美光為何堅持6F²，而不轉向4F²？

  • 美光在技術研討會上強調，其領先優勢已涵蓋連續四代DRAM製程節點、三代HBM的效能與功耗，以及自2019年以來的三代NAND。德銀據此梳理的重點，是這些優勢將沿何種路線繼續擴展；報告給予美光「買入」評級，目標價1,550美元。
  • 面對部分競爭路線愈來愈強調4F²，美光明確表示沒有轉向計畫。公司認為，決定DRAM密度微縮的關鍵是電容間距，僅改變單元架構的收益容易被高估；4F²增加的複雜度和成本，難以換來足夠的長期密度優勢。
  • 這項選擇建立在多年評估和內部原型開發之上。美光認為，在產業最終轉向3D DRAM之前，6F²更具吸引力；德銀將此解讀為對競爭對手技術路線的明確反駁。

HBM下一步為何更依賴封裝和邏輯？

  • 美光希望率先採用混合鍵合，理由不限於散熱：未來HBM要繼續提高頻寬、能源效率和互連密度，這項技術是支撐系統效能擴展的重要環節。
  • 但16層堆疊並不直接對應唯一製程。美光表示，未來16層HBM可以採用微凸塊，也可以採用混合鍵合，取決於客戶和產品要求。在產業討論記憶體規格下調及未來HBM容量可能減少的背景下，公司仍堅持混合鍵合的長期價值。
  • 競爭也在向邏輯整合延伸。公司稱下一代HBM與晶圓代工夥伴的合作進展順利，同時投資自身CMOS與邏輯能力；將記憶體直接堆疊在處理器或XPU上的vHBM，是其看到的潛在機會。德銀據此強調，差異化正超出記憶單元本身。

AI需求擴散後，為何不能只看HBM？

  • 管理層認為，AI正從首輪訓練和早期推論，擴展至新一代推論、AI代理、機器人及邊緣應用。容量和頻寬需求因此分布到更多產品，機會包括LPDDR、SOCAMM、SSD和DIMM；公司還計畫推出1TB RDIMM。
  • 這些場景的產品要求並不相同。資料中心側重HBM的頻寬與效能，實體AI和邊緣應用更關注能源效率、延遲、體積與成本。因此，美光需要更多元的產品路線，而非將超大規模資料中心方案直接複製到所有終端。

NAND如何從降低成本轉向支撐AI效能？

  • 美光Gen11 NAND路線目標為超過400層，相較Gen9，位元密度約為兩倍、I/O速度約為1.5倍，並採用晶圓對晶圓鍵合。管理層將其視為比前幾代更顯著的架構轉變，計畫於2027年下半年開始量產爬坡。
  • 其商業邏輯是，AI儲存的價值愈來愈取決於對系統效能的貢獻，而不只看每位元成本。美光指出，面向AI的NAND產品正按應用分成高IOPS與高頻寬兩類，分別滿足不同的資料存取要求。