打破按季談判慣例！閃迪簽下四年 NBM 長約，NAND 記憶體告別週期大宗商品時代
2026 年 8 月 5 日美股盤後，閃迪公佈第四財季業績，營收 89.7 億美元、年增 372%，Non-GAAP EPS 39.25 美元為一年前的 135 倍；管理層在電話會議上花最多篇幅討論的，是正在改寫 NAND 定價邏輯的 NBM 長期合約架構
重點摘要
- 2026 年 8 月 5 日美股盤後，閃迪公布第四財季業績，營收 89.7 億美元、年增 372%，Non-GAAP EPS 39.25 美元為一年前的 135 倍；管理層在電話會議上花最多篇幅討論的，是正在改寫 NAND 定價邏輯的 NBM 長期合約架構
- 8 家數據中心與邊緣計算客戶已簽署 NBM（新商業模式）長期協議，加權平均期限超過四年，合計最低營收規模達 939 億美元，含 165 億美元的客戶違約保障機制
- 2027 財年逾半供應、2028 財年約三分之二供應已提前鎖定，閃迪表示這是公司首次獲得超過四年的需求能見度，打破 NAND 行業按季談判的慣例
2026 年 8 月 5 日美股盤後，閃迪公布第四財季業績：營收 89.7 億美元，年增 372%，超出市場預期 4.3%；Non-GAAP EPS 39.25 美元，是一年前 0.29 美元的 135 倍，高出分析師預期逾 10%。這組數字已夠吸睛，但閃迪管理層在電話會議上真正花力氣陳述的，是一套要改寫 NAND 行業商業模式的長期合約架構，而不是單季業績本身。
AI 推理爆發促使 NAND 存儲從按季議價的週期性大宗商品，質變為由長期合約鎖定、具備高能見度的戰略物資。
AI 推理為何讓 NAND 從季度商品變成戰略物資？
NAND 行業過去的運作模式直截了當：供應商與客戶每季談量和價，需求旺就漲、需求弱就砍，整個行業跟著記憶體週期劇烈起伏。AI 推理大規模落地之後，這套季度談判模式開始顯得不夠用了。
閃迪 CEO David Goeckeler 在電話會議上把 AI 定位成「以存儲為中心的問題」。他的論點是：每一次 AI 推理互動都會產生大量需要即時讀取、低延遲存取的資料；隨著生成式 AI 走向 agent（agentic AI）階段，這個迴圈更密集、更頻繁，NAND 成了推理管線能不能順暢運作的關鍵。
需求面的信號比任何說法都直接。閃迪表示，目前客戶需求增長速度已超過公司供應能力；部分大型客戶在簽署多年協議後，幾個月內就回頭追加未來 3 至 5 年的採購量。這不是閃迪推銷出去的，而是客戶主動要求鎖定更長期的供應保障，閃迪管理層說這顯示 AI 存儲需求仍處於擴張早期。
什麼是 NBM 長協，閃迪如何鎖定四年需求？
NBM（New Business Model）協議是閃迪今年積極推進的長期供應合約架構，把過去按季定價、按需採購的模式，改成多年期最低採購量承諾加上收入保障。
今年 4 月，閃迪首批公布五項 NBM 協議；到第四財季電話會議，CFO Luis Visoso 表示公司新簽了五項，其中三項來自新客戶、兩項是既有協議的擴展版。截至電話會議，累計已有 8 家數據中心與邊緣計算客戶完成簽署，協議加權平均期限超過四年，最長達五年。從供應覆蓋面看，2027 財年閃迪逾半供應已提前鎖定，2028 財年約三分之二。Visoso 直言，NBM「正在迅速成為我們的主要商業模式」。
這套架構解決了 NAND 廠商長期以來最棘手的問題：需求只能看到一季，廠商做不了長期資本支出規劃，等到建好產能、市況早已翻轉。NBM 讓客戶先用財務機制綁定需求，供應商才有依據做多年擴產投資。Goeckeler 說，現在與大客戶的互動層級，已從「每季一次的供應鏈談判和價格討論」，升格成「高度戰略性的合作關係」，這個描述本身就說明議價重心在移動。
939 億美元最低營收、165 億違約保障背後的合約邏輯
閃迪目前所有已簽 NBM 協議的合計最低營收規模為 939 億美元。其中，已確認的剩餘履約義務（RPO）為 598 億美元；若計入財報期後新增的兩項協議，RPO 達到 911 億美元。
165 億美元的違約保障機制由三部分構成：客戶現金預付款、金融工具，以及部分閃迪自有現金儲備。Goeckeler 說，這筆錢的設計初衷不是「真的拿走」，而是讓雙方利益保持一致，確保客戶不能輕易縮減採購。165 億美元約佔 939 億美元最低營收的 17.5%，理論上可吸收一定規模的違約風險，但具體合約條款並未公開，實際保障效力仍待時間驗證。
需要誠實標注：939 億美元的營收規模，以及各項需求能見度宣稱，均來自電話會議上的管理層口徑，而非第三方審計數字。長期協議的實際履行，仍取決於未來幾年 AI 基礎設施投資是否如預期持續擴張。
這場電話會議真正重要的不是 EPS 超預期多少。NAND 儲存產業的商業模式正在轉向：從「季度定價、週期劇烈波動」的大宗生意，被 AI 推理與 agent 需求推向「多年鎖定、供應商主動議價」的模式。當最大客戶在簽約後幾個月就回頭追加 3 至 5 年需求，這代表需求能見度拉長了，而不只是這一季買多一點。
這個方向如果持續，存儲供應商的估值框架就更靠近長期合約型企業，而不是週期性大宗商品廠商。閃迪還在開發中的 HBF（High Bandwidth Flash，高頻寬快閃記憶體）是另一條值得追蹤的產品線：一年半前只是研究方向，現在已進入與客戶深入討論的階段，商業化時間表預計在未來投資者日披露。Goeckeler 把 AI 推理診斷為「記憶體受限（memory-bound）問題」，HBF 若落地，可能成為突破 AI 系統瓶頸的重要技術。對評估 AI 基礎設施供應鏈機會的創業者與投資者，存儲層的合約結構質變，以及下一代存儲架構的走向，是比任何一季業績數字更早發出訊號的指標。
