【摩根士丹利】芯片通胀-应对内存危机

Mga"sta"leyRESEARCH全球洞察内存价格上涨和供应短缺正成为跨行业风险，因为人工智能正在重新评估数字经济中的关键输入。最初作为人工智能基础设施瓶颈的问题，现在正蔓延到硬件利润、设备可负担性、云成本、通货膨胀和政策等方面。人工智能正在将记忆变成一个结构瓶颈。人工智能需求在HBM、DRAM和企业级SSD领域持续增长，推动内存价格在过去一年内上涨了六倍。新供应需要多年时间来建设、合格和增加。这使得这一周期看起来更像是正常半导体复苏，而不像是一场持久的供需调整。配置正在取代商品市场定价。超大规模计算和人工智能买家越来越多地使用长期协议(LTAs）、预付款和战略承诺来确保产能。这导致传统买家可供选择的供应池变得更小、容量。随着供应商优先考虑HBM、服务器DRAM和企业级SSD，智能手机、PC、汽车、网络和工业市场的供应量减少。即便到2027年，总DRAM晶圆产能扩大约30%，我们仍芯片通胀正在蔓延至大型科技公司之外...大型云服务购买者可以确保供应并利用更高的成本，而未使用AI的购买者则面临更高的成本加成、更弱的分配能力、价格上涨、减少 在供应商和原始设备制造商之间划清了界限。记忆产品制造商从更强的定价、利润率和可见度中受益。下游硬件公司必须承担成本，将其转嫁出去，重新设计产品，或者面临需求破坏的风险，尤其是在价格敏感的消费市场。宏观影响大于仅限CPI。考虑到小篮子权重，CPI的影响可能有限，但在PPI、企业利润率、云服务账单、资本支出预算和技术部署延迟等方面，压力是显而易见的。政策可能缓解压力，但需耗时数年。即便美国和中国采取诸如补贴、税收优惠或审批改革等工具，供给反应也将需要数年时间，而短期内中国的产能增长不足。我们假设美国政策保持限制性，且不太可能在近期或长期内缓解压力。股份影响。定价权掌握在DRAM供应商（三星、SK海力士、美光）、NANKIOXIA）、HDD（希捷、西部数据）基础设施（ASML、AMAT、KLA）手中。原始设备制造商过度依赖消费者市场，定价能力较弱且内存成本暴露度较高的企业面临最严峻摩根士丹利国际有限公司萧恩·金股权分析师+44207677-1018Shawn.Kim@肖恩·金@摩根士丹利.com+44207677-1018摩根士丹利公司有限责任公司约瑟夫·摩尔股权分析师Joseph.Moore@摩根士丹利.co艾瑞克·伍德林迭戈·安索阿特吉经济学家迪戈·安索阿特古伊摩根士丹利国际公司（迪拜国际金融中心分行）+拉杰夫·西巴尔资深全球经济学家Rajeev.Sibal@+9714709-7201资深全球经济学家摩根士丹利公司有限责任公司股权策略师Ariana.Salvatore@morganstanle摩根士丹利国际有限公司股权分析师股权分析师黄辛迪@摩根士丹利+442074摩根士丹利亚洲有限公司+股权分析师股权分析师摩根士丹利公司有限责任公司研究助理玛森·韦恩Mason.Wayne@morgan股权分析师玛雅·C·纽曼研究助理玛雅·纽曼@摩根士丹利.com研究助理+8522239-7357+1212761-6012+1212761-1022+1212761-1946+1212761-4519摩根士丹利与其研究覆盖的公司进行以及寻求进行商业往来。因此，投资者应意识到该公司可能存在利益冲突，这可能会影响摩根士丹利研究的客观性。投资者应将摩根士丹利研究视为其投资决策中的一个单一因素。+=非美国分支机构雇佣的分析师未在FINRA注册，可能不是会员的关联人员，且可能不受FINRA对与目标公司沟通、公开露面以及持有研究分析师账户所持证券交易的限2MorganMorganstanley芯片通胀——数字故事全球洞察来源：Trendforce预测（市场规模和产能）、摩根士丹利研究预估摩根士丹利研究3MorganstanleyMorganstanley全球洞察从历史性的、通缩的商品化微电子定价转向持续的、结构性的价格上涨，对整体消费品定价构成了持续的上涨风险。对于内存而言，通货膨胀已不再仅仅是人工智能基础设施正在吸收越来越多的内存份额。(DRAM、HB ,供应商优先考虑高利润的人工智能/服务器产品，而忽略主流消费和工业需求。更高利润率的潜在影响为：芯片通胀是由需求驱动的随着人工智能基础设施和数据中心的快速部署，更紧密的内存可用性正推动着更高设备平均售价（ASP），更高的云和企业IT成本，更低的产品规格，较慢的更新周期和利润压力。内存短缺已成为宏观经济问题。直接CPI的影响可能有限，但影响正越来越多地在企业的成本中显现出来，包括云服务的账单、资本支出预算以及推迟技术部署——这使得这个周期比传统的半导体周期更广泛。芯片供应不足可能会导致数据中心项目延期，减缓云服务发展，并增加企业成本，最终影响生产力增长。本报告更新了一系列摩根士丹利的专有模型，并引入了几组新的数据集。用的剩余池。我们估计PC可能面临15%的内存短缺（约5800万台），而智能手机则面临12%的差距（约1.34亿台），因为人工智能挤占了非服务器分配。•硬件产品需求弹性展示8).我们排名哪些末端市场最容易受到更高内存价格需求破坏的影响，从传统的服务器（弹性最小）到低端PC（弹性最大）。•CPI内存成本上升的影响展品11).更高的内存成本带来可衡量的CPI传导：PC和智能手机使核心CPI增加0.08个百分点，总消费电子产品影响达到0.10个百分4全球洞察全球洞察执行摘要-记忆：多年瓶颈、HBM蚕食、双层市场芯片通胀传导及行业影响、芯片、增长与通胀——宏观视角、美中政策选项无法提供短期缓解、入门指南：内存101-类型、市场结构及周期 附录：每吉瓦人工智能数据中心部署的内存需求514202637404753全球M摩根士丹利研究5执行摘要存储芯片正成为全球人工智能生态系统中不可或缺的输入要素，支存储芯片正成为全球人工智能生态系统中不可或缺的输入要素，支撑着当今智能体人工信，内存价格上涨是合理预测的由AI引领的价格弹性跳跃对内存需求的反应。这种定价优势并非主要由生产者的传统供应纪律所决定，而更多反映了终端需求的指数级增长——这在超级大公司年度资本支出承诺中得到了证明，他们急切地需要大量内存以满足其不愿在超级智能竞赛中落后。内存价格上涨导致成本推动型动态日益严峻，服务器建设成本上升，云资本支出增加，硬件价格膨胀。对于非超大规模企业来说，这种通货膨胀压力可能需要它们在是否转嫁价格上涨、降低设备规格或接受利润减少之间做出选择。结构性瓶颈持续的价格下跌，价格下降速度放缓。然而，这一趋势在AI经济中不再适用，它推动了DRAM平均售价（ASP）的急剧上升（展品2建造内存制造（fabs）工厂需要数年，因此无法迅速应对需求。这意味着未来几年消费品价格将面临持续的上涨风险。来源：TrendForce,摩根士丹利研究源：WSTS6全球洞察全球洞察展品3：记忆供应缓解取决于安装、资质、产量爬坡和产品分配——一个大约2年的过程来源：摩根士丹利研究这次有什么不同？COVID期间的芯片短缺显示了即使是微小的供应链中断也能使整个行业停滞。然而，这次内存芯片短缺看起来更具结构性，与人工智能相关的需求可能会放大这种•移动AI代理和物理AI代理——随着这些产品的推广，预计对内大幅增长。随着人工智能越来越超出数据中心，进入边缘设备和现实世界，对人工智能的计算需求预计将呈指数级增长。这些组件将不再被视为普通的存储芯片，而是被视为全球•长期协议（LTAs）现在是确保产能的绝对必需品鉴于较长的提前期和供需错配的持续存在，内存制造商正通过长期协议（LTAs）与所有超大规模客户建立战略供应链伙伴关系，从而能够锁定长期订单和价格，建立稳定的盈利模式，并减轻行业的周期性波动。展品4：我们预计2027年超大型科技公司的资本支出将超过1万亿来源：公司数据，摩根士丹利研究估算展品5：2026年共识云资本支出预测在公布结果后增至+75%来源：公司数据，Factset一致预期估计，摩根士丹利研究估计摩根士丹利研究7展品6：全球洞察来源：摩根士丹利研究边角风险，对于更广泛的硬件行业记忆膨胀正转变为广泛的硬件行业利润风险，不仅超越了个人电脑和智能手机，扩展到游戏机、服务器、云计算、网络、汽车、医疗设备、宽带设备、工业系统和低成本教育/嵌入式设备。供应商正优先考虑与AI基础设施相关的HBM、服务器DRAM和企业级SSD需求，而传统的消费和工业内存用户则越来越多地面临着显著更高的价格、更长的交货期和更弱的议价能力。受影响更大的群体是那些虽然没有直接从AI中盈利但仍然必须支付由AI驱动的内存价格的公司。存在会计不对称，超大规模企业可以将内存密集型AI服务器资本化并在一段时间内摊销，而消费硬件和工业OEM则看到内存通胀更直接地体现在库存和成本中。这需要选择是否将价格上涨转嫁给消费者、降低设备规格或接受利润减少。内存通胀不仅仅是非AI领域向内存生产商的财务转移。它越来越多地成为许多非技术产业在何时以及如何建设方将我们的内存充足框架分别应用于个人电脑和智能手机，我们发现两个细分市场在2027年都将面临供应短缺。在我们的假设下（PCs吸收17%的非服务器DRAM，智能手机58%），可寻址内存分别下降约15%和12%，低于需求。这意味着PC单位下行风险为-5800万台（与MS出货量预测相比下降15%）和约1.34亿部智能手机（与MS预测相比下降12%）。这些数字对每台设备的内存内容假设敏感，但我们的分析表明，如果供应增长不加速，将存在需求配给风险。8全球洞察全球洞察展品7：人工智能优先级将2027年的供应增长转变为消费者记忆短缺4000来源：摩根士丹利研究估算展品8：我们的量化分析表明，低端智能手机和PC的需求弹性最高，而服务器、存储以及高硬件产品的需求弹性2.0存储中端传统高端PC高端智能手机存储中端传统高端PC高端智能手机智能手机PCs电脑服务器智能手机PCs电脑来源：IDC，公司数据，AlphaWise，摩根士丹利研究。需求弹性取绝对值。PC数据追溯至1995年，存储开始于2008年，服务器于2003年，智能手机于20行业网络利润影响评分（风险最高者在底部）半导体设备半导体设备超大规模计算器/人工智能数据中心企业服务器/存储汽车/汽车电子产品工业硬件/自动化/数据采集餐厅/零售科技硬件智能手机消费者音频/智能家居游戏机嵌入式/单板/低成本计算PC/笔记本电脑注意：排名反映经过成本转嫁后的净利润压力，假设：45%的毛利率影响+25%的需求/量风险+20%的分配风险+10%的成本转嫁负担。评分标准：1=低风险，5=最高风险。来源：摩根士丹利研究估计摩根士丹利研究9全球洞察全球洞察芯片通胀正转化为更高的生产者价格通胀特别值得注意的是与计算机和电子设备相关的配套措施。这些措施如何转化为这些领域的消费者通胀将决定利润压力——目前，对美国PPI的影响强烈，而对CPI的影响较弱。由于篮子中内存敏感商品的权重较小，对核心CPI通胀的影响可能较小，但随着芯片价格持续上涨，影响可能逐渐增大。展品10：价格上涨的影响在暴露的PPI中可见。部分子组件升至历史最高水平26日26日1月-15日4月-16日7月-17日10月-18日1月-20日4月-21日7月-22日10月-23日1月-25日4月-展品11：更高的内存成本可能导致今年美国PC和智能手机的消费者PCs电脑05注意：智能手机和游戏机重量为估算值。来源：美国劳工统计局，摩根士丹利研究来源：美国劳工统计局（BLS）、摩根士丹利研究集中力量加强了记忆生产者的地位，并提升了地区的市场。对于以半导体芯片制造为导向的经济体（尤其是以逻辑芯片为主的韩国和台湾），内存芯片收入和市场需求的激增，显著提升了国家GDP和当地股市指数。三星、SK海力士和美光科技公司合计控制了全球约90%的DRAM市场以及100%的HBM市场，这使它们拥有强大的定价能10全球洞察全球洞察政策选项内存芯片越来越被视为战略资源特别是在HBM和先进DRAM直接支持人工智能终端应用的情况下（因此，美国政策支持此类应用的选择也随之出现）可能持续在中期选举之后）。因此，我们预计该领域的政策努力将更多地关注通过供应链韧性、可信能力和地缘政治风险降低来保护人工智能战略记忆，而不是近期的成本缓解。对于不太复杂的（非前沿）记忆终端用途（汽车、消费等），政策制定者可能通过区分商品或传统记忆与人工智能战略记忆，通过差异化的许可和针对前者的可信能力的目标供应侧支持来寻求区分。重要的是，政治障碍、时间滞后和相关的供应链限制仍然可能削弱这些努力的有效性。在我们看来，强制分配可能是一个最后的手段。它可能会保护受青睐的行业在短期来看，但这可能会使记忆变成有限的地理政治商品。从整体上看，政策选择可能减轻，但最终无法解决。直接补贴可以支持新建晶圆厂、封装和测试能力，但可能不会迅速降低价格。税收减免可以鼓励投资，但针对性较弱。采购保证可以降低新增产能的风险，但也可能导致资源分配扭曲。简化审批程序可以缩短从申请到实现产能的时间，但实施难度大。设备访问协调可以支持相关产能扩张，但需平衡与出口管制目标。战略储备可能在关键部门有所帮助，但在快速变化的技术市场中难以管理。中国晶圆厂是全球内存供应的最大变量，但其上升空间受政策制约。中国大陆在2023-28E期间的晶圆净增比重约为30%能都同等先进、易得或可信。在NAND方面，潜力巨大：结合YMTC产能和产出扩展以及三星的17-33%。展品13此加速场景假定美国出口管制得到实质性放松，但并非我们的基本情况，因为我们不假设对中国的EUV出口禁令被解除。关键的限制因素不是中国的雄心或投资胃口，而摩根士丹利研究11全球洞察全球洞察28E净DRAM晶圆新增，位于韩国南部YMTCYMTC的正面影响upside:[正向的];fromSamsungXi'anfab&Solidigm：[三星西安厂与Solidigm]SamsungXi'anfab：[大连造全球供应-来源：摩根士丹利研究估算来源：TrendForce估算，摩根士丹利研究股票敞口AI领域销售的企业享受价格优势，而买家面临利润压力。在智能代理的世界中，需求和价格优势集中在内存、CPU及相关供应链上。这在截至当前年度的股票表现中体现得尤为明显：全球消费电子股平均下跌了1%，而内存制造商则上升了接近300%，同时年至今每股收益也做出了高达333%的修正。我们继续看好DRAM供应商（三星、SK海力士、美光）、NAND（闪迪、KIOXIA )和硬盘驱动器（西数、希捷）。这个机会不仅限于单个内存芯片，还扩展到了完整的AI系统。这一转变的受益者是全球性的，涵盖了全栈。内存的激增主要是由最近的人工智能代理转变推动的，这一转变远远超出了头条AI芯展品14哪些股票提供曝光机会。受益者包括CPU供应商、内存供应商、存储公司以及先进的封装和基板提供商，同时还包括代工厂、设备制造商和服务器制造商。简而言之，代理AI拓宽了AI投资领域，将焦点从拥有最好的加速器转移到使智能代理正常工作的完整系统上。12全球洞察全球洞察来源：摩根士丹利研究展示15：关键内存和SPE股票的风险/回报定位最具吸引力应用材料KIOXIAKLA公司ASML.SK海力士三星希捷最不吸人西部数据微米来源：Factset（历史股价数据）、摩根士丹利研究估算。注：方法：X轴（基础回报/波动率）代表我们的基础案例价格目标回报除以10年实际波动率（RV10y）。Y轴（偏度）代表我们的牛市和熊市案例回报之和除以RV10y，捕捉收益不对称性。•美国半导体：代理式AI驱动的CPU需求在云计算市场份额方面结构性地有利于AMD ,但我们更倾向于通过NVIDIA和美光等AI赋能者进行投资，因为代币增长和资本支出•美国半导体设备：计算能力和CPU总体市场规模的增长推动WFE需求增加，DR•美国硬件：人工智能代理的扩散是硬盘驱动器需求的结构性顺风，因为需要持久存储来捕捉不断增长的环境、历史和系统级数据，目前约80%的云数据仍然存储在磁盘上。我们预计硬盘驱动器需求将保持强劲（需求增长50%EB与30%以上的供应复合年增长率）们认为美国硬件原始设备制造商和超大规模计算企业最易受内存通胀/短缺的影响。在美国硬件原始设备制造商中，具有以下特点的供应商面临最大的挑战：（1）更高的消费者曝光度，（2）较小的规模/总可用市场，（3）较弱的价格力和差异化。摩根士丹利研究13全球洞察全球洞察边际风险。虽然服务器和存储原始设备制造商（OEMs）比这一群体更容易受到内存通胀的影响，但人工智能（AI）的结构性需求赋予了它们更强的定价能力/将成本转嫁给最终客户（戴尔、惠普）的能力。这使得小型消费电子和PC供应商面临最大的利润压力。我们是美国技术硬件行业唯一的超重评级OEM。欧洲半导体：ASML的极紫外光(EUV)工具是未来DRAM供应扩大的关键推动因素，公司也从计算强度的提升中受益并且设计复杂性。韩国科技：我们继续将三星电子和SK海力士视为关键受益于人工智能CPU渗透带来的记忆内容增长。大中华区半导体：蒙太奇被利用来增加每台服务器的内存内容量，随着CPU和DRAM的强度增加，需求也随之提升。用于内存互连解决方案。日本半导体：CPU复杂度的提升和内存扩展推动了对高级半导体（东京电子，ULVAC）和内存接口解决方案的需求，使瑞萨电子成为更高DRAM带宽/容量需求的受益者。代理式AI也支持NAND需求（KIOXIA）以及日本半导体名称的更广泛数什么可能挑战芯片通胀主题人工智能支出放缓。竞争减少可能会导致边缘LLM的AI资本支出降低，并重新转向充足的内存供应。或者，AI模型架构和KV缓存/分词的显著改进可能会减少数据中心每生成一个标记所需的内存量。AI基础设施的高成本也可能导致主要云服务提供商缩减建设规模。‑电力和供电可靠的、大规模的电力供应可能成为障碍，因为扩展高级人工智能模型和运行代理生态系统需要前所未有的电力负荷。旨在进行推理、规划和在长时间内持续、高强度计算下运行的代理系统新阶段，正推动数据中心进入持续的峰值电力使用，远超早期聊天机器人风格人工智能的典型短暂爆发。这对全球电网基础设施构成了重大挑战。需求破坏内存需求破坏已经到来，对于传统技术产品而言，可能表现为硬件利润压缩、零售价格上涨以及市场结构变动，其中小型供应商和中等OEM厂商受到的影响尤为严重。需求的显著放缓将缓解供应紧张，从而降低价格。地缘政治与贸易政策。记忆和先进包装位于全球供应链中。任何新的限制或中断都可能14MorganstanleyMorganstanley全球洞察肖恩·金，约瑟夫·穆尔供应受限。随着人工智能越来越多地超越数据中心进入边缘设备和物理世界，可能会引发对内存芯片需求的进一步激增。在这种情况下，这些组件将不再被视为普通芯片 ,而是全球数字化的关键支柱。基础设施。人工智能和数据中心正成为内存的主要买家——我们预计到2028年，服务器份额将从18%跃升至65%。结果是市场结构更加紧张，非AI买家可能面临较长时间内对记忆是计算机用于存储其正在处理的数据的工作空间——这是您现在正在工作的桌面的数字等价物，而不是您身后的文件柜。对人工智能经济至关重要的三种类型的记忆：•动态随机存取存储器是每个服务器、PC和智能手机使用的快速但昂贵的短期记忆。它是CPU用来保持并且获取它正在计算的数据。HBM（高性能宽带内存）这是一款专注于成为可能、为AI加速器提供足够快的数据以限制其停机时间的内存层。将DRAM想象成一个单训练数据集以及人工智能系统从其中检索的缓存结果。它还被用于图片、视频和数据存储。所有三种类型的内存都很重要，因为AI工作负载同时使用这三种内存，并且数量巨大。下一代机架级AI系统，如NVIDIA的VeraRubinNVL72，在考虑本地或外部SSD存储之前，包含HBM连接到GPU，以及54TB的LPDDR5X服务于CPU。人工智能的需求正在同时跨越三个层次扩展——每个芯片拥有更多内存、每个系统拥有更多芯片、以及每个集群拥有更多系统。代理式AI通过更长的上下文窗口、更大的对话记忆和多代理的重复推断，增加了一层压力。结果是AI堆栈所有方面的记忆强度结构性地增加。来源：摩根士丹利研究摩根士丹利研究15全球洞察全球洞察展品16：人工智能服务器正成为存储系统。来源：NVIDIA，摩根士丹利研究。注：RubinNVL72内存容量基于平台公布信息。NAND/eSSD容量因配置而异。OEM与存储架构。 初阶课程：内存101-类型、市场结人工智能记忆墙人工智能的瓶颈越来越是内存，而不仅仅是计算。随着推理从单轮对话转向代理工作流程，内存强度急剧上升：大型模型需要驻留在内存中的权重，而更长的上下文窗口和KV缓存增加了每个用户、每场会议和每个代理的内存使用量。代理集群放大了这种效应，因为许多代理同时维护或重新加载上下文，将推理转化为一个更大的内存容量和内存带宽问题。因此，超大规模计算需要更多的HBM、服务器DRAM和企业级SSD容量来满足现在内存使用的激增，而不是等到几年后新晶圆厂开始量产时。那种紧迫感正在推动大型科技公司走向多年的长期协议。为确保未来产能，通过预付款进行保障。对于生产商来说，挑战在于供应无法立即作出响应：EUV工具的可用性、晶圆厂建设、工艺认证、HBM堆叠、包装、测试和产出爬坡都是需多年、数十亿美元的项目。这就是为什么今天的明显需求仍然可以转化为2027年及以后的短缺。展示17：从工具能力到合格内存输出-领先时间是多个季度16全球洞察全球洞察供应响应需要需求可见性。供应响应即将到来，但需要需求可见性和商业承诺。我们的欧洲半导体团队预计ASML将根据持续的光刻机需求扩大产能，从去年的44套系统指导增至今年的60套以上，随着需求可见性的提高，潜在产能也将进一步提升。因此，问题不仅仅是ASML的交货期。限制在于整个转换链：内存客户需要承诺，工具需要发货，晶圆厂需要准备就绪，工艺需要得到认证，良率需要提升，而HBM包装/测试能力需要扩展。疫情后周期在这里是一个教训。英特尔和三星在需求减弱和执行挑战导致产量增长延迟后，都推迟了极紫外光（EUV）订单，这给设备供应链带来了订单波动。在这个周期中，内存制造商和超级规模企业可能需要在新产能建设前提供更坚定的长期协议、预付款和分配承诺。这支持了我们关于供应缓解是真实的，但分阶段的观点——以及内存紧张甚至随着极紫外光（EUV）产能的扩大，也可能持续到2027年。展览18：ASML欧维光刻机FY25-FY27e发货展品19：ASML订单簿和积压逻辑存储FY25：财年25FY26e：财年26预测FY27e：财年27预测0来源：公司数据，摩根士丹利研究估算来源：公司数据，摩根士丹利研究估算需求正从消费电子产品转向人工智能/服务器基础设施。手机的出货份额急剧下降。这很重要，因为主导买家越来越拥有更强的购买力、更长时间的需求可见性和更大的意愿签订长期协议或预先支付供应。因此，定价和出货分配持续倾向于AI/服务器基础设施需求，以牺牲传统消费终端市场为代价。工智能工作负载的存储强度，包括训练数据、模型检查点、检索增强生成、推理基础设施和企业摩根士丹利研究17终端市场需求终端市场需求其他来源：TrendForce估算，摩根士丹利研究展览21：以及NAND企业级SSD作为关键增长终端市场需求终端市场需求来源：TrendForce估算，摩根士丹利研究供应响应缓慢新内存容量将从2027年末开始投入使用，但仍无法满足所有市场的需求。从战略角度来说，大部分有价值的能力很可能会被用于价格、利润率以及客户承诺最强的地方——即HBM客户、服务器DRAM和企业级SSD。虽然预计到2030年，人工智能半导体增长率将达到约50%的复合年增长率（据预测）。台积电预测在2026年5月14日举行的年度技术研讨会上，我们预计DRAM产量增长将只能满足约60%的需求，因为考虑到年芯片出货量不太可能超过30%的水平，这是由于EUV技术的限制。390万片/月（2027年）和约460万片/月（2028年），主要MT推动。按照历史标准，这代表着显著的供应增长，但这一增长发生在供应紧张期结束后。•预计到2028年，NAND闪存仍将面临供应不足的（2028年）。产能的增加仅在2024-2025年。•在这些公司中，CXMT和YMTC是中国内存制造商，它们近期加速发展代表着全球供应格局的重大变化。预计从2023年到2028年，中国大陆将占全球净DRAM仅次于韩国，但高于美国、台湾和日本。我们将讨论中国在全球内存市场中的作用，以及引入新产能的时间问题因执行风险而加剧。新的内存容量需要晶圆厂建设、工具交付、工艺认证、客户验证和产量爬坡。即使宣布了产能，可用产出也可能落后几个季度或几年。18MorganMorganstanley0来源：TrendForce估算，摩根士丹利研究创历史最高纪录来源：TrendForce估算，摩根士丹利研究全球洞察来源：TrendForce估算，摩根士丹利研究供应商年度晶圆产能增加，供应商年度晶圆产能增加，kwpm奇氧/闪迪SK海力士固态igm美光YMTC0三星来源：TrendForce估算，摩根士丹利研究LTAs:保障供应分配和优先级的策略从价格驱动周期转向以供应安全为重点的长期协议。存储器行业在供应合同方式上正在经历结构性转型。从历史上看，存储器客户常常机会主义地采购，价格在很大程度上与短期供需条件相关。在周期上升期，客户有时会签订长期协议以确保配额，但这些协议通常执行力有限，市场疲这一周期的样子有所不同，因为当前存储资源量现在是与AI应用蓝图直接相连。领先的云服务提供商（CSP）不再只管理价格风险；他们还在管理供应风险。因此，多年协议、生产能力保•SK海力士强调，客户对中长期能源保障的需求不断上升。摩根士丹利研究19全球洞察全球洞察首先，非LTA买家在争夺一个更小且更易波动的剩余池。20MorganstanleyMorganstanley全球洞察肖恩·金，约瑟夫·穆尔HBM正变得越来越成为AI需求淘汰传统内存供应的机制，通过消费高端DRAM晶圆产能HBM正变得越来越成为AI需求淘汰传统内存供应的机制，通过消费高端DRAM晶圆产能和使用长协锁定未来供应。这正在大幅减少可用的DRAM供应量——我们的分析显示，PCDRAM短缺约15%、智能手机DRAM短缺约12%，相当于约5800万台PC和约1.34亿部智能手机。这可能导致形成一个双层市场，即大型AI买家先确保供应，而无法进入AI的厂商可能只能后续抢购剩余的部分。买方面临更高的价格、更少的分配量和更大的波动性。内存需要更高的容量、更低的延迟、更高的带宽和更优化的能效。所有用于人工智能训练和推理的领先人工智能芯片都采用HBM来通过增加更多堆叠、更高的层计数以及更快一代的HBM来扩展每颗芯片的内存容量和带宽。HBM在人工智能芯片架构中的关键作用是同时在三个层面进行扩展：PU，大约有10TB的HBM。一个2026年的前沿集群含有大约20万个GPU，可能包含大约1展品26：芯片、服务器、机架和集群间的AI内存强度复合来源：NVIDIA公布资料，摩根士丹利研究预估。备注：HBM容量仅为展示平台层面的对比；集群预估假定前沿规模训练。簇摩根士丹利研究21全球洞察全球洞察试和客户认证而导致了有意义的吞吐量惩罚。这些步骤显著降低了相对于传统DRAM的有效位包装和测试能力。我们的模型显示，2021-24年间，HBM位输出惩罚将从从2023年的领先边缘内存晶圆的约6%增长到2028e的约34%。AI客户不仅增加了新需求；他们正在占据更多的领先边缘可能支持DDR、LPDDR和传统服务器DRAM的来源：摩根士丹利研究估算来源：摩根士丹利研究估算HBM供应正在增加，但仍然集中中在三星、SK海力士和美光等公司。我们预测2026年末HBM即使是这个坡道，供应仍然受到限制，因为HBM产能不仅仅是一个晶圆启动问题。它还取决于产量、利用率、TSV技术、先进封装、测试能力以及客户资格。资格特别重要：并非所有的HB关于中国HBM怎么样？当前出口限制禁止所有原生HBM堆栈进入中国；然而，只要芯片中包含的HBM不超过FLOPS规定，带有HBM的芯片仍然可以运送。CXMT正在快速扩大HBM产能 ,今年目标是HBM3，2027年目标是HBM3e，以支持国内AI芯片。其他新进入者，如XMC(武汉芯迅），正在生产带有新DRAM芯片的HBM晶圆，预计将由YMTC今年生产。目前产能处于研发规模，但计划在将来几年逐步提高。22展示29：HBM晶圆产能仍然高度集中在三大DRAM厂商手中HBM晶圆产能年底，千瓦时每月全球洞察三星三星SK海力士美光-来源：公司数据，摩根士丹利研究我们更新了我们的HBM模型，主要包括以下关键变更：•容量我们期待三位球员继续他们的积极后场表现。2027e如定价谈判顺利进行，则具备上升潜力。产量和UTR我们对三星电子的UTR和产量假设进行了上调，因为HBM4在主要客户的资格进展顺利，公司管理层对26年下半年市场份额的增长充满信心。足度，根据我们的渠道检查，我们预测2026年智能手机、PC和消费级DRAM的需求将下降%。我们2027e对商品DRAM供应（37%）和需求（32%）的年同比增长预测基于我们美国半导体团队的WFE模型预测，以及我们的HBM预测。对于2027e，我们预测充足度略有改摩根士丹利研究23全球洞察全球洞察充足估计HBMTSV容量（千瓦/分钟）三星45SK海力士45微米3总共93270360480610收益率假设三星50%60%55%SK海力士60%65%微米50%65%UTR假设三星80%60%100%SK海力士100%100%100%100%微米100%100%100%100%隐含HBM生产（兆字节）三星4,4356,3879,69621,239SK海力士6,27312,83017,36322,226微米7293,5487,93710,372总共3,15011,43622,76534,99753,837充足率HBM需求（MB）9,05919,51634,20556,085商品DRAM市场需求（百万吉字节）209,527243,423316,640469,675619,970总HBM+DRAM需求（百万吉比特）211,393252,481336,156503,879676,055商品DRAM市场供应量（亿Gb）200,214228,086301,257382,107519,666总HBM+DRAM供应量（百万千兆字节）203,364239,523324,022417,104573,503-4%-5%-4%-17%-15%来源：公司数据，摩根士丹利研究估算tra路线图，将每张GPU的容量提升至1TB。随着TPU和MTIA量的激增，Broadcom紧随其后，而其他增量项目则带来较小的增长。亚马逊也跻身顶级HB来源：公司数据，摩根士丹利研究估计。注：估计值是根据我们亚洲供应链核查编制的。24MorganMorganstanley全球洞察LTAs可能会形成双层级记忆市场随着顶级CSPs通过长期协议（LTAs）确保多年供应，剩余内存市场可能会在结构上变得更为紧张。没有长期协议的客户可能需要从较小的非承诺供应池中采购，价格可能更高且波动性更大。我们认为这是每个不是前沿买家的潜在结构成本。LTA排队。历史上，个人电脑或智能手机需求疲软会帮助缓解DRAM市场压力并降低价格。在本轮周期中，即使消费电子需求放缓，人工智能需求仍保持分配紧俏，因为HBM和服务器应用现在设定优先顺序，供应商的激励措施也加强了分配。在上次内存衰退期后，当人工智能需求上升时 ,供应商没有大量增加商品供应以充盈市场的动力。客户提供更具竞争力的价格、更优的利润空间和更持久的合同。我们在两个最大的非服务器终端市场——个人电脑和上器应用。在非服务器应用中，我们分配17%给个人电脑，58%给智能手机，与历史趋势一致。短缺对内容假设非常敏感。在PC端，我们每台设备的89Gb基础案例意味着-15%的短缺；内容保持年度不变为83Gb，则缩小至-9%，降低规格至77Gb则减少至仅-2%。智能手机遵循相同的阅读审查有两个方面。首先，单位体积风险是内存内容假设的函数，而不是绝对供应壁垒——原始设备制造商有明确的杠杆来保护出货量。其次，这个杠杆并非免费：为了保护单位体积而放弃的每一千兆字节的内容增长，就是一千兆字节的内容增长损失，因此调整最终通过抑制内存位需求来解决单位短缺。市场通过减少设备数量或降低每台设备的内存强度来清理——更有这增强了供应商的定价能力，并改变了循环。更多供应承诺给战略人工智能客户，剩下的供应就越不灵活，为投机或非长期合作协议买家留下的就越少。即便部分消费需求减弱，这也可能摩根士丹利研究25全球洞察全球洞察我们的内存充足框架表明，PC和智能手机可能面临2027年PC内存充足非服务器获得30%的分配，172,051PC获得17%的非服务器分配，29,249智能手机获得58%的非服务器分配，99,790总PC内存需求（mnGb）34,386总智能手短缺（MNGb5,138） -15%每台设备的内存容量（Gb）每设备内存容量（GB）89VS.MSPC出货预测388对比MS智能手2027年智能手机内存充足非服务器获得30%的分配，172,051 (13,335) -12%(134)敏感性分析敏感性分析设备每台内存容量（Gb）缺额设备每台内存容量（Gb）当前假设89-15%当前假设平铺直叙同比83-9%平铺直叙同比来源：摩根士丹利研究估计。注：PC包括笔记本电脑、台式机和平板电脑。展览33：AI优先将2027年的供应增长转变为消4000来源：摩根士丹利研究估算26全球洞察全球洞察芯片通货膨胀传导和行业影响艾瑞克·伍德林，肖恩·金当前内存周期正受到晶圆产能结构重组和供应商对人工智能相关需求的当前内存周期正受到晶圆产能结构重组和供应商对人工智能相关需求的关注所驱动。这种内存短缺正在重塑个人电脑和智能手机市场，供应商优先考虑高价值的AI/服务器需求，而非低利润率的消费应用。这已经将这些因素转化为最终需求风险。我们现在预计，不断上涨的内存成本将导致2026年个人电脑出货量下降10%以上，智能手机出货量下降13%，与2025年相比。内存和固态硬盘价格的上涨将推高设备价格，并且市场需求越来越倾向于高端产品。设备。同时，也存在长期的影响——设备重新设计、单位经济效益的结构性转变、行业整合以及在本地和云端的任务混合工作量重新评估。买方-卖方图谱正在从商品市场转变为配给市场。在供应方面，三星、SK海力士和美光在先进D在买家一方，超大规模企业、AI基础设施提供商以及GPU/加速器生态系统是HBM、高密度服务器DRAM和企业级SSD的最具战略性的客户。这些买家更有可能获得优先分配，因为他们提供规模、路线图可见性和通过长期协议（LTAs）承诺的意愿——因此，他们位于分配队列的前端。传统的消费和工业买家则更为脆弱：PC原始设备制造商、智能手机原始设备制造商、游戏机制造商、网络公司、汽车制造商、工业公司、医疗设备制造商以及较小的硬件公司都依战略紧张在于上游供应集中而下游需求广泛。当人工智能客户移动到分配队列的前端时，剩余市场将面临更严格的准入和高得价格波动性。摩根士丹利研究27全球洞察全球洞察展品34：买家等级：谁先获来源：摩根士丹利研究展品35：内存需求正在压倒性地转向数据中心技术，并远离更多面向消费者的智能手机和PC市场NAND比特需求混合100%80%60%40%20%企业固态硬盘智能手机PCSSD个人电脑固盘服务器智能手机PCs电脑其他100%80%60%40%20%100%80%60%40%20%0%10%7%17%17%10%7%17%17%29%18%21%32%35%65%32%35%65%29%20%0%202120252028E14%13%17%14%13%17%5%19%17%10%36%39%39%59%38%59%38%34%202120252028E来源：TrendForce估算，摩根士丹利研究行业影响及传导——痛苦落在哪里内存通胀正成为广泛硬件行业利润率风险延伸到游戏机、服务器、云服务、网络、汽车、医疗上涨，还包括分配优先级：供应商将重点放在HBM、服务器DRAM和与人工智能基础设施相关的企业级SSD需求上，而传统消费级和工业级内存用户则越来越多地面临价格上涨、交货周期在总成本基础上，服务器、云服务和个人电脑是最易受影响的。但经过传递后的净利率影响，受影响最大的行业不同：中低端PC、低端智能手机、消费电子、游戏机、嵌入式和教育设备，以及较小的工业OEM制造商。展品36虽然考虑到价格大幅上涨，很难预测历史需求弹性是否会重蹈这一周期，但我们的量化分析会呈现出相似的情景：低中端电脑和智能手机面临相对弹性的需求响应，因此相较于企业基础设施（那里的需求弹性较小，具有相对更高的利润保护）,面临更大的净利润率风险。展品38这些更加以消费者为导向的终端市场，结合了更高的内存BOM暴露、较弱的价格定价能力和更高的28全球洞察全球洞察展品36：消费电子产品公司继续呼吁减轻利润压力与记忆成本通胀相关."".""""""."."来源：公司数据，摩根士丹利研究（强调部分）40%40%40%AFA40%HFA人工智能电脑传统电脑智能手机HFA人工智能电脑传统电脑智能手机网络人工智能服务器打印机来源：公司数据，摩根士丹利研究估计全球M摩根士丹利研究29展览品38：我们的量化分析表明，低端智能手机和PC的需求弹性最高，而服务器、存储以及高端智能手机面临的风险最小。硬件产品的需求弹性2.0存储中端传统高端PC高端智能手机存储中端传统高端PC高端智能手机智能手机PCs电脑服务器智能手机PCs电脑来源：IDC，公司数据，AlphaWise，摩根士丹利研究。需求弹性取绝对值。PC数据追溯到1995年，对于存储开始于2008年，服务器在2003年，智能手机在2007年。会计不对称很重要芯片通胀的一个不那么明显的传播机制是会计处理，这对那些虽然没有直接货币化AI但仍然必须支付由AI驱动的内存价格的公司产生了不成比例的影响。这造成了会计不对称：超大规模企业可以资本化内存密集型AI服务器，并在一段时间内对其进行折旧，而消费硬件和工业OEM制造商则更直接地看到内存通胀通过库存和可变成本流入。因此，同样的内存价格冲击可能对一位买家看起来像是战略性的资本支出，而对另一位买家来说则可能是即时的毛利率压力。这是当前周期中芯片通胀最未被充分讨论的传导机制之一。能力成本：未建成的部分记忆膨胀不仅仅是非阿尔领域向记忆生产商的资金转移，它越来越多地限制了建设的内对于汽车制造商来说，内存成本正在推迟高级驾驶辅助系统（ADAS）的推广并压缩电动汽车（EV）项目的经济效益。通用汽车（GM）已将其2026年的商品和物流通胀指南上调10亿对于医疗保健和医疗器械，影响更为广泛，但挑战是真实的。GEHealthCare将2.5亿美元通货膨胀逆风中与芯片和成本行动相关的约1亿美元进行了标30全球洞察全球洞察通货膨胀包括内存芯片。•直觉手术公司指出，毛利率受到压力，包括大约100个基点的冲对于间接渠道——最大且最不易察觉——任何在AWS、Azure或GCP上运行工作负载的企业都通过其云账单暴露在芯片通货膨胀中。进行欺诈检测的银行、运行路线优化的物流公司、运行库存分析的零售商：他们都在无形中支付了内存通货膨胀，而没有将其视为内存成本。这是具有最广泛经济足迹的渠道，也是最难以识别的渠道。这是在任何一家公司的文件中最难看到的。内存可用需求破坏/拉动终端市场分配优先级前瞻风险最高优先级——供应商元：将2026年的资本支出提高到1250-1450亿美元，部分原因是组件成本上升。服务器服务器DRAM，企业非常之高，但具有战略性的高低超大规模计算器/人工智能数据中心非常之高，但具有战略性的高低固态硬盘买家更有优势确保供应。高优先级——大型服务器企业服务器/存储原始设备制造商获得分配，但以非常高优先级——大型服务器企业服务器/存储原始设备制造商获得分配，但以非常高高低中急剧上涨的价格中等-供应可能可控，但并非免疫中等偏上低半导体设备KLA：计内存价格至少在2026年保持高位，大约在100个基点左右未来几个季度将产生负的毛利率影响。中等-供应可能可控，但并非免疫中等偏上低半导体设备电子材料清单（BOM）通胀检查点：H1库存充足，但H2毛利率面临逆风。检查点：H1库存充足，但H2毛利率面临逆风。网络/安全设备网络/安全设备家电制造商Radware：5-8%对内存密集型硬件的标价增加；无购买行为家电制造商尚未见变。多元化与价格上涨。中型—一级原始设备制造商有一些分配，但PCDRAM不是首要任务中型—一级原始设备制造商有一些分配，但PCDRAM不是首要任务个人电脑/笔记本电脑中等偏上艾睿/华硕：将更高的内存费用计入PC定价中；潜在的规格削减，例如如果压力持续，则从16GB降至8GB。苹果：内存从六月季度开始成为更明显的毛利率逆风并且超过那个数量。中等价格；低价在高端；更低在低端；低端高端精品小米：中等价格；低价在高端；更低在低端；低端高端精品小米：确保了2026年内存供应，但警告称短缺可能推高智能手机价格更高。智能手机中等偏上三星内存分区受益于更高的ASP，而手机端内存成本压力在官方评论中较少单独量化。中型—大型平台业主可以确保供应，高利润AI/服务器需求任天堂：围绕27财年¥1000亿的成本加成（COGS）影响，由元器件价格上涨引起尤其是记忆，加上关税；还提高了日本、美国和欧洲的中型—大型平台业主可以确保供应，高利润AI/服务器需求游戏机中等偏上高中等，但游戏机竞争激烈游戏机中等偏上索尼：确保了下个假日季节的最小内存供应，但并未完全量化成本影响。中等-低级——较低LG电子：电视内存内容相对较低，除了显示器影响有限之外，电视/显示器/家用电子产品记忆内容，优先级低-中等中等低中智能显示器，但PC暴露意义重大；缓解措施包括供应备忘录，比服务器/电脑/手机多渠道采购，规格优化和高端组合。圣典：主要保障了内存供应，但面临约5000亿日元的负内存成本中等-低档—自由裁量成本影响和指导压力。硬件，供应商较少优先于摄像头/成像中等偏高低中偏中中等偏高数字亿日元运营利润突破。硬件，供应商较少优先于摄像头/成像中等偏高低中偏中中等偏高人工智能/服务器/个人电脑/手机富士胶片标：出半导体存储器和银作为成本压力，定价和GM：提高商品/物流通胀指南，包括更高的DRAM成本，至中等——汽车行业福特：期待充足的DRAM供应，但看到价格压力可能影响汽车短期内较低；中期中等。持续的容量较小，规格短期内较低；中期中等。持续的容量较小，规格汽车/汽车电子产品汽车/汽车电子产品供应安全是重点Visteon:持续至2027年；为新兴供应商资格认证约10%的2026年需求及谈判客户回收。雷诺士