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24本期嘉宾：王芳，中泰证券研究所联席所长、电子行业首席分析师
大家好，欢迎来到《大方谈钱》，这是一档由华夏基金出品的播客栏目。近期存储板块的股价波动牵动着人心， AI 彻底改变了存储的需求底层逻辑，算力刚需替代了消费的波动，产业链利润加速向核心技术高端环节。我们非常荣幸的邀请到了中泰证券研究所联席所长、电子行业首席分析师王芳，来帮我们科普一下，本轮存储板块行情能走多远？哪些赛道具备长期成长的价值，以及未来最大的机遇与风险？
Timeline:
01:10-03:58 存储三大品类 & 需求结构巨变（24→26 年）
存储三大核心品类：DRAM、NAND 合计各占四成市场，NOR Flash 仅 3%-5% 小众利基市场；
DRAM 需求变迁
2024：手机 37%+ 笔电 11%，服务器仅 37%；消费电子主导；
2026：含 HBM 服务器需求占比超 53%，成为第一大下游；明年占比继续走高；
NAND 需求变迁
2024：手机 33%、笔电 23%、服务器 24%；
2026：服务器需求接近 37%，明年有望突破 40%；
核心变化：AI 推理时代到来，不再只单一拉动 HBM，全层级存储（HBM/DRAM/SSD/HDD）同步放量。
03:58-10:50 从训练到推理：AI 如何彻底改变存储消耗逻辑
23-24 年大模型训练期：核心需求仅 HBM，服务器成本集中在 GPU，存储占比极低；
25 年关键拐点：DeepSeek 带动推理浪潮，大模型增加长记忆、多模态能力；
长对话、百万 Token 文本、图文视频多模态，带来存储非线性暴涨；
存储分层逻辑（KV Cache）
热数据（短期交互）：HBM，高带宽高成本；
温数据（数天内）：普通 DRAM；
冷数据（数月存档）：SSD/NAND、低成本 HDD；
推理时代区别于训练：全存储品类同步受益，不再只依赖高端 HBM 单品。
10:50-18:20 存储传统周期规律 & 本轮 AI 周期特殊性
1、传统周期底层逻辑
DRAM/NAND 高度寡头垄断（DRAM 三星 / 美光 / 海力士占 94%；NAND 五巨头占 90%）；
扩产周期 1.5-2 年，供需错配带来剧烈价格波动；历史单轮涨跌幅度 50%-90%；22-23 年存储价格暴跌 80%-90% 创历史极值；
过去需求天花板由手机、笔电人口上限锁定，周期节奏清晰；
2、本轮 AI 周期两大不同
需求无明确天花板：大模型迭代速度超预期，Coding、多模态等新场景持续打开增量；
技术迭代加速：HBM2E→3E→4 快速迭代，DDR5/6、3D NAND 层数同步升级；
供给端约束：上一轮巨亏后海外大厂扩产保守，国内长鑫、长存缓慢填补份额。
18:20-21:30 DRAM 与 NAND 需求差异、新技术迭代方向
DRAM：配套 GPU/CPU 实时计算，断电丢失数据，持续追求高带宽、先进制程，HBM 持续迭代；
NAND：断电留存数据，负责冷 / 温数据长期存储；
行业新技术 HBF：用低成本 NAND 替代部分高价 HBM，英伟达联合厂商研发，国内同步布局。
21:30-24:10 国内外存储核心技术壁垒对比
DRAM 赛道
海外：先进制程推进至 10nm，深度绑定 EUV 光刻机，HBM 领先国内两代；
国内长鑫：全球份额 7.7% 持续提升，先进制程、高端 HBM 追赶存在设备壁垒；
NAND 赛道
海外三星 / 美光：堆叠层数 276-321 层；
长江存储：X 堆叠架构优势，主力 232 层，新品接近 300 层，无 EUV 硬性依赖，追赶难度更低。
24:10-28:40 长协机制平滑周期，行业供需再平衡
海外原厂（美光、三星等）与云厂商签订 3-5 年长协，仅释放 20%-30% 产能锁价；
长协双向利好：原厂锁定稳定高利润，下游规避涨价风险；
影响：大幅缓解过往暴涨暴跌周期，行业波动收窄，AI 长需求支撑中期景气。
28:40-31:30 存储产业链利润分配格局
存储以 IDM 模式为主（三星 / 美光 / 长鑫 / 长存一体化设计制造封测），原厂攫取产业链绝大部分利润；
NOR Flash 为分工模式（设计 + 代工 + 封测），代表企业兆易创新、华邦；
中游模组、分销企业：受益涨价行情，但利润弹性弱于存储原厂。
31:30-37:40 普通人投资：板块增量机会 & 个股分化原因
核心增量主线
主线 1：HBM、DDR6、HBF 等存储新技术迭代；
主线 2：国产替代，国内 DRAM/NAND 需求占 34%-37%，本土产能仅 13%-15%，两倍以上扩张空间；
主线 3：存储模组、利基型 NOR 设计公司；
股价分化原因
海外：美股、韩股估值体系天然存在溢价；
A 股：原厂预期、存储模组、NOR 设计三类公司业绩弹性不同；长鑫上市重塑板块估值逻辑；
资金拥挤度、库存周期、海外存储股价联动带来短期波动。
37:40-44:20 行业核心风险梳理
核心变量风险：AI 大模型资本开支不及预期，云厂商营收、回报不及预期压制存储采购；
供给风险：海外 / 国内大幅扩产，供需宽松打压产品价格；
地缘黑天鹅：存储属于数据战略核心品类，设备、进出口管制存在不确定性；
交易层面风险：板块持仓集中、杠杆资金拥挤，易出现短期大幅回调。
本期制作
嘉宾：王芳 中泰证券研究所联席所长、电子行业首席分析师
主播：章衡 惟惟惟
制作：余冬
温馨提示：播客大方谈钱由华夏基金出品，所有投资相关内容皆以交流分享为目的，仅供参考，不构成任何市场预测、判断，或投资、咨询建议。本节目不作为个股推荐，不作为任何法律文件，内容中的所有信息或所表达意见不构成投资、法律、会计或税务的最终操作建议，华夏基金不就资料中的内容对最终操作建议做出任何担保。在任何情况下，本公司不对任何人因使用本资料中的任何内容所引致的任何损失负任何责任。我国基金运作时间较短，不能反映股市发展的所有阶段。市场有风险，入市需谨慎。
1）产品品类
DRAM、NAND 各占四成市场，NOR Flash 仅 3%-5% 小众利基市场；
看存储行业的变化，主要就看DRAM和NAND两大品类。
2）DRAM 需求变迁
2024：手机 37%+ 笔电 11%，服务器仅 37%；消费电子主导；
2026：含 HBM 服务器需求占比超 53%，成为第一大下游；明年占比继续走高；
3）NAND 需求变迁
2024：手机 33%、笔电 23%、服务器 24%；
2026：服务器需求接近 37%，明年有望突破 40%；
4）核心变化
AI发展从2023年开始，大模型训练，带动存储中HBM。
AI 推理时代到来，不再只单一拉动 HBM，全层级存储（HBM/DRAM/SSD/HDD）同步放量。
「✅从训练到推理：AI 如何彻底改变存储消耗逻辑」
根据大模型发展变化，对于存储需求不一样。
1）23-24 年大模型训练期
核心需求仅 HBM，服务器成本集中在 GPU，存储占比极低；
更关注偏个别产品，配合AI的发展。谁升级了？
2）25 年关键拐点
AI从训练走向推理时代。AI资本开始继续提升，因为大模型开始有了记忆功能，对存储的消耗变大。
GPU负责的是AI里的智商部分，存储负责的是情商部分，它要记得你。
25年推理大爆发的基础是大模型能够记得你。
DeepSeek 带动推理浪潮，大模型增加长记忆、多模态能力；长对话、百万 Token 文本、图文视频多模态，带来存储非线性暴涨。
3）存储分层逻辑（KV Cache）
热数据（短期交互）：HBM，高带宽高成本；容量最大，搬运速度最快，又最贵。
温数据（数天内）：普通 DRAM。
冷数据（数月存档）：SSD/NAND、低成本 HDD。
4）推理时代区别于训练
推理爆发，所有存储品类都受益。不再只依赖高端 HBM 单品。
「✅存储传统周期规律 & 本轮 AI 周期特殊性」
1）周期
存储是半导体分类中的一种，占20%~25%的市场规模。
特点：行业高度垄断、高度集中。
DRAM/NAND 高度寡头垄断（DRAM 三星 / 美光 / 海力士占 94%；NAND 五巨头占 90%）；
从1978年至今，全球半导体经历了13轮左右的周期。每一轮的周期从底部到顶部，大概1.5~2年，供需错配带来剧烈价格波动。对于存储，上行周期价格有1-2倍涨幅；下行周期，50%~60%跌幅。
但22-23年那波下行周期，存储价格跌幅创历史极值80%~90%。
以往的周期，消费电子决定，但它是一个有上限的行业，对存储的拉动符合1.5-2年的周期规律。
2）本轮 AI 周期两大不同
这一轮供给没有特别大增长的情况下，需求迎来AI爆发式的增长。所以这一轮跟之前不一样。
① 供给端
依然是一个高度垄断的行业，只不过这一轮中国公司开始发展，进入全球前列。因为中国有很强的自主可控的需求，存储设计数据安全等。长鑫在全球DRAM中占第四名，长存在NAND中占第六名，但它们的产能和我们的需求相比，依然有两三倍的扩产空间。
供给端约束：上一轮巨亏后海外大厂扩产保守，国内长鑫、长存缓慢填补份额。
② 需求端
跟以往消费电子的周期不同，这一轮的需求来自于AI，它更加的不可测，同时市场变得更大更快，技术也更新的更快。
需求无明确天花板：大模型迭代速度超预期，Coding、多模态等新场景持续打开增量。
技术迭代加速：HBM2E→3E→4 快速迭代，DDR5/6、3D NAND 层数同步升级。
「✅DRAM 与 NAND 需求差异、新技术迭代方向」
1）DRAM
配套 GPU/CPU 实时计算，断电丢失数据，持续追求高带宽、先进制程，HBM 持续迭代。
一直配合着CPU/GPU产品升级。所以过去在消费电子没那么大增长的情况下，DRAM也在不停升级。
2）NAND
断电留存数据，负责冷 / 温数据长期存储。
AI推理时代，大模型要记得你，同时处理的数据越来越多，对于SSD、HDD这类产品的需求一直增长的。
行业新技术 HBF：用低成本 NAND 替代部分高价 HBM，英伟达联合厂商研发，国内同步布局。
对于NAND，它的需求随着推理增长，同时还有新技术在开发，并不存在需求往下降的情况。