群联CEO潘健成：AI将改写存储产业景气循环，供需失衡已成定局

7月4日，存储控制器及模组大厂群联电子CEO潘健成在新书《为自己争气》发布会上接受媒体采访时作出上述判断。他指出，过去内存被视为高度周期性的产业，但随着云端巨头在AI推理上的庞大布局，市场将迎来结构性改变，传统供需轮回即将被AI彻底改写。

周期规律的残酷与幸存者红利

回顾过去的科技产业波动，潘健成坦言，无论是2000年的网络泡沫还是2008年的金融海啸，市场的崩盘往往来得莫名其妙，但复苏也同样迅速。他回忆道，原本市场预期需要一年才能恢复的景气，结果在2009年农历年时，仅花了三到四个月就完全回暖。

面对存储产业固有的景气循环风险，潘健成提出一套务实的“航海生存哲学”：“如果在海上有风浪，你说你多厉害可以看清风浪，那是骗人的；在大浪之中，你只要确保自己不会被淹下去，就活着了。”这种不盲目预测市场、厚植企业抗压底气的策略，成为群联在多次景气寒冬中屹立不摇的关键。

在DRAM市场方面，潘健成回顾了最惨烈的一段历史。从2007年底到2013年，DRAM市场经历史上最漫长的寒冬，奇梦达、茂德、尔必达等知名大厂纷纷倒闭退出，直到SK海力士无锡厂发生大火、供应大幅缩减后，市场才迎来转机。而撑过淘汰赛的幸存者，随后便迎来了极为丰厚的获利期。

对于NAND Flash市场，潘健成提出了一个颠覆常人的观点：“消费电子市场需求太好的时候，它一定会不好。”他以智能手机为例拆解这个循环：假设原本128GB的容量成本是100美元，当市场需求过热导致价格暴涨至200美元时，手机制造商为了控制成本，会立刻将规格降至64GB。这一举动会让NAND的整体需求瞬间减半，进而导致市场价格崩盘；反之，当NAND价格崩盘，128GB的成本从100美元狂跌至20美元时，由于变得极度便宜，手机厂商会毫不犹豫地将容量大幅升级（例如推升至1TB）。这会让需求瞬间暴增，随后又引发新一轮的市场失衡。潘健成总结道，正是因为这种对价格极度敏感的终端产品特性，导致NAND Flash在历史上从来没有真正达到过供需平衡。

AI打破存储周期循环

潘健成明确指出，过往DRAM和NAND的供需轮回（周期循环），即将被AI彻底改写。“尤其从今以后，NAND的传统周期循环法则已经不存在了。”

他进一步分析了这场由云端巨头发起的军备竞赛。过去三年半，全球云端大厂豪掷约7,000亿至9,000亿美元，疯狂采购GPU并建设数据中心，通过消耗庞大电力来训练各式各样的AI模型。当这些模型训练成熟后，云端公司势必需要将其变现，而变现的唯一途径就是提供推理（Inference）服务让客户付费使用。

潘健成强调，AI推理的运作建立在两个不可或缺的基础之上：源源不绝的电力，以及源源不绝的产出（Output），也就是所谓的“Token”。而这些生成出来的Token，全部都需要庞大的储存空间来存放。在这样的商业模式下，云端公司的营收将与其电力供应能力及储存空间大小成绝对的正比关系。

既然这些云厂商已经投入了上千亿美元的建设成本，这些云端巨头在准备收割利润时，绝对不可能去削减储存空间的预算。因此，他断言，未来Token的费用绝对会持续上涨，因为云端服务商必须不断地购买电力与扩充储存设备。

存储供不应求已成定局：两年后数据处理量将暴增千倍

潘健成进一步警示，随着AI应用从文字转向图像和视频，以及使用者的依赖度提升，全球数据运算量（Token）将迎来难以估算的爆发性增长。然而，受限于建厂扩产的物理限制，内存供给端将远远跟不上需求，严重的供需失衡已成定局。

潘健成指出，AI需求的爆发主要来自三个层面：

第一，使用者数量倍增。 若以目前全球1亿人使用AI估算，两年内使用人数势必将倍数成长。

第二，数据格式根本性改变。 目前高达70%的AI应用仍以文字为主，但预计两年后将大幅转向图像，数据处理量将暴增千倍。

第三，使用者习惯的改变与依赖度的提升。 潘健成以智能手机为例，现代人已经养成“五秒钟不看手机就好像世界灭亡一样”的习惯。未来人们对AI的依赖也会出现类似效应，日常向AI提问的频率预计将从目前的每天3到10次，暴增至每天50到100次，增长幅度高达十倍。综合“文字转图像的千倍数据量”与“使用频率的10倍增长”，未来由AI产生的Token运算量将是极度惊人的倍数成长。

面对AI带来的存储需求的狂飙，潘健成直言存储晶圆厂的产能供给增长将面临严峻挑战。2026年全球相关产能产出估计约为1,400至1,500个单位，这是过去长期投入庞大资金与时间建厂才累积出的成果。若期盼两年后产能翻倍至3,000个单位，在工厂建置实务上是“不可能的任务”。

潘健成进一步说明，就算厂商现在积极扩产，两年内理想的产能成长幅度最多也只能达到1.6至1.7倍。一边是线性的供给成长，另一边则是千百倍爆发的AI运算需求，市场未来的“供不应求”极为明确。

潘健成最后直言，外界不应只关注电动车或机器人，因为机器人的普及还需要很长一段时间，而电动车的应用范畴也相对有限，真正迫切且需求惊人的是AI技术。因为，随着AI革命的深化，运算数据量的暴增与硬件产能扩充的瓶颈，将成为全球半导体与內存产业未来几年必须直接面对的最核心挑战。

编辑：芯智讯-浪客剑