2026年科技行业SEMICONKorea前线：从炸鸡店到存储超级周期

SEMICON KOREA 2026 前线｜从炸鸡店到存储超级周期

我们于 2026 年 2 月 11-13 日赴韩国首尔参加 2026 年 SEMICON Korea 半导体行业峰会， 现场参与三星、SK 海力士、英伟达、日月光、Cadence 及 Lam 的 Keynote 演讲。期间， 我们亦走访英伟达 CEO 黄仁勋、三星电子会长李在镕及现代汽车集团会长郑义宣曾会面的 Kkanbu Chicken 炸鸡店。店内“Leave Good Memories”一语令人印象深刻，既寓意“留 下美好回忆”，亦呼应“存储”内涵。

我们从 SEMICON Korea 中总结关于存储、先进封装和 CPO 的三大 Takeaways： 存储关注三星能否重返 HBM4竞争：当前HBM3E供给主要由海力士与美光向英伟达供货。 此次 Keynote 中，三星释放出重返高端 HBM 市场的积极信号，韩国每日经济新闻亦报道称 其有望进入英伟达供应体系。在 HBM4 路线上，三星聚焦三项升级：1）导入 1γnm 制程， 进一步提升密度与能效；2）优化前端 TSV 结构，改善导热与电气性能，缓解高堆叠带来 的发热瓶颈；3）采用自研 4nm 逻辑 base die，实现存算协同与系统级优化。上述技术革 新能否在良率、性能及成本端实现预期突破，仍有待后续验证，值得持续跟踪。此外，三 星 CTO 亦提及更前沿的“Z-HBM”架构，即将 HBM 直接 3D 堆叠于 GPU 之上，以进一 步缩短互连距离、提升带宽并节省面积。该方案在系统性能上具备理论优势，但散热挑战 较大，我们预计属于中远期技术储备方向。 先进封装走向前台：过去市场高度聚焦台积电 CoWoS 产能与供给约束，但从产业格局看， 三星与英特尔均已布局 2.5D/3D 先进封装，行业正由单一产能瓶颈转向多元化供给体系。 我们认为，随着谷歌、亚马逊等云服务商持续上调资本开支、自研芯片加速落地，先进封 装需求有望自台积电体系外溢，带动产业链整体扩容。同时，日月光指出，先进封装已由 传统后段制造环节升级为与芯片架构深度协同的系统级工程。随着 HBM 堆叠层数提升及 Chiplet 尺寸扩大，围绕性能、功耗与面积（PPA）的综合优化成为核心竞争变量。除 AI 加速芯片外，光芯片与高速互联芯片亦将高度依赖先进封装平台，行业战略地位持续提升。 CPO 有望加速落地：在 2026 CES 上，英伟达展示 Vera Rubin 平台六大核心芯片（Rubin GPU、Vera CPU、NVLink6 Switch、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4、Spectrum-6 Ethernet Switch），并重申 Spectrum-X CPO 方案，能效提升约 5 倍，凸显系统级协同能力。 我们在 SEMICON Korea 亦看到 CPO 进展加快，应用有望由 Scale-out 向 Scale-up 延展， 提升大规模集群带宽密度与能效表现。与此同时，谷歌 TPU 已采用 OCS 技术，验证硅光 路径的可行性。我们认为，随着 AI 集群持续扩张与功耗约束强化，CPO 有望自今年起进入 加速渗透阶段。

从 2026 SEMICON Korea 和 4Q25 业绩看存储后续如何演绎？

我们于 2026 年 2 月 11-13 日赴韩国首尔参加 2026 年 SEMICON Korea 半导体行业峰会， 现场参与三星、SK 海力士、英伟达、日月光、Cadence 及 Lam 的 Keynote 演讲，并与三 星、海力士等公司管理层进行深入交流。结合此前三星、海力士、ASML、Apple、联电以 及美国科技巨头谷歌、亚马逊、微软和 Meta 披露的 4Q25 业绩情况，我们看到：

存储超级周期仍然是 2026 年半导体行业重要主线

结论#1: 1Q26 DRAM 涨幅或将会高于 4Q25： 此前三星在 25Q4 业绩中已经披露，DRAM 价格环比涨幅已超过 40%。若 26Q1 价格 继续维持高位上涨，在制造成本相对稳定的背景下，利润端环比弹性有望显著释放，价 格向盈利的传导效应将进一步放大经营杠杆。结合 TrendForce 最新预测，2026 年全球 DRAM 位元出货量增速或达 30-40%，供需格局延续相对偏紧态势。同时，TrendForce 于 2 月初再次上调 26Q1DRAM 价格涨幅预期，进一步强化价格上行趋势与行业景气度 修复的判断。我们认为，存储“超级周期”或仍是 2026 年半导体行业的重要投资主线。

结论#2: 2026 年 DRAM 供给增长路径相对清晰，拐点风险或在于需求端变化。 我们认为，2026 年 DRAM 供给增长路径已较为清晰。从近期业绩会表态来看，海力士 与三星虽均明确将适度提升资本开支，但投资重点将集中于 HBM 及先进制程（如 1c nm DRAM、V9 NAND），而非全面扩张通用型产能。整体资本开支取向与 TrendForce 此 前偏审慎的供给判断基本一致。我们认为，2026 年新增产能主要来自既有产线的技术 升级与结构优化，真正具备规模性的扩产窗口预计要到 2027H2 方能释放。因此，供给 端短期内难以形成显著冲击。但我们希望提醒的是，考虑到本次存储周期的价格涨幅， 我们认为本轮存储周期的拐点高度依赖需求端变化。我们建议关注后续消费电子、PC 或数据中心需求是否出现超预期回落，造成供需平衡提前松动。

科技巨头 Capex 指引支撑存储景气，三星英特尔或承接台积电外溢需求

我们在 4Q25 业绩披露中观察到，北美科技巨头对资本开支的指引显著上修，整体态度较 市场此前预期更为积极。Meta 2026 年 Capex 指引区间为 1,150-1,350 亿美元，对比此前 VA 一致预期的 1,099 亿美元；谷歌指引 2026 年 Capex 为 1,750-1,850 亿美元，亦高于 VA 预期的 1,208 亿美元；亚马逊预计 2026 年 Capex 约 2,000 亿美元，远超此前 VA 预期的 1,464 亿美元；微软虽未给出全年明确指引，但 FY26Q2（对应 CY25Q4）单季资本开支已 达 375 亿美元（含融资租赁）。结合上述公司表述，在中性假设情形下，我们预计北美科技 巨头 2026 年资本开支预测可上调至约 6,550 亿美元（1,250+1,800+2,000+375×4），同比 增长约 60%。我们认为，在云业务增速维持高位以及 AI 产品与应用 Token 调用量快速增长 的背景下，主要云厂商资本开支节奏依然强劲，对算力与高端存储需求形成持续支撑。 我们于 2026 年 1 月发布海力士深度报告《AI 全栈存储的价值重估》，此次我们再次重申， 市场当前普遍聚焦于 HBM 的量价走势与市占格局，但我们认为真正驱动行业估值重构的核 心因素是 AI 推理所具备的高并发量、长上下文、多模态、外部知识检索趋势下的多层级存 储体系：1）大模型推理 KV Cache 随上下文长度线性增长，须放在 DDR5/LPDDR 或更大 容量的 HBF 上；2）RAG 需频繁访问海量的嵌入向量，数据吞吐量跳变，传统方案已无法 平衡成本与容量；3）多模态推理导致输入数据量大幅上升和中间 embedding 特征膨胀。 英伟达 Rubin 亦采用 HBM4、SOCAMM2 与 GDDR7 的组合，印证这一趋势。我们认为， 海力士已围绕 HBM、DDR5/MRDIMM、LPDDR5X/5T、CXL Memory 以及 eSSD/HBF 构 建起完整产品矩阵，在新一代算力架构持续升级背景下，有望占据更具粘性的系统级关键 位置。在此基础上，海力士一方面受益于 HBM 渗透率提升带来的结构性高增长，另一方面 亦有望在 DRAM与 NAND 价格上行周期中实现盈利修复与弹性释放，整体收入结构呈现“高 端结构升级+周期复苏”双轮驱动，利润弹性或优于行业平均水平。

此外，我们在 26 年 2 月 6 日谷歌 4Q25 业绩点评《高 CapEx 投入强化云业务增长动能》 中上调公司云业务增速及 TPU 出货量预期。同时，我们在 26 年 1 月 23 日英特尔 4Q25 业 绩点评《制程追赶初见成效，看好 18A 订单落地》中指出，随着 18A 制程进展逐步兑现， 在美国本土制造战略背景下，公司有望受益于政策支持及产业协同。我们判断，美国政府 及包括英伟达在内的合作伙伴，或推动部分产品交由英特尔代工生产。结合本轮北美科技 巨头显著上修的 2026 年资本开支指引，在先进制程及封装资源阶段性趋紧的背景下，先进 制造环节的供需匹配或更加多元化。部分订单存在从台积电向其他具备先进制程和封装能 力的厂商外溢的可能，英特尔和三星将在全球先进制造体系中发挥补充作用。

如何对比本轮 AI 基础设施投资斜率与传统科技周期？

从历史维度看，我们认为 AI 的发展路径与历次工业革命具有高度可比性。第一次工业革命 以蒸汽机为代表，解决的是动力从哪里来的问题；第二次工业革命通过电力、流水线与化 工体系，实现规模化与标准化；第三次工业革命以半导体和信息技术为核心，使工业体系 进入数字化时代。而当前以大模型和算力基础设施为核心的 AI 浪潮，本质上是在解决将数 据与算力转化为智能生产力的问题，其影响范围具备跨部门、跨产业的通用性特征。 从技术成熟度来看，我们认为当前 AI 所处阶段更接近工业革命早期而非中后期。历史经验 显示，无论是电力、计算机还是互联网，技术突破到全面商业化之间往往存在长时间滞后。 以电力为例，发电技术在 19 世纪末已基本成熟，但真正推动制造业效率跃升，是随后几十 年围绕工厂布局、设备形态与流程再造的系统性重构；计算机在 1950-1970 年代已进入商 用，但直到 PC 普及与软件生态成型，才真正释放生产率红利。对比当前 AI 仍主要集中在 模型能力提升与算力扩张阶段，应用层更多停留在结构化场景替代和工具性能的增强，距 离深度嵌入业务流程与组织结构尚有明显空间。 从产业形态看，我们认为 AI 正在重塑类似 AI Factory 的新型生产组织。在这一体系中， 能源、数据与算力作为核心投入，经由 GPU、内存与互联等基础设施转化为 Token 级别的 智能输出，再进一步转化为决策、内容与自动化执行结果。这一过程是完整产业链的形成， 包括上游算力与存储、中游平台与模型、下游行业应用与服务。正如电力革命不仅催生发 电设备，也重塑了制造业、交通与城市结构，AI Factory 的成熟同样意味着企业 IT 架构、 劳动分工乃至商业模式的系统性变化。 因此我们认为，当前阶段更接近基础能力的快速搭建期，而非商业价值的完全兑现。随着 AI Factory 持续扩张、成本曲线下移以及应用生态逐步完善，AI 长期商业化空间和产业深 度，均有望超出当前市场的线性外推预期。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）