Lullaby123 retweetledi
Lullaby123
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关于存储,和 Codex 搓了两天,最后我自己的结论有两个。
第一,AI 存储未来 2-3 年大概率仍偏紧。
原因很简单:需求更接近软件和 capex 驱动的指数过程,供给却受 wafer starts × bits per wafer × 良率 × 封装 这些物理约束。AI 爆发之后,需求是虚拟产品和算力扩张拉出来的,供给还是一个很重的制造业问题。
第二,这轮存储周期真正该盯的,不只是“谁最高端”,而是谁的利润增速最陡。
市场最容易盯着 HBM,因为逻辑最直白:GPU 出货 × 单 GPU HBM 容量。但如果把视角从“产品档次”切到“利润斜率”,结论会更反直觉。
HBM 需求主要是 GPU 的函数。
服务器 DRAM 是 GPU 数量 × CPU:GPU 比例 × 每服务器内存容量,所以 agentic AI 若把 CPU:GPU 从过去的 1:4/1:8 拉向 1:1,服务器 DRAM 的需求会被显著抬高。
企业级 SSD 更接近 token 结构 的函数,而不只是 token 总量的函数。普通短问答 token 大多停留在 HBM/DRAM,真正会拉动 eSSD 的,是那些“高传导 token”:RAG、长期记忆、KV cache offload、agent 日志、checkpoint、审计留存。随着 agent 增长,这类 token 占比会上升,所以 eSSD 的需求斜率可能比很多人直觉里更陡。
Nearline HDD 则是冷温数据沉淀、保留周期和多模态数据湖的函数。
再看供给。真正重要的不是名义产能,而是可销售有效产能。
HBM 卡在先进 DRAM wafer、TSV/stack、测试和 CoWoS;
服务器 DRAM 卡在 DRAM bit 供给本身还要被 HBM 挤出;
企业级 SSD 就算把认证、客户导入、firmware 这些软墙都拆掉,最后也还是要撞上 wafer starts × NAND bits per wafer 这个更硬的物理天花板。即便企业级 SSD 靠 product mix 往 datacenter 倾斜,供给极限抬到 45%-55%,如果需求按高传导 token 结构去跑,还是大概率追不上。
这也解释了为什么供需缺口未必是 HBM 最大。HBM 的需求最快,但它也是全产业链最优先扩产的产品,供给响应最集中;服务器 DRAM 同时吃到 AI 需求上升和 HBM 挤出两层影响;企业级 SSD 更反直觉,NAND bit 本身未必最紧,但一旦 token 结构向 agent、长上下文、KV offload 倾斜,eSSD 的需求斜率会比总 token 更陡,而供给仍受 NAND 的物理增长速度限制。
产品价格和利润增速也不能混为一谈。高端产品不等于高利润增速。HBM 即使毛利率高,如果涨价幅度有限;而低端或中端产品若因供给被抽走、价格暴涨,利润增速反而可能更猛。最新财报里,SNDK 的 non-GAAP gross margin 已经高于 Micron,这其实很反直觉,也说明这轮里 eSSD/NAND mix + 涨价 + 低基数修复,完全可能把 NAND 厂的单季利润弹性推到比 HBM 更夸张。
如果中国厂商未来更充分承接 consumer SSD / client SSD / DDR4 / 部分 DDR5/LPDDR,全球龙头当然可以把更多资源转去高端产品。短期看这是利多,但中期也可能削弱高端稀缺性,让高端产品的利润增速边际放缓。不过在这个情景下,企业级 SSD、服务器 DRAM、HBM 大概率仍然偏紧,只是紧的程度不同。
以最后排利润增速,不能按“谁做的产品最先进”来排,而要按“谁处在低基数、价格弹性大、且供给转移暂时还没把稀缺性抹平”来排。
如果看短期 1-4 个季度的利润斜率,我更倾向于:Sandisk > Micron > SK hynix > Samsung。
如果看 2-3 年的确定性和持续性:SK hynix ≈ Micron > Samsung > Sandisk 更稳。
HDD 里的 Seagate / Western Digital 仍是 AI 数据沉淀的稳定受益者,但更像慢牛,不是爆发型弹性标的。
一句话总结:
这轮存储周期最容易被低估的,不是 HBM 有多热,而是服务器 DRAM 和企业级 SSD 的利润斜率,可能比市场现在理解的更陡。




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