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

marsbitPublicado em 2026-06-22Última atualização em 2026-06-22

Resumo

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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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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Os principais objetivos do projeto incluem: Raciocínio Fiável: A Grok AI enfatiza o raciocínio de senso comum para fornecer respostas lógicas com base na compreensão contextual. Supervisão Escalável: A integração de assistência de ferramentas garante que as interações dos utilizadores sejam monitorizadas e otimizadas para qualidade. Verificação Formal: A segurança é primordial; a Grok AI incorpora métodos de verificação formal para aumentar a fiabilidade das suas saídas. Compreensão de Longo Contexto: O modelo de IA destaca-se na retenção e recordação de um extenso histórico de conversas, facilitando discussões significativas e contextualizadas. Robustez Adversarial: Ao focar na melhoria das suas defesas contra entradas manipuladas ou maliciosas, a Grok AI visa manter a integridade das interações dos utilizadores. Em essência, a Grok AI não é apenas um dispositivo de recuperação de informações; é um parceiro conversacional imersivo que incentiva um diálogo dinâmico. 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No entanto, até agora, informações sobre fundações ou organizações de investimento adicionais que apoiam a Grok AI não estão prontamente acessíveis, marcando uma área para exploração futura potencial. Como Funciona a Grok AI? A mecânica operacional da Grok AI é tão inovadora quanto a sua estrutura conceptual. O projeto integra várias tecnologias de ponta que facilitam as suas funcionalidades únicas: Infraestrutura Robusta: A Grok AI é construída utilizando Kubernetes para orquestração de contêineres, Rust para desempenho e segurança, e JAX para computação numérica de alto desempenho. Este trio assegura que o chatbot opere de forma eficiente, escale eficazmente e sirva os utilizadores prontamente. Acesso a Conhecimento em Tempo Real: Uma das características distintivas da Grok AI é a sua capacidade de aceder a dados em tempo real através da plataforma X—anteriormente conhecida como Twitter. 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Embora os detalhes específicos sobre a estrutura do projeto sejam um tanto elusivos, ele é concebido para melhorar o envolvimento dos utilizadores e automatizar processos no espaço cripto. O projeto visa criar um ecossistema descentralizado que não só facilita transações, mas também incorpora funcionalidades preditivas através da inteligência artificial, daí a designação do seu token, $erc ai. O objetivo é fornecer uma plataforma intuitiva que facilite interações mais inteligentes e um processamento eficiente de transações dentro da crescente esfera do Web3. Quem é o Criador da Euruka Tech, $erc ai? Neste momento, a informação sobre o criador ou a equipa fundadora da Euruka Tech permanece não especificada e algo opaca. Esta ausência de dados levanta preocupações, uma vez que o conhecimento sobre o histórico da equipa é frequentemente essencial para estabelecer credibilidade no setor blockchain. 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DUOLINGO AI: Integrar a Aprendizagem de Línguas com Inovação Web3 e IA Numa era em que a tecnologia transforma a educação, a integração da inteligência artificial (IA) e das redes blockchain anuncia uma nova fronteira para a aprendizagem de línguas. Apresentamos DUOLINGO AI e a sua criptomoeda associada, $DUOLINGO AI. Este projeto aspira a unir o poder educativo das principais plataformas de aprendizagem de línguas com os benefícios da tecnologia descentralizada Web3. Este artigo explora os principais aspectos do DUOLINGO AI, analisando os seus objetivos, estrutura tecnológica, desenvolvimento histórico e potencial futuro, mantendo a clareza entre o recurso educativo original e esta iniciativa independente de criptomoeda. Visão Geral do DUOLINGO AI No seu cerne, DUOLINGO AI procura estabelecer um ambiente descentralizado onde os alunos podem ganhar recompensas criptográficas por alcançar marcos educativos em proficiência linguística. 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Personalização Através de IA: Ao empregar modelos avançados de aprendizagem de máquina, o DUOLINGO AI personaliza as lições para se adaptar ao progresso de aprendizagem individual, semelhante às características adaptativas encontradas em plataformas estabelecidas. Criadores do Projeto e Governança A partir de abril de 2025, a equipa por trás do $DUOLINGO AI permanece pseudónima, uma prática frequente no panorama descentralizado das criptomoedas. Esta anonimidade visa promover o crescimento coletivo e o envolvimento das partes interessadas, em vez de se concentrar em desenvolvedores individuais. O contrato inteligente implementado na blockchain Solana indica o endereço da carteira do desenvolvedor, o que significa o compromisso com a transparência em relação às transações, apesar da identidade dos criadores ser desconhecida. De acordo com o seu roteiro, o DUOLINGO AI pretende evoluir para uma Organização Autónoma Descentralizada (DAO). Esta estrutura de governança permite que os detentores de tokens votem em questões críticas, como implementações de funcionalidades e alocação de tesouraria. Este modelo alinha-se com a ética de empoderamento comunitário encontrada em várias aplicações descentralizadas, enfatizando a importância da tomada de decisão coletiva. Investidores e Parcerias Estratégicas Atualmente, não existem investidores institucionais ou capitalistas de risco publicamente identificáveis ligados ao $DUOLINGO AI. Em vez disso, a liquidez do projeto origina-se principalmente de trocas descentralizadas (DEXs), marcando um contraste acentuado com as estratégias de financiamento das empresas tradicionais de tecnologia educacional. Este modelo de base indica uma abordagem orientada pela comunidade, refletindo o compromisso do projeto com a descentralização. No seu whitepaper, o DUOLINGO AI menciona a formação de colaborações com “plataformas de educação blockchain” não especificadas, com o objetivo de enriquecer a sua oferta de cursos. Embora parcerias específicas ainda não tenham sido divulgadas, estes esforços colaborativos sugerem uma estratégia para misturar inovação em blockchain com iniciativas educativas, expandindo o acesso e o envolvimento dos utilizadores em diversas vias de aprendizagem. Arquitetura Tecnológica Integração de IA O DUOLINGO AI incorpora dois componentes principais impulsionados por IA para melhorar as suas ofertas educativas: Motor de Aprendizagem Adaptativa: Este motor sofisticado aprende a partir das interações dos utilizadores, semelhante a modelos proprietários de grandes plataformas educativas. Ele ajusta dinamicamente a dificuldade das lições para abordar desafios específicos dos alunos, reforçando áreas fracas através de exercícios direcionados. Agentes Conversacionais: Ao empregar chatbots alimentados por GPT-4, o DUOLINGO AI oferece uma plataforma para os utilizadores se envolverem em conversas simuladas, promovendo uma experiência de aprendizagem de línguas mais interativa e prática. Infraestrutura Blockchain Construído na blockchain Solana, o $DUOLINGO AI utiliza uma estrutura tecnológica abrangente que inclui: Contratos Inteligentes de Verificação de Habilidades: Esta funcionalidade atribui automaticamente tokens aos utilizadores que passam com sucesso em testes de proficiência, reforçando a estrutura de incentivos para resultados de aprendizagem genuínos. Emblemas NFT: Estes tokens digitais significam vários marcos que os alunos alcançam, como completar uma seção do seu curso ou dominar habilidades específicas, permitindo-lhes negociar ou exibir as suas conquistas digitalmente. Governança DAO: Membros da comunidade com tokens podem participar na governança votando em propostas-chave, facilitando uma cultura participativa que incentiva a inovação nas ofertas de cursos e funcionalidades da plataforma. Cronologia Histórica 2022–2023: Conceituação O trabalho preliminar para o DUOLINGO AI começa com a criação de um whitepaper, destacando a sinergia entre os avanços em IA na aprendizagem de línguas e o potencial descentralizado da tecnologia blockchain. 2024: Lançamento Beta Um lançamento beta limitado introduz ofertas em línguas populares, recompensando os primeiros utilizadores com incentivos em tokens como parte da estratégia de envolvimento comunitário do projeto. 2025: Transição para DAO Em abril, ocorre um lançamento completo da mainnet com a circulação de tokens, promovendo discussões comunitárias sobre possíveis expansões para línguas asiáticas e outros desenvolvimentos de cursos. Desafios e Direções Futuras Obstáculos Técnicos Apesar dos seus objetivos ambiciosos, o DUOLINGO AI enfrenta desafios significativos. A escalabilidade continua a ser uma preocupação constante, particularmente no equilíbrio dos custos associados ao processamento de IA e à manutenção de uma rede descentralizada responsiva. Além disso, garantir a criação e moderação de conteúdo de qualidade num ambiente descentralizado apresenta complexidades na manutenção dos padrões educativos. Oportunidades Estratégicas Olhando para o futuro, o DUOLINGO AI tem o potencial de aproveitar parcerias de micro-certificação com instituições académicas, proporcionando validações verificadas em blockchain das habilidades linguísticas. Além disso, a expansão cross-chain poderia permitir que o projeto acedesse a bases de utilizadores mais amplas e a ecossistemas de blockchain adicionais, melhorando a sua interoperabilidade e alcance. Conclusão DUOLINGO AI representa uma fusão inovadora de inteligência artificial e tecnologia blockchain, apresentando uma alternativa focada na comunidade aos sistemas tradicionais de aprendizagem de línguas. Embora o seu desenvolvimento pseudónimo e o modelo económico emergente tragam certos riscos, o compromisso do projeto com a aprendizagem gamificada, educação personalizada e governança descentralizada ilumina um caminho a seguir para a tecnologia educativa no domínio do Web3. À medida que a IA continua a avançar e o ecossistema blockchain evolui, iniciativas como o DUOLINGO AI poderão redefinir a forma como os utilizadores interagem com a educação linguística, empoderando comunidades e recompensando o envolvimento através de mecanismos de aprendizagem inovadores.

458 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2025.04.11

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