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万能开挂辅助“哈灵辅助器(免费版)
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　　来源：华尔街见闻

　　AI内存芯片的繁荣能持续多久？

　　华尔街日报专栏作家James Mackintosh于5月16日撰文指出 ，当前AI存储芯片的繁荣正在孕育自我毁灭的种子
。文章以美光科技为核心案例
，系统梳理了这一轮AI芯片热潮背后的风险。

　　美光科技三年前刚刚录得史上最大亏损，如今却被预测将成为美国第六大盈利公司 ，未来12个月净利润接近1000亿美元
，超过Meta和伯克希尔·哈撒韦 。与此同时，韩国的三星电子和SK海力士同样受益于高带宽内存（HBM）需求爆发 ，韩国股市今年成为全球表现最好的市场之一
。

　　但越繁荣
，却越危险。

　　低估值不等于便宜，历史一再打脸

　　美光科技目前的市盈率不到10倍 ，在标普500中属于最便宜的一批股票 。很多投资者看到这个数字，会觉得“这么便宜
，值得买”
。

　　对此，James Mackintosh的分析泼了一盆冷水：“这不代表它便宜 ，只是说明投资者知道内存芯片的好日子不会永远持续。 ”

　　历史数据印证了这一点 。2022年初
，美光科技股价见顶时，市盈率同样只有9倍——随后股价当年腰斩
。1984年周期顶部 ，市盈率15倍
，之后股价花了整整9年才重回那个高点。2018年周期顶部，市盈率更低至5.5倍 。

　　规律很清晰：低市盈率出现在周期顶部 ，不是买入信号
，而是警示信号
。被“便宜
”迷惑的投资者，每次都损失惨重。

　　最大风险：AI自己变得更“省内存”

　　Mackintosh认为 ，当前的危险主要来自需求侧
，而非供给侧 。今明两年新增的产能，只要需求不垮 ，还不足以压垮利润。

　　那么需求会垮吗？他列出了几个风险
。最难量化 、也最致命的一个是：AI技术本身变得更省内存。

　　今年3月，谷歌旗下Alphabet的研究人员发表了一篇论文
，显示内存使用效率出现大幅提升 。消息一出，内存芯片股应声下跌 ，尽管随后有所回升
。

　　James Mackintosh在文章中写道：“大型语言模型是一项不成熟的技术
，针对专用数据中心的工程改进是可以预期的——但改进幅度有多大
、何时到来，事先无法预知。 ”

　　逻辑很简单：如果AI模型跑得更快、用的内存更少 ，数据中心就不需要买那么多HBM芯片
，需求就会萎缩 。

　　风险二：数据中心扩张不及预期

　　除了技术效率风险，James Mackintosh还列举了整个AI供应链共同面临的风险：数据中心建设计划可能缩减 、AI普及速度可能低于预期
、政治层面的阻力也可能拖慢扩张步伐
。

　　文章对此的判断是：“这些风险都有可能发生 ，但推动股价上涨的AI多头们并不把它们当回事。”

　　这句话本身就值得投资者警惕——市场共识往往在最乐观的时候最脆弱 。

　　风险三：高利润吸引新对手加速入场

　　第三重风险
，是竞争格局的变化
。

　　James Mackintosh指出，美光科技所在的高速内存领域目前还没有明显的新进入者 ，但在其他高利润AI芯片领域
，竞争已经打响。

　　Alphabet开发了专门用于AI训练的张量处理器（TPU），直接替代英伟达昂贵的GPU；亚马逊的Graviton芯片承担AI推理任务的CPU需求 ，分流了英特尔的市场 。

　　更值得关注的是Cerebras
。这家公司2019年才推出第一款用于AI训练和推理的大型芯片，今年IPO融资55.5亿美元
，上市首日股价直接翻倍。

　　这是一个典型的“赢家诅咒
”：越赚钱，越多人来抢 ，最终把利润摊薄 。

　　内存芯片是典型的强周期行业。建一座晶圆厂需要巨额投资
，需求上来后供给要几年才能跟上，这段时间价格和利润暴涨
。高利润又刺激CEO们扩产 ，而高固定成本又迫使工厂满负荷运转——哪怕供给已经过剩。2022至2023年的那轮暴跌
，就是这么来的 。

　　Mackintosh指出，投资者并非不知道这个规律
。但他的判断是：只要AI需求持续高涨 ，这些新增供给暂时还能被市场消化
，对利润率影响有限。“但时间越长，进场的竞争者越多 ，建起来的产能也越多 。”

　　他以一句话作结：“就像所有大宗商品一样
，成功本身就埋下了自我毁灭的种子——即便AI的美好愿景最终得以实现
。 ”

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。