O que vem depois do HBM: magnônica e FeRAM vertical

Um superciclo na indústria de memória

O artigo descreve um superciclo histórico na indústria de memória. Em 2023, o setor estava no fundo do pior declínio já registrado, com lucros negativos em toda a indústria: a Samsung cortou produção em 50% e SK Hynix e Micron tiveram margens brutas negativas. O lançamento do ChatGPT mudou o cenário. Só o projeto Stargate exigiria 40% da produção global de DRAM, e o HBM passou a representar 60% do custo de fabricação das GPUs da Nvidia. A capacidade de produção das três grandes está contratada com um ano de antecedência, mesmo com rendimentos de HBM3e de 12 camadas tão baixos quanto 75%. O CEO da SK Hynix afirma que a escassez será ainda pior no próximo ano e que a demanda deve superar a oferta além de 2030. As três devem lucrar mais em operação do que a Apple hoje.

O autor reconhece o risco de criar uma empresa tecnicamente ambiciosa no topo do ciclo de capital de uma indústria notoriamente cíclica. Mas argumenta que, mesmo com eventual excesso de capacidade e queda de preços por stack - Wall Street projeta alívio a partir de 2028 - a demanda subjacente não vai embora, e memória não é mais um commodity. O piso de lucro líquido projetado para as majors é 5 a 10 vezes o do ciclo anterior.

A tese: física alternativa para contornar a parede de memória

Inspirado por pesquisas anteriores sobre aceleradores de IA - nas quais concluíram que uma startup precisaria de física com potencial de ~100x de eficiência sobre o H100 para ter chance contra os fossos da Nvidia -, o autor aplica raciocínio análogo à memória. Como a miniaturização da DRAM bateu num muro há mais de dez anos e as incumbentes se concentram em empacotamento avançado vertical, ele busca tecnologias que contornem esses desafios com física completamente diferente, especialmente para reduzir o abismo de velocidade e energia entre SRAM e DRAM.

Depois de mapear as abordagens existentes, o autor identifica duas famílias: acessos mais rápidos que o HBM, ou largura de banda tipo HBM com densidade tipo NAND.

Acessos mais rápidos que o HBM

As abordagens mais avançadas empurram a DRAM para perto da lógica: d-Matrix e Qualcomm poderiam plausivelmente chegar à fabricação em poucos anos, com ganhos significativos mas não transformadores. Cadeias magnéticas verticais vão além com um substrato físico mais radical e arriscado.

O autor destaca os magnons, que usam ondas de spin como unidade de processamento. Pesquisas recentes apontam um caminho especulativo para memória não volátil com velocidades próximas às da SRAM, densidade tipo DRAM e consumo muito baixo. Magnons antiferromagnéticos em isolantes são especialmente atraentes porque nenhuma carga se move pelo material ativo (dissipação baixa) e suas frequências de ressonância podem alcançar um terahertz, com dinâmicas na escala de 1 a 2 picossegundos. O problema histórico era a leitura: nos últimos seis anos, o sinal lido cresceu mais de 4 ordens de magnitude, de ~100 nanovolts para além de microvolts, mas seria preciso chegar a 100 milivolts para uso comercial plausível. Já existe uma prova de conceito de memória com leitura não destrutiva.

Largura de banda tipo HBM com densidade tipo NAND

Ferroelétricos são hipotetizados há vinte ou trinta anos como plataforma universal de memória: banda tipo DRAM, não volátil, baixa energia para troca de estados e o sistema de materiais mais bem compreendido. A Micron chegou a investir US$ 1 bilhão num dispositivo que substituía o capacitor de DRAM por um ferroelétrico, mas o trabalho foi arquivado porque o sinal ainda escalava com a área do capacitor (impedindo densidade NAND), exigia empilhamento sequencial de camadas 1T1C completas com má escalabilidade de custo, e a degradação não foi resolvida.

Trabalho acadêmico recente sugere um caminho possível para densidade NAND com estruturas verticais 2T-nC, em que um capacitor é compartilhado entre muitos bits empilhados. Uma startup nessa área, porém, enfrentaria o olhar atento das majors: precisaria de vantagem decisiva, propriedade intelectual sólida e velocidade rumo à manufatura.

Um futuro acelerado, mas distante

Além de DRAM near-memory distribuída e DRAM 3D verdadeira, magnônica e FeRAM vertical se destacam como possíveis ideais platônicos de memória. Mas o autor ressalva que estão muito longe da relevância comercial, e as estimativas exigem extrapolar excelente física de dispositivo para arquiteturas de array que ainda não existem. Comercializá-las exigiria times capazes de levantar centenas de milhões a mais de US$ 1 bilhão - a demonstração em pequena escala da Micron custou US$ 1 bilhão, e desenvolver um novo nó dentro de sistemas existentes exige cerca de 2.000 engenheiros. Ainda assim, o autor cita Cerebras, que levantou US$ 3 bilhões com uma stack de computação mais complexa.

Embora a maioria pareça ciência básica distante, o autor vê possibilidade de aceleração: redes neurais potenciais (NNPs) permitem simulação de materiais em alta taxa com precisão quase quântico-química, ferramentas de IA para CAD e design de semicondutores acelerarão a modelagem em nível de arquitetura, e agentes poderiam orquestrar caminhos paralelos de exploração tecnológica. O autor cita o portfólio Orbital Materials e nota um fenômeno análogo nos aceleradores de física novel: graças a bibliotecas como PyTorch e agentes de código, empresas recentes precisaram de algo como 50 desenvolvedores para um MVP, não mais de 200. Talvez algo similar aconteça com descoberta, tradução e engenharia de materiais num horizonte de 4+ anos, combinado com o prêmio de US$ 1 trilhão no fim da linha.