存儲「漲到頭」了嗎?

摩根士丹利認為,全球存儲晶片行業正逼近「變化率的頂峰」(Peak rate of change),但這並不意味著週期的終結。

據追風交易台消息,摩根士丹利在7月6日研報中稱,當前存儲晶片市場最核心的三大爭議:漲價週期是否見頂、長期協議(LTA)為何未能推動估值重估、以及這究竟是週期頂部還是牛市中繼調整。研報的核心結論可以用一句話概括:漲價的變化速率(rate of change)正在觸頂,但週期本身尚未終結。

大摩認為,隨著最大的AI算力買家據傳開始出售閒置算力,以及企業端對「代幣最小化」(Token minimization)的訴求加劇,存儲板塊的上漲動能正在衰退。

這意味著在即將到來的財報季前,相關股票將面臨短期的價格疲軟和極高的波動性。當前市場極度擁擠,資金正準備向滯漲板塊輪動。大摩的底線建議是:長期依然看漲(預計2027年盈利將增長35-40%),但短期需警惕回調。

三大核心爭議:市場正在辯論什麼?

摩根士丹利指出,過去一週投資者對話中反覆出現三個核心爭議,這也是理解當前存儲板塊走勢的關鍵框架。

爭議一:算力是否真的過剩?

市場上流傳著一則未經證實的消息——AI領域最大的資本支出方之一據稱擁有多餘的算力可供出售。空頭的解讀是:如果超大規模雲廠商(hyperscaler)算力過剩,整個AI基礎設施建設可能供過於求。但摩根士丹利提供了另一種解讀:這不過是企業在優化資本回報、將閒置基礎設施貨幣化,與真正意義上的算力過剩並不等同。

真正的驗證時刻將是2026年二季度財報季——如果超大規模雲廠商維持或上調資本支出指引,將是存儲股的良好買入時機;如果下調,則過剩敘事將持續發酵。

爭議二:Token消耗的「極大化」與「極小化」之爭

AI應用落地過程中出現了一個新現象:許多企業曾鼓勵員工盡可能多地使用AI生成token("token maxing"),但這導致IT預算超支,企業開始尋求更廉價的替代方案。

具體表現為:

  • 企業越來越多地採用開源大模型(其中來自中國的開源LLM表現突出)處理基礎查詢;
  • 在前沿模型之上疊加「編排層」,將簡單任務分流至開源模型,複雜任務才調用前沿模型;
  • 市場關注焦點轉向:token提供商在財報中將如何呈現這一趨勢,以及對2026年下半年的指引。

該行的結論是:2026年二季度(6月季度)對AI供應鏈而言問題不大,但市場擔憂的重心已轉向更廉價token對下半年指引的衝擊。

爭議三:為何LTA簽訂後股價未能重估?

長期採購協議(LTA)的簽訂本應是存儲股估值重估的催化劑,但市場反應平淡。摩根士丹利的解釋是:市場記憶猶新——過去的LTA要麼被重新談判,要麼最終迫使客戶接收了並不需要的庫存(類比COVID期間模擬半導體公司的經歷)。

當然,也有觀點認為當前存儲LTA具有結構性意義(而非週期性),前提是AI需求保持強勁。但盈利預期能否持續上修,仍是投資者面臨的最大不確定性——尤其是存儲價格何時、以何種幅度繼續超預期,進而推動2028年EPS上移,時間線極不明朗。

變化速率觸頂:三個維度同步見頂

摩根士丹利明確指出,存儲行業正在接近「變化速率峰值」(peak rate of change),體現在三個維度:

價格同比增速(YoY pricing):DRAM價格同比漲幅已從1季度的高位顯著回落,預計後續季度漲幅將持續收窄;

庫存變化:庫存週期的改善幅度趨於平穩;

EPS修正廣度:DRAM板塊的盈利預期修正廣度已觸及歷史高位(當前約89%),進一步上修空間有限。

這一「變化速率見頂」的信號,是存儲股需要階段性休整的核心原因。

值得注意的是,自2022年11月生成式AI浪潮興起以來,存儲板塊已經歷過三次週期性回調(分別對應美伊衝突-15%、急漲後獲利了結-32%、所謂「對等關稅日"-20%,以及當前約-17%的回調)。摩根士丹利將這些回調定性為結構性牛市中的正常修正,而非熊市開端。

與此同時,摩根士丹利指出,當前存儲板塊面臨的最直接壓力來自倉位層面,而非基本面崩塌。

**存儲股是市場上持倉最為集中的板塊之一。**近期波動率上升,使得維持歷史高位的淨敞口變得愈發困難——即便在「現貨價格上漲、波動率同步上升」的背景下,這一動態也愈發明顯。過去一週,多位投資者在與摩根士丹利的交流中表達了對這一動態的高度敏感,並對拓展「滯漲板塊」機會(broadening laggard opportunities)表現出濃厚興趣。

超大規模雲廠商股票的近期走弱,可能是存儲股(作為AI支出的核心受益者)即將跑輸大盤的領先信號。 從季節性規律看,當前時間窗口對市場整體而言也是相對困難的階段。

最後,摩根士丹利明確表示,在當前階段,超大規模雲廠商的財報表態,比存儲公司自身的管理層評論更能左右股價走勢——因為存儲公司在週期這個位置大概率會維持偏樂觀的表態。

對於AI支出方而言,「token極大化」效應有望支撐2Q26業績,但3Q26指引是否低於市場預期,將是下一個重要爭議點——token使用優化、低成本開源LLM競爭、以及「晶片通膨」(chipflation)對利潤率的衝擊,都是潛在的下行風險。


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