美光科技 (MU)管理层近日在摩根大通年度科技峰会上表示，HBM、DRAM与NAND等内存产品的供应吃紧状况，预计将一路延续至2026年之后，背后核心原因在于AI应用对高效能内存需求持续爆发，但供应端却受限于先进制程与技术瓶颈，短时间内难以快速扩产。

摩根大通随后发布报告指出，在听取美光管理层说明后，进一步强化了其对AI内存产业长期多头趋势的信心。该行认为，目前供需失衡的局面短期内难以扭转，对整个内存产业而言，这已成为相当明确的长线利多讯号。

供应端方面，美光认为目前的供给紧张并非单纯景气循环，而是带有结构性的限制。

首先，新一代内存技术的性能提升幅度逐渐放缓，代表单靠制程升级来增加有效供给的空间正在缩小。其次，HBM芯片持续朝更大晶粒设计演进，使单位晶圆可切割出的芯片数量下降，进一步压缩供应弹性。

此外，虽然EUV极紫外光刻技术有助于提升先进DRAM制程精度，但同时也提高了扩产难度与成本压力，导致产能爬坡速度受到限制。

在多重因素影响下，即便内存厂商积极投入资本支出，短期内仍难以快速填补AI需求带来的巨大缺口。

产品进展方面，美光透露，受惠于AI需求强劲，公司1-gamma制程节点有望成为历史上单位晶圆产出效率最高的DRAM节点。HBM作为AI GPU核心内存，主要透过多层DRAM垂直堆叠封装而成，美光目前正持续将EUV技术导入1-gamma量产流程。

在HBM产品迭代上，美光表示，HBM4的量产爬坡速度将是HBM3的两倍，而下一代HBM4E则预计于2027年开始量产，首批产品将采用1-gamma制程DRAM颗粒。

除了HBM与DRAM之外，美光也指出，AI推理需求快速成长，正在带动SSD市场迎来新一波成长机会。

随着AI模型上下文窗口持续扩大，以及推理运算需求暴增，市场对大容量、高效能SSD的需求同步提升，美光也借此扩大自身市占率。

值得注意的是，美光强调，公司策略并非单纯销售标准化产品，而是选择与客户深度合作，针对不同AI应用场景量身打造内存解决方案。这种客制化模式除了有助提升客户黏着度，也能进一步强化产品溢价能力。