AI 推动半导体“超级周期”：存储芯片走向舞台中央

永赢基金的权益基金经理张海霄在《澎湃新闻》“首席连接”节目的一次近期亮相中表示，当前半导体“超级周期”与以往周期从根本上不同，原因在于需求来源发生了转向：由库存驱动因素转向 AI 产出端。张海霄称，尽管价格上涨，下游需求并未减少；相反，资本开支持续上升，即便代币价格上涨也未能压制需求，进而在整个行业形成了顺畅的传导链条。

下游需求爆发重塑存储供需动态

张海霄梳理出一条清晰的需求演进路径：始于 2022 年末 ChatGPT 的发布。最初，硬件需求集中在追求极致性能的训练端，凭借大规模应用首次实现了高带宽内存（HBM）的规模化落地。随着模型引入链式思维推理与扩展上下文等新范式以提升结果，需求转向推理端，在这一阶段代币消耗的同比增速出现了两位数百分比增长。

到 2025 年下半年，能够进行自主工具调用与完成复杂任务的 AI Agent 从概念走向现实，进一步提高了对存储的依赖。基于这一系列需求爆发，张海霄得出结论：“本轮存储芯片涨价的起点在 2025 年 Q3。”他认为，供需缺口的反转完全来自下游需求端的爆发式增长，这一判断也在近期多家企业的财务披露中得到验证：AI 硬件相关产品中，尤其是存储芯片涨价相关产品，出现了强劲的利润释放。

与以往半导体周期的根本区别

张海霄强调，当前这轮“超级周期”与 2019-2021 周期存在根本差异，最关键的结构性不同在于需求特征发生了根本转变。2019-2021 年间属于典型的库存驱动周期，终端需求增量主要来自居家办公硬件需求，以及供应链中断触发的囤货行为。因此，2022 年中之后，行业迅速陷入“去库存与快速芯片价格下跌”的困境。

张海霄表示：“本轮需求来自 AI 生产端，下游并未因价格上涨而降低采购；相反，资本开支仍在持续走高。即便代币价格上涨也未能压制需求，整个传导链条非常顺畅。”他还补充称，预计全球 AI 资本开支将在 2026 年达到 7000 亿美元，这一数字仍在上修。

与此同时，供给端的约束也显著放大了供需缺口。主要存储供应商计划在 2026 年资本开支增加约 50%，但资本投入到有效供给形成之间存在相当的时间滞后。此外，新资金主要投向 AI 专用的高性能存储，而通用存储产能扩张仍有待后续释放。

行业链条受益顺序：两条不同路径

张海霄将行业链条受益分为两条路径：第一是整机设备制造商、模组制造商和设计企业的销售链条，这些环节最先受益——这一点已被近期财报验证；第二是设备、材料与厂房建设的扩张链条，其中繁荣向上传导会相对滞后，并在渐进的推进过程中逐步发生。

值得注意的是，上游整机设备制造商对供给的谨慎态度也体现在战略调整上。张海霄透露：“上游整机设备制造商，作为资本密集型企业，因担心未来需求不足以达到预期从而造成亏损，正在积极与客户签署长期供货协议（LTA），以锁定未来需求。”

存储芯片走向中枢舞台

技术架构演进正在重塑硬件价值的层级。张海霄以“水桶原理”来解释这一变化：在冯·诺依曼架构下，计算、存储以及输入输出通信构成三项核心功能，其中某一个环节会在不同阶段成为性能瓶颈。2023 年时，算力是显而易见的约束，但随着推理端需求爆发，瓶颈迅速转移到存储端。

硬件迭代周期正在加速。在 2022 年之前，HBM 通常每 3 到 4 年更新一次；自 2023 年起，这一周期压缩为“两年升级”。这一加速趋势同样出现在计算芯片与通信芯片上。与此同时，计算架构的演进也在推动 CPU 回到核心位置。张海霄引用行业动态指出，未来 GPU 到 CPU 的比例或将从当前的 8:1 转向 4:1，再进一步向 2:1 或甚至 1:1 演变，这将直接带动更高的存储需求，并对存储与接口芯片提出更高的传输速度要求——而这些升级会持续推高产品单价。

国内半导体进展与风险监测

除了全球周期同步以外，国内半导体的推进也代表另一项关键的投资关注点。张海霄表示，国内存储芯片上游整机设备制造商已经取得了显著进展，市场份额从零增长到约 10%，成为不可忽视的行业力量。“整机设备制造商能力提升，将推动中下游设计以及上游设备与材料领域的发展。全球存储行业历史上每一次本地化转移，都会带来当地完整供应链的升级，这次也不会例外。但这注定是一个长期过程，不是靠一夜之间就能完成的事情。”

关于潜在风险，张海霄在供给与需求两端分别识别了核心变量。供给端方面，跟踪产能释放节奏至关重要：厂商首先会最大化既有产能，然后在现有产能设施内增加设备（通常需要 6-12 个月才能形成实际产出），随后再进行新厂建设（通常需要 2-3 年才能形成有效产能）。他提醒：“主要产能释放预计将集中在未来两年，因而需要持续监测释放节奏是否超过预期。”

需求端方面，需要聚焦 AI 资本开支节奏与技术发展。张海霄总结道：“AI 资本开支是最直接的跟踪指标，而新技术会开辟全新的市场空间，进而影响模型厂商与互联网巨头的资本开支预测——所有这些都需要持续观察。”