AI「持續學習」或開啟存儲新周期！花旗：HBM、服務器DRAM及eSSD需求齊升 短缺或持續至2031年

智通財經APP獲悉，花旗在最新全球半導體行業報告中表示，隨着人工智能從傳統的訓練和推理模式進一步邁入「持續學習」時代，全球存儲芯片市場可能迎來新一輪結構性需求增長。與當前AI模型主要依賴一次性訓練不同，持續學習要求模型不斷吸收新數據、更新自身知識，同時保留並調用此前學習的信息，這意味着HBM、服務器DDR5以及企業級SSD(eSSD)可能同時迎來需求擴張，並推動全球存儲市場供應短缺在2028年進一步加劇，甚至持續至2031年。

花旗認為，持續學習將成為未來五年AI發展的關鍵主題之一。在這一模式下，AI模型不再只是完成訓練后保持相對靜態，而是能夠持續根據新的任務、數據和知識進行增量訓練，同時避免遺忘此前獲得的信息。由此產生的持續模型更新以及歷史數據訪問需求，將顯著提高AI系統對於計算和存儲資源的消耗。

該行預計，從2027年開始，AI訓練與推理對存儲的需求有望同時加速。其中，HBM將受益於持續訓練和模型更新，服務器DDR5及SoCAMM2將受益於AI推理和CPU工作負載增加，而eSSD則將承擔大量歷史數據和KV Cache等數據的長期存儲需求。

在這一趨勢下，花旗將三星電子、SK海力士(SKHY.US)、美光科技(MU.US)、閃迪(SNDK.US)和鎧俠列為存儲領域首選標的；在半導體設備及材料領域，則看好瀾起科技、應用材料(AMAT.US)、泛林集團(LRCX.US)、TES、Eugene Technology和TechWing。

AI進入「持續學習」時代 存儲需求邏輯正在發生變化

花旗指出，當前AI模型存在一個重要限制：模型雖然能夠保留訓練過程中學到的知識，並不會自動將用户后續交互以及不斷產生的新數據直接整合進模型參數之中。

持續學習試圖解決這一問題。模型需要持續接受新的任務和知識訓練，同時保留此前已經掌握的信息，其中最大的技術挑戰之一就是避免所謂的「災難性遺忘」，即模型在學習新知識時丟失原有能力。

這一變化可能重塑整個AI存儲產業鏈。

2022年至2024年，隨着AI訓練模型規模不斷擴大，HBM需求率先出現爆發式增長，而傳統DRAM和NAND需求相對疲軟。但自2025年下半年開始，隨着AI推理任務變得更加複雜，服務器DDR5和eSSD需求開始快速增長。

花旗預計，2027年至2028年上半年將進入持續學習的第一階段。在此期間，AI服務器既需要持續訓練、更新模型，又需要執行越來越複雜的推理任務，因此HBM、服務器DRAM、SoCAMM2和eSSD需求可能首次出現同步快速增長。

到了2028年下半年以后，個人AI和實體AI(Physical AI)可能進一步成為新的需求驅動力。隨着邊緣AI、本地數據管理、機器人等應用逐漸普及，終端設備將需要擁有持久記憶並持續適應周圍環境，屆時本地和邊緣存儲需求也可能加入這一增長周期。

值得注意的是，AI Token使用量已經呈現高速擴張。報告第3頁數據顯示，從2025年1月至2026年8月，AI Token月度使用量的複合月增長率約為31%，2026年8月同比增幅達到2434%。花旗認為，這一趨勢進一步支持AI工作負載及存儲強度長期上升的判斷。

HBM需求2027年或增62% 2028年再增69%

在所有存儲產品中，HBM仍然是AI訓練和持續學習最直接的受益領域之一。

儘管市場近期對AI芯片降低HBM配置規格以及AI安全問題存在擔憂，花旗認為，這並不代表HBM整體需求開始轉弱。相反，AI芯片廠商正在從「Scale-up」向「Scale-out」架構轉移，即通過部署更多加速器來擴大整體計算能力，這仍將推動系統層面的HBM需求持續上升。

花旗預計，2027年HBM bit需求將同比增長62%至752億Gb，2028年進一步同比增長69%至1270億Gb，相當於此前預測的約兩倍。除了英偉達之外，博通(AVGO.US)、谷歌等ASIC芯片需求也將成為重要增長來源。

更重要的是，即便存儲廠商積極擴產，HBM供應仍可能無法追上需求。

花旗預計，2027年HBM需求將由2026年的464億個1Gb等效單位增至752億，而供應則由361億增至593億，該行預計2027年HBM供應仍將明顯不足，供應缺口約為21%；到2028年，隨着ASIC出貨進一步增長，這一缺口可能進一步擴大至約36%。

因此，花旗將近期所謂的HBM「降規格」更多視為供應不足情況下提高資源效率、最大化AI加速器出貨量的一種應對方式，而非需求疲軟的信號。

AI推理成為第二增長引擎 服務器DRAM需求2027年或激增51%

如果説HBM主要受益於AI訓練，那麼服務器DRAM則有望成為AI推理及持續學習擴張的重要受益者。

花旗預計，在持續學習推動下，2027年服務器DRAM需求將增長超過50%，與此同時eSSD需求也可能增長約50%。隨着AI推理任務複雜程度不斷提高，CPU需求以及服務器內存容量都將進一步增加。

具體來看，該行預計，服務器DRAM需求將由2026年的2263億個1Gb等效單位增長至2027年的3417億個，同比增長約51%。屆時服務器將貢獻全球DRAM需求的約67%，繼續成為最大應用市場。

這一趨勢還與AI芯片降低單顆加速器HBM配置形成聯動。當部分KV Cache等內存工作負載從HBM向服務器DRAM或外部存儲卸載時，反而可能進一步增加服務器DRAM和eSSD的需求。

花旗指出，存儲客户正在把部分長期供應協議(LTA)的期限從三年延長至五年，也反映出市場對於未來多年存儲需求能見度正在提高。

eSSD需求或迎爆發 2027年預計增長近53%

NAND市場同樣可能成為持續學習時代的重要受益者。

持續學習意味着AI模型不僅需要不斷學習新信息，還必須保留過去已經獲得的大量數據，因此需要更大的長期存儲容量。

花旗預計，2027年全球NAND需求將同比增長29.1%，高於21.2%的供應增長；其中，企業級SSD需求預計同比增長52.9%，明顯高於整體SSD約45%的增長速度。

推動這一增長的重要因素之一是KV Cache卸載。隨着部分AI加速器降低HBM配置，越來越多KV Cache以及其他內存工作負載可能被轉移至外部存儲，高容量QLC企業級SSD因此有望獲得更多需求。

花旗還指出，AI服務器正在增加GPU附近的存儲配置，包括採用QLC SSD，使更多數據能夠儲存在加速器附近，從而提高模型記憶和數據訪問效率。

與此同時，消費電子NAND需求可能受到手機和PC市場相對疲軟的拖累，但花旗預計AI推理帶來的企業級需求增長足以抵消這一影響。報告還提到，包括中國在內的AI數據中心正在越來越多考慮使用SSD替代HDD，這可能從2027年開始進一步擴大eSSD的潛在需求。

DRAM供需缺口2028年或擴大至9.7% 漲價周期有望延續

需求快速增長的另一面，是存儲行業供給擴張仍然受到限制。

花旗預計，2027年全球DRAM bit需求將同比增長約30.2%，明顯高於18.8%的供應增速，推動市場由2026年的基本平衡轉向供應短缺，缺口約為8.7%；到2028年，供應缺口預計進一步擴大至約9.7%。

供給受限主要來自兩個因素。一方面，三星電子、SK海力士和美光正在把更多DRAM產能分配給HBM；另一方面，先進製程遷移速度放緩，加上新建晶圓廠需要較長建設周期，使新增bit供應無法迅速釋放。

花旗預計，2027年DRAM行業平均晶圓產能僅同比增長約8%，而全年DRAM bit供應增長約18.8%，因此供應緊張可能貫穿整個2027年。

供需緊張也意味着存儲價格仍可能維持強勢。

花旗預計，在2026年DRAM綜合平均售價大漲242.4%之后，2027年DRAM綜合ASP仍可能同比上漲23.1%。儘管漲幅較2026年的極端水平明顯放緩，但HBM和傳統DRAM持續供不應求仍將支撐價格進一步上漲。

NAND同樣進入供應緊張階段 短缺或持續至2031年

NAND市場的供應壓力也在加大。

花旗預計，2027年NAND需求將同比增長約29%，而供應僅增長約21%，供應缺口預計達到約6.1%；2028年需求預計增長33%，繼續高於25%的供應增速，市場仍將處於供應短缺狀態，缺口約為5.5%。

造成這一局面的一個重要原因，是全球存儲廠商目前正在優先擴大DRAM和HBM產能，從而限制了NAND新增產能。

花旗預計，在持續學習、高密度eSSD、英偉達KV Cache卸載以及2028年以后個人AI和實體AI需求共同推動下，全球存儲供應緊張可能在2028年進一步惡化，並延續至2031年。

這意味着，當前存儲周期可能不再只是由智能手機、PC補庫存等傳統因素推動的短期周期，而越來越呈現由AI計算架構變化驅動的結構性需求特徵。

存儲廠商大舉擴產 設備與材料公司同步受益

面對長期需求擴張，存儲廠商正在啟動更大規模資本開支，而這也可能將AI存儲投資機會進一步向半導體設備和材料產業鏈擴散。

花旗預計，全球DRAM和NAND資本開支將由2026年的約549億美元增至2027年的804億美元，同比增長46.5%；其中DRAM資本開支預計達到586億美元，同比增長51.6%，NAND資本開支則達到218億美元，同比增長34.2%。

更長期來看，報告預計全球DRAM與NAND資本開支到2031年可能進一步達到約3225億美元，其中DRAM約2540億美元，NAND約685億美元。

因此，花旗認為，這一輪存儲景氣上行不僅利好存儲芯片製造商，也有望逐漸傳導至半導體設備和材料廠商。

在存儲領域，該行將三星電子、SK海力士、美光科技、閃迪和鎧俠列為首選標的；設備和材料領域則看好瀾起科技、應用材料、泛林集團、TES、Eugene Technology和TechWing。花旗認為，隨着持續學習以及中長期個人AI的發展推動存儲需求結構性增長，存儲廠商將直接受益於持續的供應短缺，而設備和材料企業則有望受益於大規模資本開支以及更高的晶圓廠產能利用率。