Bernstein Research Report Analysis: HBM Prices Must Double Next Year, Memory Becomes a Burden for AI

marsbitPubblicato 2026-06-22Pubblicato ultima volta 2026-06-22

Introduzione

Bernstein's report indicates that High-Bandwidth Memory (HBM) prices must double (increase 2-2.5x) in 2027. This is because, while standard DRAM prices have surged approximately 4.5x, HBM prices remain locked in annual contracts, making standard DRAM significantly more profitable per wafer for memory makers (2x the revenue, nearly 3x the gross profit). To maintain capacity allocation for HBM, its price must rise sharply. A critical consequence is that HBM is sold packaged within Nvidia GPUs. To protect its 75% gross margin, Nvidia is likely to pass on HBM cost increases by raising GPU/system prices by about 4x the HBM cost hike. Combined with standard DRAM and NAND price increases, this could raise total AI capital expenditure for cloud providers by around 30%. The report maintains Outperform ratings on Samsung, SK Hynix, and Micron, significantly raising price targets due to expected upward earnings revisions. KIOXIA is the main loser, having no HBM exposure. MediaTek could benefit if cloud providers seek more ASIC-based alternatives to avoid Nvidia's markup. Valuations have shifted to a P/E basis, reflecting record-high profitability and cash generation expected in this cycle.

Author: Xiao Bing

HBM is still locked into annual contract prices, while regular DRAM has surged 4.5 times. From the same wafer fab, the profit from making regular memory is twice that of HBM, with revenue twice as high and gross margin nearly three times higher. This means next year's HBM prices must double to 2.5 times, otherwise no memory manufacturer will allocate production capacity to it. The problem is, HBM is soldered into NVIDIA GPUs and sold as a package. Once HBM prices increase, to maintain its 75% gross margin, NVIDIA will pass the price hike onto cloud vendors by amplifying it by a factor of 4.

In the global memory research report released on June 22 by Bernstein's Asia tech team led by Mark Li, they maintained an 'Outperform' rating on Samsung, SK Hynix, and Micron, significantly raising target prices: Samsung from 225,000 won to 440,000 won, SK Hynix from 1.15 million won to 3.3 million won, Micron from $510 to $1,300. They maintained an 'Underperform' rating on Kioxia, with the target price unchanged at 40,000 yen. They maintained an 'Outperform' rating on MediaTek with a target price of NT$4,380.

The underlying logic of this report is that the memory industry is undergoing an unprecedented structural split.

The Value of a Wafer Is Being Redefined

From Q3 2025 to Q2 2026, regular DRAM prices rose by about 4.5 times. HBM, tied to annual long-term contracts, saw almost no price movement. As a result, Bernstein calculates that in 2026, allocating capacity to regular DRAM generates over twice the revenue per wafer compared to HBM, with gross margin nearly three times higher.

Samsung and Micron have clearly stated on their Q1 2026 earnings calls: the profit margin for non-HBM DRAM has already surpassed that of HBM, and as regular DRAM prices continue to rise, this gap is widening. Bernstein expects regular DRAM prices may have about 25% more upside in 2027 before peaking.

This presents a stark set of numbers for HBM procurement negotiations: To match the revenue per wafer of regular DRAM, HBM prices would need to triple. However, memory makers are also aware that HBM is a critical component of AI infrastructure, and overly aggressive pricing could harm the health of the entire AI ecosystem. SK Hynix stated on its call that it would "prioritize achieving optimal allocation between HBM and regular DRAM," not pursue revenue maximization.

After considering these factors, Bernstein's judgment is: HBM prices will increase by an average of 2 to 2.5 times for the full year 2027 (Exhibit 1-2). Even so, HBM's profitability will remain lower than that of regular DRAM, though the gap will narrow significantly compared to 2026.

The real impact of HBM price increases is hidden in NVIDIA's markup.

Cloud vendors can buy regular DRAM and NAND directly from memory makers. HBM is different; it is packaged within NVIDIA's GPUs and is part of the latter's Cost of Goods Sold (COGS).

Assuming NVIDIA maintains a 75% gross margin on the VR200 (Vera Rubin NVL72) rack, the portion of the HBM price increase would need to be amplified by a factor of 4 in NVIDIA's pricing. Bernstein's estimation logic: HBM originally accounted for about 5% of the VR200's selling price; after the HBM price increase, this rises to 6%. But if NVIDIA is to keep its 75% gross margin unchanged, the selling price of the rack would need to increase by 24%.

For an AI data center deploying VR200 racks, the pass-through cost of HBM alone would increase total capital expenditure (including costs outside the rack) by 4%-15%, depending on whether NVIDIA applies a markup. Combined with price increases for regular DRAM and NAND (about 14%), all together, cloud vendors' AI capital expenditure would need to be about 30% higher than originally planned (Exhibit 3).

The report terms this process "re-calibration," believing cloud vendors will not slow down AI investment because of it, but will inevitably spread the cost pressure across supply chain segments, possibly even reflected in charging different token prices to different customers.

Profit Revision Wave Is Approaching, Who Wins and Who Loses

Bernstein raised its 2027 average HBM price assumption by 2 to 2.5 times, leading to profit forecasts significantly above market consensus: Samsung's 2027 Earnings Per Share (EPS) is 26% higher than consensus, SK Hynix 32% higher, Micron 38% higher (Exhibits 11-13). The analyst believes the annual HBM negotiations will conclude over the coming months, leading to upward revisions in sell-side consensus, further driving stock prices higher.

The HBM price hike is not pure positive for memory makers. Bernstein specifically points out that greater HBM exposure means lower overall profitability because regular DRAM margins are exceptionally high. Samsung is leading in HBM4 technology; Korea memory export data monitored by the report also shows Samsung's export unit value rose significantly in May, hinting at HBM4 shipments beginning (Exhibit 8). But Samsung has also expressed a pursuit of higher profit margins, potentially allocating more capacity to regular DRAM over HBM.

Kioxia is the sole loser, as it only has NAND business, no HBM, and thus cannot benefit from the profit revisions brought by this round of HBM price increases.

MediaTek could become another type of beneficiary. The report believes if cloud vendors, to avoid NVIDIA's markup, demand to directly purchase HBM, the business model of ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) service providers perfectly fits this demand. MediaTek's execution on TPU projects has been solid, and supply chain checks suggest upside risk for 2028 outlook. The stock has risen about 130% in the past two months, but Bernstein still maintains its 'Outperform' rating.

Valuation Switch to P/E, 15%-26% Upside Remains for Target Prices

Since the Return on Equity (ROE) of memory makers will reach unprecedented levels in this cycle, Samsung 55%, SK Hynix 108%, Micron 85% (Exhibit 18), and cash accumulation is astonishing (cash could account for 70%-80% of book value by 2027), the traditional Price-to-Book (P/B) valuation method has lost relevance. Bernstein has switched to using a 1-year forward Price-to-Earnings (P/E) ratio, setting the target multiple near historical cycle lows: Samsung and SK Hynix 6.2x, Micron 7.7x.

Corresponding target prices are: Samsung 440,000 won (26% upside), SK Hynix 3.3 million won (20% upside), Micron $1,300 (15% upside).

For 2028, the report believes that as more cleanroom capacity comes online, memory prices will soften, and revenue for all three vendors will decline year-on-year. However, even in the downcycle of 2028, the DRAM industry's gross margin is still projected at 70%, higher than the peak levels of all historical upcycles except 2018 (Exhibit 17).

This article is a collation and interpretation by Tide Research of a third-party brokerage research report. The ratings, target prices, profit forecasts, and related judgments cited herein are the views of that brokerage's analyst, representing only the stance of their affiliated institution. They do not represent the views of DeepChain TechFlow and do not constitute any investment advice.

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Domande pertinenti

QWhat is the main reason Bernstein cites for why HBM prices must double (increase 2-2.5 times) next year?

AThe primary reason is that manufacturers currently make significantly more revenue and profit from producing standard DRAM than from HBM on the same wafer. For them to have an incentive to allocate production capacity to HBM instead of standard DRAM, HBM prices need to rise dramatically to close this profitability gap. Currently, standard DRAM generates over 2x the revenue and nearly 3x the gross profit per wafer compared to HBM.

QAccording to Bernstein's analysis, how does NVIDIA's role in selling HBM potentially amplify the cost impact for cloud providers?

ASince HBM is packaged and sold as part of NVIDIA's GPUs, NVIDIA incorporates it into its cost of goods sold (COGS). To maintain its 75% gross margin, NVIDIA would need to amplify any HBM price increase by 4x when setting the final system price. Therefore, a relatively small increase in HBM cost can lead to a much larger price increase for AI servers/data center racks like the VR200, passed on to cloud providers.

QWhich company is identified as the likely loser in this scenario of rising HBM prices, and why?

AKIOXIA is identified as the likely loser. This is because it only has NAND flash memory business and no HBM or DRAM business. Therefore, it cannot benefit from the HBM price surge and the associated upward earnings revisions that DRAM/HBM-focused companies like Samsung, SK Hynix, and Micron are expected to see.

QBesides memory makers, which other type of company does Bernstein suggest could benefit, and what is the reasoning?

ABernstein suggests that ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) service providers, like MediaTek, could benefit. The reasoning is that if cloud providers seek to avoid NVIDIA's margin-based price amplification by trying to source HBM directly for their own systems, ASIC providers' business models (designing custom chips) are well-positioned to meet that demand.

QWhy has Bernstein shifted its valuation method for leading memory companies from Price-to-Book (P/B) to Price-to-Earnings (P/E)?

ABernstein switched to a forward P/E valuation method because the companies' Return on Equity (ROE) is expected to reach unprecedented cycle highs (e.g., 108% for SK Hynix), and they are accumulating cash rapidly (cash could reach 70-80% of book value by 2027). This makes the traditional P/B valuation method less meaningful in the current super-cycle.

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Citi analyst Tyler Radke's team attended the AWS New York Summit (June 17-18), engaging with over 10 clients and partners. In a June 19 report, they highlighted the summit's focus on scaling agent AI for enterprise deployment. Citi maintains a "Buy" rating on Amazon, forecasting AWS revenue growth to accelerate to 37% in FY27 from 30% in FY26, noting this estimate may be conservative. Key takeaways: 1. **AWS Strategy Shift:** AWS is moving from proof-of-concepts to scalable deployment. New offerings like AWS Context (building enterprise knowledge graphs), Amazon Quick (cross-application AI assistant), and security tool Continuum address core enterprise pain points for AI adoption. 2. **Data Infrastructure Beneficiaries:** Data infrastructure companies like Snowflake, Elastic, Oracle, and ClickHouse are seen as direct beneficiaries of scaling AI workloads, as evidenced by strong growth and use cases presented. 3. **Critical Role of Data Governance:** As AI agents scale from hundreds to thousands, effective data governance becomes the key variable for deploying AI in core business processes. AWS Context represents AWS's strategic extension from providing compute/models to offering a data governance infrastructure layer. The report emphasizes that without solving data governance, AI will remain confined to pilot projects. The investment thesis focuses on AWS revenue acceleration and data infrastructure vendors' growth, while monitoring signals like AWS's quarterly revenue growth, Bedrock AgentCore task volume, and pricing impacts on companies like Elastic.

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Questa assenza di dati solleva preoccupazioni, poiché la conoscenza del background del team è spesso essenziale per stabilire credibilità nel settore blockchain. Pertanto, abbiamo classificato queste informazioni come sconosciute fino a quando dettagli concreti non saranno resi disponibili nel dominio pubblico. Chi sono gli Investitori di Euruka Tech, $erc ai? Allo stesso modo, l'identificazione degli investitori o delle organizzazioni di supporto per il progetto Euruka Tech non è prontamente fornita attraverso la ricerca disponibile. Un aspetto cruciale per i potenziali stakeholder o utenti che considerano di impegnarsi con Euruka Tech è la garanzia che deriva da partnership finanziarie consolidate o dal supporto di società di investimento rispettabili. Senza divulgazioni sulle affiliazioni di investimento, è difficile trarre conclusioni complete sulla sicurezza finanziaria o sulla longevità del progetto. In linea con le informazioni trovate, anche questa sezione rimane allo stato di sconosciuto. Come funziona Euruka Tech, $erc ai? Nonostante la mancanza di specifiche tecniche dettagliate per Euruka Tech, è essenziale considerare le sue ambizioni innovative. Il progetto cerca di sfruttare la potenza computazionale dell'intelligenza artificiale per automatizzare e migliorare l'esperienza dell'utente all'interno dell'ambiente delle criptovalute. Integrando l'IA con la tecnologia blockchain, Euruka Tech mira a fornire funzionalità come operazioni automatizzate, valutazioni del rischio e interfacce utente personalizzate. L'essenza innovativa di Euruka Tech risiede nel suo obiettivo di creare una connessione fluida tra gli utenti e le vaste possibilità presentate dalle reti decentralizzate. Attraverso l'utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico e IA, mira a ridurre le sfide degli utenti alle prime armi e semplificare le esperienze transazionali all'interno del framework Web3. 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DUOLINGO AI: Integrare l'apprendimento delle lingue con Web3 e innovazione AI In un'era in cui la tecnologia rimodella l'istruzione, l'integrazione dell'intelligenza artificiale (AI) e delle reti blockchain annuncia una nuova frontiera per l'apprendimento delle lingue. Entra in scena DUOLINGO AI e la sua criptovaluta associata, $DUOLINGO AI. Questo progetto aspira a fondere la potenza educativa delle principali piattaforme di apprendimento delle lingue con i benefici della tecnologia decentralizzata Web3. Questo articolo esplora gli aspetti chiave di DUOLINGO AI, esaminando i suoi obiettivi, il framework tecnologico, lo sviluppo storico e il potenziale futuro, mantenendo chiarezza tra la risorsa educativa originale e questa iniziativa indipendente di criptovaluta. Panoramica di DUOLINGO AI Alla sua base, DUOLINGO AI cerca di stabilire un ambiente decentralizzato in cui gli studenti possono guadagnare ricompense crittografiche per il raggiungimento di traguardi educativi nella competenza linguistica. Applicando smart contracts, il progetto mira ad automatizzare i processi di verifica delle competenze e le allocazioni di token, aderendo ai principi di Web3 che enfatizzano la trasparenza e la proprietà da parte degli utenti. Il modello si discosta dagli approcci tradizionali all'acquisizione linguistica, facendo forte affidamento su una struttura di governance guidata dalla comunità, che consente ai detentori di token di suggerire miglioramenti ai contenuti dei corsi e alle distribuzioni delle ricompense. Alcuni degli obiettivi notevoli di DUOLINGO AI includono: Apprendimento Gamificato: Il progetto integra traguardi blockchain e token non fungibili (NFT) per rappresentare i livelli di competenza linguistica, promuovendo la motivazione attraverso ricompense digitali coinvolgenti. Creazione di Contenuti Decentralizzati: Apre opportunità per educatori e appassionati di lingue di contribuire con i propri corsi, facilitando un modello di condivisione dei ricavi che beneficia tutti i collaboratori. Personalizzazione Guidata dall'AI: Utilizzando modelli avanzati di machine learning, DUOLINGO AI personalizza le lezioni per adattarsi ai progressi individuali, simile alle funzionalità adattive presenti nelle piattaforme consolidate. Creatori del Progetto e Governance A partire da aprile 2025, il team dietro $DUOLINGO AI rimane pseudonimo, una pratica comune nel panorama decentralizzato delle criptovalute. Questa anonimato è inteso a promuovere la crescita collettiva e il coinvolgimento degli stakeholder piuttosto che concentrarsi su sviluppatori individuali. Lo smart contract distribuito sulla blockchain di Solana annota l'indirizzo del wallet dello sviluppatore, che segna l'impegno verso la trasparenza riguardo alle transazioni, nonostante l'identità dei creatori sia sconosciuta. Secondo la sua roadmap, DUOLINGO AI mira a evolversi in un'Organizzazione Autonoma Decentralizzata (DAO). Questa struttura di governance consente ai detentori di token di votare su questioni critiche come l'implementazione di funzionalità e le allocazioni del tesoro. Questo modello si allinea con l'etica dell'empowerment della comunità presente in varie applicazioni decentralizzate, enfatizzando l'importanza del processo decisionale collettivo. Investitori e Partnership Strategiche Attualmente, non ci sono investitori istituzionali o capitalisti di rischio identificabili pubblicamente legati a $DUOLINGO AI. Invece, la liquidità del progetto proviene principalmente da scambi decentralizzati (DEX), segnando un netto contrasto con le strategie di finanziamento delle aziende tradizionali di tecnologia educativa. Questo modello di base indica un approccio guidato dalla comunità, riflettendo l'impegno del progetto verso la decentralizzazione. Nel suo whitepaper, DUOLINGO AI menziona la formazione di collaborazioni con “piattaforme educative blockchain” non specificate, mirate ad arricchire la sua offerta di corsi. Sebbene partnership specifiche non siano ancora state divulgate, questi sforzi collaborativi suggeriscono una strategia per mescolare innovazione blockchain con iniziative educative, ampliando l'accesso e il coinvolgimento degli utenti attraverso diverse vie di apprendimento. Architettura Tecnologica Integrazione AI DUOLINGO AI incorpora due componenti principali guidate dall'AI per migliorare la sua offerta educativa: Motore di Apprendimento Adattivo: Questo sofisticato motore apprende dalle interazioni degli utenti, simile ai modelli proprietari delle principali piattaforme educative. Regola dinamicamente la difficoltà delle lezioni per affrontare le sfide specifiche degli studenti, rinforzando le aree deboli attraverso esercizi mirati. Agenti Conversazionali: Utilizzando chatbot alimentati da GPT-4, DUOLINGO AI offre una piattaforma per gli utenti per impegnarsi in conversazioni simulate, promuovendo un'esperienza di apprendimento linguistico più interattiva e pratica. Infrastruttura Blockchain Costruito sulla blockchain di Solana, $DUOLINGO AI utilizza un framework tecnologico completo che include: Smart Contracts per la Verifica delle Competenze: Questa funzionalità assegna automaticamente token agli utenti che superano con successo i test di competenza, rinforzando la struttura di incentivi per risultati di apprendimento genuini. Badge NFT: Questi token digitali significano vari traguardi che gli studenti raggiungono, come completare una sezione del loro corso o padroneggiare competenze specifiche, consentendo loro di scambiare o mostrare digitalmente i loro successi. Governance DAO: I membri della comunità dotati di token possono partecipare alla governance votando su proposte chiave, facilitando una cultura partecipativa che incoraggia l'innovazione nell'offerta di corsi e nelle funzionalità della piattaforma. Cronologia Storica 2022–2023: Concettualizzazione I lavori per DUOLINGO AI iniziano con la creazione di un whitepaper, evidenziando la sinergia tra i progressi dell'AI nell'apprendimento delle lingue e il potenziale decentralizzato della tecnologia blockchain. 2024: Lancio Beta Un lancio beta limitato introduce offerte in lingue popolari, premiando i primi utenti con incentivi in token come parte della strategia di coinvolgimento della comunità del progetto. 2025: Transizione DAO Ad aprile, avviene un lancio completo della mainnet con la circolazione di token, stimolando discussioni nella comunità riguardo a possibili espansioni nelle lingue asiatiche e ad altri sviluppi dei corsi. Sfide e Direzioni Future Ostacoli Tecnici Nonostante i suoi obiettivi ambiziosi, DUOLINGO AI affronta sfide significative. La scalabilità rimane una preoccupazione costante, in particolare nel bilanciare i costi associati all'elaborazione dell'AI e nel mantenere una rete decentralizzata reattiva. Inoltre, garantire la creazione e la moderazione di contenuti di qualità in un'offerta decentralizzata presenta complessità nel mantenere standard educativi. Opportunità Strategiche Guardando al futuro, DUOLINGO AI ha il potenziale per sfruttare partnership di micro-credentialing con istituzioni accademiche, fornendo validazioni verificate dalla blockchain delle competenze linguistiche. Inoltre, l'espansione cross-chain potrebbe consentire al progetto di attingere a basi utenti più ampie e a ulteriori ecosistemi blockchain, migliorando la sua interoperabilità e portata. Conclusione DUOLINGO AI rappresenta una fusione innovativa di intelligenza artificiale e tecnologia blockchain, presentando un'alternativa focalizzata sulla comunità ai sistemi tradizionali di apprendimento delle lingue. Sebbene il suo sviluppo pseudonimo e il modello economico emergente comportino alcuni rischi, l'impegno del progetto verso l'apprendimento gamificato, l'istruzione personalizzata e la governance decentralizzata illumina un percorso per la tecnologia educativa nel regno di Web3. Man mano che l'AI continua a progredire e l'ecosistema blockchain evolve, iniziative come DUOLINGO AI potrebbero ridefinire il modo in cui gli utenti interagiscono con l'istruzione linguistica, potenziando le comunità e premiando il coinvolgimento attraverso meccanismi di apprendimento innovativi.

474 Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.04.11Aggiornato il 2025.04.11

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