Meta Muse AI 代理點燃 CPU、eSSD 需求！投顧點名「這檔」受惠最直接
Meta Muse 的推出，引發市場討論 AI 代理是否會推升 CPU 與伺服器記憶體需求。機構研究顯示，Intel 伺服器 CPU 目前僅能滿足約 50% 的實際訂單，預計進入第三輪漲價週期。同時分析師也評估，Muse 的執行架構有望為 NAND eSSD 帶來的大量需求，規模甚至比 CPU 更被低估。
Muse 為什麼同時需要 CPU 與 NAND？
研究機構 FundaAI 從 Muse 的架構設計出發，解釋為何 Muse 將帶動 CPU 需求與漲價空間擴大。
報告指出，傳統網路服務是無狀態的（stateless）：用戶關掉應用程式，伺服器端不需要替用戶保留任何執行環境，資源立即釋放並分配給下一個請求。但 Muse 不一樣。Meta 的設計是為每位用戶配置一台長期運行的雲端虛擬機：一個隔離的 Linux 環境，配有瀏覽器、CPU 與記憶體，即便用戶關掉 App，代理仍會持續執行任務。
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這種架構，同時拉升了兩種硬體的需求：
- CPU 方面，Muse 透過自動化無頭瀏覽器（headless browser）與高頻 API 編排執行大量並行任務。FundaAI 估算，單一次的旅遊行程規劃就能觸發上百次的跨平台比價搜尋、大量 email 過濾與自動化電話議價，運算負擔主要落在 CPU 而非 GPU。
- NAND 方面，每個 agent 的任務進度、瀏覽器快取、通話紀錄與中間狀態都需要長期儲存，且隨用戶規模愈大而增長，這些需求直接對應到企業級 SSD（eSSD）。
Citrini 研究員 Zephyr 對此表示：「個人 AI Agent（包括 Muse、Instinct、Grok 等）的大規模採用，是下一波 NAND 需求暴增的最大驅動因素之一。」
CPU：供需失衡經 Intel 執行長確認、漲價進入第三輪
CPU 端的供需缺口，也能從英特爾（Intel）執行長陳立武（Lip-Bu Tan）的說詞中看出。
陳立武指出，受 AI 推論工作負載、多代理架構普及以及通用算力迭代週期拉動，當前 CPU 需求遠超產能，Intel 目前僅能滿足約 50% 的客戶訂單。高盛的進一步計算更顯示，就短期資本支出而言，CPU 的採購金額已超越 GPU，成為 AI 基礎設施擴張中規模最大的硬體支出品項。
漲價節奏方面，Intel PC 處理器預計於 10 月 5 日起調漲約 10%，這是繼今年初與 7 月後的第三輪漲價。伺服器 CPU 方面，根據 FundaAI 的產業調查，預計 2026 年第四季將再次調漲至少 15%。
CPU 與 GPU 的配置比例也在快速調整。Arm 與 Intel 均曾公開指出，過去 AI 訓練場景中兩者比例約為 1 比 8，但目前部分場景已調整至 1 比 1，甚至出現 4 比 1 的反轉。
（導讀台灣 CPU 供應鏈地圖：AMD、Intel、ARM 三大陣營誰通吃？）
NAND：eSSD 需求翻倍，漲價幅度再上修
有趣的是，NAND 需求爆發的討論熱度遠低於 CPU，但數字說明情況同樣緊迫，且上修幅度更為顯著。
根據 TrendForce 的最新追蹤，美國雲端業者對企業級 SSD 的採購需求已較原先預估翻倍。Hyperscaler 的 NAND 庫存水位已從正常的約 15 週下降至 14 週，且預計 2026 年第四季進一步縮減。供給端則維持紀律：主要 NAND flash 廠商的年位元成長率在 2025 年至 2027 年分別僅有 +15% 至 +21%，保守的產能擴張速度支撐了漲價的持續性。
（企業級 SSD 第四季報價看漲！AI 代理、DeepSeek 帶動需求升高）
GF Securities 董事總經理 Jeff Pu 對此透露了有關 NAND 漲價幅度的上調，以回應市場對需求的低估：
- 2026 第三季：上漲 21%（原預估上漲 18%）
- 2026 第四季：上漲 17%（原預估上漲 2%）
- 2027 第一季：上漲 15%（原預估持平）
在受惠企業上，預計集中在全球 NAND flash 主要廠商，包括三星（Samsung）、SK 海力士（SK Hynix）、美光（Micron）、 晟碟（SanDisk）與鎧俠（Kioxia）。
台股方面，群聯（8299）作為 NAND 控制晶片設計商與 SSD 解決方案供應商，投顧點名其因 2027 年備貨順利、持續拉高企業級模組營收比重、eSSD 產品議價能力優於同業等，看好公司受惠。
AI 改寫記憶體層級架構：NAND 升級成「推論基礎設施」
值得一提的是，這一波 NAND 需求的性質，與過去幾輪消費性儲存週期有所差異。
基於推論與代理需求的 AI 工作負載趨勢，正重塑整個記憶體層級架構：DRAM 負責高速運算的即時存取，SCM（儲存級記憶體）填補 DRAM 與 NAND 之間的延遲落差，TLC/QLC NAND（eSSD）作為 AI 推論過程中的熱數據快取與持久化儲存層，HDD 則退居冷儲存與歸檔用途。
（當 AI 全天候運作：「長週期代理記憶」為何引爆 NAND 需求？誰是最大贏家？）
在這個新架構下，NAND eSSD 正從傳統定義中「便宜但慢的儲存媒介」，升級為 AI 推論基礎設施不可或缺的組成環節。像是 Muse 這種長週期 AI Agent 的大規模部署，正加速記憶體層級洗牌的落地，具體數字也反映在 hyperscaler 資料中心對 eSSD 前所未有的採購力道。
風險提示
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