美光警告：AI需求暴涨引发存储芯片紧缺 状况将持续到2026年后

摩根大通在研报中写道，美光在大会上表示，由于高性能存储芯片可以显著提升人工智能模型的算力表现，市场对相关产品的需求持续高涨，预计整个存储市场的“紧俏”状况会一直延续到 2026 年之后。与此同时，HBM、DRAM 与 NAND 等产品的产能扩张存在客观难度，这也将放大并拉长供需失衡的周期。

多重因素正在共同推高这一轮存储紧缺。首先，新一代存储芯片在性能上的“代际提升幅度”正在放缓，意味着客户需要堆叠更多芯片或采用更高规格产品，才能获得同等水平的性能增量。其次，新一代 HBM 芯片采用更大的晶圆面积（die size），在固定晶圆产能下，可切割出的芯片数量相对减少，进一步压缩了有效供应。此外，极紫外光刻（EUV）正加速进入最新一代 DRAM 制造工艺，在提升制程能力的同时，也对产线建设与良率爬坡提出更高要求。

在本次会议上，美光还披露了关于 HBM4 生产节奏的关键信息。公司管理层称，受 AI 应用爆发式增长推动，其 1-gamma 工艺节点有望成为公司历史上出货晶圆量最大的 DRAM 节点。HBM 存储通常以多层堆叠的 DRAM 模组为基础，并与 AI GPU 等高性能芯片封装在一起，这使得先进 DRAM 工艺在 AI 时代的重要性进一步凸显。美光同时表示，正在持续将 EUV 光刻深度导入 1-gamma 节点的量产之中。

在产能爬坡方面，美光指出，受强劲 AI 需求驱动，HBM4 的产能提升速度正以约两倍于上一代 HBM3 的节奏推进。公司预计，下一代 HBM4E 将在 2027 年开启量产爬坡，首批样品将基于 1-gamma 工艺节点所生产的 DRAM 芯片。这一时间表显示，美光正试图在后续几代 AI 加速芯片平台中，提前锁定高带宽存储的技术与产能优势。

除高带宽存储外，美光还提到，随着 AI 模型“上下文窗口”持续扩展，以及推理工作负载不断增长，公司在固态硬盘（SSD）市场的份额也有所提升。美光强调，正与主要客户紧密协同研发，为其特定应用场景定制产品，而非简单提供标准化的“现货型”存储解决方案。这种更深度的合作模式，有望在未来几年内进一步稳固其在 AI 存储生态中的地位。

摩根大通在报告中表示，在听取美光管理层的最新表态后，该行更加确信 AI 存储赛道存在“多年度牛市”的投资逻辑。在高性能计算、数据中心与 AI 加速芯片的集中拉动下，HBM、DRAM 与 NAND 的结构性供需紧张，可能会成为 2026 年之后存储行业定价与盈利能力的核心支撑因素。