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“AI内存芯片繁荣正在埋下崩盘种子”！这次危险藏在需求端

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id=\"id_3987778574\">低估值不等于便宜，历史一再打脸</h2><p>美光科技目前的市盈率不到10倍，在<a href=\"https://laohu8.com/S/161125\">标普500</a>中属于最便宜的一批股票。很多投资者看到这个数字，会觉得“这么便宜，<a href=\"https://laohu8.com/S/300785\">值得买</a>”。</p><p>对此，James Mackintosh的分析泼了一盆冷水：<strong>“这不代表它便宜，只是说明投资者知道内存芯片的好日子不会永远持续。”</strong></p><p>历史数据印证了这一点。2022年初，美光科技股价见顶时，市盈率同样只有9倍——随后股价当年腰斩。1984年周期顶部，市盈率15倍，之后股价花了整整9年才重回那个高点。2018年周期顶部，市盈率更低至5.5倍。</p><p>规律很清晰：低市盈率出现在周期顶部，不是买入信号，而是警示信号。被“便宜”迷惑的投资者，每次都损失惨重。</p><h2 id=\"id_2802558081\">最大风险：AI自己变得更“省内存”</h2><p>Mackintosh认为，当前的危险主要来自需求侧，而非供给侧。今明两年新增的产能，只要需求不垮，还不足以压垮利润。</p><p>那么需求会垮吗？他列出了几个风险。最难量化、也最致命的一个是：<strong>AI技术本身变得更省内存</strong>。</p><p>今年3月，<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>旗下Alphabet的研究人员发表了一篇论文，显示内存使用效率出现大幅提升。消息一出，内存芯片股应声下跌，尽管随后有所回升。</p><p>James Mackintosh在文章中写道：<strong>“大型语言模型是一项不成熟的技术，针对专用数据中心的工程改进是可以预期的——但改进幅度有多大、何时到来，事先无法预知。”</strong></p><p>逻辑很简单：如果AI模型跑得更快、用的内存更少，数据中心就不需要买那么多HBM芯片，需求就会萎缩。</p><h2 id=\"id_3974940491\">风险二：数据中心扩张不及预期</h2><p>除了技术效率风险，James Mackintosh还列举了整个AI供应链共同面临的风险：数据中心建设计划可能缩减、AI普及速度可能低于预期、政治层面的阻力也可能拖慢扩张步伐。</p><p>文章对此的判断是：<strong>“这些风险都有可能发生，但推动股价上涨的AI多头们并不把它们当回事。”</strong></p><p>这句话本身就值得投资者警惕——市场共识往往在最乐观的时候最脆弱。</p><h2 id=\"id_3248573715\">风险三：高利润吸引新对手加速入场</h2><p>第三重风险，是竞争格局的变化。</p><p>James Mackintosh指出，美光科技所在的高速内存领域目前还没有明显的新进入者，但在其他高利润AI芯片领域，竞争已经打响。</p><p>Alphabet开发了专门用于AI训练的张量处理器（TPU），直接替代<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>昂贵的GPU；<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>的Graviton芯片承担AI推理任务的CPU需求，分流了<a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>的市场。</p><p>更值得关注的是Cerebras。这家公司2019年才推出第一款用于AI训练和推理的大型芯片，今年IPO融资55.5亿美元，上市首日股价直接翻倍。</p><p>James Mackintosh的结论是：<strong>“当AI需求高涨时，所有这些额外供给都能被吸收，对利润率影响不大。但时间越长，进入的竞争者越多，建设的产能越多。”</strong></p><p>这是一个典型的<strong>“赢家诅咒”：越赚钱，越多人来抢，最终把利润摊薄。</strong></p><p>内存芯片是典型的强周期行业。建一座晶圆厂需要巨额投资，需求上来后供给要几年才能跟上，这段时间价格和利润暴涨。高利润又刺激CEO们扩产，而高固定成本又迫使工厂满负荷运转——哪怕供给已经过剩。2022至2023年的那轮暴跌，就是这么来的。</p><p>Mackintosh指出，投资者并非不知道这个规律。但他的判断是：<strong>只要AI需求持续高涨，这些新增供给暂时还能被市场消化，对利润率影响有限。“但时间越长，进场的竞争者越多，建起来的产能也越多。”</strong></p><p>他以一句话作结：<strong>“就像所有大宗商品一样，成功本身就埋下了自我毁灭的种子——即便AI的美好愿景最终得以实现。”</strong></p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>“AI内存芯片繁荣正在埋下崩盘种子”！这次危险藏在需求端</title>\n<style 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Mackintosh于5月16日撰文指出，当前AI存储芯片的繁荣正在孕育自我毁灭的种子。文章以美光科技为核心案例，系统梳理了这一轮AI芯片热潮背后的周期性风险。美光科技三年前刚刚录得史上最大亏损，如今却被预测将成为美国第六大盈利公司，未来12个月净利润接近1000亿美元，超过Meta和伯克希尔·哈撒韦。与此同时，韩国的三星电子和SK海力士同样受益于高带宽内存（HBM）需求爆发，韩国股市今年成为全球表现最好的市场之一。但越繁荣，却越危险。低估值不等于便宜，历史一再打脸美光科技目前的市盈率不到10倍，在标普500中属于最便宜的一批股票。很多投资者看到这个数字，会觉得“这么便宜，值得买”。对此，James Mackintosh的分析泼了一盆冷水：“这不代表它便宜，只是说明投资者知道内存芯片的好日子不会永远持续。”历史数据印证了这一点。2022年初，美光科技股价见顶时，市盈率同样只有9倍——随后股价当年腰斩。1984年周期顶部，市盈率15倍，之后股价花了整整9年才重回那个高点。2018年周期顶部，市盈率更低至5.5倍。规律很清晰：低市盈率出现在周期顶部，不是买入信号，而是警示信号。被“便宜”迷惑的投资者，每次都损失惨重。最大风险：AI自己变得更“省内存”Mackintosh认为，当前的危险主要来自需求侧，而非供给侧。今明两年新增的产能，只要需求不垮，还不足以压垮利润。那么需求会垮吗？他列出了几个风险。最难量化、也最致命的一个是：AI技术本身变得更省内存。今年3月，谷歌旗下Alphabet的研究人员发表了一篇论文，显示内存使用效率出现大幅提升。消息一出，内存芯片股应声下跌，尽管随后有所回升。James Mackintosh在文章中写道：“大型语言模型是一项不成熟的技术，针对专用数据中心的工程改进是可以预期的——但改进幅度有多大、何时到来，事先无法预知。”逻辑很简单：如果AI模型跑得更快、用的内存更少，数据中心就不需要买那么多HBM芯片，需求就会萎缩。风险二：数据中心扩张不及预期除了技术效率风险，James Mackintosh还列举了整个AI供应链共同面临的风险：数据中心建设计划可能缩减、AI普及速度可能低于预期、政治层面的阻力也可能拖慢扩张步伐。文章对此的判断是：“这些风险都有可能发生，但推动股价上涨的AI多头们并不把它们当回事。”这句话本身就值得投资者警惕——市场共识往往在最乐观的时候最脆弱。风险三：高利润吸引新对手加速入场第三重风险，是竞争格局的变化。James Mackintosh指出，美光科技所在的高速内存领域目前还没有明显的新进入者，但在其他高利润AI芯片领域，竞争已经打响。Alphabet开发了专门用于AI训练的张量处理器（TPU），直接替代英伟达昂贵的GPU；亚马逊的Graviton芯片承担AI推理任务的CPU需求，分流了英特尔的市场。更值得关注的是Cerebras。这家公司2019年才推出第一款用于AI训练和推理的大型芯片，今年IPO融资55.5亿美元，上市首日股价直接翻倍。James Mackintosh的结论是：“当AI需求高涨时，所有这些额外供给都能被吸收，对利润率影响不大。但时间越长，进入的竞争者越多，建设的产能越多。”这是一个典型的“赢家诅咒”：越赚钱，越多人来抢，最终把利润摊薄。内存芯片是典型的强周期行业。建一座晶圆厂需要巨额投资，需求上来后供给要几年才能跟上，这段时间价格和利润暴涨。高利润又刺激CEO们扩产，而高固定成本又迫使工厂满负荷运转——哪怕供给已经过剩。2022至2023年的那轮暴跌，就是这么来的。Mackintosh指出，投资者并非不知道这个规律。但他的判断是：只要AI需求持续高涨，这些新增供给暂时还能被市场消化，对利润率影响有限。“但时间越长，进场的竞争者越多，建起来的产能也越多。”他以一句话作结：“就像所有大宗商品一样，成功本身就埋下了自我毁灭的种子——即便AI的美好愿景最终得以实现。”","news_type":1,"symbols_score_info":{"MU":1.94}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":343,"commentLimit":10,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"symbols":["CNAV","FFTY","MU","VERS","IPOS","DRAM","WTAI"],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":53,"optionInvolvedFlag":false,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"isTiger":false,"isWeiXinMini":false,"url":"/m/post/565437467112192"}