行業研究丨HBM存儲超級週期:AI算力重構下的行業週期與估值重塑

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1.1. 傳統存儲強週期的驅動邏輯與運行規律

DRAM（動態隨機存取記憶體）與NAND（閃存）是全球存儲晶片市場的兩大核心品類，其行業屬性歷來被定義為"強週期行業"。從歷史運行規律來看，該行業呈現出顯著的週期性波動特徵，一輪完整的景氣迴圈週期通常持續3至4年。這一週期性波動的根本驅動邏輯，根植於終端電子產品的需求波動與存儲原廠（如三星、SK海力士、美光等）資本開支擴張或收縮之間的長期錯配關係。

在行業景氣上行階段，其典型傳導路徑如下：首先，下游消費電子或企業級應用的市場需求開始回暖，終端客戶進入補庫存週期；與此同時，存儲原廠由於前期行業低迷而縮減了資本開支，產能擴張受到抑制，供給端無法及時回應需求的回升。供需關係的改善推動存儲晶片價格進入上漲通道，進而直接修復存儲企業的盈利水準，股價與估值同步回升，形成正向迴圈。

而在行業景氣下行階段，則呈現出截然相反的格局：消費電子需求疲軟、傳統數據中心伺服器採購放緩，終端需求增長乏力；而存儲原廠由於前期的集中擴產，新增產能在該階段集中釋放，市場供給過剩，供需關係急劇惡化。存儲晶片價格由此出現暴跌，企業盈利能力大幅下滑，甚至陷入全行業虧損狀態，資本市場給予週期底部的折價定價。

從下游應用結構來看，傳統存儲行業的需求側長期由智能手機、個人電腦（PC）以及傳統數據中心伺服器三大板塊構成。據Wind和Digitimes數據統計，自2024年3月以來，這三類終端市場的需求增速中樞長期維持在2%至8%的區間內，增長斜率相對平緩、缺乏爆發性增量來源。在供給端產能調整存在剛性的背景下，平緩的需求增長難以有效消化集中釋放的產能增量，行業因此反復出現產能過剩、價格戰頻繁的週期性困局。

1.2. 歷史三輪週期複盤：從消費電子驅動到AI算力打破傳統週期律

回顧DRAM歷史價格走勢（以DRAM:DDR3(4Gb(512Mx8),1600MHz)為例）可知，近八年來，DRAM的現貨價格經歷兩輪上行和下行週期。2018年—2019年，DRAM現貨價格處於明顯的下行週期，下跌幅度約60.0%，這主要源於智能手機出貨萎縮，存儲原廠持續擴產，特別是存儲晶片龍頭公司美光科技出現季度利潤快速下滑的狀況。自2016年末，全球智能手機的出貨量快速達到全盛時期（2016年12月：430.70百萬部，同比增速6.90%）後，季度同比增速持續由正轉負，至2018年初已呈現出貨萎縮的典型特徵（2019年3月：310.80百萬部，同比增速為負6.60%），降幅約為27.84%。在此情境下，全球知名記憶體晶片廠商三星、SK海力士、美光科技、英特爾等爭相在投資、建廠、擴產等方面展開競爭。其中，SK海力士、美光科技、英特爾於2018年的年資本支出分別為11,440.42百萬美元、8,879.00百萬美元、15,181.00百萬美元，同比增速分別為71.18%、87.55%、28.89%；較2016年分別增長161.60%、52.64%、57.72%，呈現明顯的擴產特徵。

廠商紮堆佈局投資擴產的趨勢下，2017-2019年全球DRAM產能明顯抬升，資本開支則於2018年先行達到峰值。具體而言，2017年全球DRAM行業總資本開支達到145億美元，同比增長21.50%，2019年升至176億美元，2017-2019年複合年增速為10.17%。同時，全球DRAM產能爬升至106.6萬片，同比增長10.81%，2019年升至129.8萬片，2017-2019年複合年增速為10.35%。存儲晶片產線從打樁到滿產通常需要18-24個月。2018年的天量資本開支，並沒有在2018年形成供給，而是全部在2019年轉化為了實際的晶圓產出，即2019年成為產能集中釋放的“大年”。然而，需求側，2019年智能手機出貨量萎縮、存儲廠商資本開支增速放緩，供給的大幅增加，直接擊穿了供需平衡，或成為導致DRAM價格在2019年曆經一波價格的快速下行。例如圖2中，2019年全年DRAM:DDR3(4Gb(512Mx8),1600MHz)的價格下跌將近40.00%。DRAM價格的這波下行顯然對存儲晶片龍頭公司的業績形成壓力。2018年第四季度，美光科技的季度淨利潤升至峰值43.25億美元，隨即直線回落直至2020年第二季度（4.05億美元）啟動一波止跌回升，下跌幅度高達90.64%。

2020年–2021年，DRAM現貨價格步入上行週期。一方面，遠程辦公帶動PC、伺服器需求，DRAM價格大幅上漲。2020年，全球PC出貨量增長至302.61百萬臺，同比增長13.47%；2021年複又增長至348.80百萬臺，同比增長15.27%，相較2015-2019年明顯達到峰值，且2015-2021年複合年增速為3.99%。IDC明確指出，遠程辦公和線上教育促使用戶購買或加快PC煥新是PC出貨量上漲的核心原因。同時，2020-2021年全球伺服器出貨量分別為160.00百萬臺（同比增速6.54%）、180.00百萬臺（同比增速14.29%），且2015-2021年複合年增速為6.32%。Digitimes Research分析也指出，疫情持續帶動雲端、在家辦公等需求，大型雲端業者對伺服器採購強勁。遠程辦公提升了市場對PC和服務器的需求，也推動DRAM價格大幅增長。回顧圖2中，DRAM:DDR3(4Gb(512Mx8),1600MHz)的價格上漲70.74%。另一方面，存儲龍頭公司盈利亦大幅修復，圖6中2020年第二季度-2021年第四季度美光科技淨利潤激增571.60%。

2022年–2024年，DRAM現貨價格陷入深度下行週期。全球消費電子市場經歷一輪深度衰退，首當其衝的便是PC。作為此輪衰退中受衝擊最嚴重的品類之一，全球PC出貨量於2022年出現斷崖式下跌，落至292.30百萬臺，同比減少16.20%（如圖7），創下Gartner追蹤PC市場以來的最大年度出貨量降幅。2023年衰退進一步加深，全年PC出貨量259.50百萬臺，較2022年同比再降11.22%；2024年PC市場則出現微弱復蘇跡象，出貨量為約263.30百萬臺，同比微增1.46%。同時，智能手機市場同樣經歷了深度下滑。2022年，全球智能手機出貨量約為1205.50百萬部，同比縮減11.02%；2023年出貨量繼續同比下滑3.20%，落至1166.90百萬部。IDC指出，兩年的出貨量“直接打破了2013年以來的最低年度出貨量”。2024年市場開始反彈，出貨量恢復至1236.30百萬部，同比增速由負轉正，為5.95%。另外，圖4中亦可以看出，2022年-2024年存儲廠商資本開支一度收縮（2022年：86042.56百萬美元；2023年80156.38百萬美元；2024年79795.42百萬美元），三年跌幅7.26%。相較2020-2022年的迅猛漲勢，大相徑庭。在全球PC、智能手機，存儲廠商資本開支收縮的背景下，DRAM價格連續24 個月下跌（參考圖2），美光科技季度淨利潤自2022Q3（2626.0百萬美元）起一路走低，2023年全年虧損（額度最高為2023Q2：-2312.0百萬美元），直至2024Q4恢復至上升趨勢。

1.3. 2024Q4至今反轉：AI算力打破傳統週期律

2024Q4 至今反轉：AI算力需求爆發，HBM需求獨立於傳統DRAM週期，現貨DRAM同步觸底回升，行業開啟全新景氣階段。一方面，AI算力需求的爆發直接體現在雲廠商資本開支的持續高增長上。2025年，全球四大雲廠商資本開支合計約為3575億美元，同比增長64.59%，實現一波躍升。這一輪資本開支擴張的核心投向，全部集中於數據中心和AI晶片採購，直接拉動了AI伺服器出貨量和HBM需求。

2024年全球AI伺服器市場規模實現成倍增長，達到1401億美元，同比增速高達168.00%。同年正是HBM需求爆發之年，HBM在DRAM總產能中的佔比自2023年的2%躍升至5%，產值佔比超過20%；2025年總產能佔比升至33%（預測值），產值佔比升至10%；2026年總產能佔比升至41.00%（預測值）。

由上可知，在2024年之前，全球存儲晶片行業始終遵循由消費電子與傳統雲計算驅動的週期性波動規律——智能手機、個人電腦及通用型伺服器的出貨量增速長期維持在個位數，需求增長平緩且缺乏彈性，而供給端存儲原廠的產能擴張與收縮存在剛性時滯，供需錯配形成了3至4年一輪的完整週期，行業在價格暴漲暴跌中循環往復。然而，2025年之後，以ChatGPT為代表的AI大模型商業化落地全面加速，AI算力資本開支呈爆發式增長，四大雲廠商年度資本開支合計已突破3,500億美元，直接催生了HBM這一獨立於傳統DRAM的高增長需求賽道。TrendForce數據顯示，HBM需求位元年成長率在2024年接近200%、2025年再度翻倍，其佔DRAM總產能與總產值的比重快速躍升，徹底打破了原有3至4年的週期律動——存儲行業由此從強週期波動轉向由AI算力驅動的長週期成長通道，傳統週期框架已不再適用。

2.1. HBMvs 傳統DDR：帶寬、集成方式與價值量的代際差距

傳統伺服器與AI訓練伺服器在存儲架構上存在本質差異。傳統伺服器搭載的是普通DDR記憶體，單臺DRAM容量有限、價值量較低；而AI訓練GPU集群對帶寬和數據交互速度的要求極高，普通DDR記憶體的帶寬瓶頸根本無法滿足算力吞吐需求，高帶寬記憶體（HBM）憑藉其革命性的傳輸效率，已成為GPU加速運算的唯一配套方案。

通過上表可知，相較於傳統DDR記憶體技術，目前最新、最先進的高帶寬記憶體是HBM4，其記憶體帶寬超過2.8TB/s，引腳速度超過11Gb/s；而單條DDR5伺服器記憶體模組的帶寬約為44.8GB/s（以5600MT/s速率計算），兩者在數據吞吐能力上存在數量級的差距。首先，在集成方式上，HBM通過矽通孔（TSV）技術實現多層DRAM晶圓的垂直堆疊。TSV技術在矽基板中蝕刻直徑僅5–10微米的微孔並填充導電材料，形成垂直通道，實現晶片間的高密度直接互連。這種3D堆疊方式使HBM具備1024位的超寬介面匯流排寬度，空間佔用更小，完美適配高密度GPU板卡的封裝需求。其次，在價值量差異上，HBM的價格遠高於傳統DDR記憶體。據DigiTimes，HBM整體價格高出伺服器DDR5五至六倍。特別是，自2024年第一季度起至2025年第四季度，高帶寬記憶體（HBM）在AI晶片組件總支出中的佔比從52%上升至63%，而據Omdia等機構數據顯示，2021年HBM的佔比僅約7%。據Epoch AI，以英偉達B200為例，其製造成本約6,400美元，其中HBM約佔45%（約2,900美元）。

而在行業變化層面，存儲晶片的價值增量正全面由AI算力硬體承接，傳統消費端DRAM的需求佔比持續下滑。據TrendForce統計數據，2026年約66%的DRAM產能被優先供給AI伺服器賽道，傳統消費電子領域可分配的DRAM產能被壓縮至30%以內，行業需求重心已完成根本性轉移。

2.2. 產能與需求雙重驗證：HBM重構DRAM產業格局

由下圖可知，2021年至2026年，微軟、亞馬遜、谷歌母公司Alphabet、Meta四大雲廠商的合計資本開支從1249億美元躍升至7130億美元，六年增長5.71倍，其中2024至2026年的三年增量貢獻了總增量的80%以上。這一增長軌跡清晰勾勒出全球AI算力基礎設施投資的爆發式擴張路徑。

第一階段（2021–2023年）：平緩投入期，以傳統雲基礎設施為主。四年合計資本開支從1249億溫和增長至1404億美元，年均增量約155億美元，投向以傳統伺服器、通用算力及數據中心擴容為主，AI相關支出佔比較低。

第二階段（2024年起）：生成式AI引爆算力投資。2024年合計資本開支躍升至2172億美元，同比增長54.70%；2025年進一步攀升至3575億美元，同比增長64.59%；2026年預計達7,130億美元，同比增長99.44%，三年複合增長率高達81.18%。

各廠商增速分化，微軟領跑、亞馬遜追趕。2026年增速最高的為微軟（+223.53%），預計資本開支達2090億美元；亞馬遜（+107.89%）緊隨其後，預計達2090億美元；Meta（+53.52%）預計達1070億美元；Alphabet（+34.57%）預計達1230億美元。有三家廠商在2026年地將資本開支增速推至50%以上，AI基礎設施投入的緊迫性由此可見一斑。

資本開支的結構性轉變是理解這一數據的關鍵。2021–2023年的資本開支以“維持性投入”為主——伺服器更新、數據中心擴容、網路帶寬升級，增長斜率平緩。而2024年之後的資本開支則以“戰略性投入”為主——GPU集群採購、HBM記憶體預訂、液冷數據中心建設，每一美元資本開支的算力密度和存儲帶寬均呈指數級提升。

這一輪資本開支擴張反映了算力硬體採購需求的增長，也催生了HBM需求的結構性爆發。雲廠商採購的每一臺AI伺服器均搭載8至12片HBM。據Straits Research數據統計，2025年全球高帶寬記憶體市場規模為69.6億美元，預計從2026年的86.7億美元增長到2034年的500.5億美元，在2026-2034年預測期內的複合年增長率為24.51%。而預計2026年四大雲廠商7,130億美元的資本開支，本質上正是HBM需求曲線陡峭上行的“上游推力”。

下游HBM需求的結構性爆發，亦間接反映出上游存儲晶片廠商的行業定價上。以存儲晶片龍頭廠商美光科技為例，可以明顯看出2023Q1-Q4至2024Q1處於週期底部區間。彼時，美光科技自2022Q4開始盈利持續惡化，2023Q1-Q4及2024Q1虧損，虧損額最高達25億美元，為近年最嚴重的盈利下滑週期。在2023年全年虧損期間，靜態PE失效，行業悲觀定價。具體而言，靜態PE顯示為6.94x - 8.82x的正值，然若淨利潤為負，靜態PE失去經濟意義。於此同時，市場情緒層面，由於消費電子需求疲軟，DRAM價格持續下跌（圖2），行業處於典型的“強週期底部”。即便靜態PE為正值，但市場普遍悲觀，市場給予的是週期底部的折價定價。

2024Q4至2025Q1修復期間，AI需求初步驗證，市場給予修復估值。美光科技淨利潤從2024Q1的虧損12.34億美元轉正後逐步回升，2025Q1回升至18.70億美元，標誌著公司已逐步走出虧損泥潭。同時，靜態PE自2024Q3觸底至-23.98的歷史極值後，隨盈利改善逐步回升，2025Q1升至140.17x。靜態PE從底部抬升，反映AI需求初步驗證帶來的估值修復邏輯。市場情緒層面，2024-2025年正值AI伺服器放量出貨（圖11）和HBM產能及產值佔比激增（圖12），市場開始確認“存儲行業需求結構發生變化”的命題，估值顯著上升。

2026Q1-Q3景氣高峰期，HBM營收持續超預期，靜態PE躍升至歷史高位。2026Q2，美光科技營業收入躍升至238.60億美元，接近2022Q3峰值的2倍，淨利潤激增至137.85億美元，靜態PE為54.77x。2026Q3，營業收入進一步飆升至414.56億美元，淨利潤繼續增長至282.43億美元，創歷史新高。市場情緒層面，HBM營收持續超預期，長協鎖定盈利穩定性，市場對“景氣週期拉長”形成共識，估值上行至歷史78.26%分位，反映市場已實現重新定價。

傳統存儲行業本質上是3至4年一輪的強週期賽道，需求端長期倚賴智能手機、PC與傳統數據中心伺服器三大板塊，增速中樞維持在低個位數，增長平緩且缺乏彈性；供給端則受制於晶圓廠從資本開支到產能釋放18至24個月的剛性時滯，供需錯配驅動行業在暴漲暴跌中循環往復。然而，AI大模型的商業化落地正從根本上改寫這一邏輯——HBM憑藉其數十倍於傳統記憶體的單臺價值量，成為GPU算力集群的唯一配套方案，為存儲行業開闢了一條獨立於消費電子的高增長需求曲線。與此同時，四大雲廠商AI資本開支於2026年同比增長約99.44%，合計突破7130億美元，AI伺服器出貨量隨之進入高速擴張通道，從需求端為HBM的爆發式增長提供了堅實支撐。在這一結構性變革下，傳統週期估值框架已不再適用——行業的核心矛盾已從“消費電子庫存週期”切換至“AI算力資本開支週期”，需基於HBM供需缺口、長協定價模式與企業盈利彈性，重構存儲行業的盈利預測與估值模型。

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END

作者丨艾德研究部

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