10月31日，摩根士丹利的「閉門會議」：真正的風暴眼，已經從最貴的GPU，轉移到了最不起眼的「角落」！
AI的需求比所有人想像的都要猛烈，而供應鏈的「阿基里斯之踵」已經出現。
第一部：AI引擎「爆缸」！台積電面臨“幸福的煩惱”
首先，好消息是：AI的需求比三個月前更強勁。
壞消息是：全球的「AI引擎」——台積電，快要「拉爆缸」了。
大摩指出，台積電現在最大的產能瓶頸，集中在最先進的3奈米和2奈米。 AI晶片的需求太火爆，以至於台積電可能不得不「犧牲」掉一些其他客戶（例如手機或PC）的產能，來優先確保AI晶片的生產。
更要命的是CoWoS（先進封裝）。這個給GPU「蓋樓」的技術，產能依舊是「一塌糊塗」。
大摩的分析師Howard認為，CoWoS的有效供應可能要等到2027年才能真正緩解。
另一家封裝巨頭（瑞光）在法說會上直言：先進封裝產能已經全部爆滿，明年勢必要漲價！
連帶的測試設備（Test k packs）需求也水漲船高，大摩上調了明年的採購預估，預計採購量不會少於今年的800台。
【盛運君點評】
過去，我們擔心AI是「需求泡沫」；現在，我們擔心的是「供應跟不上」。不過，大摩的分析師Tiffany也吃了一顆定心丸給我們：
她詳細計算了OpenAI、AMD和谷歌（Anthropic）那幾個「天文數字」般的AI大合同，結論是：台積電目前規劃的每月100K（10萬片）的CoWoS產能，到明年底是足夠的。台積電甚至還準備了足夠的「五層樓」空間，如果需求真的爆炸，他們可以隨時擴產到110K甚至120K 。
所以，最頂級的「引擎」雖然很緊，但還夠用。真正「要命」的，是那些我們都看不起眼的「螺絲釘」…
第二部分：驚天大逆轉！ AI的「命門」竟是幾塊錢的DDR4？
這是本次會議最「爆炸」的觀點。
投資中有一句老話：“為了一根釘子，丟了一匹馬掌；為了一隻馬掌，丟了一匹戰馬……”
現在，AI產業就面臨這個窘境。大摩的Daniel指出，AI資料中心裡，大家只看到了GPU，卻忽略了「交換器」（Switch）。
沒有交換機，GPU就是一堆無法通訊的「孤島」。而90%以上的交換機，用的記憶體居然是－DDR4！
你沒看錯，就是那個被HBM（AI高階記憶體）淘汰的「過氣網紅」DDR4。
問題來了：三星、海力士、美光這些大廠，為了全力生產HBM，早就大幅削減了DDR4的供應。
現在，戲劇性的一幕出現了：
AI爆發-> 需要海量機架（Rack）。
機架需要交換器連接。
交換器需要DDR4記憶體。
DDR4停產了！
Daniel說，DDR4在交換器裡的成本佔比極低，可能連2%-3%都不到。以前，交換器廠商根本不care這個「小零件」 。
但現在，這成了CEO-Level的危機。
“沒有DDR4，就造不出交換機；沒有交換機，就組不了AI機架；沒有機架，AI就等於零！”
大摩發現，現在這些交換機巨頭（思科、NVIDIA等）的CEO們，正親自打電話給三星、海力士，甚至台灣南亞的CEO們「要貨」。
【盛運君點評】
這對價格意味著什麼？
對交換機廠商來說，DDR4的價格就算漲個3倍、4倍，也無所謂！因為它佔總成本的比例太低了，但沒有它，幾萬美元的交換機就出不了貨。
這還不是個例！
MLC NAND（另一種低端內存）：三星在幾周前“直接停止了所有MLC的生產。導致下游做機頂盒、電視、音箱的客戶措手不及，訂單瞬間湧入台灣的旺宏（Macronix）。但旺宏根本接不住！大摩預計，明年一季度MLC將出現“蠻明顯的報價” 。
NOR Flash：同樣供應量沒增加，但需求因為蘋果AirPods賣得好大增。蘋果這種「大客人」已經開始滿世界找廠商簽LTA（長期供應協議）來鎖量了。
tips：全球NOR Flash市場主要廠商的估算市場份額
兆易創新本身是Fabless（無晶圓廠）設計公司，其產能主要依賴中國大陸的代工廠，如中芯國際(SMIC) 和華虹半導體。
第三部分：「記憶體超級周期」已來臨！ 2026年產能全線售罄！
如果說DDR4是“意外之喜”，那麼內存（DRAM和NAND）的全面復甦，就是“史詩級”的浪潮。
發言人劉丹帶來了一個最震撼的數據：三星和海力士2026年的產能，基本上已經售罄了！
為什麼這麼猛？因為市場終於想明白了：AI = 記憶體的「光環效應」。
以前大家以為AI只用最貴的HBM。現在發現，AI訓練、AI推理、AI Agents、AI處理長文本和視頻…所有環節都在瘋狂「吃」內存，無論是HBM、標準DRAM還是NAND 。這個需求在短期內「幾乎是無限成長的」 。
【盛運君點評】：
我們正處於一個「記憶體超級周期」的起點。
價格飆漲： DRAM價格較上季大漲超20%，NAND也漲了20% 。一些高容量特定產品，甚至環比暴漲了40%-50%！
客戶恐慌：那些雲端巨頭（CSP）現在正試圖和原廠談2-3年的NAND長期供應合約（LTA）。這在NAND歷史上是“比較少見的”，說明大客戶也怕拿不到貨了。
空間巨大：別看漲了這麼多，漲價空間還很大！劉丹舉例：伺服器DRAM模組，目前是172美金；而在2018年上一輪周期的高點，是320美金！ 離高點還遠得很遠。
周期判斷： 大摩預計，這一輪記憶體的價格高點在2027年。而股票的高點，預計在2026年下半年。
大摩首選： 三星（Samsung） 。
tips：HBM之父－KAIST（韓國科學技術院）電機與電子工程系教授Kim Jung-Ho（金正浩）的觀點
他出了一個大膽的主張——輝達（Nvidia）可能會收購一家像閃迪（SanDisk）或美光（Micron）這樣的儲存公司。 （他曾在2017年推薦買進SK海力士的股票。）
1. 市場力量的轉移：從GPU到記憶體
Kim教授認為，隨著AI時代的到來，股市的驅動力正從GPU（圖形處理器）轉向記憶體。
如果說GPU是卡斯特拉蛋糕，那麼記憶體就是鮮奶油——要提升AI性能，記憶體升級和容量擴展至關重要。
2. 記憶體決定AI速度
生成式AI反應提示（prompts）並產生字詞的速度是由記憶體決定的，這點在推理（inference）過程中甚至比在訓練（training）過程中更為關鍵。
3. 爆炸性的記憶體壓力
隨著AI模型大小（參數）、使用者數量以及資料類型（文字→ 影像→ 影片）呈指數級增長，對記憶體容量的需求壓力正達到頂峰。
4. 從HBM到HBF時代
該教授預測，HBM（高頻寬記憶體）時代正在結束，HBF（高頻寬快閃記憶體）時代即將開啟——這將在未來對三星電子和SK海力士的股價產生更大影響。
5. 什麼是HBF？
HBF中的「F」代表快閃記憶體（Flash Memory）。
HBF將充當儲存AI核心知識的設備－即「加密的典籍」或先驗知識（priors），也被稱為KV（Key-Value）快取。
6. 先驗知識（Priors）的特點
這些「加密的典籍」需要海量容量，並且是讀取密集型（read-intensive）的（讀取次數遠多於寫入次數）。
與HBM（GPU旁邊約100GB）相比，堆疊相同16層的HBF可提供約10倍的容量。
7. HBF的結構
HBF是透過堆疊NAND快閃記憶體（NAND Flash）建構的，就像HBM堆疊DRAM一樣。
由於NAND已經在使用3D堆疊技術（128層、256層等），因此堆疊16層HBF可能會產生2000-3000層的總層數。
8. AI計算中的分層記憶體結構
SRAM（GPU內部）：速度最快，容量最小。
HBM（「桌旁的「書架」）：用於編碼器/解碼器計算，讀寫速度快。
HBF（「地下圖書館」）：用於推理，在需要時補充HBM——充當一級備份。
網路儲存（「公共圖書館」）：透過光網路連接的龐大記憶體儲存。
9. 技術差異：DRAM vs NAND
DRAM (HBM) 會漏電（leaks charge），需要刷新周期（refresh cycles），但支援無限次讀取/寫入。
NAND快閃記憶體(HBF) 像監獄一樣捕獲電子，無需刷新即可保留數據，但在寫入時使用隧道效應（tunneling），這會隨著時間的推移損壞單元壁——將其耐用性限制在約10萬次循環。
10. 商業化時程
HBF產品預計將在2027-2028年左右推出。
11. 競爭格局
在堆疊記憶體方面經驗豐富的公司——如SK海力士和三星電子——在開發HBF方面處於最有利的位置。
與SK海力士主導的HBM不同，NAND快閃記憶體市場（三星約30%，SK海力士約20%）創造了一個更公平的競爭環境，這意味著兩家公司將站在同一起跑線上競爭。
Kim教授也預測，AI記憶體的頻寬和容量需求將每兩年翻一番，這意味著20年內將成長1,000倍，這可能使（市場）收入從數十億美元擴大到數十兆美元。
12. 輝達（Nvidia）的潛在策略
他認為，輝達為了減少對外部供應商（三星、SK海力士）的依賴，可能會避免同時使用HBM和HBF——也許會完全轉向HBF——因此可能會收購像美光或閃迪這樣的儲存公司。
13. 未來在於內存
隨著GPU效能成長停滯（摩爾定律放緩），HBM和HBF等記憶體技術的創新將推動AI運算的進一步發展。
他總結說，這標誌著「記憶體時代」的到來，記憶體公司將為股市的下一波上漲提供動力。
第四部：GPU戰局更新：AMD悄悄“加單”
最後，我們再來看看「AI皇冠上的明珠」——GPU的最新戰況。
輝達（NVIDIA）： 依然是王。
最近市場擔心Anthropic（OpenAI的對手）跑去用谷歌TPU，會影響輝達。大摩明確表示：「我們沒有看到他（輝達）注意的下限（指訂單下修）」 。輝達和Anthropic的合作關係不會改變。
大摩預估，輝達明年（指Blackwell系列）的出貨量大概是120萬顆(1.2 medium unit) 。在台積電的CoWoS產能上，輝達的訂單也牢牢鎖定在590K（59萬片）。
AMD：這是真正的「驚喜」！
就在最近，AMD悄悄上修了在台積電的CoWoS訂單！
Tiffany透露，AMD明年的GPU在台積電的CoWoS量，從原來的80K（8萬片）上修到了90K（9萬片）。算上其他（如CPU和spill over），AMD的總需求從105K上升到了115K 。這證明AMD的AI晶片（MI450？）賣得非常好。
谷歌（Google）：
谷歌TPU的需求（包含了Anthropic的量）其實兩個月前就被市場消化了。
大摩對2026年TPU的總估計約為360萬顆。
Meta：
Meta的自研AI晶片項目，目前看是博通（Broadcom）和Marvell在爭。
聯發科（MediaTek）拿到案子的幾率「應該是非常小」 。
中國晶片（China Foundry）：
大摩上調了SMIC（中芯國際）的評級。
原因是DUV光刻機還在持續進口，而且國產的AP（應指中微等）設備已經可以取代KLA（科磊）的檢測設備。雖然良率會變低，但不影響擴產節奏。
總結：AI的下半場，從“大腦”捲到了“全身”
AI的上半場，是輝達的“信仰之戰”，我們賭的是“大腦”的價值。
而大摩的這次閉門會議，清楚地告訴我們：AI的下半場已經開始。
當所有人都衝進「大腦」（GPU）時，真正的稀缺性，已經轉移到了供應「血液」和「養分」的環節：
記憶體（DRAM/NAND）： 2026年已售罄，價格周期看到2027年，Q4單季暴漲20%-50%。
先進封裝（CoWoS）： 瓶頸持續到2027年，明年確定漲價。
垃圾」記憶體（DDR4/MLC）：因為AI交換器和低端電子的需求，成了「史詩級」的短缺品，CEO親自下場搶貨，價格暴漲在即。
AI的浪潮遠未結束，它只是在向更深、更廣的產業鏈滲透。盛運君將持續為您緊盯這些「偏執狂」才能發現的角落。
附：下一代GPU-HBM路線圖，KAIST（韓國科學技術院）
從2026年到2035年的“下一代GPU-HBM路線圖”，核心趨勢是在更大的中介層（Interposer）上整合越來越多的GPU晶片（Die）和HBM堆疊。
此路線圖的關鍵節點摘要：
1、Rubin 架構(2026年):
整合2個GPU Die 和8個HBM4 堆疊。
總頻寬：最高32 TB/s
總HBM容量：最高384 GB
總耗電量：2,200 W
2、Feynman 架構(2029年):
整合4個GPU Die 和8個HBM5 堆疊。
總頻寬：48 TB/s
總HBM容量：最高500 GB
總耗電量：4,400 W
3、Post Feynman 架構(2032年):
整合4個GPU Die 和16個HBM6 堆疊。
總頻寬：最高256 TB/s
總HBM容量：最高1,920 GB
總耗電量：5,920 W
4、下一代架構(2035年):
整合8個GPU Die 和32個HBM7 堆疊。
總頻寬：1,024 TB/s (1 PB/s)
總HBM容量：最高6,144 GB (約6.1 TB)
總耗電量：15,360 W
總結而言，該路線圖預示著未來十年，GPU模組的效能將迎來巨大飛躍。從2026年到2035年，HBM總頻寬預計將成長約32倍，總容量成長約16倍，而模組總功耗也將成長近7倍。(盛運德誠投資)