AI記憶體戰局準備從「HBM獨強」走向多路並進！法人指出，隨Cerebras、Groq等AI加速器大量導入SRAM，加上Long Context、KV Cache需求快速膨脹，未來AI記憶體將形成SRAM、HBM、DDR／LPDDR、CXL與NAND各司其職的新格局。台廠華邦電（2344）、南亞科（2408）也有望搭上這波架構變革，從DRAM、利基型記憶體到NAND開拓新的AI成長機會。

法人分析，短期內HBM核心地位仍難撼動，2026至2027年需求受到SRAM分流的影響有限，真正值得觀察的時間點落在2028年以後。AI訓練、Prefill、大型Attention及高吞吐量推論仍高度依賴HBM，但部分新增的AI推論工作負載，未來可能逐漸轉由SRAM架構承接。

Cerebras最新CS-4便凸顯兩種技術路線的差異。單櫃搭載三顆WSE-3 Turbo晶圓級處理器，共配置132GB SRAM，記憶體頻寬高達129.6PB／s；相較之下，NVIDIA Vera Rubin NVL72配置20.7TB HBM4、總頻寬約1.58PB／s，AMD Helios則搭載31TB HBM4、總頻寬約1.68PB／s。SRAM犧牲容量換取超高頻寬及低延遲，更適合Decode；HBM則憑藉容量密度優勢，持續主導大型模型訓練與Prefill運算。

這波架構變化也替南亞科打開新機會。法人指出，南亞科目前DDR5營收占比約10％，後續仍可依市場需求提高，客製化AI UWIO記憶體也已開始貢獻營收。隨AI及一般伺服器持續擴張，2026年DRAM需求仍有成長空間，南亞科可望承接需求外溢商機。

華邦電受惠範圍則更加多元，公司同時具備利基型DRAM及SLC NAND布局，除了AI伺服器周邊推升DRAM需求，AI推論的記憶體階層也開始向Flash延伸。隨Context Memory重要性提高，高速Flash及企業級儲存有望從傳統儲存角色進一步跨入AI記憶體架構。

隨AI模型愈做愈大、推論工作愈趨複雜，未來市場可能形成HBM GPU負責Attention、SRAM加速器承接部分FFN等異質運算模式。AI記憶體商機也將從單押HBM，擴散至DRAM、SRAM與NAND等不同技術路線，華邦電、南亞科能否藉此吃下新一波需求，成為台灣記憶體族群下一階段焦點。

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