和我的想法类似，曼哈顿计划成功后不是原子弹被禁止，而是所有国家争先恐后的造出来原子弹防止自己被威胁。现在的ai也是一样，当美国有，中国有的时候，至少还要几家有差不多的水平军备竞赛才会被喊停止减速，现在还是加速状态。 参考一战到二战时期的海军吨位竞赛，二战后到冷战各国的原子弹计划。

作为一个最近即将要考驾校在学车的小白司机，我非常期待明天特斯拉发布 Cybercab。 这车最有意思的地方，不是它是电车——是它压根没打算让你开。 没方向盘。没踏板。两个座位，蝴蝶门，一块 35 度的小电池。 其他新能源车在卷零百加速、卷冰箱彩电大沙发，本质还是”卖给你一个更好的交通工具”。Cybercab 卖的是另一个东西： 一台会自己出去打工的固定资产。 你睡觉的时候它在接单，你上班的时候它在跑单。马斯克画的饼是：车主把车挂上 Robotaxi 网络，分走七八成流水。定价目标 3 万美金以内——比 Model 3 还便宜，但它自带现金流。 上一次有人卖给你”能自己赚钱的东西”，还是矿机。 区别在于，这台矿机能载人。 我懂了马老师，我买的这是行走的矿机。

工作成果汇报：把这套四卷本的《不丹古迹录》送给了不丹国王。 一年半前在 @cz_binance 的牵线下，我们开始了一项浩大工程：可达带队收集了过去三个世纪以来英语、法语和日语的全部不丹出版文献。很多文献以手写的文档保存在图书馆深处。一个世纪也来也无人查看。汇总这些文献之后，整理出了接近五千个不丹历史建筑、遗迹与地点。 接下来轶轩发挥 @Funes_World 特色，把这些汇总资料做成了四卷本的手工书。一共两套，都带来了不丹。 但其实这套书最重要的是让我们意识到：不丹最重要的知识还存在在不丹本地，在僧侣、建筑大师和长者的记忆里。这些资料仅仅是一个开始。 和 FUNES 的建模一样，这些资料我们全部以开源的形式发布在了官网上。各位如果对不丹建筑感兴趣，欢迎访问：

这期活动是我在行业内5年参加过最有意思的活动，没有之一。廷布是一个很封闭的小镇，大家nothing to do, only working and meeting. 这里藏龙卧虎，最近几天来这里的老板们占据整个行业 15%+以上的资产😂但是所有人都很平等的交流，聊行业发展趋势，晚上吃吃饭吹吹牛逼非常开心。 并且很久没有圆桌会议能聊出真的sharp观点，今天圆桌会议收益匪浅。 期待下一期YZi的活动。

这次panel主题之一就是tokenization asset，作为mod和老朋友 @thecryptoskanda 和@gl2361 深入学习，同时我们都是easy residency不同season的创业公司😂

@EASYResidency 一如既往保持非常高的水准，especially for this time。这次还见到了@cz_binance 简单汇报了一下工作，感谢YZi对stablestock的支持，让我们能半年breakeven。我们也即将在下周上线韩股正股交易，敬请期待。 活动上还看到一个18岁的高中生来做private decentralized perp，非常厉害了，我18岁还在干啥😂

好吧，我的英文帖子确实没什么流量，但可以用中文简单写一下，我认为这个豁免法案的提案除了是万物ico外，最好的是让创业公司发的代币/股权代币可以有明确的基本面了，可以做分红等操作，利好正儿八经有收入的defi/cedefi等平台，对meme和无基本面的altcoin没区别。 一、发币融资第一次有了合法通道 创业豁免：四年内累计 500 万美元，不用注册、不用财务报表，只需期初期末各备案一次。融资豁免：Tier 1 每年 2000 万，Tier 2 每年 7500 万（需审计财报）。以前要么去开曼，要么等传闻中的传票，现在有明文规定的路。 二、代币终于可以有基本面 这是最被低估的一条。过去所有代币都被法律逼着假装自己没有价值——不敢分红、不敢主动回购，只能做写死在合约里的自动销毁，因为一旦是"团队在为持币人创造价值"，就构成证券。 现在走融资豁免、坦然接受证券身份，这道枷锁就解开了：可以分红、可以主动回购、可以用代币激励增长、可以给持币人真实治理权。 更关键的是，Tier 2 强制审计财报和持续报告——加密行业第一次有了"财报季"，代币第一次可以用市盈率估值。 三、代币可以"毕业" 另一条路是安全港：把当初承诺的事做完、提交认证，代币就不再是证券。且"去中心化"不是必要条件。代价是永远不能分红。两条路二选一，不可兼得。 四、免除各州蓝天法 新增"合格购买人"定义，直接豁免 50 个州的证券注册要求，且延伸到二级市场——只要发行人持续履行报告义务。这是链上和中心化交易所流通的关键。 五、SEC 主动要把路修得更宽 Peirce 委员在声明里公开征求意见：如何让加密资产"扮演类似股权的角色、使持币人分享企业成长价值"。监管者已经不再认为"代币像股票"是原罪。 谁最受益：有真实现金流的项目——成熟 DeFi、链上券商、RWA 平台、稳定币发行方。没有收入的项目，这套规则只是多了披露义务。 提醒：目前仍是提案，60 天评论期后还要走流程，通常一年以上。

谢谢星球日报的邀请，这篇访谈是关于最近创业做stablestock的心得。简单来说，broker不是一个暴利的生意，而是一个细水长流好现金流且强监管的生意。整个行业也慢慢回归到了一个偏向于tradfi的状态和商业模式。

三星刚交出半导体史上最赚钱的一个季度，而韩股刚经历 2008 年以来最惨的一个月。 这两件事同时发生，会不会是现在最大的机会？ 先说业绩，数字很夸张：单季营业利润 89.49 万亿韩元（约 620 亿美元），同比 +1814%，连续三个季度破纪录——这个季度全球赚钱最多的半导体公司，是三星。 订单能见度更夸张：6-7 成产能要通过LTA提前卖掉，五大数据中心客户已签，还有五家 AI 客户在走最后流程。一签五年、滚动续约、先付多年期预付款——四分之一的钱已经到账，芯片还没交。周期股第一次长出了类订阅的现金流，这正是投资人去年希望看到公司能实现的场景。 供需端管理层说得很直白：由于建厂+产能落地需要3年，考虑到27年ai的需求会更大，所以 2027 年会比现在更缺货。服务器 DRAM 现货价 7 月中旬以来涨了约 146%，韩国 DRAM 出口价同比 +523%。基本面没有任何问题。 那股价为什么这么惨？ KOSPI 6 月 19 日摸到 9,385 点（年内翻倍），一个月内跌了约 27%，多次单日暴跌 5-10% 触发熔断，波动率 2008 年以来最高。 但拆开看，这是一场杠杆出清，不是基本面崩塌： ▸ 6 月底保证金贷款余额冲到 38.6 万亿韩元历史新高 ▸ 高盛估计超 120 万个杠杆账户收到 margin call ▸ 32-36 万个账户被强平——被洗出去的是杠杆抄底盘，不是长线资金 投行的定性罕见一致：大摩和小摩都认为这是供需修正（杠杆 ETF 平仓 + 对冲基金降杠杆 + 外资抛售）。小摩测算 ETF 去杠杆已完成 75-90%，指数接近底部。到 7 月底，大摩、小摩、瑞银全部把 6,000 多点定义为买点。 一边是史上最好的业绩、锁定未来五年的订单、越来越缺的货；一边是被强平砸出来的价格。 基本面在创新高，筹码面在出清。这种错位，有可能成为好的抄底时机？ Stablestock即将在8月上线两个重要的新产品，敬请期待。

大家最开始long海力士是因为高端存储hbm的出现以及ai对存储的强大需求能把存储的老登周期行业逐渐变成周期行业，核心是海力士和客户签署LTA锁HBM的价和量。 但没想到因为存储的需求过于旺盛，导致牺牲了部分产能的dram涨价太多，但是海力士又签署了太多的LTA导致HBM没办法涨价且dram量又上不去，所以收入和毛利不及预期。 完全是幸福的烦恼，然后市场就开始借机来错杀海力士。 简直是抽象。。。。

skhynix将于今日第一时间上线stablestock，我们提供现货杠杆业务，用户可以2-5x long海力士的现货，相比于perp的资费，杠杆的利息极低，日内交易零息。 欢迎做资费套利的朋友dm我，我们会给资费套利机构提供t+0，现货杠杆业务以及极低手续费费率。

朋友圈有没有靠谱的web3/fintech测试，我们需要新招一位朋友。 【Web3 测试工程师（白盒）】 岗位职责 1. 负责web3+券商交易平台整体测试，覆盖PC端、H5、APP多端功能验证； 2. 负责三方券商对接、交易、资金划转、风控、清算、对账等核心业务测试； 3. 独立完成需求分析、测试用例设计、功能测试、接口测试、回归测试、上线验收； 4. 负责接口异常、三方回调、超时、重试、失败场景等测试覆盖； 5. 跟踪缺陷闭环，输出测试报告，把控线上风险，保障金融交易类系统稳定性； 6. 配合研发、产品梳理业务流程，识别风险点，提升整体测试效率。 任职要求 1. 2–4年功能+接口测试经验，有金融、券商、交易、支付相关经验优先； 2. 熟悉PC/H5/APP多端测试，能独立完成多端兼容与场景覆盖； 3. 熟练使用接口测试工具，能独立设计接口用例、验证参数、异常、回调逻辑； 4. 做事严谨细心、责任心强、抗压能力好，能独立负责核心模块； 5. 有web3、钱包、链上交互、交易平台经验优先； 至少熟悉一门语言（能走读代码），go或java优先；熟悉mysql、redis、队列等； 良好的沟通能力，逻辑清晰，不甩锅、不推诿。 投递：hr@stablestock.finance

AI半导体终局推演2026(II) 当半导体结构性演进到AI推理主线，内存和存储成为了最大瓶颈，市场对内存和存储最大的怀疑就是： HBM/DRAM/SSD会不会摆脱传统周期性？ 依赖HBM指数增长的GPU架构路线进化路线，会不会停止？什么时候停止？ 长鑫扩产的影响有多大？会不会把这个市场重新带入周期泥潭？ 本篇尝试去建立一个框架来梳理这几个问题 —---------—--------- 万物皆周期，而内存的周期性又特别强，最大的来源在于扩产周期过长，无法快速扩产和需求短缺时期错配 摆脱传统周期性几种可能的方式 1. 定制化：产品不可互换，产能不能随便转移，需要签长约。 2. 结构性的指数级需求增长：需求曲线本身很陡峭，而且供给一直追不上。 3. 技术迭代快速升级：每一代产品都快速淘汰上一代。 满足任何一条，就能部分摆脱传统周期；满足两到三条，就能摆脱大部分传统周期 根据这个框架， HBM在三条里，大概占了两条半 1. 定制化，需要签长约（较弱，算半条） HBM 确实有定制化和Nvidia codesign的成分，但并不是很强。真正定制的部分只在封装和 base die，上面那十几层 DRAM die 仍然是完全 JEDEC 标准化的。 比如当 Samsung 的 HBM3E 在 NVIDIA 的 qualification 上没过、份额从大约 60% 一路跌到 20% 的时候，它并没有把这批产能砸在手里报废，而是转手就供给了 Google 的 TPU、AMD. 物理上，给 NVIDIA 的 HBM3E 和给 AMD 的 HBM3E，是同一个东西。 所以产能仍然是部分可以自由转移的。 HBM4之后的定制化更多一些，包括在 base die 上集成定制逻辑和/或缓存。更复杂的方式是将 HBM4E 内存控制器和定制 die-to-die 接口直接放入逻辑 base die SemiAnalysis 提到 OpenAI、NVIDIA 和 AMD 各自都在做定制 HBM 的工作，但这指的是 base die 的定制，上面的 DRAM 层仍然是标准的。 部分定制化的特性，HBM主要在封装上需要合作，这也导致了客户必须签长约，但产能也确实可以转移，所以HBM 能勉强算半条。 2. 结构性的指数需求增长（满足） 最直观的原因，就是Nvidia token factory token throughput的硬件升级需求，导致了HBM带宽的升级换代极快，以及HBM size需求的指数增长 这一条其实就是上一篇AI半导体终局推演2026(I)的结论： token throughput = HBM size × HBM 带宽，每一代翻倍。 HBM size per GPU大概每年增长40%以上 这条需求曲线的陡峭程度，是DRAM供给端 14% 的 wafer 增长，乘以 9% 的 density 提升，很难追上的 在硬件领域，因为attn阶段KV cahce的极高带宽和极高memory size的要求，也导致了HBM独特的地位。即便是HBM涨价三五倍，把钱花在HBM上带来的边际token throughput提升，仍然比花在其他地方要划算的多。 其他几个Memory路线，SRAM，HBF，CXL，PIM，目前都无法在HBM的主力赛道kv cache/attention上正面竞争，起码未来5年甚至更长时间，不太可能找到替代路线 3. 技术迭代快速升级（满足） DDR3时代过了15年，仍然只是DDR5时代，而HBM的升级换代的速度基本上是两年一代，比传统DDR要快很多很多，而且近来还有加速的趋势，HBM size x HBM BW每一代翻倍，目前是完全符合这个规律的 每两年一代HBM升级，NV GPU速度基本是指数型上升：2TB/s ->3.5TB/s->4.8TB/s ->8TB/s->22TB/s，而且HBM的速度和推理token throughput是完全线性正比的，上一代HBM的边际使用成本会不划算，大家都有动机去尽量用最新的产品，虽然更贵，但是带来的收益(token throughput)是更多的 Token factory时代的逻辑是，技术升级（HBM带宽）的越多，赚的越多 这个速度差，造成了一个和 CPU 类似的局面：旧产品快速贬值，于是囤货的价值在变低，比如说，HBM3的价值贬值的非常快，今天基本上主流产品不会用了 所以HBM 厂商的理性选择，从拼当前的产能去占市场（quantity competition），变成了在稳定性和HBM速度上拼技术，拼下一代在 NVIDIA 平台上的 qualification 份额（quality competition），从而避免了在传统周期的下行波段，大家都不愿减产掉市场份额的囚徒困境。 —--------------—-------------- HBM和传统DRAM比较，三个条件里满足了两个半，那么HBM能摆脱传统周期性吗？ 内存周期性的来源，主流叙事是，DRAM 有Commodity属性（无差异化 → 价格战 →库存可囤积），所以有周期性。 而Commodity属性本身并不产生周期，它只是一个振幅放大器 特别是DRAM领域里，曾经产生过囚徒困境，在下行周期三星曾经扩产抢市场份额，谁先减产谁吃亏，导致谁也不敢轻易减产，最后大家都亏损惨烈 实际上周期性的主要结构性来源是供给周期太长，很容易和需求周期错位。建一座 fab 要 3 年，投资上百亿美元，一旦决策就不可逆，而需求增长会有不稳定性，每次出现新范式增长，比如云服务，移动互联网手机，疫情线上需求，会有爆发式增长，而过了两年增长会放缓，供给高于需求，降价过猛，就变成了亏钱周期 万物皆周期，HBM这一条同样是无法避免，但只要token需求仍然是指数型增长，结构性的指数增长会减弱周期性，因为需求可预测度更好，而且一旦降价，客户就有增大HBM size的需求（从而增大token throughput），加上HBM有一点定制化要求导致都是长约，从而从周期性转化成成长周期性，而且这一轮周期会特别长 周期性：上行周期赚的多，下行周期亏的多 成长周期性：上行周期赚的多，下行周期赚的少 另外，HBM/DRAM在这三条摆脱传统周期的条件的基础上，还有一条重要优势： 4. 因为DRAM密度增长scaling越来越慢，以及HBM升级换代导致DRAM堆叠倍数的增加，供给端的扩产难度持续增加 2000年附近，DRAM每片wafer上DRAM bit密度每年增长大概45%，也就是说，就算晶圆wafer数量不扩产，每年的供给端DRAM bit仍然可以增长45% 十年前，DRAM bit每年密度增长降到了20%，而现在，DRAM bit每年密度增长降到了9%。以前DRAM扩产甚至不怎么需要新建厂房就能得到每年20~30%的bit volume上升，现在DRAM要扩产，更多的是靠wafer数量的增长，也就是新建厂房和clean room。 另外一个HBM快速扩产难度在于，HBM3e大概需要3倍的DRAM wafer晶圆，而HBM4由于堆叠密度的增加，大概需要4倍的DRAM wafer晶圆数量，相当于HBM bit相对于DRAM bit一直变得更难制造，单位DRAM wafer数量制造的HBM bit越来越少，相当于在通缩 ---------------------------------- HBM未来有一天，会不会从成长周期性，变回传统周期性？最重要的因素是结构性指数增长，那么 AI推理时代，这个依赖HBM指数增长的GPU架构路线进化路线，会不会停止？什么时候停止？ token throughput = HBM size × HBM 带宽，这个HBM指数增长的第一性原理里的HBM size的增长原因正是KV cache的增长。KVCache的特性以及Attention的特性,也是非常契合HBM的。甚至让HBM领先于其他的技术路线, 能够最大化地让KVCache和Attention 阶段的利用率。 换言之， 如果KV cache从架构上不存在了，那么HBM size指数增长逻辑也会受到挑战 所以这个问题的本质其实是，这一轮以 Transformer 为代表的 attention 机制、以及由它衍生的 KV cache 机制，会不会消失？退潮之后会不会被取代？ 从历史规律来看：每一次AI模型架构革命，真正被保留下来的，是那些在数学上具有某种普适性的 primitive 操作 举个例子：FFN（前馈网络，也就是模型里大量的 MLP 层）是 2012 年深度学习时代的产物，但它一路活到了今天的大语言模型里，并且仍然占据着模型相当大的参数量。它为什么能活下来？因为这也是一种universal approximation theorem（通用逼近定理）：任何足够宽的 MLP 都能逼近任意连续函数 Attention 大概率也是这样一个会被保留的 primitive。因为它解决的是一个同样 基础的问题：序列sequence 中任意两个位置之间的 dynamic routing（动态路由），让一个序列里任意两个位置都能按需建立联系。这个能力一旦被验证有效，就很难被丢弃 所以即便未来架构从纯 Transformer 向混合架构演进，或者向世界模型演进，但attention 层依然会存在，KV cache（或者它经过 latent compression 之后的等价物）依然需要，HBM依然会作为推理核心之一，这个依赖HBM指数增长的GPU KV cache架构路线进化路线，不会停止 —---------------—--------------- 那么DRAM呢？在未来有没有摆脱传统周期性的可能？ HBM摆脱周期性在市场上有一定共识，但DRAM摆脱周期性，市场目前基本没有共识 还是回到刚才的框架，三个摆脱传统周期的条件里，DRAM是没有定制化的，所以就只能看技术迭代速度，最关键的还是要看，有没有结构性的指数增长，答案是有的 在 AI token factory 这个概念里，结构性指数增长的确实主要是 HBM。但事情在 2025 年年底之后起了变化：随着 agentic CPU开始释放潜力，CPU 附带的那部分 DRAM 需求，正在成为 DRAM 新的结构性指数增长来源 —------ 这部分的增长逻辑分两层：第一层是CPU 服务器TAM的快速增长，第二层是每个服务器CPU core配备的DRAM用量的因为agentic flow快速增长 服务器CPU TAM的快速增长的4个逻辑在4月的CPU专篇详细写过，简单的说： 1. AI 加速器集群里CPU和GPU配比从传统的1：4变成1：2，甚至可能往1：1迈进 2. Agentic flow里CPU处理的延迟占比很高，50~90%成为重要瓶颈，需要同步扩容 3. AI coding让SDE的效率大幅提升，代码量数量级增长，软件API调用指数级增长，直接转化为这部分CPU hours指数级上升 4. Sandbox为保障数据安全与隔离，如Analytical Agent 需为每个任务复制大量数据库和用户上下文，导致内存(DRAM)和CPU核心的严重浪费，而且这个浪费问题五年甚至更久无法解决。另外CPU hours 在技术上很难通过优化的方法来通缩 这也就是为什么，上上个季度，AMD的财报说CPU TAM到2030年会到60B，两个月前，AMD/ARM把CPU TAM的2030年预测翻倍到120B，一个月前，Nvidia再次把CPU TAM的2030年预测翻倍到200B 而上个星期，Bernstein再次提升2030 CPU TAM指引到223B。在我看来，2031 CPU TAM未来上修到400B是没有太大悬念的事情，唯一的悬念是几个巨头会什么时候宣布上修这个指引 再说说第二层，为什么每个服务器CPU core配备的DRAM用量在agentic时代快速增长？ 1. Agent 是带状态的长驻进程，不是无状态的请求-响应 传统 web/SaaS 是 stateless 的：请求进来，分配内存，处理完内存立刻回收。而一个 Agent 任务可以跑 一分钟到一个小时，这整段时间里，它的 message history、system prompt、工作记忆、长期记忆、工具结果 buffer 全部常驻 DRAM 和 CPU hours 一样，每个任务的内存足迹因为 stateful 和 sandbox 隔离(每个任务复制数据库和上下文)的要求，技术上很难压缩 2. 上下文窗口在指数级变长，每个会话的工作集随之膨胀，并发度 × 单会话memory footprint，乘数放大 context window 从 32K → 256K → 1M，reasoning / test-time compute 的序列长度爆炸，未来还会继续增大。每个活跃会话常驻的 messages 随 context 长度线性增长 现在把两层乘起来。 第一层，CPU server 的 TAM，朝 2030~2031 看大概是 5–7 倍的量级(60B → 120B → 200B → 223B，我认为还会到 400B) 第二层，每颗 CPU 的 DRAM 配比，大概 3–4 倍(4~8GB → 16~32 GB/core)，但这个增长可能大部分是一次性红利 两个独立变量相乘，server 侧的 DRAM 需求是数量级的增长 2030年，即便按保守的300B CPU TAM，一个CPU core按$50来算，agent时代最保守按16GB/core，这算出来新增量最少都是96EB，而今年的DRAM总产量只有47EB，明年勉强60EB，这是非常惊人的增量 虽然这个agentic CPU带来的DRAM指数级增长，在第二层很大程度上是一次性红利，但持续时间会持续很久很久，因为这个短缺的缺口实在是太大了 —-------- 回到文章开头那个框架。三个摆脱传统周期的条件里，第一条DRAM 定制化，基本可以忽略 而第二条：一个结构性指数级、而且很难逆转的需求来源是成立的。commodity DRAM 现在也具备了部分摆脱传统周期性的资格。没有 HBM(两条半)那么彻底，但已经是实质性的变化 第三条，技术迭代速度，DRAM的节奏也跟以前不一样了 因为以前的DRAM技术迭代速度是严重依赖消费电子的，DDR的进步对于performance用处并不大，但可预见的未来里，碳基消费的传统DRAM，会远远小于硅基消费（CPU服务器）DRAM的用量 以前DRAM的速度升级带来的边际效用是很低的，但现在因为CPU服务器对memory的需求增大，以及端侧AI对DDR速度的要求也增大，比如苹果为了跑本地大模型，LPDDR速度越来越快 速度升级的边际效用高了不少，所以DDR6和LPDDR6的速度迭代需求比以前提升了太大了，这在图里也可以看到，LPDDR6/DDR6的迭代时间缩短了，而且速度斜率，重新开始抬头 以前新一代DDR/LPDDR技术出来，大家的反应都很冷淡，等降价了才会用 而现在LPDDR6出来，各家恨不得都在抢着能尽量早上就尽量早，因为速度的提升带来的performance提升是触手可及的 ------ 另外，DDR 的供给还要被 HBM 额外抽一道税。HBM 每年的扩产速度太快，导致每年都有一批原本可以做 commodity DDR 的 wafer 被拉去做 HBM，而 HBM 的转换比极低，HBM3E 大约要 3 片 DDR wafer 的产能才能做出等量的 bit，HBM4 是4 片。所以每年大约有 3% 到 5% 的 DDR bit 增长，是被这个 HBM bit tax直接吃掉的 所以DRAM bit volume虽然未来每年能增长24%左右（14%来自wafer增长，9%来自每个wafer的DRAM密度增长），但算上HBM bit tax之后，传统的、非 HBM 的 commodity DDR，每年的 bit growth 大概只有 20%（约 10% 的 wafer 增长 × 约 9% 的 node density 提升） —--------------------- 中国长鑫扩产的影响有多大？如果不讲武德拼命扩产，会不会把这个市场重新带入周期泥潭？ 长鑫这几年的扩产速度还是很快的，2025年还是每个月20万晶圆，2026年北京晶圆厂及新增生产线的贡献就能到32~35万。 正在建设中的上海工厂一期和二期，一期预计到2027年每月新增10万片晶圆产能，二期预计到2028年每月新增10万片晶圆产能，也就是说，2027年每个月42万晶圆，2028年能到每个月50万晶圆。 但需要注意的是，长鑫的dram bit 密度大概只有御三家的一半左右，所以长鑫的每个月50万晶圆wafer能产出的dram bit volume只有其他家的一半，这里计算wafer per month的时候，就按等效一半来算 把这个折扣打上之后，长鑫对整个DRAM行业的冲击还是小了很多，从2025年年底到2028年年底，长鑫对DRAM bit产能CAGR的影响大概只有1.5%，全行业的DRAM产能CAGR大概从12.7%升到14.2% DRAM月产能(kwspm) 2025E → 2028E CAGR Samsung 685K → 920K 10.3% SK Hynix 519K → 725K 11.8% Micron 340K → 560K 18.1% 非中国其他 150K → 218K 13.3% 中国(密度折半) 117K → 274K 32.8% ————————————————— 含中国总计 1811K → 2697K 14.2% 无中国总计 1694K → 2423K 12.7% 就算是长鑫未来还能保持增产速度，2030年对全行业等效产能每年DRAM bit volume增产CAGR的影响，大概也不到3%，从20% CAGR变成23% CAGR，仅此而已 另外，长鑫被光刻机所限制，而DDR6 需要更高速率（14400 MT/s 起步）和更高密度,御三家做 DDR6 大概率会用 1c 或更先进节点（~12nm 以下），已经全面用 EUV。长鑫可能会在DDR6上速率受限，密度也只有一半。 —---------------- 即便是成长性周期，为什么DRAM的这轮超级周期会持续很长时间，起码五年看不到头？ 第一个原因是，刚才谈到的CPU服务器需求端的巨量增长带来的结构性DRAM需求指数增长，这里结合DRAM供给端的bit volume CAGR大概稳定20%增长，就可以很清晰的看到，DRAM未来几年的缺口为什么越来越大： 非HBM的传统DRAM供给端大概是每年增长20%，而需求端，按2026年60B CPU TAM，每个CPU消耗DRAM平均8GB/core，每个core $30~35来算，需求是16EB 2030年按400B CPU TAM，每个CPU消耗DRAM平均16GB/core，每个core $80来算(CPU涨价超过一倍)，需求是80EB，这部分DRAM的增长CAGR大概是50%，远远超过目前的估算 不同于HBM是直接和token throughput挂钩，从而和GPU赚钱效率直接挂钩，DRAM不够对于agent flow的影响主要是速度，比如说，8GB/core和16GB/core比起来，部分workload速度可能降低30%，部分低价值task实在要等等也能忍，结构性指数增长的动机很强，但需求不如GPU那么刚性 Semianalysis说今年的DRAM缺口式个位数百分数，明年是超过10%。从agent CPU数量激增导致的DRAM结构性来看，这个缺口每年都会继续加大，在2030年之前看不到降低的可能 —---- 另外一个DRAM能延续强势很久的逻辑是，因为DRAM涨价之后，被涨价消灭的那部分需求，不是真的消失了，只是延迟了，需求蓄水池太多了。 所谓蓄水池，是指那些"内存一旦降价就会立刻被释放出来的潜在需求"。它们的存在，意味着即便供给阶段性跟上了，价格也很难崩，因为总有新的需求从蓄水池里涌出来接盘： 内存换算力/速度是一个蓄水池： 有大量本来需要靠额外内存来优化速度和算力的需求，在内存太贵时被压着，一旦内存降价就会被释放出来。 比如 Nvidia的CPX prefill 加速，本来的设计初衷是用额外的低成本GDDR7，来做一个专门的prefill加速器，结果LPDDR/GDDR都太贵了，比涨价前的HBM还贵，这个方案的ROI就不划算了，但等到普通内存降价，这样类似CPX的优化方案就还会回来 低价值task是一个蓄水池：内存涨价导致token价格居高不下时，高价值的 task 被优先保留，低价值的 task 被延后；内存一降价，这些被延迟的需求就回来了。 端侧 AI 是一个蓄水池：AI PC 的内存配置可能从 24GB 一路涨到 128GB。苹果已经明确要求最新的端侧AI满血版需要从8GB升级到12GB内存 常规消费电子、Agent PC、低端手机，因为内存涨价而减少的需求，全都是蓄水池。 这么多蓄水池叠在一起，构成了一个极厚的需求缓冲垫。这就是为什么 DDR 这轮的结构性增长，后劲会比市场想象的要强。 —----- 还有一个DRAM价格很难大幅下降的原因在于，HBM和DRAM产能可以互相转换，所以整个DRAM complex是一起re-rate的 在上行期DRAM的利润率远超HBM，HBM的涨价幅度甚至变成了由DRAM去推动。今年新签约的HBM4的价格，就是当期DRAM的价格 x 4，也就是正常堆叠倍数对应HBM4的价格 一旦DRAM降价毛利下滑，因为HBM的长约透明性，利润率都是有保障的，HBM就会间接抽走更多的DRAM产能，HBM的降价也会让GPU厂商更有动力尽可能的升级HBM size，这样也间接保障了DRAM的价格地板 DRAM的结构性指数增长的需求有了，density scaling放缓扩产难度在增加，厂商扩产计划都很谨慎，长鑫这几年带来的影响也是有限的，再加上需求的蓄水池非常庞大，这四个原因导致了，在可预见的至少五年甚至更长时间内，DRAM是很难进入周期低谷的。 —-------------- NAND SSD有希望摆脱传统周期性吗？ NAND 的结构性增长动力没有 DDR 那么强，今年的缺货主要原因是几个主要玩家的生产纪律保持的很好，并没有大规模扩产，每年的产能增加主要来源于技术改进：NAND堆叠层数的增加 第一个结构性增长来自AI，主要来自 KV cache 的 offloading，把HBM溢出的warm/cold KV cache 卸载到 NAND SSD上。 但神奇的事情是，这个kv cache offloading的增长甚至还没有大规模发生，SSD就已经缺的比DRAM还严重了，涨价也比DRAM要更多。等到明年Rubin CMX放量，加上KV cache offloading大规模应用，SSD的缺货也会因为这个结构性增长而增长 第二个，另一个去年年度总结里说到的未来可期的AI视频带来的结构性增量，今年已经有出圈的态势了 Seedance体量在以一年十倍到四十倍的速度增长。目前它还卡在缺卡算力不足的阶段，需求被算力压着没完全释放。但等到缺卡阶段过去，AI 视频对NAND存储的结构性需求增长，会持续相当长的一段时间。 第三个结构性增长也同样来自于agent flow带来的Sandbox使用量的指数级增长，Sandbox为保障数据安全与隔离，如Analytical Agent 需为每个任务复制大量数据库和用户上下文，导致内存(DRAM)和CPU核心的严重浪费，同样会带来大量的SSD的浪费（需求） 第四个也许在2030年之后发挥作用的结构性增长，来自于HBF路线需要用到SSD，在不少投行分析中被寄予厚望，但这个技术路线还有些遥远，主要角色定位只能作为存放大模型的weights，写一次权重然后做只读，而且必须要和GPU/HBM封装在一起（48TBps/96TBps），否则靠PCIE7/8速度太慢完全无法用，只能说未来可期，下一篇AI半导体终局推演2026(III)会有更详细的分析 总之，NAND SSD的结构性增长没有HBM那么强，但是胜在便宜，价格到2027年也只有$0.8/GB，是同期DRAM的四十分之一，所以也算是多级缓存里的万金油属性，结构性增长来源太广泛了 也就是说，不存在DRAM/HBM单独涨价繁荣，而SSD不涨价的情况，因为如果这样的情况发生，那么大家就会想办法用SSD去承载DRAM/HBM的部分功能，用更低的成本实现类似的效果。HBM、DRAM、NAND 不是三个独立故事，而是同一 AI memory hierarchy 在不同温度层的结构性增长 结构性指数增长的需求有了，NAND SSD摆脱周期了吗？ 那么就要看NAND SSD厂家的生产纪律了，唯一可能不遵守生产纪律的，只有长存。毕竟这是一个囚徒困境，一旦有一家不讲武德拼命扩产，整个NAND产业要扩产的难度比DRAM简单的多。 但最起码的，这一轮NAND同样是超级周期，几个结构性指数增长带来的需求，下行期推迟到2030年问题不大