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SK海力士美光市值双双暴涨破万亿美元

SK海力士美光市值双双暴涨破万亿美元

热心网友 时间:2026-06-01
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5月27日,SK海力士在韩国股市早盘一度暴涨11.1%,公司市值随之攀升至约1,624万亿韩元,按当前汇率折算约为1.08万亿美元——正式突破万亿美元市值大关。

这家企业并非大模型或GPU的直接制造商,但它牢牢卡位在AI数据中心最关键的环节:确保GPU能够持续获取足够快速、足够临近的数据流。作为英伟达高带宽内存(HBM)的核心供应商,SK海力士过去一年股价累计涨幅已超过900%——彭博的数据清晰揭示了其增长轨迹。

然而,这并非SK海力士的独角戏。5月上旬,三星电子的市值同样突破1万亿美元;5月26日,美光科技股价强劲上扬,盘中亦短暂站上万亿美元关口。三家公司共同释放出一个明确信号:AI基础设施的估值逻辑正从GPU向更广泛的领域扩散——内存、先进封装、存储、数据中心供应链乃至长期产能合约,都已成为资本市场关注的焦点。

GPU越强,内存越不能掉链子

在AI服务器中,GPU负责算力输出,但模型训练与推理过程远不止依赖算力。参数、上下文、KV缓存以及中间数据,都需要在高速通道中流动。一旦内存带宽跟不上,再昂贵的GPU也只能空转等待数据。这正是HBM(高带宽内存)迅速成为AI时代战略资源的核心原因。

HBM通常与GPU紧密封装,负责以更高的带宽将数据送入计算单元。大模型规模越大,推理请求越密集,数据中心越是集中部署,对HBM、先进DRAM和企业级SSD的需求就越发迫切。Counterpoint Research数据显示,2025年第四季度,按收入计算,SK海力士占据了全球HBM市场57%的份额,三星为22%,美光为21%。

SK海力士4月发布的财报进一步印证了市场趋势:季度营业利润同比狂增约406%,达到去年同期的近五倍水平。更重要的是,客户对未来三年HBM供货的需求已远远超出公司现有产能。对资本市场而言,这意味着一件事:存储芯片不再只是“价格周期波动、库存积累再释放”的传统周期性产品,而是直接制约AI扩张速度的关键瓶颈。

美光是同一轮重估的美国样本

美光科技的行情,正是这轮价值重估在美国市场的典型样板。5月26日,美光股价盘中一度大涨19.3%,市值短暂突破1万亿美元关口。直接催化剂是瑞银将美光目标价从535美元大幅上调至1625美元——这也是覆盖美光的46家券商中给出的最高目标价。

瑞银的核心分析逻辑并非简单的“芯片短期涨价”,而是大型云厂商和AI公司越来越倾向于通过长期协议锁定内存供应,甚至接受部分价格锁定。对于美光而言,若此类长期合约持续扩大,存储业务的利润波动将较过去显著收窄,估值体系也将逐步向AI基础设施公司靠拢。

美光自身的财报同样支撑这一趋势:2026财年第二季度营收达到238.6亿美元,而去年同期仅80.5亿美元;GAAP净利润高达137.9亿美元。其中,DRAM收入为188亿美元,同比增长207%;NAND收入为50亿美元,同比增长169%。更关键的是供给端信号——美光表示,DRAM与NAND行业的供需紧张预计将持续到2026年以后;路透社也报道称,美光2026年的HBM产能已全部售罄,HBM4产品已启动生产,部分36GB 12H版本已开始批量出货。换言之,AI客户并非临时采购一批内存,而是在提前争夺未来几年最为稀缺的产能资源。

三星工会谈妥,供应链少了一个短期风险

据路透社5月27日报道,三星电子在韩国的工会员工投票通过了临时薪资协议,从而避免了可能冲击全球芯片供应的罢工行动。参与投票的62,616名员工中,接近74%支持该协议。协议内容包括平均加薪6.2%,以及面向半导体部门新推出的十年期特别绩效奖金制度。

如果芯片工厂真的发生罢工,受影响的范围远不止三星股价——AI服务器、手机、PC、汽车电子及工业设备等领域的供应都可能受到波及。协议通过后,短期生产风险得到缓解,但另一个事实也浮出水面:随着AI内存利润空间显著扩大,员工、公司以及投资者都在重新分配这轮行业红利。

普通人最后感受到的是成本

普通消费者不会直接购买HBM,也很少关注SK海力士、美光和三星之间市场份额的高低。然而,这轮内存价值重估的涟漪,最终仍可能传导至日常设备与云服务的价格之中。

当三大DRAM厂商将更多产能转向DDR5、LPDDR5X及HBM,同时数据中心SSD需求持续攀升,旧规格内存与普通消费电子产品的供应便会受到挤压。路透社5月26日还报道,小米一季度净利润下滑43%,智能手机业务受到内存芯片等组件成本上升的压力。

这正是AI基础设施成本外溢至普通产品的传导路径。AI公司争抢高端内存,存储厂商将产能与投资重心转向利润更高的AI服务器,手机、电脑、汽车电子及工业设备便可能面临更昂贵或更紧张的组件供应。普通用户或许不了解HBM为何物,但很可能在新款手机、新电脑、服务器租赁以及云服务价格中,间接承担这轮AI内存竞赛所带来的成本压力。

来源:https://www.163.com/tech/article/KTUA58FD00097U7T.html

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