跳到主内容
精选90杰尼马研究与分析

存储研报14问:周期、定价、竞争与资金结构

存储需要了解的14个问题

原文
推荐理由

这是一份里程碑级的存储行业研报综述,汇集41份顶级机构报告的核心论点,覆盖周期、定价、竞争与资金结构四大维度,信息密度极高且结论可追溯。建议存储赛道投资者重点关注Q4(HBM毛利真相)、Q7(供给时间表)和Q12(为什么跌)三个问题,以快速把握当前周期位置与风险点。

研报窗口:2026-04-10 至 07-21 · 分析日期:2026-07-22素材:存储专题研报库 41 份(美银、大摩、高盛、伯恩斯坦、摩根大通、野村、花旗、杰富瑞、中信、SemiAnalysis)+ MSCI 官方文件与公司 IR。本期看点:本文汇集 2026 年 4 月至 7 月间 41 份存储专题研报的核心论点,机构覆盖美银、大摩、高盛、伯恩斯坦、摩根大通、野村、花旗、杰富瑞、中信国际及 SemiAnalysis。正文以 14 个问题为骨架,覆盖周期定位、定价机制、竞争格局、资金结构四大维度的认知盲区:从 HBM 收入口径争议到 MSCI 指数规则,从长协担保结构到算法效率的 Jevons 悖论。每条回答只摆带署名的机构判断,配 12 张研报原图支撑关键论点,不给买卖方向,不提任何个人持仓。素材漏斗:41 份研报 → 14 问 → 12 图。时间有限可以只读三问:Q4(HBM 毛利真相)、Q7(供给时间表)、Q12(为什么跌)。Q1 · 海力士靠什么赚钱?HBM 占多大比重?一句话答案:DRAM 贡献七成以上收入;HBM 占比“45%”和“17–19%”两种说法都对但口径不同,读数前先看分母。SK 海力士产品收入由 DRAM(含 HBM)和 NAND 两条主线构成。公司不单独披露各产品收入,分析师估算 DRAM 约占总收入七成以上,NAND 约占两三成。1Q26 总营收创历史单季新高,营业利润率达 72%。HBM 占比存在两套口径,分子分母均不相同,需并列读取:口径一(长江证券 7/13):按总营收口径估算,SK 海力士 HBM 收入约占 45%,明显高于同行。长江证券同时指出,正是高 HBM 占比因长协定价机制而压制了单季利润弹性,是 Q2 利润低于预期的主线逻辑之一。口径二(中信国际 Sanjeev Rana 7/16):按 DRAM 段营收口径,HBM 今年预计占比在 17–19% 左右。传统 DRAM 价格在过去一年的涨幅远超 HBM,在 DRAM 段内将 HBM 份额稀释。两套数字不可直接比较大小,读报告时需先确认所用口径。HBM 与普通 DRAM 的利润率对比在 Q4 专门展开。押注 SK 海力士本质上是押注三个条件同时成立:HBM 在 AI GPU 堆栈中的不可替代性、2027 年 HBM 合同价格重签能否实现大幅上调,以及英伟达作为核心中间渠道的稳定性。任何一环出现调整,都将折射回 HBM 的定价谈判能力,进而改变公司的利润曲线形态。Q2 · HBM 卖给谁?对英伟达的依赖有多深?一句话答案:主要卖给英伟达,1Q26 占总营收约 14.8%,深度绑定既是共生也是单一客户风险。HBM 的实际买方链条是:SK 海力士 → 英伟达(封装进 GPU)→ 超大规模云厂商 → AI 算力服务。HBM 出货量由英伟达 GPU 出货量拉动,客户集中度风险集中在英伟达这一层。英伟达是 SK 海力士最大单一客户。1Q26,英伟达向 SK 海力士采购 HBM 约 52 亿美元,占总营收约 14.8%;FY2025 全年,最大单客贡献约 23.9% 的年度营收,已超过通常的集中度预警线(均为分析师估算)。HBM 是英伟达 GPU 成本结构的重要组成部分,两家利益高度捆绑:英伟达依赖 HBM 供应维持 GPU 出货,SK 海力士依赖英伟达保持在 HBM 领域的市场份额。深度捆绑在 2026 年进一步加深。1 月 CES 上,Jensen Huang 公开表示英伟达将是 HBM4"相当长时间内的唯一客户";6 月,双方宣布多年期合作,Huang 要求 SK 海力士将 HBM4 量产时间提前六个月。分析师估算 SK 海力士将拿下英伟达 HBM4 订单的 50–70%(Motley Fool 7/18)。1Q26 出现一个值得追踪的信号:英伟达以外,一家未披露名称的大型客户同期采购约 44 亿美元,首次突破单客 10% 门槛,客户集中度在结构上出现分散迹象。产能预售方面,2027 年 HBM 已有约七成产能提前锁定,DDR5 约五成,供需平衡主要由合同谈判决定(存储调研纪要 6/22)。集中度风险是一把双刃剑:上升期英伟达拉动 SK 海力士超越大盘,一旦英伟达需求放缓或转向备用供应商,传导路径同样直接。Q3 · 存储价格是怎么定出来的?这轮长协到底锁了什么?一句话答案:现货、季度合约、3–5 年长协三层并行;这轮长协约束力历史最强,但已披露担保只覆盖需保护营收的 0.6%,够不够是最大争议。存储定价并非单一机制,而是三套体系并行运行,服务不同客户群体,保护力度各异。第一层:现货(Spot)。DRAMeXchange 每周报价,完全随供需浮动,PC 整机厂和中小采购商大部分需求停留在这里。历史上 DRAM 现货价峰谷跌幅在四成到六成以上。第二层:季度/年度合约。传统主流模式,每季度或年度重新谈判定价。JPM 5/17 指出,2017 年签订的"长协"大多属于这一层,需求走弱后价格在两三个季度内跌超四成。伯恩斯坦 7/20 引述 SanDisk CFO 表示,消费业务"更具交易性质",LTA 机制"不太适用"。消费电子和 PC 至今仍以前两层为主。第三层:长期框架协议(LTA)。期限 3–5 年,包含定价区间(下限/上限/固定/混合)、预付款和财务担保(大摩 5/18)。JPM 5/17 将现行 LTA 分为三类结构,最受偏好的混合结构:预付款 10–30%,价格设有区间保护,向下不超过基准价一定幅度,向上也有封顶,基准价通常锚定 1Q26–3Q26 的季度均值 ASP。图 1 · 传统与新型长协六维对比。来源:大摩 5/18,Exhibit 1这批 LTA 的关键约束是 NCNR(非可取消、不可退款)。预付款是保险而非普通定金,约束力是历史最强的一批。大摩据此认为,若 LTA 覆盖 70% 以上供给,存储股应向 8–10 倍市盈率重估,而当前三星和 SK 海力士只在 5x 附近交易(大摩 5/18,JPM 5/17)。LTA 并不覆盖整个市场。伯恩斯坦估算 30–50% 的市场可能永远无法进入 LTA 框架(7/20)。担保覆盖率是最大争议焦点:Mark Li 估算,若 LTA 锁定 3–5 年营收,总需保护金额约 5.2 万亿美元,已披露担保合计仅约 330 亿美元,覆盖率 0.6%,结论是结构性不够强。Mark Newman 则指出担保是后端加权的,合约后半段覆盖率升至 75–100%,且对手方是资产负债表极健康的超大规模云厂商,与历史上破产的太阳能多晶硅买家完全不同。两位分析师来自同一份报告(伯恩斯坦 7/20),分歧纯粹在于"担保是否足够让盈利结构化"这一判断。Q4 · HBM 毛利真的远高于普通 DRAM 吗?至少在 2026 年,普通 DRAM 的毛利率高于 HBM;HBM 合同价格在年初已锁定,传统 DRAM 随市涨价,2027 年合同重签才是利润结构调整的实质窗口。具体数字来自中信国际 7/16:传统 DRAM 毛利率接近 90%,营业利润率超 80%;HBM 毛利率约 70%,部分产线甚至低于 60%。伯恩斯坦 6/22 也指出,按每片晶圆产出计,传统 DRAM 在 2026 年产生的营收约为 HBM 的两倍,利润率同样更高。根源在定价时序。HBM 的 2026 年合同价在年初就已锁定,而从 3Q25 到 2Q26,传统 DRAM 现货价格涨了约四倍半。HBM 客户享受了相对低价,HBM 供应商则要等到 2027 年重签合同才能调价。传统 DRAM 没有这层锁价机制,随行就市吃到了整个涨价周期的全部收益。图 2 · 伯恩斯坦预测 2027 年 HBM 涨价 2–2.5 倍,与传统 DRAM 价差收敛。来源:伯恩斯坦 6/22,Exhibit 1/2这一反常现象直接导致:SK 海力士 HBM 占比越高,在 2026 年传统 DRAM 大涨期间,当季利润弹性反而越受压制。长江证券 7/13 和中信国际 7/16 共同指向这一 Q2 业绩逻辑。2027 年合同重签才是真正的拐点。行业预期 HBM 价格 2027 年重签幅度在 50–100%,伯恩斯坦 6/22 预测幅度更大,约为 2–2.5 倍同比涨幅。若传统 DRAM 价格维持高位,HBM 2027 年重签后毛利率重新超过传统 DRAM 的逻辑才具备成立条件。需要注意的是:伯恩斯坦 6/22 同份报告同时包含"HBM 当前毛利率低于传统 DRAM"和"维持三家公司跑赢大市评级"两个结论,以 6.2–7.7 倍 1 年前瞻 PE 为目标价基准,对应现价尚有 15–26% 上行空间。两个结论来自同一作者、同一份报告,各取一半支持单一方向的论断均属误读。Q5 · 判断周期位置该看什么指标?现在的读数怎么样?一句话答案:六个仪表盘当前全部指向紧张:库存 2–3 周历史低点、稼动率满产、综合指标创历史新高。存储周期没有单一指标,需要六个维度同时对照。美银综合六个维度构建的 Memory Indicator,6 月读数 189 创历史新高,7 月回落至 183 仍处于高位(美银 6/13,7/11)。以下逐一给出当前读数与含义:出货量增速(Bit Growth):量增且价同步上行为需求真实扩张,量增价跌为供给过剩。美银 2026E 预测 DRAM 和 NAND 出货量均两位数增长,ASP 同步大涨,当前呈量价齐升格局(美银 4/10)。均价(ASP):合约价领先现货 1–2 个季度,QoQ 变化是判断周期阶段最直接的工具。1Q26 至 2Q26 DRAM 合约 ASP 环比跳涨超过六成,美银预计 3Q26 再涨两成以上(美银 7/16)。库存天数:历史正常区间 4–8 周,接近 2 周为严重短缺。当前 DRAM 与 NAND 均约 2–3 周,接近历史低点,直接解释了 ASP 在短时间内实现数十个百分点跳涨的原因(美银 4/10)。稼动率:90% 以上为满产。当前 DRAM 晶圆厂接近满产,NAND 稍低,没有主动减产迹象(美银 4/10)。Capex-to-Sales:超过 40–50% 为激进扩张警戒线。当前 DRAM 降至 19%(2025 年曾高达 40%)。美银 4/10 指出,这不代表厂商收缩投资,而是销售额爆发增长把比值压低,绝对资本支出实际在大幅增加。现货-合约价差:现货高于合约为买方紧急补货;合约高于现货为大客户提前锁定高价。当前 NAND 合约价高于现货约 30%,大客户宁可锁定高价也不愿承受未来供应不确定性(美银 6/13)。图 3 · BofA Memory Indicator 历史读数,6 月 189 创历史新高。来源:美银 6/13,Exhibit 8图 4 · DRAM 现货价 2000–2026 长周期走势。来源:美银 6/13,Exhibit 13DRAM 和 NAND 当前走势出现分化:DRAM 现货近三个月大涨约三成,NAND 现货同期小幅回落。原因是 NAND 大客户已提前以合约价锁定,无需在现货市场紧急补货,不代表 NAND 基本面走弱。Q6 · 为什么存储股 PE 最低的时候往往是顶部?一句话答案:存储股 EPS 峰谷相差十倍量级,PE 最低点往往对应盈利峰值;机构实际用双年均 P/E 或 P/B 估值。核心原因在于 EPS 的摆动幅度。伯恩斯坦 6/22 对历史五个周期做了毛利率统计:高点可以超过 76%,谷底可以跌到个位数甚至负值。在这个幅度下,同一只股票用 trailing PE 计算的估值,在周期高点和低点之间可以相差十倍以上。运作机制是:当 EPS 处于峰值时,基于过去 12 个月盈利计算的 trailing PE 最低,看起来最"便宜"。历史规律显示,当 PE 最低、财报最好看的阶段,往往距离周期高点只剩最后一段,股价已经提前定价了"这一轮盈利就是顶"的预期。等 PE 低到极点时,市场已在给未来的衰退定价。这是主流机构完全不用 trailing PE 的原因。美银对海力士使用"2026–27E 平均 P/E 7x",高盛使用"2026/27E 平均 P/B 2.9x"(美银 4/10,高盛 5/4)。两种方法的共同逻辑是用账面价值或双年均 EPS 跨越周期高点的单季扰动。JPM 5/17 提出另一条重估逻辑:若 LTA 覆盖 70% 以上供给,存储股应向台积电的估值框架靠拢,P/E 区间扩展到 8–10 倍,而当前三星和 SK 海力士只在 5x 附近交易。估值重塑的前提是长协生态能否如期成立,不是 EPS 继续涨。杰富瑞 6/21 顾问(前三星中国高管)给出一条远期风险定量判断:若 2028 年新产能增加约 15–20%、AI 需求同步放缓,价格可能急速反转。这是当前已知的最早远期预警定量估算,是待追踪的情景之一。Q7 · 供给什么时候真正回来?一句话答案:公告很密集,落地有时滞:大供给增量最早 2027 年,美国本土新厂要 5 年以上。扩产计划已密集公告,但落地时间才是关键。资本支出宣布和有效供给释放之间,存在确定性的多年时滞。三大厂几乎同步发力。三星平泽六期(P6)提前约六个月破土动工,建设成本较早期测算大幅提升,龙仁晶圆厂投产预计从 2048 年大幅前移至 2034–2035 年。SK 海力士龙仁新洁净室进度较计划提前约三个月,承诺五年内 HBM 产能翻倍。美光在新加坡推进先进封装和 NAND 扩产(野村 6/7)。时滞是核心约束。野村 6/7 的参照系:美国本土新建存储晶圆厂从立项到有效供给至少 5 年以上;SK 海力士"五年内翻倍"的承诺处于同一量级,意味着本轮扩产对供需平衡的实质影响窗口约在 2030–2031 年前后,而非两三年内。韩国出口数据是最快的先行指标。伯恩斯坦 6/18 用韩国海关数据回归三星和 SK 海力士当季 HBM 收入,R² 约 0.95 以上,领先财报约 1–2 个月。2026 年 5 月数据创历史新高:韩国多芯片存储对台湾及马来西亚出口总额同比增长超过八成(伯恩斯坦 6/18)。图 5 · 三大厂扩产动作汇总。来源:野村 6/7,Fig.1图 6 · 韩国多芯片存储出口创历史新高。来源:伯恩斯坦 6/18,Exhibit 1所有关注点集中在 HBM,但旧制程存储的供需却出乎预料地更紧:DDR4 渠道库存已低至不足两周,月度现货涨幅持续呈两位数,短期内无法靠新建产能解决(大摩 6/25)。图 7 · DDR4/DDR5 现货与合约价走势。来源:大摩 6/25,Exhibit 8/9各机构在"2026–2027 年供应仍然紧张"这一点上没有实质分歧,分歧只在拐点时间:野村最宽松(3–5 年结构性紧缺),大摩相对保守(至少到 2026 年底),伯恩斯坦聚焦 2027 年 HBM 重新定价窗口。2028 年三巨头同步扩产可能形成供给反压,目前尚无机构提供充分的定量测算。Q8 · 上两轮周期是怎么见顶的?这轮像不像?一句话答案:两轮都死在需求逆转叠加供给释放;库存从低点快速积累是最早信号,资本支出削减永远最晚出现。2016–2019 周期:需求由超大规模云厂商数据中心扩建和中国手机高端化共同拉动,服务器 DRAM 占比从 2016 年不到三成升至 2018 年的三分之一以上。低谷期三大厂资本支出克制,供需缺口 2016 年开始打开,价格两年内翻了近一倍。见顶前,库存处于极低水平,所有外部信号指向供不应求。前期产能扩张在 2018 年下半年集中释放,与此同时英特尔处理器断货延误了数据中心服务器采购,中国智能手机需求同年开始见顶。两条需求腿同步折断叠加产能集中释放,DRAM 价格 2019 年内腰斩,行业毛利率从峰值约 76% 跌到约 8%(伯恩斯坦 6/22)。资本支出削减滞后于价格下行,厂商往往等价格下行确认之后才动刀。2020–2023 周期:疫情加速了消费端的短期爆发,PC、消费电子、在线服务需求同步拉动,但持续性差。企业和消费者把未来两三年的采购集中拉进了 2020–2021 年,到 2022 年下半年需求端快速逆转。价格明显下行后厂商才开始削减资本支出,这一滞后加剧了后续供给过剩。三星 2023 年反周期维持高 Capex。行业整体库存堆积到历史高位,毛利率跌至约 12% 谷底(伯恩斯坦 6/22)。两轮顶部共同特征:库存在阶段性低点,读数显示严重短缺,没有任何外部信号指向顶部。直到需求侧逆转或新供给集中释放,库存开始快速积累,价格随后 1–2 个季度内出现明显下行。资本支出削减是最后一个动刀的变量,这个时序在两轮周期中高度一致。图 8 · DRAM 毛利率 1Q08–3Q28E,五轮周期顶底标注。来源:伯恩斯坦 6/22,Exhibit 17本轮的结构性差异(仅陈列事实,机构未就此给出整体判断方向):需求来源集中度更高。服务器 DRAM 占比 2025 年已超过半数,消费类权重大幅下降,意味着前两轮由消费端引发的崩盘路径当前不完全适用,但也意味着单一需求来源(AI 训练/推理)出现波动时冲击更集中。HBM 产能挤占效应是前两轮完全不存在的。三星和 SK 海力士将大量 DRAM 产能转向 HBM,导致常规 DRAM 供给受限,独立于 HBM 合同之外,历史上没有先例。伯恩斯坦 6/22 预测本轮毛利率峰值约 91%,高于 2018 年的 76% 和 2022 年的 60%。峰值更高意味着如果下行,绝对跌幅可能更大;同时也意味着价格向下有更大的缓冲区间,不会一触即发。长协化程度更高、CXMT 入局,都是历史两轮没有的新变量,当前没有历史模板可以直接套用。Q9 · 长鑫存储什么时候构成真威胁?一句话答案:威胁是真实的但受结构约束,成本高三成、HBM 落后 2–3 年;是 2028 年之后的变量,不是今明两年的压力源。现有数据在两个极端叙事上均不提供支撑:既不支持"中国存储即将颠覆市场",也不支持"CXMT 不在考虑之列"。增长速度是真实的。CXMT 营收近两年翻了数倍,1Q26 单季营收约 73 亿美元(SemiAnalysis,Ray Wang,6/23)。产能规划:当前约 26.5 万片/月,2026 年底预计约 35 万片,2027 年底约 42 万片,届时全球占比约 17%;2028 年底约 50 万片。苹果已开始测试 CXMT DRAM 芯片用于中国销售设备,并牵头美国科技企业游说政府放开采购限制(FT,Eleanor Olcott,7/21)。结构性约束同样是真实的。DDR5 成本对比:CXMT 约 0.27 美元/Gb,美光约 0.20 美元/Gb,溢价超过三成;毛利率差距接近 23 个百分点(SemiAnalysis 6/23)。CXMT 无 EUV 光刻机(ASML 自 2019 年断供),只能依靠 DUV 叠加多重图案化工艺,工艺天花板结构性受限。HBM 方面代际差距约 2–3 年:SK 海力士 HBM3E 2024 年量产,CXMT 2026 年才到达同代目标,且 HBM3 8-hi 综合良率约 25%,远低于行业成熟水平的 85–90%(SemiAnalysis 6/23)。图 9 · 四家逐年新增晶圆产能 2026–2028。来源:SemiAnalysis 6/23图 10 · 1Q26 DDR5 每比特成本对比。来源:SemiAna

更进一步:量化金融体系

看懂新闻只是起点——沿量化金融路径,把它变成能交付的工程能力

进入量化体系 →

相似阅读

另一事件,读法相近