是五年。我们正在积极与几个客户进行谈判，以进一步延长。这非常重要。所以我们正在将业务的很大一部分分配给这些新业务模式。为什么？因为正如我所说，它们是快速增长、有吸引力且波动性较小的业务。我们喜欢这种业务模式。我们希望这成为我们公司的主要业务方式。定价如何运作？嗯，其中一些合同的定价将是固定的。
其中一些包括可变部分。非常重要的是，可变部分包括底价和上限。而我们的财务
“NBMs: Strong Multiyear Customer Partnerships”页面分列定制化、框架与指标。
本节主旨长期经营与利润模型
即使在底价水平，财务表现也极具吸引力。我们提到过，底价对应的毛利率约为80%。因此，我们相信该定价存在一定的上调空间，从而对新业务模式的财务表现感到非常乐观。至于非 NBM 业务（即其余 位元供货量），其将继续随市场波动。因此，如果市场持续上涨，我们显然有能力获取收益。那么，让我们尝试量化这些合同的规模。来看93.9，即总合同价值（TCV）。这是我们预计从这些合同开始到结束期间能够确认的收入总额。939亿美元，平均周期为四年。其中一部分收入已经确认。因此，剩余履约义务（RPO）为911亿美元。这意味着大量价值和收入仍有待实现。这两个数字均反映了我们期望从这些合同中获得的底价或最低定价。我们相信，两者都存在上调空间，因为实际价格将高于我们设定的底价。我们讨论了很多关于财务担保以及这些合同是否存在风险的问题。实际上，我们已经从这些合同中获得了165亿美元的财务担保。这主要分为两大部分。最大的一部分是由第三方金融机构持有或提供的财务担保。另一部分，较小的一部分，确切为29亿美元，是我们已收到或即将收到的客户存款和信用额度。
在幻灯片上显示的29亿美元中，我们已有25亿美元存于银行。因此，绝大部分是由第三方金融机构提供或持有的财务担保。非常重要的是，我们的客户将在正常过程中支付其产品款项。因此，除预付款项外，该财务担保在大部分时间内将保持恒定。这一点很重要，我将在下一张幻灯片中详细说明。我如何看待这个财务担保？它的保护力度有多强？一个简单的思考方式是财务担保与剩余履约义务之间的比率。你们有数字，可以自行计算，正如David所说。如果你们在合同开始时计算该比率，我们称之为基准比率，即用财务担保除以总合同价值（TCV）。你们中有些人会质疑：这个比率随时间如何变化？我们查看了我们的多年期合同，并希望提供一个示例来说明该比率如何随时间演变。对于一个三年期合同，两年后，平均而言，该比率应该从开始到两年后翻倍。因此，随着合同持续，作为未来收入百分比的担保保护会显著增加。那么，我们打算怎么做？我们将以卓越的执行力来执行这些NBM（新业务模型）。
我们不想要四年期交易，也不想要五年期交易，我们希望这些NBM能够持续数十年，对吧？因此，我们将以卓越的执行力来完成它们。我们将按照与客户达成的协议，按时提供高质量的产品。我们希望他们履行自己的义务，我们也会同样做到。你们已经看到我们在这方面的一些行动。我们正在增加一些安全库存。我们确保与合资伙伴达成协议，与南亚科技（Nanya）达成协议以确保拥有DRAM。但我们希望确保在这些NBM上能够表现出色。再次强调，目标是让它们持续更长时间。第二，我们将非常有耐心。我们会耐心地继续评估新交易。正如你们所见，我们只与八家公司签署了NBM。未来我们将非常挑剔，确保选择那些重视我们产品、愿意为此付费并希望做出长期承诺的赢家。那么，我们如何看待未来的模式？未来，我们的财务表现将是两种模式结合的结果。我们的业务中将有一部分来自NBM。这将是未来业务中最大的部分。为什么？抱歉重复，这是一个增长性、盈利性且波动性较小的业务。
我们喜欢这个业务。它拥有可靠的销量。因此，我们将保留NBM，并且我们清楚地知道业务这一侧会带来什么。我们还有一部分业务是非NBM。我们继续支持我们的客户。David提到了这一点。有些客户规模太小，不适合新业务模式。其中一些客户非常具有战略意义，但请别误会，这个业务模式可能不是他们的最佳解决方案。因此，当综合所有因素时，对于2028年至2030年，我们预计将实现增长。
“Ratio of Financial Guarantees Increases Over Time”页面说明保障比例随合同阶段变化。
本节主旨资本配置、现金流与股东回报
营收增长率为中高十几个百分点，与 位元增长一致。我们之前谈到 位元增长在中高十几个百分点，但我们预计收入将以大致相同的速度增长。我们预计非GAAP毛利率约为80%。我们预计非GAAP营业利润率为75%。我们如何实现？我们预计运营支出约占5%，并且我们预计其他收入和支出不会带来显著贡献。因此，你得到75%，然后在支付税款、营运资本、资本支出后，得到50%的调整后自由现金流。出于建模目的，我假设资本强度占收入百分比为中个位数。那是我们的总资本支出。现在重要的是，对于FY27，我们上周在财报中已经讨论过这一点。我们预计 位元增长为中十几个百分点，并且我们预计全年逐季价格涨幅将较为温和。这就是模型。为什么我们有信心与你们分享这些数字？嗯，我们的信心来自与客户的对话，来自我们基于对话发现的新业务模式。这让我们相信更多的新业务模式将会出现。因此，我们对我们的新业务模式、我们的对话以及坦率地说整体业务增长感到非常满意。那么我们将如何处理现金？对，我们将继续投资于业务。这是一个很好的业务，需要现金，我们将继续投资。
这意味着什么？嗯，我们将继续投资于运营支出，我们将适当为业务提供资金，我们将投资于资本支出，并且我们将继续做一些事情来加强我们，比如对南亚科技（Nanya）的投资、合资企业扩展，这些类型的事情使我们作为一家公司更强大、更可持续。这对我们来说非常重要。第二点，我们今年做得很好，我们将保持强劲的资产负债表。这意味着什么？健康的现金余额。多少？嗯，你们看到我们在过去几个季度中在一个范围内运营，我们将继续在该范围内运营。但这并不意味着数字完全相同。有付款条款，有不同的事情发生，但在你们看到我们过去几个季度运营的范围内。我们没有债务，我们摆脱了TLB，我们打算保持这样。我们的循环信贷未使用，我们也不打算使用它。我们将继续随着时间的推移改善与评级机构的信用评级。今年我们取得了进展，总体上是BB+，我们打算继续取得进展。剩下的现金，超额现金，将返还给你们。这就是我们的目的。我们作为一家公司的价值是为股东创造价值。而超额现金，不是一部分，而是100%，将返还给你们。我们做了很多工作来理解什么是最好的方式，目前我们认为最好的方式是通过我们的股票回购计划。
现在我们在做什么？你看上个季度，2026年第四季度，我们产生了50亿美元。我们返还给你们多少？45亿美元。所以我们告诉你们的正是我们在执行的。因此，董事会授权了一个60亿美元的计划，我们执行了45亿美元，我们还剩15亿美元。所以董事会又授权了一个140亿美元的计划。现在我们还有155亿美元已授权但尚未使用。因此，我们将随着进展给你们更新，但我们相信我们的角色是将现金返还给股东。最后，我们非常兴奋。我们非常兴奋，不是因为我们已经创造的价值，那很好，别误会，而是我们对未来能够创造的价值感到非常兴奋。我们在一个非常有吸引力的市场中运营。它在增长，它有利可图，坦率地说，SanDisk处于非常有利的位置来捕捉这一价值。你们看到了我们的技术，我们在NAND方面拥有领先技术，在产品方面拥有领先技术，并且我们与客户关系非常密切。这些关系，这些NBMs正在打开从未像今天这样敞开的大门。因此，我们对我们在市场中的位置感到非常满意。我们的财务模型是什么？非常简单。将 位元销量转化为营收，收入转化为利润，利润转化为现金。然后现金返还给你们。这就是我们的模型，我希望你们觉得它有趣，我们觉得有趣。那么接下来我们要讨论的是HBF。
正如David提到的，HBF不在收入预测中。我们正在为其提供资金，它是我们运营支出的一部分，是我们资本支出的一部分，但我们这里不包括收入预测。所以谢谢，我将把发言权交给Alper。
“Three Capital Allocation Priorities”页面列出投资业务、资产负债表与返还超额现金。
本节主旨下一阶段创新项目
请欢迎 Sandisk 首席技术官 Alper Ilkbahar 再次登台。你好，再次见到你。哦，没有人离开，真是太好了。好的，在我们技术演示的第二部分，我将向你们展示创新如何融入我们的 DNA。我将介绍两款去年就在这个舞台上介绍过的技术。这两款技术都旨在解决内存墙问题。内存墙问题本质上就是 DRAM 无法跟上计算和 AI 的发展，因为它不再像过去那样能够很好地扩展。为了解决这个问题，我们开始研究两项技术，这两项技术都具有高度可扩展性，并且可以解决这个内存墙问题。我要介绍的第一项技术是 3D 矩阵存储器，让我们马上深入探讨。哦，我是不是？好的，我回来了。首先快速回顾一下。3D 矩阵存储器，我们早在 2017 年就开始在我们的研究实验室里研究这项技术。到 2024 年，我们将开发工作转移到了一个 300 毫米的设施，一个在我们开发合作伙伴 IMEC 的现代化设施。去年我在这里的时候，我们刚刚交付了一个开发载体，我们可以用它来在 IMEC 继续推进相关活动，这就是我们当时向你们展示的。
自那以后，我们持续取得稳步进展。我们使用了向你们展示过的开发载体，并开始在上面沉积存储层。我们交付了 300 毫米晶圆和封装部件进行测试，并展示了多吉比特级别的功能性存储阵列。我们的器件正接近我们设定的产品规格的性能水平。因此，进展稳定且持续，但这无疑是一个时间跨度较长的项目，随着我们取得更多进展，我们会持续向你们更新。好的，接下来，让我们进入 HBF，高带宽闪存。
“Sandisk 3D Matrix Memory Development Update”页面展示研究晶圆、300mm 工厂及合作伙伴。
本节主旨HBF 的工作负载与架构选择
去年，我们再次在这里首次介绍了高带宽闪存。高带宽闪存提供与HBM相同的读取带宽，但容量是其8到16倍。我们发明这种设备时，考虑的是AI推理工作负载，这些工作负载实际上利用了混合专家类型的稀疏模型，具有长上下文长度和大型KV缓存。这就是我们当时的想法。而今天，当我观察AI世界的一些最新发展和趋势时，这些确实证明了两年前我们对HBF的愿景。因此，在这张表格中，我总结了一些最新的前沿模型及其特征。你们会很快发现某些趋势正在显现。首先，参数规模，模型正在增长。万亿甚至两万亿参数的模型已不再令人惊叹。它们只是变得常见。而且许多这些模型实际上开始利用混合专家稀疏模型。它们允许用户将上下文长度提升到百万级别的token。这创造了一种新范式。大型模型以及长上下文长度和隐含的KV缓存大小，正在推动更高的内存容量需求。而混合专家类型的稀疏模型则降低了计算需求。
因此，你们看到内存需求上升，计算需求下降。我们称这种新范式为以内存为中心的AI。在这种以内存为中心的AI中，我们认为HBF将发挥非常关键的作用。在进一步深入介绍HBF之前，我想让你们听听一位每天大规模处理这些LLM和AI推理的人的看法。我将带你们回到FMS，即上周在加利福尼亚举行的未来内存与存储会议，参会者超过3000人。在那次会议期间，有几个专门讨论HBF的环节。我将带你们参加我们举办的一场小组讨论，并分享来自Google DeepMind的马晓宇博士的一些想法。请快速播放视频。基础的 vanilla LLM 推理已经对内存带宽有很高需求。现在，这六个趋势中的每一个都对带宽和容量带来了巨大的内存挑战。如果你看看最先进的用于智能体的大型语言模型，恭喜你，你拥有所有这些挑战。这造成了巨大的内存挑战。这就是为什么我们面临整个行业在大型语言模型推理方面的危机。好的。马博士正在谈论内存危机。接下来，让我们听听他认为我们如何解决这个问题。我相信什么？我相信三个趋势。首先，针对Transformer的推理专用化。
原因是Transformer推理与训练根本不同。由于其自回归特性和KV Cache的使用。其次，我相信内存异构性。这是因为仅HBM架构在扩展容量方面效率低下。因此这对推理来说效率低下。我也是软硬件协同设计的忠实粉丝。我相信我们正处于协同设计的黄金时代，有许多10倍的机会。而HBF就是一个很好的例子。好的。那么，显然马博士是众多研究人员之一，他们实际上花费大量时间思考HBF作为最新、最令人兴奋的内存技术。它确实正日益成为一个创新平台。研究人员正在提出新的架构，展示如何将HBF集成到AI解决方案中。所以我想与大家分享一些最近发表的架构提案。第一个是一个XPU，我们移除了所有HBM堆栈和芯片，并用HBF 100%替换它们。所以这是一个纯HBF架构。非常简单。第二个是根据工作负载需求进行混合搭配，并用HBF替换部分HBM芯片。所以这是一个混合架构。第三个架构也是一个混合架构。
但在这种情况下，低容量HBM芯片充当高容量HBF前面的缓存层。第四个是解耦架构。在这个解耦架构中，我们将AI推理的两个阶段——预填充和解码——进行解耦。并以解耦的方式优化这些解决方案的硬件方案。预填充XPU是计算密集型的，但不需要大量内存带宽。因此你可以将高性能GPU与普通的DDR DRAM搭配使用。而解码阶段则非常依赖内存容量和带宽，但不需要大量计算。你可以采用中等性能的GPU并将其与HBF搭配。这样你就能两全其美，结合优化整体解决方案。这些是正在涌现的一些想法。还有更多。这些结果已经发表。但今天我想深入探讨第一个简单架构。并与大家分享我们在这个架构上所做的一些工作负载模拟工作。对于这个模拟工作，我们所做的是采用一个GPU，实际上类似于当今市场领先的GPU。每个GPU上有192 GB的HBM。然后我们创建了另一个版本，将所有HBM芯片替换为HBF。
这使其拥有约 4 TB 的 HBF 内存。因此，我们模拟了一个基准测试，该测试本质上模拟了多轮代理工作负载。它模拟或仿真了一个代码开发环境。具体来说，AI 代理开始开发代码，生成更多任务等。而底层的 LLM 模型是一个 4800 亿参数的 Qwen3-480B-A35B。那么，让我们看看这两个模型，或者说两个系统是如何比较的。我们将要测量的是 token 输出。我们将比较这些系统的 token 输出。首先，当我们从仅 HBM 的系统开始时，结果发现运行此工作负载的最小可行系统需要使用 8 个 HBM GPU。少于这个数量根本无法容纳模型，因此你必须至少使用 8 个 GPU 才能启动此任务。以下是我们模拟器上的工作负载情况。8 个 GPU 提供了相当稳定的 token 输出。现在，我们将展示 HBF 系统的比较结果。结果发现，我们实际上可以用单个 HBF GPU 运行此工作负载。仅一个 GPU。让我们看看。显然，性能不如 8 个 GPU 高，但如果你只想以最低资本支出运行此任务，你只需要一个 GPU。
这就是结果。接下来，我想展示 4 个 HBF GPU 的情况。结果如下。使用 4 个 HBF GPU，我们能够匹配 8 个 HBM GPU 的性能。因此，我们的 GPU 效率提升至 2 倍。这怎么可能？发生了什么？实际上，随着工作负载开始运行，它会迅速启动越来越多的任务，并耗尽 KV 缓存容量。它会耗尽高带宽内存容量。一旦容量耗尽，数据就会溢出到系统内存中，这种溢出以及带宽的损失基本上会使你的性能损失大约一半。你的 GPU 利用率下降近 50%。这就是为什么我们能够用一半数量的 GPU 提供相同的性能。从这项工作中，我们得出了两个关键结论。第一，如果你是像小企业或独立软件开发者这样的人，不需要大量的 token，但只想以最低资本支出运行此任务，我们可以将你的支出改善 8 倍。使用 HBF，你可以获得 8 倍的资本支出效率。第二个结论是，在最大 token 输出下，我们能够为你提供 2 倍的 GPU 效率。
这意味着同样的资本可以发挥两倍作用。
“HBF as Innovation Platform”页面并列 HBF-only、缓存、分层及解耦架构。
本节主旨HBF 联盟、规范与生态里程碑
你将只消耗一半能量，并获得由此带来的全部经济效益。这从根本上将改变AI的经济性。这就是马博士提到的危机，内存危机，而这就是我们打算解决它的方式。显然，我们对HBF非常看好，但我们也认为它不仅仅适用于数据中心。我们坚信，我们可以通过HBF彻底改变AI在边缘设备上的运行方式。我们正在设想实现真正复杂的AI模型。我说的是超过1000亿参数的复杂模型，能够在边缘设备上运行，并实现一种我称之为‘永不遗忘的AI’的AI体验。我这里说的是一个AI代理，它了解你的一切，时刻陪伴着你，瞬间记住关于你的一切。你不需要反复来回沟通。一切始终与你同在。我们相信这将极大地改变人们在生活中体验AI的方式。为此，我们一直在研发第二代HBF设备，我们称之为面向边缘的HBF。这就是你们现在看到的。我们正在与多个客户积极开发中。这是我们为HBF制定的路线图上的下一步。显然，我们对HBF有着相当宏大的愿景。
拥有这样的愿景，你确实需要一个充满活力且多样化的生态系统才能成功实现这一愿景。我们从一开始就明白这一点，一年半前我在这里时，我们告诉过你们，我们打算围绕HBF创建一个开放的生态系统。言出必行，去年八月我们宣布与SK Hynix合作，并讨论了围绕HBF创建开放标准的意图。今年二月，我们跟进成立了OCP下的一个联盟，参与者包括Google和Tenstorrent。上周，我们庆祝了首个公开规范的发布，该规范将允许XPU设计者将HBF集成到他们的系统和设计中。下一步将是扩大该联盟的成员规模。我已经有一个消息要和大家分享。META已经加入这个联盟，我们对此非常高兴。随着他们和其他参与者提供反馈和意见，我们期待在未来两年内将这些内容纳入规范的后续修订中。我们生态系统的一个关键要素是我们拥有的顾问，即我们建立的技术咨询委员会。你们可能还记得我提到过，David Patterson教授和Raja Koduri是传奇的计算机架构师。
我们非常自豪能有他们加入。上周，我有幸向我们的顾问委员会介绍了我们的下一位技术顾问委员会成员 Jim Keller。Jim是一位摇滚明星级的芯片设计师。在过去的四十年里，他领导团队在DEC、AMD、Apple、Tesla、Intel等公司完成了一些最重要的处理器设计。实际上，我的职业生涯始于CPU设计师，曾与其中一些产品竞争过，我告诉你，那并不有趣。但Jim现在将他的专业知识和指导带入Tenstorrent，担任公司CEO。而今天，我非常荣幸，有一个惊喜给你们。Jim就在这里，他将和我一起上台进行对话。那么，Jim，请你上台好吗？请欢迎Jim Keller。
“HBF Consortium Milestones”页面展示 2025 至 2028 年的联盟、规范与产品节点。
本节主旨Jim Keller 对谈与 HBF 开发进展
感谢您，先生。Jim，非常感谢您能来，请。让我把话筒交给您。好的。很高兴见到您。您是亲自飞过来的吗？是的。非常感谢。我借助了飞机的帮助。好的，那太好了。不完全是靠自己。嗯，感谢您来到这里。我们谈到了您领导的所有出色的处理器和计算项目，但现在您正将这些带入AI领域。这段旅程对您来说如何？请告诉我们您和Tenstorrent的团队最近在忙些什么。是的。几年前，嗯，其实大概五年前就已经很明显了，对吧，AI将接管大部分数据中心。而且将会出现异构计算，即AI计算和通用计算，但它是建立在常规基础之上的。所以我们基于这个前提建立了Tenstorrent。我们制造高端AI处理器和高端RISC-V处理器，我们有两个业务。第一个业务是授权这些IP用于各种项目，比如自动驾驶、机器人、几家超级计算机公司，我们还在看一些服务器项目，对吧？所以我们构建了IP，然后将它应用到我们的高端服务器设计中。今天我们已经在量产Galaxy了。Galaxy是一个可扩展的AI计算机，我认为其中一件非常有趣的事情，也是我们将要讨论的，就是计算始终基于内存、计算和IO的平衡，就像通常的网络一样。
而过去几年AI的发展某种程度上向我们倾斜了。所以我们构建了一款运行AI模型的Blackhole® 芯片，它非常适合700亿参数模型，我们想着构建这个Galaxy服务器，配备32颗芯片用于服务器，以便进行扩展。在过去三年里，我们从700亿、3000亿、7000亿、1.5万亿到2.8万亿（参数规模）。其可扩展性令人惊叹。所以我们在机箱中做了一些有趣的事情。每台服务器有最多 56 个 800 GbE 端口，然后我们将它们组合成四联服务器，现在连接起来。36台我们的服务器全部连接在一起，我们在从单芯片到最多20台服务器的范围上运行模型。我们正在测试36台，扩展性非常好。我们做的另一件事是，这是相当通用的AI。它是一个组合，我们在主机中有闪存、DRAM，还有AI、DRAM、SRAM、计算和网络。这让我们可以在同一硬件上运行各种模型。所以我们在5月宣布了DeepSeek，每秒400个token，批处理32。这是非常高的吞吐量，但token速率也很高。我们在同一硬件上做预填充解码。我们运行 Wan 视频模型，速度比其他方案快 10 倍。这是实时视频，在四台Galaxy服务器上运行。最近我们刚刚宣布，Kimi K2.6 达到每秒 900 个 token。
Kimi K3 已经在实验室中运行。现在我们有了一个新的更高分辨率的视频模型。同样是在同一硬件上。我们认真思考这个的原因是，AI变化太快了。两年前谁听说过KV Cache？有人吗？那是LLM的一部分，我们可以缓存它。两年后会发生不同的事情。而且一切都需要灵活。计算、内存和I/O。我们将用超大内存做的事情非常惊人。因为内存是最灵活的东西之一。你可以放入程序、模型、权重、缓存、数据集。可以用它做很多事情。所以我们今天能在这里非常兴奋。太好了。谢谢。非常感谢。如果你想的话，我可以接过来，或者我们就放在那里。完美。那么Jim，你谈到了你正在构建的这些超级可扩展系统。它们从较小的需求一直延伸到非常大的规模。当你观察这些可扩展系统时，你认为瓶颈在哪里？嗯，这取决于硬件是如何构建的。今天基于HBM的模型，它们受到DRAM本地大小的限制，正如你提到的。而且它们通常没有足够的网络带宽。所以我们做的一件事是每台Galaxy服务器提供1TB内存。36台Galaxy就是36TB的DRAM。但因为网络带宽非常高，我们可以非常灵活地从机器的一个部分为另一个部分提供内存。
所以我认为今天最大的两个瓶颈。我们在计算方面做得不错。但内存可扩展性以及网络可扩展性，以便你能在任何地方提供内存。这些是主要的。很好。很好。当你谈到内存时，人们正在讨论很多AI架构。它们在使用内存的方式上高度分化。就像我们看到的，今天最常见的GPU使用HBM内存。然后我们看到像Cerebras或Groq这样的架构主要依赖SRAM。现在我们在谈论HBF。这一切，你如何看待这些内存的多样性，以及在这种背景下你如何看待HBF？是的，首先，GPU是为图形而构建的，它们一直读写所有数据到内存。这促使它们大力推动HBM，因为芯片上没有足够的SRAM。我们的处理器每芯片有200兆字节的SRAM，我们可以将大量芯片组合在一起。所以SRAM、本地DRAM、主机DRAM和闪存之间的平衡我认为非常重要。所以Groq和Cerebras本质上利用了GPU路线图中的一个空白。但我们将看到的是计算的比例，我们称之为KV Cache、prefill（预填充）和 decode（解码）三类计算的比例。那些比例曾经是1:1:1，然后变成了7:4:1。现在变成了100:10:1。
人们还在调整这个比例。所以如果你构建一台机器，它有专门用于不同部分的处理器，而比例发生了变化，你的计算会怎样？那么你如何看待HBF在高容量、高带宽内存相关领域的位置？你能想到一些实际有用的例子吗？是的，当然。所以AI是一个高带宽问题。内存带宽、网络带宽、计算带宽。而限制在于，闪存很好，因为它每比特成本更低，容量更大。但它没有足够的带宽来真正参与高带宽系统。所以HBF非常酷的一点是，现在你带来了带宽。这使它非常棒。另一个疯狂的事情是，老实说我没有预料到，计算和内存的可互换性非常惊人。谁知道计算会变得如此昂贵，以至于我们应该先计算，然后将计算结果以那种大格式保存？所以人们没有意识到，当你输入token时，它是一个很小的流。当你嵌入它然后计算KVCache部分时，它占用的空间非常大。而有了HBF，现在可以有效地长时间保存它。这解锁了以新方式平衡计算和内存的能力。对，对。我的意思是，我们已经讨论了很多关于数据中心，但你在数据中心之外，在边缘领域也做了很多工作。
你认为HBF在边缘设备和边缘应用中有任何适用性吗？哦，当然。今天，自主系统观察世界，它们必须处理一切，并且有一个训练好的模型。在设备上的闪存中为看到的一切大幅增加KVCache，将迅速改变机器人技术的工作方式。今天早上我开玩笑说，这里有多少人希望GPS在纽约市也能工作？想象一下，你有一个设备，它实际上知道你周围的一切，它确切知道你在哪里。将会有很多变革，我不知道那个具体是否会实现，但有一天我想，如果我有足够的数据，这个问题就能解决。所以关于机器人技术非常有趣的一点是，你已经知道的东西不必计算。随着我们在机器人、自动驾驶等众多应用中提供这种内存，它将是革命性的。内存的功耗远低于计算。这是一个很好的权衡。非常感谢你，这太棒了。感谢你来到这里和我们在一起。我相信你会在午餐后、午餐期间留下来回答问题？是的，当然。好的，非常感谢。非常感谢。好了，在我结束之前，我想可能回答一个我认为是你们许多人最关心的问题，那就是什么时候？我们什么时候能看到HBF？这是最新的更新。
今天我很高兴与大家分享，我们实际上已经流片了我们的第一颗HBF内存裸片。你们正在看到，实际上你们是全世界除SanDisk外第一批看到这张图片的人。很抱歉，我不得不将它像素化，因为我们还没有完全准备好分享其中的所有魔法。但我们的裸片已经流片了。不过你们不用等太久就能看到完整的东西。请再多一点耐心，我们正在非常努力地继续工作，以便明年向客户交付第一批搭载HBF的推理设备样片。明年，再等一小会儿。借此机会，我非常感谢大家来到这里，接下来我将邀请我们的CEO David Goeckeler再次上台。谢谢大家，祝你们今天余下的时间过得愉快。
Jim Keller 坐在台上参加技术对谈。
本节主旨价值创造飞轮与管理层总结
做得好。我真的很感谢Jim远道而来支持我们，更重要的是，他加入了HBF咨询委员会。正如我之前所说，回顾过去一年半，SanDisk发生了许多非常棒的事情。但这一件——创造市场并吸引有能力的人才，说Jim有能力其实有点轻描淡写。但像他这样在该领域如此杰出的人士来帮助推动这项技术向前发展，真的非常了不起。所以我们对此感到非常高兴，随着我们继续推进这些里程碑，我们会随时向您通报产品的可用性。正如Alper所说，我们现在已经流片了一个die，这款产品是真实的，正在晶圆厂中生产，我们正在制造它，之后会拿回来，组装系统，然后交付给客户和合作伙伴。我认为关于联合开发这一点，这正是开发新技术时的核心所在，如果你能与世界上一些最大的客户进行联合开发，那将是一个非常、非常令人兴奋的局面。因此，随着我们取得进展，当这些样品送到客户手中时，我们将从市场、财务等各个角度获得更多关于这项技术未来前景的信息。所以请继续关注我们明年推进这一进程的进展。
好了，我们——我不会把所有这些都读一遍，因为你们刚刚都听过了，但这是对我们现状的总结。我想你们能感受到，希望你们能感受到，我们对目前的状况感到无比兴奋。就像我说的，我已经做了六年半，一直在努力释放这家公司的价值。我觉得我们已经取得了很大进展。自从我们分拆公司以来，我们看到两家公司都蓬勃发展，并真正开始获得应有的估值。但我真的相信，我们正在进入一个非常不同的阶段，我们将把这些业务带向新的高度。真正认识到我们几十年来一直在构建的这项技术的真正价值。随着市场的变化，我们建立新的客户关系，并真正让这台引擎运转起来——再次，将晶圆转化为收入，收入转化为利润，利润转化为自由现金流，并将这些现金流回报给你们。
CEO 返回舞台总结价值创造与后续执行。
本节主旨问答：客户多元化与内存层级
好的，我现在把大家叫回来。我不知道，在座各位可能有人有问题。根据我的经验，你们当中有些人经常会有问题。所以我们接下来进入问答环节。我们把大家都叫回来，每个人都可以提问，我们会尽力回答你们的任何问题。现场会有麦克风传递员，所以如果你有问题，我想就举手吧。好的，这边。请讲，Jim。谢谢给我提问的机会，我是高盛的Jim Schneider。我有一个业务问题和一个技术问题。首先，关于业务问题，你能谈谈你们如何看待客户的多样性吗？你们如何考虑纳入NBM中的客户多样性？你提到了超大规模云厂商部分和数据中心部分。你们如何看待更广泛的组合，以及在任何单一终端市场承担过多风险的问题？然后其次，在技术方面，如果你想想，我们听到很多讨论，一些GPU客户希望减少其系统中HBM的内容量。所以在HBF进入市场之前，你认为需要在现有GPU配置中添加多少HBF或传统eSSD内容才能实现相同的性能？Luis，你想先从客户组合开始吗？是的，Jim，我们在选择与哪些客户签署NBM时非常谨慎。我们正在关注不同的市场。
这包括数据中心，正如我们谈到的。也包括边缘客户，所以我们一直在全面考虑。即使你看超大规模云厂商，他们的商业模式也截然不同。因此，出于你提到的原因，我们在推动这种多样性时非常谨慎。但我们押注于赢得客户。我们相信他们将在未来很多很多年里与我们合作。技术和商业上的整合程度，比以往任何时候都更紧密。但商业模式的多样性是我们考虑的标准之一。Jim，关于第二点，我先说几句，然后Alper和Khurram可以对各种具体问题发表看法。但我认为你指出的正是我们在市场上看到的。这绝对是Jim刚才说的。这种情况正在以惊人的速度变化。这使得理解要构建什么产品以及构建多少变得困难。尤其是考虑到市场过去的组织方式：先构建产品，然后再谈价格。所以对我来说，这意味着与客户保持紧密联系具有巨大的价值。因为这种情况会变化。它会不断迭代再迭代。我的意思是，推理的扩展是不可思议的。我的意思是，这是我职业生涯中迄今为止见过的最令人难以置信的技术转型。而且我参与过一些相当大的转型。
所以情况会变化得非常快。创新将不断涌现。正如Khurram所说，人们会持续关注如何降低需求。如何减少功耗？如何节省空间？如何提高效率？因为效率越高，扩展速度就越快，对吧？而且成本也更经济。此外，如果全球有三家不同的公司在扩展推理能力，其中一家的成本是另一家的两倍，那么从商业模式来看，这显然行不通。因此，从广泛的技术角度来看，我们现在的优势在于，这些公司都非常出色。我的意思是，它们能够在全球范围内非常快速地扩展如此复杂的系统。与它们保持紧密联系并了解其发展方向，在我看来，对于我们推动这项业务的发展至关重要。这也是这些NBM的另一个角度。正如Luis所说，我们与一些全球最大的客户签订了NBM。我们获得了他们未来三到五年每个季度将部署哪些产品的承诺。这让我们对产品是什么、架构是什么以及它将如何发展这些混乱的问题有了很多洞察。它为我们提供了极其独特的视角，让我们了解这一切将如何演变，以及应该构建哪些正确的产品，并将资源投入到何处以确保它们成功。
现在，你们中有人想谈谈具体问题吗？好的。David说得对。我们的客户确实为我们提供了大量数据，但我会给出一个稍微冗长的回答。就像我提到的SanDisk在行动中的AI实验室。你说得完全正确。问题在于系统DDR，在易失性和非易失性介质之间的连续体中，你需要多少DDR。巧合的是，我昨天与David分享了实验室的数据，我们运行了一个1.2万亿参数的模型。我们多次运行了多个用户会话和提示，从中发现了一个有趣的现象。当你观察系统执行该工作负载的性能和功耗时，我们发现，在同时进行 HBM sweep 和 DRAM sweep之后——可以将其视为一个shmoo，并围绕容量运行这个shmoo——从假设的4GB易失性内存（如HBM和DDR）开始，一直增加到该服务器规模的最大容量。有趣的是，要运行这种复杂的工作负载，仅使用 HBM + SSD 就足够了。实际上，运行批处理服务只需要极少量的DDR。顺便说一句，这对我们来说也是一个启示。我们听说你们在 Vera Rubin 上削减系统 DRAM，我想是把 SOCAMM DRAM 减半。
我主张我们正在做的研究，你可以更进一步，对吧？如果系统中同时有eSSD和HBM。就像David提到的，关于eSSD容量的事情将会改变。再次强调，这取决于工作负载，你想运行多少，这又回到了持久化KV缓存池，对吧？你想让它增长多大。有很多因素参与其中，这些更取决于用例，但有一件事正在显现，那就是用于运行推理的系统DDR可能会减少。现在它能减少一半、八分之一吗？取决于情况。Ben，你想说吗？麦克风在哪里？
管理层坐在台上回答第一组投资者问题。
本节主旨问答：HBF 上行空间与产能安排
你们会把麦克风调高。大家好，我是Melius的Ben Reitz。很高兴来到这里，感谢你们安排这次交流。首先我有一个观察，希望有些人会觉得有点意思，我想请你们对此做出回应，然后我还有一个问题。我的意思是，你知道，我从1992年左右就开始参加科技会议和分析师日活动，但我从未见过一家公司给出一年、三年后的业绩指引，而股价却不到那个数字的三倍。我只是觉得，这相当惊人。我想请你们对此做出回应，你知道，股价不到你们2030财年数字的三倍。第二，HBF，它不在模型中，但你的比特增长率只有中高十几个百分点。我的意思是，我们怎么把它加进去？如果这是个热门产品，我们得把它加入模型呢？你们要放弃我们刚刚给出指引的哪些东西来为它腾出空间？如果比特只能增长一定数量，我们如何计算上行空间？是的，嗯，感谢你的观察。我可能会用与“惊人”不同的词来形容。这是我的反应，但那是完全不同的讨论。但你看，我认为随着产品交到客户手中，我们真正了解需求时，我们会进行这样的对话。再次强调，我听起来可能又在老调重弹。我们会回到这些NBM上。我们会跟随我们的客户，对吧？
当我们的客户告诉我们他们需要某样东西时，这就是大多数科技企业的运作方式，对吧？你与客户合作，他们想买某样东西，你就去制造它。你不会去谈论行业供应是什么，谁在乎呢？我们有能力生产我们能生产的东西，关键在于让这些激励措施保持一致。而我要说的是，如果回到一年前，这个行业的激励措施完全错位了，对吧？这导致了所有的波动，对谁都没好处。但我们显然正在走上一条路，你知道，在两个季度内，我们的可见度从三个月变成了四年。所以我认为只需要稍微等等看，一年后当我们真正把这款产品交到那些客户手中时，他们对它的需求会是什么，然后我们再来制定背后的生产计划。记住我之前说的，我们拥有整个堆栈，对吧？从NAND IP到生产前端、后端，全部。所以我们还没准备好走到那一步，但你知道，想象一下未来可能实现什么。
CEO 正面回答 HBF 需求、产能与客户协同问题。
本节主旨问答：HBF 定制化与资本强度
好的。我接下来转到后排。CJ。是的，谢谢你，Aaron Rakers。来自富国银行的Aaron Rakers。感谢今天的时间和所有细节。我也想探讨一下HBF，因为我认为这是一项迷人的技术。Alper，你知道，我们在DRAM中看到的一个演变，特别是HBM，就是这种定制化的概念，对吧？推动走向一个包含某些计算元素的基底芯片。第一，你认为这是你们可以在HBF上探索的路线图吗？其次，我想回到Ben的问题，如果它成功了，我们开始进入明年，并开始看到设计导入，对吧，也许这意味着2028年甚至2029年的量产，我们是否应该预期CapEx的讨论会发生变化？HBF的生产涉及什么？先进封装，我们是否需要考虑不同的资本强度？所以，谢谢。我同意。我也非常喜欢HBF。那么你的第一个问题，抱歉，是关于定制化。不好意思，是的。我们开始看到的定制化。我的意思是，这实际上是计算向内存迁移的自然过程，对吧，因为只是在移动数据。这非常昂贵，非常耗能。我的意思是，这是我们一直预期的，近内存计算或内存内计算肯定会发生，我们完全准备好了，对吧，因为我们拥有所有的能力。Khurram向你们展示了我们拥有的所有内存管理能力。我们非常欢迎在内存旁边或内存内部进行计算。
我的意思是，这正是我们的专长领域，我们很乐意这样做。我们会珍惜这个机会，而且我们完全有能力做到这一点。所以这完全是一个基于客户的讨论。他们希望将预处理或计算本身中的哪一部分放在靠近内存的控制器中执行？这是需要对齐的对话，但之后，你们会看到我们完全有能力做到这一点。第二个问题，关于我们如何看待所有投资，当然，我喜欢HBF的原因之一是它完全利用了我们在NAND闪存方面的专有技术。我们拥有最好的闪存，这就是为什么我们能够首先创建HBF，至于这对资本意味着什么等等。你们已经看到我们谈到当前NAND路线图的生产率，实际上为我们提供了潜力，如果我们选择这样做，可以轻松增加我们的产出。而这正是一个很好的出口。HBF的美妙之处在于，作为一个业务，它与我们的存储业务完全正交。因此我们绝对可以接纳它，正如Dave所说，随着时机到来，我们将看到其他一些能力，当然，这些也在我们的能力范围内。我们期待在所有这些方面努力，所以这肯定会非常令人兴奋。让我们等到明年，看看这将如何进入市场，我认为这些都是我们愿意处理的高质量难题。
CTO 与产品负责人共同回答 HBF 定制化问题。
本节主旨问答：NBM 比例与超额现金定义
让我们回到正题。你好，非常感谢你今天参与讨论。我是伯恩斯坦的Mark Newman。实际上，我想问一下关于NBMs的问题。你今天再次分享的进展看起来非常不错。你提到了目标，即2028财年达到66%，也就是说到2028财年，三分之二的出货量将采用NBMs。你是否有任何关于这个比例可以达到多少的目标？与此相关的是，2029财年及以后的出货量如何？是否也承诺达到类似三分之二的水平？然后第二个问题，这个问题可能看起来有点傻，但关于将100%的超额现金返还给股东，这是指100%的自由现金流，还是你对超额现金有不同的定义？只是想澄清一下。非常感谢。是的，我希望我在自由现金流方面说清楚了。超额现金的定义非常简单：我们产生的现金减去我们投资于第一类项目（即业务投资）的金额。没有什么花招。100%的超额现金将返还给股东。如果你看看我们刚刚在第一季度做的事情，正是如此。我们产生了50亿美元，花费了45亿美元，所以基本如此。我认为关于NBMs比例的问题，我们将随着时间的推移进行优化。我们将学习很多，并确定最佳比例。我们认为我们看到的FY27和FY28的数据是令人满意的。
我们认为根据目前掌握的数据，我们已经进行了优化。但我们会继续与客户沟通，继续评估情况，这个比例可能会随着时间的推移而变化。我们的目标是在可持续的基础上创造最大化的股东价值。所以这就是我们的筛选标准，也是指导这个比例的原则。29财年的数据是多少？我在会议开始前就收到了这个问题。这个数据与你目前看到的数据是一致的。它与28财年的数据目前一致，但这个数字会不断演变。这就是为什么我们没有把它放在那里，因为我们会继续优化我们的数字。好的。
CFO 与市场负责人回答 NBM 比例和现金分配问题。
本节主旨问答：KV Cache 延迟与 SSD 耐久性
好的。嗨，谢谢您回答我的问题。我是TD Cowen 的 Krish Sankar。我有一个问题想问Khurram。感谢您关于KV Cache的有趣演示。我听到的关于NAND用于KV Cache的两个反对意见是：第一，尾部延迟远高于平均延迟，因此会影响系统吞吐量；第二，将KV Cache写入NAND需要很长时间，从而降低了设备的寿命。所以我很好奇您对此的回应。谢谢。谢谢。我看到了您在 FMS 之后对此发表的评论，我想给您看一张我给David看过的图表。看，当我们谈论延迟时，再次强调，您必须考虑顶层高带宽层的混合情况，它确实受容量限制。我们都必须首先承认这一点，对吧？就像Jim刚才说的，空间需要容纳所有这些上下文，而高带宽层无法满足。所以您必须进入下一层。现在我们看到，到目前为止我们看到的是，整体延迟实际上相当不错，而且实际上取决于工作负载。比如，如果您正在处理实时任务，显然您不会进入KV Cache的下一层，对吧？但您也不需要。您可以把实时任务放在高带宽层，对吧？所以这不是非此即彼的问题。这取决于您运行的是什么。您问题的第二部分是什么？抱歉？寿命。哦，寿命。看，我们正在持续取得进展。
就像Alper不断给我提供非常好的技术，具有非常高的耐久性指标。部分原因是，我们学到了很多，不仅是在我们的核心技术上，还有在HBF上，这使我们能够获得惊人的耐久性数字。所以正如您在我们讨论的温缓存（warm cache）中看到的，正是如此。这需要例如3 DWPD（每日整盘写入3次）。因此我们同时也在提高耐久性，但同样，这也取决于工作负载，比如您需要更多读取时，我们使用我们的标准NAND，但对于温 KV Cache，正如您所说，我们可提供传统 SSD 10 倍的 DWPD。所以您说得对，但我们有办法做到这一点。
CTO 与产品负责人回答 KV Cache 延迟及耐久性问题。
本节主旨问答：数据中心占比与产品组合平衡
让我们回到刚才的话题。你好，我是摩根士丹利的 Joe Moore。我还想问一下各细分业务之间的业务组合。如果你们现在有三分之一的数据中心业务，而且按照大多数人的说法，数据中心在未来12个月大约会翻倍，那么一年后这对你们的业务组合意味着什么？因为如果数据中心占60%，你们确实会严重削弱边缘业务。那么你们如何看待这种组合？而且在我看来，显然供应不足。你们如何平衡这种短缺？是的，Joe，我的意思是，这就是我们现在正在讨论的。我们对这个问题的思考有几个方面，对吧？所以部分要回到Mark的问题。有不同的，我们希望与客户签订更长期限的合同，对吧？所以现在有不同期限的合同，这就是为什么，你知道，很难说2029年和2030年会是什么样子，因为你开始进入一个时期，一些交易即将结束，另一些可能开始，等等。而且我们也希望，你知道，我们希望系统内保持一定的灵活性。但我们会非常，正如Luis所说，我们会非常审慎地决定未来的方向。我们会跟随我们的客户。我们很清楚如何经营我们的业务。我们希望获得更高的可见性。我们认为这对每个人都有好处。
对吧？这有助于我们做出最佳决策。很明显，这种模式始于数据中心。我认为这么说很合理。他们的利益不同。正如我之前所说，我们现在开始看到这种变化非常显著，客户来找我们希望达成这类交易。我之前也说过，我们希望确保整个产品组合保持强劲。这意味着产品要流向边缘、消费类和数据中心。所以我们希望所有这些都保持活力。我希望确保Khurram 的工程团队一直忙于构建世界上最好的边缘产品，就像他们忙于构建世界上最好的数据中心产品一样。当然，他们也忙于构建世界上最好的消费类产品。我认为可以说我们的数据中心业务占比将会上升，对吧？因此我们将继续重新平衡，以确保我们让所有这些市场保持活力，并为你们所有人获得最佳回报，同样，在我们所关注的这个多时间跨度内。所以这个答案有点模糊，但我们在看到的时候就知道。对于提交给我们的交易，我们现在有一份很长的清单，比如我们在下一份合同中可能参与的机会。我和Luis每天必须讨论这个四五次，实际上过去九个月都是如此。
我们一直在讨论这个。首先是结构。我们如何构建这个结构以确保对我们双方都有效？我们只是围绕这个反复调整。我们想出了一些我们认为可行的想法。我们与客户进行了沟通，并达成了共识。所以我们现在已经确定了这个模式。而且，你知道，其中一些最初的交易规模非常大，坦率地说，我们已经锁定这些交易，并正在围绕这个推进。因此，在我们现在经历这个过程时，我们要确保做到我刚才说的所有事情。我们如何在这些时间跨度内优化价值创造？我们希望确保整个产品组合保持活力和运转。我们希望确保更多地转向数据中心。最终目标是什么？这取决于情况。
CEO 与 CTO 讨论数据中心占比和全产品组合取舍。
本节主旨问答：HBF 产能、可扩展性与需求能见度
Vijay，这是关于HBF的一个快速追问。我认为我们在DRAM方面看到的一件事是，当HBM出现时，它使传统DRAM变得非常紧张。它占用了产能。你是否看到同样的事情会发生在HBF上，使传统NAND变得非常紧张？还有，你们的第一代HBF是基于BiCS8还是BiCS9吗？如果你能让我们了解一下定价动态会是什么样，以及HBF与传统NAND相比的资本强度（我猜）是多少？谢谢。Alper，你准备公布定价了吗？我觉得它是无价的。与此同时，我会回答一个我有所了解的问题，那就是HBF。我们以它为基础，再次说明，我们利用自身混合搭配不同技术的能力，但阵列技术主要基于BiCS8。因此，资本和安装基础就基于此。我们将使用最便捷的CMOS技术，它将驱动我们所需的所有特性、功能和性能。那将比BiCS8本身使用的性能更高一些，甚至不止高一点点。我在BiCS9中举过一个例子，就像我们所做的，这方面不会有太大不同。至于我们如何看待其影响，如我所说，我们的技术目前每年为我们带来每片晶圆27%的增长能力。而在实际投入生产的程度中，我们只使用了该能力的三分之二。
我认为我们有很大的增长空间，可以通过我们拥有的创新来实现增长，并在需要时让HBF挤进那个窗口。如果HBF变得比那更大，如我所说，那是幸福的烦恼，我相信我们会处理好的，因为我们知道如何以超大规模制造产品。你知道，Dannette，你们所有人问的都有点回到同一件事上。比如，你从哪儿获得产能？它能扩展吗？我的意思是，我希望你们能从这次交流中带走的一点是，NAND是一种非常可扩展的技术。我们拥有基础，正如Alper所说，我们拥有至少未来十年可见的扩展基础引擎。我认为这是一个重要的问题。我认为最终，Alper教会了我很多，坦率地说，最具可扩展性的技术会获胜。所以，如果你把经济性做对的话。现在，我们的问题不在于我们的扩展能力。问题在于Eric展示的那张图表。我们经历了这个巨大的不连续时期，最终数十万片晶圆退出系统，因为我们没有把供给规划好，又缺乏足够的市场能见度。而那就是有趣之处，在我看来，所有这些问题的答案就在那里，那就是魔法所在，那就是答案所在。获得对需求将如何的更多可见性。
对于今年的需求和供应，我们无能为力。晶圆厂计划已经板上钉钉了。对吧？但是，当你开始谈论本世纪20年代末时，是的，我们可以开始调整刻度盘，但是，你知道，你应该带走的另一件事，正如Alper或Khurram提出的那四个变量，你把它们全部相乘，就得到KV Cache大小。所以，再次，我会回去做数学计算，但当你拥有四个变量并相乘时，当你开始改变其中任何一个，结果可能会截然不同。对吗？所以，你知道，你本质上是在回答这个问题：从现在起五年或十年后，我应该建造什么？能够回答这个问题的人，正是那些投资数十亿美元建设基础设施的人。最重要的是尽可能接近那些人，理解他们的路线图，你帮助他们理解什么是可能的。我认为那才是HBF的真正魔法。就像，你无法真正期望一个不是世界级内存专家的人来解决内存墙问题。我认为那是不太可能的结果。最可能的结果是，那些在内存和存储设计方面是世界级专家的人——这些人已经从事了几十年——将是有助于解决扩展问题的人。而且，再说一次，你想与谁保持紧密联系？正是这些建设基础设施的客户。共同开发就是答案。
这一直以来，你知道，对我们来说并不新鲜。比如，我们已经与超大规模云厂商合作开发了一代技术。因为你会明白，那是你会发现一切如何整合在一起的地方。所以我认为所有这些问题的答案是，我们需要将这种可见性延伸到真实需求到底是什么。如果我们做到这一点，我认为所有人都赢。正如我所说，我们在这条路上已经走了两个季度，我不想说发明了一种新的商业模式，但再说一次，这不是过去的合同。这不是，嗯，只是签一份NCNR合同。这根本不是那样的。这是一个完全手工定制的框架，决定我们将如何合作。两个季度，我们从三个月变成了四年。让我们看看明年我们在哪里。我认为这将有助于回答所有这些问题。如果我可以很快补充一点，请看看外面的晶圆。看看并排的 BiCS8 和 BiCS10 晶圆。你会看到从一个到下一个有65%的增长。DRAM需要多少代才能扩展65%？他们每代、每一年半才扩展个位数百分比。所以你在一个晶圆上看到的是DRAM十年或十年以上的扩展。所以你问，如果出现爆炸（式增长）你打算怎么办？我会转向 BiCS10，就能获得 65% 的位元提升。
不太难。DRAM是一项了不起的技术。有一个简单的方法可以获得更多，比如花很多钱。
CEO 与 CTO 回答 HBF 产能、扩展性及长期规划问题。
本节主旨问答：NBM 经济性与 HBF 架构
我们到后面去谈。好的。感谢提问，我是Cantor的CJ Muse。我想先问Luis一个问题，然后再问Alper一个。当你们考虑NBM并规划年度成本下降时，这是你们能100%受益的事情，还是需要在合同中与客户分享？然后问Alper，你重点介绍了HBF的四种潜在解决方案。我很好奇客户对预填充/解码解耦（prefill/decode disaggregation）的反馈如何，他们真正关注的是哪个方向，还是其他三种解决方案中哪个获得了最好的反馈。非常感谢。谢谢。是的，CJ，我喜欢我们向你们提供的关于NBM的详细程度，而你们总是想要更多。我不会深入讨论定价细节。考虑到我们与客户的对话，这非常敏感。我认为你应该掌握的关键信息是，即使在最低价格、即任何时间点的底价下，我们也不预期这些 NBM 的毛利率低于约 80%。你可以按约 80% 的毛利率建模。而且我们对此有信心，随着时间的推移。因此，在周期内的每一年，即使按底价，我们也应该能维持约 80% 的毛利率。回答你的问题，CJ，当你看到我展示的一些架构时，比如前两个几乎是相似的架构，你不需要做选择，只需根据你的具体需求决定。而关于分离式架构，从HBF的角度来看，你也可以将其视为一种与纯HBF架构非常相似的架构，只是在系统部署层面进行了分离。
所以事实证明，这三种架构都可以通过单一架构来服务。这正是我们目前讨论的焦点所在。当然，移动领域非常不同。这就是我向你们展示不同之处的原因。存在一些差异。但在数据中心领域，我认为所有讨论都将围绕这三种架构展开。可能还有一些其他专有架构，我现在不便讨论。但我们尚未看到有客户展示这种分层架构，也就是缓存架构。不过，有趣的是，大学研究机构发布的关于此架构的数据非常详实。好的，
全体管理层与提问者同框，继续 NBM 与 HBF 架构问答。
本节主旨问答：节点转换、成本下降与供给纪律
我们准备回答几个问题，午餐已经备好，我们在这里待了很长时间，或者你知道，我会留下来回答问题。如果大家还有问题，我们再回答几个。然后我们就休息。你好，我是法国巴黎银行的Sam Feldman，替Carl Ackerman提问。David，你提到你们的技术路线图可以在NBM合同期内支持27%的位元CAGR，远高于你们对中十几个百分点（约15%）位元增长的预测。实现这一预测的方法之一是通过将节点过渡周期从历史每18个月延长来保持CapEx纪律。那么首先，如果并非每个NAND供应商都放缓节点过渡，SanDisk如何平衡份额？其次，考虑到NAND单元阵列的复用和节点过渡的延长，BiCS 9及未来BiCS节点的NAND成本改善是否会放缓至10%或更低？谢谢。我不确定是否听清了第二个问题。我觉得问题在于有两个问题。我总是在听第二个问题时忘记第一个问题。我想你是在问，是否每个人都能加快节点过渡以增加供应。我认为这个问题的答案是，这些是R&D生产力数据，但你必须将其转化为实际的晶圆厂计划，这需要多年的规划。所以这不是一个可以随意上下调节的旋钮，没那么简单。你必须提前多年规划。
你知道，我们行业里有人——我相信所有同行都有同样的人，任何半导体行业的人——会提前多年制定晶圆厂计划，逐月规划。哪个节点在哪个晶圆厂运行，良率如何，然后汇总所有数据得到位元输出。所以当然可以开始改变这一点，对吧？我们在生产力方面要强调的是，我们有非常资本效率高的扩展方式。再次强调，我不想反复谈论这一点，我们回到公司分拆的时候。我记得我们分拆西部数据时，人们说，哦，HDD是——它确实是个好业务，资本强度是4%到6%。而我们在NAND领域。Luis，你刚刚承诺了什么？资本强度？是的，低个位数。所以这种可扩展性在多个维度上令人难以置信，对吧？19代——你知道，这个杰出团队19代的创新带来了这项技术，而且它还有非常非常长的路线图。所以理解这种可扩展性对于理解业务及其不同表现形式至关重要。而且，你知道，它也有另一面，对吧？就像生活中的一切，事情可能是一把双刃剑。如果搞错了，你可能会很快过度生产。我认为这有点是你问题的基础。
那是23年之前的世界。如果你回到23年之前的世界，那是30和15，老兄。我当时也在说同样的话。30%的增长，15%的成本下降。但那不是真的。如果你据此投资，根本行不通，对吧？所以你必须控制那种生产力，这没问题。你只需制定一个能实现目标的混合计划。确保你专注于实现它，并意识到当新业务出现时，当新创新来临时，它很可能会到来。你知道，我对此的另一种思考方式是，可扩展性会吸引TAM。对吧？这大致是我脑海中的想法。你越可扩展，人们就会越来越多地使用你的技术，因为它高效、可生产，诸如此类的问题。当你看到这种情况发生时，你希望引擎中有足够的马力，让我们能够达到所需的水平。我们只是不能过度冲击市场。再次强调，这又回到了我一直在说的同一件事。所有这些问题的答案就是让投资周期与这项业务对齐。而我们之前的情况，我说过，我公开说过几次，那简直是荒谬。这种想法是你要做10年的投资，然后每季度搞一次拍卖，看谁买你的东西以及什么价格。这完全说不通。
而且我认为我们正在迅速过渡到一种非常不同的状态。信不信由你，对吧？就像有那些顽固的周期论者，他们会说让我告诉你半导体是怎么运作的，20年来一直如此。而我碰巧相信你可以改变未来。你可以改变事情。如果你有条不紊地做出改变，并且这些改变随时间累积，未来就会不同。在我看来，坐等过去重现完全是浪费时间。不如让我们发明一些对所有人都有效的新东西，而且我们有一大群人愿意和我们一起走这条路。这太不可思议了。太棒了。难以置信。我忘了第二个问题是什么了。可能第一个问题回答得太长了。刚才说的是成本下降以及BiCS9中NAND单元阵列的重复使用。BiCS9的成本下降。是的，比如未来的成本下降。上次我说过一件事，我要再提一下，我说过我们不再谈论成本下降了。我确实那么说了，然后我们就不再谈论成本下降了。我要给你们所有人很多赞誉。每次财报电话会都是，Dave，成本下降是多少？我们不再谈论成本下降了，大家也都不再问了。大部分情况下是这样。那是我们的工作。我们的工作是提高效率。我们的成本下降是我们自己的事。那是公司生产力的一部分。当我们一直谈论它们时，其他人就会认为成本下降属于他们。
它们不是。它们是我们自己的。它们源于这些家伙所做的所有出色工作，而市场将决定我们产品的价格，而不是制造成本。就这么简单。尽管未来成本会更低。这就是生产力的意义。你可以指望这一点。再次强调，这就是为什么这是一个如此不可思议的特许经营权。我会告诉你它们都是什么吗？当然不会。但它们存在吗？当然存在。这就是我们正在做的事情的魔力。这就是这些家伙打造19代NAND的魔力。我之前说过，如果你觉得这容易，那就试试看。就在那里。
CEO 解释节点转换、晶圆厂计划、成本下降和供给纪律。
本节主旨问答：多年期商业模式能否穿越周期
谢谢。非常感谢。感谢你们围绕NBM提供的所有细节。我想很多经历过不同行业多个周期的人，都曾以更怀疑的眼光看待这些NBM。我们经历过许多时代，在上升周期中，这些NBM显然能站住脚。而怀疑论者会说，在下降周期中，这些NBM在许多周期性行业中通常表现不佳，不仅仅是NAND领域。所以我希望听到你的回应：为什么这次有所不同？比如疫情期间我们经历了超大规模云厂商，他们当时有需求预测，而我们后来经历了库存修正。今天他们对2030年的预测能力，凭什么比当时更好？因为我认为你们的一些预测实际上依赖于他们的预测。所以我希望听听你的想法。我会尽量简短。这可能不容易。首先，在生活中，最容易的事情就是怀疑。为什么我们不在起跑线上就说“不”，然后什么都不做？我们永远都保持怀疑。为什么要做任何事？为什么还要尝试？反正都会失败。听着，我明白。保持怀疑是好事。我自己也持怀疑态度。但你必须相信你能改变事情，并取得更好的结果。
这非常重要。我在招聘时非常看重这一点。你是否愿意改变事情，并有信心取得更好的结果？这有点不寻常，因为大多数人不会改变事情，因为他们觉得会搞砸什么。我们没有这个问题。它本来就已经坏了。暗示一下。我的好朋友Luis，我们之前合作过，我很幸运他能加入我，他以不同的视角来看待问题，说：我们为什么要这样做？有另一种方法来做这件事。其他行业，正如你所说，做法不同，结果也不同。所以我们可以用不同的方式做事，得到不同的结果。你必须要有信心去做，然后有条不紊地执行，让这种信心随时间复利增长，你就能得到不同的结果。那么这次会不同吗？也许不会。我完全愿意承认这一点。你们都在投资行业。我想有一句话是：投资面临风险和不确定性。但不确定性最大、怀疑最多的地方，也正是回报最大、机会最大的地方。这应该是SanDisk过去18个月传递的信息。我们带来的回报，更多源于18个月前存在的巨大怀疑，那是我们的起点。我之前说过，复合增长率对起点非常敏感。
当你从极低的起点开始，比如远低于你业务的置换成本，甚至可能只是其中一小部分时，当然可以取得非常好的结果。这并不意味着我不为我们过去一年所做的事情感到自豪。我为我们所做的事情感到非常自豪。但这就是为什么我说你必须把过去抛在脑后，看看我们今天所处的位置，把那些都从脑海中清除，然后清醒地审视什么是最可能的方式来实现目标。最可能的结果是什么？最可能发生的是什么？而不是过去发生了什么，我们只是要回到过去。我们已经改变了事情，你必须自己做出判断，认为这是否会成功。我们已经做出了判断。我们对此非常满意。我们正在努力向你们说明这一点。但如果你们不相信，需要看到证据，那我们只能等待结果显现。但我们非常清楚，我们刚刚制定了一项资本回报政策，告诉你们我们的想法。我们将继续非常、非常有力地执行它。但未来是不确定的。不过我要说，Luis提到了这一点。你们无法想象这个程度，我想我之前对你们中的一些人说过，从你们的角度很难理解我们正在经历的事情。
因为除非你身处这个行业，否则你无法理解正在发生的根本性巨变。当我刚开始时，我在2020年进入这个行业，与一位客户公司的同行会面，对吧？一位恰好为某超大规模云厂商CEO工作的同事。第二天我接到电话，说那个客户的供应团队对我与同事会面感到不满，我需要先征得他们的同意才能与我以前的同事交谈。而现在，我们正在与CEO交谈。现在，我们正在与CFO交谈。现在，这已经变得不可思议，从那种交易性的关系——你们只是我们不断谈判的对象，你们的技术很好，我们尊重你们，没什么问题，但这就是你们在世界上的位置，我们会不断讨论价格——转变为与这些公司中最重要的人物进行战略对话。那些人可能只是在蒙蔽我们的双眼。他们可能只是在虚张声势。他们以后可能会退出。但这不是我对最可能发生情况的判断。那些人像我一样是上市公司的管理人员。他们有责任。董事会，我在其他公司的董事会任职。你不会坐在董事会会议室里想，嘿，我要签一份合同，这样我就能尽快退出。你不会想那样的事情。
如果你那样想，你就得不到这份工作。所以这是非常不同的。这是保证吗？没有保证。但我认为这是最可能的结果，我们将非常努力地工作以确保这个结果。我说过我会简短，但我没有简短。我们再回答一个问题。好的。
CEO 回应多年期协议能否穿越下行周期的质疑。
本节主旨问答：Physical AI、边缘需求与闭幕
非常感谢，我不会再问成本下降的问题了。虽然我在估算2029财年和2030财年的底价时用到了它。但无论如何，只讨论物理AI以及可能存在的那些非数据中心的驱动因素。假设当我们展望2028财年之后时，仍约有20%–30%的位元需求会由这些非数据中心或边缘市场消耗。反馈是什么？我们一直听到很多关于降规格以及这些边缘客户端设备的讨论。由于目前内存和存储的价格水平，其中许多设备正承受着巨大的痛苦。请帮助我们了解正在进行的对话。似乎其中一些客户处于你们的新业务模式（NBM）中，这些客户端边缘客户。他们如何看待2026日历年之后的需求前景？谢谢。Luis，你想谈谈这个吗？嗯，这个问题有点棘手，因为我不想过讨论逐个客户的情况。但我们与物理AI客户有深入接触。我们了解他们的需求，并与他们非常非常密切地合作。我们拥有这些关系，它们很好，但我不能深入讨论它们的具体情况。但这是一个我们长期致力于的市场。我们看到它正在增长，并且肯定有巨大的潜力。好了，我想感谢大家，你们坚持了三个多小时。
我看到时钟归零了，这意味着已经过了中午。但午餐在这里。感谢你们抽出时间与我们交流，我相信未来我们将进行非常详细的互动。
现场提问者询问 Physical AI 与边缘需求，随后活动闭幕。