文章核心观点 AI需求全面驱动存储行业进入上行周期，从HBM延伸至DRAM、NAND、HDD等传统存储领域，行业格局被重塑[3] 本轮周期的猛烈程度高于以往，以美光为例，其下季度毛利率指引达66-68%，创历史新高[1] AI服务器从训练向推理的重心转移，催生了“低延迟、大容量、高带宽”的差异化存储需求，而存储厂商资本开支向高附加值的HBM与DRAM倾斜，形成结构性供需失衡，推动产品价格大幅上涨[3] AI服务器带来的存储大周期 - AI需求彻底重塑存储行业格局，带动HBM、DRAM、NAND、HDD全品类进入全面上行周期[3] - AI服务器数据流动路线清晰：HDD的冷数据 -> SSD预热 -> DRAM中转 -> HBM配合计算，各部分在训练和推理服务器中均需要[12] - 当前AI服务器领域出现明显变化：重心从训练向推理迁移，推理服务器更注重DDR（并发任务）、SSD（快速响应）和HDD（大容量）[14] 各类存储在AI服务器中的角色 - **HBM**：与GPU芯片3D堆叠，是GPU的“专用显存”，具有高带宽、高功耗特点，决定单GPU可承载的模型规模与响应速度，是AI服务器的“性能天花板”[11] - **DRAM (DDR5)**：是数据交换枢纽，连接HBM与NAND的“桥梁”，速度比HBM慢但容量大很多倍，其容量决定单服务器可同时处理的任务数，是AI服务器的“内存基石”[12] - **NAND (SSD)**：是热数据仓库，高频访问数据的“快速持久层”，连接DRAM与HDD，作为AI数据中心的“性能-容量平衡者”，是训练数据“快速补给站”和推理服务“快速响应核心”[12] - **HDD**：海量冷数据的低成本容器，具有大容量、成本低特点，是AI数据中心的“容量基石”，决定整体数据存储规模[12] 当前AI存储的特点与“内存墙”瓶颈 - AI数据中心核心矛盾是“内存墙”瓶颈：算力增长速度远超数据传输速度，导致GPU等计算单元空置率高达99%[5] - 以H100为例，HBM带宽3.35TB/s，单Token计算时间10微秒，但加载模型权重（如10GB）和KV缓存（如20GB）需要约9毫秒，计算闲置时间占比近99%[16] - 应对“内存墙”的三大方法： 1. **HBM升级**：堆叠层数从12-Hi向16-Hi升级，传输速度有望从B300的8TB/s提升至16-32TB/s，减少数据排队等待时间[18] 2. **SRAM应用**：3D堆叠SRAM将KV缓存、模型轻量权重放在计算单元近端，量产后采用“SRAM+HBM”形式（SRAM负责“快”，HBM负责“多”），有望将延迟从100ns大幅缩短至2ns附近[19] 3. **存算一体**：将部分算力嵌入存储内部，彻底消除数据搬运速度问题，预计2027年及之后逐渐成为解决途径[19] - 英伟达收购Groq属于防御性收购，旨在获得其SRAM技术（LPU架构、TSP微架构等）和人才，以提升AI推理能力并防止技术落入竞争对手之手[21] HBM市场供需与升级 - HBM是AI需求带来的“从无到有”的直接增量需求，其需求量与AI芯片出货直接挂钩[23] - 当前主流AI芯片（英伟达、AMD、谷歌）基本搭载HBM3E，三大原厂已开始对HBM4进行送样，HBM4预计2026年开启量产[6][24] - **供给端**：三大原厂（三星、海力士、美光）资本开支重心投向HBM领域[27] 2025年四季度三家合计HBM月产能约39万片，预计到2026年四季度提升至51万片[29] 考虑产能爬坡和50%综合良率，预计2026年HBM供应量约为41.9亿GB[34][35] - **需求端**：HBM需求量通过“CoWoS -> AI芯片 -> HBM”路径估算，2026年全球CoWoS需求量约128万片，对应HBM需求量约42亿GB[36][39] - **供需格局**：2026年HBM市场呈现“供应紧平衡”状态，供应量（41.9亿GB）与需求量（42亿GB）基本匹配[6][39] - **竞争格局**：海力士占据当前HBM市场近一半份额，三星和美光份额接近[32] 随着三星HBM3E在2024年四季度获得英伟达认证，其出货份额有望回升并反超美光[32]

涉及的行业与公司 * **行业**：IT硬件（IT Hardware）[1][5][76] * **公司**：苹果（Apple）、戴尔（DELL）、慧与（HPE）、惠普（HPQ）、超微电脑（SMCI）、英伟达（NVIDIA）、英特尔（INTC）、希捷（STX）、西部数据（WDC）、NetApp（NTAP）、高通（QCOM）、AMD、德州仪器（TXN）、亚德诺（ADI）、台积电（TSMC）、三星（Samsung）、索尼（Sony）、意法半导体（STMicro）、LITE等[2][7][12][13][14][16][17][21][22] 核心观点与论据 1. 内存成本上涨对硬件OEM的广泛影响 * 自2025年第四季度起，内存成本急剧上升，除苹果外的大多数硬件OEM已或预计将在2026年上半年大幅提高产品价格以抵消成本压力[2] * 这可能导致2025年第四季度/2026年第一季度因需求提前而出现更强的收入季节性，但可能导致2026全年安卓智能手机和Windows PC出货量下降[2] * 不断升级的投入成本压力可能迫使戴尔、惠普、慧与等OEM积极裁员以保护运营利润率，而二级OEM因资产负债表较弱和供应链影响力有限面临更大挑战[2] * 由于内存成本显著上升，PC OEM正在降低PC型号的规格以降低物料清单成本，例如许多512GB存储选项正被256GB选项取代[22] 2. 苹果（Apple）的独特策略与前景 * iPhone需求强劲势头可持续到2026年初，尽管产品利润率也可能受到更高内存成本的冲击，但公司决定保持产品价格稳定应有助于iPhone和Mac在2026年获得市场份额[2] * 苹果通过与铠侠（KIOXIA）的交易以相对有利的价格建立了截至2026年第一季度的NAND库存，但预计铠侠将在2026年初重新谈判合同价格[7] * 苹果仍在与内存制造商谈判2026年第一季度DRAM定价，由于苹果较早锁定了更有利的内存定价，内存制造商可能在2026年第一季度更大幅度提高DRAM价格以追赶市场价格，预计苹果的DRAM价格将环比上涨50%以上[7][8] * 2025年12月，iPhone在中国的销售跟踪到同比增长20-40%，部分原因是华为智能手机的疲软，IDC数据显示2025年10月和11月华为智能手机出货量合计同比下降10%[13] * 鉴于iPhone 17需求强劲，苹果在2025年10月底和11月增加了台积电的晶圆订单，这些额外的晶圆订单将分散到多个季度（可能是3月和6月），公司最新的2026财年iPhone出货量预测为2.58亿部已反映这些订单[13] * 当前供应链预测表明2026年iPhone出货量同比持平，与台积电为苹果提供的晶圆代工预测（中个位数同比增长，含晶圆涨价）一致，也与公司预测的2.42亿部（同比下降1%）基本一致[14] * 苹果计划在2026年上半年推出一款采用A19处理器、售价599美元的低成本MacBook，这应有助于苹果在2026年其他厂商大幅提价时获得PC市场份额[14] * 首款可折叠iPhone仍按计划在2026年秋季发布，供应链预测目标为第一个完整年度周期1500-2000万部，或2026年下半年生产700-800万部[14] 3. AI服务器需求强劲但竞争激烈 * AI服务器需求在整个领域保持强劲，公司的核查表明2026年云服务提供商（CSP）的通用服务器（GP Server）单位增长将超过30%[2] * 对于AI服务器OEM，英伟达的GPU不再是短缺最严重的组件；英伟达的BF3（Bluefield-3 DPU）和CX8（NIC）、DRAM和SSD是制约AI服务器生产的更显著瓶颈因素[21] * 更多新云（Neocloud）玩家正在向OEM下达AI服务器订单，主权AI需求持续增长，令人惊讶的是，公司还看到金融机构从戴尔购买高达1000个机架的GB300[21] * AI服务器毛利率在主要OEM玩家（戴尔、慧与、超微电脑）持续的价格竞争中保持在中个位数范围，慧与因产品利润率低而降低了AI服务器业务的积极性，超微电脑在定价上保持竞争力，这给戴尔带来短期压力[21] * xAI在2025年11月底向戴尔下达了3000个机架的GB300订单，加上来自CRWV的另外1000个机架GB300，预计戴尔在2026财年第一季度（4月季度）可能交付多达4000个机架的GB300[16][18] 4. 通用服务器（General Server）与PC市场动态 * 整体通用服务器单位在2026年可能同比增长10%，主要由云服务提供商驱动，因为强劲的AI服务器需求也提升了对通用服务器的需求，美国最大的云服务提供商要求ODM在2026年实现超过30%的同比增长[21] * 然而，由于OEM（如戴尔、慧与、超微电脑）为缓冲更高的内存投入成本而预期提价，2026年企业对通用服务器的需求预计同比持平至下降[2][21] * 2026年第一季度PC需求“尚可”，可能是由于预期内存投入成本上升导致价格上涨而带来的订单势头/提前[21] * PC价格在2025年第四季度已确定，但由于内存成本大幅上升，PC制造商正在与渠道合作伙伴重新谈判2026年第一季度的定价，当前PC OEM的策略是保持入门级型号价格不变，然后与组件供应商谈判（成本分摊）或降低规格以在入门级细分市场保持盈利[21] * 在内存采购方面，戴尔似乎比惠普在AI/通用服务器的内存需求上定位更好，公司的核查表明戴尔和联想愿意与内存制造商签订长期协议，而惠普仍对此类协议犹豫不决，使其在确保内存供应方面处于更不利的位置[22] 5. HDD/存储供应短缺加剧 * HDD供应短缺正在变得更加严重，公司的核查现在表明未来12个月HDD供应将短缺200EB（三个月前预计短缺为100-150EB）[1][2][17] * 超大规模企业正在使用/认证eSSD来帮助满足/支持存储需求，尽管在总拥有成本（TCO）方面远不如使用HDD高效，公司的核查表明这仍然是临时措施，而非向eSSD的架构重构[17] * 云服务提供商的SSD需求满足率现在仅为40%，这可能是由于客户需求增加以及SSD和HDD供应增长有限的情况下前瞻性预测增强所致[17] * HDD制造商仍不愿扩大单位产能，但他们正在将产能分配从客户端/消费应用转向支持不断扩大的云/近线需求[17] * 希捷（STX）正每季度将消费级/客户端HDD价格提高10%，以更好地使利润率状况与近线驱动器保持一致[17] 其他重要内容 1. 内存价格预测 * 根据TrendForce的最新估计，DRAM合同价格现在预计在2026年第一季度环比上涨40-70%，高于此前预期的15-23%的涨幅，同样对于NAND，合同价格预计在2026年第一季度上涨30-35%，而此前预期为15-25%[9] * 具体价格预测表显示，2026年第一季度PC DRAM混合平均售价（ASP）预计环比上涨50-55%，服务器DRAM混合ASP预计环比上涨60-65%，客户端SSD价格预计环比上涨40-45%[10] 2. 供应链与成本压力 * 由于市场每个参与者都在采取同样的行动，且云服务提供商对内存的需求保持强劲，OEM预先购买大量内存以减少更高投入成本影响的做法变得越来越具有挑战性，这正在加剧非云客户的内存短缺[12] * 与2017-2018年上一次内存超级周期类似，戴尔计划最早在2026年1月裁员，以在AI服务器（低毛利率/运营利润率）组合转变以及内存投入成本大幅上升导致毛利率压缩的情况下保护运营利润率[12] * 鉴于对AI服务器的强劲需求，一些模拟IC供应商（如德州仪器、亚德诺）开始与服务器OEM就提价进行谈判，理由是晶圆代工成本更高，这可能对服务器OEM造成额外的成本压力[21] * 英特尔的服务器CPU也出现短缺，根本原因尚不清楚，但只要支付更高价格，OEM应该能够获得供应[21] 3. 技术发展路线 * 苹果将最早在2028年为iPhone采用2亿像素摄像头传感器，随着苹果为iPhone摄像头传感器采用更小的像素，三星将成为第二供应商（与目前唯一供应商索尼并列）[14] * 索尼目前是iPhone LiDAR传感器的唯一供应商，但苹果现在正在与意法半导体（STMicro）洽谈作为潜在的第二供应商[14] * 尽管台积电仍拥有最先进的晶圆代工工艺技术，但苹果正在评估使用英特尔代工服务（IFS）生产M系列处理器的可能性[17] * 内存制造商一直在积极寻找机会降低eSSD每GB价格，以尝试最早在2028年取代HDD，但由于NAND每GB价格现在远高于0.10美元，而整体HDD平均为0.013美元，这意味着到2025年第四季度末，获取成本差异高达10倍，因此为eSSD引入高层数（400+层）NAND以取代HDD不再是内存制造商的重点[17]

纪要涉及的行业或公司 * 行业：存储行业（包括DRAM、NAND、SSD、利基存储等）[1] * 公司：原厂（如三星、海力士、长鑫）、模组厂（如江波龙、佰维存储、得明利、湘通信创、开普云、协创数据）、利基存储公司（如兆易创新、福冉股份/普冉、恒烁股份、东芯股份、北京君正、华邦、旺宏）、长鑫产业链公司（如精智达、深科技、晶合集成、惠熊股份）[1][4][8][9][10] 核心观点与论据 **需求端：AI与消费电子补库驱动需求爆发** * AI是核心驱动因素，尤其在大模型推理应用中，SSD替代HDD趋势显著，服务器领域HDD与SSD使用占比约为4:1，将导致SSD供不应求[1][2] * 大模型对内存需求呈指数级增长，例如一个70B模型，单个用户需40GB缓存，10个用户需400GB；拥有100万token的70B模型，单个用户需312GB缓存，100个用户则需31TB内存[2] * 预计2026年AI对内存和硬盘需求将显著提升，呈爆发性增长[1][2] * 消费电子厂商（如国内华米OV）补库需求增加，自身库存水位约为1-2个季度，预计2026年Q1将进行补库，驱动原厂和模组厂需求增加[1][4] **供给端：原厂扩产保守，产能释放缓慢** * 原厂2026年扩产计划相对保守，DRAM产能从今年约180万片扩至明年底200-210万片，对应约10%的扩展进度；NAND产能从今年约200万片扩至明年底约230万片，对应约15%的扩展进度[1][4] * 扩产保守原因：1）上一轮大规模扩产导致毛利率下降甚至为负，厂商共识先稳定产能盈利；2）本轮AI需求提升更偏指数级，不同于以往线性增长；3）晶圆厂从建立到跑通需约一年半，新增产能预计2027年才能逐渐释放[1][4] **价格与周期：2026年价格持续上涨，涨幅超预期** * 2026年存储价格预计持续提升，市场共识Q1可能成为价格爬升高点，但实际涨幅超预期[4] * DRAM涨幅达45%-70%，企业级SSD最低涨幅30%，最高45%[1][4] * 韩国三星和海力士也在谈判将服务器内存价格上调至70%左右[1][4] * 存储周期可能走得更强、更健康[1][4] **业绩表现：涨价效应逐步显现，Q4业绩强劲** * 涨价效应从2025年11月开始显现，预计2026年全年将是一个逐渐涨价的过程，带动模组厂和原厂的毛利率和净利润持续增长[3][6] * 2025年第四季度存储行业业绩显著提升，以长鑫为例，其Q4净利润达87亿元，归母净利润为42亿元，扣非规模为40亿元；而Q3净利润为负19亿元，归母净利润为负29亿元[1][5] 其他重要内容 **利基存储市场前景看好** * 利基存储产业链环节和话语权较强，即使价格高位不再上涨，企业仍能享受较高毛利率[3][8] * AI抢占部分产能，使得消费类利基存储产能紧缺，从而推动细分赛道价格提升[3][8] * 例如台湾华邦、旺宏等已对NOR Flash进行部分涨价[8] **原厂供应链策略** * 原厂更倾向于与模组厂签订保供协议（可确保未来两三年出货量），而非直接与国内手机厂商签订，因其更多精力放在服务器端，并希望模组厂解决手机厂商的存储适配问题[6][7] * 一些大型模组厂每年的存储器采购量大于国内主要手机品牌，在原厂供货优先级中占据更高位置[7] **长鑫链条发展前景积极** * 长鑫上市后，将在未来3-5年内进行明显资本开支以满足国内消费电子产业对存储的需求[9] * 随着海外原厂逐渐将产品供应北美服务器客户，中国消费电子客户可能面临供给减少，这也促使长鑫积极提升产能以满足国内需求[9]

**存储行业调研纪要关键要点总结** **一、 涉及的行业与公司** * 行业：NAND闪存存储行业，涉及上游材料、设备，中游制造，下游消费电子、手机、电脑、服务器、AI数据中心等应用[2] * 公司：未明确提及具体上市公司名称，但内容聚焦于国内NAND闪存供应商（国产存储厂商）的现状与发展[2] **二、 市场供需与价格趋势** * **价格涨幅与节奏**：当前NAND市场平均涨幅约为35%，主要由AI市场需求推动[3] 预计2026年第一季度价格涨幅与2025年第四季度相当，第二、三、四季度因供应逐步恢复，价格涨幅将有所收敛[3] 预计2026年NAND闪存价格涨幅逐步收敛[2] * **国内外差异**：国内供应商因更注重扶持中国市场，其价格涨幅可能略低于国际同行[2][3] 国际大客户（如苹果）议价能力强，价格上涨克制，而散单或渠道客户面临较大涨价压力[2][3] * **未来价格展望**：到2026年二三季度，现有产能提升可能抑制价格大幅上涨，但总体上不会出现显著新供应量，价格可能维持高位，不太可能出现大幅下降[23] 2026年5月左右是供需平衡改善的重要时间点[23] * **长期需求趋势**：SSD替换HDD趋势明显，当前HDD与SSD比例约为4:1[25] 2025年第二季度HDD单价约为每GB 1.5美分，NAND SSD单价接近5美分，价差已缩小至3倍以内[25] 预计到2027年底或2028年初，SSD替换HDD趋势将更加明显，将拉动相关产业链发展[25] **三、 国产化水平与市场应用** * **整体市占率**：国产NAND产品在消费电子、手机、电脑、服务器等领域市占率已达30%-40%[2][4] * **高端产品短板**：在高端UFS产品上，由于产品线不足和性能差距，高端容量产品仍以海外品牌为主[2][4] * **企业级与AI领域突破**：在企业级服务器和AI数据中心领域，国产存储产品（如国产J5盘）已能完全适配，性能质量达到甚至超越国际水平[2][24] **四、 产能现状与扩张计划** * **当前产能与产出**：国内NAND总产能约为15万片/月[2][5] 实际产出受良率和稼动率影响，约为13-14万片/月[8] 2025年新增设备使总产能从10万片/月增加至15万片/月，但实际产出未达此水平[9] * **近期扩产计划**：扩产工作接近尾声，预计2026年年底全部设备调试完成后，总产能将增加20%左右[2][5] 预计到2026年年终，产能将达到20万片/月，产出可能在17-18万片/月之间[8] * **长期产能规划**：公司已成立三厂（新工厂），预计最快在2027年底形成新的生产能力[2][10] 目前月产能20万片与全球200多万片相比差距较大[2][10] * **产能扩张挑战**：从决定建厂到实现产能化大约需要两年时间，在中国由于国产化率低、技术瓶颈及供应链问题，过程可能更长[16] 新一代产品良率从初期的50%-60%提高到90%以上才能与国际接轨，需要时间[16] **五、 供应链瓶颈与国产化进展** * **原材料制约**：原材料供应（尤其是硅片和光刻胶）是提升稼动率的关键制约因素[2][6] 2025年以来原材料供应仅有个位数百分比增长，对整体生产能力提升作用不大[6] * **材料国产化**：晶圆和光刻胶仍是潜在隐患，高端规格依赖进口[12] 国产光刻胶尝试验证但尚未完全通过[2][12] 其他材料如研磨液等基本能够满足需求，2025年国产化程度有所提高[13] * **设备国产化**：刻蚀、薄膜沉积、抛光、清洗等环节国产化率较高[14] 高深宽比刻蚀（如60:1）已有超过一半使用国内品牌[14] 但高深宽比设备（如90:1）仍处于调试认证阶段，未进入量产[15] * **关键设备短板**：光刻机、离子注入、高端光刻胶、高端精密测量等环节国产化率均低于10%，是无法绕开的技术瓶颈[19] 国产精密测量设备国产化率低于10%，发展相对滞后[17] **六、 下游客户与市场竞争** * **客户议价权**：国内手机制造商等下游大客户议价权有限，在当前供需下只能被动接受存储器价格上涨[2][7] * **海外市场拓展**：公司已在东南亚和南美市场尝试拓展，美国市场因限制较多难以进入[11] 通过国内消费电子、汽车、服务器等领域发展，有望间接出口提升全球份额[11] 海外市场拓展面临国际政治风险等不确定因素[22] **七、 行业挑战与策略建议** * **扩产平衡**：下游需求旺盛且价格理想，但企业需谨慎平衡扩张速度与市场需求，避免无限制扩张损害品牌声誉[21] 需有节奏地进行产能扩张，避免过度风险[22] * **市场策略**：企业应根据国内外市场需求及自身情况谨慎调整产能投放节奏[26] 通过合理市占率稳步推进新市场拓展是理性策略[26] 应保持灵活性以应对国际供应链波动[26]

交易所降费措施 - 深交所推出2026年降费措施，预计整体降费金额超过8亿元 [1] - 降费措施共6项，覆盖股票、基金、债券等品种的上市、交易、服务环节，包括免收上市公司上市费、基金上市费、债券及资产支持证券的交易经手费等 [1] 金融业资产与负债 - 2025年3季度末，我国金融业机构总资产为531.76万亿元，同比增长8.7% [2] - 银行业机构总资产为474.31万亿元，同比增长7.9%；证券业机构总资产为17.05万亿元，同比增长16.5%；保险业机构总资产为40.4万亿元，同比增长15.4% [2] - 金融业机构负债为485.85万亿元，同比增长8.8%，其中银行业机构负债为435.95万亿元，同比增长8%；证券业机构负债为13.25万亿元，同比增长19.2%；保险业机构负债为36.65万亿元，同比增长15.3% [2] 公募基金监管动态 - 个人系公募风险准备金计提比例或将下调，现行政策要求其计提比例不低于基金管理费收入的20%，是非个人系公募（10%）的两倍 [3] 自动驾驶与汽车产业 - 中国首批L3级自动驾驶专用正式号牌车辆在重庆规模化上路运行，共46辆长安深蓝汽车 [3] - 离2025年结束仅余数日，全国多地追加汽车消费补贴冲刺年末车市，总金额超11亿元，涉及广东、江苏、浙江等多地 [6] 锂电与电池回收产业 - 2025年我国锂电产业链全环节公开投资项目超282个，总投资额超8200亿元，同比增长超74% [4] - 动力电池回收产业产能利用率低迷，存在产能与电池退役时空分布错位的问题 [3] - 废旧动力电池回收和综合利用管理相关政策近期有望出台 [3] 存储与科技市场 - Omdia预测2026年SSD和HDD市场将实现显著增长，建议制造商把握AI领域需求机遇 [5] 贵金属与消费市场 - 铂金价格近期显著上涨并创历史新高，深圳水贝市场投资铂金条现货稀缺，有店铺近一周销量相当于过往一个月，并堆积了约5公斤订单 [6] 公司并购与战略传闻 - 市场传闻瑞幸咖啡正考虑收购雀巢旗下的蓝瓶咖啡，瑞幸方面未予置评 [6] - 市场传闻叮咚买菜要被京东收购，双方均未予置评 [7] 公司经营与价格调整 - 美的楼宇科技经销商收到通知函，各系列产品价格上调5%，核心原因为铜、铁、铝等原材料价格持续大幅上涨 [7] - 东安控股集团有限公司内部人士回应“跑路”传闻称“我们不会跑的”，但其旗下多数4S店电话无法接通 [7] 支付机构处罚 - 银盈通支付有限公司因8项违法行为被央行罚没共计379.33万元 [9] 公司融资与IPO - 广东海四达钠星技术有限公司完成超亿元战略融资 [10] - 证监会同意广州慧谷新材料科技股份有限公司创业板IPO注册申请 [10] 上市公司项目与资本运作 - 安诺其终止投资建设5万吨染料中间体项目，该项目原总投资4.21亿元，已累计投入4326.19万元 [11] - 生益电子将回购股份价格上限由42.47元/股调整为144.36元/股 [12] - 中国电研2025年前三季度拟向全体股东每10股派发现金红利2.5元 [13] - 卓郎智能控股子公司拟对其全资子公司增资9亿元 [15] - 超研股份拟以自有资金5000万元认缴设立产业基金，该基金拟募集资金10亿元 [17] 上市公司合同签署 - 唯特偶与华睿欣能签署战略合作协议，共同开发新材料产品及应用场景 [14] - 振华重工与广州打捞局签署深水起重船建造项目合同，总金额11.49亿元 [16] - 宁波建工控股子公司签订综合管廊工程施工合同，合同价4.51亿元 [17] - 华秦科技控股子公司签订航空发动机零部件产品加工合同，总金额3.92亿元 [18] 证券市场表现 - 沪指放量微涨0.1%，录得8连阳，沪深两市成交额2.16万亿元，较上一交易日放量2357亿元 [19] - 商业航天概念持续活跃，锂电产业链走强，全市场超3400只个股下跌 [19]

文章核心观点 - 人工智能热潮在2025年延伸至存储行业，导致该板块股票表现异常强劲，标普500指数中前五大涨幅股有四家为存储公司 [1][2] - 存储行业正经历由AI驱动的需求结构性增长，但鉴于其强周期性历史，当前股价可能已反映行业周期顶峰的预期，投资者需谨慎看待其可持续性 [19][21] 行业表现与公司数据 - 截至2025年12月22日，标普500中表现最佳的四家公司均为数据存储公司，年内涨幅分别为：SanDisk上涨569.6%、Western Digital上涨292.3%、Micron上涨228.7%、Seagate上涨208.8% [4] - Micron是其中最大的公司，市值达3230亿美元，其52周股价区间为61.54美元至289.30美元，最新毛利率为45.56% [5][7] - SanDisk与Western Digital于2025年2月24日完成分拆，将SanDisk的NAND闪存业务与Western Digital的硬盘驱动器业务分离 [4] 存储技术分类与市场动态 - 存储技术主要分为非易失性存储和易失性存储：NAND闪存和HDD属于非易失性存储，断电后数据仍可保存；DRAM属于易失性存储，速度更快但需持续供电 [7] - DRAM，尤其是高带宽内存，自ChatGPT问世以来需求旺盛，因AI模型训练需要快速处理海量数据，该市场高度集中，主要玩家为Micron、SK海力士和三星 [8] - 2025年令投资者意外的是，NAND和HDD等非易失性存储相关股票也出现大幅上涨 [8] 行业周期与历史背景 - HDD和NAND行业在过去几年表现不佳，为2025年的繁荣奠定了基础，HDD虽为较旧技术，但在海量数据存储方面仍是成本效益最高的选择，是云超大规模企业的首选批量存储平台 [9] - NAND闪存行业存在五大主要玩家，近年来中国长江存储的加入加剧了竞争，且3D NAND技术自2013年推出后使得供应更容易增长 [10][11] - 疫情后，NAND闪存价格进入漫长熊市，导致2022年至2025年初出现行业历史上最严重的低迷之一，即使ChatGPT带来需求复苏，行业也需先消化过去几年积累的过剩库存 [12] 2025年需求驱动因素 - 随着AI应用案例扩展和采用率提高，越来越多的企业在“边缘”使用AI，需要更多本地、快速的存储，AI已从DRAM密集的训练阶段过渡到更广泛的推理阶段，引发了大规模、持续的存储需求热潮 [14] - 受限的供应与激增的需求共同导致HDD和NAND闪存价格出现历史性大幅上涨，2025年11月，台湾内存控制器公司群联电子CEO指出，NAND闪存现货价格自2025年中以来已翻倍，且明年产品已售罄 [15] - NAND价格翻倍是巨大的逆势繁荣，鉴于制造商固定成本较高，价格上涨部分直接转化为利润，这解释了相关股票今年飙升的原因 [16] 行业周期性与投资风险提示 - 存储行业历史上呈现繁荣与萧条交替的周期，在繁荣期，客户因担心供应不足往往会超额订购，供应商则投资扩产以获取高额利润，但当新增供应上线时，价格下跌，客户开始消化过剩库存，需求随之消失，高额利润可能迅速蒸发 [20] - 尽管AI时代可能有所不同，需求韧性或更强，但这些股票今年已上涨超过三倍，SanDisk涨幅超过六倍，股价似乎已反映了行业周期顶峰的定价，对于“这次不同”的说法应持怀疑态度 [21]

文章核心观点 - 存储市场正进入一个前所未有的、可能持续至2029年的长期增长周期，其核心驱动力是数万亿美元的AI基础设施投资，这改变了存储产品的需求结构和市场动态，使存储（而非算力）成为AI性能的关键瓶颈 [1][4] - 以HBM为中心的生产模式、结构性需求转变（从训练转向推理）以及资本密集度向存储基础设施的转移，共同导致DRAM和NAND供应持续紧张，价格上行趋势预计将延续至2026年 [4][5][9][12] - 2026年将是存储市场的关键年份，AI将推动NAND价格上涨、企业级SSD和HDD需求激增，同时QLC SSD迎来转折点，但HDD凭借成本和可靠性优势仍将主导近线存储市场 [9][13][14] - 为满足AI驱动的持续需求，存储制造商与采购方需建立战略合作伙伴关系和长期协议，以协同规划产能与技术路线 [15][18] 存储市场历史与当前周期定位 - 存储产品市场约占半导体总营收的25%，其供需与价格历来高度波动，对半导体整体营收格局有显著影响 [1] - DRAM作为存储市场中规模最大的品类，在2000年代初期后仅出现过三次营收连续两年增长的情形 [1] - 当前趋势显示，2025年将成为DRAM营收连续增长的第二年，且行业预测增长势头有望持续至2029年，这可能成为DRAM乃至整个存储行业前所未有的持续增长周期 [1] 本轮存储市场上涨的核心驱动因素 - **资本扩张**：数万亿美元的AI基础设施投资形成新资本引擎，2025-2029年全球8万亿美元的AI基础设施资金使存储产品需求确定性空前明朗，资本密集度从GPU集群扩展至以存储产品为中心的基础设施 [4] - **结构性需求转变**：AI需求从训练转向推理（2025年起，超85%的存储产品用于推理），上下文窗口扩展和智能体AI推动存储产品负载指数级增长，存储产品（而非算力）已成为AI的核心性能瓶颈 [4] - **供应限制**：以HBM为中心的生产模式限制了传统DRAM的产能增长，供应商优先生产高利润的HBM产品，导致传统存储产品增长放缓，DRAM供应增速（约20%）将持续落后于需求增速（超20%），这一趋势将延续至2026年，结构性紧张维持高价格水平 [4][5] 2026年NAND与SSD/HDD市场展望 - **NAND价格复苏**：2024年的反弹是自2017年以来最强劲的复苏，鉴于当前处于低位起点且供应条件趋紧，上涨趋势将明确延续至2026年，预计2026年AI将推动NAND价格上涨40% [9][12] - **企业级SSD与HDD需求激增**：AI前所未有的数据生成能力推动近线存储需求激增，由于产能扩张极为有限，企业级SSD和企业级HDD的供应紧张局面将持续至2026年年中，短缺状况甚至可能延续至年底 [13] - **技术应用加速**：旺盛的需求可能推动SSD价格回升至2022年水平，同时供应短缺将加速QLC和HAMR等扩容技术的应用 [13] - **QLC SSD的转折点与HDD的持续主导**：2026年是QLC企业级SSD的转折点，主要因AI推理应用创造了极具吸引力的使用场景，但HDD凭借经验证的可靠性和成本优势，仍是大规模近线存储的首选，承载数据中心超80%的数据容量，预计到2029年QLC企业级SSD与企业级HDD的成本差距将达6倍 [13][14] 行业协作与战略建议 - SSD和HDD制造商应把握当前市场机遇，与主要客户深化协作，签订具有前瞻性的需求预判协议，并同步规划产能扩张及长期技术路线图 [15][18] - 对于采购相关方，建议与SSD和HDD供应商建立战略合作伙伴关系，以确保获得可靠的供应保障，在HDD领域，长期协议模式已得到广泛应用 [18]

市场行情与指数表现 - 截至2025年12月26日13:05，中证人工智能主题指数(930713)下跌0.82% [1] - 指数成分股涨跌互现，其中奇安信(688561)领涨2.54%，深信服(300454)上涨2.19%，复旦微电(688385)上涨2.14%，中际旭创(300308)领跌 [1] - AI人工智能ETF(512930)最新报价为2.16元 [1] 人工智能产业趋势与格局 - 全球AI产业正处于能力跃迁与商业化加速的交汇点 [2] - 模型端格局由中美主导，美国依托算力与后训练优势持续领先，国内厂商则形成差异化突破 [2] - 算力端方面，连续推理、多模态生成等高价值场景将成为未来的核心增量 [2] - 云厂商资本支出上修与超大规模合作模式的扩散，正推动全球数据中心建设进入新的加速点 [2] - 应用端方面，AI应用正从“工具可用”迈向“价值可兑付”，2026年有望成为AI商业化的关键拐点 [2] 存储市场预测与供应链策略 - 研究机构Omdia预测，2026年SSD和HDD市场将实现显著增长 [1] - 建议SSD和HDD制造商把握市场机遇，与主要客户深化协作，签订前瞻性需求预判协议，并同步规划产能扩张及长期技术路线图，以满足AI领域不断演进的需求 [1] - 建议采购相关方与SSD和HDD供应商建立战略合作伙伴关系，以确保获得可靠的供应保障 [1] - 在HDD领域，长期协议模式已得到广泛应用，为双方建立稳固的战略合作关系奠定了基础 [1] 指数与ETF产品信息 - AI人工智能ETF(512930)紧密跟踪中证人工智能主题指数 [2] - 中证人工智能主题指数选取50只业务涉及为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的上市公司证券作为指数样本 [2] - 截至2025年11月28日，该指数前十大权重股合计占比63.92%，包括中际旭创、新易盛、寒武纪、中科曙光、澜起科技、科大讯飞、海康威视、豪威集团、金山办公、浪潮信息 [2] - AI人工智能ETF(512930)提供场外联接基金，包括平安中证人工智能主题ETF发起式联接A(023384)、C(023385)、E(024610) [3]

文章核心观点 - 华尔街焦点正从硬件炒作转向对人工智能投资回报率与市场广度的审视[1][3] - 尽管纳斯达克100指数在2025年上涨超20%，但市场内部高度分化，超过30%的成分股以跌势收官[3] - 2026年科技股回报前景稳健，但收益可能更倾向于上半年，投资主题将关注市场“扩大化”交易及AI的“第二衍生品”[9] 2025年市场回顾与现状 - “Mag 7”在2025年合计贡献约3.5万亿美元市值增长，但增速较2024年的5.4万亿美元和2023年的4.8万亿美元已显现放缓[3] - 市场最显著特征是“分化”，个股波动率极高，半导体与网络基础设施板块领跑，电信、支付和应用软件板块表现滞后[8] 决定2026年走势的十大关键问题 - **AI辩论将引向何方**：焦点是否会转移至“物理AI”（机器人、自动驾驶汽车、智能眼镜），监管与投资回报率（ROIC）将如何演变[7] - **（应用）软件公司如何修复估值**：未来12-24个月内，软件行业将面临席位定价模式终结、智能体兴起、使用率问题或大语言模型带来的商品化竞争等挑战[7] - **苹果公司的故事线是什么**：进入2026年，苹果是防御性增长股还是AI叙事，折叠屏手机能否成为催化剂，App Store增长放缓的原因[7] - **大宗商品超级周期的广泛影响是什么**：关注DRAM、HDD、NAND等存储产品以及黄金、白银、铜的价格走势，分析供应紧张领域及价格承受能力[7] - **GenAI推动的“效率”意味着什么**：如果意味着裁员，市场会将其视为生产力提升的利好，还是对经济和非农就业数据造成压力的利空[7] - **在利润率和竞争辩论中，哪些互联网公司最值得买入**：例如投资者正在激烈辩论META等公司的前景[7] - **周期性行业的转折点是否到来**：2026年是否会见证住房、商业地产、连续三年低于50的ISM数据、模拟芯片或汽车行业的周期性反转[7] - **硬件与半导体AI股票能否再次领涨**：还是关于毛利率、支出可见性或竞争加剧的辩论会压制市场情绪[7] - **市场对大语言模型（LLM）的看法将如何演变**：会走向“商品化”吗，是多方参与者竞争还是少数玩家主导，是通用人工智能还是超级人工智能，中国模型将扮演什么角色[7] - **现在的盲点是什么**：什么是现在无人提及但2026年将成为共识的话题，例如代理商业、SaaS股的回归，还是AI生产力的具体用例[7] 2026年市场展望与投资主题 - 投资者日益关注生成式AI在未来12个月能否兑现其高昂的资本支出承诺，辩论核心在于AI基础设施支出路径（例如英伟达数据显示到2030年每年可能达3万亿至4万亿美元）是否具有可持续性[5] - 建议关注市场“扩大化”交易，即资金从拥挤的AI基础设施股流向其他领域[9] - 投资者将在2026年寻找AI的“第二衍生品”，即那些利用AI降低成本、改进产品发现或驱动新收入流的折价股票，而不仅仅是“卖铲子”的硬件供应商[9]

文章核心观点 - 华尔街投资焦点正从硬件炒作转向对人工智能投资回报率和市场广度的深度审视，2026年科技股走势将由十个核心问题主导，市场可能从拥挤的AI基础设施股向更广泛的“第二衍生品”机会扩散 [1][4][7] 2025年市场回顾与现状 - 纳斯达克100指数在2025年最终上涨超过20%，但并非“轻松躺赢”的一年，市场内部出现极高分化，超过30%的成分股以跌势收官 [1] - 尽管“Mag 7”在2025年合计贡献了约3.5万亿美元的市值增长，但增速相较于2024年的5.4万亿美元和2023年的4.8万亿美元已显现放缓 [1] - 2025年市场最显著特征是“分化”，指数层面波动率低但个股波动率高，半导体与网络基础设施板块领跑，而电信、支付和应用软件板块表现滞后 [7] 2026年市场展望与投资主题 - 纳斯达克100指数的回报前景依然稳健，但收益可能更倾向于上半年，因指数经历盘整且面对“忧虑之墙”，低预期环境有利于股市攀升 [7] - 投资主题建议关注市场的“扩大化”交易，即资金从拥挤的AI基础设施股流向其他领域 [7] - 投资者将在2026年寻找AI的“第二衍生品”，即那些利用AI降低成本、改进产品发现或驱动新收入流的折价股票，而不仅仅是硬件供应商 [7] 决定2026年走势的十大关键问题 - **AI辩论的演变**：焦点是否会转向“物理AI”（机器人、自动驾驶汽车、智能眼镜），生产力提升的赢家是谁，以及监管与投资回报率如何演变 [5] - **应用软件公司估值修复**：软件行业未来12-24个月内面临的挑战，包括席位定价模式终结、智能体兴起、使用率问题及大语言模型带来的商品化竞争 [5] - **苹果公司的定位**：苹果是防御性增长股还是AI叙事，折叠屏手机能否成为催化剂，以及App Store增长放缓的原因 [5] - **大宗商品超级周期的影响**：关注DRAM、HDD、NAND等存储产品及黄金、白银、铜的价格走势，供应紧张领域以及价格承受方 [5] - **GenAI推动“效率”的含义**：若导致裁员，市场将视为生产力提升的利好还是对经济和非农就业数据造成压力的利空 [5] - **互联网公司的投资选择**：在利润率和竞争辩论中，哪些互联网公司最值得买入，例如市场对META等公司前景的激烈辩论 [5] - **周期性行业的转折点**：2026年是否会见证住房、商业地产、连续三年低于50的ISM数据、模拟芯片或汽车行业的周期性反转 [5] - **硬件与半导体AI股票的领涨能力**：关于毛利率、支出可见性或竞争加剧的辩论会否压制市场情绪，使其再次领涨 [5] - **市场对大语言模型的看法演变**：会否走向“商品化”，是多方竞争还是少数主导，是通用人工智能还是超级人工智能，中国模型的角色，以及是产品化落地还是“原始智能”比拼 [6] - **当前的盲点**：什么是现在无人提及但2026年将成为共识的话题，例如代理商业、SaaS股的回归，或AI生产力的具体用例 [6] 市场情绪与核心辩论 - 市场情绪正发生微妙转变，投资者日益关注生成式AI在未来12个月能否兑现其高昂的资本支出承诺 [4] - 目前的辩论核心在于AI基础设施支出的路径是否具有可持续性，以及巨额投入何时能转化为切实的生产力提升，例如根据英伟达数据，到2030年每年可能达到3万亿至4万亿美元 [4]