在涨价潮席卷全产业链、供需缺口持续拉大的背景下，资本市场上“芯”主线持续走强。在嘉实上证科创板芯片ETF基金经理田光远看来，本轮存储芯片产业走牛并非传统意义上的库存周期反弹，而是一场由AI算力基础设施建设和重构引发的结构性供需错配带来的史诗级“超级周期”。未来有望告别价格暴涨，过渡到“长协锁定丰厚利润+资本开支加速扩产”的高质量成长新阶段。
供需错配 “超级周期”背后的核心驱动力
着眼需求端，全球数据中心建设加速，AI大模型训练、推理需求呈爆发式增长，“以存代算”技术打破内存墙瓶颈，AI服务器对HBM、DDR5及企业级SSD需求指数级攀升。尤为关键的是，大模型上下文窗口向百万级Token跃进，带动CPU需求量大幅提升。田光远表示，庞大的算力需求将向存储环节传导，形成极其强劲的边际增量。
聚焦供给端，存储芯片制造是资本与技术密集型产业，新建晶圆厂及产能扩张周期长达18至24个月。同时，海外三大原厂将先进制程产能向高利润的HBM倾斜，其复杂封装工艺吞噬基础晶圆产能，挤压常规DRAM与NAND的供给空间。为此，田光远总结指出，“需求爆发+供给绝对刚性”的深度错配，或构成本轮存储产业走牛的更核心底层驱动力。
对于海外核心科技资产股价迭创新高，田光远认为，此现象印证了行业量价齐升逻辑的坚实性，有望为A股市场提供更为清晰的投资节奏与产业链映射指引。复盘A股行情，2025年8月启动的第一波主升浪行情主要源于市场对存储产品价格触底反弹的预期博弈。而当前市场正处于第二波行情的纵深阶段，投资逻辑或已从“价格预期”全面切换至“企业基本面实质性业绩兑现”。
从日前披露的上市公司一季报看，2026年一季度，A股存储概念股方向普遍利润增速超100%，龙头高关联度模组厂甚至出现净利润暴增数十倍甚至上百倍。数据向好也从侧面印证了产业逻辑已从预期导入迈向实质性业绩释放阶段。田光远强调，此时投资节奏或应更关注企业利润持续超预期的能力，而非单纯聚焦静态估值；且在寻找映射标的时，投资视野需从单一的芯片设计与模组环节向上游延伸。随着全球存储原厂盈利水平的急剧修复，行业资本开支正迎来大幅上修，确定性的扩产浪潮驱动下，半导体前道制造设备、电子大宗气体、先进封装测试环节等国内处于产业链上游的“卖铲人”，或将成未来2—3年的核心受益资产。
持仓底气：商业模式与估值逻辑重塑
面对短期涨幅过大引发的“恐高”情绪，田光远坦言，团队坚定持仓的核心底气源于行业商业模式与估值逻辑的根本性重塑。
传统认知中，存储芯片属于强周期行业，盈利随供需剧烈波动。但本轮AI超级周期彻底改变产业生态。为了保障AI基础设施建设的供应链绝对安全，全球头部云服务提供商正积极与存储原厂签订长达3至5年的长期供货协议。这些长协打破了行业常规，不仅采用“锁量不锁价”或固定与浮动相结合的灵活定价机制，甚至引入了10%至30%的预付定金及财务担保条款。田光远分析指出，随着长协订单在存储原厂总营收中的占比预期提升，行业或将实质性地转向按需定制模式。而商业模式的质变也极大削弱了行业的周期属性，企业盈利可预测性与现金流稳定性显著增强，使得存储资产的定价逻辑从周期股PB估值体系向成长股PE估值体系切换。
当前国内主打利基领域的存储设计龙头企业，估值多在20倍—30倍间徘徊。田光远认为，这些企业的股价表现尚未透支其作为AI算力基础设施核心环节的真实价值，基本面的超预期兑现，或将持续驱动板块迎来业绩与估值的“戴维斯双击”。
后市展望：高质量成长阶段，重视需求放量
针对市场对股价上行透支成长预期的担忧，田光远认为，评估“透支”风险需严格剥离“价格预期”与“需求放量”。
虽然经过前期的快速上涨，当前市场确实已经对存储产品单价的上涨预期进行了较为充分的定价，单靠价格飙升带来的边际刺激正在逐步减弱。但田光远也明确指出，市场目前最大的认知盲区在于，严重低估了AI驱动下存储“量”的爆发力与持久性。与过往依赖智能手机或个人电脑等传统消费电子的线性增长不同，本轮AI存储需求紧密跟随大模型Tokens规模呈指数级裂变。
据国家数据局统计，截至2026年3月底，中国日均Token（词元）调用量已突破140万亿，相较2024年初的1000亿，两年时间增长超千倍。另有产业数据显示，Tokens规模每三个月即可实现翻倍。在田光远看来，这种由底层算力直接转化为海量数据吞吐的增量空间巨大，且无增速放缓迹象。叠加供给端两年以上扩产滞后期及HBM对传统产能的持续吞噬，2028年前，全球存储市场供需紧缺格局或难以实质性缓解。因此，他认为，所谓“透支”目前仅停留在价格博弈层面，产业中长期“量”的成长预期或尚未被市场完全认知与定价。
展望后市，田光远指出，本轮“超级周期”将逐渐告别早期单纯依靠供需错配带来的价格暴涨阶段，过渡到“长协锁定丰厚利润+资本开支加速扩产”的高质量成长新阶段。在这一演进过程中，需求的驱动引擎将发生重要的结构性接力。
“前期主要由云端数据中心的AI大模型训练与推理需求主导，而随着AI技术的不断成熟与轻量化下沉，端侧AI（如AI PC、AI智能手机、高阶智能驾驶汽车等）将全面爆发。端侧设备为了在本地流畅运行复杂的AI大模型，其单机存储容量或将面临翻倍甚至数倍的刚性升级需求”。田光远进一步分析道，这种从B端云端基础设施向C端海量消费终端的全面共振，或将使得存储芯片的需求增长曲线变得更加平滑、宽广且持久。同时，伴随着产品竞争力的稳步提升，中国本土存储企业将借此契机，加速从单一的产品出海向更高维度的品牌出海与技术出海跨越，深度重塑全球半导体产业的竞争生态。
校对：杨立林
