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熱門股/記憶體7俠還能更狂? 報告一次看

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財經中心/廖珪如報導

台廠過往記憶體發展並不先進,卻能受惠於此特點在DDR4大缺貨時,彌補上這塊產能。(示意圖/PIXABAY)
台廠過往記憶體發展並不先進,卻能受惠於此特點在DDR4大缺貨時,彌補上這塊產能。(示意圖/PIXABAY)

高盛近期將SanDisk目標價上調,稱 NAND 快閃記憶體市場供不應求將持續至 2026 年,賦予製造商強大定價權,並最終體現在利潤率的飆升上,將 2025-2027 年 EPS 預測平均上調 79%,AI 伺服器需求導致產能緊張是供需失衡關鍵因素,市場尚未充分消化這輪超級週期的盈利爆發潛力。法人推薦包括上游南亞科(2408)、華邦電(2344)。下游創見(2451)、威剛(3260)、十銓(4967)、宜鼎(5289)群聯(8299)。

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擅長分析科技股的萬鈞法人視野指出,這幾週他陸續拜訪了幾家記憶體與模組廠,有一點是跟原來想法不一樣的地方,原本以為短缺出現在高階的HBM、CoWoS封裝、台積電3奈米這些地方,但目前真正要命的不只是頂端,還有底層,那些你以為早該被淘汰的DDR4、MLC、NOR。這些看起來廉價又不起眼的料號,正在變成AI短期(至少明年一整年)的關鍵短料。AI爆發需要海量機架(Rack),而機架需要交換器連接。交換器需要DDR4記憶體。但DDR4大廠都陸續要進入停產了!DDR4在交換器裡的成本佔比極低,可能連2%-3%都不到。

DDR4為何需求爆發?

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!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」。要讓數千顆GPU協同運作,需要大量的交換器(Switch)與路由設備。每一台交換器都像神經元的突觸,負責在AI腦中傳遞資料。而這些交換器裡面,用的不是HBM、也不是DDR5,而是早已被視為「退役產品」的DDR4。

為什麼?因為交換器需要的是「穩定性與相容性」,不是速度極限。DDR4的成熟度高、功耗低、控制簡單,最適合這種持續上線、長時間運行的通訊設備。而AI時代的擴張不是幾台伺服器的升級,而是數十萬台GPU機架在全球擴散。這就讓DDR4的需求被以幾何級數放大。目前供應端是錯位的,所有資源都被「吸走」,只剩DDR4孤立無援,問題是原廠早就不想做它了。在韓廠線上座談聽到的一句關鍵話:「我們現在做一顆DDR4,良率、報價、毛利都比不上同樣一顆HBM,做下去是浪費產線。」

DDR4的運用層面

自從AI爆發以來,三星、海力士、美光全都在重配資源,把產能往先進製程與HBM傾斜。原因很簡單:HBM ASP 是 DDR4 的二十倍以上,良率每提高 1%,帶來的營收就遠高於舊世代產品。加上 EUV 光刻機數量有限、每一條產線要配電力、工程師與測試設備,產能的機會成本極高。所以,當這些大廠的產線逐步淘汰舊製程,DDR4就被迫邊緣化。供給面在萎縮,但需求卻因AI的連結需求暴衝。結果就是產業鏈產生了錯位。

再加上另一層現象:AI帶來的不只是雲端訓練,還有大量的邊緣推論節點、AI攝影機、智慧製造設備。這些工控與網通設備,因為生態兼容性考量,大多數還是用DDR4。這就是「長尾需求爆發」的現象,不是單一市場暴增,而是許多分散領域同時在擴張,每個都吃掉一點DDR4。當你把雲端交換器、機櫃控制模組、工控終端、車載邊緣運算全部加起來,總量驚人。而DDR4又沒有替代品。DDR5雖然性能更好,但控制架構不同、功耗高、成本高、開發週期長,並不適合這些系統。結果是:需求端一片繁榮,供應端卻早已轉身離開。

製程難切換台廠頂替

萬鈞法人視野在拜訪過多家廠商後,提出質疑,問幾家模組廠有沒有可能再擴DDR4產能?得到的回答都差不多:「太晚了。」第一,舊製程設備早已汰換或轉線;第二,DDR4的mask與測試治具早被封存或報廢;第三,人才也早被調往新製程。重新開產線的成本太高,時間太久。換句話說,現在就算想救,也救不回來。這就是所謂的「結構性缺貨」——不是暫時性的需求高峰,而是整個生產結構已經轉向,沒有回頭路。

因此現在出現極端現象:交換器廠寧願花三倍價錢搶DDR4,也不會猶豫。因為一台交換器少了幾顆記憶體,整機價值上萬美金,成本占比低但殺傷力極高。這股需求壓力迅速傳導到台灣模組廠與封測廠,從南亞科、華邦電、旺宏,全線都感受到庫存被掃光。甚至一些二線模組廠被迫提前簽半年供應合約。萬鈞法人視野說,有廠商開玩笑說:「以前客戶挑價錢,現在換我們挑客戶。」

AI時代的結構問題已經從「算力不夠」,變成是「記憶體不夠」。HBM在頂端,DDR4在底層,兩者共同構成整個AI基礎設施的雙支柱。當頂端拉得太快、底層卻崩出空洞,整個金字塔都會晃。所以我現在常說,真正的AI瓶頸,從來不是GPU,而是那些看起來不起眼的記憶體顆粒。

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