【花旗：AI 进入“持续学习”阶段，HBM 与 eSSD 需求将在 2027-28 年再翻一倍】

花旗 9 月 14 日发布 29 页全球半导体存储深度报告，主题为“持续学习”（Continual Learning）。核心判断是：AI 模型一旦开始“边用边学”，对存储的需求就从周期性转为结构性。

一、什么是“持续学习”· 今天的 AI 模型学会了的东西记得住，但新接触的交互和数据不会自动融入参数。要让模型越用越聪明，就得不断用新数据强化，同时保住旧知识不被覆盖——后者被称为“灾难性遗忘”· 解决路径有四条：给权重变化加惩罚、回放历史数据、隔离新旧参数、把知识存到模型外部的存储器· 无论走哪条路都需要两样东西：持续的模型更新（要算力）和随时可调取的历史数据（要存储）· 需求先行指标：OpenRouter 统计显示 AI 月 token 用量在 2025 年 1 月至 2026 年 8 月期间月复合增速达 31%，2026 年 8 月单月同比增长 2434%

二、HBM：需求预测大幅上修· 位元需求：2026 年 464 亿 Gb → 2027 年同比 +62% 至 752 亿 Gb → 2028 年再 +69% 至 1270 亿 Gb。2027、2028 两个数字是花旗此前预测的两倍· 需求不只看英伟达：博通的 HBM 需求预测从 2027 年 130 亿 Gb 跳至 2028 年 410 亿 Gb（超两倍），谷歌从 103 亿升至 140 亿· 结构占比：HBM 占整体 DRAM 需求比例将从 2025 年 6.9% 升至 2028 年 20.2%——届时每五颗 DRAM 里就有一颗是 HBM· 客户路线图：英伟达 Rubin 采用 HBM4 12 层，AMD MI400 堆到 12 层 432GB· 关于“规格缩水”（de-spec）：花旗认为这是 HBM 紧缺下的资源效率优化，不是需求走弱。厂商在有限供给下用更少容量配出更多加速器出货，系统层面 HBM 总需求反而被支撑

三、DRAM：供需缺口反转· 2027 年位元需求增长 30.2%，供给只增长 18.8%，供需比从 2026 年的 +0.5% 反转至 **-8.7%**，2028 年进一步至 **-9.7%**· 需求引擎在服务器端：服务器 DRAM 需求从 2026 年 2263 亿颗（1Gb 当量）增至 2027 年 3417 亿颗，同比 +51%，占全部 DRAM 需求的 67%· 供给为何上不去：①HBM 占用的晶圆产能是普通 DRAM 的两倍以上 ②制程迁移放缓 ③新厂建设周期长。2027 年行业晶圆总产能仅增约 8% 至 229.5 万片/月，三星与SK海力士各加约 7 万片/月，美光几乎不扩· 价格：DRAM 均价 2026 年上涨 242.4% 后，2027 年预计再涨 23.1%，且涨价贯穿全年

四、NAND：供给比 DRAM 更紧· 2027 年需求增长 29.1%，供给增长 21.2%，供需比从 2026 年 -0.8% 收紧至 **-6.1%**；其中 eSSD 需求暴增 52.9%，全部 SSD 需求增长 45%· 驱动力不同于 DRAM：持续学习要求把学过的知识完整保留，需要海量近线存储；同时把 KV cache 向 GPU 外部卸载的趋势，也在把需求推向大容量 QLC SSD· 供给端：行业 NAND 产能 2027 年仅增 3.2%，三星产能甚至收缩 4.7%，SK海力士与美光持平——存储大厂正把资本开支优先投向 DRAM 和 HBM· 价格：NAND 均价 2026 年已涨 236.2%，2027 年预计再涨 45.3%

五、资本开支与“会不会把自己扩死”· 2027 年全球存储资本开支预计 804 亿美元，同比增长 46.5%。其中 DRAM 586 亿美元（+51.6%）、NAND 218 亿美元（+34.2%）· 但结构决定了效果：DRAM 开支大头流向 HBM 与先进制程，对普通 DRAM 供给响应有限；NAND 开支因交期长补不上当年缺口· 一个佐证：内存客户正把长期协议（LTA）从 3 年延长到 5 年。买方愿意用更长合同锁供应，本身就是对缺货持续的投票

六、中国因素· 供给端：长鑫存储正式进入 HBM 供应链，花旗预测其 HBM 产出 2026 年约 1.04 亿颗、2027 年 3.36 亿、2028 年 9.04 亿（1Gb 当量），全球份额约 1%；2027 年全球 HBM TSV 产能中可占 50k 片/月· 需求端：中国 AI 数据中心正系统性用 SSD 替代 HDD，叠加国产 AI 芯片放量对服务器 DRAM 与 eSSD 的拉动

七、2028 年之后的接棒· 花旗预计 2028 年下半年起，端侧 AI 与物理 AI 登场，AI 设备和机器人需要“持久的记忆”来适应环境，形成新一波端侧存储需求· 这也是花旗把存储缺供预测一路延伸到 2031 年的原因

八、报告自述的主要风险· 整套逻辑建立在“持续学习会快速成为主流”的假设上。若 AI 架构演进慢于预期，2027 年“训练推理双爆发”的场景要打折· LTA 签至 5 年既是缺货信号，也意味着下游在透支未来的采购弹性· 若 AI 资本开支因估值争议或电力瓶颈减速，存储作为周期品的属性会回归· 若监管对“持续收集数据学习”设限，整套叙事的地基会松动

以上为研报观点整理，不构成投资建议。

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