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# 閃存記憶體跑贏大市 需求已到樽頸？
- URL: https://fmchoyg.com/m-2007245/
- Published: 2026-06-29T20:00:00.000Z
- Updated: 2026-06-29T20:00:00.000Z
- Author: 劉偉強(莊主)
- Tags: 財自學院, generic, 莊主, 美光, AI記憶體, GPU, AI Server, 半導體板塊, #migration, #batch_09072026_1229pm, #cms_2007245

MU(Micron)最新業績再次證明，市場目前已經不是在炒「記憶體復甦」，而是正式進入「AI記憶體超級周期(AI memory supercycle)」。 從最新業績可見，MU不單止營收及EPS遠超市場預期，連第四季指引亦再次大幅上調，管理層更表示HBM供應緊張情況最快要到2027年前後才有機會舒緩，代表整個產業仍然處於供不應求階段。

首先，HBM(High Bandwidth Memory)已經成為AI GPU最重要的零件之一。 一顆最新AI GPU，不論是大型模型訓練還是推理，都需要極高頻寬及極低延遲的記憶體。GPU算力愈高，如果HBM速度跟不上，GPU便會出現餓死(memory bottleneck)的情況。

其次，HBM正在擠壓普通DRAM產能。一片晶圓如果拿去生產HBM，就不能同時大量生產DDR5等傳統DRAM。由於HBM的附加價值遠高於一般DRAM，記憶體廠自然優先生產HBM，結果令普通DRAM供應同步收緊，價格亦因此受支持。這就是近一年DRAM價格持續上升的重要原因之一。

第三，AI Server每台需要的DRAM容量遠高於傳統伺服器。過去一般企業伺服器可能只需要數百GB記憶體，但大型AI server往往需要數TB甚至更高容量，每部伺服器所消耗的DRAM數量大幅增加。這代表即使全球伺服器出貨量沒有爆炸性增長，單機DRAM含量(memory content)已大幅提升，推動整體需求持續上升。

第四，NAND亦開始受惠AI。很多人認為AI只需要GPU，其實大型模型需要儲存海量訓練數據、向量資料庫、checkpoint及推理資料，因此Enterprise SSD需求同步急升。

第五，經歷2022至2023年的記憶體寒冬後，各大廠商對資本開支變得非常克制，而HBM封裝產能亦受到先進封裝設備限制，因此供應增長遠追不上AI需求增長。Micron亦指出，DRAM及NAND供需緊張情況預計會延續至2027年以後。

目前HBM、DRAM及NAND能夠跑贏其他半導體板塊，整個AI基建升級令「每瓦算力需要更多記憶體、每台AI server需要更多容量、每個大型模型需要更多儲存」。只要AI基建投資仍持續，HBM仍供不應求，而DRAM及NAND新增產能未完全釋放，記憶體產業鏈仍有望維持高景氣，這是目前全球半導體板塊中最具盈利彈性的細分產業之一。筆者並無持有美光股份。

聲明：本人為證監會持牌人士（證監會中央編號：BRN964），本人或本人之聯繫人並無持有文中所述個股。

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