存储板块短期承压价格上行趋势有望延续

●　本报记者　葛瑶

日前，多只存储行业龙头公布了2025年度业绩报告，营业收入同比均大幅上涨，印证了行业景气周期的延续。然而，近期一系列消息令存储板块出现明显回调，市场对存储行业供需格局的担忧随之升温。

板块短期承压之下，存储板块后市将如何演绎？业内人士认为，短期扰动不改涨价周期的核心逻辑，2026年第二季度内存价格仍有望继续上行。中长期来看，随着AI产业链各环节不断推出全新解决方案，传统存储大厂在产业链中的话语权可能面临重新定义，存储行业或进一步分化。

技术变量搅乱市场预期

“2026年一季度之前，资本市场和产业链对存储的主流叙事仍然偏向需求单边上行，存储厂商未来会有多年的景气扩张期。”招商证券在研报中表示，而随着英伟达新一代网络与存储计算核心BlueField－4　STX架构以及谷歌TurboQuant算法的发布，市场不再只讨论AI需要更多存储，而开始同时讨论AI是否能在更少存储条件下完成同样甚至更多的工作，整个存储产业的底层逻辑受到一定挑战，行业随之迎来波动。

Wind数据显示，截至4月2日，Wind存储芯片指数本周以来累计下跌5.31％，成分股香农芯创累计下跌逾12％，佰维存储累计下跌逾11％，江波龙累计下跌逾9％。

市场情绪转弱主要受两大因素影响。一是部分DDR5产品出现降价信号。有市场消息称，个别渠道报价出现松动，引发投资者对存储涨价周期见顶的担忧。

不过，根据TrendForce集邦咨询最新调查，尽管终端市场存在出货下修风险，2026年第二季度内存价格仍有望继续上行。其中，整体一般型DRAM合约价格预计环比上涨58％至63％；NAND闪存市场受AI及数据中心需求主导，全产品线联动涨价效应持续，预计第二季度整体合约价格将环比上涨70％至75％。分产品线来看，PC　DRAM、Server　DRAM等各细分领域的供需格局均预示价格将继续上行。

二是谷歌推出的TurboQuant内存压缩算法引发关注。据公开资料，该技术可在精度几乎无损的前提下实现大比例模型体积压缩。市场担忧，该技术的推广将显著降低AI对存储容量的需求，进而压缩存储行业的市场空间。

业内机构对这一技术持有不同看法。

国联民生证券研报认为，内存效率的提升长期来看更可能通过多重传导拉动存储需求增长，而非压缩市场空间。具体而言，该技术大幅降低了AI推理的算力与内存门槛，有望推动AI能力全面渗透至各类场景，从而带动全球AI服务器部署总量的增长。同时，开发者或将利用释放出的内存空间，拓展更大规模的上下文窗口，支撑百万级Token的全代码库分析、超长视频理解等新兴应用，新增需求对释放的空间形成再消耗。

招商证券则持更为审慎的态度。该机构认为，TurboQuant算法通过数学极坐标系转换和残差修正，将最耗内存的数据体积压缩到原来的六分之一，对于极度依赖HBM超额利润的存储大厂而言冲击不可小觑。传统存储巨头不得不重新评估未来的扩产计划以避免产能过剩，行业话语权也在硬件厂商与算法大厂之间重新寻找平衡。

涨价周期尚未走完

从基本面来看，存储龙头企业刚刚披露的2025年年报和2026年一季度业绩预告，为行业景气度提供了更多支持。

佰维存储2025年度实现营业收入113.02亿元，同比增长68.81％；归母净利润为8.53亿元，同比大幅增长429.07％。分业务来看，PC存储产品收入同比增长83.00％，嵌入式存储同比增长62.19％，工车规存储同比增长241.20％，先进封测服务同比增长58.25％，各条产品线均呈现量价齐升的态势。

德明利2025年度实现营收107.89亿元，同比增长126.07％；净利润为6.88亿元，同比增长96.35％。该公司2026年一季度预计实现营收73亿至78亿元，同比大幅增长483％至523％；净利润为31.5亿至36.5亿元。

兆易创新2025年度实现营收92.03亿元，同比增长25.12％；净利润为16.48亿元，同比增长49.47％。公司模拟芯片销量大幅提升，NOR　Flash、DRAM等产品量价齐升，市占率持续提升，盈利能力稳步改善。

从涨价周期的持续性来看，国联民生证券研报认为，本轮行情中NAND闪存的涨价节奏与DRAM存在明显时滞。从历史规律看，NAND价格变动通常滞后于DRAM约半年。本轮DRAM涨价主要开始于2025年第二季度，NAND涨价主要开始于2025年第四季度，目前NAND仍处于价格上行通道，上行空间仍较充足。考虑到国内存储模组厂以NAND类产品为主，长期需求相对稳定，价格上行趋势有望延续。

从中长期的角度来看，招商证券则认为，未来存储行业将进一步分化。传统存储大厂在产业链中的话语权面临重新定义，软硬件结合提升存储性能已成为行业共识，存储市场的核心驱动正从容量扩张转向效率提升和架构升级。同时，随着产业链各环节不断推出全新解决方案，AI行业的“木桶效应”将更加明显。相比前期侧重算力性能的提升，未来产业链中的薄弱环节将获得更多关注与资源倾斜，推动AI行业整体高速发展。