マイクロン、1-etaまでのプレーナー型DRAMロードマップを提示――4F2を否定し、垂直統合型HBMとエッジ推論向けメモリを新製品プラットフォームとして発表
テクノロジー・プロダクト・リーダーシップ・ウェビナー、2026年10月21日
マイクロン・テクノロジー（Micron）はテクノロジーに関するウェビナーを開催し、投資家が判断材料にできる2つの重要なポイントを明らかにした。第1に、同社は数世代先までの明確なプレーナー型DRAMの微細化パスが見えているとし、3D DRAMについては、固定された時期ありきではなく、コストと性能面での合理性に基づいて導入する並行トラックとして位置づけている点だ。第2に、AI向けメモリのポートフォリオを現在のHBMから拡充し、垂直統合型HBM、垂直統合型のエッジ推論向けメモリ、そして2種類のAI特化型NANDを展開する方針を示した。社長兼最高技術・製品責任者（CTPO）のスコット・デボア（Scott DeBoer）氏は、「DRAMとNANDの双方において、今後数年間の微細化について、ここしばらくで最も強い自信を持っている」と述べた。なお、業績見通し（ガイダンス）の提示はなかった。
マイクロン、4F2を否定し、3D DRAMへの移行はビジネス判断に基づくタイミングに
技術的に最も意見が分かれていた論点は、一部の競合他社が追求していると報じられている「4F2」セル構造であった。デボア氏は異例の率直さでこれに言及した。マイクロンは4F2を発明し、約20年にわたって試作を行ってきたものの、採用しない道を選んだという。同氏の主張は、ビット密度は下層のセルレイアウトではなくキャパシタピッチによって決まるというものだ。「4F2が6F2に対して実際に何かをもたらすというのは、ある種の神話にすぎない。DRAMを定義するのはキャパシタピッチだ」と同氏は述べ、4F2を巡る議論の一部には「煙に巻くような誇大広告が含まれている」と付け加えた。また、4F2は数世代前のプロセスであれば、コストと複雑性を高めることで製造可能であることは認めたが、現在のノードを超えていく中では「物理法則の壁にぶつかる」とし、根本的な微細化の課題によって「最終的には4F2ではなく3D DRAMの導入につながる」と語った。
DRAMロードマップ：1-delta世代は2027年後半に量産立ち上げへ
マイクロンで初めてEUV（極端紫外線）リソグラフィを採用した1-gammaノードは量産体制に入っており、今後1年間の主力生産ノードとなる。ボイシで開発が進められ、米国内をはじめとする拠点での製造が予定されている1-deltaノードは、2027年後半の量産立ち上げを目標としている。マイクロンはこれを同社にとって業界をリードする5世代連続のノードと位置づけている。ビット密度は20%台半ばの改善が見込まれ、設計の焦点はコスト削減と、HBM5、垂直統合型HBM、および垂直統合型エッジ推論向けメモリへの最適化に置かれている。ウェハーボンディングを用いる1-epsilonノードは「順調に開発が進んでおり」、高NA EUVと新材料を組み合わせる1-zetaおよび1-etaについても初期開発が進行中である。
垂直統合型HBMが新たな階層を追加、トレード比率は上昇基調を維持
標準型およびカスタム型HBMに加え、マイクロンはプロセッサの直上にメモリを配置する垂直統合型HBM（バーティカルHBM）を追加する。デボア氏によれば、そのメリットは「他の方法では決して実現できない」帯域幅と電力効率にあるという。同氏は、大半のシステムにおいて、XPUの周辺にHBM5Eを配置し、その上部に垂直統合型HBMを組み合わせる構成になると予想している。制約となるのは熱対策である。発熱するプロセッサの上に多数のダイを積層することは困難であるため、少なくとも初期段階では、容量は帯域幅ほど急速には拡大しない。マイクロンはすでに、HBMベースダイの最も発熱する部分の上方で「熱の煙突」として機能するヒートスプレッダーを採用している。
エッジ推論向けメモリがPIM（プロセッシング・イン・メモリ）に対抗
物理AIおよびエッジ分野に向けて、マイクロンはロジックベースダイ上にLPDRAMを積層する垂直統合型のエッジ推論向けメモリ（EIM）を開発している。同業他社のプロセッシング・イン・メモリ（PIM）アプローチについて問われたデボア氏は、マイクロンも「開発中で顧客と協議を進めている」PIMソリューションを有していると述べた。その上で、垂直統合型EIMは大幅に高い帯域幅と容量を実現し、ベースダイを通じてより低い消費電力を達成できると主張した。スペクトラムは1ビットあたりサブピコジュールのエッジデバイスからHBMにまで及ぶ。コア技術は大部分が共通しているため、違いは設計とセグメンテーションに帰着する。これはプラットフォーム戦略であるが、特定の顧客や収益化の時期については言及されなかった。
NAND：Gen11で密度が倍増、AIクラスのバリエーションを導入
マイクロンはノード番号を1つ飛ばし、G9からG11へ移行することを明らかにし、これを世界最先端のNANDと称している。G9の2倍のビット密度、1.5倍のI/O速度目標、データ転送時の低消費電力、ウェハー・オン・ウェハー・ボンディング、そして400層超の積層数を実現する。こちらも2027年後半に量産が立ち上がる予定であり、層数などの詳細については発売時期が近づいた段階で発表される見通しだ。
開発におけるAI活用により設計サイクルを半減
マイクロンは、AIツールを活用することで、新世代データセンター向けSSDコントローラのシリコンからテープアウトまでの時間を50%削減し、データセンター向けSSD全体の開発期間を60%短縮したと発表した。AIが生成したファームウェア、根本原因分析、エージェントを活用した成果だという。デボア氏は、これを増加する顧客別のプログラム需要に対応するための核心要素であると説明した。これらは2つの事例であり、全社的な平均指標ではない。