美光科技：堪比2023的英偉達，甚至更優？

過去12個月，美光暴漲逾250%。

其上漲邏輯簡潔且極具說服力。

人工智能模型需消耗海量高速DRAM與NAND閃存，隨著越來越多企業部署人工智能基礎設施，美光有望搶占這一領域的大量支出份額。

在人工智能推理時代，這一趨勢尤為明顯人工智能的迭代升級建立在過往知識積累之上，而這些知識必須依靠內存存儲。

隨著人工智能模型複雜度提升，內存占用量的增長速度將超過計算需求。

換句話說，內存需求將淩駕於計算需求之上，因此，未來優先采用內存優先設計的架構將更具優勢。

關鍵在於，當前內存領域存在真實的供給瓶頸這意味著美光不僅銷量提升，還能以更高價格出貨。這一點從其雲內存業務100%的增長率中可得到印證。

或許有人會問，既然內存短缺，新的供給難道不會出現以平衡市場嗎？從長遠來看確實會，但目前存在諸多現實製約因素。

與其他半導體細分領域不同，DRAM與NAND閃存的製造既需要規模效應，又對精度要求極高，這些因素限製了新進入者的湧入，也讓美光在供給緊張周期中擁有定價權。

此外，美光已戰略性布局下一代技術，包括先進製程DRAM和低延遲NAND閃存，這些技術正是人工智能工作負載日益需求的核心。

誠然，美光麵臨競爭，但內存市場本質上是寡頭壟斷格局，兼具資本密集型與高度專業化屬性，並非單純依靠提價就能解決供給瓶頸。

在股價上漲200%後，投資者考慮獲利了結情有可原，但這可能是一個巨大的錯誤就像當初錯過英偉達後續漲幅的投資者一樣。

人工智能革命爆發初期，圖形處理器供給短缺，英偉達股價在數月內從低點暴漲超400%，隨後進入橫盤整理。

彼時許多投資者認為，大部分收益已鎖定，然而接下來兩年的走勢證明他們錯了英偉達股價再漲400%。

事實上，分析師認為當前美光的處境與2023年的英偉達存在諸多相似之處。

GPU是人工智能計算的核心，但人工智能要實現規模化運行，離不開內存的支撐。

在部分場景下，每一款新人工智能模型帶來的內存需求增幅，都會超過計算需求增幅。

模型的訓練與推理過程，需要存儲所有參數、激活值及中間結果，因此模型規模翻倍時，內存需求的增幅往往遠高於計算需求。

單GPU的高帶寬內存容量限製，意味著集群必須增加更多內存模塊或GPU，進而進一步放大內存需求。

這為美光帶來了與英偉達類似的結構性增長動力，且其確定性或許更高畢竟人工智能係統脫離內存便無法運行。

英偉達曾主導GPU市場，就像美光在內存領域的地位一樣雖不完全等同（英偉達曾占據超90%的GPU市場份額，而美光當前內存市場份額約25%），但兩者均處於少數企業主導的市場格局中。

但內存市場的資本密集度更高，這對美光而言是一大優勢。從這個角度看，英偉達麵臨超威半導體等對手的激烈競爭，而美光麵臨的威脅更小，因為內存供給的快速擴張難度極大。

相比之下，美光當前估值仍較英偉達顯著低估。

前文圖表中提及的英偉達橫盤階段，恰逢其市盈率觸及峰值一度超過100倍。

當時估值已提前透支業績，這或許是橫盤的原因。但最終，隨著盈利呈指數級增長，市盈率回落，其再度開啟上漲行情。

在分析師看來，美光正處於類似的布局窗口期。

市場預期美光每股收益將增長三倍，且次年仍保持20%以上的增速，而當前價格尚未反映這一盈利潛力。

目前美光市盈率為30倍，若公司能達成分析師預期，明年這一估值將大幅上升。

這一點從市盈率相對盈利增長比率（PEG）及遠期PEG均低於1的水平中可得到體現。從股價現金流比來看，美光也具備吸引力。

盡管人工智能驅動的內存增長敘事極具說服力，不過美光的看多邏輯仍麵臨多重挑戰。

核心風險在於內存行業的周期性。DRAM與NAND閃存市場向來波動劇烈、周期性強，從預期數據來看，2027年後美光盈利或麵臨下滑壓力。

同時，美光正處於大規模資本支出階段，包括新建晶圓廠和製程升級。這雖是行業常態，並非美光個例，但巨額投資會對利潤率和盈利能力產生短期衝擊，進而影響看多邏輯。

當然，若人工智能整體應用進度放緩，美光當前的高增長目標也可能無法實現。

在分析師看來，隨著盈利爆發式增長，美光股價明年有望翻倍，但投資者也需警惕各類風險。