FMS 2026前瞻-3：市场分析，存储超级周期：共识、分歧与变量

阅读收获

• 理解HBM与DRAM的产能分配逻辑——推理场景对高良率DRAM的需求优先级正在上升，HBM4的产能扩张可能不及预期，这直接影响技术路线选择与产品规划。
• 把握存储超级周期中的分歧信号——AWS发债扩张与AI Capex拐点预期的并存，意味着市场定价尚未充分反映潜在的下行风险，供应链集中度与地缘变量是估值模型中不可忽视的因子。
• 从"内存墙"问题切入，理解冯·诺依曼架构在AI极限场景下的瓶颈本质，以及d-Matrix、Groq LPU等芯片架构层面的突破路径，为研究方向提供产业视角的锚点。

全文概览

当TrendForce和Yole Group一致将存储超级周期延展至2028年，当SK Hynix CEO预言这一周期将延续到2030年，当AWS在2026年6月再度发行400多亿美元债务扩张数据中心——存储市场的景气叙事似乎牢不可破。然而，在FMS 26的会场中，另一种声音同样值得关注：Jim Handy提出了"AI技术放缓后将发生什么"的逆向警示，部分分析师认为2026年下半年可能就是AI Capex增速的拐点。

共识之下，分歧正在浮现。与此同时，中国存储厂商的产能爬坡正在将国内市场从消费国推向供应国，成为未来两到三年最大的结构性变量；内存墙依然是AI规模化的物理天花板，而供应链集中度风险与地缘政治驱动的"韧性优先"投资，正在重塑全球存储产业版图。

本文基于FMS 26市场分析环节的11场会议报道，从分析机构、技术企业与云厂商三方视角出发，提炼五大核心洞察，并横向对比2024至2026年峰会焦点变迁，为存储从业者与行业观察者提供一份结构化的市场研判。

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FMS 26 战略与市场分析

今天和大家分享一下 FMS 26 预览 第三集的内容。

这一集主要关注：峰会对存储市场战略以及市场分析环节。整个议题主要集中在第一天和第二天，一共有 11 场会议报道。

从会议整体关键指标来看，主要包括以下几个方面的分享：

1. 分析机构：例如 TrendForce、Yole Group 以及 Objective Analysis 等长期聚焦在存储领域的分析师机构。
2. 技术企业：像 IBM、AMD、3D X-Point 等技术领袖也会发表一些行业观点。
3. 云厂商领域：像微软研究院、谷歌以及 AWS 也有对应的市场分析环节。

从分析领域来看，这三方的观点各有侧重：

1. TrendForce： 主要是站在存储市场周期的角度，来看待目前市场的结构性缺口，以及 HBM、NAND 等先进技术的发展趋势。
2. Yole Group： 同样做了一些市场性的分析，但有一个很重要的分析环节，是将国内存储产能也纳入到全球的供应链体系中，做新的结构化分析。
3. 云厂商： 区别于以上两个分析机构，云厂商的观点主要是围绕数据中心视角，偏向技术侧的分析来提供市场洞察。比如 AMD 就提出：将内存、存储以及互联作为一个统一的视角，探讨面向 AI 时代，存储如何去发挥作用。

区别于 2025 年主要集中在技术演进上的市场观察，2026 年的视角更加广阔：

1. 假设 AI 技术放缓的逆向警示 在存储器进入超级周期的共识背景下，Jim Handy 提出： AI 技术放缓后将发生什么的逆向警示。当然，这一趋势可能在 2026 年甚至 2027 年都不会有很明显的放缓（SK Hynix CEO 就预言 存储的超级周期将延续到2030年 ），但按照目前云厂商/NeoCloud 投资增幅来看，其不可持续性也值得反思。
2. 供应链集中度风险 在存储器处于超级周期的共识下，供应链集中度风险备受行业内关注。例如，韩国双龙头三星和海力士，以及中国的新兴力量，已成为投资机构的关注焦点。
3. 企业存储市场的新增长曲线 在关于企业 AI 落地的讨论中，分析观点认为，企业存储市场可能会在 AI 时代迎来新的增长曲线。区别于云厂商时代的托管与代运营，随着对数据价值主权的要求，私有化的市场空间将对企业存储市场起到积极作用。

FMS 26 市场分析环节的五大洞察：

洞察一：普遍认为当下是存储的超级周期

TrendForce 和 Yole 一致认为，存储周期将会延续到 2028 年。当然，也有一些分析师认为，2026 年下半年可能是 AI 的 Capex 增速拐点。但从当下一些头部云厂商的发债动作来看，2026 年的拐点预期并不是那么明显。例如，AWS 在最近的 6 月又新发了 400 多亿美金的债务，用来扩张自己的数据中心投入。这说明在当下这个时间节点，行业内对 AI 的资本投入仍然处于看多的阶段。

洞察二：产能择优

在 HBM 和 DRAM 双涨的大背景下，传统存储厂商将要根据自身的利益最大化原则去分配产能。个人认为 HBM4 的产能可能不会那么大。考虑到 HBM 核心应用场景是与 GPU 配置在一起用于训练场景，而当下市场的普遍需求是在推理场景。

推理场景对高良率的 DRAM 需求会更明显，而对 HBM 这种更高带宽、高溢价、低良率的产品，不是说没有需求，而是它的优先级可能会从训练转移到推理上面来。 因此，HBM4 的产能或者说它的优先级会相对来讲要降低一点。

洞察三：CN 国内存储新势力

普遍认为国内两大存储厂商的产能爬坡，将使得国内市场从消费国转向供应国。这两个厂商也是未来两到三年存储器市场最大的结构性变量。

洞察四：穆迪作为评级机构本次也参与了 FMS。说明 FMS 已经从行业内的开放式交流，演变成一个-更具备话语权的交流场合。穆迪的参与也说明市场关注度越来越高。

洞察五：内存墙的问题仍然是 AI 规模化的物理天花板。

自从“解耦式推理”（即 PD 分离）概念推出来之后，内存墙就一直是业界讨论的重点。

1. 内存墙的本质与现状 内存墙的本质是由冯·诺依曼多级存储架构带来的瓶颈。虽然该架构在通用性和可扩展性上具有优势，但在极限场景的延时和吞吐量上，却阻碍了高价值场景的推理落地。
2. 工艺层面的瓶颈 从工艺层面来看，克服内存墙目前已经出现了一些明显的阻碍，无论是 3D 堆叠还是 HBM 的散热问题，都是业界的焦点问题。
3. 芯片架构层面的解决方案 下一步如何克服内存墙，需要从芯片底层架构优化来看。目前业内一些聚焦推理领域优化的厂商，比如 d-Matrix，以及 Groq 的 LPU，SombaNova 等 都已经从芯片架构层面给出了克服内存墙的解决方案。

站在投资者视角来看，存储器周期仍然处于一个景盛阶段。

不论是 HBM4 或 4E 这种高精尖、高堆叠层数和更大带宽的场景需求，亦或是围绕着数据密度难增长的问题，行业内头部厂商仍然在加速推进尖端技术的突破。

另外，本次峰会上还有两个值得关注的焦点：

1. 本土存储器厂商的崛起 区别于往年，本土存储器厂商崛起的讨论呈现出更高热度。其产能将有利于国内 AI 需求的在地化实践。当然，目前仍存在一些风险点：

(a) 技术封锁与设备瓶颈：技术封锁以及设备层面仍然是后续可持续性的瓶颈。 (b) 产品良率差距：这其实不是一个核心问题。从过去台积电二三十年的实践经验来看，产品只要能够在行业内落地，只要有需求，再加上持续迭代优化和改进，工艺上的问题最终只是时间问题。

1. 存储供应链安全 地缘政治推动了“韧性优先”的投资，西方半导体产业更加倾向于近岸或者友岸制造，这也推动了部分产业的在地化实践。同时，供应链的重构也造成了整体成本居高不下。

FMS 24-26 横向对比

横向来看，围绕内存与存储的市场关注焦点：

1. 2024 年：市场一致看多，当时 HBM 紧缺。
2. 2025 年：过渡到企业阶段，存储成为数据规模化实践的必要条件，包括对 CXL 场景的预测也是行业内关注焦点。
3. 2026 年：内存超级周期的讨论呈现出部分分歧。行业内主流分析机构认为，存储超级周期将延续到 2028 年；而部分分析师认为，高企的内存成本将成为 AI 落地阻碍。

上图从市场情绪、核心问题、供应链风险等多个维度，横向比较了 2024 年到 2026 年峰会对存储器市场的观察。

如果有同学对不同分析机构过去 3 年的主流观点感兴趣的话，可以了解一下，上图总结了不同分析师的核心观点变化。

延伸思考

这次分享的内容就到这里了，或许以下几个问题，能够启发你更多的思考，欢迎留言，说说你的想法~

1. 如果AI Capex增速在2026年下半年确实出现拐点，HBM与DRAM的产能分配策略将如何调整？推理场景能否承接训练场景退出的产能缺口？
2. 中国存储厂商从消费国转向供应国的过程中，技术封锁与设备瓶颈是短期扰动还是长期约束？良率差距是否真如文中所言"只是时间问题"？
3. 内存墙的突破路径中，芯片架构创新（如d-Matrix、Groq）与工艺堆叠（如HBM4/4E）哪一条路线更具规模化潜力？两者是互补还是竞争关系？

#FMS26 ---【本文完】---