长鑫存储能否借力AI东风突破万亿市值

从“烧钱机器”到“利润引擎”需要多长时间？答案可能比预期更快——或许只需半年。

还记得国内领先的DRAM存储芯片制造商长鑫存储，在2025年末提交科创板上市申请时的情景吗？当时披露的财务数据令市场担忧：2025年前三季度，公司净亏损接近60亿元。资金消耗速度之快，令人咋舌。

随后，因财务资料更新需求，长鑫的IPO审核流程一度暂停。然而，转机往往孕育于静默之中。恰恰在这段时期，一场由人工智能驱动的全球存储芯片涨价风暴席卷而来。2026年第一季度，DRAM合约价环比飙升超过90%，NAND闪存价格也上涨约60%，创下近十五年来最大涨幅。

当长鑫存储携更新后的招股书重返资本市场时，局面已彻底扭转。数据显示，公司2026年第一季度净利润逼近250亿元，相当于日均盈利约2.7亿元。昔日的“烧钱大户”，已然转型为高效的“盈利引擎”。

然而，若将时间轴拉长，这台“引擎”的轰鸣，实则是长达十年战略投入与产业坚守的集中回报。

如今，长存储不仅站在科创板的门前，更置身于一个更宏大的产业考场：中国存储芯片产业，究竟能否打破由三星、SK海力士、美光构成的全球垄断格局？

答案，远比日赚2.7亿元这个数字更为复杂。制程技术的代际差距、HBM3高带宽内存尚未量产、核心知识产权仍受制于人……长鑫的“盈利引擎”能否持续运转，取决于其能否在下一轮更为激烈的技术与资本竞赛中，赢得先机。

十年投入背后的战略抉择

要读懂长鑫的今天，必须了解其创始人朱一明的创业历程。

这位1972年出生于江苏盐城的创业者，在清华大学完成本硕学业后，赴美深造并获得物理学与电子工程双硕士学位。2000年毕业后，他留在硅谷，先后任职于多家半导体企业，积累了扎实的产业经验。

关键转折发生在2004年。在硅谷的一次会面中，朱一明向清华企业家协会的发起人李军详细阐述了其创业蓝图：打造中国规模最大的存储器芯片设计制造企业。这一构想获得了李军的认可与首笔关键投资。同年，朱一明在美国创立了GigaDevice Semiconductor Inc.。

2005年，他毅然回国，在北京创立芯技佳易科技，选择从技术门槛相对较低的Nor Flash闪存芯片切入市场。2010年，公司更名为如今广为人知的“兆易创新”，并于2016年成功在A股上市，市值一度突破千亿。

然而，在兆易创新快速发展之际，朱一明的视野已投向更核心、也更艰难的领域——DRAM内存。这是一个公认的资本密集型产业：建设晶圆厂、研发先进工艺、突破技术壁垒，每一步都需要百亿量级的资金支持。

最终，在合肥市政府的大力推动下，长鑫存储得以成立。2018年，在DRAM产品即将量产的关键时刻，朱一明做出决定：辞去兆易创新总经理职务，仅保留董事长职位，全身心投入长鑫存储并担任CEO。他甚至承诺，在公司实现稳定盈利前，不领取任何薪资与奖金。

2019年，长鑫存储的DRAM生产线正式投产，标志着中国在DRAM芯片国产化道路上，实现了从零到一的突破。

回顾长鑫的成长路径，一个显著特征是“政府引导、市场运作、产业协同”，其股权结构也深刻体现了这一模式。招股书显示，公司虽无控股股东和实际控制人，但国有资本占据重要地位。第一大股东清辉集电，穿透后主要由合肥国资主导；加上其他国有股东直接持有的股份，合计占比超过36%。朱一明则通过清辉集电等平台间接持股。

数据来源：长鑫科技招股书，天眼查

国资以合肥地方资本为主。

合肥之所以成为长鑫的落户地，源于当地政府长期实施的“以投资带动产业”策略。当长鑫决定建厂时，合肥产投作为清辉集电的核心合伙人，承担了重资产投资的主要风险，而朱一明团队则能专注于其擅长的技术研发与企业管理。

此次科创板IPO，长鑫计划募集资金295亿元，发行后总股本占比不低于10%。据此估算，其发行后估值约在2950亿元左右。这笔巨额融资中，75亿元将用于晶圆制造产线技术改造，130亿元用于DRAM技术升级，90亿元用于前沿技术研发。这一募资规模，在科创板历史上仅次于中芯国际。

近期，A股存储芯片板块表现活跃。截至今年5月20日，Wind存储器指数累计上涨超过70%。其中，存储模组龙头企业德明利和江波龙，年内涨幅分别超过200%和130%。5月20日当天，存储板块持续走强，成为半导体行业领涨主线。参照当前市场热度及科创板半导体新股表现，市场对长鑫的未来市值甚至抱有更高期待。

然而，上市进程并非一帆风顺。2025年12月30日，长鑫提交招股说明书。2026年3月，因财务资料更新，IPO审核进入中止状态。直至5月17日，公司才发布更新后的招股书。而这看似停滞的四个月，恰恰是存储行业发生剧烈变革的时期。

在此期间，受AI服务器需求爆发式增长驱动，存储芯片价格快速上涨。2026年第一季度，DRAM合约价环比涨幅超过90%。值得注意的是，单台AI服务器对DRAM的需求量，是传统服务器的8到10倍。头部云服务商与AI企业为抢占产能，提前锁定了大量供应，导致通用型存储芯片出现短缺。与此同时，国际存储巨头纷纷将产能转向利润更高的HBM等产品以满足AI需求，这进一步压缩了传统DRAM的供给。长鑫，恰好精准地把握住了这一供需错配的机遇。

这场突如其来的AI需求风暴，直接体现在长鑫第一季度的业绩中。招股书显示，长鑫存储2026年第一季度营收达508亿元，同比大幅增长719%；归母净利润247.62亿元，继2025年第四季度后，再次实现大规模盈利。

在过去两年里，长鑫存储的营收同样保持着超过150%的同比增长。

从产品构成来看，2025年长鑫618亿元的总营收中，66.43%来自LPDDR产品（主要用于智能手机、平板电脑、车载系统），31.87%来自DDR产品（主要用于个人电脑及服务器）。

其中，服务器业务的增长尤为亮眼，这主要得益于AI算力需求的强劲拉动。

根据Omdia的研究数据，2025年全球DRAM市场中，服务器需求已占据约50%的份额。其背后的云计算、数据中心扩张，尤其是对AI算力的迫切需求，已成为DRAM市场增长最核心的驱动力。

日赚2.7亿背后的AI算力浪潮

要全面理解这场变革，需先厘清AI对存储需求的两个层面。

底层是NAND Flash/SSD，相当于计算机的“硬盘”或手机的“存储空间”，负责长期保存数据，为AI模型的训练与推理提供“数据仓库”。上层则是DRAM，即计算机的“内存”，属于易失性存储，是数据被处理器调用前的“高速缓冲区”。

而在DRAM领域，HBM（高带宽内存）是一种特殊形态。它通过将内存芯片堆叠集成在GPU芯片旁，实现了极高的数据传输带宽，直接决定了大规模AI模型训练的数据吞吐效率。

长鑫存储的核心业务正是DRAM，并且是国内市场的绝对领导者。其客户覆盖了阿里云、字节跳动、腾讯、联想、小米、OPPO、vivo等国内主流终端设备与云计算厂商。2025年，前五大客户贡献了公司68.08%的营收。

然而，与国际巨头同台竞技，差距依然存在。根据Omdia的统计，2024年全球DRAM市场，三星、SK海力士与美光三家的合计市场份额超过90%。长鑫存储虽位居国内第一，但全球市占率约在3%至5%，至2025年第四季度才提升至7.6%左右。

在高端企业级AI服务器市场，国产DRAM目前更多扮演着“备选方案”或“国产化替代”的角色，而非性能首选。工艺方面，长鑫已实现17nm DRAM的规模化量产，但与国际巨头已量产的1β/1γnm（约12-13nm）制程相比，仍存在约两代的差距。

而先进制程的DRAM，正是制造HBM的前提条件。在AI服务器的存储成本构成中，HBM占比超过40%，也是当前AI计算最关键的瓶颈之一。目前，全球HBM市场由SK海力士、三星、美光三家完全主导，且2026年HBM4的产能已被预订至2028年，供应缺口持续超过10%。

中国企业尚未实现HBM的量产。长鑫存储目前仅具备制造HBM2的工艺节点能力，与市场主流的HBM3E及未来的HBM4存在明显的代际差距。

从制造工艺看，生产HBM犹如一场精密的“芯片叠层”：将多片先进制程（1βnm以下）的DRAM芯片垂直堆叠，通过硅通孔（TSV）技术实现互联，再封装至GPU旁侧。这一过程良率挑战极大，以SK海力士的12层HBM3E为例，堆叠良率仅约75%，意味着每四片晶圆中就有一片损耗。此外，每生产1bit的HBM，所需消耗的晶圆面积约相当于3倍DDR5产品。

这就形成了一个有趣的产业悖论：对存储三巨头而言，HBM的毛利率远高于标准DRAM，因此它们必然将有限的先进产能向HBM倾斜。结果，通用型DRAM和NAND的产能被挤压，反而因供应紧张而更易涨价。

AI服务器的需求是复合型的：既需要HBM作为GPU的“高速缓存”，也需要大量标准DDR5作为主内存，同时需要海量NAND来存储训练数据。三重需求叠加，而供给端却此消彼长，总有一环处于紧缺状态。随着AI应用的进一步普及，这种结构性紧张可能成为常态。

这也解释了为何西部数据、铠侠等NAND厂商近期股价大幅上涨。企业级SSD（固态硬盘，NAND芯片的成品）价格在一季度涨幅超过40%，消费级1TB SSD的价格也从2025年底的约45美元，攀升至近90美元。

当AI训练产生的数据洪流需要海量闪存承载，而存储原厂又将NAND产能转向利润更高的企业级产品时，NAND也变得供不应求。

说到这里，不得不提及国内另一家存储领军企业——长江存储。它与长鑫并称“中国存储双雄”，专注于NAND闪存领域，预计今年在全球NAND市场的占有率将达到15%，不久前也已启动了IPO辅导。

盈利引擎能否持续运转？

当然，HBM的需求是无法回避的终极挑战。若无法攻克HBM，就难以从根本上推动大模型国产化进程。但这绝非单一企业能够独立完成的任务，需要国家产业政策的倾斜、企业芯片制程的攻关、以及全产业链兼容性的提升，三者缺一不可。

时间窗口极为紧迫。行业普遍预计，国产HBM的量产可能需等到2028至2030年方能实现。在此期间，中国的AI算力基础设施，仍将很大程度上依赖进口HBM。

对长鑫而言，除了追赶HBM，还有一个更根本的行业性问题需要面对：存储行业本身极强的周期性。这是资本最密集的行业之一，产线建设周期长、投资大，“供不应求”与“供过于求”的剧情反复上演。

回顾历史，DRAM价格经历过多次剧烈波动：1993年，图形界面普及引发内存需求激增，价格暴涨后因产能过剩而暴跌；2010年，智能手机普及带来存储价格的短期上涨；2020年，疫情驱动需求，但退潮后库存积压，导致了2022年的存储价格大幅回调。

本轮存储价格上涨始于2025年，核心驱动力是AI算力需求。

总体而言，存储行业似乎始终难以摆脱一个循环：“新需求爆发—供应短缺—价格飙升—厂商激进扩产—供应过剩—价格崩盘”。长鑫自身的财务数据也侧面印证了这一点。2023年至今，公司的毛利率和净利润始终处于大幅波动之中，2025年开始好转的盈利状况，与AI需求的增长密切相关。

但即便是AI需求，也并非没有风险。2026年3月底，谷歌一篇关于TurboQuant内存压缩算法的论文，曾在全球资本市场引发存储板块大幅下跌。该论文称可将AI推理时的显存占用大幅压缩，被二级市场解读为“AI存储需求可能被高估”。三星、SK海力士、美光、西部数据等厂商股价应声下挫。

实际情况是，这篇论文发表于舆论发酵的一年前，且仅适用于特定的小规模推理场景。市场很快恢复理性，存储价格继续其上涨趋势。

尽管如此，“算法进步”犹如悬在存储行业头上的“达摩克利斯之剑”——任何重大的效率优化，都可能动摇“AI将持续大规模消耗硬件”的市场共识。当然，事情也有另一面：效率提升也可能降低AI运行成本，从而推动更广泛的普及和更频繁的使用，届时带来的，或许是一个更为庞大的市场。

长鑫存储的IPO，是中国半导体产业从“解决有无”迈向“规模盈利”的关键里程碑。当国际巨头们正在新一轮周期中加速扩产时，留给长鑫的窗口期不会太长。只有在资本市场的持续支持下，国产DRAM才有机会从艰难的“跟随者”，逐步转变为有力的“并跑者”。这场十年战略投入的下半场，才刚刚拉开序幕。