Hàn Quốc mở rộng sản xuất bộ nhớ, Meta cho thuê sức mạnh tính toán -- Nomura bàn về "hai tin xấu lớn của ngành lưu trữ"

野村认为，情绪错杀掩盖结构性机遇，韩国存储扩产、Meta出租算力等两大“利空”实为伪命题。

近期，全球存储芯片市场被两大“利空”传闻笼罩：一是韩国存储巨头抛出天量扩产计划，引发市场对未来产能过剩的深度恐慌；二是Meta宣布对外出租闲置算力，被部分资金解读为AI硬件需求见顶的危险信号。

然而，据追风交易台消息，野村证券在7月2日的研报中直言，市场的担忧被严重夸大了。对当前来说，其实真相是：

• 韩国高达4800万亿韩元的投资计划至少需要5到10年才能转化为实际产能，远水解不了近渴，且高利润HBM（高带宽存储）对通用存储产能的挤压正导致市场面临严重的供应短缺；

• 同时，Meta出租算力不仅不会削弱硬件需求，反而会通过压低Token成本触发“杰文斯悖论”，从而激发更庞大的AI增量需求。

综合来看，野村认为，**当前全球存储行业的核心矛盾仍是供应严重短缺，**AI驱动的结构性需求增长尚未见顶；投资者对供应过剩的担忧情有可原，但明显过度，市场的过激反应或为存储板块提供了重新审视估值的窗口。

韩国天量扩产计划：远水解不了近渴，产能过剩担忧被严重夸大

近期，韩国存储企业及其附属公司与政府联合宣布了一项无明确时间表的中长期大规模投资计划，总金额高达4.8万亿韩元（其中3700万亿韩元直接与存储相关）。这一庞大的数字迅速加剧了投资者对存储芯片供过于求的担忧。

但野村指出，这种所谓“全球存储公司通过控制供应来串通价格”的阴谋论和产能过剩担忧是毫无根据的。

• 首先，当前面临的是极其严重的供应短缺，而非过剩。

面对AI行业史无前例的强劲需求，存储企业别无选择，只能优先生产高利润的HBM芯片。这种产能倾斜直接导致了通用存储芯片生产增长放缓。

自2025年下半年以来，通用存储需求的强劲增长已经引发了严重的供应短缺。尽管存储企业正以远超预期的激进姿态扩产，但依然无法满足庞大的市场需求。

• 其次，半导体投资转化为实际产能的周期极其漫长。

韩国政府的介入，主要是因为企业现有的生产集群即将耗尽其承载能力（土地、电力、水资源），政府需要为2035年以后的中长期新集群建设提供支持。

以9年前启动的超级项目“龙仁半导体集群”（Yongin Semiconductor Cluster）为例，其首个无尘室预计要到2027年2月才能完工，年底才能实现小规模生产——这意味着从投资到生产实际上需要10年以上的时间。

野村预计，此次宣布的新投资计划，最快也要在5到10年后才会对市场产生实质性影响。

• 最后，行业抗风险机制已发生结构性改变。

过去，存储行业的周期性波动往往源于低谷期投资不足或需求爆发时的创纪录投资。但如今，企业不仅拥有长期协议（LTAs）作为对冲工具，还享受着AI带来的结构性稳定增长预期。

此外，与利润挂钩的员工奖金机制也构成了管理产能过剩和利润下降风险的新型缓冲器。企业绝不会仅仅因为政府的要求就进行不必要的盲目投资。

Meta出租闲置算力：并非需求见顶，而是效仿AWS提升资本回报率

市场的第二个担忧**源于Meta决定向外部客户出售其过剩的计算能力，**这被部分人视为AI内存和硬件需求疲软的先兆。

野村对此予以明确反驳，认为这仅仅是商业模式走向成熟的自然演进，其逻辑与当年亚马逊为了将闲置数据中心变现而创立AWS云服务如出一辙。

• 第一，出租算力是解决“峰值冗余”的必然选择。

数据中心的建设天生需要匹配“峰值算力”需求，这意味着在非高峰时段和季节，会有大量算力处于闲置状态。Meta的主营业务（社交网络和广告）在不同时段的算力利用率波动极大。

在同时将数据中心用于内部和外部用途的云服务提供商（CSP）中，Meta是唯一一家尚未涉足云业务的公司。随着规模经济的建立，效仿xAI将剩余算力对外出售，是提升Meta资本回报率（ROIC）的极其自然的决定。如果不这么做，随着产能的扩张，将是对资源的巨大浪费。

• 第二，释放的算力将滋养更庞大的AI生态。

Meta对外出售的算力，将成为Anthropic和OpenAI等缺乏自有数据中心、但极度渴望算力以提供企业级AI服务的公司的重要资源。

• 第三，触发“杰文斯悖论”，创造更多增量需求。

野村强调，Meta的决定绝不是AI相关硬件需求减少的拐点。相反，由于当前算力供应短缺导致单Token价格呈现上涨趋势，Meta算力的入市有望促使Token价格向下企稳。

根据“杰文斯悖论”（技术进步降低资源使用成本，反而会增加该资源的总消耗量），使用成本的降低将创造出规模更庞大的全新AI需求，从而在长期内进一步夯实对存储和算力硬件的底层需求。

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