长鑫科技（688825）今日即将挂牌，成为科创板规模最大IPO。IPO发行价8.66元，发行后总股本为668.81亿股（超额配售选择权行使前），发行总市值为5791.88亿元。但市场显然不打算在这个价格停留。 东北证券分析师李玖在研报中，从三个相互独立的视角为长鑫估值， 结论收敛在3.2～5.7万亿人民币区间。同日，野村证券首次覆盖给出买入评级，目标价116元，隐含涨幅1239%，对应市值约7.76万亿——是东北证券上限的1.4倍。 两家机构分歧的核心，在于对长鑫远期份额天花板的判断——东北证券基准假设17%，野村则押注更大的份额空间与更高的成长溢价。 上述估值或许并不夸张。长鑫是A股迄今独特的存在：纯DRAM IDM龙头，手握设计与制造全链条能力，正处于“周期反转+份额提升”的业绩爆发期。公司产品覆盖DDR4/5及LPDDR4X/5/5X，产品已进入阿里、腾讯、字节及主流手机供应链。据Omdia数据， 2025年四季度公司全球市占率7.67%，中国第一、全球第四。受益存储涨价与高端产品放量，公司业绩弹性加速释放。 DRAM供需缺口持续，长鑫兼具“量价齐升+国产替代”双重红利。真正问题不在于它值不值钱，而在于该用哪把尺子量。 视角一：市场份额相对估值——目标市值约3.49万亿元 逻辑 ：既然DRAM是全球统一市场，海外上市的存储厂市值已包含了市场对“每一个百分点份额”的定价。用美股可比公司的市值，反解出“每1%远期全球份额对应多少市值”，再乘以长鑫的远期份额。 操作 ：美光与闪迪的NAND份额恰好相等（均为13%），因此美光（DRAM和NAND标的公司）市值减去闪迪（纯NAND标的）市值，即等于美光DRAM业务对应的市值——10220亿美元 - 2308亿美元 = 7912亿美元。将其除以美光19.85%的DRAM远期份额，得到DRAM每1%远期份额约值398.6亿美元。 结论 ：长鑫作为纯DRAM标的，远期份额17%（当前约8%），对应市值约6776.76亿美元，折合人民币约4.58万亿（按汇率6.77计算）。剔除少数股东损益占比约24%后，归母口径约 3.49万亿 。 回测验证： 海力士反算市值较实际偏高9.44%，铠侠仅偏高0.66%，结果与实际市值基本吻合。 视角二：盈利拆分PE估值——目标市值2.85万亿至4.27万亿元 第二种方法更底层：不借助外部锚点，直接预测长鑫自己的利润。存储厂的成本结构高度标准化，固定成本以折旧为主，由资本开支规模决定；可变成本随出货量线性变动。由于招股书未披露实际晶圆产能数据，测算以固定资产原值作为代理产能，乘以稼动率和产销率推算销量，再结合ASP得到营收。 逻辑 ：拆解收入（产能×稼动率×产销率×ASP）与成本（固定成本折旧+可变成本），预测净利润后给予PE倍数。 关键预测 ： 2027年营收4716亿元，毛利率86.96%，净利润3747亿元（整体口径） 剔除少数股东损益（假设占比24%不变），归母净利润约2848亿元 估值 ：东北证券认为，美光、SK海力士对应2027年PE分别为7.51倍和7.94倍，但长鑫处于份额快速提升阶段（远期份额预计达30%左右），给予成长溢价，按10-15倍PE，剔除少数股东损益后，对应归母净利润口径市值约 2.85万亿至4.27万亿元 。 视角三：单位产能相对估值——目标市值3.22万亿至3.99万亿元 逻辑 ：用海外存储厂市值除以月产能，得到“每万片/月产能对应市值”，再乘以长鑫产能规划。 参照系 ：三大原厂每万片/月产能对应市值集中在158-198亿美元区间——海力士160.45亿美元、美光197.80亿美元、三星158.91亿美元。 结论 ：2027年长鑫产能45万片/月，对应市值： 乐观情景（三大原厂均值172亿美元/万片）：52518亿元 中性情景（含台系厂商均值139亿美元/万片）：42327亿元 剔除少数股东损益后，对应约 3.22万亿至3.99万亿元 。 三种方法汇总：收敛于3.2万亿至5.7万亿元 东北证券指出，长鑫2025年少数股东损益占比高达73.76%，远高于三星、海力士、美光（均不足1%），估值必须剔除该部分影响。 假设2026、2027年少数股东损益占比维持24%不变，三种方法结论如下：剔除少数股东损益影响后合理估值 3.2~5.7 万亿。 三个视角用的数据不同、逻辑链条不同，但最终归母口径的区间都落在3～4.3万亿附近。这种收敛本身是一个信号：在当前份额和产能假设下，这个量级的定价有较强的自洽性。 野村证券：目标价116元，隐含涨幅1239% 7月27日，野村证券也首次覆盖长鑫科技，给出更为激进的判断。 该行以“买入”评级启动覆盖，目标价116元人民币，对应约 20倍PE——是美光当前估值（约10倍）的整整两倍，也是SK海力士当前估值的两倍有余。 以IPO发行价8.66元计算，116元的目标价意味着 隐含涨幅1239.5% ，对应市值约 7.76万亿人民币 。 这一数字远超东北证券的估值区间上限5.7万亿，两者之间约2万亿的差距，本质上是对两个核心变量的不同押注：长鑫的份额天花板在哪里，以及市场应该给这家公司多少成长溢价。 2026年只是起点！国产替代叠加AI需求，野村给予长鑫双重成长溢价 野村给出20倍PE溢价的底层逻辑，建立在三重判断之上。 其一，供给端结构性收紧将持续数年。 该行核心论点是：“全球存储供给在未来数年内不太可能宽松。”三星、SK海力士、美光的资本开支已大规模转向HBM与先进制程，通用DRAM的新增供给被结构性压制。这意味着长鑫所在的通用DRAM市场，将在相当长的时间内维持供不应求的格局，而非传统存储周期那种“涨两年、跌两年”的轮回。 其二，长鑫的份额提升逻辑是“加速”而非“线性”。 该行判断，随着长鑫产能持续扩张、制程从第四代向第五代迁移，其在全球通用DRAM市场的份额提升速度将超出市场预期。当前约8%的份额，在野村的模型中对应的远期空间，显然远不止东北证券假设的17%上限。 野村隐含的远期份额假设，结合7.76万亿的目标市值反推，对应的份额空间可能在25%至30%区间，甚至更高。 其三，国产替代叠加AI需求，给予双重成长溢价。 该行认为，长鑫不仅是一个存储周期标的，更是一个“国产替代”主题标的。中国云厂商、手机厂商对国产DRAM的采购意愿持续上升，这为长鑫提供了独立于全球周期之外的额外增量。与此同时，AI服务器对DRAM的需求呈指数级增长，服务器单机DRAM搭载量是智能手机的近80倍，这一需求结构的变化将长期支撑ASP中枢上移。 两重逻辑叠加，野村认为长鑫理应享有比海外同类公司更高的估值溢价，而非折价。 也就是说，野村不认为2026是峰值，只当它是起点。 在具体财务预测上，野村预测长鑫销售额和归母净利润将分别增长63%和74%。 驱动因素包括：产能从2025年的27万片/月扩张至2027年的45万片/月，制程迁移带来的每片晶圆价值量提升，以及DRAM均价在供给收紧背景下的持续上行。 野村的盈利预测在绝对数字上较东北证券更为激进，而20倍PE的倍数假设则进一步放大了最终估值结果。 支撑这个更激进假设的，是供需数据：全球普通DRAM产能测算显示，2027年缺口仍然存在；2026年一季度DRAM合约价环比暴涨93%～98%，大幅超出此前预期；长鑫2026年一季度毛利率已升至79.16%，单季归母净利润247.62亿元。 涨价周期的高度，正在实时修正所有模型的输入假设。 从零到全球第四，长鑫用了七年 2019年，长鑫科技（前身睿力集成）推出中国大陆首颗自主量产的8Gb DDR4，实现了国产DRAM从无到有的突破。 七年后，这家公司已是中国第一、全球第四的DRAM厂商。根据Omdia数据，2025年Q4长鑫全球市占率达7.67%。 产品线上，长鑫已覆盖DDR4/5及LPDDR4X/5/5X全代际，并于2024年底停产自有DDR4，产能全面转向DDR5与LPDDR5/5X等高价值产品。客户涵盖阿里、腾讯、字节及主流手机供应链。 产能方面 ，公司拥有合肥两座、北京一座共三座12吋晶圆厂，东北证券预计产能将从2025年的27万片/月扩张至2027年的45万片/月，全球占比由14%升至17%。 财务拐点：涨价周期下，利润弹性惊人 长鑫的财务路径，是重资产存储厂的典型剧本——下行周期固定成本前置形成亏损，上行周期利润快速释放。 关键节点如下： 2025年 ：归母净利润由亏损163.40亿元转为盈利18.75亿元，综合毛利率升至40.99%，与三星（39.38%）基本持平 2026年Q1 ：单季营收508亿元（同比+719%），毛利率79.16%，归母净利润247.62亿元 2026年上半年 ：管理层预计营收1100-1200亿元，归母净利润500-570亿元 利润爆发的核心驱动是价格。根据TrendForce 2026年6月最新调查，2026年Q1一般型DRAM合约价环比暴涨约93%-98%，远超此前双位数的预测区间。 东北证券同时也列出四项主要风险： 需求不及预期 ：AI服务器建设放缓或消费电子复苏乏力。 价格周期性下行 ：2022-2023年曾出现价格较周期前跌幅达50%的深度下行。 产能与技术迭代不及预期 ：第五代工艺平台研发若滞后，将影响量价兑现。 国际贸易摩擦与供应链受限 ：地缘政治升温可能加剧产业链不稳定。

AI基础设施竞赛仍在持续升级，但市场关注点已不再局限于GPU性能，而是整个计算体系的重估。 巴克莱7月23日发布的研究报告认为，AMD在Advancing AI大会释放出的最大信号，并非新一代GPU或AI服务器，而是大幅上调了对服务器CPU市场的长期判断。 公司预计， 到2030年，全球服务器CPU市场规模将达到2200亿美元，较此前预测的1200亿美元近乎翻倍 ，反映出Agentic AI（智能体AI）推动下，CPU正从AI服务器中的辅助角色转向核心计算资源。 在此基础上，AMD进一步上调了对整体计算市场的预期。公司预计，到2030年，数据中心AI加速器市场规模将达到1.4万亿美元，而 涵盖服务器CPU、AI加速器等业务的可服务计算市场（Compute TAM）将由2025年的3650亿美元扩大至约2万亿美元。 巴克莱认为，这意味着AI基础设施竞争正从单一GPU性能，逐步演变为涵盖CPU、GPU、网络、软件和系统架构的全栈竞争。 服务器CPU市场规模大幅上修 此次活动最值得市场关注的，并不是Helios机架或新一代GPU，而是AMD重新定义了未来服务器CPU市场的规模。 公司预计，到2030年，服务器CPU市场规模将达到2200亿美元， 对应的复合年增长率由此前超过35%大幅提升至超过50%。 巴克莱认为，这一激进上调表明AMD对未来AI服务器架构的判断已发生显著变化。 支撑这一预测的核心逻辑，是Agentic AI（智能体AI）的快速发展。AMD预计， 未来面向智能体工作负载的"Agentic CPU"将占整个服务器CPU市场的一半以上。 随着越来越多AI应用从训练转向实际部署， CPU将承担模型调度、Agent运行、任务协同以及数据管理等更多工作，不再只是GPU服务器中的辅助组件，而将成为独立增长的重要市场。 推理成为AI基础设施竞争的新焦点 除了市场空间的重估，AMD对于AI工作负载结构的判断也成为巴克莱关注的重点。 公司预计，推理将在2026年首次成为最大的AI计算场景，占整体AI工作负载约60%，而这一比例在2025年和2024年分别为50%和40%。这意味着， 行业竞争正在从"谁能训练最大的模型"，逐渐转向"谁能以更低成本、更高效率运行模型"。 巴克莱认为，这也是AMD此次同时推出Helios整机平台、MI455X GPU、以太网互连以及ROCm.AI软件平台的重要原因。 未来AI基础设施的竞争，不再局限于GPU算力，而是围绕整个系统的成本、内存容量、带宽、网络互连以及软件生态展开。 报告指出，目前整个行业依然处于算力供给偏紧状态。随着大型云厂商持续扩大部署规模，以及现有客户进入放量阶段，AMD未来数据中心业务的增长速度有望快于整体市场增速。不过，本次大会并未公布新的大型客户，Anthropic合作已于此前宣布。 从芯片走向平台，AMD完善2030年前产品路线图 围绕上述判断，AMD进一步完善了未来数年的产品规划。 硬件方面，公司正式推出Helios AI机架 ，将MI455X GPU、Venice CPU、Salina DPU以及Vulcano AI NIC整合为完整系统方案。其中，MI455X采用432GB HBM4、23.3TB/s内存带宽，并支持最高40PFLOPS FP4算力。 AMD预计，相比上一代产品，其Token吞吐量最高可提升34倍，Token成本最多降低18倍。 AMD还将竞争重点放在系统效率上。公司预计，相较英伟达Vera Rubin平台，Helios不仅拥有更大的HBM容量、更高的横向互连带宽，还能够实现更高的单位美元Token产出，显示竞争维度正在从单颗GPU性能转向整套系统的总体拥有成本（TCO）。 与此同时，公司将CPU和GPU路线图进一步延伸至2030年。Venice处理器已进入生产阶段，预计第四季度开始在云平台和OEM服务器中部署；Florence和Ravenna两代CPU则分别规划于2028年和2030年推出。GPU方面，MI500预计2027年发布，MI600则将在2028年接棒，其中MI500将首次同时采用铜互连与光互连技术。 除硬件之外，AMD还推出AI开发平台ROCm.AI，并 继续围绕推理、网络和机器人生态扩展产品组合 ，包括与Cerebras合作推出解耦式推理方案，以及发布专业推理卡MI350P和机器人平台KRIA AI System-on-Module，希望进一步补齐AI基础设施的全栈能力。 巴克莱认为，相比具体产品性能，这次Advancing AI大会真正改变市场预期的，是AMD对未来计算需求规模的重新定义，以及对AI基础设施演进方向的最新判断。 如果推理需求如公司预期持续加速增长，服务器CPU与系统级解决方案的重要性都有望超出市场此前预期。

SK海力士正加速布局下一代内存技术，将战场从高带宽内存（HBM）延伸至面向端侧AI的3D堆叠DRAM领域。 SK海力士近期已通过其位于美国圣何塞的北美子公司，启动3D堆叠DRAM-on-Logic设计工程师的招聘工作。 此举标志着该公司首次在这一技术方向上进行专项人才储备，并已与特定美国客户建立合作关系，共同推进相关技术的商业化准备。 SK海力士在招聘公告中明确表示，目标是"与美国客户紧密合作，主导3D堆叠DRAM逻辑芯片的联合设计，提供符合技术需求和市场变化的芯片设计方案"。 此次布局对投资者具有重要信号意义。3D堆叠DRAM被视为端侧AI时代的核心内存技术，其目标市场涵盖智能手机应用处理器等高附加值领域，潜在客户包括苹果、高通等头部芯片设计企业。 技术路线：将内存直接堆叠于逻辑芯片之上 3D堆叠DRAM-on-Logic是一种将DRAM垂直堆叠于系统半导体（逻辑芯片）之上的先进封装技术，与传统PoP（Package-on-Package）结构相比，可大幅缩短芯片间互连距离，在相同面积内实现更多数据传输通道（I/O），从而降低数据传输延迟，并提升功耗效率与空间利用率。 SK海力士表示， 端侧AI对高内存带宽与低功耗特性的同步需求，使得传统PoP结构在性能实现上存在明显瓶颈，而3D堆叠DRAM-on-Logic正是为突破这一限制而设计。 目前最受关注的应用场景为移动端应用处理器，该类芯片承担智能手机的核心运算功能，对先进封装工艺的需求最为迫切。 SK海力士开发总括负责人今年4月在"TSMC技术研讨会2026"上表示，"内存与逻辑技术的融合是突破现有架构限制、最大化AI性能的技术突破口"，并明确将3D堆叠DRAM-on-Logic纳入公司面向客户多元工作负载的解决方案路线图，与定制HBM、高带宽闪存（HBF）并列为三大方向。 竞争背景：HBM格局初定，端侧AI成下一战场 SK海力士在HBM领域确立领先地位后，正将资源向端侧AI内存赛道倾斜。3D堆叠DRAM被业界视为物理AI时代边缘AI设备的关键半导体，市场竞争格局尚未形成，先发布局的战略价值显著。 SK海力士同期在多条技术线上同步推进：据悉，其用仁工厂"Y1"已于7月启动设备采购，青州工厂NAND产线亦计划投入约100万亿韩元进行扩建，HBM4E 12层样品亦已向主要客户供货。此次3D堆叠DRAM招聘的启动，进一步丰富了公司面向AI时代的产品矩阵。

韩国总统李在明开启硅谷之行，三星电子与SK海力士有望借此推动与美国科技巨头的多项重大合作落地，涵盖存储芯片供应、战略投资及人工智能基础设施建设等领域。 7月24日，据彭博，韩国总统府高级官员透露， 三星电子和SK海力士将在李在明访问期间，与美国顶尖科技企业签署涉及“巨额”资金的协议。相关合作预计包括长期存储芯片供应合同、战略投资伙伴关系以及谅解备忘录 ，具体规模将在企业正式公布后披露。 韩国总统政策首席助理Kim Yong-beom表示，此次访问将发挥“催化剂”作用，推动韩美企业此前长期谈判进入执行阶段。李在明将于当地时间周五抵达旧金山，并出席人工智能峰会，与英伟达CEO黄仁勋、OpenAI CEO Sam Altman、Anthropic CEO Dario Amodei以及博通CEO Hock Tan等美国科技企业负责人举行会谈。 市场关注的是， 此次访问可能推动韩国上月公布的至少8800亿美元投资计划从战略构想走向具体项目，包括明确合作客户、投资地点以及韩国工程合作伙伴，进而影响三星和SK海力士未来订单能见度及资本开支规划。 AI峰会集结韩美科技巨头，韩国押注AI供应链核心地位 此次旧金山人工智能峰会将汇聚韩国科技产业核心力量。三星电子会长李在镕、SK集团会长崔泰源、现代汽车集团会长郑义宣以及Naver创始人李海珍均计划出席。 韩国总统府希望通过此次峰会，加强韩国企业与美国AI产业链核心公司的合作，并推动此前宣布的大规模投资计划转化为实际项目。 Kim Yong-beom表示， 此次访问期间，韩国政府推动的首阶段约8吉瓦人工智能数据中心建设计划中，超过一半有望形成具体方案。 相比此前停留在投资意向层面的计划，新项目将进一步明确客户、建设地点以及韩国本土工程合作方。 他透露， 目前韩国AI基础设施扩张计划的主要需求来自美国科技企业，占相关订单的80%至90%。 8800亿美元投资计划加速落地，存储芯片需求成为核心驱动力 上月，韩国政府宣布一项规模至少8800亿美元的长期投资计划，由三星电子、SK集团和Naver等企业参与， 重点布局半导体产能扩张、AI数据中心建设以及实体人工智能（Physical AI）基础设施。 其中， 存储芯片被视为最直接受益领域。 随着生成式AI推动算力需求快速增长，AI服务器对高带宽内存（HBM）及先进存储解决方案的需求持续攀升，三星和SK海力士正加速扩大相关产能，以满足全球AI企业不断增长的采购需求。 此次李在明访问硅谷，正是在这一背景下推动韩国AI产业战略进一步落地。 通过与英伟达、OpenAI、Anthropic等美国AI巨头深化合作，韩国芯片企业有望锁定更多长期订单，提升未来产能扩张的确定性，并进一步巩固其在全球AI基础设施供应链中的核心地位。 作为此次访问的重要环节， 李在明预计将在峰会上发布“旧金山人工智能宣言”，明确韩国打造全球可靠AI基础设施供应国的战略目标 ，并推动AI技术在本国制造业、服务业等领域的广泛应用。

全球最大的智能手机处理器制造商之一高通公司已通知客户， 由于成本上升压力，公司将把产品价格上调，涨幅达到两位数百分比。 据彭博新闻看到的一份文件显示，高通于周五向客户发送了一封涨价通知函。高通表示，此次价格调整将适用于 9月1日之后出货的产品 。 高通在信中表示，公司已经“耗尽了吸收供应商成本上涨的能力”，并且此前已尝试通过寻找新的供应来源、采购替代零部件等方式缓解成本压力。 消息公布后，高通跌幅一度收窄至-0.4%，英伟达一度涨1.2%刷新日高。 与整个科技行业一样，高通正受到历史性的供应短缺影响——这场供应紧张波及从智能手机、超级计算机到汽车等多个领域。 人工智能数据中心建设的大规模扩张，给存储芯片以及其他半导体产品的生产带来了巨大压力，同时也使一些更为普通的电子元件变得难以获得。

英特尔与蓝思科技周五宣布达成战略合作，双方将共同探索推动先进半导体封装领域的新技术发展。 通过此次合作， 双方计划探索基于玻璃基板的封装解决方案，加速相关技术研发，以帮助未来计算平台实现：更高性能、更高互连密度与更优异的功耗效率。 英特尔与蓝思科技将结合双方在先进半导体封装、精密制造、玻璃基板研发以及工艺创新方面的优势，以满足人工智能、数据中心以及专用计算应用不断增长的需求。 英特尔CEO陈立武（Lip-Bu Tan）表示： “随着AI系统持续推动性能、规模和效率的边界，先进封装正在成为半导体创新的关键驱动力。” 他表示，英特尔在半导体架构和先进封装技术方面拥有深厚积累，而蓝思科技则具备世界级的精密玻璃加工、激光制造以及大规模生产能力。 蓝思科技创始人、董事长周群飞表示： “蓝思科技凭借先进材料工程和精密制造能力建立了行业领先地位，并服务于全球一些要求最严苛的科技企业。” 她表示，通过结合蓝思科技在玻璃材料、高精度激光加工和先进制造领域的专业能力，以及英特尔在半导体设计和封装领域的领先优势，双方有望加速先进封装技术创新。 通过此次合作，英特尔与蓝思科技将探索在关键制造流程领域开展合作，以推动先进半导体封装技术的大规模应用。 双方还认为，在更多双方能力互补的领域存在进一步合作机会。未来潜在合作方向包括： AI PC相关组件、 数据中心服务器高可靠性结构及散热解决方案、 支持AI机器人、智能工业设备以及边缘计算的硬件平台。 英特尔和蓝思科技表示，该合作内容将帮助双方共同推进下一代计算技术和AI基础设施的发展。

Anthropic已向SK海力士提出供应需求，用于制造自研半导体。 SK集团董事长崔泰源在旧金山一场AI活动上与Anthropic CEO Dario Amodei同台时披露了这一消息，称AI开发商拥有芯片野心"令人瞩目"。 此前，Anthropic已宣布500亿美元数据中心投资计划，并被曝探索自研芯片。 直接向供应商寻求支持，意味着芯片自研正从规划走向落地。 意图算力自主 Anthropic的算力布局始于2025年11月，彼时公司，宣布投入500亿美元，与Fluidstack合作在德克萨斯州和纽约州建设专为AI工作负载设计的数据中心。 2026年4月，Anthropic自研芯片计划浮出水面，方向覆盖ASIC和GPU，意在全球算力持续紧缺的环境下降低对外部芯片供应商的依赖。 类似的垂直整合路径在硅谷大厂中屡见不鲜，谷歌有TPU，亚马逊有Trainium，Meta也在定制硬件上大举投入。如今，Anthropic也加入到这一行列。 SK海力士：投资者与供应商 近年来，SK战略重心逐渐转向AI基础设施和半导体研发，旗下SK海力士是全球领先的高带宽存储器（HBM）生产商——大规模AI训练离不开这种芯片。 2026年5月，SK海力士与三星、美光一同参与了Anthropic的H轮融资；7月10日，SK海力士完成纳斯达克上市，估值265亿美元，市场已在为存储芯片供应商在AI供应链中的关键地位买单。 崔泰源此番表态恰在SK海力士上市后不久，同期韩国总统李在明到访硅谷、召开AI峰会，英伟达与韩国Naver及SK集团的合作协议等多项技术合作随之公布。

韩国正通过与美国科技巨头达成空前规模的资本与产能合作，迅速确立其在全球人工智能供应链中的核心地位，标志着两国在尖端科技产业上实现了深度的战略绑定。 据路透社报道，韩国总统顾问金容范（Kim Yong-beom）周六在一场新闻发布会上透露， 三星电子与SK海力士将与包括英伟达在内的美国大型科技公司达成总价值高达9500亿美元的存储芯片供应合作。其中，SK海力士将向美国公司提供价值7500亿美元的长期存储芯片，三星电子则将向博通提供价值2000亿美元的芯片。 与此同时，英伟达与SK集团进一步公布了一项价值超过5000亿美元的AI基础设施计划。这一系列历史性巨额订单与基础设施投资不仅将直接缓解当前高带宽内存（HBM）供应链瓶颈，也为韩国芯片制造商锁定了长期且高度可见的收入预期，重塑了全球半导体市场的产能布局与投资格局。 这一商业突破与韩国高层的政治推动紧密契合。在AI算力需求远超全球供应的宏观背景下，韩国总统李在明日前正式发布了《旧金山AI宣言》。此次跨国战略绑定直接确保了美国科技公司关键硬件的稳定供应，同时将韩国的半导体制造基地推向了全球AI算力扩张的最前沿。 巨额芯片订单锁定长期供应 确保算力硬件的底层供应稳定性是此次合作的核心。据路透社报道，高达9500亿美元的存储芯片供应协议将为美国科技巨头构建长期的产能护城河。作为英伟达目前最大的存储芯片供应商，SK海力士在此次合作中扮演了关键角色。 与此同时，三星电子与博通的合作也远超传统供货关系。据彭博社报道，双方签署了一份战略合作谅解备忘录（MOU），计划在未来五年（至2030年）围绕存储芯片和晶圆代工展开总价值超过2000亿美元的合作。 其中，在存储业务方面，三星将为博通下一代AI加速器提供先进存储解决方案；在晶圆代工方面，双方将围绕三星2纳米及以下先进制程共同开发博通产品，包括无线宽带通信芯片。合作还将延伸至基于三星2纳米工艺的2.3D、2.5D先进封装技术，以支持更高性能、更低功耗的AI及网络芯片。 据报道，SK海力士与英伟达的长期协议旨在保障先进存储芯片的供应，双方还将共同开发用于AI训练、AI代理（AI Agents）和物理AI（Physical AI）应用的高带宽内存（HBM）。HBM通过堆叠多个存储芯片提供先进AI处理器所需的数据传输速度，已成为当前AI供应链中的关键制约因素。 随着AI服务器、机器人和超级计算机需求持续增长，SK海力士计划到2030年将其晶圆产能扩大一倍，以进一步提升HBM供应能力，并使未来的存储芯片生产与英伟达的芯片开发时间表实现更紧密的协同。 逾5000亿美元重塑AI基础设施 在锁定底层芯片供应之外，超大规模数据中心建设成为另一项投资重点。 据报道，英伟达与SK集团超过5000亿美元的计划涵盖大型AI数据中心建设及下一代HBM开发。SK电讯（SK Telecom）将在韩国建设一座总容量达2吉瓦的AI数据中心，首个项目将采用英伟达Vera Rubin平台和SK海力士的HBM4内存。 该“AI工厂”的首个设施预计将于2027年（即明年）正式投入运营。这一两吉瓦规模的计划建立在SK电讯此前承诺建设千兆瓦级AI云基础设施的基础之上，资金来源可能包括全球科技公司、海外资本及其他战略合作伙伴。 此外，英伟达还在持续扩大其在韩国的投资版图。据彭博社报道，英伟达周五晚间表示，将向Naver投资10亿美元，为其在韩国建设的AI数据中心提供资金支持。这笔注资将使Naver得以将该采用英伟达AI计算平台的数据中心规模扩大至原先的三倍以上。 《旧金山AI宣言》推动国家级战略绑定 产业界的全面结盟背后，是韩国旨在成为全球AI强国的国家级战略规划。 7月24日，韩国总统李在明在旧金山主持了一场高规格AI峰会，汇聚了全球领先的AI开发者与韩国顶尖商业领袖。在峰会上，李在明正式发布《旧金山AI宣言》，明确了韩国与美国在AI技术合作方面的核心愿景，并承诺向全球市场开放其“充满活力的AI生态系统”。 此次峰会的阵容凸显了合作的战略层级。在峰会前，李在明分别会见了英伟达首席执行官黄仁勋、OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼（Sam Altman）、Anthropic首席执行官达里奥·阿莫代伊（Dario Amodei）以及博通首席执行官陈福阳（Hock Tan）。 同时，代表韩国产业界出席峰会的还有三星电子执行董事长李在镕（Jay Y. Lee）、SK集团董事长崔泰源（Chey Tae-won）、现代汽车集团执行董事长郑义宣（Euisun Chung）以及Naver创始人李海珍（Lee Hae-jin）。 据彭博社报道，英伟达首席执行官黄仁勋在接受采访时高度评价双方的合作。他表示，现在正是“韩国的黄金时代”，韩国的半导体产业与工业体系正在同步蓬勃发展，并强调韩国是一个“有能力帮助世界构建AI基础设施的国家”。

AI大模型正在变得越来越聪明，但承载它们的物理世界正在被推向极限。 花旗在7月24日发布的最新报告中写道，月之暗面Kimi K3以57分跻身全球第三，仅落后闭源榜首Claude Fable 5三分。与此同时，以Kimi K3为代表的中国前沿模型定价一周跳涨45%，Blackwell GPU租金年初至今涨27%，甚至有实验室斥资10亿美元直接买下发电机组。 花旗分析称，AI行业的投资回报（ROI）正加速向基础设施层转移；而下一阶段的模型竞争护城河，将从单纯的“算力获取”彻底转向“高效产出与专有数据”。 差距只剩3分 花旗在研报中提及，Kimi K3是目前公开发布的最大开源模型。几周前，开源最高分还只有51分（Z.ai GLM-5.2），Kimi K3一步跳到57分，仅次于Claude Fable 5（60分）和OpenAI GPT-5.6 Sol（59分）。 整个行业都在加速。前20大模型提供商的中位智能得分从六周前的34分升至43分。开源阵营中，DeepSeek V4 Pro（44分）每百万token定价，小米（分）更低至0.03——接近前沿的智能水平，价格却低了两个数量级。 闭源阵营也没有放慢。Google刚发布Gemini 3.6 Flash（7月21日），同时透露Gemini 3.5 Pro仍在测试中，Gemini 4的预训练已经启动——三代模型三线并进。不过，花旗认为，'Flash先发、Pro延后'的发布节奏释放出一个信号：前沿模型的推进正变得更难——这与其他公司在基础设施建设上遭遇的延误相一致，也折射出行业希望压缩交付周期却难以如愿的现状。 模型越大、越强，跑起来需要的资源也在急剧膨胀。 瓶颈搬家了 万亿参数模型正在改写"算力"的含义。 花旗指出，这些超大模型实际运行时，越来越多的时间花在跨HBM内存和GPU互联网络搬运权重及KV-cache数据上，而非矩阵运算本身。瓶颈已经从"算得快不快"（FLOPs）转向了"搬得动搬不动"——内存带宽、GPU互联和电力供应。 GPU需求依然旺盛，Blackwell架构租金年初至今上涨27%。但单纯堆GPU已经不够了。 部分实验室开始直接切入上游发电：SpaceX斥资10亿美元购买1GW移动涡轮机组（7月15日），Georgia Power同周签署服务协议（7月22日）。AI实验室买发电设备——一年前几乎不可想象的事情，现在正在发生。 模型定价直接反映了产能有多紧。中国前沿模型的混合定价从每百万token 跳涨至0.87，周环比和月环比均涨45%，是两个月来首次大幅波动。全球前沿模型均价周环比涨6.8%，月环比涨11.3%。美欧相对稳定（周环比-0.5%），但月环比也上升了4.1%。 花旗判断，随着增量基础设施陆续上线，定价压力终将缓解。届时有价值的数据和任务特定性能，将比算力获取构成更持久的护城河。 Agent逃出沙箱 模型在变强。但跑在模型上的agent，也在变得更危险。 花旗报告用了一个耐人寻味的表述：自主AI agent逃逸沙箱的现实风险，已从4月的"打断午餐"升级到7月的"渗透Hugging Face基础设施"。 开源模型越强、越普及，安全风险的扩散面就越大。AI监管辩论仍在进行——英伟达（7月24日）和美国财长贝森特（7月22日）近日均有表态——但短期内难有定论。即便监管框架尚未落地，维护自有模型运行架构的企业已面临更高的合规门槛。 更棘手的是，训练这些模型的提供商自己，仍然无法完全检视模型为何如此行动。可解释性问题，至今没有解决。 但安全隐忧并没有减慢agent的商业化进程。METR（7月21日）的数据显示，AI agent与人工之间的经济性差距正在收窄。当agent更自主、更接近经济可行性，token消耗会持续加速——这又反过来推高基础设施需求。 能力越强，约束越紧。约束越紧，基础设施需求越大。这个循环，没有减速的迹象。

英伟达股价今年仅上涨10%，估值跌至近五年低点，而竞争对手AMD和美光却分别大涨142%和213%。市场定价似乎预示着一切可能出错的事情都将成真——但分析师认为，这恰恰为愿意着眼长远的投资者创造了机会。 晨星分析师Brian Colello指出，英伟达目前约212美元的股价隐含的信息是，公司在2027年后几乎不会再有任何增长。他认为该股合理价值应接近280美元，约合其2029财年预期销售额的16倍。 据S&P Global Market Intelligence数据，英伟达当前市盈率（EBITDA基础）约为明年预期盈利的17倍，远低于五年平均36倍的水平，并处于2021年7月以来的最低区间。 与此同时，超大规模云厂商的资本开支并未见顶。Alphabet本周上调了2026年资本支出预期，并表示明年将进一步增加投入，这为AI芯片需求提供了持续支撑。 竞争对手飙涨，英伟达估值跌落"价值股"区间 在费城半导体指数今年累计上涨71%的背景下，英伟达的表现显得格外落寞。AMD以53倍的明年预期市盈率交易，被市场视为成长股；美光则受益于AI数据中心需求爆发，年内涨幅超过200%。 Gabelli Funds基金经理John Belton表示，半导体投资者正追逐那些他们认为存在"最强供需失衡、尚有未开发增长机会"的标的，"英伟达目前并不符合这些标准中的任何一条。"Belton近期持续加仓AMD和美光，对英伟达则按兵不动，维持持有但未增仓。 这一估值分化背后，是市场对英伟达的重新定性——它正在从一只成长股，被重新归类为一只大型成熟科技股。 空头逻辑：挑战者涌现，规模效应制约增速 英伟达面临的挑战已形成清晰叙事。自OpenAI发布ChatGPT以来，AI芯片市场吸引了大批新入局者：SambaNova、Cerebras Systems等初创公司推出自研芯片；谷歌多年前研发的自有AI芯片如今已对外销售并通过云端出租；亚马逊紧随其后；Meta、微软、OpenAI和Anthropic也均在推进自研芯片计划。 AMD将于今年晚些时候开始出货其首款AI服务器机架系统Helios——这是一套高度集成的AI芯片及配套硬件系统，其功能设计与英伟达旗下Grace Blackwell和Vera Rubin系列直接竞争。 此外，收入体量本身也构成增速的天花板。英伟达营收基数已经庞大，其增速与小型竞争对手的直接对比，本身就不在同一量级。 多头反驳：定价过于悲观，增长前景被低估 分析师预测数据与市场定价之间存在明显落差。 据分析师预期，英伟达下一财年（截至2028年1月）收入将增长42%，达到5600亿美元；再下一年将再增长23%。相比之下，AMD虽然预计2027年收入增长57%、2028年增长36%，但其绝对体量——预计2027年仅约780亿美元——与英伟达不在同一数量级，这难以解释AMD目前高达53倍的溢价估值。 Brian Colello指出，英伟达"以几年后的维度来看估值相当便宜"，关键问题在于：两年后超大规模云厂商和企业的资本开支是否仍将保持强劲，英伟达是否能守住其市场份额。 "我们认为答案是肯定的，这也是该股被低估的原因所在。"他预计，英伟达在2029财年前每年营收和调整后每股盈利增速均将超过45%。 护城河犹在：推理市场份额上升，逆周期韧性不容忽视 尽管竞争压力与日俱增，英伟达在AI芯片领域的主导地位仍未动摇。据The Information近期报道，英伟达在推理芯片市场（即运行模型而非训练模型所用芯片）的份额实际上有所上升。 更值得注意的是，英伟达的逆周期韧性或被市场低估。 一旦OpenAI等科技公司削减AI投资，许多刚刚涉足芯片研发的公司可能放弃自研、转回英伟达的生态——这意味着AI寒冬对英伟达的冲击，反而可能小于那些产品尚未经过市场充分验证的新兴芯片设计商。 此外，英伟达对Nebius、CoreWeave等新云服务商的战略性投资虽近期遭到质疑，但这一布局有望在市场下行时为其业务提供缓冲保护。在超大规模资本开支仍在扩张的当下，英伟达的定价是否真正反映了其基本面，正成为市场争议的核心命题。