美光为何坚持6F²，而不转向4F²？

  • 美光在技术研讨会上强调，其领先优势已覆盖连续四代DRAM节点、三代HBM的性能与功耗，以及2019年以来的三代NAND。德银据此梳理的重点，是这些优势将沿什么路线继续扩展；报告给予美光“买入”评级，目标价1,550美元。
  • 面对部分竞争路线越来越强调4F²，美光明确表示没有转向计划。公司认为，决定DRAM密度缩放的关键是电容间距，仅改变单元架构的收益容易被高估；4F²增加的复杂度和成本，难以换来足够的长期密度优势。
  • 这项选择建立在多年评估和内部原型开发之上。美光认为，在行业最终转向3D DRAM之前，6F²更有吸引力；德银将此解读为对竞争对手技术路线的明确反驳。

HBM下一步为何更依赖封装和逻辑？

  • 美光希望率先采用混合键合，理由不限于散热：未来HBM要继续提高带宽、能效和互连密度，这项技术是支撑系统性能扩展的重要环节。
  • 但16层堆叠并不直接对应唯一工艺。美光表示，未来16层HBM可以采用微凸点，也可以采用混合键合，取决于客户和产品要求。在行业讨论内存规格下调及未来HBM容量可能减少的背景下，公司仍坚持混合键合的长期价值。
  • 竞争也在向逻辑集成延伸。公司称下一代HBM与晶圆代工伙伴的合作进展顺利，同时投资自身CMOS与逻辑能力；将内存直接堆叠在处理器或XPU上的vHBM，是其看到的潜在机会。德银据此强调，差异化正超出存储单元本身。

AI需求扩散后，为何不能只看HBM？

  • 管理层认为，AI正从首轮训练和早期推理，扩展至新一代推理、智能体、机器人及边缘应用。容量和带宽需求因此分布到更多产品，机会包括LPDDR、SOCAMM、SSD和DIMM；公司还计划推出1TB RDIMM。
  • 这些场景的产品要求并不相同。数据中心侧重HBM的带宽与性能，物理AI和边缘应用更关注能效、延迟、体积与成本。因此，美光需要更分散的产品路线，而非将超大规模数据中心方案直接复制到所有终端。

NAND如何从降低成本转向支撑AI性能？

  • 美光Gen11 NAND路线目标为超过400层，相比Gen9，比特密度约为两倍、I/O速度约为1.5倍，并采用晶圆对晶圆键合。管理层将其视为比前几代更显著的架构转变，计划于2027年下半年开始爬坡。
  • 其业务逻辑是，AI存储的价值越来越取决于对系统性能的贡献，而不只看单位比特成本。美光指出，面向AI的NAND产品正按应用分成高IOPS与高带宽两类，分别满足不同的数据访问要求。