AI半导体迎来恐慌时刻：过热还是过剩

2026-06-24 10:04 来源：与非网

2026年6月23日,费城半导体指数一夜暴跌7.9%,美光科技重挫13%,英伟达、AMD、英特尔等无一幸免。表面上看,导火索是SK海力士放缓HBM4扩产的消息,但深层次看,这更像是一场积压已久的市场情绪总清算。

为何暴跌

我整理了市面上的一些信息,推测此次暴跌并非孤立事件,而是多重信号共振的结果。

据韩国媒体报道,SK海力士正在放缓第六代高带宽存储芯片HBM4的量产扩张节奏,并将资源重新倾斜至通用型DRAM市场。原因在于,通用DRAM的营业利润率已超越HBM逾15个百分点,且英伟达下一代Rubin平台的需求预测有所下调。当HBM龙头自己开始踩刹车,市场对AI算力需求无限膨胀的预期首次遭遇了来自产业链最上游的证伪。

高盛策略师警告,当前AI板块的定价建立在“资本支出永远只升不降”的单一假设上,一旦任何一家主要科技巨头率先削减AI支出,整个估值逻辑将面临全面重构。与此同时,美光科技在财报发布前夕的暴跌,反映出市场已不再愿意为预期买单,转而用放大镜审视每一分钱的投资回报率。

美国银行预计美联储将在2026年9月至12月累计加息75个基点。借贷成本上升,意味着科技企业依赖债务融资推动AI基础设施建设的模式将愈发难以为继。当“便宜钱”消失,那些基于低利率假设的远期估值自然首当其冲。

逻辑重构

这场暴跌引发的连锁反应远比指数数字更深刻。

最直接的冲击是估值体系的重构。应用材料公司的市销率已突破2000年互联网泡沫时期的峰值,美光、闪迪等个股在过去一年里积累了数倍的涨幅。当AI叙事无法再掩盖高估值的恐惧,任何负面消息都可能触发踩踏式的获利了结。此次从亚洲到欧美的跨市场蔓延,证明这已不是个别公司的调整,而是全球资金对AI硬件这一“最拥挤赛道”的一次集体风险排查。

更深层的影响在于产业预期的逆转。过去两年,AI硬件企业习惯了“只要造得出,就不愁卖”的卖方市场逻辑。SK海力士的转向揭示了一个残酷的真相:即便是HBM这样的稀缺品,其供需平衡也可能比想象中脆弱。一旦终端云厂商收紧预算,上游设备、材料、封测全链条都将面临订单能见度下降的压力。恐慌情绪已从存储蔓延至光通信、设备等环节,这种过程正是预期恶化的典型表现。

过热?过剩?

要判断AI资本是否存在过热乃至过剩,需区分总量与结构。

从总量看,资本过热是事实。2026年谷歌、亚马逊、微软、Meta四家云厂商的资本开支提升至7250亿美元,同比暴涨77%。高盛预估,2025-2030年超大规模云厂商在AI和数据中心的资本支出将累计达到5.3万亿美元。如此体量的资金集中涌入单一赛道,必然伴随着泡沫与浪费。Uber用完年度AI预算后设置月度上限、沃尔玛限制内部AI助手用量等案例,都证明企业端已开始对高昂的Token成本说“不”。

但从结构看,过剩可能被夸大。当前所谓的过剩,更多是结构性错配与节奏调整。SK海力士放缓HBM4,不是HBM没有需求,而是通用DRAM的短期利润率更高,且HBM产能早已售罄,放缓扩产对当期营收影响有限。同时,算力租赁价格回落(如B200租赁价三周跌约30%),反映的是短期供给释放与囤卡行为退潮,而非需求的绝对萎缩。

未来几年,AI硬件更可能进入“高端偏紧且平衡、中低端激烈竞争”的分化格局。瓶颈将从单一的芯片制造,转向先进封装、HBM、数据中心电力等更复杂的系统环节。与其说是过剩,不如说是产业从野蛮生长的上半场进入了精耕细作的下半场——只有具备真实降本增效能力的场景,才能持续获得资本输血。

责任编辑：石旭