AI没有减速，半导体周期反而可能比想象中更长

最近，市场同时受到利率、油价以及AI减速论的扰动。尤其是周末，Anthropic、OpenAI等AI公司关于安全、AI自我进化和发展节奏的讨论，再次引发了市场担忧。一个很自然的问题是，这究竟只是短期情绪扰动，还是意味着AI产业正在出现结构性裂缝？

让我们一起来看看，韩国最顶尖的半导体分析师之一、现代汽车证券研究中心负责人，也是精准判断上一轮存储周期底部的分析师，这一次又是怎么说的。他的判断非常明确：这不是结构性裂缝，甚至连真正意义上的刹车都算不上。
AI没有减速，只是在高速前进中开始建立护栏
随着AI能力快速提升，越来越多过去只能由专业工程师完成的工作，正在被模型接管。无论是3D图形、计算机辅助设计、代码开发，还是各种创作者工具，AI都已经开始进入过去需要长期专业训练才能完成的领域。更重要的是，AI正在逐步进入自我改进阶段。如果模型能够通过反复训练、自我反馈和自我强化不断提高能力，那么随之而来的安全、风险和对齐问题就会变得越来越重要。因此，现在讨论AI安全与发展速度，并不意味着AI的底层发展逻辑发生了变化。更准确地说，是产业发展到一定阶段以后，必须同步建立更加成熟的安全与合规体系。

而合规要求越高，其实越有利于头部企业。
OpenAI、Anthropic已经不再是早期创业公司。随着公司规模、估值以及未来上市预期不断提高，它们必然需要强化自身的合规、安全与知识产权体系。对于后来者而言，更严格的规则则意味着更高的研发成本和进入门槛。所以，与其把最近这些表态理解为整个AI行业准备踩刹车，不如理解为，AI已经发展到必须一边高速前进，一边建立护栏的阶段。甚至可以反过来说，正是因为AI已经足够强大，行业才会开始认真讨论安全、失控和自我改进的问题。

而从半导体角度看，安全体系本身同样需要计算资源。无论是安全模块、加密解密，还是权限控制、编解码器和各种验证机制，一旦进入系统，都会增加额外的计算开销。换句话说，AI越复杂，安全要求越高，背后的算力、存力和运力需求也会随之提高。因此，所谓AI速度调整，目前更接近情绪层面的噪声，而不是基本面的改变。

如果把时间进一步拉长，这个结论会更加明显。孙正义从2024年开始反复强调AGI，也就是通用人工智能，意味着人工智能在绝大多数认知任务上达到甚至超过普通人类水平，而超级人工智能则更进一步。按照孙正义的定义，其能力可能达到人类的数百倍甚至上千倍。如果AI最终真的从通用人工智能走向超级人工智能，那么今天看到的算力需求，很可能只是开始。

卢根昌提到，自己最近大量使用AI后，一个非常直观的感受就是，它正在迅速进入此前属于专业工程师和创作者的工作领域。而现在看到的还只是第一代产品，未来Astra 2、下一代Anthropic模型以及更多版本迭代之后，AI能够承担的任务复杂度还会继续提高。所以，最近市场开始讨论AI发展节奏放缓，本身就说明了一件事情：AI的能力正在超预期。
DRAM价格的预期，存储行业已经换了一套游戏规则
最近市场对于存储周期的一个重要担忧，是DRAM现货价格开始出现一定松动。但这里存在一个很大的认知误区：今天DRAM的现货价格，已经不能代表整个存储市场。

个人电脑DRAM在整个DRAM市场中的占比有限，真正通过现货市场交易的比例又很低。如果进一步把移动DRAM、服务器DRAM、高带宽存储器HBM等产品计算进去，现货交易在整个DRAM市场中的占比可能只有1%‑2%。

也就是说，拿1%‑2%的边缘市场价格，去判断整个行业的景气度，本身就是有很大偏差的。更重要的是，今天存储行业正在发生非常明显的产品结构切换。过去的主流产品正在逐步退化成传统产品，而HBM4、下一代低功耗内存、GDDR7等高价值产品正在成为收入和利润的核心。因此，真正决定行业的，已经不再是单一DRAM产品的价格，而是产品结构。即便部分传统产品价格回落，只要高附加值产品占比持续提升，头部厂商的综合平均售价依然可以上行。

另外，三星电子、SK海力士等头部大厂的大客户主要采用企业间长期协议，因此实际平均售价的变化可能会滞后于市场现货价格。因为大客户不会完全按照每天变化的现货价格进行交易。接下来可能出现一个非常重要的变化，即市场现货价格不再明显上涨，但头部厂商的综合平均售价仍然继续上升。原因就在于长期协议的定价，同时高价值产品占比不断提高。按照卢根昌的判断，存储行业从第二季度开始就已经进入复苏阶段。

这也意味着，存储的估值体系正在发生变化。过去分析三星电子、SK海力士存储公司，市场最习惯使用周期估值，因为存储是典型的强周期行业，价格的巨大波动带来盈利的巨大起伏。但如今AI大模型的结构正在发生变化。一方面，客户和供应商之间的长期协议关系正在增加；另一方面，NVIDIA、AMD等公司已经不再只是买芯片，而是在买整机和完整系统，计算、存储、网络越来越深度地结合起来。与此同时，NVIDIA数据中心业务中，投入到存储方面的占比已经非常高。AI、云计算公司和企业客户也比以往更加重视存储。

这意味着，存储行业已经不能简单按照传统周期股的方法去估值，也不能完全按照成长股的方法去估值。需要把两者结合起来。如果完全按照周期股来估值，很容易在景气高点给出过高估值；如果只看成长，又可能系统性低估一个还存在强周期性属性的行业。
40GW到120GW，真正需要讨论的是什么时候开始降速
为什么说这一轮半导体周期可能比过去更长？因为AI算力的扩张，仍然在加速。目前全球AI算力规模大概40GW，到2030年有望扩张到120GW，可能还要再翻三倍。

如果从整个AI产业来看，无论是计算、存储，还是电源、散热，整个产业链都面临巨大的资本开支。现在AI数据中心的投资回收期大概在2‑3年，现在很多AI公司的资本开支计划，甚至要到2028年才会有见顶迹象。

与此同时，大型云厂商自身的盈利能力也在开始变化。过去几年，云厂商的资本开支能力受到盈利约束，现在AI业务带来的新的收入预期，使得云厂商愿意在AI基础设施上持续加大投入。

但这里要注意，不是说AI算力会无限扩张。随着算力规模变大，边际收益会逐步递减。当算力规模到达一定量级，AI公司的资本开支增速就会自然放缓。但目前，这个拐点还没有到来。
总结：AI没有减速，半导体周期可能比想象更长
1. 市场担忧的AI减速，更多是安全合规层面的表态，不是产业基本面的刹车。安全护栏本身还会带来额外算力消耗。

2. 存储行业的游戏规则已经改变，现货价格不能代表全部，高附加值产品（HBM等）的结构升级，会对冲传统DRAM价格波动。

3. 算力扩张的周期会比以往的半导体周期更长，但是要持续跟踪算力边际收益递减的拐点。
风险提示：以上仅为分析师观点，不构成投资建议。