电子行业周报 英伟达预告 Arm 芯片，国产算力产业链 持续看好 2026 年 02 月 10 日 【行情回顾】 本周沪深 300 指数下跌 1.33%，上证指数下跌 1.27%，深证成指下 跌 2.11%，创业板指下跌 3.28%。申万电子指数下跌 5.23%，在 31 个申万行业中涨幅排名第 29。2026 年年初至今，申万电子指数下跌 4.73%，排名 14/31。 【本周观点】 AI 推理主导创新，看好推理需求导向的 Opex 相关方向，主要为：存储+ 电力+ASIC+超节点。 1、存储：随着长江存储新产品和长鑫的 HBM3 等最新产品逐渐突破，叠 加数据中心对于 SSD 及 HBM 需求快速提升导致供需错配，激发了长存及 长鑫扩产动能。我们判断今年有望是两存扩产大年，建议重点关注国产存 力产业链的整体机会： 3、 ASIC：看好 ASIC 推理全栈模式，预期未来 ASIC 份额提升，关注 国内外主要 CSP 厂商： 4、超节点：预计未来机柜模式会迭代，看好高速互联、机柜代工、液冷 散热、PCB 等需求增长： 高速互联：澜起科技、万通发展、盛科通信； 机柜代工：工业富联； 挖掘价值 投资成长 强于大市 ...

【中信电子】2026年1月存储行业简报——主流、利基存储涨幅全面超预期 1月价格回顾（Bloomberg，CFM闪存市场，TrendForce） 1）DRAM：1月主流颗粒现货价环比涨幅16%~33%；合约价进入26年加速追赶，1月DDR5-8Gb/DDR4-8Gb合约价 环比涨幅达119%/63%。 2）NANDFlash：1月主流颗粒现货价环比涨幅24%~34%，合约价环比涨幅37%~6 【中信电子】2026年1月存储行业简报——主流、利基存储涨幅全面超预期 1月价格回顾（Bloomberg，CFM闪存市场，TrendForce） 1）DRAM：1月主流颗粒现货价环比涨幅16%~33%；合约价进入26年加速追赶，1月DDR5-8Gb/DDR4-8Gb合约价 环比涨幅达119%/63%。 2）NANDFlash：1月主流颗粒现货价环比涨幅24%~34%，合约价环比涨幅37%~67%。 –SK海力士：公司预计2026年DRAM需求位元量同比增速20%以上，NAND需求位元量同比增速15%~20%，核心受 AI 服务器、数据中心需求驱动； –三星电子：AI服务器需求保持强劲，手机和PC出货受存储供给和价格影响走 ...

存储涨价潮，正从DRAM蔓延向NAND。 继1月三星电子将NAND闪存合约价格上调100%以上后，2月以来，多家市场研究机构纷纷上修了对 NAND闪存价格的预测。 2月2日，TrendForce集邦咨询上修了第一季DRAM、NAND Flash各产品价格季成长幅度，NAND Flash 合约价从季增33-38%上调至55-60%，并且不排除仍有进一步上修空间。 Counterpoint也在2月3日表示，根据该机构的2026年1月存储价格追踪报告，NAND闪存价格预计将在本 季度上涨超过40%。 "闪存涨价主要还是AI需求量太大了。"IO资本创始合伙人赵占祥对21世纪经济报道记者表示，AI推理 以及最新一代AI大模型倾向于在推理过程中做一些训练，双双带动了闪存的需求。 推理催化闪存需求 随着生成式AI从训练阶段全面迈入大规模推理应用，NAND闪存需求一路走高。 AI对NAND的需求，主要来自RAG（检索增强生成）：为了解决大语言模型普遍存在的"幻觉"痛点，能 够通过检索外部知识库来增强生成准确性的企业级RAG应用正加速渗透落地。 然而，这要求企业将TB乃至PB级的私有知识库进行向量化并持久化存储。在推理阶段，系 ...

Investment Rating - The report suggests a focus on companies such as SanDisk (SNDK.O), SK Hynix (000660.KS), Samsung Electronics (005930.KS), and Micron Technology (MU.O) due to their potential in the AI-driven storage market [4]. Core Insights - The industry is transitioning from traditional cycles to AI-driven technological premiums and high growth, with storage becoming a critical bottleneck for AI computing efficiency [5]. - AI is driving exponential growth in storage demand, with significant increases in requirements for high-bandwidth memory (HBM) and solid-state drives (SSD) due to the scaling laws of model parameters [5]. - The valuation framework is being reshaped, with revenue growth and net profit margin expansion occurring simultaneously, indicating a period of high operational leverage in the storage sector [5]. Summary by Sections AI Value Chain - The AI value chain includes components such as computing chips (GPUs, CPUs, ASICs), storage (DRAM, SSD, HDD), networking, and energy solutions, highlighting the interconnectedness of these sectors [10][12]. - The storage segment is characterized by oligopolistic features, with high barriers to entry supporting high profitability [12]. Storage Demand and Hardware Architecture - Storage demand is categorized into cold, warm, and hot data, with different storage solutions (HDD, SSD, DRAM) tailored to each category's speed and capacity requirements [20]. - The architecture is structured in layers, with HBM for high-speed access, SSD for intermediate storage, and HDD for large capacity [29]. Large Language Model Storage Requirements - The report details the storage needs of large language models, emphasizing the importance of storage capacity and bandwidth in both training and inference phases [42][47]. - The growth in model parameters necessitates increased storage capacity, with significant implications for the demand for NAND and DRAM technologies [59]. Company-Specific Insights - Micron Technology (MU.O) is focusing on data centers and has made significant advancements in HBM3E technology, with a strong market demand for its products [64][70]. - SanDisk (SNDK.O) has undergone a restructuring, achieving notable revenue growth and improving profit margins through a focus on high-value enterprise SSDs [72][78]. - SK Hynix is benefiting from its early entry into the AI storage market, while Samsung is striving to catch up [79][81].

证券分析师：张良卫 执业证书编号：S0600516070001 联系电话：021-60197988 二零二六年二月六日 请务必阅读正文之后的免责声明部分 1 摘要：从传统周期到AI驱动的技术溢价与高成长性 证券研究报告 格局落定，价值归真：从周期波动走向技术溢价 建议关注：闪迪（SNDK.O）、SK 海力士（000660.KS）、三星电子（005930.KS）、美光科技（MU.O）。 风险提示：下游AI资本开支（CAPEX）不及预期风险； 存储原厂产能扩张失控导致供需格局恶化风险；新技术研发进度或良率爬坡不及预期风 险。 2 ➢ 增长逻辑重构：AI 带来的不是反弹，而是指数级增长的新需求，存储不再仅仅跟随宏观经济进行简单的库存周期波动，而是成为了AI算力的 决定性瓶颈（存力决定算力的效率）。 ➢ 训练端（Scaling Laws 驱动）： 模型参数量呈线性增长（如GPT-3到GPT-4增幅超9倍），直接拉动HBM（容纳参数）和SSD（存Checkpoint） 的容量需求呈指数级爆发 。 ➢ 推理端（商业化落地驱动）： 随着RAG（检索增强生成）和超长上下文（Long Context）的应用，KV Cache（ ...

Group 1 - The company Sandisk (SNDK) is viewed positively for potential portfolio addition despite market volatility and a significant year-to-date rally [1] - The key driver for interest in Sandisk is its role in the SSD market, particularly as a component in the datacenter supply chain, which is expected to remain stable [1] Group 2 - The analyst has a beneficial long position in Sandisk shares, indicating confidence in the company's future performance [2]

英伟达存储机柜和DS Engram模块均展现AI数据中心多级存储架构演变趋势，NAND在数据中心重 要性日益凸显。2026年存储新增产能有限，海外原厂因技术转移等因素使得有效产能释放滞后，供 需缺口预计将延续至2027年，原厂库存持续紧张，下游模组厂等开启战略备货以应对客户需求。供 需结构的变化进一步支撑2026年合约价上行趋势，带动产业链公司业绩稳步增长，建议关注海外存 储/国内模组/利基存储和上游设备/材料等产业链公司。 需求端：AI推理驱动存储需求成倍增长，NAND成数据中心容量底座。 AI推理驱动存储架构 向"HBM+DRAM+NAND"三级金字塔架构演进，RAG与长上下文确立了大容量NAND在降本增效与 解决"模型幻觉"中的核心地位。技术层面，多模态视频生成带来百倍内存需求，英伟达Rubin平台 引入每GPU 16TB独立存储机柜，以及DeepSeek Engram架构利用DRAM/SSD卸载HBM压力， 均验证了"以大容量廉价存储换取算力效率"的技术路径，单机存储搭载量呈指数级跃升。行业层 面，NAND正式迈入ZB级数据时代，数据中心将取代移动端成为最大单一市场，预计2026年服务 器DRAM占比 ...

【DW电子】每日复盘每日新-电子2.3 PCB：威尔高传接到谷歌一次电源订单，二次电源对接中，GB300/Rubin进展顺利，今日+18.23%。 -国产算力：GPU与ASIC行情分化明显，交易算力芯片格局变化。 芯原+9.11%，灿芯+5.59%，寒武纪-9.18%，沐曦-3.08%，摩尔-2.65%。 -存储：普冉+8%，恒烁+6%，存储修复 -国产算力：GPU标的寒武纪25Q4利润略不及预期、海光信息未发布业绩预告，ASIC标的芯原股份当前ASIC叙事 逐渐看到落地项目，业绩趋势也有望逐渐改善，继续看多！ -芯碁微装持续重点推荐，坚定看450e以上市值，预计一季度单月交付2e金额设备，后续业绩确定高增长！先进封 装出货预计每年翻倍！ -佰维存储：26年全年业绩高增，26Q1业绩环比翻倍不止。 -CPO：AYZ更新RubinUltra CPO Scale up方案，罗博特科+20%，炬光科技+18.06%，致尚科技+15.56%，天孚通信 +13.21%。 PCB：威尔高传接到谷歌一次电源订单，二次电源对接中，GB300/Rubin进展顺利，今日+18.23%。 -国产算力：GPU与ASIC行情分化明显， ...

大模型训练和推理对数据吞吐量、带宽和容量提出了前所未有的要求，一方面推高了以HBM、DRAM 为代表的高端内存需求，另一方面也显著拉动了以NAND Flash为核心的高速存储需求，用于承载海量 训练数据和模型参数。 内存条，被市场戏称为"涨幅超黄金的黑金条"，甚至有业内人士调侃，一盒高端DDR5内存条的价 值，"已经超过上海不少房产"。 先给不了解的朋友科普一下：内存，本质上是存储芯片的一种。凡是用于保存数据的芯片都属于存储芯 片，其中按是否断电丢失数据可分为易失性存储和非易失性存储。我们日常所说的"内存"通常特指 DRAM，属于易失性存储，负责高速、临时的数据读写；手机、SSD、服务器硬盘中使用的则主要是以 NAND Flash为代表的非易失性存储，负责长期数据保存。 过去十年，存储芯片一直是半导体产业的核心分支。这一波内存价格上涨的逻辑也很清晰：AI算力需 求爆发，于是存储芯片市场跟着水涨船高。 与此同时，AI服务器中单机内存和存储配置量远高于传统服务器，使得存储芯片从"配套件"转变为"核 心资源"，供需结构被重新改写，成为推动这一轮存储芯片周期上行的最重要产业变量之一。 如果把存储产业链拆解开，芯片只是 ...

Market Performance - The Shanghai Composite Index rose by 1.29% to close at 4067.74 points, while the Shenzhen Component Index increased by 2.19% to 14127.11 points, and the ChiNext Index gained 1.86% to 3324.89 points [1] - The Kweichow Moutai Semiconductor ETF (588170) increased by 3.40%, and the Semiconductor Equipment ETF Huaxia (562590) rose by 3.38% [1] - In the overnight U.S. market, the Dow Jones Industrial Average fell by 0.34%, the Nasdaq Composite dropped by 1.43%, and the S&P 500 decreased by 0.84% [1] Company Insights - AMD reported Q4 revenue of $10.27 billion, a 34% year-over-year increase, exceeding the forecast of $9.65 billion. Data center revenue reached $5.38 billion, up 39% year-over-year, also surpassing expectations [2] - AMD's net profit for Q4 was $2.52 billion, a 42% increase year-over-year, with adjusted earnings per share at $1.53, compared to $1.09 in the same period last year [2] - Nanya Technology's revenue for January 2026 reached NT$15.309 billion, a month-over-month increase of 27.39% and a year-over-year surge of 608.02%, marking a new monthly revenue high [2] Industry Trends - UBS analysts suggest focusing on HDD market leaders Seagate and Western Digital as a short-term trading theme, while long-term investments should target the supply-demand gap and pricing power in memory technologies [2] - Intel's CEO indicated that memory manufacturers expect supply tightness to persist until 2028, aligning with the upward demand for storage driven by AI [3] - The semiconductor equipment and materials sectors are seen as critical areas for domestic substitution, benefiting from low domestic replacement rates and high ceilings for domestic alternatives amid the AI revolution [3]