GPU负责“智商”，存储负责“情商”！重新认识本轮存储行情

经历快速上涨后，近期存储板块也迎来了明显调整。究竟是短期交易拥挤，还是产业逻辑发生变化？这一轮存储行情与过去有什么不同？行情还能走多远？本期华夏基金官方播客《大方谈钱》邀请到了中泰证券研究所联席所长、电子行业首席分析师王芳老师，一起拆解本轮存储行情背后的产业逻辑。01存储科普：三大品类，下游已被AI重塑02这一轮存储周期与以往有何不同？03产业链拆解：利润集中在哪个环节04投资视角：增量、国产替代与股价分化

提问：存储板块这些年经历了一个怎么样的变化？

王芳：存储行业主要分为三大类，核心是DRAM、NAND 两大品类，还有 NOR Flash 这类利基型存储。从市场份额来看，DRAM 和NAND各自占行业四成以上，NOR Flash 整体占比只有 3%-5%。

先看 DRAM 的下游结构。2024 年，DRAM 下游依然以手机、笔电等消费电子为主导：手机占 37%，笔电占 11%，加起来接近 50%；服务器虽是第二大下游，但占比只有 37%。2025 年根据 TrendForce 的预期，服务器占比已有比较明显的增长。到 2026 年，把 HBM 也包含在内，整个服务器需求占比已接近53%——可以理解为，AI 已经成为 DRAM 的第一大下游，手机、笔电的占比开始变小。明年可能DRAM 来自服务器的拉动会更加明显，现在已有预期认为，明年服务器占比会超过今年 53% 的水平。

NAND 是同样的趋势。2024年 NAND 的第一大下游还是手机，占比 33% 左右；笔电 23%，服务器只有 24%。到 2026 年，服务器占比预期接近 37%，成为 NAND 的第一大下游，手机、笔电的占比相对减小。往明年预测，NAND 来自服务器的需求可能超过40%，甚至往更高走。所以从下游结构看，AI——尤其是服务器这个品类，对 DRAM 和 NAND 的影响都非常大。

提问：为什么服务器在这两年对存储产生了这么大的拉动？

王芳：核心是AI 产业从训练阶段全面切换到推理阶段，两个阶段对存储的需求逻辑完全不同。2023、2024 年行业重心集中在大模型训练，当时一台英伟达 A10 服务器，八张 GPU 整机成本占九成，存储只占个位数比例，市场仅关注 HBM 高端存储单品，大家比拼 HBM2E、HBM3E、HBM4 的迭代进度，DRAM 整体需求依旧靠手机、笔电支撑。

2025年发生了关键变化。2月DeepSeek 出来，大家的第一反应是：AI 从训练走向推理，基建不需要那么大的投资了，存储也不用继续做大资本开支。叠加 4 月关税战、全球宏观的不确定性，市场对 AI 产生了比较大的担忧。但 4 月过后，我们看到的是推理大爆发——谷歌等公司的一季报让大家对资本开支重拾信心，谷歌公布的 Tokens 消耗量基本每两个月都以很高的环比增速往上走，市场由此确认：AI 资本开支会继续往上走。

为什么推理更吃存储？因为大模型开始有了"记忆功能"。我们一直打比方：GPU 负责 AI 的"智商"，存储负责 AI 的"情商"——它要记得你

回想一下，2023年ChatGPT 刚出来时，你跟它只能对话一小段时间，关掉对话框它就完全不记得你，甚至对话过程中问下一个问题，它可能就忘了上一个问题是什么。推理时代大模型具备长期记忆、超长文本、多模态生成能力，存储需求呈非线性爆发，这和 HBM 大模型训练时代完全不一样。

具体有几层原因：第一，大模型基础权重文件本身需要海量存储空间；第二，推理过程中计算单元和存储需要高频数据调度，数据搬运开销暴增；第三，百万 Token 超长文本、文生图、文生视频多模态内容，进一步放大存储占用。第四，多模态来了——2025 年 OpenAI 等厂商的模型开始做文生视频、文生图，对存储的占用又更大了。所以我们真正感受到存储大爆发是去年八九月份，但背后的核心是：推理时代对存储的需求非常大。

更重要的是，推理时代把存储的所有品类都用上了，核心是KV Cache——行业的专业术语，实际就是一个存储分层的概念。举个例子：我跟 AI 对话，对话进行中的数据要求快速反馈，放在 HBM 里——它带宽最宽、搬运速度最快，但也最贵，不可能所有数据都用它；于是几小时到 7 天内要用的数据，往下分层到 DRAM 里，以防 7 天内再问到大模型之前的问题；7 到 90 天的数据开始变"冷"，存在 SSD 里；超过 90 天、有存档和安全需求的，就放进最便宜的 HDD。所以连很久都没有大增长的硬盘，去年也有那么高的增长。不再像 2023、2024 年只对 DRAM 里的 HBM 有需求，而是DRAM、NAND、机械硬盘全产业链同步受益，这是本轮存储行情和前两年最大的区别。

提问：存储行业的供需格局如何？

王芳：存储是半导体大分类中的一种，市场规模长期占整个半导体的 20% 到 25%。它最大的特点是行业非常垄断：DRAM 基本就是三星、海力士、美光三大家，以前占到 94% 左右；去年到今年，我们中国的长鑫科技比例提了上来，按今年一季度行业的测算数据，大概7.7个点，剩下的都是比较小的公司。NAND 也差不多，玩家稍微多两三家——三星、海力士、美光，加上西部数据、闪迪、铠侠，五家公司能占到90%；中国的长江存储去年也做到了全球第六。

垄断格局叠加扩产周期，就决定了强周期。存储的特点是：一旦决定扩产，产能出来基本要一年半到两年，而需求是慢慢积累的，供需不平衡的阶段就会出现价格波动。从 1978 年到现在，全球半导体经历了 13 轮左右的周期，每一轮从底部到顶部大概一年半到两年半，顶部下来也差不多这么久。存储在上行周期，价格可能有一倍到两倍的涨幅；从高点下来，按以往规律基本也要跌 50% 到 60%。上一轮（2022 到 2023 年）的下行调整创了历史最大跌幅，DRAM 和 NAND 分别跌了80%到90%，所以 2023 年整个行业都有非常大的担忧——这也是为什么这轮 AI 大爆发时海外扩产比较慢，它刚刚经历了一轮惨痛的周期。

提问：这一轮周期和以往相比，最大的不同是什么？

王芳：先看供给。这一轮供给端没有特别大的变化，DRAM 和 NAND 都还是 3 到 5 家的供应格局。稍微不同的是，中国两家公司在快速发展——DRAM 有长鑫，NAND 有长存，背后是中国很强的自主可控需求，存储涉及数据安全。目前长鑫在全球 DRAM 的占比已到第四名，长江存储在 NAND 领域排第六，但它们的产能和我们的需求比起来，依然有两三倍的扩产空间。总结就是：供给依然是高度垄断的行业，只不过这一轮有中国公司发展起来，进入了全球前列。

需求层面则和以往完全不同。以往的周期由消费电子决定，最大的创新周期是从 2010 年 iPhone 4 到 2017 年左右 iPhone X，7年时间对存储有周期拉动。但消费电子有数量上限：手机发展到 12 到 13.5 亿部就稳住了，再往 20 亿部走难度非常大；笔电每年也就是不到 3 亿部的量级。所以以往的周期符合"一年半到两年"的规律——产能扩出来，需求没跟上，就供给过剩、价格调整。当然，所有芯片的含硅量都在往上增长，所以半导体的需求会在每轮下行中不断积累、再往上走，存储的市场规模虽有波动但依然在增加。

而AI 的需求是大且不可测：2023、2024、2025、2026，每一年大模型的进步速度都超过我们的想象。现在大家讨论 AI 在哪个场景产生了大收入，比如 Coding（编码），这也只是其中一个场景，还有非常多的领域没有被大规模开发。谁能想到 Anthropic、OpenAI 今年的年化收入能达到千亿美金？技术迭代也非常快：HBM 不是新产品，但 2023 到 2026 年不停地从 HBM2、2E 往前推进；以往消费电子时代 DRAM 可能两年迭代一代，现在推理爆发、CPU 升级，匹配的 DRAM 也在快速升级。供给没有特别大增长的情况下，需求迎来 AI 爆发式增长——这一轮跟之前不一样。

提问：那存储还是周期行业吗？

王芳：大家对存储周期的理解太深入人心了——需求累积到一个阶段突然爆发、供给没跟上、价格暴涨；产能释放出来、需求没那么多、价格暴跌。1978 年到现在已经十几轮周期，这个概念不会轻易被抹平，所以这一轮存储股价的波动性也非常大。

那未来它还是不是一个周期行业？

首先，万物皆周期，任何行业的供给和需求都在不断变化。但这一轮需求的强度非常强，而且在这个时间点，我们没有看到 AI 创新在停止。之前大家担心海外云厂商经营性现金流为负——谷歌出财报当天跌 7 个点，市场认为 AI 继续往下投压力太大、存储涨价太多会反噬需求。但如果真是担心 AI 的需求，为什么谷歌跌了 7 个点之后，经过一整周股价基本又回去了？亚马逊财报现金流也是负的，为什么反而涨了 15 个点？其实市场担心的并不是存储涨价反噬需求，而是你投的钱最后能不能形成很好的收入，

更关键的变化在 6 月到7月：行业里开始有越来越多的长协签订。以美光为例，它跟十来家公司签了5年的长协，保住了一部分价格；产能层面，DRAM 只拿了 20% 的产能出来签长协，NAND 拿了 30%。长协对双方都是好事：对三星、海力士、美光来说，以今年一季度或二季度的价格做参考，都是很高的利润，相当于保障了一部分收入和利润，扩产更有底气；对下游云厂商、大模型厂商来说，锁定了供给，也不担心后面再有大幅上涨。所以我们认为，行业从"担心涨价反噬需求"进入到再平衡的状态：硬件保留一部分合理利润，长约定的是长期甚至 5 年的价格，并不会像市场之前担心的那样大幅打折。这就是我们所说的——长协平滑了行业的周期，AI 拉动了更长时间的需求，以前那种暴涨暴跌的情况大概率不会再出现。

提问：DRAM 和 NAND，具体有什么差别？

王芳：DRAM 你可以理解为：断了电，数据就存不下来。它放在 CPU 或 GPU 旁边，在计算过程中配合做数据存储，所以必须一直跟着 CPU、GPU 的升级往前走——它对速度的要求越来越高。哪怕过去消费电子没有大增长，DRAM 也在不停升级。HBM 其实就是 DRAM 的一种：训练时代，HBM 需求往上增长；推理时代，最热的数据和温数据也分别存在 HBM 和 DRAM 里面。所以说 DRAM 需求强。

但 NAND 并不会降温。NAND 是断了电以后还能保存，你可以理解为它是一个"存数据"的行为。推理时代，大模型要记得你、处理的数据越来越多，还有本地部署的安全合规需求——数据存到DRAM里很贵，冷一点的数据就存到 SSD、HDD 这些 NAND 产品里去，所以推理时代对 NAND 产品的需求一直在往上增长。另外一个点是，因为 DRAM 现在很贵，行业在做一些新技术，比如 HBF——利用 NAND Flash 便宜的特点，把它的带宽往上增加，尝试替代一部分 HBM，这已经是一个比较确定的产业技术方向。英伟达已经在和美光、闪迪这样的公司开发，国内也在做相应的技术储备。所以对 NAND 来说，是需求随推理增长、同时有新技术在开发，并不存在需求往下降的情况。

提问：DRAM 和 NAND 的技术驱动有何不同？国产龙头如何突围？

王芳：分两个产品来看，DRAM 和 NAND 的技术驱动和要求不太一样。DRAM 配合 CPU、GPU，对容量、速度要求高，所以一直在往前推制程：最早是二十几纳米，后来推到十几纳米，海外最新已经到 10 纳米这个级别。推进过程中不可避免要用到更先进的光刻机——三星、海力士、美光已经成为 ASML EUV 的核心客户，而之前 EUV 的客户主要是台积电这类做 7 纳米、5 纳米、3 纳米先进制程的公司。这说明 DRAM 对光刻机的要求越来越高，也是我们追赶有难度的地方：长鑫的技术在不停推进，但 EUV 光刻机对我们来说是有压力的方向；HBM 国内也处在追赶状态，大概落后海外两代产品。

NAND 不太一样。它的核心是存数据：容量要大、读写和调用速度要快。所以 NAND 不是平面结构，而是 3D NAND，要往上堆层数。海外最新产能普遍落在 276 层到 321 层之间，平均 300 来层；长江存储之前的主力产品是 232 层，新扩的产品已接近 300 层，而且有 Xtacking 架构可以再往上叠层数——从层数上看，长江存储跟海外基本持平；从速率上看，长存 232 层的产品大概也能跟国际大厂持平。所以 NAND 的核心并不是更先进的光刻机，而是怎么通过架构把层数叠上去。DRAM 和 NAND 在品类上天然就不太一样。

提问：存储的产业链利润大概集中在哪几个环节？

王芳：存储行业跟其他的半导体不太一样。以逻辑芯片为例，产业链往往分成三段：制造公司专门做制造，比如台积电、中芯国际；制造完交给封测公司封装测试，比如长电科技、日月光；最后交还给 IC 设计公司，比如英伟达、寒武纪，再由它们交给下游的谷歌、微软、亚马逊。以往在逻辑芯片的链条里，如果产品很难，利润最高的往往是 IC 设计公司；如果产品没有太多技术壁垒，IC 设计的利润率有时甚至不如晶圆制造——但晶圆制造是重资产；封测的利润没有前两者高，但有稳定的利润分配。

存储行业则以 IDM 公司为主——所谓 IDM，就是把设计、制造、封测融为一体。你可以理解为，三星、海力士、美光相当于把台积电、长电和英伟达这类公司的角色融合到了一起：自己生产芯片、自己封装，然后卖给下游，只不过销售过程中有一部分会通过模组厂商或分销厂商。所以在整个链条里，利润最高的一定是 IDM 公司，也就是我们所说的原厂——三星、海力士、美光，包括中国的长鑫科技、长江存储，这是存储产业链最核心的利润来源

也有一个例外：利基型的 NOR Flash，典型代表是兆易创新、华邦、旺宏，模式有点类似逻辑芯片——设计公司、代工公司、封测公司分开几个环节。不过从大类看，DRAM 和 NAND 占整个存储 90% 多的市场，主体利润都在 IDM 原厂手里。

提问：普通投资人想找到新的增量，应该关注哪些方面？

王芳：增量还是来自于创新的需求。科技投资里，创新永远是弹性最大的方向，所以核心要回归到：AI 对存储的需求有哪些创新点，找到技术发展的方向以后，再看有哪些供应链的机会。比如 DRAM 里新增了 HBM 这个产品，一直在不停迭代，海外会非常关注三星、海力士、美光 HBM4 的推进能创造多少收入、各家份额有多少；国内自然会关注长鑫在 HBM 里的进展。同时 CPU 也在快速升级，匹配的 DRAM 要从 DDR5 往 DDR6 走；NAND 里则有HBF 新技术。这些就是值得重点跟踪的方向。

提问：同样是存储的股票，又高度垄断、高度集中，为什么股价之间表现高低不一？

王芳：分不同的市场看。韩国和美股天然有市场总容量的问题，导致估值差异——为什么三星、海力士只有 5 倍 PE，美光有 10 倍 PE，这其实是市场容量决定的；海力士在美股二次上市之后，美股也一直比韩股有溢价，这是市场的因素。

回到 A 股，尤其是长鑫上市之前，存储股分为几大类：一类是 IC 设计公司，做的更多是偏利基型的产品，总容量在 IC 设计公司里面算大的，天花板也比较高，这一轮周期上行对它们的业绩有非常好的体现，带来了股价上涨；另一类是存储模组公司——原厂生产出产品后，一部分自己卖，一部分通过分销或模组厂商卖，去年四季度到今年一二季度，存储价格持续上涨，模组的售价减去库存成本，对应利润高增，业绩和股价都有比较好的体现。

至于波动，我们认为有两层原因：一是这段时间整个外围波动比较大，背后是存储涨价和云厂商资本开支之间要再平衡——海外慢慢稳住之后，还是要回到行业本身：创新有没有继续、需求有没有增长、供给有没有约束，这些回答不会因为股价下跌而突然大变；二是长鑫科技上市以后，市场会更加关注这类可以对标三星、海力士、美光的原厂标的，所以才会有股价层面表现的差异和波动。

提问：本轮存储周期最大的风险可能来自哪里？

王芳：这一轮存储的发展主要伴随着 AI 的快速发展，所以要找存储的风险，并不集中在存储公司身上，而是在带来它发展的 AI 身上。资本开支是要有买单方的，买单方在哪里可以观察到？大模型厂商。

它们去用云、做基建，才带来存储的需求。如果 OpenAI、Anthropic，包括国内的 Kimi、智谱还在快速往前推进，投资意愿就依然强烈；如果大模型厂商、云厂商投下去的钱能转换成更高的投资回报率，它们也就能继续投下去。所以对投资者而言，要更关注的不是存储本身，而是两点：第一，AI 的发展有没有停止；第二，存储在 AI 里面的行业地位有没有变化

提问：存储涉及国家机密和数据安全，未来会不会出现地缘出口管制、国内存储出海受限这类不可知的黑天鹅？

王芳：这个是有可能的如果把 AI 比喻成第四次工业革命，存储在其中的战略地位也非常高。AI 基建里"算"和"存"不分家，算力提升必然对应存储需求；再加上数据安全这些问题，存储必然是一个有非常高战略高度的发展方向。对 DRAM 来说，再往前走需要更先进的光刻设备，我们目前处在被限制的状态，未来不可测，只能动态跟踪。但有一个好的点：现在行业的需求非常紧张，对中国的公司来说，当下正是出海的一个非常好的窗口期。

提问：微软、谷歌都在加大资本开支，这中间是否存在泡沫或者预期的高估？

王芳：这是这段时间随着股价波动，大家讨论比较多的问题。还是回到买单方：第一，不管海外还是国内，大模型仍在快速的你追我赶之中，不会有谁在这个时候下牌桌，投资意愿一定非常强烈；第二，大模型的参数还在大幅往上走——闭源模型从几万亿参数，未来可能往 10 万亿甚至更高走；开源模型也上了万亿，比如 Kimi 的模型是 2.8 万亿参数。参数上升对应着预训练阶段的资本开支也在增加，而大模型要用云、要用算力中心，云厂商就得投。所以从投资本身而言，现在不能定义为泡沫，属于行业要快速发展的阶段。

从股价层面也能验证：市场对资本开支并不是一概负反馈。谷歌发财报后因为 Free Cash Flow 转负，股价负反馈；但亚马逊产生了非常好的云业务收入，即使 Free Cash Flow 转负，股价依然正反馈。所以市场担心的从来不是资本开支本身，而是投入的钱能不能带来更高的回报。对云厂商来说，它们是盈利的；模型厂商大多现在不盈利，但处在投资期，收入在快速增长。

提问：短期波动是什么原因引起的？

王芳：主要是交易集中和持仓比例的问题。这一轮调整先由外围环境带来：韩股的存储公司开始调整，费城半导体指数 7 月的调整幅度也非常大——同期纳指和标普相对稳定，费半却调得很多。海外调整的背后是交易拥挤：不管是对存储盈利的预期，还是 AI 拉动半导体的整体逻辑，都堆积了比较多的看多资金，杠杆资金也比较多。所以这一轮我们认为，一方面是资金的再平衡，另一方面产业再平衡。

产业的再平衡，通过存储公司与下游客户谈妥长协价，我们认为基本上平衡了；股价层面，这一轮有非常多新闻出来、杠杆资金调整到位之后，海外股价也慢慢趋于平稳。国内和海外有非常强的相似之处：二季度机构在电子行业、在 AI 里的持仓增加得都比较快，所以7月份的调整，我们认为并不是行业本身有特别大幅的变化，更多是持仓集中度过高、杠杆等因素带来的。

本轮存储行情的背后，是 AI 从训练走向推理、存储需求从单一 HBM 走向全品类分层的产业变革。对普通投资者而言，既要看到长协平滑周期、国产替代打开空间的长期逻辑，也要持续跟踪 AI 资本开支的兑现、地缘政策的变化，以及交易拥挤带来的短期波动风险。

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