不追HBM！木頭姐不看空AI卻避開記憶體股 借鏡特斯拉 避開SK海力士、美光

不追HBM！木頭姐不看空AI卻避開記憶體股 借鏡特斯拉 避開SK海力士、美光

鉅亨網新聞中心

2026-08-20 11:20

AI熱潮帶動高頻寬記憶體(HBM)需求急遽升溫，SK海力士與美光等記憶體製造商成為市場追捧焦點，但方舟投資(ARK Invest)創辦人、人稱木頭姐的凱西伍德(Cathie Wood)卻選擇避開這筆熱門交易。她認為，科技產業歷史一再證明，當供應鏈瓶頸推高零組件價格時，企業往往不會接受高成本成為永久常態，而是會透過工程技術重新設計產品，最終降低對昂貴且稀缺資源的依賴。

伍德近日在Insightful Investor Podcast節目中表示，特斯拉(TSLA-US)過去面對電池原料供應問題的經驗，正是她看待當前HBM市場的重要參考。她指出，科技公司經常會透過工程技術繞過昂貴的供應限制，而不是長期承受高成本。

她以特斯拉為例指出，過去電動車電池高度依賴鈷，而鈷的供應與成本問題曾是產業重大挑戰，特別是剛果民主共和國的鈷供應鏈涉及勞工剝削等爭議。特斯拉執行長馬斯克(Elon Musk)並未單純接受這項供應限制，而是透過電池化學技術調整，大幅降低對鈷的依賴。

伍德表示，AI產業如今面對HBM供應緊張與價格飆升，也可能走上相同道路。她認為，當HBM變得過於昂貴時，這本身就會刺激晶片設計商與AI企業重新思考系統架構，尋找降低記憶體需求的方法，而不是將目前的供需失衡視為永久狀態。

這也是她目前不願追逐SK海力士與美光(MU-US)的主要原因。伍德形容，記憶體是半導體產業中「週期性最強、商品化程度最高」的領域之一，因此目前市場對HBM供需失衡及價格大幅上漲的樂觀預期，未必能夠長期維持。

伍德指出，當產品價格上漲3倍、4倍甚至10倍時，這種情況並不是科技產業的正常狀態。她認為，市場普遍將價格暴漲視為供應商獲利大增的利多，但從科技演進的角度來看，異常高的價格反而可能成為負面因素，因為這會為競爭對手與技術開發者提供更強烈的誘因，尋找替代方案或改變既有技術架構。

伍德的投資邏輯並不是看空AI產業，而是刻意區分「AI需求持續成長」與「目前最能從AI需求中獲利的零組件供應商」之間的差異。她認為，即使AI市場未來數年持續高速擴張，也不代表目前受惠於HBM供應緊張的記憶體製造商，能夠永久維持高定價能力與超額獲利。

在伍德看來，今天的HBM瓶頸很可能成為明天的工程問題。她預期，AI晶片業者將透過不同的處理器架構、記憶體設計及系統整合方式，逐步降低對外部HBM的依賴，尤其是在AI推論(Inference)市場。

她特別點名Cerebras Systems(CBRS-US)與Groq，認為這類專注於AI推論的架構提供了不同的技術路線。Cerebras與Groq的推論架構大量運用高速晶片內記憶體，在部分工作負載下能降低、甚至避免使用傳統HBM。

伍德表示，市場已開始出現透過工程技術降低AI對高頻寬記憶體依賴的趨勢，尤其是在推論領域。AI推論是指模型完成訓練後，實際根據使用者輸入產生回答的運算階段，例如大型語言模型處理文字查詢、生成程式碼或其他內容。

她認為，推論市場的重要性尤其值得關注，因為隨著AI應用從模型開發逐步走向大規模商業化，產業觀察人士普遍預期，AI推論未來可能成為規模遠大於模型訓練的運算市場。如果推論需求快速成長，同時新的晶片架構成功降低每單位運算對HBM的需求，將可能改變目前市場對記憶體供需與價格的長期預期。

伍德因此並非否定AI熱潮，而是對AI資本支出最終由誰取得最大經濟利益抱持不同看法。她認為，AI產業確實將帶來龐大的運算需求與基礎設施投資，但科技產業的價值並不一定會永久集中在目前最短缺的零組件供應商身上。

她指出，異常高的獲利通常會吸引更多資本投入，促使企業擴大產能，最終帶來新的供給與競爭壓力。HBM價格持續上漲，同樣會成為SK海力士與三星電子擴大生產的強烈誘因。

伍德表示，當她看到大量資本在極短時間內快速湧入一個高度週期性的產業時，她的做法不是繼續追逐熱門交易，而是將注意力轉向如何解決高價格所帶來的問題。換言之，她更傾向尋找能夠透過技術創新改變成本結構、突破供應瓶頸的企業，而不是押注目前因稀缺性而獲得超額利潤的供應商。

這種思維也反映伍德與目前市場熱門交易之間的明顯分歧。投資人普遍預期AI伺服器、加速器及大型模型需求將持續增加，進而推升HBM需求，使SK海力士與美光成為AI記憶體供應鏈的主要受惠者。

不過，伍德認為，科技產業最重要的規律之一，就是「今天的瓶頸往往會成為明天的工程挑戰」。一旦某項技術或零組件成本變得過高，晶片設計商與系統開發商就會投入更多資源尋找替代方案，以降低對該項資源的依賴。

她的判斷最終取決於AI推論架構是否能真正降低對HBM的需求。目前這個問題仍沒有明確答案，尤其AI模型持續變得更大、更複雜，對運算能力與記憶體頻寬的需求也同步增加。若未來AI模型對HBM的需求增幅仍超過技術優化速度，記憶體供應商的市場優勢可能持續存在。

但若Cerebras、Groq及其他新興AI晶片架構成功證明，高速晶片內記憶體、特殊用途晶片或其他系統設計能以更低成本完成大量推論工作，HBM目前被市場視為難以取代的核心地位就可能受到挑戰。

因此，伍德避開SK海力士與美光的決定，並非否定AI產業的長期成長前景，而是對AI供應鏈中的記憶體週期提出警告。她認為，當價格因稀缺性而大幅飆升時，市場不應只看到供應商獲利增加，也應思考高價格本身是否正在加速下一代技術的誕生，以及今天最熱門的供應瓶頸，是否會在未來被工程創新逐步消除。

心得/評論：

伍德看多AI但不看多記憶體

她認為當HBM變得過於昂貴時

會刺激晶片設計商與AI企業重新思考系統架構尋找降低記憶體需求的方法

因此最終記憶體還是難逃景氣循環股的本質

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