智通财经 APP 获悉，即使存储芯片领军者们以及 AI 半导体板块股价近期陷入向下回调轨迹，华尔街金融巨头们依旧看好史无前例 AI 基建狂潮之下的 “存储超级周期” 以及 AI 半导体相关股票的长期牛市轨迹。华尔街知名投资机构野村发布研报反驳 “半导体见顶论”，美国银行 (BofA) 本周最新发布的研报则显示，到 2027 年，全球云计算和人工智能相关基础设施资本支出将达到 1.5 万亿美元，并指出，当前包括存储芯片股票的 AI 半导体夏季回调是一轮健康重置轨迹，而不是人工智能算力需求层面出现任何结构性变化。

GPU 负责生成智能，HBM/DRAM 负责高速喂数，企业级 NAND/eSSD 负责热数据与缓存，而 HDD 负责天量级别的冷/温数据的长期留存，因此高盛等华尔街金融巨头们认为云计算巨头们主导的 AI 算力军备竞赛正在把存储芯片从周期品推成稀缺战略资产，2026 年 DRAM/NAND 涨价不是尾声，而可能是超级周期的初步阶段。

无论是谷歌无比庞大的 TPU AI 算力集群，抑或天量级别英伟达 AI GPU 算力集群，均离不开需要全面集成搭载 AI 芯片的 HBM 存储系统，叠加当前科技巨头们加速新建或扩建 AI 数据中心必须大规模购置服务器级别 DDR5 存储以及企业级高性能 SSD/HDD;而三星电子、SK 海力士以及美光科技正好同时卡在这三块最核心存储领域：HBM、服务器高性能 DRAM(包括 DDR5/LPDDR5X)、以及高端数据中心级别 SSD，是 “AI 内存 + 存储堆栈” 里最直接的受益势力，可谓吃到 AI 基建浪潮的 “超级红利”。

总部位于韩国的存储芯片霸主三星电子刚刚披露的无与伦比 Q2 初步业绩，几乎是这轮存储芯片超级周期最直观的利润样本。今年 4 至 6 月营业利润同比飙升约 19 倍，预计将达 89.4 万亿韩元 (约合 584 亿美元)，再次刷新季度历史记录，较上季度强劲基数环比增长 56%，分析师平均预测约为 84.2 万亿韩元。同期营收预期达 171 万亿韩元，超出市场预估的 169.2 万亿韩元，并较上年同期增长约 129%。公司计划于 7 月 30 日公布完整财报，届时将披露净利润及各业务部门分类数据。三星电子的季度营业利润，已超过英伟达上季度 535.36 亿美元 (约合 82 万亿韩元) 的营业利润，使其成为全球季度营业利润最高的公司。

在华尔街，分析师们可谓集体看好这三大存储芯片原厂——即 SK 海力士、三星电子以及美光股价继续屡创新高式暴涨，核心逻辑在于全球 AI 数据中心建设进程如火如荼的 AI 基建狂潮大背景之下，由于 AI 算力基础设施需求持续炸裂，HBM、高容量 DRAM 与企业级 NAND 存储芯片需求仍然呈现出井喷式扩张，AI 服务器、高性能计算以及云计算基础设施建设正在持续推高存储需求，而新增产能释放速度仍难以追上需求增长。

在高盛看来 AI 牛市远未宣告结束，而是从 “AI 芯片购置狂潮” 进入 “大规模建设 AI 工厂” 的第二阶段——即下一轮超额阿尔法收益也将不再仅仅属于 AI GPU/AI ASIC 领域最强龙头名单，而会系统性扩散到数据中心高性能 CPU、DRAM/NAND/HBM 存储、AI PCB、液冷系统、数据中心光互连系统、ABF 载板/玻璃基板、MLCC、电子布与广泛晶圆代工等 “AI 工厂” 全栈 AI 算力基础设施层。

在高盛看来，围绕 AI 算力链的全球牛市远未完结，市场主线已经从 2008 年长期以来的 “编程/代码驱动的软件轻资产软件估值扩张” 升级为 “围绕一系列实体资产的 AI 算力基础设施再定价”。华尔街金融巨头高盛最新的测算数据显示，超大规模云计算厂商们到 2030 年的 AI 基础设施相关总体投资或超过 6 万亿美元;全球 AI 资本开支基准模型预计从 2026 年每年 7650 亿美元增长至 2031 年每年 1.65 万亿美元，2026 至 2031 年累计资本开支预计约 7.6 万亿美元，美国本土数据中心电力需求预计将从 2025 年 31GW 升至 2027 年 66GW。

美国银行力挺 AI 半导体：1.5 万亿美元云资本开支强化 “AI 超级牛市” 叙事逻辑

华尔街资深策略师 Vivek Arya 领衔的美国银行分析师团队表示：“AI 半导体驱动的股市狂飙行情仍未完结。在第二季度创纪录飙升 88% 之后，费城半导体指数 (SOX) 在第三季度回调 11%，这与其历史上最疲弱的季节性时期一致。我们认为，当前回调是一轮健康重置，而不是人工智能需求出现任何结构性变化。此次回调预计为夏季重置，秋季有望迎来反弹;短期领导地位可能偏向英伟达 (NVDA.US)、德州仪器 (TXN.US)、亚德诺 (ADI.US)，以及两大芯片设计 EDA 领军者——铿腾电子 (CDNS.US) 和新思科技 (SNPS.US) 等低贝塔股票，但历史经验表明，盘整期之后，随着投资者们重新获得对下一轮盈利和资本支出增长周期的强劲信心，往往会出现新的动能。”

分析师们还指出，正在进行的整合公告，例如德州仪器 (TXN.US) 收购 Silicon Labs(SLAB.US)，以及安森美半导体 (ON.US) 积极寻求收购 Synaptics(SYNA.US)，可能成为分散的模拟芯片行业中的另一个持久主题。

Arya 领衔的美国银行分析师团队在研报中多次强调，1.5 万亿美元规模的云计算和 AI 算力基础设施资本开支维持 AI 算力超级需求周期完好无损。

Arya 及其分析师团队表示：“我们预计，到 2027 年，全球云和人工智能算力基础设施资本支出将接近 1.5 万亿美元，意味着有望同比再增长 40% 至 50%，并受到 Token 规模持续增长、企业 AI 智能体采用规模激增以及基础设施供给受限的强劲支撑。重要的是，超大规模云计算厂商们的重点仍然是最大化利用率和 AI 驱动的业绩增长轨迹，而不是优化折旧。”

分析师们补充称，随着 2026 年下半年对 2027 年云计算资本开支的可见度提升，他们预计以下领域将重新获得领导地位和动能：存储芯片领域的美光科技 (MU.US);7 月华尔街分析师活动大会期间的 CPU 计算领域的超威半导体 (AMD.US)、x86 服务器 CPU 霸主英特尔 (INTC.US) 2026 年底分析师活动;半导体设备领域的应用材料 (AMAT.US)、泛林集团 (LRCX.US)、科磊 (KLAC.US) 以及泰瑞达 (TER.US);数据中心高速光学互连领域的 MACOM Technology Solutions(MTSI.US);以及 AI 数据中心高性能网络基础设施领域的 Credo Technology(CRDO.US) 和 Marvell Technology(MRVL.US)。

Arya 及其团队表示，AI 数据中心存储芯片/存储组件目前约占云端 AI 资本支出的 35% 至 40%，是历史水平的两到三倍，但存储芯片相关股票的交易水平与估值体系仍低于应有的增长水平。

分析师们表示：“投资者们仍对定价持久性、供应规模增加预期和客户集中度持怀疑态度。我们认为，市场低估了向更长期产品供给协议 (即 LTA) 和更可预测定价转变的强劲趋势。随着存储芯片从周期性大宗商品演变为战略性 AI 时代赋能资产，估值倍数应当大举扩张。”

美银的分析师们在研报中重申对美国存储芯片领军者美光 (MU.US) 的 “买入” 这一最积极看涨评级，并将其列为首选股，目标价则定为 1550 美元。

美银的分析师们表示，中国 AI 模型带来的是中美 AI 大模型竞争趋势，而不是资本支出风险。Arya 及其团队指出，中国开源权重模型，例如 Z.AI(原智谱 AI) 的 GLM、月之暗面的 Kimi、DeepSeek 大模型和阿里巴巴 (BABA.UYS) 打造的开源大模型 Qwen，已迅速缩小与美国领先的最前沿 AI 实验室大模型之间的差距，同时提供显著更低的推理成本。分析师们补充称，有能力且低成本模型的彻底崛起，引发了围绕未来全球行业扩张整体经济性和 AI 软件利润率的合理疑问。

分析师们表示：“不过，我们认为这对采用率扩张预期是重大利好。更低成本的 AI 智能体 token 支出轨迹会扩大实际使用、拓宽 AI 应用部署，并最终增加对 CPU/GPU 计算、HBM/DRAM/NAND 存储芯片、网络基础设施、数据中心光学互连系统和电力基础设施的愈发强劲需求。在我们看来，更大的风险在于模型经济性框架，而不是 AI 半导体需求。”

分析师补充称，投资者仍过度关注大模型基准测试领先地位和每日大型语言模型 (LLM) 头条新闻。AI 的最终目标不是最好的模型，而是最好的劳动生产率增长结果。随着全球各行业从模型转向 AI 智能体、代理式工作流和企业自动化，价值创造应越来越大规模地转向 AI 应用和支撑它们的算力基础设施领域。

Arya 及其团队表示：“类似于互联网时代如何让信息商品化却创造出巨大的软件价值，开源 AI 大模型们可以加速 AI 智能体等前沿 AI 应用采用与渗透率，而前沿实验室继续推动人工智能技术边界。”

从周期品到 AI 战略资产！  韩国扩产宏图吓不退存储芯片超级牛市与 “存储超级周期”

野村是目前最激进的看多存储芯片板块的大型金融机构。野村在近日发布的一份研究报告中，将三星电子目标价从 34 万韩元上调至 59 万韩元，将 SK 海力士目标价从 234 万韩元上调至 400 万韩元，对应潜在上涨空间分别约 118% 和 120%。

野村的核心看涨逻辑在于，AI 已经把存储从传统 PC/手机周期品改造成数据中心长期成长资产：智能体 AI 推理需要巨量键值缓存 (KV Cache)，HBM 供给显著落后于需求;其预计全球数据中心资本开支将从去年的 1.16 万亿美元增至 2030 年的 6.13 万亿美元，其中内存占数据中心投资比重有望从当前 9% 升至 23%，因此三星与 SK 海力士约 6 倍 12 个月前瞻市盈率明显低估，存在向台积电约 20 倍估值体系靠拢的重估空间。

华尔街目前对于美光的最乐观目标股价是来自知名资管机构 DA Davidson 的高级分析师 Gil Luria 给出的每股 2000 美元，评级维持 “买入”，目标价由，500 美元大幅上调至 2000 美元。按美光约 975.56 美元股价计算，这一目标价对应约 105% 潜在上行空间;若股价达到 2,000 美元，对应潜在市值约 2.29 万亿美元，也就是接近 2.3 万亿美元级别。

Gil Luria 的核心看涨逻辑基本上可以概括为：AI 算力基础设施扩张正在拉长本轮存储上行周期，美光不再只是传统强周期 DRAM 内存条公司，而是在 HBM、服务器 DRAM/NAND 和长期供货协议重塑下，获得更强盈利可见度与更高估值倍数的 AI 算力瓶颈资产。 他此前强调，本轮存储周期不同于以往 “扩产—过剩—价格崩盘” 的旧范式，AI 算力建设可能无限期延长需求景气;同时，美光签署多年期 HBM/存储销售协议，提升未来营收和 EPS 清晰可见度。

存储芯片板块当前最大的分歧，不是 AI 需求是否消失，而是涨价速度是否已接近峰值、以及市场是否愿意给存储公司更高估值倍数。美银的主线非常清晰：费城半导体指数二季度大涨 88% 后，三季度回调约 11%，更像季节性 “健康重置”，而不是 AI 需求结构性恶化;该机构预计全球云与 AI 基础设施资本开支到 2027 年接近 1.5 万亿美元、同比再增 40%—50%，并由 Token 增长、智能体采用和基础设施供给受限支撑。

更关键的是，存储芯片/组件目前已占云端 AI 资本开支约 35%—40%，达到历史水平的 2—3 倍，但存储芯片股票整体估值仍低于应有水平，美银因此维持美光 “买入” 和 1550 美元目标价，核心判断是存储正在从周期性大宗商品转向 AI 战略基础设施。

摩根士丹利的谨慎并不等于看空存储周期，而是在提醒市场：“价格变化率” 可能见顶，而不是 “价格绝对水平” 见顶。这一区别非常重要。TrendForce 近期预测，2026 年三季度 DRAM 合约价将在 Q2 强劲的高基数之上涨 13%—18%、NAND Flash 预计上涨 10%—15%，只是相较前期约 60% 级别的涨幅明显降速;换言之，边际涨幅放缓会压制高贝塔存储股的短线估值扩张，但 AI 推理、超大规模云数据中心和企业级存储仍在维持供需紧张。

所谓 “韩国巨资建厂等于存储周期见顶” 的判断也需要拆开看。大规模扩产当然是中长期风险，尤其存储行业历史上多次在高景气后因资本开支过度而陷入下行;但当前韩国新增集群更多是 2030 年代产能布局，而不是 2026—2027 年的即时供给冲击。

SK 海力士的韩国投资计划包括龙仁半导体集群、清州 NAND 与 HBM 封装扩张，以及仍处规划阶段的西南部半导体集群，其中龙仁首座晶圆厂预计 2027 年投产、完整四座晶圆厂到 2033 年完成，西南部集群更偏长期规划。对当下投资周期而言，真正决定股价的是未来四到六个季度超大规模云厂商的资本开支指引、HBM/服务器 DRAM 长期协议执行情况、企业级 SSD 需求和 NAND 价格延续性，而不是十年左右的名义产能蓝图。

华尔街知名投资机构野村本周发布最新研报，反驳 “半导体见顶论”。野村反驳 “半导体见顶论” 的关键，不是简单说 AI 芯片还会涨，而是指出 AI 云基础设施需求正在从单点 GPU 短缺扩散为系统性零部件错配。按照野村研究框架，2026 年和 2027 年 AI 服务器营收预计分别增长 78% 和 76%，全球数据中心项目从 240 个增至 280 个，其中吉瓦级项目约 50 个，2027 年新增算力部署预计达 32GW，2028 年也已有 23GW 可见度;但真正瓶颈正在从英伟达 AI GPU 以及谷歌 TPU 产能、台积电 CoWoS 先进封装向存储芯片、晶圆级基板、AI PCB、覆铜板 (CCL)、电子布、MLCC、玻璃基板/ABF 基板、IC 载板、高端电容、电源管理芯片和数据中心光学类高速光互连元件外溢。