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股市暴漲熔斷:韓國人這次憑什么贏麻了?

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今天讓全世界股民驚訝的一幕:韓國股市一開盤就暴漲。

韓國KOSPI 200指數期貨上漲5%,觸發(fā)熔斷機制,程序化交易暫停5分鐘。

韓國人一下贏麻了?



這就不得不說到,現(xiàn)在,連菜場的阿姨,都知道全世界的內存瘋狂漲價。

PC內存、服務器內存、SSD,價格都在往上走。

有數據,2026年一季度部分DRAM合約價環(huán)比漲了近83%,部分NAND產品價格更是漲了約160%。

其中,DRAM是動態(tài)隨機存取存儲器,就是平時常見的內存、顯存的底層存儲芯片。

NAND,就是斷電數據還在的U盤、固態(tài)硬盤的存儲顆粒。

對普通消費者來說,這是一條“電子產品漲價降配”的新聞。

但在產業(yè)鏈里,它不只是這么看的。

真正的新聞是,韓國存儲廠商把AI時代最關鍵的一條通道,抓在了手里。

這次韓國人贏麻了!



2026年一季度,老牌內存條廠商韓國SK海力士,交出了一份近乎離譜的成績單:營收52.5763萬億韓元(合2471億元人民幣),營業(yè)利潤37.6103萬億韓元(合1768億元人民幣),營業(yè)利潤率72%。

綜合KB證券、瑞銀、交銀國際等區(qū)間預測,SK海力士今年營收肯定破300萬億韓元了,凈利潤鐵定超萬億人民幣。



這是什么概念?

華為2025年全球營收也只是8809億元人民幣。

最近,關于“SK海力士韓國員工人均獎金將達610萬人民幣”的消息在社交媒體瘋傳,韓國人已經被投資理財顧問盯上了。

這么一家重資產、強周期、曾經被視為“苦生意”的存儲廠商,以一己之力改寫了人類半導體歷史的天花板。

憑什么?

事實上,它賺的不是普通DRAM周期的錢,而是AI時代的瓶頸稅。

什么瓶頸?

不是普通DRAM,而是HBM(High Bandwidth Memory),即高帶寬內存。

SK海力士在財報里說得很直白:業(yè)績創(chuàng)紀錄,是因為AI基礎設施投資擴張,帶動了HBM、高容量服務器DRAM和企業(yè)級SSD等高附加值產品銷售。

路透的報道更刺眼:SK海力士HBM銷售負責人在電話會上說,未來三年客戶對HBM的供貨需求,已經遠遠超過公司產能。

翻譯一下,就是:不是客戶在挑供應商,而是供應商在挑客戶。

連英偉達也被卡著脖子了。

那到底什么是高帶寬內存HBM呢?



DRAM是動態(tài)隨機存取存儲器,是電腦、手機、服務器臨時存數據的“工作臺”。

DDR、LPDDR、GDDR、HBM,本質上都屬于DRAM體系,只是為不同場景下修改了架構和封裝。



不得不提到一點,就是我們電腦里的CPU,擅長的是串行復雜任務,像一個超級學霸,但一次只能干一兩個事。

而負責圖形處理的GPU,像1萬個小學生,專為海量任務的并行計算設計。

AI計算基本都是重復簡單矩陣運算,完美適配GPU并行模式,比CPU快幾十上百倍。

因此,做了一輩子顯卡GPU的英偉達才有機會站到歷史風口上。

GPU的計算單元這些年跑得更快,也更容易通過增加晶體管、Tensor Core、低精度計算、芯片面積和功耗來把性能堆上去。

但正是因為GPU跑太快了,在AI訓練、推理和HPC(高性能計算)里,很多工作負載已經明顯受制于內存容量、內存帶寬、片間互連和數據搬運效率,也就是常說的“memory wall/內存墻”。

此前有種說法是,GPU有70%的時間在等數據。

有效算力能不能釋放,越來越取決于數據供給,內存帶寬就成了木桶最短的那塊板。

我們可以把內存帶寬想成高速公路的車流量。

頻率像車速,位寬像車道數。

普通內存想提高帶寬,通常靠提高車速;GDDR也是這個思路,車跑得越來越快。

但車速提到一定程度,就會遇到功耗、發(fā)熱、信號完整性這些問題。


SK海力士主要HBM產品系列及參數

HBM的作用,就不再只是拼車速,而是直接把路修寬。

它把多層DRAM芯片像樓房一樣垂直堆起來,中間用TSV硅通孔打穿,把每一層連接起來,再通過先進封裝和GPU計算芯片放在同一塊中介層上。

像海力士現(xiàn)在最先進的HBM 4,可以堆疊12-16層。

這樣做的結果是,HBM離GPU非常近,數據線非常多,傳輸距離非常短。


SK海力士主要HBM產品系列及參數

通俗講,GPU像一排火力全開的廚師,HBM像廚房和餐桌之間的傳菜口。

廚師再快,傳菜口太窄,菜端不過來,后廚就只能站著等。

如果說傳統(tǒng)內存像從城外倉庫開卡車送貨,HBM就像把倉庫搬進后廚,并且開了幾千個窗口同時傳菜。

而為了工程上得以實現(xiàn),HBM要和計算裸片一起設計、一起封裝、一起驗證,必須和GPU單元長在一塊。

AI狂潮中,所有人盯著英偉達H100、H200、B200,盯著GPU的算力、晶體管、有多少TOPS。

可HBM的層數、帶寬、功耗、散熱、封裝良率,會直接決定整顆AI芯片能不能量產、能不能穩(wěn)定跑、能不能按時交給云廠商。

如果拆開一張高端AI加速卡,你會發(fā)現(xiàn),GPU計算核心只是舞臺中央的演員,圍在它旁邊的HBM,才是那條決定它能不能上場的供血管。

這就是“高帶寬”的真實含義。


英偉達B200 GPU采用的CoWoS 2.5D封裝結構示意圖

Epoch AI對英偉達B200的成本拆解估算顯示,B200生產及物料成本約在5700至7300美元之間,中位數約6400美元;其中內存約占一半,HBM與先進封裝合計約占總單位成本三分之二。

所以不夸張地說,英偉達的命,有一截握在韓國人手里。

AI產業(yè)的權力中心,正在發(fā)生一次關鍵遷移。



韓國不是突然贏的。

把時間線拉長,你會發(fā)現(xiàn),HBM這門生意,本來就是韓國存儲工業(yè)幾十年攢出來的結果。

存儲行業(yè)有一個殘酷特點:技術曲線很陡,賺錢周期很短,虧錢周期很長。


全球存儲行業(yè)周期曲線(野村證券)

這跟LCD顯示行業(yè)特別像——

輸了,會虧到窒息。

贏了,才有資格進入下一輪。

韓國存儲芯片產業(yè)的起點,是赤裸裸的技術引進+逆向工程。

1983年李秉哲拍板,從美國美光公司花300萬美元購買了64K DRAM的全套技術圖紙,然后拆解東芝的芯片進行逆向工程,挖了上百名日本工程師。

早年的現(xiàn)代電子,1984年從日本東芝引進256K DRAM技術,1999年在韓國政府強制要求下合并LG半導體,2012年才被SK集團收購,真正走上正軌。

成就今天SK海力士的關鍵一躍,是2021、2025年,先后兩次交割,以90億美元收購英特爾NAND業(yè)務,獲得了3D NAND技術和大連工廠,從NAND小透明變成和三星同臺爭霸。

在存儲芯片這個行業(yè),產能和資本才是真正的護城河。

技術差距最多6-12個月,但產能差距可以是3-5年。

1997亞洲金融危機時,三星虧損30億美元,裁員三分之一,但半導體研發(fā)預算一分不減,反而逆勢擴產30%。

2008年全球金融危機,DRAM價格暴跌90%,德國奇夢達破產。三星再次逆勢擴產,在2012年收購日本爾必達,日本徹底退出DRAM市場。

2022-2023年存儲寒冬,SK海力士單季度虧損超40億美元,但HBM產能不僅沒減,反而翻倍。

而且,HBM最早并不是為AI準備的,它在高性能計算、圖形和網絡設備里已經演進多年。

SK海力士很早就參與HBM標準和量產路線,在HBM2、HBM2E、HBM3到HBM3E的迭代中不斷提高堆疊層數、帶寬和良率。

等2024年起AI需求集中爆發(fā)時,只有SK海力士有足夠的HBM產能,緊密綁定英偉達這個大客戶,直接賺翻了天。


SK海力士中國無錫工廠生產線全景。圖源:SK海力士

這背后,韓國財閥+國家信用共同背書的“無限彈藥”模式,真的是嚇人。

2016-2025年,三星和SK海力士在存儲芯片領域的總資本開支超過5000億美元,是同行美光+鎧俠+西部數據總和的2.3倍。

2026年,SK海力士計劃資本開支70萬億韓元(約3360億人民幣),其中70%用于HBM;三星資本開支120萬億韓元,其中50%用于存儲板塊。

其中重點包括M15X產線、龍仁半導體集群基礎設施,以及EUV等關鍵設備。

CNBC援引Counterpoint數據稱,2025年第四季度,SK海力士在HBM市場份額約57%,領先三星和美光。

這背后不是一場短跑,而是一場國運、資本、工程組織能力和客戶協(xié)同的長跑。

SK海力士在過去經歷了6次全行業(yè)巨虧,今年這是把15年的利潤一把全賺回來。





這件事對中國真正刺痛的地方在于:

我們習慣說芯片卡脖子,但HBM把“卡脖子”往更深處推進了一層。

即使有了GPU,如果沒有高端HBM,AI芯片同樣跑不滿。

美國商務部BIS在2024年12月的新一輪出口管制里,明確把HBM納入控制范圍,并稱HBM對大規(guī)模AI訓練和推理至關重要,是先進計算IC的關鍵組件。

對手也知道刀口在哪里。

中國在普通DRAM上已經有長鑫存儲這樣的企業(yè),雖然份額和技術代際仍在追趕,但至少解決了一部分“有沒有”的問題。

HBM不同,它不是把DRAM顆粒做出來就完事,它要求DRAM、TSV、先進封裝、熱管理、測試、EDA和客戶聯(lián)合驗證一起過關。

那怎么辦?

還記得上個月,DeepSeek V4發(fā)布時,論文里那行“小字注釋”嗎?

“受限于高端算力,目前Pro的服務吞吐十分有限,預計下半年昇騰950超節(jié)點批量上市,Pro的價格會大幅下調。”

這句話信息量太大了。

在去年9月的華為全鏈接大會上,華為輪值董事長徐直軍當時表示,華為自研了兩種HBM,分別是HiBL 1.0和HiZQ 2.0,同時發(fā)布了靈衢/UnifiedBus協(xié)議。

他還說,基于中國可獲得的芯片制造工藝,打造“超節(jié)點+集群”算力解決方案,持續(xù)滿足算力需求。

這句話很工程,也很中國。

別人有最先進單芯片、最高端HBM、最成熟封裝,我們沒有完全同等的條件,就不能只在單點指標上硬碰硬。



中國方案更像是在山路上開車:發(fā)動機排量不夠,就要改變車隊調度、路線設計、換擋節(jié)奏和油料補給。

華為的超節(jié)點思路,就是把更多芯片通過高帶寬、低時延互聯(lián)組織起來,讓很多顆相對受限的芯片,在系統(tǒng)層面盡可能像一臺大機器工作。

換句話說,沒有先進光刻機,國內現(xiàn)在做不了高難度3D垂直堆疊的HBM,那就在平面上用成熟2.5D MCM/Chiplet平鋪封裝堆數量、堆位寬、堆總容量。

再靠自研內存控制器+靈衢互聯(lián)協(xié)議+內存池化軟件,把硬件物理上的帶寬、延遲短板,用架構和軟件強行補平。

內存顆粒逐步轉向長鑫存儲等國產供應商。

徐直軍提到的Atlas 950超節(jié)點,預計今年四季度上市,就是國產DeepSeek v4大模型,心心念念在等的那個。

這聽起來,多少有點悲壯。

中國AI算力的破局,不會是一夜之間把每個零件都做到全球第一,而是在被限制的工具箱里,把系統(tǒng)做到能跑、能用、能擴、能持續(xù)迭代。

先解決有沒有,再解決好與壞。

先跑起來,再調速度。

這不是退讓,是工業(yè)追趕里的基本紀律。



AI算力不是一顆芯片的勝利,而是一條供應鏈的合謀。

GPU負責算,HBM負責喂,封裝負責把兩者綁在一起,數據中心負責供電散熱,網絡負責把成千上萬張卡連成一臺巨大的機器。

任何一個環(huán)節(jié)卡住,整條鏈都會降速。


AI產業(yè)鏈可分為上游基礎層、中游技術層、下游應用層

以前我們說AI競賽,容易把它想象成天才科學家、算法論文和大模型參數種種。

現(xiàn)在再看,它更像一場工業(yè)戰(zhàn)爭:誰有晶圓廠,誰有封裝線,誰有HBM產能,誰有電,誰有機房,誰有調度十萬張卡的工程能力。

韓國存儲廠商這次賺瘋了,本質上是在收取“帶寬稅”。

大模型公司再會講故事,也要排隊等算力。

云廠商再有錢,也要排隊拿GPU。

英偉達再強,要排隊買HBM。

結果,所有宏大的AI敘事,最后都落到一個樸素問題上:數據能不能及時送到計算核心旁邊?

送不到,就只能等。

真正的卡脖子,從來不是一個零件,而是一套體系。

今天被卡在HBM,明天可能被卡在先進封裝,后天可能被卡在光互聯(lián)、EDA、材料……

每步入一個新的窄門,技術權力就會發(fā)生遷移,我們就面臨新的難點。

補短板不能只靠口號,也不能只靠單點突破。

它需要長期資本、耐心工程、真實需求牽引,以及一次次并不光鮮的量產爬坡。

韓國人用幾十年證明了這一點。

AI時代最重要的資產,是能把數據、芯片、系統(tǒng)、軟件和制造組織起來的超綜合能力。

誰能把這件事做成,誰才真正握住AI的命門。

相比之下,美國人已經沉淀了一張半導體的全球供應鏈網絡。

我們將憑一己之力獨自完成。

道阻且長,行則將至。

○正解局是頭部的產業(yè)財經新媒體、專注于中國產業(yè)經濟與城市發(fā)展研究的財經研究型內容智庫機構,成立于2018年。正解局長期從產業(yè)視角分析城市競爭力、企業(yè)發(fā)展路徑與宏觀經濟趨勢,核心理念為“解讀產業(yè),發(fā)現(xiàn)價值”。

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