美光高层：存储供需失衡短期难解！新增产能或要等到2028！

随着人工智能应用从数据中心进一步扩展至终端装置与机器人，美光科技高层指出，内存已成为限制AI系统效能的核心瓶颈。由于新建晶圆厂与洁净室需要长时间，加上内存制程高度复杂，产业供需失衡恐怕要到2028年后才会逐步迎来实质新增产能。

美光执行长（CEO）高级顾问Sumit Sadana近日接受分析师Patrick Moorhead访问时，针对AI时代的内存供需、资本支出及未来市场需求进行说明。

Sadana表示，过去一年科技产业对内存的看法已出现根本转变，原因在于AI系统的效能已不再单纯取决于运算能力。

由于AI模型需要放置在内存中，大量数据也必须在处理器与内存之间传输，因此内存子系统的效能与容量，以及处理器与内存之间的带宽，都成为决定AI系统效能的重要因素。

他指出，内存产业本身也存在长期累积的结构性供需失衡。1990年代初期，全球还有20多家DRAM业者，如今已剩下少数几家；另一方面，目前设计处理器的公司却已超过20家。在AI需求快速成长的情况下，这种供货商数量相对有限的市场结构，也让内存供应链更加脆弱。

资本支出大幅增加　

新增产能或等到2028年

面对AI带动的内存需求，单靠制程转换所带来的位数（bit）成长已不足以满足市场需求，产业因此进入兴建洁净室与晶圆厂的重资本扩张阶段。

Sadana透露，美光2025会计年度的资本支出略高于130亿美元，2026会计年度将翻倍，2027会计年度预计超过450亿美元。

此外，美光近期宣布提高美国投资规模，从原本的2000亿美元增加至2500亿美元，并同步加快投资时程。美光目前也在美国爱达荷州、纽约州，以及台湾、日本与新加坡等地推进约20项扩产计划。

不过，新增产能并无法立即投入市场。Sadana表示，晶圆厂建设受到基础设施、监管审批及技术工人短缺等因素限制，因此真正有效的新增供应要到2028年才会开始逐步释出，而且初期增幅有限，产能成长动能还需要数年时间才会进一步增强，整个产业也需要一段时间才能重新达到供需平衡。

内存制造本身的复杂程度，也是产能扩张速度受到限制的原因之一。

以高带宽内存（HBM）为例，Sadana表示，将12层DRAM芯片堆栈在一起，底部再连接与GPU相连的基础芯片，必须同时处理散热及功耗等问题。他指出，整个制造流程约包含2000道工序，从晶圆厂开始生产到产品最终交付客户，整体周期约需5个月。

内存交易模式转变　

长期合约与客制化合作增加

内存供应吃紧也正在改变产业长期采用的商业模式。相较过去以现货交易及符合JEDEC标准的通用型内存为主，业者如今开始与客户建立更长期的合作关系。

Sadana表示，美光目前签订的是多年期合约，由供货商承诺供货，客户则提供需求预测，与过去以一年期协议为主、客户有需求才采购的模式不同。

这类「战略客户协议」也为晶圆厂长期资本支出提供更明确的需求基础。

同时，AI系统对功耗及模型运行速度的要求，也使内存设计更加客制化。客户开始把内存设计提前纳入未来5至7年的产品路线图，合作方式因此更接近ASIC芯片开发模式，客户在设计上的自主程度也有所提高。

AI从数据中心走向终端　

人形机器人带来新需求

除了目前市场高度关注的数据中心AI需求，美光也看好AI进一步进入智能手机、PC及自驾车等终端设备后所带来的内存需求。

Sadana尤其看好机器人市场，认为人形机器人可能成为数据中心之后的重要新增需求来源。

他展望2030年代的市场时表示，人形机器人每台都需要海量存储器，包括数百GB的DRAM及数TB的NAND闪存，因此机器人市场将大幅推升DRAM与NAND需求。

Sadana指出，机器人必须具备自主运作能力，不能每次执行任务都将数据传送至服务器处理，因此端侧AI对储存容量的需求将成为机器人发展的重要部分。