股价上涨174.96%，SK海力士股价上涨218.57%。拥挤交易是市场共识的极致体现，也是风险积聚的预警信号。

　　内存芯片已成为AI基础设施的关键瓶颈，长期供货协议（LTA）正在将传统的强周期业务转化为拥有刚性保障和高额利润的长期现金流。根据Counterpoint Research数据，今年第一季度SK海力士在全球高带宽内存（HBM）市场的份额达58%，三星和美光各占21%。

　　表示，HBM、DRAM及NAND存储芯片的供应紧张局面预计将远远超出2026年，核心驱动力源自人工智能应用对高性能存储的强劲需求，而供应端受制于技术瓶颈难以快速扩产。SK集团董事长崔泰源（Chey Tae-won）更是预计，全球供应缺口可能持续至2030年，公司正加大资本支出以弥合供需失衡。

　　截至发稿，美股盘前美光科技继续下挫。在存储巨头们股价剧烈震荡背后，“怀疑的种子”已经埋下。本轮存储超级周期到什么阶段了？未来上行空间还有多大？距离泡沫还有多远？

　　在股价持续狂奔过后，存储巨头的涨势按下了“暂停键”。但从种种迹象来看，存储三巨头集体暴跌更像是一次回调，未来的市场需求依旧旺盛。

　　法国里昂商学院管理实践教授李徽徽对记者表示，这次更像是“拥挤交易的强制降温”，不是存储超级周期结束。存储巨头的下跌是“上涨”途中的正常回调，是市场在对前期涨幅、估值和仓位做一次集体再定价，而不是公司基本面突然变差。而且巨头们在过去一年涨幅非常大，市场已经把它们从传统周期股重新定价成AI基础设施瓶颈资产，这个切换本身没错，但短期上涨得太急，任何风吹草动都会触发获利盘兑现。

　　目前存储巨头们的股价已经提前反映了2026年盈利高弹性，也提前透支了一部分2027年的景气预期。如果只看传统估值，10倍左右的远期PE已经不便宜。但李徽徽提醒，如果把它们放进“AI瓶颈资产”框架中，市场愿意给更高估值，因为它们卖的不是普通内存，而是AI训练和推理效率的核心约束变量。

　　所以李徽徽认为，这次下跌是一次健康的回撤。真正要警惕的，不是一天跌多少，而是建议关注三类信号：HBM长约松动，DRAM合约价连续两个季度回落，云厂商AI资本开支下修。目前这些信号没有同时出现。换句话说，股价在修正财经热点，产业趋势还没有反转。

　　数据中心的扩张正在加剧全球内存芯片供需失衡，其冲击已从科技行业蔓延至汽车、医疗设备和零售等领域，供不应求的格局暂无结束迹象，超级周期未完待续。

　　李徽徽认为，本轮存储超级周期大概走到中后段，但还没有到最终顶部。2024年到2025年是库存修复和价格反弹阶段，2026年是盈利兑现和估值重估阶段，真正需要高度警惕的窗口大概率在2027年下半年到2028年上半年。因为存储行业的顶部通常不是价格最高那一刻，而是市场开始看到新增供给、客户议价能力恢复、资本开支回报下降这三个信号同时出现。

　　展望后市，李徽徽对存储三巨头的判断是：2026年三季度以前，行情仍然有反复上冲的基础；2026年四季度到2027年上半年，是利润兑现和估值消化并行阶段；2027年下半年以后，如果新增产能开始释放，同时传统DRAM和NAND价格下行，市场就会开始交易周期顶部。

　　李徽徽不认为、、被真正冷落了，更准确地说，是市场在从“买确定性龙头”转向“买边际变化更大的环节”。

　　对于目前系统性低配的科技龙头和软件板块，李徽徽认为反而要重新重视。、亚马逊、谷歌这类公司表面上是AI资本开支的买单方，但它们也是AI应用和云平台的分发入口。企业客户不会自己去拼模型、买算力、做部署，最后大概率还是通过Azure、AWS、Google Cloud以及各类企业软件平台去使用AI。也就是说，硬件先涨，是因为订单先落地；软件后涨，是因为收入确认和利润改善需要时间。

　　下一阶段市场可能从“卖铲子”扩散到“用铲子赚钱的人”。仍然是核心，但估值不再便宜；存储和光通信还在景气期，但波动会更大；真正可能被重新定价的，是云平台、企业软件、数据管理、安全、Agent工作流这些应用层。

　　一些警报声也已经响起。桥水基金创始人达利欧警告称，当前席卷全球资本市场的热潮已经呈现出典型的泡沫特征，而历史经验表明，这类泡沫最终往往都会走向破裂，泡沫通常会在投资者开始兑现收益的时候破裂。

　　达利欧强调，AI企业未来能否实现与当前高估值相匹配的盈利能力，是决定这轮热潮最终走向的关键因素之一。

　　在李徽徽看来，AI确实有泡沫成分，尤其是在一些没有收入、没有现金流、只靠故事融资的公司里，泡沫已经很明显，但如果把整个AI产业都看成2000年互联网泡沫也不准确。2000年很多公司没有收入，今天的英伟达、微软、、谷歌、美光等企业，都有真实收入、真实订单、真实现金流，区别很大。

　　李徽徽表示，2023年到2025年，市场买的是模型能力、GPU短缺和资本开支预期；2026年以后，市场开始要求应用端交成绩单。也就是说，AI不能永远停留在“未来生产率会提升”的叙事里，它必须转化为企业收入增长、成本下降、利润率改善和现金流提升。存储“三巨头”集体跳水