瑞穗反驳美光闪迪抛售过度 重申跑赢大盘评级 目标价530美元和710美元 AI存储需求结构性增长未见顶

导读目录

• 市场概况

• 事件背景

• 多维度分析

• 数据对比

• 专家观点

• 投资启示

市场概况

根据黄金形态通APP报道，瑞穗证券分析师维贾伊·拉凯什（Vijay Rakesh）发布最新报告，反驳近期美光科技（MU.US）和闪迪（SNDK.US）的抛售行情，认为投资者对存储周期可能见顶的担忧被明显夸大。

瑞穗维持对两只股票的“跑赢大盘”评级，并给予美光目标价530美元、闪迪目标价710美元，称当前回调是买入机会，而非行业结构性拐点信号。报告强调AI驱动的结构性需求持续增强，效率提升将带来更大使用量，而非抑制存储需求。

事件背景

近期存储板块出现回调，部分投资者担忧AI效率优化（如谷歌算法和TurboQuant技术）可能降低对内存和存储的需求，导致美光与闪迪股价承压。

瑞穗分析师维贾伊·拉凯什在报告中明确表示，这种疲软更多反映市场情绪波动，而非基本面恶化。他指出，AI相关结构性需求驱动因素并未消退，反而可能因技术进步形成正反馈循环。

多维度分析

从需求驱动维度看，AI大模型训练与推理对高带宽内存（HBM）和NAND闪存的需求保持强劲。效率提升并非减少算力消耗，而是促使模型规模扩大和使用频率增加，形成“更高效率驱动更大使用量”的经典模式。

从技术变革维度分析，瑞穗特别强调从铜缆向光网络过渡将显著提高带宽，可能增加而非减少AI服务器资本支出。KV缓存压缩技术则有望支持更大规模语言模型、更快推理速度和更好Token经济性，推动整个生态系统增量支出。

从历史周期维度观察，拉凯什引用以往案例：虚拟化技术最终增加了服务器需求；2025年DeepSeek推出时虽有增长放缓担忧，但AI整体增长反而加速。这表明效率进步往往是需求扩张的催化剂而非抑制因素。

从估值与情绪维度而言，近期抛售导致股价回调，为长期投资者提供了潜在入场窗口。瑞穗认为当前市场对存储周期的悲观预期过度，忽略了AI基础设施长期扩张的确定性。

数据对比

表格显示瑞穗对两家公司维持一致乐观评级，目标价体现对AI存储长期增长的信心。

专家观点

瑞穗分析师维贾伊·拉凯什表示：“这两只个股的疲软可能反映的是市场情绪而非基本面。”他强调AI效率方面的最新进展，包括TurboQuant推理性能改善和谷歌新算法，可能强化“更高效率驱动更大使用量”的模式。

拉凯什进一步指出，从铜缆向光网络过渡以及KV缓存压缩技术等变革，将支撑更多增量资本支出，而非导致周期见顶。他认为当前回调是买入机会，而非结构性见顶信号。

投资启示

面对存储板块短期回调，投资者应区分情绪驱动的抛售与基本面变化。AI基础设施建设仍处于早期扩张阶段，效率提升有望放大而非压缩整体需求。

建议关注美光和闪迪的季度财报中HBM、NAND出货量与定价趋势，同时跟踪光网络、KV缓存等技术落地进度。当前估值回调提供潜在配置窗口，但需结合宏观流动性与AI资本开支节奏，控制仓位风险。

编辑总结

瑞穗证券通过最新报告反驳市场对存储周期见顶的过度担忧，重申对美光科技和闪迪的跑赢大盘评级，并维持较高目标价。分析师维贾伊·拉凯什强调AI驱动的结构性需求并未减弱，效率进步（如TurboQuant和谷歌算法）以及光网络、KV缓存等技术变革有望进一步扩大存储需求。近期股价回调更多源于情绪因素，而非基本面恶化，为长期看好AI内存与存储的投资者提供了潜在买入机会。存储板块走势仍将取决于AI资本开支强度与技术迭代节奏。

常见问题解答

问：瑞穗为何认为美光和闪迪近期抛售被夸大？
答：瑞穗分析师维贾伊·拉凯什指出，股价疲软主要反映市场情绪而非基本面恶化。投资者担忧AI效率优化会导致存储需求下降，但实际效率提升往往会驱动更大模型规模和更高使用量，形成正反馈循环。

问：AI效率进步是否会降低对存储的需求？
答：瑞穗认为不会。历史经验显示，虚拟化技术和DeepSeek等案例中，效率提升最终加速了AI增长而非放缓。TurboQuant推理性能改善和谷歌新算法等进展，将强化“更高效率驱动更大使用量”的模式。

问：哪些技术变革有望进一步支撑存储需求？
答：从铜缆向带宽更高的光网络过渡可能增加AI服务器资本支出；KV缓存压缩技术则支持更大规模语言模型、更快推理速度和更好Token经济性，推动整个生态系统的增量支出。

问：瑞穗对美光和闪迪的具体评级与目标价是多少？
答：瑞穗维持两只股票“跑赢大盘”评级，美光目标价530美元，闪迪目标价710美元。机构认为当前回调是买入机会，而非存储周期结构性见顶的信号。

问：投资者在当前环境下应如何看待存储板块机会？
答：短期需警惕情绪波动，但长期AI基础设施扩张逻辑依然稳固。建议重点跟踪美光与闪迪的HBM、NAND出货数据及定价趋势，结合技术落地进展理性配置。回调提供潜在入场点，但仍需关注整体AI资本开支节奏与宏观环境，做好风险管理。