記憶體被錯殺了？花旗分析師：AI 最大瓶頸是資金，看好 HBM、SSD 需求
中國長鑫存儲（CXMT）宣布新一代 DRAM 架構進展，引發市場對記憶體供給增加、價格反轉的擔憂。不過，花旗集團全球市場證券分析師 Peter Lee（이세철）在訪談中表示，新技術發表與大量生產之間仍有距離。目前牽動半導體投資的更大變數，是 AI 企業能否持續取得資金，支撐資料中心與算力採購。
他的看法與群聯執行長潘健成近期的供需判斷相近。稍早鏈新聞報導，潘健成認為，長鑫技術從驗證、提高良率到正式量產，都需要時間；群聯眼前面臨的問題，仍是缺料可能影響交貨。他形容，明年記憶體市場「什麼都缺，就是不缺訂單」。
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花旗拆解長鑫 4F²：單元縮小，仍要計算製造成本
長鑫引發討論的 4F²，是 DRAM 記憶體單元的面積與布局概念。相較於現行常見的 6F²，若能在相同面積內放入更多單元，就有機會提高密度、降低每位元成本。
Peter Lee 指出，4F² 並非長鑫獨有的技術概念，三星、SK 海力士與美光也累積了相關研發。各家選擇何時導入，還要評估既有製程能否繼續微縮，以及新架構的成本與製造難度。
長鑫的方案涉及多片晶圓結合，會增加晶圓使用量、處理時間與成本。記憶體單元面積縮小帶來的效益，必須扣除這些額外支出，才能判斷實際競爭力。因此，他不認同直接把技術進展解讀為低價產品即將大量湧入市場。不過，先進設備取得受限，也讓中國廠商更積極尋找替代路線，既有供應商仍須持續投入研發。
手機疲弱與 AI 缺貨並存，需求重心移向資料中心
Peter Lee 認為，記憶體市場的需求結構已與過去不同。智慧手機曾是主要成長來源，如今新增需求更多集中在 AI 資料中心，包括 HBM、伺服器 DRAM、SoCAMM2 記憶體模組與企業級 SSD。這些產品對效能、品質與可靠性的要求，也讓領先廠商保有競爭空間。
消費性電子則承受另一種壓力。記憶體報價上漲，提高了手機、PC 與遊戲主機的成本，可能迫使品牌調整規格、售價或採購量。消費性產品銷售疲弱，與資料中心取得記憶體不易，可以同時發生。
他也指出，中國自身仍在興建資料中心，當地供應商增加產量的同時，境內需求也可能上升。評估中國擴產的影響，需要同時看產品種類、良率與客戶採用情況。
長約加上資金承諾，提高重複下單代價
市場另一項疑慮，是客戶是否為了確保供貨，同時向不同記憶體廠大量預訂，造成需求被高估。Peter Lee 認為，應先確認長約是否附帶實際資金承諾。他在訪談中提到預付款、保證金與託管帳戶等安排；若取消合約會造成損失，客戶重複下單的成本就會提高。
他以餐廳訂位為例：免費預約時，消費者可能保留多個選項；每間餐廳都要求預先付款時，決策就會更謹慎。長約無法消除景氣變化，但具有付款約束的採購承諾，與隨時可以撤回的需求預估不同。各家公司合約的取消條件與資金安排，仍須依正式揭露判斷。
AI 資本支出能否延續，取決於企業拿不拿得到錢
Peter Lee 對短期市場的主要擔憂，集中在融資。若模型公司無法按計畫募資，或資料中心業者的借款成本提高，原先預定的算力擴張就可能延後。這會向上游傳導，影響 GPU、HBM、伺服器 DRAM 與儲存設備採購。
他認為，市場目前質疑的，是 AI 企業能否持續取得足夠資金。即使應用需求增加，資金沒有到位，投資計畫仍可能被迫調整。這也是他為何把實際募資結果與大型科技公司的支出能力，視為判斷記憶體需求的重要依據。公司宣布投資規模之後，還必須完成融資、興建與設備交付，才會形成供應商收入。
新廠完工後仍要裝機、調整良率，供給不會同時湧出
針對記憶體廠擴產可能造成供給過剩，Peter Lee 指出，新廠完工只是生產準備的一部分。設備安裝、試運轉與良率爬升，都需要時間。他估計，部分新廠從開出到有效產能充分釋放，可能需要約一年半，不能把廠房完工日直接當成大量產品進入市場的時間。
他也將部分 AI 系統降低記憶體配置的現象，解讀為貨源不足下的替代安排。客戶為了先完成系統建置，可能接受較低規格，未必代表原先的高容量需求已經消失。
看好持續學習推升 HBM、SSD，2028 年需求仍可能增加
展望 2027 年，Peter Lee 將持續學習（Continual Learning）列為記憶體需求的新動能。AI 發展先由模型訓練拉動 HBM，再由推論普及增加伺服器記憶體與儲存需求。若模型進一步利用使用過程產生的資料更新能力，訓練與推論之間的資料往返將更頻繁。
HBM 提供運算所需的高頻寬，SSD 則承接資料儲存，以及部分推論工作負載的 KV Cache 資料。他認為，HDD 與 SSD 雖有部分應用重疊，但速度與使用情境不同，不能因硬碟擴產，就推論 SSD 需求會全面受到取代。
Peter Lee 在訪談中預估，HBM 需求於 2027 年可能成長約 60%，2028 年接近 70%。這是他的需求估算，並非供應商營收指引。更長期而言，他認為 AI Agent 之間的協作，可能把運算需求延伸至全天候執行任務。
風險提示
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