存儲「漲到頭」了嗎?
摩根士丹利認為,全球儲存晶片產業正逼近「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,摩根士丹利亞太區科技分析師Shawn Kim及Ryan Kim等人在7月6日研報中稱,目前儲存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總結:漲價的變化速率(rate of change)正在觸頂,但週期本身尚未結束。
大摩認為,隨著最大的AI算力買家傳聞開始出售閒置算力,以及企業端對「token最小化」的需求加劇,儲存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。目前市場極度擁擠,資金準備輪動至滯漲板塊。大摩的底線建議是:長線依然看好(預計2027年盈利將成長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,過去一週投資人對話中反覆出現三個核心爭議,這亦是理解目前儲存板塊走勢的關鍵框架。
爭議一:算力是否真的過剩?
市場上流傳著一則尚未證實的消息——AI領域最大的資本支出方之一據稱擁有多餘算力可供出售。空頭的解讀是:如果超大規模雲廠商(hyperscaler)算力過剩,整個AI基礎建設可能供過於求。但摩根士丹利提供了另一種解釋:這只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相同。
真正的驗證時刻將是2026年第二季財報季——若超大規模雲廠商維持或上調資本支出指引,將是儲存股的良好買點;若下調,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量多用AI生成token(「token maxing」),但這導致IT預算超支,企業開始尋找更廉價的替代方案。
具體表現為:
企業越來越多採用開源大型模型(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供應商在財報中將如何呈現此一趨勢,以及對2026年下半年的指引。
該行結論是:2026年第二季(6月季度)對AI供應鏈而言影響不大,但市場擔憂已轉向更廉價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)的簽訂本應是儲存股估值重估的催化劑,但市場反應平淡。摩根士丹利解釋:市場記憶猶新——過去的LTA要嘛被重新談判,要嘛終究迫使客戶接收了實際不需的庫存(類比COVID期間仿效半導體公司的經驗)。
當然,亦有觀點認為現今儲存LTA具結構性意義(而非週期性),前提是AI需求保持強勁。但盈餘預期能否持續上修,仍是投資人面臨的最大不確定性——尤其是儲存價格何時、以何規模繼續超預期,進而帶動2028年EPS上行,時間線極度不明。

變化速率觸頂:三個維度同步見頂
摩根士丹利明確指出,儲存產業正接近「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價格同比漲幅已從第一季高位顯著回落,預計後續季度漲幅將持續收斂;
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庫存變化:庫存週期的改善幅度趨於平緩;
EPS修正廣度:DRAM板塊的盈餘預期修正廣度已達歷史高點(目前約89%),進一步上修空間有限。
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這一「變化速率見頂」的訊號,是儲存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,儲存板塊已歷經三次週期性回調(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。
同時,摩根士丹利指出,現時儲存板塊面臨的最直接壓力來自於持倉層面,而非基本面崩壞。
儲存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加困難——即使在「現貨價格上行、波動率同步上升」的背景下,該動態也更明顯。過去一週,多位投資人於和摩根士丹利交流時表示對此高度敏感,並對拓展「滯漲板塊」機會(broadening laggard opportunities)展現濃厚興趣。
超大規模雲廠商個股近期走弱,可能是儲存股(作為AI支出核心受益者)即將跑輸大盤的前兆。 從季節性規律來看,當前時間窗口對於市場整體也是相對困難時段。
最後,摩根士丹利明言,在當前階段,超大規模雲廠商的財報表態,比儲存公司自身的管理層評論更能左右股價走勢——因為儲存公司在這個週期位置大概率會維持偏樂觀態度。
對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用量優化、低成本開源LLM競爭、以及「晶片通脹」(chipflation)對利潤率的衝擊,都是潛在下行風險。
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