智通財經 APP 獲悉，即使存儲芯片領軍者們以及 AI 半導體板塊股價近期陷入向下回調軌跡，華爾街金融巨頭們依舊看好史無前例 AI 基建狂潮之下的 “存儲超級週期” 以及 AI 半導體相關股票的長期牛市軌跡。華爾街知名投資機構野村發佈研報反駁 “半導體見頂論”，美國銀行 (BofA) 本週最新發布的研報則顯示，到 2027 年，全球雲計算和人工智能相關基礎設施資本支出將達到 1.5 萬億美元，並指出，當前包括存儲芯片股票的 AI 半導體夏季回調是一輪健康重置軌跡，而不是人工智能算力需求層面出現任何結構性變化。

GPU 負責生成智能，HBM/DRAM 負責高速喂數，企業級 NAND/eSSD 負責熱數據與緩存，而 HDD 負責天量級別的冷/温數據的長期留存，因此高盛等華爾街金融巨頭們認為雲計算巨頭們主導的 AI 算力軍備競賽正在把存儲芯片從週期品推成稀缺戰略資產，2026 年 DRAM/NAND 漲價不是尾聲，而可能是超級週期的初步階段。

無論是谷歌無比龐大的 TPU AI 算力集羣，抑或天量級別英偉達 AI GPU 算力集羣，均離不開需要全面集成搭載 AI 芯片的 HBM 存儲系統，疊加當前科技巨頭們加速新建或擴建 AI 數據中心必須大規模購置服務器級別 DDR5 存儲以及企業級高性能 SSD/HDD;而三星電子、SK 海力士以及美光科技正好同時卡在這三塊最核心存儲領域：HBM、服務器高性能 DRAM(包括 DDR5/LPDDR5X)、以及高端數據中心級別 SSD，是 “AI 內存 + 存儲堆棧” 裏最直接的受益勢力，可謂吃到 AI 基建浪潮的 “超級紅利”。

總部位於韓國的存儲芯片霸主三星電子剛剛披露的無與倫比 Q2 初步業績，幾乎是這輪存儲芯片超級週期最直觀的利潤樣本。今年 4 至 6 月營業利潤同比飆升約 19 倍，預計將達 89.4 萬億韓元 (約合 584 億美元)，再次刷新季度歷史記錄，較上季度強勁基數環比增長 56%，分析師平均預測約為 84.2 萬億韓元。同期營收預期達 171 萬億韓元，超出市場預估的 169.2 萬億韓元，並較上年同期增長約 129%。公司計劃於 7 月 30 日公佈完整財報，屆時將披露淨利潤及各業務部門分類數據。三星電子的季度營業利潤，已超過英偉達上季度 535.36 億美元 (約合 82 萬億韓元) 的營業利潤，使其成為全球季度營業利潤最高的公司。

在華爾街，分析師們可謂集體看好這三大存儲芯片原廠——即 SK 海力士、三星電子以及美光股價繼續屢創新高式暴漲，核心邏輯在於全球 AI 數據中心建設進程如火如荼的 AI 基建狂潮大背景之下，由於 AI 算力基礎設施需求持續炸裂，HBM、高容量 DRAM 與企業級 NAND 存儲芯片需求仍然呈現出井噴式擴張，AI 服務器、高性能計算以及雲計算基礎設施建設正在持續推高存儲需求，而新增產能釋放速度仍難以追上需求增長。

在高盛看來 AI 牛市遠未宣告結束，而是從 “AI 芯片購置狂潮” 進入 “大規模建設 AI 工廠” 的第二階段——即下一輪超額阿爾法收益也將不再僅僅屬於 AI GPU/AI ASIC 領域最強龍頭名單，而會系統性擴散到數據中心高性能 CPU、DRAM/NAND/HBM 存儲、AI PCB、液冷系統、數據中心光互連繫統、ABF 載板/玻璃基板、MLCC、電子布與廣泛晶圓代工等 “AI 工廠” 全棧 AI 算力基礎設施層。

在高盛看來，圍繞 AI 算力鏈的全球牛市遠未完結，市場主線已經從 2008 年長期以來的 “編程/代碼驅動的軟件輕資產軟件估值擴張” 升級為 “圍繞一系列實體資產的 AI 算力基礎設施再定價”。華爾街金融巨頭高盛最新的測算數據顯示，超大規模雲計算廠商們到 2030 年的 AI 基礎設施相關總體投資或超過 6 萬億美元;全球 AI 資本開支基準模型預計從 2026 年每年 7650 億美元增長至 2031 年每年 1.65 萬億美元，2026 至 2031 年累計資本開支預計約 7.6 萬億美元，美國本土數據中心電力需求預計將從 2025 年 31GW 升至 2027 年 66GW。

美國銀行力挺 AI 半導體：1.5 萬億美元雲資本開支強化 “AI 超級牛市” 敍事邏輯

華爾街資深策略師 Vivek Arya 領銜的美國銀行分析師團隊表示：“AI 半導體驅動的股市狂飆行情仍未完結。在第二季度創紀錄飆升 88% 之後，費城半導體指數 (SOX) 在第三季度回調 11%，這與其歷史上最疲弱的季節性時期一致。我們認為，當前回調是一輪健康重置，而不是人工智能需求出現任何結構性變化。此次回調預計為夏季重置，秋季有望迎來反彈;短期領導地位可能偏向英偉達 (NVDA.US)、德州儀器 (TXN.US)、亞德諾 (ADI.US)，以及兩大芯片設計 EDA 領軍者——鏗騰電子 (CDNS.US) 和新思科技 (SNPS.US) 等低貝塔股票，但歷史經驗表明，盤整期之後，隨着投資者們重新獲得對下一輪盈利和資本支出增長週期的強勁信心，往往會出現新的動能。”

分析師們還指出，正在進行的整合公告，例如德州儀器 (TXN.US) 收購 Silicon Labs(SLAB.US)，以及安森美半導體 (ON.US) 積極尋求收購 Synaptics(SYNA.US)，可能成為分散的模擬芯片行業中的另一個持久主題。

Arya 領銜的美國銀行分析師團隊在研報中多次強調，1.5 萬億美元規模的雲計算和 AI 算力基礎設施資本開支維持 AI 算力超級需求週期完好無損。

Arya 及其分析師團隊表示：“我們預計，到 2027 年，全球雲和人工智能算力基礎設施資本支出將接近 1.5 萬億美元，意味着有望同比再增長 40% 至 50%，並受到 Token 規模持續增長、企業 AI 智能體採用規模激增以及基礎設施供給受限的強勁支撐。重要的是，超大規模雲計算廠商們的重點仍然是最大化利用率和 AI 驅動的業績增長軌跡，而不是優化折舊。”

分析師們補充稱，隨着 2026 年下半年對 2027 年雲計算資本開支的可見度提升，他們預計以下領域將重新獲得領導地位和動能：存儲芯片領域的美光科技 (MU.US);7 月華爾街分析師活動大會期間的 CPU 計算領域的超威半導體 (AMD.US)、x86 服務器 CPU 霸主英特爾 (INTC.US) 2026 年底分析師活動;半導體設備領域的應用材料 (AMAT.US)、泛林集團 (LRCX.US)、科磊 (KLAC.US) 以及泰瑞達 (TER.US);數據中心高速光學互連領域的 MACOM Technology Solutions(MTSI.US);以及 AI 數據中心高性能網絡基礎設施領域的 Credo Technology(CRDO.US) 和 Marvell Technology(MRVL.US)。

Arya 及其團隊表示，AI 數據中心存儲芯片/存儲組件目前約佔雲端 AI 資本支出的 35% 至 40%，是歷史水平的兩到三倍，但存儲芯片相關股票的交易水平與估值體系仍低於應有的增長水平。

分析師們表示：“投資者們仍對定價持久性、供應規模增加預期和客户集中度持懷疑態度。我們認為，市場低估了向更長期產品供給協議 (即 LTA) 和更可預測定價轉變的強勁趨勢。隨着存儲芯片從週期性大宗商品演變為戰略性 AI 時代賦能資產，估值倍數應當大舉擴張。”

美銀的分析師們在研報中重申對美國存儲芯片領軍者美光 (MU.US) 的 “買入” 這一最積極看漲評級，並將其列為首選股，目標價則定為 1550 美元。

美銀的分析師們表示，中國 AI 模型帶來的是中美 AI 大模型競爭趨勢，而不是資本支出風險。Arya 及其團隊指出，中國開源權重模型，例如 Z.AI(原智譜 AI) 的 GLM、月之暗面的 Kimi、DeepSeek 大模型和阿里巴巴 (BABA.UYS) 打造的開源大模型 Qwen，已迅速縮小與美國領先的最前沿 AI 實驗室大模型之間的差距，同時提供顯著更低的推理成本。分析師們補充稱，有能力且低成本模型的徹底崛起，引發了圍繞未來全球行業擴張整體經濟性和 AI 軟件利潤率的合理疑問。

分析師們表示：“不過，我們認為這對採用率擴張預期是重大利好。更低成本的 AI 智能體 token 支出軌跡會擴大實際使用、拓寬 AI 應用部署，並最終增加對 CPU/GPU 計算、HBM/DRAM/NAND 存儲芯片、網絡基礎設施、數據中心光學互連繫統和電力基礎設施的愈發強勁需求。在我們看來，更大的風險在於模型經濟性框架，而不是 AI 半導體需求。”

分析師補充稱，投資者仍過度關注大模型基準測試領先地位和每日大型語言模型 (LLM) 頭條新聞。AI 的最終目標不是最好的模型，而是最好的勞動生產率增長結果。隨着全球各行業從模型轉向 AI 智能體、代理式工作流和企業自動化，價值創造應越來越大規模地轉向 AI 應用和支撐它們的算力基礎設施領域。

Arya 及其團隊表示：“類似於互聯網時代如何讓信息商品化卻創造出巨大的軟件價值，開源 AI 大模型們可以加速 AI 智能體等前沿 AI 應用採用與滲透率，而前沿實驗室繼續推動人工智能技術邊界。”

從週期品到 AI 戰略資產！  韓國擴產宏圖嚇不退存儲芯片超級牛市與 “存儲超級週期”

野村是目前最激進的看多存儲芯片板塊的大型金融機構。野村在近日發佈的一份研究報告中，將三星電子目標價從 34 萬韓元上調至 59 萬韓元，將 SK 海力士目標價從 234 萬韓元上調至 400 萬韓元，對應潛在上漲空間分別約 118% 和 120%。

野村的核心看漲邏輯在於，AI 已經把存儲從傳統 PC/手機週期品改造成數據中心長期成長資產：智能體 AI 推理需要巨量鍵值緩存 (KV Cache)，HBM 供給顯著落後於需求;其預計全球數據中心資本開支將從去年的 1.16 萬億美元增至 2030 年的 6.13 萬億美元，其中內存佔數據中心投資比重有望從當前 9% 升至 23%，因此三星與 SK 海力士約 6 倍 12 個月前瞻市盈率明顯低估，存在向台積電約 20 倍估值體系靠攏的重估空間。

華爾街目前對於美光的最樂觀目標股價是來自知名資管機構 DA Davidson 的高級分析師 Gil Luria 給出的每股 2000 美元，評級維持 “買入”，目標價由，500 美元大幅上調至 2000 美元。按美光約 975.56 美元股價計算，這一目標價對應約 105% 潛在上行空間;若股價達到 2,000 美元，對應潛在市值約 2.29 萬億美元，也就是接近 2.3 萬億美元級別。

Gil Luria 的核心看漲邏輯基本上可以概括為：AI 算力基礎設施擴張正在拉長本輪存儲上行週期，美光不再只是傳統強週期 DRAM 內存條公司，而是在 HBM、服務器 DRAM/NAND 和長期供貨協議重塑下，獲得更強盈利可見度與更高估值倍數的 AI 算力瓶頸資產。 他此前強調，本輪存儲週期不同於以往 “擴產—過剩—價格崩盤” 的舊範式，AI 算力建設可能無限期延長需求景氣;同時，美光簽署多年期 HBM/存儲銷售協議，提升未來營收和 EPS 清晰可見度。

存儲芯片板塊當前最大的分歧，不是 AI 需求是否消失，而是漲價速度是否已接近峯值、以及市場是否願意給存儲公司更高估值倍數。美銀的主線非常清晰：費城半導體指數二季度大漲 88% 後，三季度回調約 11%，更像季節性 “健康重置”，而不是 AI 需求結構性惡化;該機構預計全球雲與 AI 基礎設施資本開支到 2027 年接近 1.5 萬億美元、同比再增 40%—50%，並由 Token 增長、智能體採用和基礎設施供給受限支撐。

更關鍵的是，存儲芯片/組件目前已佔雲端 AI 資本開支約 35%—40%，達到歷史水平的 2—3 倍，但存儲芯片股票整體估值仍低於應有水平，美銀因此維持美光 “買入” 和 1550 美元目標價，核心判斷是存儲正在從週期性大宗商品轉向 AI 戰略基礎設施。

摩根士丹利的謹慎並不等於看空存儲週期，而是在提醒市場：“價格變化率” 可能見頂，而不是 “價格絕對水平” 見頂。這一區別非常重要。TrendForce 近期預測，2026 年三季度 DRAM 合約價將在 Q2 強勁的高基數之上漲 13%—18%、NAND Flash 預計上漲 10%—15%，只是相較前期約 60% 級別的漲幅明顯降速;換言之，邊際漲幅放緩會壓制高貝塔存儲股的短線估值擴張，但 AI 推理、超大規模雲數據中心和企業級存儲仍在維持供需緊張。

所謂 “韓國巨資建廠等於存儲週期見頂” 的判斷也需要拆開看。大規模擴產當然是中長期風險，尤其存儲行業歷史上多次在高景氣後因資本開支過度而陷入下行;但當前韓國新增集羣更多是 2030 年代產能佈局，而不是 2026—2027 年的即時供給衝擊。

SK 海力士的韓國投資計劃包括龍仁半導體集羣、清州 NAND 與 HBM 封裝擴張，以及仍處規劃階段的西南部半導體集羣，其中龍仁首座晶圓廠預計 2027 年投產、完整四座晶圓廠到 2033 年完成，西南部集羣更偏長期規劃。對當下投資週期而言，真正決定股價的是未來四到六個季度超大規模雲廠商的資本開支指引、HBM/服務器 DRAM 長期協議執行情況、企業級 SSD 需求和 NAND 價格延續性，而不是十年左右的名義產能藍圖。

華爾街知名投資機構野村本週發佈最新研報，反駁 “半導體見頂論”。野村反駁 “半導體見頂論” 的關鍵，不是簡單説 AI 芯片還會漲，而是指出 AI 雲基礎設施需求正在從單點 GPU 短缺擴散為系統性零部件錯配。按照野村研究框架，2026 年和 2027 年 AI 服務器營收預計分別增長 78% 和 76%，全球數據中心項目從 240 個增至 280 個，其中吉瓦級項目約 50 個，2027 年新增算力部署預計達 32GW，2028 年也已有 23GW 可見度;但真正瓶頸正在從英偉達 AI GPU 以及谷歌 TPU 產能、台積電 CoWoS 先進封裝向存儲芯片、晶圓級基板、AI PCB、覆銅板 (CCL)、電子布、MLCC、玻璃基板/ABF 基板、IC 載板、高端電容、電源管理芯片和數據中心光學類高速光互連元件外溢。