群聯把 NAND 當記憶體賣：官方說現在還在 2.0，那 3.0 到底是什麼生意

2026 年 8 月 13 日的法說會，群聯（8299）交出單季每股盈餘 118.57 元。九天後的一場電視訪談裡，執行長潘健成講了一句跟這個數字方向相反的話：「我看到更大的成長，還不在於企業級 SSD，而在 AI 的系統應用。」這句出自 8 月 22 日台灣大時代訪談的整理稿。

先把話講在前面。這篇用的是潘健成本人的框架。他怎麼拆這門生意、怎麼看需求從哪裡來、怎麼解釋為什麼一家控制晶片公司非得往系統走，我就照著這個鏡頭看下去。我不打算假裝獨立推導之後恰好全部同意他；我要做的是把這個框架攤開，然後拿官方文件、官方技術頁與法說會揭露去檢驗它站不站得住，最後告訴你它最可能在哪裡失效。

檢驗的結果先講一半：這個框架的骨幹幾乎全部接得到官方文件，但它離「已經完成」還很遠，而且是官方自己這樣說的。

推理的產出要存在哪裡，這條需求鏈是怎麼長出來的

潘健成的論證起點是獲利模式，儲存是從那裡推導出來的結論。

依 8 月 22 日的訪談整理稿，他的原話是這樣的：「產生模型是不會賺錢的，要賺錢要靠推出推理的服務。你付錢去做它的推理。推理就兩個因素：輸入的叫電力，產出的叫 Token。Token 要存，如果你沒有儲存的話，它不產生獲利的模式。」

這段話拆開來是三層推導。第一層，訓練階段燒的是資本支出，那是成本不是收入。第二層，能收錢的是推理服務，使用者為每一次推理付費。第三層，推理的產出如果不留下來，服務就無法延續，對話要有記憶、代理人要有狀態、生成的內容要能被取回，這些全都要落在儲存上。

他把這條鏈壓成一句更強的話：「它有多少的記憶體的容量，就等於它有多少的營收。」

這句話要先掛一個牌子。它是單一來源的強論斷，而且說話的人有直接利害關係。容量與營收畫等號，在任何嚴謹的產業分析裡都需要更多證據才能成立。我照他的框架寫，但這句話在本文的地位是「他的論證」，不是「產業事實」。

1.1需求應該拆成兩層來算

國泰證期研究部在 2026 年 8 月 25 日的紀要裡，把同一個框架講得更接近可操作的形式。他們的說法是，現在的分析報告在算 AI 記憶體需求時，主要都是算輝達的伺服器出貨量；但真正的儲存需求，還要加上 token 產出之後的儲存需求。前者是 AI 基礎建設的需求，後者是使用者的需求。

這個拆法有用，因為它解釋了一件事：為什麼過去那套需求模型會失準。

過去要估 NAND 的總需求並不難，手機與個人電腦的年出貨量乘上裝置平均容量，就能推出全球總量。那是一個由裝置數量決定的市場，裝置數量成長緩慢且可預測。現在的驅動力換成了 AI，而 AI 的產出正在從文字走向圖片、影片，甚至代理人的長期狀態。同樣一次推理，產出的資料量差了好幾個級距。

換句話說，分母從裝置數量換成了使用量。這是兩個完全不同的成長函數。

1.2供給端卡住的是物理，不是意願

需求那一側講完，潘健成在同一場訪談裡對供給的判斷同樣直接：二到四年內，供給是不可能夠的。

他給的理由是想投資也快不了。障礙有四項：土地變更、電力、環保、設備。這四項全是長週期工程，不是決定要蓋就能在一年內開出產能的東西。他另外提到 2025 年時原廠的態度是不賺錢不投資、賺錢也不投資，當時毛利率已經到 85%。

同一件事公司有更正式的版本。群聯在 8 月 13 日法說會上表示，NAND 快閃記憶體的供需在 2027 至 2028 年間將難以達到平衡，比訪談裡的「二到四年」短一些。玉山投顧在隔天的報告裡寫下同方向的預期，但那是對法說會的轉述，不算獨立的第三方佐證。

供給不夠的直接後果是分配。他在同一場訪談裡的說法是：「什麼 CSP 有好的優勢、能夠拿到相對的配置，它就可以快速成長；拿不到的，你只能等。這是個很現實的問題。」

1.3那條沒有第三方能對的曲線

在訪談裡，潘健成給了一組數字說明缺口有多大。他說 2026 年 8 月的 FMS 會議期間，有客戶緊急要求調配 800 PB 的固態硬碟，而那名客戶自述的需求曲線是 2026 年 14 EB、2027 年再建置 15 EB、2028 年 25 EB、2029 年 100 EB。對照他提供的全球總產出估計，2026 年約 1,400 到 1,500 EB，2029 年可能到 3,000 到 4,000 多 EB。

這組數字如果成立，衝擊力很強：單一客戶在 2029 年就要吃掉全球產出的 2.5% 到 3.3%。

它的證據等級要單獨講。這組數字來自一份訪談整理稿，客戶未具名，全球產出估計也沒有比對過任何第三方機構的口徑。這場訪談的原始影片連結目前查不到，整理稿的完整性無法回一手驗證。這組數字只能當公司負責人提供的量級感，不是可以拿去做模型的輸入值。

我的判斷：這條需求鏈的價值在它換掉了分母，那組 EB 數字反而次要。裝置數量驅動的市場能被算出來，使用量驅動的市場只能被追蹤。最該盯的單一指標是推理服務的實際採購行為，雲端業者的儲存採購有沒有脫離伺服器出貨的節奏獨立成長。如果兩者始終同步，那這套框架就只是把舊需求換個說法；一旦分岔，這條線才真的成立。

一家控制晶片公司，實際上在賣什麼給 AI 客戶

講完需求，回到產品。這一段是我認為市場理解最模糊的地方，也是最容易被「概念很好」四個字帶過去的地方。

好消息是，這件事不必靠轉述，群聯自己公告過。

2.1官方兩個半月前就把話講完了

2026 年 6 月 2 日，群聯在 COMPUTEX 期間發出新聞稿，標題就寫著全面轉型 AI 賦能者。內文把定位講得很清楚：從傳統儲存技術領導者，進一步擴展為涵蓋 AI 基礎架構、邊緣 AI 運算與 AI 軟體平台的全方位 AI 解決方案供應商。

所以八月法說會上的說法，是兩個半月前那道官方程序的延伸。這一點對判讀很重要：公司對外的定位改變是有紀錄的，不是投資人自己腦補的。

同一份新聞稿裡有兩個名詞值得逐字看。

AI Data Platform，官方定義是「整合式 AI Data Platform，涵蓋 AI 基礎硬體、資源調度、AI 軟體模組與應用服務」，目的是協助企業快速部署並擴充本地 AI 環境。

HCI，官方寫的是「Phison HCI（Hyper-Converged Infrastructure）平台，可進行 AI 工作負載調度、GPU/XPU 資源整合與叢集管理」。

這裡有個名詞要先定住。HCI 就是超融合基礎架構，是資料中心領域用了很多年的標準術語，群聯做的是自研版本，把整合對象換成 AI 工作負載與 GPU/XPU 資源。券商紀要裡「算力池、記憶體池」那種說法，講的是同一件事的口語版本，不同世代、不同廠牌的 GPU 原本不能一起用，經過這一層之後可以被當成同一池資源調度，不同地點的也可以整合進來。

對誰有價值？答案藏在紀要的一句話裡：輝達每年推出新機型，小型公司換代的成本太高。能一次買齊整代機櫃的客戶不需要這一層，買不起的才需要。這句話同時界定了市場，也界定了天花板。

2.2aiDAPTIV 的技術本體是記憶體階層，不是硬碟

群聯企業站對 aiDAPTIV 的描述比新聞稿具體得多，而且它講的其實是一件相當經典的事：記憶體階層。

官方把資料分成三層擺放：

中介軟體負責在三層之間搬東西，官方的說法是把活躍的 AI 狀態留在靠近運算的地方，較不活躍的退到更大的記憶體層，需要時再取回。

至於什麼東西會被退到 NAND 上，官方列得很明確：不活躍的 KV cache、較少用到的專家模型、暫存的模型或訓練資料。這些資料的共同點是，留在更快的記憶體裡會排擠掉即時工作。

這個設計的商業意義，官方新聞稿寫成一句話：透過將 NAND Flash 作為 AI 記憶體延伸層，大幅降低 AI 對昂貴 DRAM 與 HBM 的依賴。規模參考上，官方企業站給的例子是兩顆 2TB 的 aiDAPTIV 快取支撐 700 億參數的模型。

還有一組規格值得單獨拉出來：100 DWPD、5 年保固、SLC NAND 加上進階校正演算法，而且官方明確描述它是「可透通更換的元件，而非整合進封裝」。

最後那半句是這門生意的技術支點。國泰紀要裡群聯對 HBF 的評論正是建立在這裡，他們說 HBF 與 aiDAPTIV 是同個概念，差別在 HBF 與 GPU 封在一起，所以會有壽命與散熱的問題，而 aiDAPTIV 的讀寫壽命到了，換掉就好。這個對比是群聯自己做的，官方技術頁只證明了自己可更換這一半，並沒有對 HBF 做評價，所以對比的部分我維持引述、不做技術路線的勝負判定。

2.3官方自己說，現在還在第二代

現在講這一段最重要的事。

群聯在 8 月 13 日法說會上給了一個三世代框架：第一代 FIS 1.0 專注控制晶片與消費型模組；第二代 FIS 2.0 聚焦客製化模組與企業級產品；第三代 FIS 3.0 的未來目標，鎖定 AI 儲存與邊緣 AI 平台。

關鍵在第二代那一行的標註：官方把 FIS 2.0 標為「目前階段」。

訪談稿裡潘健成用的是 Phison 1.0、2.0、3.0 的講法，語氣讀起來會讓人以為 3.0 已經在跑。兩邊講的是同一套框架，但法說會的正式版本把時態標得更保守：3.0 是未來目標，不是已完成式。

這個時態差別會直接改變後面每一個數字的讀法。把 3.0 當成現況，接下來每一季的營收結構都會顯得落後；知道公司自己說現在還在第二代，那些進度數字就變成早期指標，量級小是正常的。

我的判斷：這一段的判讀是：平台的產品定義已經清楚，商業化階段還在起點。最關鍵的單一指標是官方會不會把平台與軟體的營收單獨揭露出來，技術架構寫得再完整，只要營收還混在模組裡報，市場就沒有理由給它不同的估值。什麼情況代表這條線沒長出來：一年之後揭露口徑始終沒變。