2026年,全世界已经不盯着计算芯片了,转而开始盯着存储,原因很简单,在可预见的未来算力瓶颈不在GPU,而在显存。
AI大模型,本质上是一个巨大的数学函数,这个函数有几千亿甚至上万亿参数,这些参数决定了模型的能力。
当用户输入一个问题时,模型需要做三件事。
第一步加载参数,把几千亿个参数从存储设备加载到显存。
第二步计算推理,用这些参数对用户的输入进行数学运算,得出答案。
第三步输出结果,把答案返回给用户。
因为参数太多了,动辄上万亿,每个参数是一个浮点数占用2到4个字节。
加载全部参数就需要几TB显存。
而且训练模型,并不是把模型参数往显存里一塞就完事,在反向传播计算过程中,还得同时存梯度、优化器状态和激活值。
训练总显存占用通常是参数占用的5到10倍,也就是需要1T以上的HBM。
一台搭载8张H100的AI服务器,光HBM就得配640GB,再加8TB的DDR5系统内存,以及几十TB的企业级SSD存数据集和检查点。
对比一下,一台普通商用服务器可能只要512GB内存加几TB硬盘,AI服务器对DRAM类存储的需求是它的8到10倍,对NAND的需求是3到5倍。
但跟推理阶段比起来这些就不算事了。
随着智能体和1M长上下文的普及,1M上下文的单会话缓存就高达上百GB。
以至于2026年全球约70%的产能被AI相关需求吞噬,HBM产能缺口高达60%,通用DRAM产能被挤占约30%。
2026年上半年,SK海力士的HBM出货量同比增长超过150%,营收占比从2024年的不到20%飙升到超过50%。
海力士是全球第一家量产HBM3E的厂商,三星和美光在HBM3上慢了半拍,海力士2024年就已经向英伟达交付了HBM3E样品。
这种时间差,让海力士在英伟达的供应链中占据了不可替代的位置。
海力士与英伟达建立了联合研发关系,英伟达的下一代GPU架构,会提前与海力士的HBM设计进行协同优化。
这意味着,只要英伟达的GPU卖得好,海力士的HBM就能跟着卖得好。
三星电子是全球最大的存储芯片厂商,在DRAM和NAND Flash两个市场都占据第一的份额,但在HBM上却落后了。
2026年上半年,三星的HBM出货量只有海力士的不到一半。
三星的HBM3E产品在2025年才通过英伟达的认证,比海力士晚了不少。
而且HBM采用了不同的封装技术,导致良率也比海力士低。
那么,三星的股价能靠AI撑住吗?
美光科技是全球第三大存储芯片厂商,在DRAM和NAND Flash市场都占据约20%的份额,但HBM上的处境比三星更尴尬。
2026年上半年,美光的HBM出货量只有海力士的不到五分之一。
但美光有一个秘密武器,那就是HBM4。
美光在HBM4的研发上投入了巨资,采用了全新的架构,带宽比HBM3E提升50%以上,计划在2027年实现量产。
如果美光能如期量产HBM4,它有可能在下一代HBM上实现弯道超车。
排在第四的就是我们的长鑫存储,它是中国大陆唯一一家能量产DRAM的厂商。
2026年上半年,长鑫的DRAM产能达到了每月20万片晶圆,同比增长超过50%。
DDR5产品已经通过了多家服务器厂商的认证,开始批量供货。
但在HBM上还处于起步阶段,2026年上半年,HBM2E产品才开始小批量出货,HBM3要2026年下半年才能量产。
这几家的股价究竟能否撑住,核心就在于AI对存储的需求到底有多大。
好消息是,AI大模型的参数规模还在快速增长。
2026年,全球最大的AI模型参数已经超过10万亿。
按照这个速度,到2028年,最大的AI模型参数可能达到100万亿。
这意味着,对HBM的需求将呈指数级增长。
2026年,全球HBM市场规模估计超过200亿美元。
到2028年,这个数字可能增长到1000亿美元。
坏消息是,现在AI的现象级盈利点还没找到,前期投资都是在吹泡沫,泡沫越吹越大,大家越来越担心,波动也就越来越大,韩国股市就是个极端例子。
韩国综合股价指数KOSPI有个非常显著的特点,就是极度依赖少数几家大公司。
截至2026年中,三星电子和SK海力士这两家半导体巨头,合计占KOSPI总市值的比重超过4成。
由于AI热潮,全球资金都去买三星和海力士,它们涨一倍,指数就疯涨。
一旦市场担心AI泡沫,资金集体卖掉这两家,它们跌20%,指数直接崩盘进入技术性熊市。
此外,韩国在2026年推出了单一股票杠杆ETF,特别是2倍做多三星电子和SK海力士的ETF。
普通买股票,涨10%你赚10%,2倍杠杆ETF,理论上股票涨10%,它赚20%,股票跌10%,它亏20%。
关键还有个“每日再平衡”机制,也就是为了保持每天2倍的杠杆率,基金经理每天收盘后或盘中必须调整仓位。
如果股票涨了,他要追高买入更多以保持杠杆,如果股票跌了,他要杀跌卖出以减少亏损维持杠杆比例。
当三星或海力士大跌时,这些杠杆ETF的经理为了维持2倍杠杆,必须在下跌过程中机械性地抛售正股。
这种抛售反过来压低股价,触发更多ETF的抛售,形成死亡螺旋。
这种产品设计在单边市里是加速器,在震荡市里就是绞肉机。
2026年6月至7月,韩国股市多次因存储双雄下跌触发杠杆ETF集中去杠杆,导致单日暴跌6%~8%并触发熔断。
再加上韩国散户赌性极强,韩国总人口约5100万,账户数超1亿,人均股票账户数超过2个,而且大量使用信用交易和杠杆ETF。
看到AI股暴涨,散户怕不上车就亏了,于是高息借钱进场。
2026年上半年韩国股市大涨时,融资余额屡创新高。
一旦风向转坏,比如美股存储股跌了或央行加息预期,散户面临强制平仓,又会抢着跑,流动性瞬间枯竭,造成断层式下跌。
2026年7月上旬,据报道有数十万散户杠杆账户被强平。
韩国又是典型的小型开放经济体,股市高度依赖外资,外资持股比例在科技股中很高。
韩国市场对美元利率极度敏感,当美联储暗示加息或降息预期推迟,美元走强,韩元贬值,外资为了避险会迅速从韩国撤出回流美国,外资大进大出,加剧了波动。
2026年出现一个奇特现象,外资因估值风控或汇率对冲需求净卖出,曾有单日巨额净卖出的纪录,但本土散户用杠杆资金接盘。
这种“外资逃、散户扛”的结构非常脆弱,一旦散户资金链断裂,市场无人接盘,暴跌就被放大。
韩国交易所还设有Sidecar机制,类似熔断的辅助措施,针对个别期货或期权波动过大暂停程序化交易。
2026年因波动剧烈,Sidecar触发次数创下历史纪录,甚至超过2008年金融危机。
这说明量化算法与程序化交易在韩国市场占比很高,算法往往同向行动,在关键点位一起砸盘或一起抢筹,导致瞬间暴涨暴跌。
但从基本面看,股价翻倍的同时,预计盈利涨得更快,股价除以预计盈利后,市盈率反而会降。
这也让全球资金觉得划算,于是疯狂涌入,推高了价格。
这几年韩国政府还推动了一项改革,鼓励回购注销、提高分红、降低股息税,试图消除韩股长期比全球同类便宜的现象。
这对长线资金也增加了吸引力。
全球资金包括中国的一些QDII基金,如中韩半导体ETF,发现找遍全球,能做AI存储且有一定规模的就是这几家。
于是钱往少数股票里砸,形成极端抱团。
这使得股价短期涨得太快,SK海力士年内涨超200%,三星涨超100%,股价离均线太远,技术上本来就有回调需求。
早期进去的机构赚了几倍,一有风吹草动就想落袋为安。
即便HBM还是缺货,基本面没崩,但获利盘太多,大家抢跑卖出,技术图形破位,触发量化算法的趋势卖出信号,加剧下跌。
SK海力士在美国有ADR,也就是美国存托凭证,方便美国人在美股买韩股。
有时候美股那边情绪波动更大,ADR溢价高达50%,这会助长韩国本土股价,但在下跌时也会火上浇油。
韩国股市开盘比A股早一个多小时,很多A股的交易员早上先看韩国三星和海力士跌没跌。
如果韩股存储双雄暴跌,A股开盘存储板块通常会低开。
不是因为A股公司基本面变了,而是情绪恐慌。
基金经理怕别人先跑了自己被坑,所以都跟着卖。
这种看韩国做A股的惯性在2026年6~7月很明显。
A股现在有大量量化资金,它们的模型里可能写入了韩国KOSPI指数和费城半导体指数作为风险因子。
当这些外盘跌破阈值,模型自动触发减仓信号,在几分钟内同步砸盘A股科技。
A股也有中韩半导体ETF,当韩股暴跌,这只ETF净值跌,而A股场内可能因为恐慌出现溢价收敛的额外下跌。
但A股存储和韩国毕竟不是一回事,韩国是原厂造颗粒巨头,A股多数是设计、模组、封测、设备材料。
韩国高端HBM供不应求时,A股的中低端存储就有生意了,例如长鑫、长江存储产业链。
简单说,就是人家吃肉,我们喝汤。
但在全球AI高估值的大背景下,只要有风吹草动,这条线上的一个都跑不了,就算喝汤也要吐出来。
最后劝各位一句,股市不是赌场,只要抱着投机心理,必然会输光,量化就指着你这种韭菜活呢,不知道量化内幕的,读那篇。
技术迭代会越来越快,你今天追涨的新技术,明天就可能被突破,只有那些需要时间积累的资产才是护城河,关于什么是核心资产,读。
既然不建议追存储概念,那建议投什么?读,读懂后严格执行,千万别自以为是,否则你注定血本无归。
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