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title: "为什么存储原厂都不急着扩产？"
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description: "伯恩斯坦报告指出，NAND 价格暴涨超 20 倍，远超替代 HDD 的经济阈值，反而推动部分需求回流机械硬盘。尽管价格高企，NAND 厂商因长期亏损与回报不足谨慎扩产，HDD 寡头亦主动维持供给纪律。短期内供需紧平衡难解，存储价格强势或延续，同时 AI 正重塑存储架构与技术路径。"
datetime: "2026-05-06T12:23:19.000Z"
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# 为什么存储原厂都不急着扩产？

AI 驱动的存储需求激增，NAND 价格飙升逾 20 倍，但无论是闪存厂商还是硬盘制造商，都对大规模扩产保持克制。这背后，是一套由经济逻辑、技术壁垒与行业记忆共同构筑的供给纪律。

据追风交易台，伯恩斯坦研究（Bernstein Research）近期举办的行业专家网络研讨会，NAND 价格的暴涨，正在重塑数据中心的存储架构选择。前西部数据（Western Digital）执行副总裁、SanDisk 闪存业务负责人 Robert Soderbery 指出，**当前 NAND 与 HDD 的每 GB 价差已扩大至约 20 至 25 倍，远超超大规模云厂商实现总拥有成本（TCO）切换所需的 2 至 3 倍临界点，这使得以 NAND 替代 HDD 在经济上完全失去吸引力。**

这一价差的扩大，正推动 AI 数据中心运营商重新审视存储架构，部分需求有望从 NAND 回流至 HDD。与此同时，**NAND 厂商在经历多年亏损周期后，普遍对扩产持审慎态度，而 HDD 寡头则主动维持供给纪律。**对投资者而言，这意味着两类存储资产的供给约束短期内难以打破，价格强势格局或将延续。

## AI 重塑存储架构，NAND 需求集中在最新制程节点

数据中心的存储架构，已从传统的"两层模型"演变为由 AI 驱动的"三层架构"。Robert Soderbery 介绍，传统数据中心以小容量企业级 SSD 承担计算任务，以近线 HDD 承担容量存储，HDD 在总比特量中占比约 80% 至 85%。

AI 数据中心的兴起打破了这一格局。AI 工作负载中的数据预处理环节——包括向量化、嵌入等预计算任务——对存储性能要求极高，传统近线 HDD 无法胜任，由此催生了对大容量企业级 SSD 的爆发性需求。容量规格从此前的 2 至 8TB 跃升至 32TB、64TB 乃至 256TB，新增 AI 存储部署中 NAND 占比一度高达 60% 至 70%。

然而，NAND 的需求并非均匀分布于全部产能。Robert Soderbery 指出，AI 工作负载所需的高性能、大容量 NAND，必须采用最新制程节点（当前为第 7 至 9 代），而由于过去数年 NAND 厂商持续承压、资本开支不足，最新节点产能仅占行业总产能的约 30% 至 35%。需求高度集中于这一有限产能，是本轮 NAND 价格急剧攀升的核心原因。

## 扩产回报不足，NAND 厂商选择等待

面对价格暴涨，NAND 厂商为何不加速扩产？答案在于投资回报率依然不具吸引力。

Robert Soderbery 解释，NAND 行业过去五至九年经历了持续亏损，厂商普遍留有深刻的周期伤疤，对需求持续性缺乏信心。从资本开支到产能落地，通常需要约 15 个月的周期——设备交付约需一年，调试投产再需数月。这意味着，价格必须持续上涨并维持数个季度，厂商才会形成足够的信心，进而启动扩产决策，再等待约五个季度后新产能才能释放。

更关键的是，即便在本轮涨价之前，NAND 厂商的毛利率也仅在 20% 左右，这一回报水平根本不足以支撑大规模资本投入。Robert Soderbery 指出，NAND 厂商当前的扩产重心，在于将现有产能从低世代节点迁移至更先进节点，以更好服务 AI 市场的高性能需求，而非单纯增加总产能。行业通常以 20% 至 30% 的年度比特增长率为目标，且这一增长中相当部分来自 QLC 技术带来的密度提升，而非实际晶圆投入的增加。

## HDD 寡头主动维持供给纪律

与 NAND 不同，HDD 市场的供给约束更多来自主动选择，而非技术瓶颈。

当前 HDD 市场实际上只有西部数据（WDC）和希捷（Seagate）两家主要供应商，东芝（Toshiba）的竞争力相对有限。Robert Soderbery 直言，"寡头垄断的第一条规则，就是在没有达到目标利润率之前不要扩产。"

HDD 厂商有充分的动机维持这一纪律。过去十年，HDD 行业长期处于产能过剩状态，厂商对重蹈覆辙高度警惕。此外，HDD 技术本身的复杂性——涵盖 HAMR（热辅助磁记录）技术、磁头、机械结构及材料科学——使得扩产存在相当的摩擦成本，客观上支撑了供给约束。Robert Soderbery 透露，西部数据 HDD 业务侧的博士研究人员数量，甚至多于 NAND 业务侧，足见其技术密集程度。

这意味着应将 HDD 厂商视为能够长期维持合理回报的寡头，而非单纯的周期性标的。

## NAND 替代 HDD 的长期威胁被高估

市场长期担忧 NAND 将逐步蚕食 HDD 市场份额，但这一逻辑在经济层面面临重大障碍。

Robert Soderbery 测算，若 NAND 要在 TCO 层面对 HDD 形成实质性替代，价差需收窄至 2 至 3 倍以内。而要将 NAND 成本降至这一水平，需要行业完成多个制程节点的迭代，每次节点升级约需 500 亿美元资本开支，实现对 HDD 的有效替代可能需要约 1500 亿美元的累计投入——这还不包括服务 AI 市场所需的资本。

与此同时，NAND 的成本下降曲线正在趋缓。NAND 已从二维平面扩展转向三维堆叠，层数增加带来的边际成本收益递减，使得成本下降速度放缓。相比之下，HDD 的 HAMR 技术正在加速成本下降，两者的成本曲线已趋于收敛。Robert Soderbery 认为，NAND 对 HDD 构成实质性替代威胁的时间节点，"还相当遥远"。

## 长期协议转型，改善行业规划能见度

存储行业的另一重要变化，是长期采购协议（LTA）正从历史上的"单边合同"向真正的双向约束转变。

Robert Soderbery 介绍，过去的 LTA 实质上只对供应商形成约束——供应商须保留产能，但客户若不需要可拒绝提货，而供应商若无法交货则须承担违约责任。这种不对等结构使得厂商难以进行有效的资本规划。

SanDisk 近期披露已签署 5 份新型长期协议，涉及约 420 亿美元采购义务，其中 110 亿美元为财务担保。Robert Soderbery 对此评价积极，认为这类双向约束合同能够显著提升厂商的投资信心，有助于行业走出供给不足的困境。不过他也指出，若市场出现大幅下行，客户仍有动机通过支付违约金来重新谈判，合同的实际约束力取决于市场条件。以 SanDisk 的数据为例，110 亿美元担保约占总采购义务的 25%，意味着即便价格下跌 50%，有效价格降幅也将因此收窄约 25%。

## HBF：NAND 进军 AI 算力的新前沿

在存储架构演进之外，高带宽闪存（HBF）技术代表了 NAND 向 AI 算力层渗透的潜在机遇。

HBF 借鉴高带宽内存（HBM）的封装技术，采用堆叠结构与宽总线接口，旨在与 GPU 协同部署。其核心优势在于利用了 AI 推理工作负载的特殊性——模型推理过程中，大量系数以流式方式传入 GPU，而非频繁读写。NAND 虽然动态读写速度较慢、延迟较高，但一旦开始流式传输，吞吐量相当可观，恰好契合这一场景。结合 HBM 式的带宽与 NAND 更高的存储密度及差异化的成本结构，HBF 在 AI 推理场景中具备潜在竞争力。

Robert Soderbery 认为 HBF"非常有前景"，但目前仍处于早期阶段，能否在功耗、性能与可靠性等维度达到商用要求，尚待验证。他表示，无论 HBF 能否直接替代 HBM，NAND 在 AI 流水线中的创新空间依然广阔，投资者可将其视为潜在的上行期权。

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