AI救活了一家馬桶公司，也點燃了儲存晶片超級周期
AI居然救活了一家馬桶公司？
日本高端智能馬桶企業TOTO，因為AI在過去幾個月股價飆升，並不是因為馬桶賣得更好了，而是因為TOTO有一個隱藏業務：高純度陶瓷靜電吸盤，這是晶片製造時固定晶圓用的關鍵耗材，TOTO把精度做到了頭髮絲的1/80，純度業界第一。
恰逢儲存晶片需求爆發、上游廠商瘋狂擴產，這一業務就成了絕對的剛需。這使得高盛等投行紛紛上調TOTO股價評級，原因很簡單：靜電吸盤的訂單已經排到了2027年。現在這塊業務佔了TOTO超過四成的營業利潤。
當一家馬桶公司，都成為了AI概念股，可見目前的AI儲存賽道有多火爆了，三星（Samsung）、SK海力士（SK Hynix）、美光（Micron）、閃迪（SanDisk），這些儲存行業的重要玩家股價瘋漲的背後，是全球儲存晶片，正在經歷四十年來最嚴重的供需失衡。
這篇文章，我們就來梳理一下這輪儲存的“超級周期”，並與三星業內人士和華爾街投資人深度盤點一下：為什麼這一次的周期跟以前不一樣，儲存在AI產業為什麼如此重要，Google等AI巨頭正在如何破除對儲存的依賴，以及這樣的短缺周期還會持續多久、又如何影響你我呢？
01. 漲幅超1800%“比黃金還貴”的HBM
2026年1月底，韓國儲存雙雄三星電子和SK海力士同時公佈了上一年第四季度財報。數字有多誇張呢？兩家公司合計營業利潤接近40兆韓元，折合大概278億美元，相當於每天淨賺3億美元。在這樣創下歷史的利潤下，SK海力士的年終獎，人均達到64萬元人民幣，刷新公司歷史紀錄。
把這一切推上巔峰的核心產品，是HBM（高頻寬記憶體）晶片。一塊指甲蓋大小的HBM，售價400到500美元，這比同等重量的黃金還貴。而全球能做這產品的，就三家：SK海力士佔大約6成，剩下的是三星和美光各2成。
但HBM只是冰山一角，真正讓整個行業慌了的，是從高端到低端、從DRAM到NAND，全線告急。
從2024年底到2025年12月，DDR5（16GB）的現貨均價，從4.6美元漲到了28美元，漲了500%多；更老的DDR4，從3.2美元飆到62美元以上，累計漲幅高達1800%；資料中心用的64GB伺服器記憶體模組，去年半年之內從255美元漲到了700美元，漲了將近175%。
而SK海力士2026年的產能已經全部賣光了，三星2026年一季度直接把NAND快閃記憶體的供應價格上調了100%，直接翻倍。
Candice Hu
三星儲存產品行銷經理
我們現在看到DRAM的spot price（現貨價格）已經超過了2016-2018年cloud（雲）那個時候最高的現貨價格了。我們現在的短缺的情況是2026年已經全部賣完，27年大機率也差不多賣完了。像我們SSD（固態硬碟）給非常核心的GPU provider（GPU廠商）的報價，就是非常誇張，一周內乘以2的價格。
與此同時，出現了一個更有標誌性的訊號。閃迪（SanDisk）在2026年初的CES上，告訴華爾街：它正在跟客戶簽一種全新的長期供貨協議——LTA（long term agreement），而且這次客戶要打預付款，毀約不退錢。這在儲存行業幾十年的歷史上從未發生過。
Rob Li
紐約Amont Partners管理合夥人
Long-term agreement（LTA，長期供貨協議）在歷史上不是沒有過，但過去這麼幾十年，LTA是從來沒有任何執行效力的。如果市場進入一個下行周期的時候，客戶說這東西我們就不認了，如果客戶不認的話，你拿他完全沒有辦法。
而這一次，畫風變了。強勢的儲存供應方制定了新規則。
Rob Li
紐約Amont Partners管理合夥人
SanDisk告訴華爾街或告訴市場說：我們現在跟客戶簽署的LTA和過去有很大不同。這東西有法律效力，而且客戶要給我們提前預付款，如果你提前預付了款，最後你要走人，如果不按這個價格付，你的預付款是拿不回來的。
Rob的判斷是，如果閃迪都能做到這一點，那另外三大巨頭SK海力士、三星和美光，沒理由做不到。在這樣的情況下，整個超級周期很有可能持續到2027年。
02. 產業鏈全景拆解儲存行業如何運作？
對於儲存行業來說，我們可以用熱和冷來做劃分，當它離計算的關係越近，就越熱；越偏向純粹的儲存屬性，就越冷。
所以最“熱”的就是DRAM（動態隨機存取儲存器），是離計算最近的儲存，可以理解為電腦和手機的“運行記憶體”，晶片在工作的時候，資料必須先載入到DRAM裡才能被處理。它的特點是速度極快，但斷電就丟資料，屬於“短期記憶”。
其中，HBM（高頻寬記憶體）是DRAM的一種特殊進化形態。它把多層DRAM晶片，通過矽通孔（TSV）技術垂直堆疊在一起，再用先進封裝和GPU貼在同一塊基板上，這樣做的好處是極大增加了頻寬。
這就是為什麼所有用於AI訓練的頂級晶片，無論是輝達的GPU還是Google的TPU，都離不開HBM，它是這輪超級周期裡最耀眼、最緊缺的產品。
當然DRAM家族內部，其實品類很豐富。包括GDDR（顯示卡用）、Low-Power DDR（手機和筆記本用的LPDDR）等等，不同的應用場景，對應著不同的產品。不是說一顆DRAM晶片能通吃所有裝置，給輝達GPU用的HBM，和你手機裡的LPDDR，雖然都是DRAM，但製造工藝、封裝方式、性能指標完全不同。
而在“冷”的這一端，就是NAND。如果DRAM是短期記憶，那NAND Flash就是長期記憶。它斷電不丟資料，是我們日常用的固態硬碟（SSD）、手機儲存、USB 隨身碟的核心。你在手機裡存的照片、電腦裡裝的遊戲，都躺在NAND上。
NAND在AI時代的角色也在快速升級。以前它就是單純的“倉庫”，負責把資料長期存好，但現在NAND正在從後台的倉庫，變成前線的彈藥庫。
再往“更冷”走，就是傳統的機械硬碟HDD，靠磁碟旋轉來讀寫資料，速度慢但便宜，容量大，現在主要用在資料中心的冷儲存和歸檔場景。
隨著AI推理對儲存層級的需求越來越精細，現在越來越像一個分層倉儲系統。最急著用的資料放在HBM，像擺在手邊；常用但沒那麼急的資料放在DRAM，像放在辦公桌抽屜；更冷一些、只是備用的資料放在NAND/SSD，像放在辦公室儲物櫃；而真正長期積累、需要多人共享呼叫的大量資料，則放在後端的大型共享儲存裡，像公司的總檔案館。
Rob Li
紐約Amont Partners管理合夥人
AI起來對熱的東西更有利，當然對於儲存也是需要的。我用AI做了很多圖片，製作了很多視訊，根據各國各地的法規，這東西不能刪，要留著，那對儲存的需求增量肯定起了很大的作用。但它的第一步最直接的體現，一定是跟計算相關的方面，誰跟計算的關係越近，誰在短期的收益越明顯。
接下來我們盤點一下整個儲存產業鏈上的玩家們。
最上游是材料和矽片，比如日本的SUMCO，它是全球最重要的半導體矽片供應商之一。製造環節裡，關鍵裝置廠商包括ASML這樣的光刻機龍頭，以及Tokyo Electron這類覆蓋塗膠顯影、沉積、刻蝕和清洗等多個環節的裝置公司。
與此同時，在製造之前的晶片設計層，Cadence和Synopsys這類EDA、驗證和設計IP公司同樣不可或缺；而像Rambus這樣的介面IP廠商，則在HBM等高速記憶體架構裡扮演關鍵角色，它們看起來不如GPU那樣顯眼，但在這輪AI驅動的超級周期裡，都是超級剛需。
中游就是儲存晶片的設計和製造。在DRAM領域，三星、SK海力士、美光，這三家公司加在一起就佔據了全球95%的市場份額。而在NAND領域，除了這三家之外，還有鎧俠（Kioxia）、西部資料、閃迪。
然後是在這輪周期裡變得格外關鍵的環節——先進封裝。因為HBM不是單純把DRAM造出來就結束了，它要先把多層DRAM裸片（die）堆疊，再通過2.5D封裝與GPU或其他AI加速器整合在一起。也正因為如此，CoWoS這種半導體封裝技術一度成為AI晶片供應鏈最關鍵的瓶頸之一，直接限制了HBM的實際出貨，而CoWoS產能主要由台積電提供。
下游就是各種終端應用了。包括資料中心和雲廠商，微軟、Google、亞馬遜、字節跳動，是現在最大的金主，之後是手機廠（蘋果、三星、小米、OPPO）、PC廠（聯想、戴爾、惠普）、汽車廠（特斯拉、理想、蔚來），以及遊戲主機、工業裝置等等。
所以你能看到，雖然整條鏈非常長，但真正的定價權，高度集中在中游那三家：三星、SK海力士、美光。它們決定了做什麼產品、給誰供貨、以什麼價格賣。而在當下這個供給遠小於需求的市場裡，它們擁有的議價權是前所未有的。
03. 為何總是暴漲暴跌儲存行業的天然周期宿命
儲存行業還有一個非常大的特點，就是周期性。從歷史來看，它總是在“大漲”和“大崩”之間反覆橫跳。這背後有兩層原因，一層是物理學，一層是經濟學。
先說物理學。DRAM，就是手機電腦裡的“運行記憶體”，靠儲存電荷來保存資料。幾十年來，工程師一直在把儲存單位做小、做多，來提高密度。巔峰時期，DRAM密度每十年能翻100倍。
但如今不行了，SemiAnalysis的報告指出，過去十年DRAM密度總共才翻了大約2倍，而以前是每十年100倍，縮放已經嚴重放緩了。這意味著儲存晶片的成本下降，不再像以前那樣靠技術進步“自動”實現，而是更多取決於產能的增減和供需的博弈。
再來說說經濟學。儲存晶片製造是全球資本密度最高的產業之一，建一座先進晶圓廠，動輒幾十億上百億美元，建設周期兩三年。這些錢投進去就是沉沒成本，所以即便需求不好，廠商也傾向於繼續生產，因為不開工反而更虧。
更要命的是，儲存行業的模式是“先建後賣”，跟台積電“先接單後擴產”的邏輯完全不同，儲存廠商得自己猜未來需求有多大，提前兩三年布產能。猜對了皆大歡喜，猜錯了就是災難。
這種結構性矛盾，造就了儲存行業反覆上演的經典循環：需求爆發→供不應求→價格飆漲→利潤暴增→激進擴產→供過於求→價格崩盤→行業大洗牌。過去三十年，這個循環平均每3到4年上演一次，從未例外。
結果就是，全球DRAM供應商從1990年代的20多家，淘汰到今天只剩三家巨頭和中國長鑫這樣的追趕者。每一輪都有人被淘汰出局，比如德國奇夢達破產，日本爾必達退出。這些血淋淋的教訓，讓整個行業對“周期”二字充滿敬畏。
在儲存行業過去幾十年的歷史上，曾經出現過四次周期。
第一次是1993年，Windows PC黎明期。圖形介面普及讓記憶體需求暴增，供給端產能嚴重不足，價格飆漲。結果全球一口氣新建了約50座新廠，產能過剩後價格暴跌，大批玩家出局。
第二次是2010年，智慧型手機加雲端運算時代。iPhone和Android帶來爆發式增長，伺服器DRAM從個位數GB跳到數十GB。但標準化加速了商品化，供應商很難做出差異，結果這輪周期比預期更短。
第三次是2017到2018年。雲廠商升級資料中心，單台伺服器塞進更多DRAM，而伺服器記憶體又比消費級更貴更賺錢，三大廠商毛利率衝到歷史高位。但高利潤刺激擴產，需求一過峰值，2018年末行業重新滑入下行。
第四次是2020到2021年，疫情驅動的意外繁榮。居家辦公、雲用量暴增，但恐慌性雙重下單製造了虛假需求，退潮後庫存嚴重積壓，接著就是2022到2023年的痛苦大跌。從那時起產能被大幅削減，但正是這段保守期為現在的短缺埋下伏筆。進入2025年，全行業產能再次嚴重不足。
所以歷史給我們的核心教訓是什麼？是過去所謂的超級周期，從來沒有持續超過兩年，都是“高利潤→瘋狂擴產→過剩→崩盤”，這是過去四十年的鐵律。經歷了這麼多輪循環，投資者和從業者，都有一種根深蒂固的條件反射：漲得越猛，崩得越快。
但這一次，越來越多的證據在暗示，歷史模式可能要被打破了。
04. 這次為什麼不同從訓練到推理的需求質變
4.1 先從一個最樸素的直覺講起
在講複雜的供需模型之前，我們先建立一個最簡單的邏輯。你每天打開ChatGPT或者Gemini，上傳檔案、存對話、讓AI記住你的偏好，你可能沒意識到，每一次互動都在消耗儲存資源。不僅是伺服器端的計算，更是海量的記憶體和快閃記憶體。
現在大部分AI使用者是沒有忠誠度的，誰的模型好用、誰便宜就用誰。但想像一下，如果有一天你的AI助手真的“懂你”了，記得你的工作習慣、表達偏好、三個月前討論過的項目細節，你還會輕易換平台嗎？
這種“記憶粘性”，是大模型公司建構護城河的核心武器，而支撐這種粘性的硬體基礎設施，就是儲存，海量的、多層級的儲存。
還有另一個同樣直覺的邏輯：視訊模型越來越強了，AI生成視訊正在逼近實用化。而視訊資料量是文字的幾十甚至上百倍，這對儲存的需求將是指數級的躍升。
Rob Li
紐約Amont Partners管理合夥人
記憶體就像一塊小黑板，以前我們計算的是1+1=2，所以你不需要一塊巨大的黑板，一塊正常的黑板就夠了。只是來到了AI時代，現在計算的強度會很高，也很複雜，有很多步。如果我是一塊小黑板，你每寫一次、擦掉一次，又寫一次、又再擦掉一次，有100步的計算的話，你需要擦100次，就會耗費你的時間。所以我們現在需要造一塊巨大無比的黑板，我可以一口氣把算數的100個步驟全部寫完，再一口氣擦掉，這樣可以省我的時間。
所以，一塊越來越大的黑板，這就是AI時代對儲存的需求。
4.2 從訓練到推理：儲存需求發生了質變
在生成式AI的早期階段，算力和錢都砸在了模型訓練上，訓練階段儲存系統干的活兒，主要是向上千個GPU高效喂資料，以及定期做模型檢查點，防止訓練中斷功虧一簣。
但如今，推理正在迅速成為主戰場，而推理對儲存的需求模式，比訓練複雜得多。
它需要把模型從儲存層載入到記憶體層：活躍權重主要駐留在HBM，部分狀態和快取則留在DRAM；當KV Cache（鍵值快取）在高層記憶體中裝不下時，一部分會被解除安裝到SSD/NAND上，需要時再取回；而RAG查詢依賴的外部知識，通常存放在更後端的共享儲存或資料湖中，由檢索系統即時調取。
而更大的變數是AI Agent的崛起。摩根士丹利在最新研報中指出，2026年將是AI從實驗走向核心基礎設施的一年，這些智能體更可靠、更有記憶力、幻覺更少，還能持續學習。這份研報中寫到說：“推理正在成為一種記憶體挑戰，而不僅僅是計算挑戰”。
但智能體要運轉起來，就需要維護多層記憶：短期工作記憶（當前對話）、長期記憶（跨會話的使用者歷史）、預訓練知識庫、工具呼叫記錄……而每一層都需要不同層級的儲存支撐：從HBM裡的“熱資料”，到DRAM裡的“溫資料”，再到NAND SSD裡的“冷資料”。
所以趨勢很明顯：AI的下一波進步，不是來自更強的推理能力，而是來自更好的上下文處理。一個能記住一切的AI助手，比一個更大但什麼都記不住的模型有用得多。對於儲存來說，這意味著什麼呢？
4.3 算筆帳：AI到底要吃掉多少儲存？
摩根士丹利做了一個非常詳細的分層測算。他們以一個類似ChatGPT規模的模型為基準，假設大約8億周活躍使用者、峰值每秒30萬請求、每次請求2000個輸入token，並且假設只算文字，圖片和視訊不計入。按這個要求詳細拆分結果，這樣的系統大致對應HBM 226PB、DRAM 4.6EB、NAND/SSD約47EB、資料湖約294EB的需求。
這組數字意味著，如果全球有三個這種規模的模型，比如ChatGPT+Gemini+Claude，僅僅是純文字推理的需求，就會佔到2026年全球HBM供給的17%、DRAM的35%、NAND的92%。而這還沒有把圖片、視訊等多模態需求算進去。
更重要的是，這套測算對上下文長度非常敏感。摩根士丹利的敏感性分析顯示，如果把輸入從每次2000 token，提高到5000 token，在其他條件不變時，每個模型的DRAM需求會再增加約2EB，Rack SSD/NAND再增加約3EB。也就是說，隨著更長上下文和更長思考鏈成為常態，這對儲存的壓力會迅速放大。
SemiAnalysis管這叫“記憶體帕金森定律”：HBM容量每提升一次，開發者就會立刻建構更大的模型來把它填滿。以前用來壓縮模型的各種技巧，一有新空間就被放鬆，直到再次撞牆，這就意味著：儲存永遠是下一個瓶頸。
這也是為什麼業內有聲音會認為，儲存晶片廠商，可能集體低估了大語言模型token激增所帶來的需求。
Rob Li
紐約Amont Partners管理合夥人
以前的周期可能也就一年半到兩年時間，這次周期有可能會持續一個很長的一個時間，或者說當一個周期性的行業，變成一個結構性增長的行業，它就不再是個周期了。
而這個周期的另外一個決定性因素，就是產能上的供應擴張，問題是，為什麼擴產會這麼挑戰呢？
05. 越擴產越短缺HBM-DRAM困境與博弈
理解這輪超級周期，還有一個核心密碼在於搞懂一個看上去很矛盾的現象：HBM的大規模擴產，不但沒緩解DRAM的短缺，反而讓它更嚴重了。
SemiAnalysis的追蹤資料顯示，2023年底，三大儲存廠商分配給HBM的晶圓產能大約12.3萬片/月。到2025年底漲到了33.1萬片/月，兩年擴了將近3倍。預計到2027年底還會進一步到66.8萬片/月，四年翻5倍。
擴得這麼猛，為什麼DRAM還是緊缺？關鍵在於，做HBM要消耗大量普通DRAM的產能，而且效率極低。
HBM是一種極其消耗晶圓的架構。一片用於HBM3E 12層堆疊的晶圓，位產出（也就是能生產出來的儲存容量）只有普通DRAM晶圓的大約三分之一，到了HBM4，這個比例可能進一步惡化到四分之一。
Candice Hu
三星儲存產品行銷經理
相比較於傳統的DRAM，生產HBM，我們同一片Wafer（晶圓）的產量只能達到普通的DRAM的1/3。
這意味著，廠商每多生產1GB的HBM，市場就失去了生產3-4GB普通DRAM的機會。
為什麼效率這麼低？因為HBM的製造複雜度遠超普通DRAM，比如TSV（矽通孔）、晶圓減薄、背部加工，這些步驟都會引入額外的良率損耗。在做8層或12層堆疊時，只要有一顆die（裸片）是壞的，整個stack（堆）可能就報廢了。
所有這些問題加起來，使得HBM成了一種“反向縮放”的產品，越做它，對產能的消耗越大。
這也就帶來了“HBM-DRAM困境”，在業內被稱為“產能排擠效應”。因為HBM的利潤更高，且被AI巨頭預定，廠商會優先把有限的晶圓塞進HBM產線。這導致普通手機和電腦用的傳統DRAM產能，被嚴重壓縮，從而引發了價格的報復性飆漲。
來自J.P.Morgan研報中的供需模型也得出了類似結論：DRAM的供給增長，在未來兩年將被壓制在20%以下，跟不上需求增長。
於是，又出現了一個令人匪夷所思的現象：雖然普通DRAM工藝比HBM簡單，但由於產能受限、價格飛漲，它的利潤率到2025年四季度，竟然已經追平甚至超過了HBM。因為HBM大多是長期合同鎖了價，而普通DRAM的現貨價格，能迅速反映供需緊張。這就給廠商出了個難題：到底是繼續猛擴HBM，還是把一部分產能，留給同樣暴利的普通DRAM？
06. 擴產三座大山潔淨室緊缺、裝置商保守與製程摩擦
需求端已經夠瘋狂了，而供給端的約束更加讓人窒息。
第一個瓶頸：潔淨室等生產資源不夠。生產晶片需要潔淨室，但在疫情後由於進入周期低谷，儲存廠商集體保守，投資縮水，這使得2025和2026年潔淨室嚴重不足。
Candice Hu
三星儲存產品行銷經理
因為晶片生產對環境的要求實在太高了，反而clean room（潔淨室）夠不夠倒是我們比較擔心的，還有就是電力夠不夠。因為我們可能會晶片做得夠多，可是沒有足夠的power（電力）去讓他們工作。
SemiAnalysis的追蹤顯示，2026年全行業幾乎所有新增晶圓產能，就集中在三座工廠：三星的P4、SK海力士的M15X、美光的A3。而且M15X和A3主要是給HBM用的，對普通DRAM貢獻很有限。
真正有意義的新產能呢？SK海力士的龍仁（Yongin）工廠，最早2027年2月才能上線；美光的愛達荷（Idaho）工廠瞄準2027年年中。也就是說，未來一年多，供給端基本沒有增量。
第二個瓶頸：上游裝置商不肯擴產。
Rob Li
紐約Amont Partners管理合夥人
很多裝置商，比如說日本的很多供應商，有一家很大的叫Tokyo Electron，它自己不願意擴產，很保守。因為過去幾十年，它走過了很多個周期，目前擴產能也需要幾年，等到擴產能出來，說不定那個時候AI周期就爆掉了。所以它寧可不擴，就不求掙500塊錢了，就掙100塊錢，小日子過得也很好。
這就是一個典型的“木桶效應”，就算儲存廠商有錢有決心擴產，上游裝置的供貨瓶頸，也會大幅拖慢產能上線的速度。
第三個瓶頸：先進節點遷移自身的摩擦。為了在晶圓產能有限的情況下儘量多產出記憶體位，三大廠商都在加速向1b（目前最尖端的量產節點）和1c（即將進入大規模量產的下一代節點）先進節點遷移，因為製程越先進，意味著電路刻蝕得越細，在同樣大小的一片晶圓上，1c節點能切出的儲存顆粒數量比1b更多。
但這個產線的遷移過程，就必須把機器停下來，進行長達數周甚至數月的重新偵錯和安裝，本身也會導致幾個季度的良率波動和產能損失。在2026年這個AI需求爆發的節骨眼上，就有點遠水解不了近渴。
Candice Hu
三星儲存產品行銷經理
從開始決定增加產能到建立起來一個Fab（半導體製造廠），然後再到back-end（後端）能夠做出來DRAM晶片或者是NAND晶片，它需要三年的時間。在這個時候又出現了HBM這種難做的晶片，就像我剛提到的HBM跟conventional（傳統的）DRAM相比的話，它是1/3的產能。那我本來要等兩到三年，產能才能增加，現在又只能砍掉1/3的output（輸出），所以它的供需在這個cycle（周期）之下是還比較緊張的。
潔淨室等生產資源不夠、裝置商不擴產、先進節點遷移自身的摩擦——這三個瓶頸疊在一起，就是為什麼即使所有人都知道儲存晶片在瘋漲，供給端依然束手無策。
07. 產業鏈利潤重分配誰在盛宴，誰在寒冬
儲存晶片價格的瘋漲，當然不是沒有代價，它正在重新分配整個電子產業鏈的利潤。
先說這條利潤鏈上的大贏家，除了韓國雙雄的天文數字利潤，中國國內的儲存廠商也跟著起飛了，佰維儲存預計2025年利潤同比增長427%到520%，德明利預計增長85%到128%。
至於行業利潤率，野村的口徑是2026財年，通用DRAM原廠利潤率，有望回升至上一輪周期的峰值70%。而J.P.Morgan更激進，它的說法是到2027年，營業利潤率可能超過80%，甚至要高於上一輪的峰值。
而這條產業鏈上的輸家，就是硬體廠商了。摩根士丹利測算過，儲存晶片價格每漲10%，硬體OEM的毛利率就要下降45到150個基點。
手機市場最先遭殃，小米、OPPO出貨預測下調超過20%，vivo下調近15%。TrendForce直接把2026年全球智慧型手機生產總數預測，砍到了同比下降10%。魅族宣佈取消魅族22Air的上市計畫，因為成本扛不住了。Nothing的CEO裴宇在社交媒體上感嘆：小公司不得不尋找其他出路。
PC市場同樣慘烈，聯想部分機型上調了500到1500元，戴爾和惠普也已明確預告提價，漲幅主要由儲存成本轉嫁而來。戴爾COO克拉克直言“從沒見過成本上漲得如此之快”，惠普CEO甚至在考慮“減少產品中的記憶體使用量”。
汽車行業也沒能倖免，理想汽車供應鏈副總裁公開警告，2026年車規儲存滿足率可能不到50%。蔚來李斌說“今年最大的成本壓力是記憶體”。雷軍在直播中坦言“光車用記憶體一項，成本就要增加幾千塊”。
Candice Hu
三星儲存產品行銷經理
PC和手機這些廠商現在在我們這裡，那怕名字再響，它都沒有那麼大的pricing influence（議價權），它們現在不是那麼吃香，因為對我們來說，它們的margin（利潤）就是比雲廠商的低。比如說某一個國產車企，我們最近聽說它因為記憶體不夠，所以它可能就把後排的車載的entertainment system（娛樂系統）給閹割掉。
Rob Li
紐約Amont Partners管理合夥人
手機和PC今年肯定至少會要跌5個點，有可能會更多，但沒人會在乎這個事情。因為它們三個人（巨頭），尤其是美光，它說我現在不做這個事情了，這個市場變成0都無所謂。
而在需求的另一端，雲廠商們（微軟、Google、亞馬遜AWS）表現出驚人的價格不敏感。
Candice Hu
三星儲存產品行銷經理
現在雲廠商它們的marginal cost off（邊際成本）、它們的software（軟體）是0。它們的錢和敘事，都跟股價有關係，所以它們是極其的price insensitive（價格不敏感），就是它們不是很在意到底這個記憶體多少錢。
對於雲廠商們來說，即使手機和PC市場歸零，儲存廠商都覺得無所謂，因為AI資料中心的前景太誘人了。所以最後的問題是，這場超級周期到底還能持續多久？這次是不是真的不一樣？
08. 2026年接下來會怎樣？
如今，整個儲存產業鏈的競爭格局依然穩固。HBM目前大概是“6:2:2”的格局，SK海力士佔大頭，三星和美光各佔自己的地盤。當然也有投資人認為，在當下這個供遠小於求的賣方市場裡，爭論誰份額大其實沒什麼意義。
Rob Li
紐約Amont Partners管理合夥人
因為它們三個巨頭產能都受限，誰的市場份額更多，無非在於誰能把產能擴出來，誰就可以賣動，誰有多的供應，誰就可以吃市場份額。但這個事情和誰的技術更好關係不大，因為目前是一個供給遠遠小於需求的市場。所以在這個時候討論市場份額，比如海力士的市場份額是一半，比其他兩家都大，是沒有任何意義的，因為它們三家都擴不出產能。
所以現實就是，儲存三巨頭都已經賣光了，誰能多擠出一點產能，誰就多吃一口肉。不過有意思的是，儲存大廠們卻可能不追求“壟斷”。
Candice Hu
三星儲存產品行銷經理
我覺得沒有一個儲存玩家想壟斷，三星害怕壟斷，我們的客戶也不希望我們壟斷。你一旦有短缺，像現在客戶給到任何一個memory supplier（供應商）100%的market share（市場份額），對於儲存玩家來講都是非常大的壓力。所以打破壟斷，反而是我們儲存玩家比較願意看到的事情。
大家通常覺得壟斷等於高溢價，但在儲存這種周期波動極大的行業裡，100%的市場份額意味著100%的需求風險，客戶一砍單就非常的被動，所以儲存廠商反而希望保持三家競爭的平衡態。
那麼，這輪周期到底能持續多久呢？
Candice Hu
三星儲存產品行銷經理
2026年就是100%賣完，然後供給和需求中間的差值有到30%，甚至50%。2027年一樣是在短缺，可能到2028年才會有真正的好轉，所以這是一個接下來兩到三年的短缺的情況。
同時，需求端完全看不到放緩的跡象。接下來，AI推理和agent的爆發，以及之後的機器人和物理AI需求，也將進一步讓儲存的吞吐量和容量需求出現指數級跳躍。
SemiAnalysis認為，2026年總DRAM供給仍將比需求低約7%。在HBM這條線上，供需缺口到2027年還會繼續擴大。至於新增供給，真正有意義的產能更可能要到2027年下半年才陸續出現。如果按野村證券的口徑，真正體現在產量上的增量，甚至要等到2028年。
但更值得關注的，是一個更大的問題：這個行業會不會從此告別周期？從華爾街視角，Rob在採訪中給了一個很有深度的思考角度：
Rob Li
紐約Amont Partners管理合夥人
這次周期有可能會持續一個很長的一個時間，或者說它把一個周期性的行業變成一個結構性增長的行業，它就不再是個周期了。如果說現在行業出現一個很大的一個變化，它從一個周期性的行業變成一個非周期性行業，變成一個結構性很穩定增長行業的話，那整個市場可能對這個行業的看法就會有一個質的改變。
周期行業我們給你一個10倍市盈率都算很高了，但如果變成結構性增長行業，且持續很多年的話，那它們的市盈率都可以再翻倍了。
那在現在這場超級周期裡，我們到底處在什麼位置呢？
以下這幅圖的橫軸是以過去五個周期、每輪周期的谷底為零點的時間線，豎軸是市場交易的漲幅。可以看到，每輪周期都會經歷四個階段：悲觀、懷疑、樂觀、狂熱，然後再回到悲觀。當前這輪紅線走勢，我們已經到了“樂觀”的這個區間，並且漲幅遠大於以往的任何一個周期。
這就對應了剛剛Rob說的，這種思考方式的轉變，萬一AI真的打破了這種周期呢？這也意味著那怕利潤不增長，光是估值從“周期股”重新定價為“成長股”，就能讓股價翻一倍。就像沒有人會說蘋果賣手機，在過去20年是個周期性行業。如果儲存也能走到這一步，這將是整個半導體投資框架的一次範式轉換。
不過，儲存行業的需求也是會有不確定性的，需求側的變數不只來自宏觀層面，技術本身也可能改寫供需關係。
比如說，3月底，Google發佈了一個新演算法TurboQuant，號稱是一個高效AI記憶體壓縮演算法。發佈之後是直接轟動了矽谷科技圈，更是引發儲存類股的全線暴跌。
但很快，業內有聲音反駁說：這次暴跌是一場烏龍。首先這篇論文發表於一年前，且本身存在一些學術上的爭議。並且這個演算法目前只在Gemma、Mistral等小模型上驗證過，70B以上模型、MoE架構、百萬級token上下文，這些AI記憶體需求真正爆炸的場景，都沒有。還有技術人士出來說，在技術上，TurboQuant壓縮的只是推理時GPU視訊記憶體裡的KV Cache，是AI記憶體需求三大來源之一，但訓練環節完全不受影響。
反正，這篇論文和演算法是被各種炮轟。但這就有意思了：這一篇存在爭議的舊論文成果，就能引發資本市場如此劇烈的崩盤，是不是本身就能說明一些問題。是不是這意味著：市場對儲存類股的信心，已經高到了極度脆弱的程度。要知道，在這波暴跌之前，閃迪2026年以來已經暴漲了200%，美光也漲了超過80%。
有空頭機構直接指出，閃迪以920億美元的市值、對應2026年僅60億美元的預期淨利潤，估值很難站住腳。美光同樣面臨質疑：儘管創下了歷史最佳業績，但2026財年200億美元的資本開支同比增長68%，這就是在豪賭記憶體需求會持續增長。
說到底，TurboQuant論文只是一根導火線，真正的火藥桶是過去兩年積累的極端估值，任何一個“需求可能沒那麼多”的訊號，都足以觸發踩踏。
這類演算法層面的進步，恰恰是“超級周期”敘事中，最難被提前定價的風險，Rob也很清醒地給出了終極風險提示。
Rob Li
紐約Amont Partners管理合夥人
對儲存行業的擔憂會一直存在，直到最後發現這東西變成一個穩定上升的“蘋果式”的業務。第一個擔心是AI爆掉，那大家都會死，因為現在主要的增量來自於AI，如果有一天AI不行了，大家發現AI沒有什麼用，那你講的一切的未來都是空話，都會變成0。
所以，當前對“超級周期”的樂觀預判，都建立在一個前提上：AI的需求是真實的、可持續的。如果有一天AI出現泡沫破裂，儲存行業很難獨善其身。這個達摩克利斯之劍會一直懸在那裡，直到行業真正證明自己成為了一個“蘋果式”的穩定增長業務。
SemiAnalysis將這輪周期定義為“四十年一遇的短缺”。但更有價值的方向或許是：儲存晶片行業正站在一個分岔路口，它要麼像過去四十年一樣，在價格峰值後滑入又一輪低谷；要麼，在AI的結構性需求驅動下，真正打破周期宿命，成為一個持續增長的產業。
至少在2026年，答案似乎正在傾向於後者。三大儲存廠商的產能全部售罄，上游裝置商的訂單排到了2027年，客戶開始交預付款簽有法律約束力的長期合同，甚至連一家做馬桶的日本公司，都因此改變了命運。
但歷史從不缺少對“這次不一樣”的嘲諷。唯一確定的是：無論這次能不能打破周期，它已經不可逆轉地重塑了全球科技產業的權力版圖。在這場對儲存晶片的飢餓遊戲中，誰掌握了供給，誰就掌握了AI時代的話語權。 (硅谷101)