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撕开铁幕：一家中国DRAM公司如何用三星的方式挑战三星

2026年7月27日，国产DRAM龙头长鑫科技登陆科创板，市值突破3.31万亿元，成为A股市值王。其全球市场份额已达8%，成功在三星、SK海力士和美光垄断的市场中撕开一道口子。长鑫的崛起，被视作一场对三星“逆周期”打法的成功复刻与反击。故事始于2016年，长鑫在合肥成立，面对巨头构筑的专利壁垒，通过收购破产的德国巨头奇梦达的专利和技术文档获得破局起点。2019年，长鑫量产首颗国产8Gb DDR4芯片。在技术上，长鑫采取“跳代研发”策略，跳过中间节点直接攻坚更先进工艺，快速追赶代际差距。同时，它没有重蹈日本尔必达的覆辙——尔必达曾为追求98%的极致良率，导致芯片面积更大、成本更高，最终被三星的成本优势击垮。长鑫则将良率稳定在90%左右的合理水平，专注于通过IDM模式优化单位成本，其毛利率已快速提升至接近国际巨头的水平。 2023年，在全球存储寒冬、三大巨头纷纷减产时，长鑫却选择逆势扩产，以激进的价格策略抢占市场份额。这场豪赌背后，有国家大基金及产业资本的支持。随着2025年AI浪潮爆发，巨头将产能转向利润更高的HBM内存，长鑫趁机填补了传统DRAM市场的结构性缺口，实现了份额与利润的跃升。然而，挑战依然严峻。长鑫98%的收入仍来自传统DRAM，在利润丰厚的HBM市场尚未实现商业化量产，制程技术仍落后于领先对手。未来，当巨头完成HBM布局后重返传统市场，价格战将不可避免。长鑫的胜利，关键在于它没有像尔必达那样陷入单一的技术竞赛，而是将技术、成本、市场和组织能力整合为系统的竞争力，在DRAM这场成本与规模的综合战争中找到了自己的生存与发展之路。

marsbit07/28 09:16

marsbit07/28 09:16

日涨465%：内存短缺如何使长鑫存储成为中国市值最高的公司

中国内存芯片制造商长鑫存储技术（CXMT，股票代码688825）于2026年7月27日在上海证券交易所科创板（STAR）首日上市，股价暴涨465.82%，收盘报49元，市值突破3.2万亿元人民币，成为大陆市值最高的公司。此次IPO发行价为8.66元，公司此前估值约855亿美元。公司股价飙升的背景是整个芯片行业利润的爆发式增长。中国国家统计局数据显示，2026年上半年大型集成电路制造企业利润同比增长2579.5%，电子工业整体利润增长96.9%。同期，国内集成电路产量达约2800亿块，增长23.1%。多家同行企业也预告了惊人的利润增长。行业高增长主要归因于几点：首先是人工智能的广泛应用推动全球算力需求激增，引发数据中心和服务器建设热潮。全球内存巨头（如三星、SK海力士、美光）将大量产能转向利润更高的HBM（高带宽内存），导致用于服务器、PC、手机和汽车的常规DRAM（如DDR5）出现短缺，价格在2026年第一季度环比上涨90-95%，第二季度再涨50-60%。长鑫存储作为中国最大的DRAM制造商、全球第四大厂商，抓住了常规内存短缺的机遇，扩大供应并签下了字节跳动、腾讯等大客户长期订单，预计2026年上半年营收将达到1100-1200亿元人民币，净利润500-570亿元。其次，2025年上半年行业正处于周期低谷，利润基数极低。此外，国家产业政策支持及进口高端内存的限制，也助推了国内市场对国产芯片的需求。分析指出，CXMT的成功也伴随着挑战，主要是美国对先进光刻和生产设备的出口管制，限制了公司获取生产HBM等尖端内存的能力。其未来发展不仅取决于全球DRAM需求，也依赖于中国半导体设备国产化的进程。

cryptonews.ru07/28 08:11

cryptonews.ru07/28 08:11

IOSG：从热存储到冷记忆，AI时代存储热潮下的去中心化存储

本文探讨了AI时代存储热潮下，中心化AI存储与去中心化存储的价值分野与市场现状。 AI存储的核心是“热数据效率”狂欢，其价值从传统的“容量生意”转变为服务于算力利用率和商业变现的“效率引擎”。它通过HBM、企业级SSD等分层架构，极致优化数据到计算的流动速度，目标是最大化GPU利用率和降低计算成本，直接推动生产力。而去中心化存储（如Filecoin和Arweave）的核心是“冷数据可信”，致力于保障数据的长期存在、不可篡改、抗审查和公平访问，旨在成为人类文明的永久记忆底座。其价值主张与当前资本市场追捧的效率逻辑错位，因此陷入沉寂。两者在核心价值、数据类型、关键指标和付费来源上截然不同：AI存储追求速度与加速，服务于热数据；去中心化存储追求可信与永久，服务于冷数据与公共档案。文章指出，去中心化存储面临产品化不足、企业级服务缺失、检索体验和隐私合规等挑战。但其在AI数据溯源、公共数据集存档、合规存证等领域具有不可替代的独特价值。未来，随着数据垄断、版权争议和记忆脆弱性等问题凸显，“可信冷存储”可能迎来价值重估，从边缘理想变为必要的基础设施。

marsbit07/28 06:02

从热存储到冷记忆：AI 时代存储热潮下的去中心化存储

本文探讨了在AI浪潮下，两种存储路径的分野与未来。AI存储（热存储）聚焦“效率至上”，其价值在于最大化GPU利用率与商业变现，核心包括HBM（高带宽内存）、企业级SSD等高速硬件，旨在为AI计算提供“数据燃料”。而去中心化存储（如Filecoin、Arweave）则坚守“冷数据可信”的价值主张，通过分布式网络与密码学技术，致力于数据的长期保存、抗审查与溯源，服务于公共档案、文明记忆和数据公平。当前资本市场更青睐能直接提升生产力的AI热存储，导致去中心化存储显得沉寂。然而，文章指出，随着AI发展可能加剧数据垄断、版权纠纷和历史记忆脆弱性等问题，社会对“可信存储”的需求或将重新抬头。去中心化存储在AI数据溯源（Provenance）、公共数据集托管、合规存证等领域具有不可替代的独特价值。未来，它需要解决产品体验、企业级服务能力与真实需求匹配等挑战，才能从极客理念走向必要的基础设施。 AI存储驱动我们奔向未来，而去中心化存储则守护我们回望过去的权利，两者共同构成了完整的数据生态。

marsbit07/27 16:21

marsbit07/27 16:21

机构、链上资金都看好长鑫继续大涨，除了韩国人

国内存储芯片龙头企业长鑫科技今日在科创板上市，首日股价暴涨465.8%，市值达3.28万亿元，创下多项A股纪录。市场对其后市走势看法不一。国际投行野村证券给予“买入”评级，目标价看至116元，认为其是“中国皇冠上的明珠”，预计未来几年营收和利润将高速增长。东北证券的观点相对保守，通过多种估值方法测算，目标市值区间在3.2至5.7万亿元之间。分析指出，长鑫的快速增长部分得益于三星、SK海力士等巨头将产能转向高端AI存储（如HBM），导致传统DRAM市场出现供应缺口，长鑫借此填补了中低端需求。但目前其产能规模仍远小于头部厂商，且受限于先进设备出口管制，短期内难以进军利润丰厚的HBM市场，全球存储短缺格局预计将持续。链上数据显示，在上市前夜，美国和中国的钱包地址整体看多长鑫，而韩国标签的钱包则成为做空主力。市场仍有观点看好其短期涨势，理由包括流通盘比例低、内存行业处于超级周期、以及其作为A股稀缺龙头的溢价效应等。同时，公司创始人宣布将把部分财富作为奖金分配给员工。

Odaily星球日报07/27 11:42

Odaily星球日报07/27 11:42

目标价 116 元、市值 7.9 万亿的长鑫是怎么来的？

野村证券发布对长鑫存储的首次覆盖报告，给予“买入”评级，目标价116元。该目标价基于20倍2028年预测每股收益5.8元得出。估值逻辑参照美光历史估值中枢（约10倍），并叠加中国市场的估值溢价（取1-3倍区间中值），综合得出20倍市盈率。报告盈利预测极为激进：预计公司收入将从2025年的618亿元增长至2028年的7733亿元，归母净利润从19亿元增至3931亿元，2026-2028年复合增速分别达63%和74%。核心假设在于毛利率将从2025年的41%大幅提升至2028年的90.5%，这意味着收入增长主要依靠产品涨价，而非成本同步增加。支撑高增长预测的论据主要来自AI驱动的内存需求爆发。野村分析，智能体（Agentic AI）任务的复杂性和迭代特性将极大消耗内存，即便考虑内存效率提升技术，预计2026至2030年全球内存用量仍将增长7倍以上，年复合增速超60%。而供给端受限于设备、材料和人才瓶颈，全球产能增速仅30%-40%，长期供需缺口将持续存在。对于长鑫自身，野村预计其产能将从2025年底的280kwpm（千片晶圆/月）扩张至2028年底的550kwpm，位元产出复合增速40%-45%，高于行业平均。公司全球DRAM份额有望从约10%提升至2028年的约18%。报告也指出，长鑫当前制程节点（约16-17纳米）落后海外龙头，导致单片晶圆产出较低，均价约1.4-1.5万美元，但随着制程升级，均价有望提升。报告最后提醒，将周期高点的毛利率（如90%）外推为长期常态并不符合行业规律，此预测应视为极度乐观情景下的上限测算。

链捕手07/27 10:13

链捕手07/27 10:13

伯恩斯坦解读：1420亿美元长期订单，能否托住内存周期？

伯恩斯坦报告指出，内存制造商美光和闪迪（SanDisk）近期与客户签订了带有金融担保的长期采购协议（LTA），旨在为未来收入提供一定保障。美光14份协议对应约1000亿美元最低收入承诺及约220亿美元担保，闪迪5份协议则对应约420亿美元收入和超110亿美元担保。报告认为，这些协议通过提高客户违约成本，能在一定程度上为行业下行周期提供缓冲，增强供应商的盈利可见性和产能规划确定性。然而，当前总计约330亿美元的担保规模，相对于未来数年可能高达数万亿美元的行业潜在收入规模而言，覆盖率仅为约0.6%，无法完全兜底深度价格下跌的风险。一旦现货价格大幅跌破合同地板价，客户仍可能出于经济考量选择违约。此外，长期协议主要适用于需求稳定、重视供应链安全的美国云服务商等大客户，而约占市场30%-50%的消费电子、部分中国客户等领域的需求更具交易性和价格敏感性，难以被长期协议锁定。因此，现货市场价格信号和周期波动仍将持续存在。尽管AI需求（如HBM）为行业提供了结构性支撑并提升了估值，长期协议也有助于锁定部分高景气收入，但报告强调，它并不能消除行业周期或保证峰值盈利的持续性。其核心价值在于可能“软化”而非“终结”未来的下行周期，真正的考验将在下一轮价格深度下跌时到来。

marsbit07/21 07:32

marsbit07/21 07:32

复刻“DeepSeek时刻”？华尔街齐称：Kimi K3 反而强化算力需求

市场将Kimi K3的发布视为“DeepSeek时刻2.0”，担忧其会削弱全球算力需求。然而，瑞银、野村、美银美林和花旗等华尔街投行的最新研报给出了截然不同的判断：Kimi K3不是算力需求的终结者，反而是加速器。 Kimi K3是由月之暗面于2026年7月发布的开源模型，拥有2.8万亿参数、1M token上下文窗口、常开推理和原生多模态能力，其规模与性能已接近Claude、GPT等海外前沿闭源模型。与更注重“效率”的DeepSeek R1不同，K3的“规模”特征显著，其庞大的参数、长上下文和MoE架构将推高推理、内存、网络和存储的整体需求。投行核心观点认为：第一，模型能力逼近将加剧中美AI实验室的竞争，迫使各方投入更多算力以维持领先优势；第二，遵循“杰文斯悖论”，模型成本下降将刺激更多应用开发和token消耗，最终拉高算力需求；第三，K3等开源模型通常需要更长的上下文窗口，导致KV缓存占用更大，对HBM、服务器内存和存储的需求更强。因此，Kimi K3的发布被解读为对AI基础设施价值链的利好。具体受益板块包括：存储（如美光、三星）、算力芯片（英伟达、台积电）、网络设备（光模块）以及云平台（阿里巴巴）。尽管市场短期可能出现波动，但中长期看，随着AI应用渗透和token使用量增长，算力及相关硬件需求依然强劲。唯一的尾部风险是，若模型效率提升速度远超工作负载增长，才可能导致基础设施需求回落。

链捕手07/21 06:11

链捕手07/21 06:11

大模型内存焦虑，办法被想到了U盘上

大模型推理面临内存容量与成本压力，传统HBM高速但昂贵且容量有限。SanDisk与SK海力士提出新方案：利用U盘同款的NAND Flash技术，通过先进封装堆叠多颗芯片，打造高带宽闪存（HBF）。HBF专注于读取，目标实现单堆栈512GB容量和最高1.6TB/s带宽，虽速度不及HBM，但成本更低、容量更大。其核心定位是补充而非取代HBM。在AI推理阶段，模型权重等大量静态数据只需频繁读取，无需频繁写入，这正好匹配Flash读取相对较快、写入较慢的特性。HBF可作为“大容量只读内存池”，存放海量模型参数，从而释放昂贵的HBM专用于处理热数据。这种分层设计有望缓解HBM容量瓶颈，降低部署大模型所需的加速卡数量和整体系统成本与能耗。目前HBF标准仍在制定中，距离量产尚需时日，但它预示了AI内存架构正走向更精细的分工。未来，HBM、HBF与SSD可能形成协同的分层存储体系，让不同类型的数据驻留在性价比最合适的层级，以更经济的方式支撑持续增长的模型规模。

marsbit07/20 00:18

marsbit07/20 00:18

从亏192亿到赚71亿，长鑫科技称「下行周期仍是隐患」

国产DRAM厂商长鑫科技即将登陆科创板。2023年至2025年，公司净利润从亏损192.25亿元大幅扭转为盈利71.44亿元，主要得益于AI驱动需求爆发、行业供需紧张及产品涨价、成本下降与结构优化。公司综合毛利率已提升至40.99%，接近国际巨头水平。然而，公司董事长朱一明指出，DRAM行业强周期性仍是主要风险，若宏观环境变化、AI需求不及预期或新产能集中释放，行业可能重回下行周期。专家分析，公司盈利可持续性需观察其成本控制、高端产品占比及现金流状况。长鑫科技目前全球市场份额约7.67%，远低于三星、SK海力士和美光。公司计划通过IPO募资295亿元用于技术升级和研发，以追赶国际先进水平。当前增长仍依赖DDR5/LPDDR5X等产品升级，在AI所需的高端存储（如HBM）领域尚未形成规模收入。未来，公司需在提升传统产品竞争力的同时，加速高端存储产业化，以应对行业变革并缩小与国际巨头的差距。

marsbit07/17 01:06