内存条价格跳水,内存股集体下跌,内存超级周期见顶了?

marsbit发布于2026-03-30更新于2026-03-30

文章摘要

近期内存价格从数月高位大幅回落,引发市场对行业周期见顶的担忧。美国市场DDR5内存条价格单套最高降幅达100美元,国内批发商反映主流16G内存条单日跌超百元,囤货商抛售加剧市场波动。同时,谷歌发布新型压缩算法TurboQuant,可能大幅降低AI模型运行内存占用,加剧市场对需求削减的担忧。 资本市场迅速反应,美光、西部数据等内存股大幅回调,美国内存芯片板块单周市值蒸发近千亿美元。市场观点出现分歧:一方认为传统“猪周期”见顶信号已现,因部分智能手机厂商因价格过高而削减订单;另一方则指出,DDR5等高端需求仍强劲,且内存巨头商业模式已转向预付款和可控产能扩张,行业结构性变革削弱周期波动。 汇丰等机构力挺行业前景,认为当前处于AI驱动的超级周期中场,担忧属过度反应。技术革新可能加速AI普及而非削弱需求,AI服务器及企业级固态硬盘需求仍将强劲增长。机构预计内存短缺可能持续一至两年,回调反而提供买入机会。

作者:龙玥

近期,持续数月走高的内存价格突然掉头向下,引发市场对内存周期见顶的担忧。

据市场跟踪数据,美国多家零售商的DDR5内存出现大范围降价,单套最高降幅达100美元。以海盗船的复仇者(VENGEANCE)系列为例,其32GB容量、最高6400MHz频率的型号售价目前约为379.99美元,较近期490美元的峰值大幅下降,单套降幅超过110美元。

国内市场同样遭遇冲击,有批发商向《中国经营报》表示,主流16G内存条价格“一天掉了一百多块”,前期囤货的大户正在疯狂抛售。

“上周六开始,价格直接崩了。”在百脑汇经营存储设备多年的批发商王老板向该媒体坦言。他展示了一款主流16G 3200MHz内存条的极端价格曲线:去年5月仅为130多元,随后一路狂飙至12月最高峰的980元,但在高位震荡数月后,目前的现货价格已经回落到700元附近。

王老板无奈地表示,由于价格涨幅透支了消费预期,“不是刚需不会买,和去年11月份之前比,我们的销量跌了60%都不止。”

与此同时,谷歌发布了一篇名为“TurboQuant”的新型压缩算法论文。该研究指出,这项技术能将大型语言模型运行时的键值缓存(KV Cache)内存占用减少至少6成。投资者迅速将其定价为:AI硬件短缺问题将得到根本性缓解,内存需求将被大幅削减。

现货市场的寒气迅速传导至资本市场。美光科技股价自近期高点回撤超24%,西部数据也从777.60美元的高位下挫近21%。同时,上周美国内存芯片板块市值蒸发近1000亿美元。

面对价格跳水和股价暴跌,市场参与者对内存行业的前景产生了严重分歧。一部分投资者认为,传统的内存“猪周期”已经见顶,而汇丰机构则认为,市场担忧过度,当前正处于AI驱动的内存超级周期中场,HBM等高端需求强劲,内存短缺可能持续一到两年。

买方说“不”:传统“猪周期”重演?

对于遵循传统周期的交易员而言,市场大跌并非那么简单。前记者、知名驻台半导体分析师Dan Nystedt指出,许多看多者将近期的暴跌归咎于谷歌的论文,但这只是表象。Dan认为真正的原因在于,部分智能手机内存芯片价格停止了上涨。

“真正的原因简单得多:某些智能手机内存芯片的价格停止了上涨。买家最终说了‘不’——这是经验丰富的内存周期投资者在卖出前寻找的第一个见顶信号。”

Dan Nystedt表示。由于DRAM和NAND价格过高,一些智能手机制造商计划在2026年减少甚至取消中低端手机的生产。他透露,两周前就有买家拒绝了更高的DDR4价格。

Dan Nystedt将内存行业比作农业中的“猪周期”:高价促使企业扩产,但建厂需要时间,当新产能同时释放时,价格就会暴跌。他认为,遵循这一剧本的投资者已经迅速撤离,美光和闪迪的股价因此大幅回调。

过去50年里,内存芯片经历了十几次重大的繁荣/萧条周期。仅2010年以来就有三次:2012-2015年的3G/4G与云计算爆发;2016-2019年的5G与云服务商扩张;以及2020-2023年疫情驱动的PC/服务器激增。而2024年开启的,则是AI服务器(HBM和SRAM)驱动的上行周期。

“每当有人写下‘这次不一样’时,那通常是看涨情绪陷入疯狂的经典标志。”Nystedt引用传奇作手杰西·利弗莫尔的名言:“市场永远是对的,而观点往往是错的。”他提醒投资者,当芯片买家不再恐慌性抢购,当反弹屡次遭遇持续性抛售,老练的资金就会按照剧本迅速撤退。

结构性变革:内存公司不再是“周期股”?

不过,对于Dan Nystedt的分析,独立分析师Jukan对此提出了不同看法。

他指出,买方对价格上涨的抵制主要集中在DDR4等传统内存上,而非整个内存市场。此前DDR4价格的异常飙升部分归因于中国市场的囤货,这给了智能手机厂商调整低端设备规格的空间。

“但DDR5完全是另一回事。”Jukan指出。智能手机和PC制造商在今年一季度甚至二季度,都老老实实地接受了DDR5的大幅涨价。在当前的AI与高端设备生态中,DDR5不是一个可以讨价还价的谈判目标,而是买家即使支付溢价也必须确保的核心投入品。围绕DDR5构建的旗舰产品根本无法降低规格。

其次,市场完全忽视了内存巨头商业模式的根本性蜕变。Jukan对“按现货价格下跌就盲目抛售”的所谓“老练投资者”嗤之以鼻。

“内存公司的运营方式已经不再是以往那种盲目扩产的模式了。”Jukan敏锐地指出,三星、SK海力士和美光这三大巨头,正在向台积电的商业模式靠拢——即在确保了核心客户的预付款(Advance payments)和长期需求可见度之后,才去建设产能。

近日韩国媒体就已报道,三星正在与微软等巨头探讨基于预付款的合作协议。内存巨头比任何人都清楚产能过剩摧毁周期的痛苦。因此,他们现在追求的是极度克制的产能扩张,而非条件反射式的过度建设。

投行力挺:内存超级周期才到中场,市场五大担忧过度

与现货市场的恐慌情绪不同,投行对内存行业的长期前景依然充满信心。汇丰在3月30日发布的研报中明确表示,“在我们看来,目前的担忧被过度放大了;我们正处于由AI驱动的超级周期的中点。”

而当前市场的担忧均属过度反应,该行列出五大具体担忧:

1)中东冲突带来的原材料和电价上涨负面影响;

2)2026年下半年内存价格增速放缓;

3)谷歌“TurboQuant”和英伟达“KVTC”等减少AI系统内存使用的行业技术;

4)主要内存制造商逐步增加的资本支出计划;

5)来自中国内存厂商的竞争加剧。

报告指出,中东冲突对内存制造商采购原材料没有实质性影响。而盈利的绝对增长对股价的影响,将远大于DRAM价格上涨斜率的放缓。同时,内存制造商在资本支出的执行上依然保持着高度清醒和克制。

对于引发市场抛售的谷歌TurboQuant技术,该行认为现在担忧还为时过早。该技术的商业化还需要一年左右的时间,且其参考参数规模小于当前的AI环境。更重要的是,该行指出,TurboQuant缓解了内存带宽瓶颈,将提高系统效率,降低Token成本,从而加速AI的商业化和普及。报告写道:

“净影响是,我们认为效率的提高将加速AI的发展——这是一个积极的事件,应该会引发AI采用率的急剧增长。”

同时,该行预计,2026年AI服务器出货量将同比猛增28%。2026至2027年,平均每台服务器的DRAM内容量将实现17%的强劲增长。而随着AI推理需求的爆发,企业级固态硬盘(eSSD)正在迎来黄金时代。报告预计,到2027年,eSSD占NAND总需求的比例将从2023年的18%飙升至40%。而AI服务器将吞噬掉其中的62%。

该行认为,当前市场正处于由AI驱动的超级周期中场,其规模堪比1990-1995年办公自动化引发的持续六年的DRAM短缺。回顾历史,1990年至1995年,伴随着Windows 3.0及后续操作系统的普及,办公自动化引发了长达六年的DRAM结构性短缺,推动DRAM市场规模从1990年的70亿美元狂飙6倍,至1995年的410亿美元。

该行认为,如今由大模型、智能体AI(Agentic AI)和物理AI(如自动驾驶)催生的基础设施建设,其带来的内存短缺情况将至少持续一到两年。

基于这些研判,报告坚定看好它们在内存超级周期中的受益确定性。对于近期的暴跌,报告写道:“我们认为,任何回调都提供了额外的买入机会。”

相关问答

Q内存条价格近期出现了怎样的变化?

A近期内存条价格出现大幅下跌。美国市场DDR5内存单套最高降幅达100美元,国内市场主流16G内存条价格一天下跌超过100元,从去年12月最高峰的980元回落到700元附近。

Q导致内存价格下跌的主要原因有哪些?

A主要原因包括:1)价格过高导致消费者抵制,智能手机制造商计划减少中低端手机生产;2)前期囤货大户疯狂抛售;3)谷歌发布TurboQuant压缩算法,可能减少AI系统内存需求;4)市场对内存周期见顶的担忧引发资本撤离。

Q分析师Dan Nystedt如何看待当前内存市场?

ADan Nystedt认为内存行业遵循传统的'猪周期'规律,高价促使企业扩产,新产能释放后价格暴跌。他指出智能手机内存芯片价格停止上涨是见顶信号,买家拒绝高价是周期转折的标志,经验丰富的投资者已开始撤离。

Q汇丰银行对内存行业前景持什么观点?

A汇丰银行认为市场担忧过度,当前正处于AI驱动的内存超级周期中场。他们列出五大担忧均属过度反应,包括中东冲突影响、价格增速放缓、内存优化技术、资本支出增加和中国竞争,并预测AI服务器需求将持续强劲,内存短缺可能持续1-2年。

Q谷歌TurboQuant技术对内存市场可能产生什么影响?

ATurboQuant技术能将大型语言模型运行时的键值缓存内存占用减少至少60%。汇丰银行认为该技术商业化还需一年时间,且其缓解内存瓶颈后反而会提高系统效率、降低Token成本,加速AI普及,最终可能推动内存需求增长而非减少。

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