AI能力越惊艳，NAND存储越要扩容! 高盛拆解闪迪(SNDK.US)“长期协议+天量AI推理”牛市逻辑

智通财经APP获悉，万众瞩目的高盛Communacopia+科技大会上，美国NAND存储芯片巨头闪迪(SNDK.US)明确表示，NAND存储芯片供给增长在可预见的未来很可能长期严重受限，与此同时，Astra引领的高性能AI推理以及聚焦于代理式AI工作流的AI智能体技术大规模普及正在持续井喷式推高AI计算容量需求以及数据中心NAND存储需求。

高盛分析师们最新发布的Communacopia+科技大会会议纪要覆盖闪迪首席执行官戴维·戈克勒与首席财务官路易斯·维索索的发言以及对于NAND未来增长前景的最新预判观点，还覆盖第二日大会Etsy、恩智浦半导体、康卡斯特以及Block等重要科技公司的高管们发言。纪要显示，随着AI大模型驱动的AI应用向全球各领域加速渗透，AI推理正在推动NAND需求结构与采购方式同步变化，长期协议提高收入和利润的可预测性，低资本开支强度支持有效扩产，股票回购扩张则聚焦将经营成果传递给股东们。

高盛还同时看好闪迪正在加速研发的下一代NAND存储技术——即高带宽闪存(HBF)存储技术路线，以及键值缓存(KV Cache)不断分层扩展与卸载至数据中心SSD带来的长期增长机遇，维持闪迪“买入”评级以及2200美元的12个月目标价，相对报告采用的9月8日收盘价1737.99美元，意味着2025年疯涨570%以及今年迄今股价已经疯涨600%的闪迪潜在上涨空间大约为26.6%。

高盛纪要重点强调闪迪管理层提出的两项长期机会——一是基于NAND的高带宽闪存(HBF)技术路线，通过高容量与高带宽设计，拓展闪存在AI推理存储体系中的用途;二是长上下文、多轮交互和高并发智能体推动KV缓存分层存储，使可复用、暂不活跃的缓存更多卸载至数据中心SSD，降低AI GPU/TPU/XPU显存占用与重复计算成本，从而增加企业级NAND需求。

另一华尔街金融巨头伯恩斯坦近日发布的研究报告显示，随着Astra与AI训练算子研究自动化(即Astra与RSI)可谓为这一史无前例的存储芯片狂潮驱动的半导体景气周期提供了新的半导体需求来源，该机构更是喊出闪迪3000美元目标价。伯恩斯坦维持对于今年以来涨势如虹的全球存储芯片领军者——即三星电子、SK海力士、美光和闪迪的“跑赢大市”评级，目标价分别为44万韩元、330万韩元、1300美元和3000美元，体现出华尔街机构们对存储芯片景气度的新一轮积极预判。

长协重塑盈利底盘：闪迪的NAND长期生意正在换挡增长引擎

高盛分析师团队在纪要中表示，闪迪正从短期现货定价转向长期协议主导的商业模式。高盛分析师们援引闪迪管理层发言写道，2027、2028财年计划销量分别已有50%和67%受到NBM长期协议覆盖，协议中的底价机制，可支持大部分业务在下行情景下长期实现约80%的毛利率，大幅提高了盈利可见性。高盛预计，公司2027、2028财年收入分别达到约531.5亿、710.4亿美元，同比增长约162.5%和33.7%，每股收益分别为231.84美元和284.98美元。

供给长期跟不上需求以及资本配置则构成第二条闪迪长期牛市逻辑支撑。高盛表示，闪迪管理层认为，AI推理时代AI应用端全面普及至各领域将持续增加需求，而可预见时期内NAND供给增速仍较有限，中国竞争对手新增产能主要由本土市场吸收。

该公司已将与铠侠的合资合作延长至2034年，并强调自有知识产权、研发投入和BiCS技术路线能够支持未来数年的比特产出增长，同时维持约5%的低资本开支强度。高盛表示，这些意味着闪迪希望通过制造效率与技术升级增加可售容量，提高每单位资本投入的产出。此外，该公司已执行约45亿美元回购，当前仍以回购作为返还富余资本的主要方式，同时对未来派息保持积极的开放态度。

英伟达2027财年第二季度收入达到962亿美元，同比增长106%;数据中心收入890亿美元，同比增长117%，并预计下一季度收入达到1080亿美元、上下浮动2%，对于下一财年更是给出70%增长指引。与此同时，筹备上市的Anthropic据报道与Nscale签订约450亿美元、为期六年的算力协议，对应460兆瓦容量，并与Lambda达成约350亿美元的云计算交易。这些关于全球AI算力需求的最新迹象显示，头部模型公司正提前锁定长期算力供给，以承接持续增长的AI应用端需求，并带动AI算力集群加速器、服务器内存、企业级SSD及高性能网络设备、服务器CPU等数据中心基础设施大规模采购。

从技术底层看，AI推理对NAND的增量需求来自更多数据留存，以及存储在推理流程中承担更多工作。智能体需要反复读取企业知识库、代码、文档和多模态资料，并保存任务状态、工具输出与可复用上下文;在典型Transformer架构下，更长上下文与更高并发还会扩大KV缓存。活跃计算优先使用HBM，CPU侧DRAM承担扩展内存，而适合复用、暂时不活跃的缓存可以卸载到企业级SSD，以降低重新计算成本。

因此，NAND存储芯片领军势力——即闪迪、铠侠、美光和三星的机会同时涉及NAND容量、读取吞吐和适应具体工作负载的产品能力。闪迪还管理层将HBF视为凭借更高密度缓解“DRAM/HBM内存墙”的长期选项，并且管理层预计2032年AI数据中心存储容量市场约为1.2ZB，其中KV缓存相关需求占约35%，折合约0.42ZB;不过这些是闪迪管理层给出的容量预测，不能等直接同于闪迪收入预期，也不意味着数据中心NAND技术能够直接替代所有HBM用途。

从回答问题到持续高产出工作：Astra打开新一轮算力需求空间，NAND存储承接海量数据负荷

OpenAI推出的GPT-6 Astra大模型，以及AI领头羊们聚焦的RSI技术路径，有望成为驱动AI算力需求指数级扩张的两大核心驱动力，即性能更强的AI大模型与更广泛的AI应用工具使用、算力需求更加强劲的下一代AI训练路径，正在增强AI算力基础设施需求持续增长的重要依据。

Astra代表的是最前沿性能需求扩张机制：大模型能力提高，使此前难以可靠完成的任务进入可商业化范围。此外，Astra可能让需求曲线整体外移——即当AI大模型更聪明后，企业能够尝试此前无法可靠完成的工作，竞争对手也需要继续投入研发和训练，这为AI支出周期提供了新的强力支撑。

英伟达CEO黄仁勋周日更是在社交媒体上发出GPT-6 Astra问世意味着“AGI已到来”的重磅表态。英伟达已经确认的强劲营收区间与后续强劲出货指引，再叠加AI大模型研发正跨入“递归自我改进(RSI)”这一打开又一条AI算力需求激增曲线的新阶段——即Astra有望扩大商业应用端AI算力需求，AI开始“造AI”的研发轨迹则可能增加前沿算子实验、评估与长期持续训练投入，共同延长算力投资周期。

Astra对需求曲线的意义，在于提高复杂工作流的完成率，使原本不值得自动化的任务开始具备商业价值。OpenAI最新公布的OSWorld 2.0相关测试中，Astra得分为72.6%，高于GPT-5.6 Sol的65.7%;其能力覆盖计算机操作、软件工程、科研等长程任务。

由此推导，全球前沿技术类型研究工作或者互联网IT企业可能部署更多并行AI智能体工作流，并让它们执行更长时间、涉及更多资料的工作，扩大推理调用、缓存复用与持久化存储需求。这与摩根士丹利将关注点转向算力、电力、材料等供给约束的逻辑一致。OpenAI产品负责人提出“可能暂停新的Pro订阅”，也反映出炸裂需求之下的短中期AI算力与数据中心高性能存储服务容量压力。

围绕Astra的科研智能体可谓进一步展示了AI算力需求迈入新一轮指数级扩张的轨迹。多智能体研究持续产生和复用的上下文、代码、实验结果与检查点，凸显出高性能SSD、潜在的HBF以及科研智能体有望为闪迪等NAND存储领军者们提供更长期的增长空间。OpenAI披露，其纳维—斯托克斯研究采用约1万个并发智能体，约88小时形成解决方案;全部尝试的研究任务产生约3000亿个输出Token，其中纳维—斯托克斯部分约1300亿个。参与求解的是能力强于Astra的内部模型，Astra另用约17小时完成Lean形式化验证。

全球股票市场半导体板块可谓经历了“7月去杠杆狂潮导致的疯狂抛售、8月情绪修复、9月模型进展催化新一轮牛市”的过程。费城半导体指数在6月至7月一度下跌近29%，到8月13日盘中已自7月29日低点反弹约20%，触及技术性牛市门槛;韩国KOSPI则从7月30日约5593点反弹至9月8日盘中的7129.34点，累计回升约27.5%。9月7日，三星电子、SK海力士分别上涨5.7%和8.1%，显示存储龙头仍是韩国市场的重要推动力。Astra发布为已有的盈利与订单支撑增添了新的需求预期——市场资金开始重新评估，模型能够完成更多复杂工作后，企业愿意购买的算力和存储服务究竟能够扩展多大。