智通財經APP獲悉，在HBM領域擁有最高市場份額的全球存儲芯片巨頭SK海力士(SK Hynix)計劃在未來五年內將其存儲芯片晶圓生產產能翻倍，以應對人工智能數據中心建設狂潮所帶來的存儲芯片需求持續飆升態勢。SK集團董事長崔泰源在中國台北2026年Computex大會對記者表示，該存儲原廠正在應對可能持續到2030年的存儲芯片持續嚴重短缺。儘管SK海力士打算顯著增加投資以擴大HBM/DRAM/NAND存儲芯片產能，但崔泰源沒有披露公司計劃支出多少資金。
SK海力士與三星電子(Samsung Electronics)以及總部位於美國的美光科技(MU.US)一道，三方勢力共同主導着全球存儲芯片市場供需格局，並且一直是人工智能訓練/推理算力需求指數級擴張驅動的數據中心建設繁榮的最主要受益群體。這兩韓國存儲芯片巨頭都將英偉達(NVDA.US)列為其最大規模客戶之一。
Meta Platforms(META.US)、谷歌(GOOGL.US)以及微軟(MSFT.US)等北美科技巨頭們近期集體公布更大規模AI資本支出計劃，繼續加碼建設AI數據中心，使得先進存儲芯片產品需求持續激增，幫助SK海力士和美光的市場價值在上周首次突破1萬億美元史詩級關口。
緊隨三星電子進入萬億美元市值俱樂部之後，韓國另一存儲巨頭SK海力士終於在上周總市值也突破1萬億美元，並與三星電子共同大舉推動韓國股票市場基準股指——KOSPI綜合指數屢創新高，背後核心正是AI訓練/推理驅動的近乎無止境存儲需求和存儲芯片漲價預期。在全球最大規模的兩大存儲芯片製造巨頭三星電子和SK海力士股價漲勢如虹般牛市軌跡的推動下，韓國基準股指Kospi指數今年還不到6個月就已接近翻倍，相比之下2025年全年近80%漲幅甚至顯得渺小。
SK海力士五年翻倍產能，供應短缺將延續至2030年
SK海力士正啓動歷史性的存儲芯片產能擴張計劃，計劃在未來五年內將內存芯片晶圓產能翻倍，以應對全球人工智能基礎設施建設對存儲芯片的持續強勁需求。董事長崔泰源在台北Computex大會中指出，全球存儲芯片供應缺口預計將延續至2030年，這意味着SK海力士需要通過加碼購置阿斯麥EUV光刻機、最先進HAR刻蝕與薄膜沉積設備等等資本支出擴張和產能擴產行動來緩解長期供需失衡。此舉進一步鞏固了其在全球存儲市場的絕對核心地位，並彰顯其對AI時代HBM內存與NAND存儲需求的前瞻佈局。
無論是谷歌無比龐大的TPU AI算力集群，抑或天量級別英偉達AI GPU算力集群，均離不開需要全面集成搭載AI芯片的HBM存儲系統，疊加當前科技巨頭們加速新建或擴建AI數據中心必須大規模購置服務器級別DDR5存儲以及企業級高性能SSD/HDD;而三星電子、SK海力士以及美光科技正好同時卡在這三塊最核心存儲領域：HBM、服務器高性能DRAM(包括 DDR5/LPDDR5X)、以及高端數據中心級別SSD，是「AI內存+存儲堆棧」裏最直接的受益勢力，可謂喫到AI基建浪潮的「超級紅利」。
在高帶寬內存(HBM)市場，SK海力士保持領先地位，市場份額達到58%，遠超競爭對手三星和美光——三星和美光各約21%。該公司明確將自身定位為英偉達Vera Rubin AI算力集群系統的最核心HBM供應商，並計劃拓展更多合作伙伴關係，以覆蓋更廣泛的數據中心和AI算力項目。
通過深度綁定AI超級計算和雲計算服務商生態，SK海力士的產品與市場策略已與行業領先玩家形成緊密協同，強化了其作為全球AI基礎設施關鍵供應商的戰略地位。
從周期商品到戰略核心資產，LTA協議重塑存儲芯片原廠股價與盈利邏輯
在AI算力需求爆發之下，存儲芯片行業的基本面正在經歷前所未有的結構性重塑。傳統周期性存儲市場曾由消費電子與庫存去化周期主導，其價格與需求高度波動。
而在當前的存儲芯片超級周期，AI訓練與推理對高帶寬內存(HBM)、服務器DRAM與企業級SSD的持久且近乎無止境需求已將存儲定義為AI基礎設施的戰略核心資產，全球存儲芯片總可尋址市場(TAM)預計將在2028年達到約1.7萬億美元規模，顯示出從商品性質到不可或缺AI算力基礎設施屬性的根本轉變驅動力。
其中，摩根大通預期DRAM端營收規模可能從2025年的1430億美元指數級躍升至2026年的6360億美元，預測2028年達到約1.237萬億美元，NAND端營收則有望從710億美元大幅增至4545億美元。
高盛的核心判斷在於，存儲行業估值框架正在從傳統市淨率(P/B)切換到市盈率(P/E)。過去存儲被視為強周期大宗商品，市場擔心價格見頂後利潤迅速塌陷，因此長期給低估值;但本輪周期由AI服務器、HBM、企業級SSD、長期供貨協議(LTA)和受限產能共同驅動，盈利可見度顯著提高。高盛據報將三星、SK海力士和鎧俠目標價全面上調，其中三星目標價上調至48萬韓元、SK海力士目標價最高至350萬韓元、鎧俠目標價至93000日元，背後邏輯是存儲龍頭們不應繼續按「周期底部資產」定價，而應接近具備穩定現金流的AI基礎設施資產。
摩根大通給出的存儲芯片原廠看漲邏輯更激進：本輪存儲超級周期將「更高、更長」，因為AI需求已經從GPU擴散到CPU、ASIC、推理服務器和智能體計算系統。GPU負責並行矩陣計算，但智能體AI需要CPU承擔任務編排、狀態管理、工具調用和API執行，這會顯著推高服務器DRAM、HBM和企業級SSD需求。按其框架，存儲在雲服務商硬件資本開支中的價值佔比已從AI早期的十幾個百分點躍升至今年可能超過50%，到2030年有望進一步接近73%;這意味着存儲不再只是服務器的配套零部件，而是決定AI系統吞吐、延遲、能效和可擴展性的核心資源。