起源：母亲节儿子为妈妈亮出回转式惊喜作者： 涂新苹：

AI救活了一家马桶公司，也点燃了存储芯片超等周期

AI竟然救活了一家马桶公司？

日本高端智能马桶企业TOTO，由于AI在从前几个月股价飙升，并不是由于马桶卖得更好了，而是由于TOTO有一个暗藏业务：高纯度陶瓷静电吸盘，这是芯片制作时固定晶圆用的关键耗材，TOTO把精度做到了头发丝的1/80，纯度业界第一。
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恰逢存储芯片需要发作、、、上游厂商疯狂扩产，这一业务就成了绝对的刚需。
。这使得高盛等投行纷纷上调TOTO股价评级，原因很单一：静电吸盘的订单已经排到了2027年。
。此刻这块业务占了TOTO超过四成的交易利润。
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当一家马桶公司，都成为了AI概念股，可见目前的AI存储赛道有多火爆了，三星（Samsung）、、、SK海力士（SK Hynix）、、、美光（Micron）、、、闪迪（SanDisk），这些存储行业的重要玩家股价疯涨的背后，是全球存储芯片，正在经历四十年来最严重的供需失衡。
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这篇文章，我们就来梳理一下这轮存储的“超等周期”，并与三星业内人士和华尔街投资人深度盘点一下：为什么这一次的周期跟以前不一样，存储在AI产业为什么如此重要，谷歌等AI巨头正在若何破除对存储的依赖，以及这样的欠缺周期还会持续多久、、、又若何影响你我呢？

（本文为视频改写，欢迎各人收看以下视频）

涨幅超1800%

“比黄金还贵”的HBM

2026年1月底，韩国存储双雄三星电子和SK海力士同时颁布了上一年第四时度财报。
。数字有多夸大呢？两家公司计算交易利润靠近40万亿韩元，折合或许278亿美元，相当于每天净赚3亿美元。
。在这样创下汗青的利润下，SK海力士的年终奖，人均达到64万元人民币，刷新公司汗青纪录。
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把这所有推上巅峰的主题产品，是HBM（高带宽内存）芯片。
。一块指甲盖巨细的HBM，售价400到500美元，这比一致重量的黄金还贵。
。而全球能做这产品的，就三家：SK海力士占约莫6成，剩下的是三星和美光各2成。
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但HBM只是冰山一角，真正让整个行业慌了的，是从高端到低端、、、从DRAM到NAND，全线垂危。
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从2024年底到2025年12月，DDR5（16GB）的现货均价，从4.6美元涨到了28美元，涨了500%多；；更老的DDR4，从3.2美元飙到62美元以上，累计涨幅高达1800%；；数据中心用的64GB服务器内存模组，去年半年之内从255美元涨到了700美元，涨了将近175%。
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而SK海力士2026年的产能已经全数卖光了，三星2026年一季度直接把NAND闪存的供给价值上调了100%，直接翻倍。
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Candice Hu 三星存储产品营销经理 我们此刻看到DRAM的spot price（现货价值）已经超过了2016-2018年cloud（云）那个时辰最高的现货价值了。
。我们此刻的欠缺的情况是2026年已经全数卖完，27年或许率也差不多卖完了。
。像我们SSD（固态硬盘）给非Ｖ魈獾腉PU provider（GPU厂商）的报价，就长短？浯，一周内乘以2的价值。
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与此同时，出现了一个更有标志性的信号。
。闪迪（SanDisk）在2026岁首的CES上，通知华尔街：它正在跟客户签一种全新的持久供货和谈——LTA（long term agreement），并且这次客户要打预付款，毁约不退钱。
。这在存储行业几十年的汗青上从未产生过。
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Rob Li 纽约Amont Partners治理合资人 Long-term agreement（LTA，持久供货和谈）在汗青上不是没有过，但从前这么几十年，LTA是从来没有任何执行效力的。
。若是市场进入一个下行周期的时辰，客户说这器材我们就不认了，若是客户不认的话，你拿他齐全没有法子。
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而这一次，画风变了。
。强势的存储供给方制订了新规定。
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Rob Li 纽约Amont Partners治理合资人 SanDisk通知华尔街或通知市场说：我们此刻跟客户签署的LTA和从前有很大分歧。
。这器材有司法效力，并且客户要给我们提前预付款，若是你提前预付了款，最后你要走人，若是不按这个价值付，你的预付款是拿不回来的。
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Rob的判断是，若是闪迪都能做到这一点，那别的三大巨头SK海力士、、、三星和美光，没理由做不到。
。在这样的情况下，整个超等周期很有可能持续到2027年。
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产业链全景拆解

存储行业若何运作？

对于存储行业来说，我们能够用热和冷来做划分，当它离推算的关系越近，就越热；；越左袒纯正的贮存属性，就越冷。
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所以最“热”的就是DRAM（动态随机存取存储器），是离推算最近的存储，能够理解为电脑和手机的“运行内存”，芯片在工作的时辰，数据必须先加载到DRAM里能力被处置。
。它的特点是速度极快，但断电就丢数据，属于“短期影象”。
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其中，HBM（高带宽内存）是DRAM的一种特殊进化状态。
。它把多层DRAM芯片，通过硅通孔（TSV）技术垂直堆叠在一路，再用先进封装和GPU贴在统一块基板上，这样做的益处是极大增长了带宽。
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这就是为什么所有效于AI训练的顶级芯片，无论是英伟达的GPU还是Google的TPU，都离不开HBM，它是这轮超等周期里最夺目、、、最紧缺的产品。
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当然DRAM家族内部，其实品类很丰硕。
。蕴含GDDR（显卡用）、、、Low-Power DDR（手机和笔记本用的LPDDR）等等，分歧的利用场景，对应着分歧的产品。
。不是说一颗DRAM芯片能通吃所有设备，给英伟达GPU用的HBM，和你手机里的LPDDR，固然都是DRAM，但制作工艺、、、封装方式、、、机能指标齐全分歧。
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而在“冷”的这一端，就是NAND。
。若是DRAM是短期影象，那NAND Flash就是持久影象。
。它断电不丢数据，是我们日常用的固态硬盘（SSD）、、、手机存储、、、U盘的主题。
。你在手机里存的照片、、、电脑里装的游戏，都躺在NAND上。
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NAND在AI时期的角色也在急剧升级。
。以前它就是单纯的“仓库”，掌管把数据持久存好，但此刻NAND正在从后盾的仓库，造成前列的弹药库。
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再往“更冷”走，就是传统的机械硬盘HDD，靠磁回旋转来读写数据，速度慢但便宜，容量大，此刻重要用在数据中心的冷存储和归档场景。
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随着AI推理对存储层级的需要越来越精密，此刻越来越像一个分层仓储系统。
。最急着用的数据放在HBM，像摆在手边；；常用但没那么急的数据放在DRAM，像放在办公桌抽屉；；更冷一些、、、只是备用的数据放在NAND/SSD，像放在办公室储物柜；；而真正持久堆集、、、必要多人共享挪用的大量资料，则放在后端的大型共享存储里，像公司的总档案馆。
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Rob Li 纽约Amont Partners治理合资人 AI起来对热的器材更有利，当然对于贮存也是必要的。
。我用AI做了好多图片，制作了好多视频，凭据列国各地的律例，这器材不能删，要留着，那对贮存的需要增量注定起了很大的作用。
。但它的第一步最直接的体现，肯定是跟推算有关的方面，谁跟推算的关系越近，谁在短期的收益越显著。
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接下来我们盘点一下整个存储产业链上的玩家们。
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最上游是资料和硅片，好比日本的SUMCO，它是全球最重要的半导体硅片供给商之一。
。制作环节里，关键设备厂商蕴含ASML这样的光刻机龙头，以及Tokyo Electron这类覆盖涂胶显影、、、沉积、、、刻蚀和洗濯等多个环节的设备公司。
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与此同时，在制作之前的芯片设计层，Cadence和Synopsys这类EDA、、、验证和设计IP公司同样不成或缺；；而像Rambus这样的接口IP厂商，则在HBM等高速内存架构里表演关键角色，它们看起来不如GPU那样显眼，但在这轮AI驱动的超等周期里，都是超等刚需。
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中游就是存储芯片的设计和制作。
。在DRAM领域，三星、、、SK海力士、、、美光，这三家公司加在一路就占据了全球95%的市场份额。
。而在NAND领域，除了这三家之外，还有铠侠（Kioxia）、、、西部数据、、、闪迪。
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而后是在这轮周期里变得格外关键的环节——先进封装。
。由于HBM不是单纯把DRAM造出来就实现了，它要先把多层DRAM裸片（die）堆叠，再通过2.5D封装与GPU或其他AI加快器集成在一路。
。也正由于如此，CoWoS这种半导体封装技术一度成为AI芯片供给链最关键的瓶颈之一，直接限度了HBM的现实出货，而CoWoS产能重要由台积电提供。
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下游就是各类终端利用了。
。蕴含数据中心和云厂商，微软、、、Google、、、亚马逊、、、字节跳动，是此刻最大的金主，之后是手机厂（苹果、、、三星、、、小米、、、OPPO）、、、PC厂（遐想、、、戴尔、、、惠普）、、、汽车厂（特斯拉、、、梦想、、、蔚来），以及游戏主机、、、工业设备等等。
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所以你能看到，固然整条链极度长，但真正的定价权，高度集中在中游那三家：三星、、、SK海力士、、、美光。
。它们决定了做什么产品、、、给谁供货、、、以什么价值卖。
。而在当下这个供给远小于需要的市场里，它们占有的议价权是前所未有的。
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为何总是暴涨暴跌

存储行业的天然周期宿命

存储行业还有一个极度大的特点，就是周期性。
。从汗青来看，它总是在“大涨”和“大崩”之间反复横跳。
。这背后有两层原因，一层是物理学，一层是经济学。
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先说物理学。
。DRAM，就是手机电脑里的“运行内存”，靠存储电荷来保留数据。
。几十年来，工程师一向在把存储单元做小、、、做多，来提高密度。
。巅峰时期，DRAM密度每十年能翻100倍。
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但如今不能了，SemiAnalysis的汇报指出，从前十年DRAM密度总共才翻了约莫2倍，而以前是每十年100倍，缩放已经严重放缓了。
。这意味着存储芯片的成本降落，不再像以前那样靠技术进取“自动”实现，而是更多取决于产能的增减和供需的博弈。
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再来说说经济学。
。存储芯片制作是全球本钱密度最高的产业之一，建一座先进晶圆厂，动辄几十亿上百亿美元，建设周期两三年。
。这些钱投进去就是沉没成本，所以即便需要不好，厂商也偏差于持续出产，由于不开工反而更亏。
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更要命的是，存储行业的模式是“先建后卖”，跟台积电“先接单后扩产”的逻辑齐全分歧，存储厂商得自己猜将来需要有多大，提前两三年布产能。
。猜对了皆大沸腾，猜错了就是苦难。
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这种结构性矛盾，造就了存储行业反复演出的经典循环：需要发作→供不应求→价值飙涨→利润暴增→激进扩产→供过于求→价值崩盘→行业大洗牌。
。从前三十年，这个循环均匀每3到4年演出一次，从未例外。
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了局就是，全球DRAM供给商从1990年代的20多家，裁减到今天只剩三家巨头和中国长鑫这样的追赶者。
。每一轮都有人被裁减出局，好比德国奇梦达破产，日本尔必达退出。
。这些血淋淋的教训，让整个行业对“周期”二字充斥敬畏。
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在存储行业从前几十年的汗青上，已经出现过四次周期。
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第一次是1993年，Windows PC平明期。
。图形界面遍及让内存需要暴增，供给端产能严重不及，价值飙涨。
。了局全球一口气新建了约50座新厂，产能过：蠹壑当┑，大批玩家出局。
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第二次是2010年，智能手机加云推算时期。
。iPhone和Android带来发作式增长，服务器DRAM从个位数GB跳到数十GB。
。但尺度化加快了商品化，供给商很难做出差距，了局这轮周期比预期更短。
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第三次是2017到2018年。
。云厂商升级数据中心，单台服务器塞进更多DRAM，而服务器内存又比消费级更贵更赢利，三大厂商毛利率冲到汗青高位。
。但高利润刺激扩产，需要一过峰值，2018岁暮行业重新滑入下行。
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第四次是2020到2021年，疫情驱动的不测繁华。
。居家办公、、、云用量暴增，但发急性双重下单制作了虚伪需要，退潮后库存严重积压，接着就是2022到2023年的疾苦大跌。
。从那时起产能被大幅削减，但正是这段守旧期为此刻的欠缺埋下伏笔。
。进入2025年，全行业产能再次严重不及。
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所以汗青给zbo智博1919com主题教训是什么？是从前所谓的超等周期，从来没有持续超过两年，都是“高利润→疯狂扩产→过！琅獭，这是从前四十年的铁律。
。经历了这么多轮循环，投资者和从业者，都有一种积习难改的前提反射：涨得越猛，崩得越快。
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但这一次，越来越多的证据在暗示，汗青模式可能要被突破了。
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这次为什么分歧

从训练到推理的需要质变

4.1 先从一个最朴素的直觉讲起

在讲复杂的供需模型之前，我们先成立一个最单一的逻辑。
。你每天打开ChatGPT或者Gemini，上传文件、、、存对话、、、让AI记住你的偏好，你可能没意识到，每一次交互都在亏损存储资源。
。不仅是服务器端的推算，更是海量的内存和闪存。
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此刻大部门AI用户是没有忠诚度的，谁的模型好用、、、谁便宜就用谁。
。但设想一下，若是有一天你的AI助手真的“懂你”了，记得你的工作习惯、、、表白偏好、、、三个月前会商过的项目细节，你还会等闲换平台吗？

这种“影象粘性”，是大模型公司构建护城河的主题兵器，而支持这种粘性的硬件基础设施，就是存储，海量的、、、多层级的存储。
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还有另一个同样直觉的逻辑：视频模型越来越强了，AI天生视频正在逼近实用化。
。而视频数据量是文本的几十甚至上百倍，这对存储的需要将是指数级的跃升。
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Rob Li 纽约Amont Partners治理合资人 内存就像一块小黑板，以前我们推算的是1+1=2，所以你不必要一块巨大的黑板，一块正常的黑板就够了。
。只是来到了AI时期，此刻推算的强度会很高，也很复杂，有好多步。
。若是我是一块小黑板，你每写一次、、、擦掉一次，又写一次、、、又再擦掉一次，有100步的推算的话，你必要擦100次，就会耗费你的功夫。
。所以我们此刻必要造一块巨大无比的黑板，我能够一口气把算数的100个步骤全数写完，再一口气擦掉，这样能够省我的功夫。
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所以，一块越来越大的黑板，这就是AI时期对存储的需要。
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4.2 从训练到推理：存储需要产生了质变

在天生式AI的早期阶段，算力和钱都砸在了模型训练上，训练阶段存储系统干的活儿，重要是向上千个GPU高效喂数据，以及定期做模型查抄点，预防训练中断功亏一篑。
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但如今，推理正在迅速成为主战场，而推理对存储的需要模式，比训练复杂得多。
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它必要把模型从存储层加载到内存层：活跃权重重要驻留在HBM，部门状态缓和存则留在DRAM；；当KV Cache（键值缓存）在高层内存中装不下时，一部门会被卸载到SSD/NAND上，必要时再取回；；而RAG查问依赖的外部知识，通常存放在更后端的共享存储或数据湖中，由检索系统实时调取。
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而更大的变量是AI Agent的崛起。
。摩根士丹利在最新研报中指出，2026年将是AI从尝试走向主题基础设施的一年，这些智能体更靠得住、、、更有影象力、、、幻觉更少，还能持续学习。
。这份研报中写到说：“推理正在成为一种内存挑战，而不仅仅是推算挑战”。
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但智能体要运行起来，就必要守护多层影象：短期工作影象（当前对话）、、、持久影象（跨会话的用户汗青）、、、预训练知识库、、、工具挪用纪录……而每一层都必要分歧层级的存储支持：从HBM里的“热数据”，到DRAM里的“温数据”，再到NAND SSD里的“冷数据”。
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所以趋向很显著：AI的下一波进取，不是来自更强的推理能力，而是来自更好的高低文处置。
。一个能记住所有的AI助手，比一个更大但什么都记不住的模型有效得多。
。对于存储来说，这意味着什么呢？

4.3 算笔账：AI到底要吃掉几多存储？

摩根士丹利做了一个极度具体的分层测算。
。他们以一个类似ChatGPT规模的模型为基准，假践约莫8亿周活跃用户、、、峰值每秒30万要求、、、每次要求2000个输入token，并且如果只算文本，图片和视频不计入。
。按这个要求具体拆分了局，这样的系统大体对应HBM 226PB、、、DRAM 4.6EB、、、NAND/SSD约47EB、、、数据湖约294EB的需要。
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这组数字意味着，若是全球有三个这种规模的模型，好比ChatGPT+Gemini+Claude，仅仅是纯文本推理的需要，就会占到2026年全球HBM供给的17%、、、DRAM的35%、、、NAND的92%。
。而这还没有把图片、、、视频等多模态需要算进去。
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更重要的是，这套测算对高低文长度极度敏感。
。摩根士丹利的敏感性分析显示，若是把输入从每次2000 token，提高到5000 token，在其他前提不变时，每个模型的DRAM需要会再增长约2EB，Rack SSD/NAND再增长约3EB。
。也就是说，随着更长高低文和更长思虑链成为常态，这对存储的压力会迅速放大。
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SemiAnalysis管这叫“内存帕金森定律”：HBM容量每提升一次，开发者就会立刻构建更大的模型来把它填满。
。以前用来压缩模型的各类技巧，一有新空间就被放松，直到再次撞墙，这就意味着：存储始终是下一个瓶颈。
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这也是为什么业内有声音会以为，存储芯片厂商，可能集体低估了大说话模型token激增所带来的需要。
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Rob Li 纽约Amont Partners治理合资人 以前的周期可能也就一年半到两年功夫，这次周期有可能会持续一个很长的一个功夫，或者说当一个周期性的行业，造成一个结构性增长的行业，它就不再是个周期了。
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而这个周期的别的一个决定性成分，就是产能上的供给扩张，问题是，为什么扩产会这么挑战呢？

越扩产越欠缺

HBM-DRAM困境与博弈

理解这轮超等周期，还有一个主题密码在于搞懂一个看上去很矛盾的景象：HBM的大规模扩产，不只没缓解DRAM的欠缺，反而让它更严重了。
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SemiAnalysis的追踪数据显示，2023年底，三大存储厂商分配给HBM的晶圆产能约莫12.3万片/月。
。到2025年底涨到了33.1万片/月，两年扩了将近3倍。
。预计到2027年底还会进一步到66.8万片/月，四年翻5倍。
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扩得这么猛，为什么DRAM还是紧缺？关键在于，做HBM要亏损大量通常DRAM的产能，并且效能极低。
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HBM是一种极其亏损晶圆的架构。
。一片用于HBM3E 12层堆叠的晶圆，位产出（也就是能出产出来的存储容量）只有通常DRAM晶圆的约莫三分之一，到了HBM4，这个比例可能进一步恶化到四分之一。
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Candice Hu 三星存储产品营销经理 相比力于传统的DRAM，出产HBM，我们统一片Wafer（晶圆）的产量只能达到通常的DRAM的1/3。
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这意味着，厂商每多出产1GB的HBM，市场就失去了出产3-4GB通常DRAM的机遇。
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为什么效能这么低？由于HBM的制作复杂度远超通常DRAM，好比TSV（硅通孔）、、、晶圆减薄、、、背部加工，这些步骤城市引入额外的良率损耗。
。在做8层或12层堆叠时，只有有一颗die（裸片）是坏的，整个stack（堆）可能就报废了。
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所有这些问题加起来，使得HBM成了一种“反向缩放”的产品，越做它，对产能的亏损越大。
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这也就带来了“HBM-DRAM困境”，在业内被称为“产能架空效应”。
。由于HBM的利润更高，且被AI巨头预约，厂商会优先把有限的晶圆塞进HBM产线。
。这导致通常手机和电脑用的传统DRAM产能，被严重压缩，从而引发了价值的报仇性飙涨。
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来自J.P.Morgan研报中的供需模型也得出了类似结论：DRAM的供给增长，在将来两年将被压抑在20%以下，跟不上需要增长。
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因而，又出现了一个令人匪夷所思的景象：固然通常DRAM工艺比HBM单一，但由于产能受限、、、价值飞涨，它的利润率到2025年四时度，竟然已经追平甚至超过了HBM。
。由于HBM大多是持久合同锁了价，而通常DRAM的现货价值，能迅速反映供需严重。
。这就给厂商出了个难题：到底是持续猛扩HBM，还是把一部门产能，留给同样暴利的通常DRAM？

扩产三座大山

干净室紧缺、、、设备商守旧与制程摩擦

需要端已经够疯狂了，而供给端的约束越发让人窒息。
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第一个瓶颈：干净室等出产资源不够。
。出产芯片必要干净室，但在疫情后由于进入周期低谷，存储厂商集体守旧，投资缩水，这使得2025和2026年干净室严重不及。
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Candice Hu 三星存储产品营销经理 由于芯片出产对环境的要求切实太高了，反而clean room（干净室）够不够倒是我们比力不安的，还有就是电力够不够。
。由于我们可能会芯片做得够多，但是没有足够的power（电力）去让他们工作。
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SemiAnalysis的追踪显示，2026年全行业险些所有新增晶圆产能，就集中在三座工厂：三星的P4、、、SK海力士的M15X、、、美光的A3。
。并且M15X和A3重要是给HBM用的，对通常DRAM贡献很有限。
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真正有意思的新产能呢？SK海力士的龙仁（Yongin）工厂，最早2027年2月能力上线；；美光的爱达荷（Idaho）工厂对准2027年年中。
。也就是说，将来一年多，供给端根基没有增量。
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第二个瓶颈：上游设备商不愿扩产。
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Rob Li 纽约Amont Partners治理合资人 好多设备商，好比说日本的好多供给商，有一家很大的叫Tokyo Electron，它自己不愿意扩产，很守旧。
。由于从前几十年，它走过了好多个周期，目前扩产能也必要几年，比及扩产能出来，说不定那个时辰AI周期就爆掉了。
。所以它宁肯不扩，就不求挣500块钱了，就挣100块钱，小日子过得也很好。
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图片起源：TEL

这就是一个典型的“木桶效应”，就算存储厂商有钱有刻意扩产，上游设备的供货瓶颈，也会大幅拖慢产能上线的速度。
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第三个瓶颈：先进节点迁徙自身的摩擦。
。为了在晶圆产能有限的情况下尽量多产出内存位，三大厂商都在加快向1b（目前最尖端的量产节点）和1c（即将进入大规模量产的下一代节点）先进节点迁徙，由于制程越先进，意味着电路刻蚀得越细，在同样巨细的一片晶圆上，1c节点能切出的存储颗粒数量比1b更多。
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但这个产线的迁徙过程，就必须把机械停下来，进行长达数周甚至数月的重新调试和装置，自身也会导致几个季度的良率颠簸和产能损失。
。在2026年这个AI需要发作的节骨眼上，就有点远水解不了近渴。
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Candice Hu 三星存储产品营销经理 从起头决定增长产能到成立起来一个Fab（半导体制作厂），而后再到back-end（后端）可能做出来DRAM芯片或者是NAND芯片，它必要三年的功夫。
。在这个时辰又出现了HBM这种难做的芯片，就像我刚提到的HBM跟conventional（传统的）DRAM相比的话，它是1/3的产能。
。那我正本要等两到三年，产能能力增长，此刻又只能砍掉1/3的output（输出），所以它的供需在这个cycle（周期）之下是还比力严重的。
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干净室等出产资源不够、、、设备商不扩产、、、先进节点迁徙自身的摩擦——这三个瓶颈叠在一路，就是为什么即便所有人都知晓存储芯片在疯涨，供给端依然束手无策。
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产业链利润重分配

谁在盛宴，谁在隆冬

存储芯片价值的疯涨，当然不是没有价值，它正在重新分配整个电子产业链的利润。
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先说这条利润链上的大赢家，除了韩国双雄的天文数字利润，中国国内的存储厂商也随着腾飞了，佰维存储预计2025年利润同比增长427%到520%，德明利预计增长85%到128%。
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至于行业利润率，野村的口径是2026财年，通用DRAM原厂利润率，有望回升至上一轮周期的峰值70%。
。而J.P.Morgan更激进，它的说法是到2027年，交易利润率可能超过80%，甚至要高于上一轮的峰值。
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而这条产业链上的输家，就是硬件厂商了。
。摩根士丹利测算过，存储芯片价值每涨10%，硬件OEM的毛利率就要降落45到150个基点。
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手机市场最先遭殃，小米、、、OPPO出货预测下调超过20%，vivo下调近15%。
。TrendForce直接把2026年全球智能手机出产总数预测，砍到了同比降落10%。
。魅族颁发取缔魅族22Air的上市打算，由于成本扛不住了。
。Nothing的CEO裴宇在社交媒体上感叹：小公司不得不寻找其他前途。
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PC市场同样惨烈，遐想部门机型上调了500到1500元，戴尔和惠普也已明确预报提价，涨幅重要由存储成本转嫁而来。
。戴尔COO克拉克直言“从没见过成本上涨得如此之快”，惠普CEO甚至在思考“削减产品中的内存使用量”。
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汽车行业也没能幸免，梦想汽车供给链副总裁公开忠告，2026年车规存储满足率可能不到50%。
。蔚来李斌说“今年最大的成本压力是内存”。
。雷军在直播中坦言“光车用内存一项，成本就要增长几千块”。
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Candice Hu 三星存储产品营销经理 PC和手机这些厂商此刻在我们这里，哪怕名字再响，它都没有那么大的pricing influence（议价权），它们此刻不是那么吃香，由于对我们来说，它们的margin（利润）就是比云厂商的低。
。好比说某一个国产车企，我们最近听说它由于内存不够，所以它可能就把后排的车载的entertainment system（娱乐系统）给阉割掉。
。Rob Li 纽约Amont Partners治理合资人 手机和PC今年注定至少会要跌5个点，有可能会更多，但没人会在乎这个事件。
。由于它们三小我（巨头），尤其是美光，它说我此刻不做这个事件了，这个市场造成0都无所谓。
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而在需要的另一端，云厂商们（微软、、、Google、、、亚马逊AWS）阐发出惊人的价值不敏感。
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Candice Hu 三星存储产品营销经理 此刻云厂商它们的marginal cost off（边际成本）、、、它们的software（软件）是0。
。它们的钱和叙事，都跟股价有关系，所以它们是极其的price insensitive（价值不敏感），就是它们不是很在意到底这个内存几多钱。
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对于云厂商们来说，即便手机和PC市场归零，存储厂商都感触无所谓，由于AI数据中心的远景太诱人了。
。所以最后的问题是，这场超等周期到底还能持续多久？这次是不是真的不一样？

接下来会怎么？

如今，整个存储产业链的竞争格局依然不变。
。HBM目前或许是“6:2:2”的格局，SK海力士占大头，三星和美光各占自己的地皮。
。当然也有投资人以为，在当下这个供远小于求的卖方市场里，争论谁份额大其实没什么意思。
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Rob Li 纽约Amont Partners治理合资人 由于它们三个巨头产能都受限，谁的市场份额更多，无非在于谁能把产能扩出来，谁就能够卖动，谁有多的供给，谁就能够吃市场份额。
。但这个事件和谁的技术更好关系不大，由于目前是一个供给远远小于需要的市场。
。所以在这个时辰会商市场份额，好比海力士的市场份额是一半，比其他两家都大，是没有任何意思的，由于它们三家都扩不出产能。
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所以现实就是，存储三巨头都已经卖光了，谁能多挤出一点产能，谁就多吃一口肉。
。不外有意思的是，存储大厂们却可能不追求“垄断”。
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Candice Hu 三星存储产品营销经理 我感触没有一个存储玩家想垄断，三星胆怯垄断，zbo智博1919com客户也不仅愿我们垄断。
。你一旦有欠缺，像此刻客户给到任何一个memory supplier（供给商）100%的market share（市场份额），对于存储玩家来讲都是极度大的压力。
。所以突破垄断，反而是我们存储玩家比力愿意看到的事件。
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各人通常感触垄断等于高溢价，但在存储这种周期颠簸极大的行业里，100%的市场份额意味着100%的需要风险，客户一砍单就极度的被动，所以存储厂商反而但愿维持三家竞争的平衡态。
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那么，这轮周期到底能持续多久呢？

Candice Hu 三星存储产品营销经理 2026年就是100%卖完，而后供给和需要中央的差值有到30%，甚至50%。
。2027年一样是在欠缺，可能到2028年才会有真正的好转，所以这是一个接下来两到三年的欠缺的情况。
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同时，需要端齐全看不到放缓的迹象。
。接下来，AI推理和agent的发作，以及之后的机械人和物理AI需要，也将进一步让存储的吞吐量和容量需要出现指数级跳跃。
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SemiAnalysis以为，2026年总DRAM供给仍将比需要低约7%。
。在HBM这条线上，供需缺口到2027年还会持续扩大。
。至于新增供给，真正有意思的产能更可能要到2027年下半年才陆续出现。
。若是按野村证券的口径，真正体此刻产量上的增量，甚至要比及2028年。
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但更值得关注的，是一个更大的问题：这个行业会不会从此握别周期？从华尔街视角，Rob在采访中给了一个很有深度的思虑角度：

Rob Li 纽约Amont Partners治理合资人 这次周期有可能会持续一个很长的一个功夫，或者说它把一个周期性的行业造成一个结构性增长的行业，它就不再是个周期了。
。若是说此刻行业出现一个很大的一个变动，它从一个周期性的行业造成一个非周期性行业，造成一个结构性很不变增长行业的话，那整个市场可能对这个行业的见解就会有一个质的扭转。
。 周期行业我们给你一个10倍市盈率都算很高了，但若是造成结构性增长行业，且持续好多年的话，那它们的市盈率都能够再翻倍了。
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那在此刻这场超等周期里，我们到底处在什么地位呢？

以下这幅图的横轴是以从前五个周期、、、每轮周期的谷底为零点的功夫线，竖轴是市场买卖的涨幅。
Ｄ芄豢吹，每轮周期城市经历四个阶段：消极、、、疑惑、、、乐观、、、狂热，而后再回到消极。
。当前这轮红线走势，我们已经到了“乐观”的这个区间，并且涨幅弘远于以往的任何一个周期。
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这就对应了刚刚Rob说的，这种思虑方式的转变，万一AI真的突破了这种周期呢？这也意味着哪怕利润不增长，光是估值从“周期股”重新定价为“成长股”，就能让股价翻一倍。
。就像没有人会说苹果卖手机，在从前20年是个周期性行业。
。若是存储也能走到这一步，这将是整个半导体投资框架的一次范式转换。
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不外，存储行业的需要也是会有不确定性的，需要侧的变量不只来自宏观层面，技术自身也可能改写供需关系。
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好比说，3月底，谷歌颁布了一个新算法TurboQuant，号称是一个高效AI内存压缩算法。
。颁布之后是直接轰动了硅谷科技圈，更是引发存储板块的全线暴跌。
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但很快，业内有声音辩驳说：这次暴跌是一场乌龙。
。首先这篇论文颁发于一年前，且自身存在一些学术上的争议。
。并且这个算法目前只在Gemma、、、Mistral等小模型上验证过，70B以上模型、、、MoE架构、、、百万级token高低文，这些AI内存需要真正爆炸的场景，都没有。
；；褂屑际跞耸砍隼此，在技术上，TurboQuant压缩的只是推理时GPU显存里的KV Cache，是AI内存需要三大起源之一，但训练环节齐全不受影响。
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归正，这篇论文和算法是被各类炮轰。
。但这就有意思了：这一篇存在争议的旧论文成就，就能引发本钱市场如此剧烈的崩盘，是不是自身就能注明一些问题。
。是不是这意味着：市场对存储板块的信心，已经高到了极端脆弱的水平。
。要知晓，在这波暴跌之前，闪迪2026年以来已经暴涨了200%，美光也涨了超过80%。
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有空头机构直接指出，闪迪以920亿美元的市值、、、对应2026年仅60亿美元的预期净利润，估值很难站住脚。
。美光同样面对证疑：只管创下了汗青最佳业绩，但2026财年200亿美元的本钱开支同比增长68%，这就是在豪赌内存需要会持续增长。
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说到底，TurboQuant论文只是一根导火索，真正的火药桶是从前两年堆集的极端估值，任何一个“需要可能没那么多”的信号，都足以触发踩踏。
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这类算法层面的进取，刚好是“超等周期”叙事中，最难被提前定价的风险，Rob也很复苏地给出了终极风险提醒。
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Rob Li 纽约Amont Partners治理合资人 对存储行业的忧郁会一向存在，直到最后发现这器材造成一个不变上升的“苹果式”的业务。
。第一个不安是AI爆掉，那各人城市死，由于此刻重要的增量来自于AI，若是有一天AI不能了，各人发现AI没有什么用，那你讲的所有的将来都是空言，城市造成0。
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所以，当前对“超等周期”的乐观预判，都成立在一个前提上：AI的需要是真实的、、、可持续的。
。若是有一天AI出现泡沫分裂，存储行业很难独善其身。
。这个达摩克利斯之；；嵋幌蛐谀抢，直到行业真正证明自己成为了一个“苹果式”的不变增长业务。
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SemiAnalysis将这轮周期界说为“四十年一遇的欠缺”。
。但更有价值的方向或许是：存储芯片行业正站在一个分岔路口，它要么像从前四十年一样，在价值峰值后滑入又一轮低谷；；要么，在AI的结构性需要驱动下，真正突破周期宿命，成为一个持续增长的产业。
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至少在2026年，答案似乎正在偏差于后者。
。三大存储厂商的产能全数售罄，上游设备商的订单排到了2027年，客户起头交预付款签有司法约束力的持久合同，甚至连一家做马桶的日本公司，都因而扭转了命运。
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但汗青从不短缺对“这次不一样”的嘲讽。
。唯一确定的是：无论这次能不能突破周期，它已经不成逆转地重塑了全球科技产业的权势疆域。
。在这场对存储芯片的饥饿游戏中，谁把握了供给，谁就把握了AI时期的话语权。
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