AI存储繁荣催生新变局：客户竞相探索摆脱HBM依赖之路
美光科技最新财报显示存储芯片供给进一步趋紧，公司已与15家新客户签署五年期长期供应协议，将供需紧张预期延长至2027年以后。然而，HBM价格持续上涨正在改变AI产业链的激励机制。高通、英伟达、Cerebras等主要客户已开始探索降低HBM依赖的新架构和新算法，包括高通提出的“高带宽计算”架构、英伟达对下一代平台设计的调整，以及Cerebras完全不使用HBM的晶圆级芯片方案。
存储芯片行业正处于历史上最强的景气周期，但推动盈利创新高的同一股力量，也正在催生下一轮技术变革。美光科技最新财报显示，存储芯片供给较三个月前进一步趋紧，公司预计本季度营业利润将超过其历史上任何一个完整财年的最高营收。美光已与15家新客户签署长期供应协议，将供需紧张持续时间的预期延长至2027年以后。
然而，HBM（高带宽内存）作为AI系统中日益昂贵的成本项，其价格持续上涨正在重塑产业链的激励机制。苹果本周罕见地在产品发布周期之间上调多款Mac、iPad等产品售价，并明确将原因归结为存储芯片成本上涨。美光方面则表示，新签署的大多数长期协议期限长达五年，并设有价格下限，即使未来行业进入下行周期，售价也将明显高于过去历次低谷。Futurum分析师Rolf Bulk指出，即使按照合同最低价格计算，其盈利能力仍高于此前行业景气周期的峰值。
面对供应持续紧张和价格不断上涨，越来越多科技公司开始探索另一种解决方案：不是争夺更多HBM，而是尽可能减少对HBM的依赖。高通本周在投资者会议上重点介绍了“高带宽计算”架构，希望通过新的系统设计降低AI计算过程中对HBM的需求。英伟达也在调整下一代Vera Rubin平台的部分设计，以降低整体内存需求。AI芯片公司Cerebras则将“不使用HBM”作为核心卖点，其CEO Andrew Feldman直言：“HBM供应紧张、价格昂贵，而我们根本不用它。”
算法层面的优化同样在推进。今年3月，谷歌发布TurboQuant研究，通过新的模型压缩方法在几乎不影响性能的情况下显著降低AI模型的内存占用。当时美光股价一度暴跌近三分之一，尽管随后随着市场重新评估而反弹逾两倍，但这一事件已表明，市场对任何可能削弱HBM需求的技术突破都高度敏感。
从中短期看，HBM仍是AI计算不可替代的关键部件，美光所看到的供需紧张也有坚实的基本面支撑。但放在更长的产业周期中，当全球最大的AI客户愿意签下过去难以想象的五年长期供货协议时，也意味着他们拥有足够长的时间窗口和足够强烈的经济激励，去投资新的芯片架构、软件算法和系统设计，以更少的内存完成更多计算。存储行业当前最强的竞争优势——供应紧张、价格高企和空前的议价能力——既巩固了本轮超级景气，也可能成为推动客户摆脱HBM依赖的最大动力。
为什么重要HBM供需格局变化直接影响美光等存储巨头及英伟达、高通等AI芯片客户的成本结构与技术路线，是美股半导体板块的关键博弈点。