美光高管：這輪存儲行情，三年后才有定論

美光2026年全部產能均已被客戶預定完畢。

存儲是支撐每一輪算力變革的底層核心技術，如今它的行業關注度達到多年新高。隨著AI基礎設施廣泛落地，覆蓋模型訓練、推理與大規模云部署全場景，高性能DRAM與存儲的需求一躍成為行業核心議題。無論是為新一代AI加速芯片配套的HBM、在數據中心架構中迎來全新應用場景的LPDDR，還是支撐超大規模模型與數據流的高速SSD，存儲早已不再是物料清單里普通的標準化元器件。

這場行業轉變徹底改寫了存儲產業的盈利邏輯。過去數十年，行業始終遵循周期性規律，反復經歷產能過剩、行情回調，但當下的市場環境截然不同。AI大幅抬升了存儲的產業價值層級，讓它從大眾眼中的通用耗材，變成新一代算力基建賽道的核心博弈點。全球頭部企業的競爭重心，不再只有算力芯片，同時還要爭奪帶寬更高、密度更大的存儲子系統，以及支撐規模化算力運行的大容量存儲方案。本次專訪中受訪高管提到，當下爆發的存儲需求并非憑空出現，而是服務器、智能手機、汽車電子、云計算多領域應用長期擴容后，被AI徹底引爆。

本次訪談嘉賓為Praveen Vaidyanathan，美光云存儲事業部云存儲產品副總裁兼總經理。其業務范圍覆蓋現代數據中心核心存儲技術，包含搭載HBM、LPDDR的服務器內存方案，以及與AI加速算力配套的各類存儲產品。本次對話圍繞多個行業核心議題展開：本輪存儲上行周期是否只是常規產業周期、AI需求爆發帶來了哪些變化、美光對HBM4、定制化內存、SOCAMM、LPDDR6、PCIe Gen6 SSD的技術布局，以及在單季度需求就可能發生劇烈波動的市場下，如何提前數年規劃產能。

下文為訪談整理實錄。

Ian Cutress：第一個問題，本輪行情是否屬于傳統存儲周期？存儲行業向來漲落循環，這一輪和以往有什么本質區別？

Praveen Vaidyanathan：從歷史規律來看，行業行情必然存在周期，但這一輪行情的最終定性，要三年后才能蓋棺定論，現在我無法給出絕對答案。但本輪行情的核心驅動邏輯，和以往完全不同。我們回溯行業發展，八九十年代，內存只是電腦配件，應用場景十分單一。

當年存儲容量單位僅千字節級別，如今早已天差地別。存儲技術從PC起步，逐步滲透至各類終端。消費電子領域，智能手機問世重塑了消費端存儲需求；隨后存儲進入汽車行業，各類車載設備均離不開內存；再之后服務器市場崛起。多年以來，內存的應用場景持續擴張、滲透至全終端賽道，需求基礎不斷夯實。如今AI浪潮到來，直接引爆全行業內存需求?？梢哉f，當下算力系統的底層架構決定了存儲的剛需地位，我們也長期看好這條發展賽道。

Ian Cutress：你提到需求是長期積累形成，但回顧近半年，2025年第四季度行業才猛然意識到：內存再也不是普通耗材。那個季度究竟發生了什么轉折？

Praveen Vaidyanathan：主要有兩大關鍵變化。2022年ChatGPT問世，生成式AI進入大眾視野，市場開始大規模布局AI核心基建，大量資金投向AI加速算力硬件。這帶來兩層連鎖反應：前沿大模型持續迭代、Token使用成本不斷下降，直接推動各類AI應用普及。

Ian Cutress：類似杰文斯悖論——使用成本降低，市場使用量反而激增。

Praveen Vaidyanathan：正是如此。而模型迭代周期僅三個月，這種爆發式需求根本無法提前預判，直接造成存儲需求暴漲。除此之外，AI加速芯片配套的各類輔助算力硬件，此前行業長期缺乏投入，市場短期內集中補產能、補采購。兩股需求疊加，在2025年末同步爆發。存儲行業時常出現這種突發行情，事后回看一切脈絡清晰，但身處當下很難提前預判。

Ian Cutress：這也是美光與同行持續每一代都加碼新技術研發的原因。我們一直在追蹤先進制程設備采購動向，當下行業核心議題正是從HBM3向HBM4過渡，HBM4面臨多重全新制約因素。能否介紹美光在HBM4上的布局與挑戰？

Praveen Vaidyanathan：我們剛在GTC大會宣布，HBM4已進入大規模量產階段。去年HBM3E完成量產，如今順利落地HBM4。HBM4主要實現兩大提升：第一，提升GPU配套內存帶寬；第二，持續優化能效。硬件追求更高帶寬、更強性能，但整機功耗上限存在約束，HBM4在二者之間實現平衡。但每一代HBM產品的制造復雜度都會同步提升，生產周期持續拉長。我們不僅要迭代產品性能，還要同步革新整套制造工藝。產品一經推出，客戶訂單便集中涌入，推向市場的節奏非常緊張，因此持續優化生產周期、提升制造效率是我們長期攻堅的方向。

Ian Cutress：我一直有個直觀感受，HBM迭代節奏與JEDEC標準更新節奏略有錯位，JEDEC標準制定進度偏慢，但市場對HBM的需求迭代極快。以英偉達這類大客戶為例，其要求的規格往往高于現行JEDEC標準。面向頭部大客戶開發定制產品線，需要額外攻克哪些難點？

Praveen Vaidyanathan：英偉達與多家頭部客戶都有這類更高規格需求。我們的研發邏輯始終以客戶需求為核心，提前對接客戶預判技術訴求；同時也要提前研判整個行業的長期發展方向。帶寬是HBM的核心指標，我們必須超前布局，提前儲備超出當下標準的技術方案。

JEDEC標準的定位很清晰：它不會限制技術上限，只是提供通用行業基準，讓產品具備標準化量產基礎，但企業仍可在標準之上做技術創新。以HBM4為例，它完全滿足JEDEC全部規范，同時帶寬速率進一步提升。客戶提出更高性能需求，我們便同步落地對應技術。標準化能夠加速產品普及，是行業基礎；但單純標準化產品利潤空間有限，因此衍生出定制化HBM業務，滿足有更高性能訴求、愿意協同聯合研發的客戶。

Ian Cutress：聊聊定制化內存這塊。JEDEC對HBM的物理尺寸、堆疊層數、鍵合規格都劃定了標準。是否已有客戶提出偏離標準的需求，比如調整長寬尺寸、堆疊總高度？

Praveen Vaidyanathan：未來不排除這種可能性，但目前行業主流趨勢并非調整外形尺寸。當下客戶普遍希望保留基礎外形規格不變，在標準化框架內疊加更多新增功能。這也是我們自研邏輯基底裸片的核心原因，基于定制化邏輯基底，能夠拓展大量JEDEC標準之外的新增功能。

Ian Cutress：美光的基底裸片方案路線比較特殊，沒有選用臺積電N3、三星SF4這類先進代工制程，而是采用自研20nm內部邏輯工藝。這套方案能帶來哪些優勢？

Praveen Vaidyanathan：感謝提問，Ian。準確來說我們并未對外公布精確20nm節點，僅對外說明是自研內部邏輯工藝，這套方案從最初設計思路就完全自主規劃。當年研發HBM3E時我們就預判，HBM技術迭代的核心在于DRAM堆疊層優化；從8層堆疊、12層堆疊到16層堆疊，整套結構僅有一片基底裸片，絕大多數存儲單元都集中在上層DRAM堆疊。如果要優化性能與功耗，優先打磨上層DRAM芯片，再搭配適配的自研邏輯基底裸片是最優解。

我們的HBM3E能效比市面其他廠商同代產品高出30%，天然具備技術優勢；迭代至HBM4后，在HBM3E基礎上能效再度提升20%。上層DRAM已經預留充足優化空間，基底裸片無需追求外部頂尖先進制程。我們內部做過全維度評估，反復排查所有技術路線可能性，最終確認自研邏輯工藝即可滿足市場所需速率與性能。

同時全自研方案大幅降低供應鏈風險，無需依賴外部代工廠。HBM3E與HBM4共用成熟DRAM制程，工藝改動少、量產風險低，能夠快速拉升產能。這套長期技術路線規劃，最終讓我們敲定自研基底裸片方案。

Ian Cutress：美光與封測廠商的協同深度如何？HBM普遍采用CoWoS或立體堆疊封裝方案，是否需要提前和封測企業做全流程兼容驗證？

Praveen Vaidyanathan：協同是重中之重。我們設立專門封裝研發團隊前置對接產業鏈，大量封裝研發人員常駐臺灣——全球先進封裝產業核心聚集地。內部產線團隊、外部封測合作伙伴同步協同開發，芯片設計與封裝設計同步啟動，全程一體化聯合開發。前文提到的能效優勢，也融合了專屬封裝工藝，以此降低整體功耗。隨著堆疊層數提升，整套協同設計的復雜度還會持續上漲。

Ian Cutress：比如集成深溝槽電容這類技術嗎？

Praveen Vaidyanathan：我們并未采用集成深溝槽電容方案，核心優化集中在TSV硅通孔、線寬間距、導熱金屬柱布局等維度。芯片設計與封裝方案聯合優化，整套技術體系會隨迭代持續變復雜。

Ian Cutress：英偉達在GTC大會上依次提及HBM3、HBM3E、HBM4、HBM4E以及定制版HBM。不少讀者問我，定制HBM是完全脫離標準，還是仍以JEDEC規范為基礎？

Praveen Vaidyanathan：我無法代表英偉達表態，但美光已經公開說明，我們將并行兩條產品線。標準化通用產品線長期存在，同時針對有高階性能需求的客戶推出定制產品線。二者并非二選一：部分場景適配標準化JEDEC產品，部分高端算力場景則需要定制HBM方案。

Ian Cutress：當下存儲需求極度緊缺，內存廠商如何判斷擴產時機？新建晶圓廠投入超200億美元，建設周期長達三四年。需求難以預判的情況下，擴產決策難度極大。

Praveen Vaidyanathan：產能規劃屬于公司長期戰略周期規劃，舉幾個落地案例就能看出我們的規劃邏輯。此前美國建廠的投資規劃，早在數年前就已敲定，落地周期恰好匹配當下需求窗口；當初決策擴產美國產線，一方面是地緣產業格局變化帶來建廠機遇，另一方面基于長期預判：行業未來必然存在巨大產能缺口，因此提前布局。擴產不能短期跟風市場波動，必須依托5-10年長期行業前景判斷。近段時間我們在印度落成封裝廠、新加坡動工HBM后端產線、日本晶圓廠宣布擴建，這些項目均多年前啟動建設，并非單純應對2025年末的需求爆發，多項前置規劃同步落地，恰好承接當下暴漲的存儲需求。

Ian Cutress：去年美光公布未來多年在美國累計投入2000億美元建廠，這項規劃發布時間早于2025年第四季度需求爆發。

Praveen Vaidyanathan：沒錯。我們無法精準預判市場每一輪短期波動，只能基于行業長期研判完成投資布局，貼近客戶同步調整運營節奏。同時我們大量引入AI優化制造全流程，新技術量產爬坡速度相比以往大幅提升。

Ian Cutress：切換聊聊LPDDR，當下這套方案迎來產業復興，市場爭搶LPDDR5X，同時全新SOCAMM技術問世。

Praveen Vaidyanathan：我可以給你看實物樣品。

Ian Cutress：這塊模組容量達到256GB！

Praveen Vaidyanathan：這是我們三周前剛發布的全新規格，行業容量最高的低功耗DRAM模組——256GB LPDDR5X-7500。

Ian Cutress：GTC展出的Vera CPU整機刀片，單顆CPU搭載多少塊SOCAMM模組？

Praveen Vaidyanathan：單CPU搭配8塊模組，單CPU內存容量最高2TB；整機8顆CPU，整機DRAM總容量可達16TB。

Ian Cutress：當下算力場景分化明顯，一部分業務追求超大內存容量，另一部分業務追求極致帶寬，美光如何平衡兩條技術路線？

Praveen Vaidyanathan：以SOCAMM舉例，我們完整產品矩陣覆蓋48Gb至2Tb容量，速率區間7500MT/s至9600MT/s。追求高帶寬、對容量需求有限的客戶，可選用48Gb 9600MT/s規格；側重大容量、對速率敏感度低的場景，則選用256GB這類大容量模組。LPDDR進入數據中心CPU賽道僅兩三年，此前長期應用于移動端；雖然Hopper、Blackwell架構GPU早已搭載LPDDR，但僅配套顯卡使用。如今行業興起純CPU算力方案，智能體AI賽道進一步拓寬內存需求場景。我們不會只做單一規格適配單一業務，而是搭建完整速率、容量產品矩陣，覆蓋各類潛在應用場景，方便客戶迭代、調整硬件方案。

Ian Cutress：機架式整機廠商采購存儲，核心訴求是否集中在大容量？

Praveen Vaidyanathan：分兩類場景。GPU+CPU混合架構中，HBM負責提供高帶寬，但其容量有限，無法承載全部數據，KV緩存等數據需要大容量內存承接，這時候容量就是核心剛需。底層底線是內存帶寬不能低于互聯帶寬，滿足這條基準后，客戶會優先追求更大容量。純CPU算力場景，則同時追求高帶寬與超大容量。

Ian Cutress：行業已經傳出LPDDR6相關消息，預計2027年前后量產，LPDDR6相比前代有哪些升級？

Praveen Vaidyanathan：當年設計LPDDR5時，數據中心場景只是后期補充需求；英偉達提出相關需求后，我們才在原有規格上追加RAS可靠性、硬件監控配套功能，適配數據中心使用。而LPDDR6從研發之初就將數據中心作為核心目標場景，原生配套企業級算力所需全部功能。

Ian Cutress：是否可以理解為LPDDR6是一次底層內存架構重構？

Praveen Vaidyanathan：它同時兼顧傳統消費電子與數據中心兩大賽道。研發階段我們提前預埋大量適配數據中心的硬件能力。另外，SOCAMM最初屬于企業私有方案，迭代至SOCAMM2后成為通用行業標準，大幅降低客戶落地門檻，LPDDR6也會走相同標準化路線。

Ian Cutress：SOCAMM的核心思路是模塊化LPDDR內存。但這類設備大多采用液冷設計，如果需要更換SOCAMM模組，就要拆解整機內部結構，客戶更換頻率高嗎？

Praveen Vaidyanathan：這款產品剛推向市場，還沒有大規模運維數據。無論客戶是否會頻繁更換，模塊化設計都預留了靈活調整空間。整機機柜運維本身是客戶需要自行解決的課題，但模塊化方案的核心價值在于：單塊內存模組故障時，無需報廢整套昂貴機柜，僅更換單塊模組即可，大幅降低運維成本。

Ian Cutress：未來消費級GPU是否會搭載SOCAMM形態內存？

Praveen Vaidyanathan：具備落地可能性。面向PC、筆記本的LPCAMM2模組已經量產，這套模塊化形態沒有技術壁壘，完全可以移植到其他硬件，核心取決于整機內部空間設計。廠商也會推出低配內存規格方案，適配對大容量無需求的終端。

Ian Cutress：當前行業存在兩種路線分歧，GPU廠商是將內存與ASIC芯片成套售賣，還是采用靈活模塊化方案，提供多種硬件配置版本？

Praveen Vaidyanathan：SOCAMM的優勢在于，模組外形尺寸固定，容量、速率升級不會改變硬件結構，適配多版本整機規劃。

Ian Cutress：模組供電是否需要特殊配套設計？

Praveen Vaidyanathan：模組內置電壓調節模塊，將電壓轉換至低功耗內存所需工作區間，整套電源管理功能集成在模組內部。

Ian Cutress：同一款ASIC芯片能否同時兼容LPDDR5與LPDDR6？二者底層差異是否過大？

Praveen Vaidyanathan：硬件層面可以實現，但ASIC芯片需要設計雙路IO接口、同時兼容兩套通信協議，二者底層架構存在本質區別。舉例來說，LPDDR5 IO位寬為16bit/32bit，LPDDR6升級至24bit/48bit，屬于根本性架構改動。

Ian Cutress：放眼長遠，美光會提前多少年研發下一代內存技術？行業普遍會提前5-7年做前沿技術預研，存儲廠商是否也是相同節奏？

Praveen Vaidyanathan：節奏基本一致，分為兩類預研：底層工藝技術預研、芯片架構方案預研。工藝預研周期更長，我們5-7年的前置研發周期完全適用。我們已經量產12層堆疊HBM4，同時完成16層堆疊HBM4技術驗證，提前儲備技術能力，當市場出現需求時可快速落地。

Ian Cutress：期待未來HBM堆疊層數追上閃存。八十年代我們討論KB級容量，如今單位已經是GB，十年后行業大概率會需要百TB級內存。關注美光的讀者，該如何看待2026年公司整體發展？

Praveen Vaidyanathan：2026年美光將推出覆蓋全算力賽道的完整內存、存儲產品矩陣。前文提到的HBM4、SOCAMM，以及業內率先量產的PCIe Gen6 SSD，都能承接KV緩存擴容帶來的存儲增量。美光堅持產品、技術雙領先路線，提前為市場儲備全套算力存儲解決方案。

Ian Cutress：每一代新品是否都會鎖定一家核心戰略合作客戶？

Praveen Vaidyanathan：部分新品會選定戰略客戶，屬于商業化策略選擇。當年推動LPDDR落地數據中心時，我們的核心合作伙伴是英偉達；移動端新品則和手機廠商深度協同。各大終端廠商彼此存在市場競爭，我們的目標是給所有客戶充足技術靈活性，助力各自產品形成差異化優勢。

Ian Cutress：2026年美光產能是否已經全部被訂單鎖定？

Praveen Vaidyanathan：我們已經公開對外說明，2026年全部產能均已被客戶預定完畢。

Ian Cutress：當下行業行情非常樂觀！

Praveen Vaidyanathan：補充一下前面提到的美國建廠規劃，此前我說的千億美元表述存在偏差，完整規劃是未來十年在美國累計投入2000億美元，持續落地產能擴張，支撐公司與全行業長期存儲需求。

*聲明：本文系原作者創作。文章內容系其個人觀點，我方轉載僅為分享與討論，不代表我方贊成或認同，如有異議，請聯系后臺。