美光科技（Micron）于 10 月 1 日发布 2026 财年（2025 年 9 月 5 日至 2026 年 9 月 3 日）年度报告及第四财季（2026 年 5 月 29 日至 2026 年 9 月 3 日）业绩。在人工智能驱动的存储需求持续扩张背景下，公司全年营收与净利润均创下历史纪录。

全年业绩：营收与净利大幅跳升

2026 财年全年，美光实现营业收入 1331.88 亿美元（现汇率约合 8947.38 亿元人民币），较上一财年的 373.78 亿美元同比增长 256.33%。毛利润达到 1075.04 亿美元（约合 7221.97 亿元人民币），同比增长 622.81%；毛利率 80.7%，较去年同期提升超过 40 个百分点。

归属于公司股东的净利润为 849.69 亿美元（约合 5708.1 亿元人民币），而去年同期仅为 85.39 亿美元，同比大幅增长 895.07%。经营活动现金流净额 896.75 亿美元（约合 6024.24 亿元人民币），同比增长 411.7%。基本每股收益 75.38 美元（约合 506.39 元人民币），稀释每股收益 74.33 美元（约合 499.34 元人民币）。

第四财季：环比继续走高

单看第四财季，美光营业收入 542.29 亿美元（约合 3643.03 亿元人民币），同比增长 379.27%，环比增长 30.81%。毛利润 470.47 亿美元（约合 3160.55 亿元人民币），同比增长 830.89%，环比增长 34.21%；毛利率 86.8%，同比提升 42.1 个百分点，环比提升 2.2 个百分点。

该季度归母净利润 377.01 亿美元（约合 2532.7 亿元人民币），同比增长 1077.79%，环比增长 33.49%。经营现金流 439.73 亿美元（约合 2954.04 亿元人民币），同比增长 667.42%，环比增长 73.2%。基本每股收益 33.36 美元（约合 224.11 元人民币），稀释每股收益 32.87 美元（约合 220.82 元人民币）。

增长动力与产品进展

美光是全球领先的半导体存储器与存储解决方案厂商，产品覆盖 DRAM、NAND 和 NOR，主要服务于人工智能、数据中心、汽车电子与移动终端等领域。公司表示，人工智能驱动的存储需求增长是本轮业绩爆发的核心动力。

产品层面，美光已开始量产行业首款 512GB 高密度 DDR5 RDIMM 内存模块，速率可达 9200 MT/s；基于 1-gamma 工艺的 8000 MT/s 高速服务器 RDIMM 已完成多家客户验证。多款新品已覆盖人工智能工作站、旗舰移动端和消费级固态硬盘等领域。

下季展望

对于 2027 财年第一季度，美光预计营业收入区间为 600 亿美元（约合 4030.72 亿元人民币）至 630 亿美元（约合 4232.25 亿元人民币）；GAAP 摊薄每股收益区间为 36.84 美元（约合 247.49 元人民币）至 38.84 美元（约合 260.92 元人民币），非 GAAP 摊薄每股收益区间为 37.15 美元（约合 249.57 元人民币）至 39.15 美元（约合 263 元人民币）。公司管理层称，人工智能需求叠加运营改善，预计新财年业绩将更强劲。

当地时间 9 月 15 日，美光科技 CEO 高级顾问、前执行副总裁兼首席商务官苏米特·萨达纳（Sumit Sadana）在 Six Five Summit 2026 半导体专题论坛上，与分析师 Patrick Moorhead 展开对话。他的核心判断直白而冷峻：当前内存短缺已覆盖所有市场领域，即便供应商全力扩产，短期内也难以判断供应何时能追上需求。

萨达纳指出，AI 系统的表现越来越多地取决于内存容量、内存性能，以及处理器与内存之间的传输带宽。大型 AI 模型需要驻留在内存中，推理和训练过程中有大量数据需要在内存与处理器之间反复搬运。内存容量不足，模型无法完整加载；带宽不足，高性能处理器会因等待数据而无法充分发挥算力。换句话说，内存正在成为决定 AI 性能上限的关键变量。

新产能要等到 2028 年才爬坡

萨达纳预计，真正有意义的新增供应要到 2028 年才会开始爬坡，而供需何时恢复平衡，目前仍看不到明确时间。他强调，晶圆厂无法迅速建成——新厂需要完成审批、基础设施建设、设备安装、调试和良率爬坡。2028 年只是初始爬坡，新增产能还要在之后数年才能逐步形成规模，美光的产能建设将持续未来十年甚至更长时间。

一个常被忽视的细节是先进存储的制造难度。萨达纳透露，DRAM 晶圆制造大约包含 2000 道工序，从晶圆开始生产到最终产品交付，完整周期约为 5 个月，其中前端晶圆制造接近四个月，组装、封装和测试还需一个月至一个半月。他形容，堆叠 12 层 DRAM、再与 GPU 连接的 HBM（高带宽内存）能够稳定工作，”几乎是一个奇迹”。

商业模式被重塑：从”随用随买”到多年协议

内存短缺正在改变行业的交易方式。萨达纳表示，美光正与部分客户签署”战略客户协议”。过去的内存采购协议通常只有一年期限，新的战略协议要求双方作出多年承诺——美光锁定供应，客户锁定需求。这些协议需要具备足够明确的投资回报，从而让美光能够为未来数年的资本开支提供依据。

更深的变化发生在研发环节。为在 AI 硬件市场形成差异化，一些客户已与美光讨论长达 5 至 7 年的研发路线图，内存从系统研发早期就参与联合设计，关系越来越类似 ASIC 定制模式。萨达纳表示，这类项目通常只涉及一至两家内存厂商，合作方可能在一段时间内成为独家供应商。

资本开支大幅跃升

为填补供需缺口，美光正以前所未有的力度扩张产能。萨达纳透露，美光 2025 财年资本开支略高于 130 亿美元，2026 财年预计接近这一数字的两倍（约 260 亿美元），2027 财年可能超过 450 亿美元。公司还将美国长期投资计划由 2000 亿美元提高至 2500 亿美元，并提前了部分投资时间表。

具体进展方面，爱达荷州 ID1 晶圆厂预计 2027 年年中产出首批晶圆，ID2 晶圆厂预计 2028 年末前后产出首批晶圆；纽约州规划四座晶圆厂，首座预计 2030 年实现产出；日本、新加坡等地也在推进扩产。萨达纳提醒，这些项目覆盖晶圆制造、封装测试等环节，但多数短期内无法转化为实际供应。

下一波需求：智能体与物理 AI

萨达纳认为，数据中心 AI 并非内存需求的终点。智能体 AI 和物理 AI 将成为新的增长来源，这些需求不会替代上一轮，而是相互叠加。大模型训练仍要继续，推理规模还会扩大，智能体 AI 将增加新的计算负载，自动驾驶、工业设备和机器人则会进一步把 AI 带入现实世界。

他特别看好人形机器人。萨达纳预计，每台人形机器人可能搭载数百 GB 的 DRAM 以及数 TB 的 SSD NAND，单机存储价值量远高于手机或电脑。一旦实现规模化，将同时拉动 DRAM 和 NAND 需求。他甚至认为，人形机器人可能成为”有史以来规模最大的产品市场之一”，但全面普及仍需较长时间。

随着 AI 能力从云端向边缘设备扩散，汽车、PC、智能手机、工业设备及新的 AI 原生终端都将搭载更强的本地模型，这同样意味着对存储芯片的需求。萨达纳的判断指向同一个结论：在 AI 时代，内存不再是无声的背景组件，而是决定算力上限的战略资产。

资本开支接近翻倍

美光将 2026 财年资本支出计划从年初的约 180 亿美元上调至约 200 亿美元，主要用于 HBM 与新一代 1-gamma DRAM 制程。首席财务官马克·墨菲（Mark Murphy）后续指引显示，全年开支可能进一步升至 250 亿至 270 亿美元区间。与 2025 财年 138 亿美元的净资本支出相比，2026 财年增幅接近翻倍。

HBM 产能售罄，短缺或延续至 2026 之后

董事长兼首席执行官桑杰·梅赫罗特拉（Sanjay Mehrotra）称，公司已就 2026 日历年全年的 HBM 供应量与价格同客户达成一致，产能”全部售罄”。他警告，在可预见的未来，行业总供应量将远低于需求，紧张状况将持续到 2026 日历年并延续至此后；中期来看，美光仅能满足部分关键客户 50% 至三分之二的需求。

梅赫罗特拉表示，HBM 整体市场规模将以约 40% 的年复合增长率，从 2025 年的约 350 亿美元增至 2028 年的约 1000 亿美元，这一里程碑比此前预期提前两年到来。他预计，内存正从系统组件转变为决定人工智能性能的战略资产。

全球扩产应对缺口

为弥补供需缺口，美光正加速全球制造布局：爱达荷州首座新晶圆厂预计 2027 年中期产出首片晶圆，纽约州新厂计划 2026 年初动工，并在日本、新加坡与印度推进技术升级、产能建设及封测设施扩建。公司同时与客户协商更具约束力的多年期供货合同，以锁定未来增长。

从单机内存到机架级内存池

这套名为 Abaco 的内存中心化计算系统，由美光为美国能源部下属的 PNNL 设计，Liqid 提供可扩展的内存池。借助 CXL 2.0 内存池化与共享技术，单个机架最多可将 160TB 的 DRAM 专用于一台主机，或动态分配给最多 16 个服务器节点共享。

美光还贡献了 famfs 这一 Linux 内核增强，让跨系统的内存共享具备软件层缓存一致性；借助 famfs，Liqid 系统里被解聚的内存池能以文件系统形式直接暴露给主机操作系统，无需改动应用层即可享受池化内存的延迟与带宽优势。

基准测试中的显著收益

美光实验室采用代表性负载进行的测试显示：图分析类任务的处理速度最高提升约 30 倍；在部分 KV 缓存负载上，每秒生成的 token 数量最高提升约 7 倍。这些数字验证了 CXL 内存池化对 AI 与科学计算的价值，后续随着平台新特性启用，还有进一步优化空间。

仍处在实验室阶段

需要清醒看待的是，该部署目前停留在国家实验室层面，尚不代表主流数据中心已准备好围绕解聚内存重构架构。对延迟敏感的应用，未必能容忍远程内存访问；当内存池跨多个节点共享时，一旦交换 fabric 或管理层故障，受影响的主机范围也会更大。把昂贵的内存从「焊死在单台服务器里」变成「可统一调度的资源」，方向已经明确，但大规模落地仍需结合真实负载反复验证。

对正在建设大规模 AI 数据中心的市场而言，这一思路同样有参考意义：当单台机器的内存容量触顶，把内存当作整层基础设施来规划，可能比不断堆高单机配置更经济。

2026 年 8 月 20 日，美国存储芯片厂商美光（Micron）宣布成立「美光研究院」（Micron Research Labs），总部设在其总部所在地爱达荷州博伊西（Boise）。美光表示，将在未来十年为该机构投入 100 亿美元，并称其为美国首个专门聚焦内存技术的研究机构。

研究方向与布局

美光将研究院的工作划分为四大支柱：关键内存技术、先进内存与计算架构、先进半导体封装，以及未来制造工艺。位于博伊西的旗舰园区计划于 2027 年动工，建成后预计可容纳数百名研究人员；此外，这笔投入还将支持与高校的合作、全球卫星实验室建设，以及半导体生态伙伴的联合攻关。

美光列出的合作方包括斯坦福大学、得克萨斯大学奥斯汀分校和比利时微电子研究中心 imec，企业伙伴则涵盖英伟达、苹果、应用材料（Applied Materials）与泛林集团（Lam Research）等。

科技巨头与华盛顿集体站台

在支持者名单中，英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋、苹果 CEO 蒂姆·库克、应用材料 CEO Gary Dickerson、泛林集团 CEO Tim Archer 均公开发声；美国商务部长 Howard Lutnick 与白宫科技政策办公室（OSTP）主任 Michael Kratsios 也出席并表态。黄仁勋称内存的重新定义是「AI 时代最伟大的挑战之一」，库克则表示美光「在半导体研究领域积淀深厚，将持续推动内存与计算的突破」。

美光董事长、总裁兼 CEO Sanjay Mehrotra 在声明中强调：「我们今天做出的决定，将决定谁引领明天的 AI 经济，而美国的 AI 未来将建立在『美国制造』的内存之上。」他在接受 CNBC 采访时进一步表示：「内存不再只是系统里的一个组件，内存是 AI 的战略基础设施。没有内存，你就无法让 AI 更聪明或更快，也无法扩展 AI。」

与既有美国投资计划相互独立

美光称，这 100 亿美元与美国此前宣布的「在美投入超过 2500 亿美元用于制造与研发」的计划相互独立。后者预计将支撑超过 9 万个美国就业岗位；美光今年夏天早些时候将该承诺从此前的约 2000 亿美元上调至 2500 亿以上，增幅约 500 亿美元。美光自称是美国唯一一家同时研发并制造尖端内存的企业。

内存为何成为 AI 战略支点

随着 AI 基础设施投资加速，为 AI 加速器供给数据的高带宽内存（HBM）战略重要性骤升。据路透社报道，美国目前仍依赖韩国 SK 海力士与三星供应大部分 HBM，白宫将本土芯片制造视为降低对外依赖、保持 AI 领先优势的一环。也正因如此，一家由客户与华盛顿共同背书的内存研究机构，既是技术布局，也是产业政策落子。

对全球市场而言，内存已然成为 AI 竞争的战略支点。无论是美光此次的百亿押注，还是其他地区对自主内存技术的加码，都指向同一个判断：在模型规模持续膨胀的当下，内存与带宽正取代单纯算力，成为决定 AI 上限的关键变量。