存储狂飙成“新石油”，还有哪些芯片公司是隐形赢家？

AI热潮正推动内存、数据传输和电力等基础设施走向资本市场的中心。

美光2026财年第二季度营收飙升至238.6亿美元，并启动了一项覆盖美国、日本、新加坡、中国台湾和印度的2000亿美元全球扩产计划。在AI带来的供需失衡以及长期供应协议普及的推动下，其股价和盈利能力正在经历一轮重大重估。

与此同时，专注于解决AI数据传输瓶颈的连接芯片厂商Astera Labs，在三年内实现营收增长超过十倍，并拿下亚马逊65亿美元长期订单，成为不站队任何阵营的隐形赢家。

另一方面，黄仁勋提出的“算力即收入（Compute is Revenue）”理念，加上微软和亚马逊等科技巨头签署长期核电采购协议，正在将核能从成熟的发电资产重新定义为AI基础设施的重要组成部分，并推动市场全面重估其成长边界。

正文

全球AI竞赛正进入白热化阶段，战场已从芯片计算能力延伸至存储、数据传输和电力基础设施等更深层次领域。在这个由AI驱动的经济周期中，美国存储巨头美光凭借创纪录的盈利和大规模的全球扩张，已成为振兴美国半导体制造业道路上的“美国队长”。与此同时，专注于解决数据传输瓶颈的互联芯片制造商Astera Labs在华尔街眼中已成为隐形赢家，其营收在三年内飙升了十倍。

存储芯片供需失衡已达到前所未有的程度。美光2026财年第二季度财报（截至2月26日）显示，营收从去年同期的80.5亿美元飙升至238.6亿美元，远超市场预期的200.7亿美元。调整后每股收益达到12.20美元，同样超出预期。美光首席执行官Sanjay Mehrotra 直言，不仅AI专用存储供应紧张，传统服务器市场也面临DRAM和NAND闪存的严重短缺。

这场存储热潮的背后，是英伟达和AMD等芯片制造商在其高性能AI处理器中对存储的巨大需求。《华尔街日报》专栏作家Dan Gallagher将存储描述为AI建设时代的新石油。全球三大内存制造商——韩国三星电子、韩国SK海力士和美光——的市值均已突破1万亿美元，三者合计总市值比全球三大石油公司的总市值高出22%。

为应对这一局面，美光正开展一场史无前例的全球扩张。在美国，美光计划投资高达2000亿美元，用于在爱达荷州新建两座晶圆厂、在纽约州新建多达四座晶圆厂，并对弗吉尼亚州的工厂进行升级改造。

在日本，美光计划投资约1.5万亿日元（约合94亿美元），在广岛县建设高带宽内存（HBM）芯片生产线，目标于2028年左右开始出货。在新加坡，一座新的NAND晶圆厂预计将于2028年下半年投产，而HBM工厂则计划于2027年投产。

在中国台湾，随着美光收购力积电的铜锣工厂，P5厂预计将于2027年下半年开始实现有规模的DRAM晶圆产量，而新的铜锣工厂将从2028财年开始支持大规模产品出货。此外，位于印度的 Sanand工厂已于2026年3月正式投产，满负荷运转时有望贡献美光全球产量的最多10%。

然而，存储行业以周期性大起大落而闻名。当需求上升且存储芯片生产商能够提价时，制造商通常会争相扩大产能，这最终可能导致供过于求和利润率崩塌。但 Gallagher 认为，这次情况可能有所不同，因为长期合同正在重塑存储行业的商业模式。

美光已签署了为期五年的供货协议，而闪迪上月表示已与五家客户完成了长期合同的签订，这些合同足以消化其下一财年超过三分之一的产能。瑞银分析师Tim Arcuri 估计，类似的长期合同将覆盖明年DRAM总出货量的30%，而微软、谷歌和亚马逊等主要云服务提供商已锁定了全球约三分之二用于服务器的DRAM产能。

当存储巨头们在前线奋勇冲锋时，数据传输领域正悄然展开另一场关键战役。

据市场分析，随着AI的蓬勃发展，公众的关注点大多集中在芯片领军企业身上，却忽视了限制计算性能的数据传输瓶颈。当前的计算能力已超过基础设施实际传输能力的600倍。这一障碍被加州大学伯克利分校的研究人员称为“内存墙”，导致了惊人的资源浪费。

当Meta使用其最昂贵的H100芯片集群训练模型时，芯片利用率仅为38%至43%，其余时间都耗费在等待数据传输上。IBM研究院进一步发现，计算仅占AI总能耗的10%，其余90%都消耗在数据传输上。

专门解决这一瓶颈的 Astera Labs，其财务表现印证了它的不可替代性。公司营收从2022年的8000万美元增长至2025年的8.525亿美元，三年间实现了十倍以上的增长。其非公认会计准则（Non-GAAP）毛利率达75.7%，营业利润率为39.2%，持有11.9亿美元现金且负债极低。

亚马逊于今年2月签署了一份价值65亿美元的采购协议，合同期限将延续至2033年。市场预计，其营收在2026年和2027年仍将分别保持61%和38%的高增长率。管理层指出，其潜在市场规模将在五年内扩大十倍，达到250亿美元。

值得注意的是，Astera Labs 拥有一个独特的战略优势：供应商中立性。

目前，英伟达（Nvidia）采用封闭的 NVLink 生态系统，而谷歌（TPU）、亚马逊（Trainium）和微软（Maia）等云计算巨头则正转向开发自己的定制 ASIC 芯片。但无论谁胜出，这些架构都必须基于 PCIe、CXL 和以太网等开放标准运行。

Astera Labs的产品兼容性强且无需站队，因此成为超大规模云服务商的首选。其Leo CXL内存控制器能够突破主板插槽的物理限制，实现跨系统内存共享。2025年11月，微软Azure首次在其M系列虚拟机中部署了Leo控制器，一举将服务器内存容量提升了50%。

在这场AI基础设施的全面竞赛中，电力作为另一个关键要素，其价值正在重新评估。

在2026年6月的GTC台北大会上，英伟达首席执行官黄仁勋提出了“算力即收入”的概念，强调在AI工厂时代，每一个token都可能转化为可变现的产出。他表示：“如果你拥有1GW的电力，那么每瓦电力所创造的算力产出就是营收。”这一观点将电力从成本项目重新定义为AI时代的生产能力指标和增长空间。

这也解释了为何核能重新成为市场焦点。2024年9月，美国星座能源公司（Constellation Energy）宣布与微软达成一份为期20年的购电协议，推动美国三里岛核电站1号机组重启。该机组装机容量约为835兆瓦，旨在满足微软数据中心的用电需求。亚马逊也在2024年宣布了多项与小型模块化反应堆（SMR）相关的合作。这些事件的意义在于市场认知的转变。核电不再仅仅是一种发电资产，而是越来越被视为人工智能基础设施的一部分。

国际能源署（IEA）在2026年指出，2025年数据中心的电力需求增长了17%，其中AI数据中心的能耗增长更为迅猛，远超全球整体电力需求约3%的增幅。当AI工厂被定义为生产token、推理和智能的工厂时，电力不再仅仅是运营成本，而是生产能力的必要条件。市场对核能重燃信心，并非因为核电变得更便宜，而是因为AI促使人们重新评估了稳定电力所蕴含的价值。

从存储和数据传输到供电，AI正在重塑整个基础设施栈的估值框架。美光对2026财年第三季度的展望更为乐观，预计营收将达335亿美元，同比增长超过200%，调整后每股收益预计约为19.15美元，远高于分析师最初预估的243亿美元。华尔街预计美光2026财年第三季度每股收益将突破60美元，并在下一财年达到106美元。Gallagher 认为，存储或许会成为“新石油”，但对存储投资者而言，当前的“油价”依然极具吸引力。

在超大规模云服务商2026年资本支出预计将超过6000亿美元的背景下，AI基础设施的每个关键节点都在经历价值重估。美光科技的全球扩张、Astera Labs的互联技术以及核能的回归，共同勾勒出一幅清晰的市场图景：在AI建设时代，赢家不再仅限于芯片制造商，而是涵盖了所有能够让算力真正发挥潜力的底层架构。

来源：内容由芯世相（ID：xinpianlaosiji）编译自「BigGo Finance」