8月31日，全球最大規模存儲芯片製造商之一的SK海力士(SKHY.US)正在評估在日本建設合資存儲晶圓製造廠（Memory Fab）的可行性，並把充足、低成本的電力和水資源列為關鍵選址條件。潛在日本項目將與韓國54萬億韓元擴產計劃、美國印第安納州先進封裝基地形成互補，同時利用日本在高端半導體設備、半導體原材料、大型客戶、政府補貼及NAND閃存領軍者鎧俠產業鏈關係方面的優勢。此舉更像是SK海力士面對存儲芯片嚴重短缺而進行的全球產能升級，以及綜合成本與地緣風險後的產能配置，而不是AI算力基本面出現供給過剩或者需求轉弱信號。

存儲芯片景氣度仍由AI算力基礎設施投資主導，而AI算力產業鏈層面仍在不斷釋放AI算力需求層面的積極信號。韓國7月出口按年增長62.8%至988.9億美元，其中對於韓國經濟至關重要的半導體出口激增178.8%至410.1億美元;調查顯示經濟學家們預計8月韓國出口將在高基數基礎上大幅增長62.6%，但官方數據要到9月1日纔會公布。

實際AI半導體產能與訂單端似乎更為緊張，SK集團CEO崔泰源稱，客戶們要求2027年AI半導體供應量較2026年增加60%—100%，而新增產能非常有限，可能最高50%增幅;SK海力士首席執行官郭魯正預計，2027年或遭遇存儲行業史上最嚴重的存儲芯片短缺，客戶們普遍需求甚至到2030年以後仍可能高於公司供給能力。

SK海力士考慮在日本合資建設存儲芯片晶圓廠，為AI熱潮擴充供應

SK海力士公司正在研究在日本成立合資企業生產存儲芯片的可行性;這是該公司為滿足持續激增的AI半導體需求、同時控制生產成本而考慮的多種方案之一。

SK集團董事長崔泰源在仙台舉行的韓日兩國商工會議所成員會議間隙接受採訪時表示，這家韓國動態隨機存取存儲器(DRAM)和閃存(NAND)供應巨頭正在為一座共同運營的日本大型存儲芯片製造工廠考察多個候選地點。

人工智能熱潮使總部位於韓國利川的SK海力士成為崔泰源旗下SK集團最耀眼的明星資產，其產品正幫助英偉達和那些最大規模數據中心開發商們提供最核心AI算力資源。SK海力士上周為美國印第安納州的一座大型芯片先進封裝設施舉行了動工儀式，公司還在探索進一步拓展海外業務。

「我們正在日本各地快馬加鞭考察，」崔泰源告訴記者們。「任何電力和水資源條件良好的地方都可以。」在被問及潛在合作伙伴或日本境內的具體選址時，他拒絕進一步說明。SK集團的業務橫跨能源、電信和芯片等衆多領域，並負責集團重大投資的整體資本配置。

為滿足AI對數據存儲的巨大需求，同時應對美國試圖遏制中國科技雄心壯志的舉措，SK海力士正在全球物色可能的芯片生產與封裝基地。公司計劃斥資54萬億韓元(大約390億美元)擴建韓國本土的芯片製造設施，同時還在印第安納州西拉法葉建設一座大型的先進存儲芯片封裝設施。

在日本物色廠址，是SK海力士深化與日本客戶及供應商們合作這一更廣泛產能擴張努力的一部分。公司已間接持有總部位於東京的閃存製造全球領軍者鎧俠公司相當規模的股份;其首席執行官郭魯正上周表示，公司正在「審慎研究如何與客戶和供應商共同發展NAND閃存芯片市場」。

與高帶寬存儲器一樣，NAND需求也大幅增長;Facebook母公司Meta Platforms公司和亞馬遜公司等等全球雲計算巨頭們以及近年來大舉投入資金佈局AI數據中心建設的企業競相確保未來數年規模越來越大的數據NAND存儲資源，並追求比傳統HDD企業硬盤更強勁的性能。

SK海力士的競爭對手之一——總部位於美國的美光科技公司在日本西部的廣島設有大型製造工廠。日本匯聚了SK海力士衆多供應商——從非上市的Namics公司到半導體設備超級巨頭東京電子，以及包括索尼集團和任天堂在內的最大規模客戶們。日本政府也已表現出為台積電等國際芯片製造商在日本擴大產能的項目提供鉅額補貼的意願。

「現在正是韓國和日本結成經濟圈的時候，」兼任韓國商工會議所會長的崔泰源在韓日兩國商工會議所會長年度會議召開前，於一場聚焦兩國勞動力萎縮問題的活動上表示。

AI鯨吞存儲芯片，HBM喫掉更多晶圓!SK海力士牛市軌跡未停歇

截至周一亞盤初期，SK海力士韓國股市交易價格下跌1.45%，徘徊在每股163萬韓元附近。周一美股夜盤時段，SK海力士美股ADR(SKHY.US)則徘徊在157.8美元附近。

華爾街總體仍看多AI存儲超級周期，但對股價彈性的排序更接近「SK海力士的HBM領導力—美光的美股純存儲屬性—三星的追趕與修復彈性」。高盛予以SK海力士高達350萬韓元目標價，花旗予以310萬韓元，摩根士丹利則予以260萬韓元目標價。

三大存儲巨頭的投資邏輯並不完全相同：SK海力士是HBM領導地位最突出、對AI存儲價格最敏感的純正標的，併疊加40萬億韓元回購註銷計劃;美光是美元存儲芯片市場流動性最高的存儲芯片純標的;三星則是規模優勢與HBM追趕帶來的高經營槓桿標的。

人工智能大型訓練集、模型權重、檢查點、向量數據庫、RAG語料庫、多模態數據、日誌和推理結果都需要長期駐留在高容量存儲中;訓練時，大規模數據需要持續從對象存儲和本地NVMe SSD送入GPU集群;推理時代則進一步產生海量KV Cache、長上下文、智能體狀態和檢索數據。

HBM承擔最高帶寬的「熱數據層」，企業級高性能DRAM承擔系統工作內存，而企業級NAND SSD承擔容量遠大於HBM、成本更低的「溫數據和持久化層」。因此，NAND不是替代HBM，而是在AI服務器的存儲層級中與HBM、DRAM共同擴容。

AI時代不僅迫切需要計算模型，更需要持續搬運、保存和低延遲調用海量狀態數據。HBM與DRAM負責GPU附近的最高帶寬工作集，但模型權重、訓練數據集、檢查點、向量數據庫、RAG知識庫、推理日誌、智能體長期記憶以及部分KV緩存分層，不可能全部常駐昂貴且容量有限的HBM;企業級NVMe SSD因此承擔HBM/DRAM與HDD、對象存儲之間的高性能持久層。

知名市場研究機構TrendForce一份研究報告顯示，該機構預計2026年服務器DRAM合同價累計上漲約270%，企業級固態硬盤價格累計上漲約235%;2027年HBM合同價仍可能上漲70%—140%。2026年第三季度數據中心服務器級別的DRAM合同價預計將在第二季度經歷大幅上周的高基數基礎上按月上漲13%—18%，而2027年RDIMM位元供給僅增長15%—20%，明顯落後於服務器DRAM出貨總需求。

最新存儲產業鏈以及整個AI算力產業鏈需求動態數據共同顯示，AI算力需求帶來的存儲芯片需求擴張之勢正在從HBM/DRAM向NAND快速外溢，而天量級別的AI推理工作負載正在成為NAND這一輪需求結構變化的核心發動機。

持續炸裂式擴張的AI算力需求所驅動的史無前例存儲需求激增、製造與封裝工藝極度複雜的HBM存儲愈發擠佔產能、通用DRAM/NAND供給彈性長期不足共同催化出當前AI算力相關存儲芯片領域的「超級供給緊缺周期」。