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CSIWM 行业点评
2026 年 10 月 23 日
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韩国科技行业
本文内容由 Ryan Lee (李昊谦) 提供
中信证券财富管理(香港)
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超级智能靠内存运行
摘要
中 信 证 券 财 富 管 理 与 中 信 里 昂 研 究 观 点 一 致 。 根 据 中 信 里 昂 研 究 在2026 年 10 月 22 日 发 布 的 题 为
《Superintelligence runs on memory》的报告，中信里昂参加了由美光总裁 Scott Deboer 主持的内存技术网络研讨
会。AI 正在为内存创造多年增长机会，并已成为 AI 系统性能的关键制约因素。AI 模型在训练、推理、代理式 AI 和物
理 AI 中需要更高的内存带宽、容量和能效，使内存成为系统能力和每 token 成本的关键决定因素。一个值得注意的
点是，美光拒绝将 4F² DRAM 作为未来的微缩路径。经过二十年的研究，美光认为 4F² 没有带来有意义的密度优势，
因为最终决定 DRAM 密度的是电容器间距，而非单元布局，且 4F² 方案在先进节点面临根本性的物理限制。因此，
它得出结论，3D DRAM 是行业更可行的长期技术路径。这与三星和海力士形成重要对比，后者继续研究基于 4F² 的
方案。
DRAM 微缩仍有空间；美光拒绝 4F² 并支持 3D DRAM
尽管复杂性日益增加，美光对 DRAM 持续微缩表示有信心。该公司计划在 2027 年下半年量产其 1δ DRAM
节点，目标较 1γ 实现 20%中段的位密度提升。 1δ 技术针对未来 AI 产品进行了优化，包括 HBM5、垂直
HBM（vHBM）和垂直边缘推理内存（vEIM）。
美光对 4F² 并不乐观，认为决定密度的是电容器间距，而非单元架构，这使得 4F² 更复杂、成本更高，却没
有有意义的长期收益。它重申了向 3D DRAM 的长期转型，并强调未来几年还将有更多代平面 DRAM 微缩。
关于内存降规的担忧，美光认为，虽然客户可能会针对特定工作负载和成本目标进行优化，但内存仍是 AI 性
能的基础，且更多内存通常会带来更好的系统结果。
定制 HBM 和垂直 HBM 将定义 AI 内存的下一阶段
HBM 市场正从标准化产品演进至标准HBM、定制 HBM 和垂直 HBM（vHBM），预计所有这些都将共存。
这突显了其观点，即未来的差异化将越来越多地来自与大型 AI 客户的协同设计，而非纯粹的标准化 JEDEC
产品。
美光认为，带宽而非容量，正在成为未来 HBM 架构的主要设计驱动因素。未来 HBM 将越来越多地采用先进
晶圆代工节点制造基础裸片，尤其是随着内存控制器和其他逻辑功能向内存更靠近迁移。
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垂直 HBM 被强调为特别重要的未来架构，因为将内存直 接置于计算单元之上可以显著提高带宽和能效。美
光预计未来系统将把传统 HBM 与垂直 HBM 相结合，以平衡带宽、容量和散热要求。
AI 级 NAND 创造新机遇
美光认为， AI 不仅推动HBM/DRAM 需求，也推动新类别“AI 级NAND”的需求，这些NAND 针对高 IOPS
和高带宽应用进行优化，例如向量搜索、模型存储和推理工作负载。
存储正成为 AI 基础设施中更具战略性的组成部分，而不仅仅是低成本的数据存储库，其未来 NAND 路线图
正围绕以AI 为中心的使用场景设计，而非传统企业存储。其 G11 NAND技术预计将提供约 2 倍于 G9 的密度、
超过 400 层以及更高的能效，目标在 2027 年下半年量产。
随着 AI 继续吸收供应，内存供应预计仍将紧张
美光认为在可预见的未来内存不会达到平衡，并预计供应紧张将持续。无论 AI 系统如何架构，它们仍将是高
度内存密集型的，并需要 HBM、LPDDR6 和 DDR6 的组合。未来 AI 内存领导地位将由带宽、封装和系统集
成决定，而非仅由容量决定。
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