AI存儲繁榮催生新變局：客戶競相探索擺脫HBM依賴之路
美光科技最新財報顯示存儲芯片供給進一步趨緊，公司已與15家新客戶簽署五年期長期供應協議，將供需緊張預期延長至2027年以後。然而，HBM價格持續上漲正在改變AI產業鏈的激勵機制。高通、英偉達、Cerebras等主要客戶已開始探索降低HBM依賴的新架構和新算法，包括高通提出的“高帶寬計算”架構、英偉達對下一代平臺設計的調整，以及Cerebras完全不使用HBM的晶圓級芯片方案。
存儲芯片行業正處於歷史上最強的景氣週期，但推動盈利創新高的同一股力量，也正在催生下一輪技術變革。美光科技最新財報顯示，存儲芯片供給較三個月前進一步趨緊，公司預計本季度營業利潤將超過其歷史上任何一個完整財年的最高營收。美光已與15家新客戶簽署長期供應協議，將供需緊張持續時間的預期延長至2027年以後。
然而，HBM（高帶寬內存）作為AI系統中日益昂貴的成本項，其價格持續上漲正在重塑產業鏈的激勵機制。蘋果本週罕見地在產品發佈週期之間上調多款Mac、iPad等產品售價，並明確將原因歸結為存儲芯片成本上漲。美光方面則表示，新簽署的大多數長期協議期限長達五年，並設有價格下限，即使未來行業進入下行週期，售價也將明顯高於過去歷次低谷。Futurum分析師Rolf Bulk指出，即使按照合同最低價格計算，其盈利能力仍高於此前行業景氣週期的峰值。
面對供應持續緊張和價格不斷上漲，越來越多科技公司開始探索另一種解決方案：不是爭奪更多HBM，而是儘可能減少對HBM的依賴。高通本週在投資者會議上重點介紹了“高帶寬計算”架構，希望通過新的系統設計降低AI計算過程中對HBM的需求。英偉達也在調整下一代Vera Rubin平臺的部分設計，以降低整體內存需求。AI芯片公司Cerebras則將“不使用HBM”作為核心賣點，其CEO Andrew Feldman直言：“HBM供應緊張、價格昂貴，而我們根本不用它。”
算法層面的優化同樣在推進。今年3月，谷歌發佈TurboQuant研究，通過新的模型壓縮方法在幾乎不影響性能的情況下顯著降低AI模型的內存佔用。當時美光股價一度暴跌近三分之一，儘管隨後隨著市場重新評估而反彈逾兩倍，但這一事件已表明，市場對任何可能削弱HBM需求的技術突破都高度敏感。
從中短期看，HBM仍是AI計算不可替代的關鍵部件，美光所看到的供需緊張也有堅實的基本面支撐。但放在更長的產業週期中，當全球最大的AI客戶願意簽下過去難以想象的五年長期供貨協議時，也意味著他們擁有足夠長的時間窗口和足夠強烈的經濟激勵，去投資新的芯片架構、軟件算法和系統設計，以更少的內存完成更多計算。存儲行業當前最強的競爭優勢——供應緊張、價格高企和空前的議價能力——既鞏固了本輪超級景氣，也可能成為推動客戶擺脫HBM依賴的最大動力。
為什麼重要HBM供需格局變化直接影響美光等存儲巨頭及英偉達、高通等AI芯片客戶的成本結構與技術路線，是美股半導體板塊的關鍵博弈點。