美国银行：美银——美国半导体行业——看多存储芯片的逻辑，“开源”如何拓宽总可寻址市场

摘要

美国银行重申对美国半导体行业及存储芯片的看多逻辑，认为中国开源大模型（如Kimi K3）的低价策略并不构成对存储芯片需求的威胁。 报告指出，尽管中国开源模型的API定价极具攻击性，比西方模型便宜5至350倍，但这反映的是商业模式选择而非硬件成本的降低。 即使采用混合专家架构降低了计算需求，模型运行仍需庞大的内存容量（如Kimi K3需约1.4 TB HBM），因为全部权重必须驻留在快速内存中。 每次开源权重的下载都会在客户端创造一个新的独立内存插槽，从而成倍扩大了存储的总可寻址市场（TAM），这种规模效应远大于压缩技术带来的效率提升。 报告维持对美光科技（MU）的买入评级，目标价1,550美元，并预计其CHIPS法案回购限制将于2026年12月左右到期，届时每年高达1,200至1,300亿美元的自由现金流将支持约500至600亿美元的年度回购。 中国长鑫存储（CXMT）目前主要聚焦于消费级DRAM，在AI存储领域对美光构成的竞争有限。

主要观点

• 中国开源模型的低价是商业模式选择，而非硬件成本更低。模型运行所需的存储需求并未减少。

• Kimi K3尽管API定价低，但运行实例仍需约1.4 TB的HBM，模型权重和活跃参数的增加要求相同甚至更多的内存。

• 开源模型扩大了存储部署节点。闭源模型由少数数据中心共享内存池，而开源模型每次下载都会在客户端创建一个新的独立内存插槽。

• MoE（混合专家）技术降低了计算量，但所有专家（总权重）必须驻留在快速内存中，因此HBM容量随总参数量而增加。

• 中国大模型成本优势主要来自非硬件效率（架构效率提升2-3倍，基础设施成本低1.5-2倍）。

• 中国电力成本显著低于美国超大规模数据中心，这构成了基础设施成本优势的一部分。

• 重申对美光科技（MU）的买入评级，目标价1,550美元。

• 美光未来几年每年有望产生1,200至1,300亿美元以上的自由现金流，若执行40%的派发政策，将带来每年约500至600亿美元的回购。

• 中国长鑫存储（CXMT）对AI存储领域威胁有限，目前仅占全球晶圆产能的10%左右低位，主要针对消费级DRAM市场。

• 多智能体工作负载带来的需求增量远大于效率提升，最新多智能体负载比传统非推理聊天产生的Token高出200,000倍。

• 在全球AI模型排名中，中国模型占据了前16名中的8个席位，距离美国技术仅落后数月而非数年。

论述逻辑

• 中国开源模型API定价极低（比西方低5-350倍）

• 但这主要是商业模式和架构效率优势，而非硬件成本低

• 同时开源模型每次下载和部署均需在客户端创建独立的内存插槽

• 更大的模型总权重迫使采用多层存储架构（HBM、LPDDR/DDR、NAND），进一步增加每层容量

• 开源模型不断倍增的端点数量远超压缩技术带来的效率提升，从而实质性扩大了存储的总可寻址市场

• 结合美光强劲的自由现金流预期及即将到期的回购限制，重申对MU的买入评级

关键展望

• 美光科技的CHIPS法案回购限制将于2026年12月左右到期，有望开启大规模股票回购。

• 随着开源权重模型的不断发布和企业自托管需求的增加，预计全球存储端点的部署量和总体推理工作量将持续上升。

推荐标的

• 美光科技 (MU)：买入评级，目标价1,550美元。理由是开源模型扩大了存储市场，且其回购限制将于2026年12月左右到期，有望带来大规模回购。