「存储产业」第一性原理：“超级成长vs强周期”，存储投资的底层逻辑
【前言】
本文是鹏友圈CapitalCircle产业分享第五期，主题是《从第一性原理看存储及供应商的投资价值》。
分享嘉宾是AI产业资深人士/某大厂资深产品总监 陈总、深圳某私募基金投资总监/存储产业资深投资人 李总，本文再次表达感谢。
2025年下半年，AI驱动的超级周期轮到了存储产业，全球存储产业从‘周期性博弈’正式跨入‘资源分配战’。
于是产业端发生了如下几个事件：
巨额包场：OpenAI 预计将消耗全球 40% 的 DRAM 总产能，目标是在 2029 年前达成每月 90 万片晶圆的稳定供应。
价格跳涨：随着三星将产能向HBM 倾斜，2025 年 11 月服务器 DDR5 价格从 9 月的 149 美元 跳升至 239 美元，涨幅高达 60%。
市场垄断：SK 海力士在 2025 年继续把持着 60% 以上的 HBM 市场份额，迫使 OpenAI 甚至采取“跪求产能”的姿态与之签署战略意向书（LOI）。
研发倾斜：厂商内部超过70% 的新增资本支出（CAPEX）已从通用芯片转向 HBM4 和下一代定制化存储，这意味着传统 PC 和手机市场的存储供给遭到了前所未有的“战略性挤压”。
发生以上产业端巨大的变化的底层逻辑，是AI驱动算力紧张向存力紧张演变，内部有深刻的产业周期、技术限制、成本刚性、扩产与商业策略选择、竞争格局寡头化等产业格局的变化。
本文尝试探讨存储产业从【强周期】向【超级成长】演变的底层技术逻辑，同时也关注其强周期属性仍然制约着高端HBM以下的产品的周期属性，同时探讨本轮存储的超级周期下，潜在的投资机会。
（昨晚讨论到23点，今日加更，也是考虑到开年第一周后，在NV算力产业链短期似乎成为“老登”后，投资者或有些迷茫，本文在周日加更产业分享，也是为老粉提供一些产业思路。26年投资主线是大科技+顺周期双主线，具体投资上要准确把握。）
「风险提示：本文系基于公开行业数据、券商研报及个人研究的整合分析，所有结论及观点仅为信息分享，不构成任何投资建议。提及标的仅供案例参考，投资者须结合独立判断并自行承担风险。市场有风险，决策需谨慎」
【正文】
一、第一性原理阐述存储的物理学诅咒——为什么供给侧是“刚性”的？
在讨论AI之前，我们必须先解决一个更本质的问题：为什么这一轮存储（尤其是DRAM）的扩产这么难？为什么三星和海力士即便面对泼天的富贵，也显得如此“克制”？
技术层面核心观点：摩尔定律在内存上已失效+物理困境
1.1 “1T1C”的物理困境：当电容变成摩天大楼
逻辑芯片（CPU/GPU）可以通过EUV光刻机，从5nm走到3nm，再走到2nm，晶体管密度的提升即意味着算力和能效的质变。但是，DRAM不行。
DRAM的基本单元结构是 1T1C（1 Transistor + 1 Capacitor，一个晶体管+一个电容）。晶体管负责开关，电容负责存储电荷（代表0或1）。
核心矛盾在于那个“C”（电容）。
[技术拆解：DRAM微缩的物理极限]
这里引入一个半导体物理概念：高深宽比（High Aspect Ratio） 。
电容的噩梦 ：电容存储电荷的能力公式为。随着制程微缩（比如从1y nm到1alpha nm），电容在地基上的投影面积被迫变小。
物理刚性 ：为了保持电容值不变（否则电荷太少，数据会瞬间丢失，或者刷新频率太高导致功耗爆炸），工程师只能向天空“借空间”——把电容做得极高，像一根极细的摩天大楼。
工程极限 ：目前DRAM电容的深宽比已经超过50:1 。在10nm级别的工艺上，这就像要在在一根头发丝上雕刻出一座埃菲尔铁塔。继续增高，结构会倒塌，或者刻蚀离子根本打不到底部。
这就是为什么DRAM制程停留在10nm级别很难向下推进的原因。制程微缩带来的“位元增长（Bit Growth）”效率，已经从过去的30%+断崖式下跌至10%以内。
这意味着，要增加产量，只能物理上增加晶圆投片量，而不能指望技术升级自然带来产量翻倍。
1.2 扩产的成本刚性：从“摩尔定律”到“资本定律”
既然技术（制程）无法带来产能的爆发，那能不能靠堆钱（扩建工厂）？
分享人李总在会上分享的第二个产业真相：HBM（高带宽内存）正在对传统DRAM产能进行惨烈的“挤出效应”。
这是一笔简单的算账：
1）产能置换 ：生产一颗HBM颗粒消耗的晶圆，是普通DDR5的3倍以上（因为Die Size更大，且需要额外制造Base Die）。
2）良率黑洞 ：HBM需要堆叠8层、12层甚至16层，涉及极其复杂的TSV（硅通孔）和CoWoS封装。每多堆叠两层，良率就会下降10%以上。
3）利润驱动 ：生产DDR4，毛利可能只有25%；生产HBM，毛利高达80%。
于是，一场阳谋诞生了：
三大原厂（三星、海力士、美光）达成了默契的“共谋”。他们并没有大规模新建产线（因为太贵、太慢，建一个厂要2-3年），而是将原本生产通用DDR4/DDR5的产能，通过改造去生产HBM。
导致的存储产业变化结果是：
1）DDR4被战略性放弃：三星和海力士已明确在2024年8月后大幅削减DDR4产能。这款服役了10年的老将，正在被强制退役。
2）供给刚性：即便你在2025年看到某些厂商宣布扩产，那也只是为了填补HBM造成的窟窿，通用内存的供给将长期处于“紧平衡”甚至“缺货”状态。
二、没有天花板的需求——AI Agent的吞噬
如果说供给侧是物理学锁死的“刚性”，那么需求侧就是被AI Scaling Law炸开的“无限性”。
很多人还在用“手机销量”或“PC换机周期”来预测存储需求，这是典型的线性思维。AI时代的需求，是指数级的。
2.1 英伟达的预言：Context is the New Bottleneck
HBM和存储需求为何“看不到天花板”的四大需求因子：
1）Model Size（模型越来越大） ：
从GPT-3的175B到GPT-4的MoE架构，再到未来的万亿参数模型，模型权重本身就要占用海量显存。但这只是“静态需求”。
2）Context Length per Agent（单体Agent的上下文窗口） ：
这是最可怕的增量。以前我们用ChatGPT是“回合制”（Chatbot），问一句答一句。现在的Agent（智能体）是“任务制”。
你给它一个指令：“帮我写一个贪吃蛇游戏。”
Agent不会直接给结果，它会思考（Chain of Thought）、拆解任务、写代码、运行代码、报错、读取报错日志、修正代码、再运行……
在这个过程中，后台可能生成了数万次Token交互 ，所有的历史记录、报错日志、代码版本，全部都要塞进显存（KV Cache）里。
结论 ：Agent时代的上下文需求，是Chatbot时代的100倍甚至1000倍。
3）Accumulated Context（累积上下文） ：
随着多模态（视频、图像）的加入，Token的消耗速度不再是线性的。处理1分钟的高清视频，消耗的显存可能等同于读完一整部《红楼梦》。
4）Concurrent Users/Sessions（并发会话） ：
当AI应用普及，并发用户数从百万级走向亿级，每一路会话都需要独立的KV Cache空间。
这四点因子叠加，构成了一个可怕的乘法效应。 这就是为什么黄仁勋会说：“Context is the new bottleneck.”（上下文是新的瓶颈）。
（笔者提示：以上关键是四因子，未来也会是硅谷和华尔街最大的预测分歧，华尔街认为2027年是存储的周期峰值，这种看法确实与AI驱动的底层技术逻辑不符。）
2.2 存储分级体系的重构：从HBM溢出到SSD
当HBM（显存）不够用时，数据往哪溢出？这涉及到一个极具前瞻性的产业趋势—— 存储分级体系的崩塌与重构。
Deepseek（深度求索）的技术实践被作为一个典型案例：
为了让大模型在推理时能够处理超长上下文（Long Context），他们开发了一套专门的文件系统，将海量的 KV Cache（键值缓存）放在了 SSD（固态硬盘）上。
[技术拆解：KV Cache的溢出效应]
这里的技术逻辑是这样的：
1）L1 级存储（HBM）：最快，最贵（$20+/GB），放模型权重和最热的激活值。但容量太小（单卡仅80GB/141GB）。
2）L2 级存储（DDR5）：次快，较贵，作为HBM的后备弹药库。
3）L3 级存储（Enterprise SSD）：容量大，便宜。
关键变化 ：在Transformer架构下，推理（Inference）对 容量 的敏感度，在某些场景下已经超过了对 带宽 的敏感度。只要你想做长文本（1M Context）或者复杂的Agent任务，HBM一定是不够的。
结论 ：数据会像洪水一样，填满HBM，溢出到DDR5，最后溢出到SSD。
这就是为什么近期企业级SSD（eSSD）价格也在暴涨的根本原因——它不再是冷数据仓库，它被迫变成了“慢速内存”。
2.3 SK海力士2031年DRAM发展路线图及最新进展
DDR6、GDDR8、LPDDR6和3D DRAM即将问世。
SK海力士在SK AI Summit 2025上发布了其DRAM发展路线图。虽然该路线图以非常概括的方式呈现，并未透露重要的细节，但仍然展现了DRAM技术的发展方向以及新技术出现的大致时间表。
由于SK海力士是在人工智能盛会上展示该路线图，其重点放在人工智能服务器领域。
传统的DRAM类型——例如DDR、GDDR和LPDDR——在可预见的未来仍将继续满足AI服务器的内存需求，尽管应用场景会有所不同。
与此同时，HBM内存将继续服务于对带宽要求极高的AI和HPC处理器。
SK海力士预计3D DRAM将于2030年问世。
未来几年，DDR5 将继续在成本、密度和性能之间保持平衡，其外形尺寸可能要等到 2026-2027 年才会推出，例如支持 12,800 MT/s 数据传输速率的第二代 MRDIMM，或者预计在 2027-2028 年上市的第二代 CXL 内存扩展器。DDR6 要到 2029 年或 2030 年才会问世；在此之前，DDR5 将继续发展演进。
LPDDR6 内存芯片目前已具备众多面向数据中心的功能，预计将在本十年末实现高容量、高性能和低功耗的完美结合。
SK 海力士预计，基于 LPDDR6 的 SOCAMM2 模块将于 2020 年代末期面世，届时英伟达可能会推出其 Vera 之后的 CPU，并需要新的内存子系统。
SK 海力士计划在 2028 年推出面向特定应用的 LPDDR6-PIM（模块内处理）解决方案。
至于GDDR7，它仍将是推理加速器（例如Nvidia的Rubin CPX）的专属解决方案，因为它兼具极高的性能和相对较低的成本（与HBM相比），但容量却严重不足。
SK海力士列出了“GDDR7-Next”，这可能指的是GDDR8，因为该公司并不以开发Nvidia专用解决方案而闻名，不像美光那样为Nvidia开发了GDDR5X和GDDR6X。
未来几年，SK海力士性能最高的DRAM解决方案将是HBM4、HBM4E、HBM5和HBM5E内存产品，这些产品将从现在到2031年以1.5到2年的周期陆续发布。
HBM5（据推测是英伟达Feynman显卡的动力来源，预计将于2028年底发布）似乎要到2029年甚至2030年才会面世。对于需要定制内存解决方案的客户，SK海力士还将提供定制的HBM4E、HBM5和HBM5E模块，但客户将如何定制这些设备还有待观察。
至于有望提供与HBM 相当的性能和与 3D NAND 相当的容量的高带宽闪存 (HBF)产品，SK 海力士预计它们在 2030 年之前不会面世，因为该公司必须开发全新的介质，并与其他 NAND 存储器制造商（特别是今年早些时候提出该技术的 SanDisk）就最终规格达成一致。
三、存储市场展望及竞争格局简述
1、HBM 市场展望
根据产业机构预测，其收入趋势（单位：十亿美元）预计：
2024 年：17
2025 年（预测）：34
2030 年（预测）：98
2024-2030 年复合年增长率（CAGR）：约 33%
HBM 占 DRAM 市场收入份额：逐步提升至 2030 年约 50%
2、晶圆产量（单位：千片/月）
2024 年：216
2025 年（预测）：350
2030 年（预测）：590
2024-2030 年复合年增长率（CAGR）：约 18%
HBM 占 DRAM 市场晶圆产量份额：稳步提升
3、市场格局
核心结构：高带宽内存（HBM）+ 处理器（xPU）
关键技术：硅通孔（TSV）与微凸点（Microbumps）+ HBM 堆叠
2024 年 HBM 收入市场份额（总收入 174 亿美元，同比增长 219%）
4、高宽带内存-全球供应链公司一览
5、中国内地的HBM 生态系统中活跃的企业
四、存储墙的突围——被忽视的技术变量
在阐述存储赛道“超级成长”成长性的同时，关注技术变量。科技投资最怕的技术迭代和技术颠覆。
如果发生技术突围，那么未来存储的某个时点，可能超级成长叙事会重回周期。
在“供需双杀”的宏大叙事之外，我们绝不能忽视技术的反噬。这就是我在回复中特别强调的“存储墙”技术 。
既然物理上很难把DRAM做得更密（1T1C极限），那能不能换一种连接方式？
4.1 CXL：内存的“共产主义”
CXL (Compute Express Link) 是2025-2026年最值得关注的架构革命。
痛点 ：过去，内存是插在CPU旁边的“私有财产”。CPU A的内存，CPU B不能直接用，导致大量内存闲置浪费。
革命 ：CXL协议允许建立一个 内存池（Memory Pooling） 。所有的CPU、GPU都可以通过CXL总线，像访问自己口袋一样，去访问这个巨大的共享内存池。
影响 ：这直接利好 接口芯片厂商 （如澜起科技）。每一条CXL内存模组，都需要一颗高性能的控制器芯片。这就像是给每块内存条装了一个“路由器”。
4.2 PIM：让内存自己“动脑子”
PIM (Processing In Memory，存算一体) 则是另一种思路。
逻辑 ：既然数据搬运（从内存搬到GPU计算）消耗了90%的功耗，那为什么不直接在内存里计算？
现状 ：SK海力士已经展示了 GDDR6-AiM 和 HBM-PIM 产品。它们在内存颗粒内部集成了简单的计算单元，专门处理矩阵乘法。
趋势 ：虽然PIM目前还是非主流，但在端侧AI和特定推理场景下，它是打破“功耗墙”的唯一解。
[观点补充]
CXL和PIM的出现，并没有减少对存储颗粒的需求，反而因为它们 降低了使用存储的门槛和成本 （提高了利用率），会进一步刺激下游配置更大的内存容量。这就像高速公路修通了（CXL），车流量（数据量）只会更多。
五：存储赛道投资图谱——在不确定性中寻找确定性
基于硅谷技术层面“超级成长”逻辑，以及传统重资产的强周期的逻辑下，目前至少可以判断2026年是存储的高成长确定性时点。
未来要持续跟踪产业进度，包括高端HBM的产能及扩产进度、国内NOR Flash 是否会随AI PC/AI Phone的需求爆发而爆发、MCU 的去库存、DDR4的渠道商库存和价格变化等。
基于存储一直以来的强周期属性，深耕赛道多年的投资人也坦言，不敢妄言存储赛道就可以持续维持高价格、高成长，尤其除高端HBM外的消费电子级的存储，渠道商库存是“黑盒”，不知道他们手里到底有多少库存，这点要观察，尤其2026年年中。
所以2026年投资存储赛道而言，首选当然是直接投资三星、美光、海力士，次选是国内产业龙头及长鑫的核心设备供应链。具体公司的投资和估值上，要投资者自行研判。
5.1 全球市场：拥抱垄断，买入“铲子”
最确定的标的，依然是那几个掌握了物理产能的寡头。
SK海力士 ：目前在HBM良率和技术（MR-MUF封装）上最为领先，是英伟达的核心一供。 投资逻辑：技术垄断溢价。
美光(MU) / 三星 ：它们拥有HBM的定价权，拥有10nm以下制程的入场券。只要AI浪潮继续，它们的业绩就是线性的。
Western Digital (WDC) / Kioxia ：随着SSD在AI推理中的地位提升（Deepseek模式），NAND Flash厂商也将迎来价值重估。
5.2 A股市场存储赛道投资：夹缝中寻找阿尔法
A股的痛苦在于：我们没有真正的IDM（像三星那样既设计又制造的巨头）。长鑫（CXMT）和长存（YMTC）虽然强，但尚未上市或难以直接投资。
因此，A股的逻辑必须“拐个弯”，寻找供应链的溢出效应。
逻辑一：国产替代的“卖水人”——设备与材料
设备26年是成长逻辑。长鑫扩产，那么设备商就是“刚需”。
核心逻辑：HBM和高端DDR5的测试时间大幅延长，测试复杂度指数级上升。这直接利好测试机和分选机厂商。长川科技已经切入长鑫供应链，且有望在台积电成熟制程中获得突破。
前道量测：中科飞测 。国产化率极低，空间巨大。
探针卡：强一科技（刚上市）。这是消耗品，且国内竞争格局极好（几乎独家）。随着晶圆出货量增加，探针卡需求是线性的。
谨慎推荐：周期反转的“囤货商”——模组厂
逻辑：低价囤货，高价卖出。26年
风险：由于库存的消耗，2025年低价库存消耗大部分之后，26年业绩成长的确定性大打折扣。总体来讲，模组厂2026年投资要谨慎，成长确定性不足，具体公司具体分析。
逻辑二：细分赛道的“小而美”——设计公司
兆易创新 ：
核心逻辑 ：它是长鑫的“亲兄弟”（同一实控人背景），在DDR3/DDR4利基市场有代销权。当三大原厂退出DDR4时，留下的市场真空将由长鑫和兆易创新填补。
普冉股份 ：
逻辑 ：产品结构类比“小兆易”，收购了SHM，获得了企业级应用的技术积累。NOR Flash在端侧AI中有增量。
澜起科技 ：
正宗的AI存力标的 。它的内存接口芯片（RCD/DB）是DDR5服务器的标配，且是CXL技术的核心受益者。这是纯粹的“量价齐升”逻辑。
六、结语
AI驱动的超级周期还在继续，从算力转向存力也是已经发生的必然产业趋势；
26年对于存储赛道是业绩大年，海外核心存储企业的高端HBM产能大部分已经被包圆，数据中心驱动高景气向eSSD等细分延伸；
A股的存储投资首选长鑫存储及其核心供应链，扩产周期上具备成长属性，其次是DRAM的国内产业龙头企业；
对于超级成长的叙事，投资人要理性看待，一方面认识到存储技术层面底层逻辑是“刚性”，包括成本刚性、扩产刚性等约束短期无法消除，以及NV阐述的存储超级成长的“Context is the New Bottleneck”；
另一方面也要理性看待存储历来是强周期属性，DDR4及以下等强周期老产品，是否重拾成长还需观察。
「风险提示」本文仅作为阐述存储赛道底层逻辑，仅阐述产业逻辑，文中提及的产业链公司不作为投资建议，请读者自行甄别，自行研判，本文不对读者投资行为负责，请注意投资风险。
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