SK证券计算认知转变引发的内存重估

计算认知：从消耗品到资产 AI算力并非消耗品。它不像技术产品那样价值会快速衰减，反而可能成为跨代复用、持续产生现金流的基础设施资产。 从这个角度看，AI资本支出并非简单的经常性成本，而是积累算力储备的过程 —— 这种储备未来可被多次变现。 CoreWeave最新财报已印证这种可能性：即便是六年前推出的A100芯片，如今仍被签入持续至2029年的长期合同，老旧GPU的价格也维持在可观水平。 这不能单纯解读为供应短缺。客户选择的是与工作负载性能需求相匹配的成本方案，而非一味追求最快GPU。 最新款GPU负责前沿训练和高性能推理，而现有的H100/A100则可转向通用推理、微调、批量处理等场景。 这便是 “算力分层” 概念，与内存分层异曲同工。 一旦算力的认知发生转变，审视AI基础设施融资扩张的视角也将随之改变。 如果GPU等AI基础设施在初始合同结束后能通过续约持续产生收入，那么它就不再是单纯的电子设备，而是一种可融资的基础设施资产。 三年内达到盈亏平衡点，而此后的时期可能才是真正的利润区。 同样的逻辑也适用于超大规模云服务商的自由现金流。 亚马逊表示，其对服务器和网络设备的投资平均在不到三年内就能实现盈亏平衡。 这意味着，如果包括GPU在内的计算资产的经济寿命超过三年，那么后续的使用期可能不仅仅是简单的本金回收，而是产生额外利润的区域。 新GPU的收入和现有计算库存的二次生命周期收入将同时出现。 如果像A100那样，资产在第九年仍可适用，这意味着在市场担忧的投资回收期与实际经济寿命之间，将出现一个可观且高利润的超额回报区间。 内存地位的改变是一种结构性现象，是一种必须被接受的变化。 一旦市场对AI资本支出的认知发生转变，内存的地位随之改变便显得顺理成章。 AI是重资产行业，现实世界中物理供应能力的限制无法轻易改变。 这也解释了为何具有高度约束力的五年长期协议（LTA）得以签署。 内存对客户的 “真实” 利润区具有实质性影响。 若内存无法盈利，需求将始终难以满足，仅靠内存价格上涨无法保障出货量，未来收入曲线也将面临下调。 内存实现高利润是结构性趋势，这是必须接受的变化。 内存估值指标转变的转折点：通过更强的盈利持续性与可见性，股东回报将真正得到强化。 SK证券维持对存储板块的增持评级。 我们关注存储的结构性盈利能力增强，以及基于长周期持久性将正式启动的股东回报。 三星电子和SK海力士2026年合并营业利润预计为641万亿韩元，2027年达977万亿韩元，位居全球前列。 积极的股东回报将成为构建长周期信心和存储价值重估的关键基础。 我们警惕基于存储价格增速必然放缓的见顶逻辑。 当前时代，周期强度不仅通过 “价格”吸收，更通过 “持久性与可见性” 来体现。 #文字观点#