你如果覺得人腦記憶力很爛，這個感覺沒錯——會忘記昨天吃什麼、會記錯密碼，同一段回憶每次想起都可能被自己悄悄改寫。但人腦只用大約 20 瓦的功率，差不多一顆昏暗燈泡的耗電量，就能同時處理視覺、平衡、語言理解，還能邊走路邊接電話邊想晚餐吃什麼。這件事，目前地球上所有的 AI 晶片加起來都做不到同等效率。
關鍵差異在於架構本身。人腦裡由上百億個神經元與突觸構成的網絡，背後靠的是這種「同時身兼記憶儲存與運算處理」的結構，就像是記憶跟運算在同一個地方完成，也就是所謂的『存算一體』，完全沒有搬運資料的中間成本。
AI晶片走的是完全相反的架構，叫做「馮紐曼架構」：運算核心（GPU）跟記憶體（DRAM、HBM）是兩個分開的單位，每算一步，資料就得從記憶體搬到運算核心，算完再搬回去存放。這個「搬資料」的過程，正是AI晶片最耗電、最耗時間的部分，業界稱之為「馮紐曼瓶頸」。也因為這個瓶頸，AI伺服器需要又大又快、頻寬極高的記憶體，才能讓昂貴的運算核心不要因為等資料而閒置。這正是這一整場「記憶體超級循環」的根本原因，AI的運算模式，天生就是「記憶體吃緊」的架構。
台廠財報現況：旺宏、力積電怎麼受惠，又該注意什麼
一、力積電：賣廠換現金，再把自己重新定義成「記憶體＋邏輯＋3D AI代工」三合一
力積電第一季把苗栗銅鑼廠（P5廠）賣給美光，一次性處分利益墊高了單季獲利，稅後淨利142.3億元、EPS 3.36元，但如果拆掉這筆一次性收益，本業獲利其實只有5億元左右。7月14日力積電公布第二季財報：單季營收172.91億元，季增27%、年增53%；毛利率由第一季的10%提升到28%；稅後純益32.91億元，每股純益0.76元。表面上看，稅後淨利較第一季衰退77%，但這是因為第一季有出售銅鑼廠的一次性利益墊高了比較基期，若同樣排除一次性因素，本業獲利是從第一季約5億元，成長到第二季約32.9億元，成長動能主要來自7月再度調漲DRAM投片價格45%，以及8吋、12吋邏輯代工價格同步上調10至15%。
董事長黃崇仁在法說會上把公司重新定位成「不再是傳統成熟製程晶圓代工廠」，而是同時布局記憶體代工、邏輯代工，以及先進封裝新業務（公司稱為3D AI Foundry）的公司。這塊先進封裝業務底下包含四項產品：把多片晶圓直接堆疊在一起、做出省電小體積方案的WoW（晶圓對晶圓堆疊）；利用力積電原本DRAM製程優勢做出的高密度矽電容（已通過英特爾EMIB先進封裝認證）；墊在GPU跟HBM記憶體中間、負責縮短資料傳輸距離的矽中介層；以及幫美光的HBM晶圓代工後段製程、一路簽到2030年的長期合約（美光已預付3億美元供力積電添購設備）。這塊業務的營收占比從第一季3.2%提升到第二季5.4%，公司設定的目標是三年內提升到20%。賣掉一座舊廠，換來的不只是現金，也將原本做DRAM的技術跟產能，重新導向「幫AI晶片做封裝與連接」這個新市場的空間，一邊繼續吃記憶體漲價的紅利，一邊卡位AI供應鏈裡先進封裝這塊還在成長的業務。
籌碼結構上，力積電比旺宏更極端。目前大戶持股比例43.94%，股東人數僅191人；散戶持股比例31.45%，股東人數卻高達651,016人，總股東人數669,151人，等於不到200人的大戶，跟超過65萬名散戶，共同持有這檔股票。股價從年初起漲、7月15日單日還一度大漲9.97%衝上76.1元，這種「少數大戶、巨量散戶」的籌碼分布，代表題材一旦發酵，散戶追價的力道會非常明顯，但同樣地，散戶人數越多，一旦市場情緒轉向，賣壓的分散性跟不可預測性也越高，這是追高前要先想清楚的風險。
＜上圖：力積電（6770）股權分散圖＞
二、旺宏：連虧10季的老將，靠「別人退場」意外翻紅
旺宏的故事，某種程度上比記憶體本身更戲劇化。這家公司連續虧損10個季度，一路撐到2026年第一季，才靠著單季EPS 0.9元、優於市場預期的0.37元，正式終結虧損。日本、韓國大廠陸續退出低容量MLC、eMMC市場，而這塊利基型記憶體的供給缺口，旺宏也成功抓住機會變成財報上的獲利數字，憑藉主動的定價策略與庫存管理，第一季NAND產品營收季增90%、年增382%，eMMC更出現嚴重供不應求，公司也同步規劃220億元資本支出，把12吋廠月產能從2萬片擴增到2.5萬片以上，上半年營收295.93億元，年增128.8%，半年就超越去年一整年的營收規模。
不過看這波股價行情，籌碼面的結構同樣值得留意。目前旺宏大戶（千張以上）持股比例45.65%，股東人數僅306人；散戶持股比例37.27%，股東人數卻高達474,223人，總股東人數480,362人。換句話說，這是一檔「不到400人的大戶掌握將近半數籌碼、卻有將近48萬名散戶分食剩下籌碼」的股票，股價從連虧10季的谷底一路衝上150元附近，這種漲幅很容易吸引大量散戶追價進場，一旦題材降溫，籌碼分散且人數眾多的散戶結構，賣壓會相對難以預期，追高的人要自己留意部位控管。
＜上圖：旺宏（2337）股權分散圖＞
HBM解決的是頻寬，不是架構，但業界買單的原因很現實：做得出來，需求就吃得下
面對馮紐曼瓶頸，業界過去十年的答案是HBM。HBM使用矽穿孔技術，把多層DRAM晶片垂直堆疊，透過矽中介層跟GPU肩並肩擺在一起，大幅縮短資料傳輸距離、拉高頻寬、降低功耗。效能上業界毫無異議：SK海力士HBM系列毛利率高達63%到67%，產能全數賣到2026年售罄，客戶排隊等貨，這已經是記憶體產業裡毛利最高、也最搶手的產品線。
但「做得出來」跟「做得順利」是兩件事，這才是業界真正頭痛的地方。HBM是把多顆DRAM裸晶垂直堆疊，任何一層良率不到100%，整顆堆疊就報廢，假設單層良率97%，堆疊12層後，全部合格的機率會掉到69.4%，等於每疊高一層，成本風險就乘一次。加上堆疊層數越多，晶片之間熱膨脹係數的差異會讓封裝翹曲，散熱也越來越難處理；做出來以後還得靠台積電獨佔的CoWoS先進封裝技術，把HBM跟GPU精準組裝在同一塊基板上，而CoWoS產能同樣已經賣到2026年全部售罄，變成整條AI晶片供應鏈裡最緊繃的環節。
馮紐曼瓶頸依舊未被解決，但在AI發展趨勢下一貨難求，也讓大廠紛紛轉去研發製造HBM，縮減了其他記憶體的產能，讓台灣的記憶體廠出現了轉機。
「存算一體」的三層次
面對馮紐曼瓶頸，業界目前的解法不是讓記憶體徹底變成運算單元，而是分成不同程度去縮短「記憶體」跟「運算」之間的距離。存算一體的終極理想，是像人腦突觸那樣，記憶跟運算在同一個地方完成，沒有搬運資料的中間成本。業界依照儲存與計算單元結合的緊密程度，通常分成三個層次。
第一層是近存計算（PNM），計算單元跟記憶體單元分處不同晶片，但透過先進封裝技術（像2.5D/3D堆疊、HBM）把物理距離拉到極近。這種做法能大幅提升頻寬、降低延遲，但本質上仍保留傳統的快取結構，資料還是得搬進運算核心才能算，代表技術就是HBM本身。
第二層是存內處理（PIM），把簡單的計算邏輯直接嵌進記憶體晶片或記憶庫周邊，資料不用搬到CPU、GPU，可以在記憶體晶片內部就近完成部分運算。但架構上仍然保留了「微處理器」跟「記憶體」的分野，屬於對傳統架構的改良，不是徹底融合。
第三層是存內計算（CIM），這才是最徹底的存算一體：利用記憶體元件（SRAM、阻變記憶體RRAM等）本身的物理特性，直接在儲存單元內完成邏輯與矩陣乘法運算，做到「讀出即計算」，從架構上完全消除快取結構跟多餘的資料搬移，能效比也最高，被視為解決記憶體牆瓶頸的核心終點。
各大廠現在的答案，落在哪一層
記憶體原廠自己在做：三星、SK海力士
三星正在跟主要客戶合作開發LPDDR5X的PIM技術，預計今年下半年出樣品，屬於PIM這個層次；三星同時也在開發一款叫GAIA的4奈米AI PC加速器，目標2027年底量產，計畫結合下一代PIM技術，直接在記憶體內執行運算、減少資料搬移。SK海力士在CES 2026上展示了基於PIM架構的AiMX，同樣屬於PIM層次；但SK海力士跟TetraMem合作、用憶阻器直接靠電阻值變化完成運算的那款晶片，已經進到CIM這個最徹底的層次，是目前業界唯二真正做到「讀出即計算」的具體成果之一，也是兩家原廠裡走得最遠的技術路線。
新創挑戰者：D-Matrix、Cerebras、Groq
這幾家新創走的路線，本質上都是想繞開傳統GPU＋外部記憶體這種馮紐曼架構，讓運算盡量靠近資料儲存的地方，但嚴格來說，多數還停留在PNM到PIM之間，不是CIM。
D-Matrix今年6月量產了一款叫Corsair的推論加速平台，號稱處理小型推論任務時速度是輝達獨立GPU的10倍、耗能只要五分之一，台積電6奈米代工，累計募資約4.3億美元，投資人包括微軟的M12創投跟淡馬錫，不過這款晶片扛不住超大參數模型，OpenAI、Anthropic這種大模型跑不動。Cerebras走的是晶圓級晶片路線，把整片晶圓做成一顆超大晶片來減少晶片間傳輸，今年已經成功上市，估值超過500億美元。
輝達自己怎麼做：花錢買下技術授權跟人才，不是收購
Groq做的是SRAM架構的語言處理單元（LPU），把大量高速SRAM整合在運算核心旁邊，把距離壓縮到極致，這個做法落在PNM到PIM之間，仍保留獨立的運算單元跟儲存單元。輝達去年12月與Groq達成一項非獨家技術授權協議，支付約200億美元現金取得核心技術授權，並延攬創辦人Jonathan Ross等關鍵團隊加入，Groq公司本身仍獨立運作。今年GTC大會發表的Groq 3 LPU交給三星代工量產，預計第三季開始出貨。輝達不是在旁邊看新創挑戰自己，而是直接把最有威脅性的技術路線收進自己的產品線，一邊維持GPU本業的CUDA生態系霸權，一邊把「縮短記憶體距離」這條路線也納入麾下。
記憶體的繁榮與最終道路走向
從PNM到PIM再到CIM，這條路線圖其實也是記憶體產業自己的救贖之路——只要CIM還沒有真正大規模商用，資料中心對傳統DRAM、HBM的胃口就不會消失，馮紐曼瓶頸依舊沒被解決，反而讓大廠更積極把資源砸進HBM研發跟製造，排擠掉其他記憶體的產能，這正是旺宏、力積電這類台廠這一輪能翻身的根本原因。
但這條路終究是有終點的。記憶體產業的歷史，本質上是一部繁榮與蕭條交替的循環史，這一輪超級循環的驅動力，是AI伺服器對HBM及高階DRAM近乎不設價格上限的需求，TrendForce把2027年全球記憶體市場規模一路上修到超過1.28兆美元。但供給端遲早會反應：三星、SK海力士已在南韓政府的國家計畫裡，目標未來五年把產能翻倍；中國的長鑫存儲更用低於市場價近一半的價格搶市占，2027年新廠就會投產。更長遠來看，一旦CIM技術真正跨過精度、良率、散熱這幾道門檻，走出邊緣裝置的實驗室階段，資料中心對傳統記憶體的結構性需求可能會被從根本上改寫，這才是記憶體產業真正的最終變數，不只是短期的供需循環，而是運算架構本身會不會被徹底重寫。這正是為什麼旺宏、力積電現在的財報數字亮眼，但法人報告仍普遍提醒需留意存貨去化與產業週期性波動，記憶體從來沒有真正長期大多頭過，這次差別只在於，繁榮期可能拉得比過去更長。
本文內容僅供參考，無任何買賣建議，投資人應謹慎評估，風險自負。
