鎧俠社長：資料中心建設沒有放緩
2026年7月3日，鎧俠在岩手縣北上工廠舉行面向媒體的說明會與參觀活動，並宣佈開始交付第十代BiCS FLASH樣品。
與普通新品發佈不同，這次活動同時釋放了產品、產能和業務轉型三層訊號：第十代3DNAND將使用北上工廠第二製造棟K2的最新裝置生產；
公司準備根據AI需求進一步追加裝置投資；資料中心和企業級產品將取代智能手機、個人電腦，成為鎧俠未來最重要的利潤增長來源。
鎧俠社長太田裕雄將需求增長直接指向Agentic AI與Physical AI。並直言：未看到資料中心出現需求疲軟的跡象。
前者意味著AI開始自主呼叫模型、檢索資料並連續執行任務，後者則把AI延伸至機器人、汽車和工業裝置。
兩類應用都會持續生成上下文、感測器資料和推理結果，對儲存容量、讀取速度、功耗和耐久度提出更高要求。
鎧俠此次展示的並不只是一代新NAND，而是公司對AI算力架構變化的一次集中押注。
01. AI需求從訓練轉向推理NAND正在進入算力核心鏈條
早期生成式AI基礎設施主要圍繞模型訓練建設，市場關注點集中在GPU和HBM。
但模型進入大規模應用後，推理需要不斷讀取模型權重、檢索外部知識、保存上下文快取，並記錄智能體執行任務過程中產生的大量資料。
HBM頻寬高但價格昂貴、容量有限，不可能承載全部資料，企業級SSD因此成為HBM、DRAM與機械硬碟之間的重要儲存層級。
鎧俠在2026年投資者日援引TechInsights資料預計，全球快閃記憶體需求規模將由2025年的295EB增長至2028年的909EB，接近3倍。
其中資料中心市場年複合增長率預計達到46%；按照工作負載劃分，與AI推理相關的需求年複合增長率達到86%，明顯高於訓練需求的16%。
這些預測並不代表需求必然兌現，但能夠解釋為什麼鎧俠判斷本輪增長並非單純來自智慧型手機和PC庫存回補，而是AI基礎設施對NAND使用方式發生了結構性變化。
Agentic AI進一步放大了這一趨勢。
傳統聊天機器人通常完成單輪問答，而智能體需要拆解任務、訪問資料庫、呼叫工具、保存中間結果並根據反饋繼續執行。
一次任務可能對應數十次甚至數百次模型呼叫。Physical AI則需要處理攝影機、雷達、語音和裝置狀態等連續資料，部分資訊還必須在本地保存和推理。
這意味著AI對儲存的要求正在從“保存訓練資料”轉向“持續參與計算過程”。
因此NAND的價值不再只由每GB價格決定。讀取延遲、介面頻寬、單位功耗、容量密度以及與GPU系統之間的資料交換效率，都會影響推理叢集的總擁有成本。
鎧俠希望借此把快閃記憶體從後台儲存器件提升為AI系統性能的一部分。
02. 密度與功耗平衡第十代BiCS FLASH不只增加層數
此次開始交付樣品的是第十代BiCS FLASH 1Tb TLC產品，主要面向企業級和資料中心SSD。
產品採用332層堆疊，NAND介面速度達到4.8Gb/s，較第八代提升33%；通過垂直堆疊和橫向微縮，位密度提高59%；
寫入和讀取功率效率分別改善18%和30%。公司表示，相關產品將使用北上K2廠房的最新裝置生產。
第十代產品的技術重點並不是單純追求更高層數。3DNAND增加堆疊層數可以提高容量，但層數越高，工藝步驟、晶圓成本、加工時間和良率控制難度也會增加。
鎧俠選擇332層，並配合橫向微縮，希望在位密度、成本、功耗和可靠性之間取得平衡。
按照鎧俠在投資者日公佈的內部測算，與超過400層的假設架構相比，332層方案的單位GB成本約低10%，功率效率約高10%，儲存單元可靠性約高35%。
這些數字屬於公司測算，仍需經過客戶驗證和量產資料檢驗。第十代則通過增加堆疊和密度，主攻高容量企業級SSD。
前者覆蓋AI手機、AI PC等市場，後者直接面向資料中心和AI推理基礎設施，從而避免所有產品同時遷移至成本更高的新工藝。
03. K2廠成為擴產核心但鎧俠仍選擇分階段裝機
北上K2廠房並非剛剛建成。該廠房於2025年9月啟動營運，最初能夠生產採用CBA技術的第八代218層3DNAND，並為後續先進節點預留空間。
鎧俠當時明確表示，將根據市場情況分階段匯入裝置和提升產能，而不是在廠房啟動後立即裝滿全部生產裝置。
這種安排體現了儲存行業在上一輪下行周期後的變化。晶圓廠建築和潔淨室必須提前建設，但光刻、刻蝕、沉積和鍵合裝置可以依據客戶訂單逐步安裝。
廠房空間相當於產能期權：需求高於預期時可以迅速追加裝置，需求放緩時則保留空間，避免新增晶圓同時進入市場。
鎧俠計畫在2026至2028財年平均每年投入約4700億日元資本支出，較2025財年提升約六成，3年累計規模接近1.4兆日元。
資金將用於生產裝置、潔淨室、基礎設施、後段工序以及第八代和第十代產品量產。公司同時強調，如果AI市場實際增長超過現有預測，仍可能進一步擴大裝置投資。
不過，“可以追加投資”不等於“立即大規模擴產”。企業級SSD需要經歷控製器適配、可靠性測試、伺服器平台認證和客戶驗證，第十代BiCS FLASH目前仍處於樣品交付階段。
04. 從消費電子轉向AI基礎設施
鎧俠過去的收入更容易受到智慧型手機和PC出貨周期影響。消費電子客戶價格敏感、訂單周期較短，當終端需求下滑或管道庫存上升時，NAND價格往往迅速下跌。
公司現在希望把資料中心和企業級產品收入佔比提升至60%以上，投資者日材料進一步給出了到2028財年達到這一水平的目標。
這項轉型的核心並不是簡單改變客戶名稱，而是改變盈利結構。企業級SSD容量更高，對功耗、穩定性、耐久度和軟體適配要求更嚴格，驗證周期也更長。
一旦完成認證，客戶更換供應商的成本通常高於消費級市場。鎧俠還計畫擴大多年期長期協議，通過客戶採購承諾提高收入和資本支出的可見度，降低過去依賴現貨價格和短期訂單造成的周期波動。
鎧俠控股股票行情即時截圖，當日股價收報83300日元，較前一交易日上漲7040日元,漲幅達9.23%。資料來源：日本股票行情網站
長期以來，NAND快閃記憶體一直被視為半導體周期裡最溫色、最被動的角色。
在由GPU和HBM主導的AI狂歡中，快閃記憶體更像是一個默默記帳的後勤水表，容量雖大，卻遠離算力核心。
但7月3日的北上工廠活動表明，鎧俠已經把AI儲存從市場判斷轉化為實際產品和生產部署。它戳破了行業長期以來的盲區：沒有高效的本地與推理儲存支撐，再龐大的算力叢集也不過是建在沙灘上的空中樓閣。
當Agentic AI開始自主解構任務，當Physical AI將觸角伸向物理世界的每一個齒輪，資料的流動便不再是單向的“吞噬”，而是高頻次、低延遲的“互動”。
快閃記憶體正在從後台的冷儲存，異變為直接參與算力循環的前線裝甲，鎧俠已經把籌碼推到了AI推理的最前線。
AI儲存的下半場已經不再是PPT上的高談闊論，而是工廠流水線上吞吐的晶圓寫下的硬核現實。
資料來源:鎧俠公司公告、鎧俠控股Investor Day 2026資料、Reuters、EE Times Japan、TrendForce。文中涉及的市場預測、資本支出計畫和業務目標均存在不確定性，請以公司後續正式披露為準。本文內容僅供參考，不構成任何投資建議。文中配圖由人工智慧技術生成，可能與真實情況存在差異，僅供示意與參考，不構成任何事實陳述、專業建議或承諾。 (矽谷宇宙)