野村：AI存储需求或增数千倍，供给仅增5倍，结构性短缺贯穿未来五年

野村证券周四发布重磅研究报告，将三星电子（005930.KS）和SK海力士（000660.KS）目标价分别大幅上调至59万韩元和400万韩元，较当前股价隐含上行空间均超过118%。

野村认为，AI驱动的存储需求正在进入指数级扩张阶段，而行业供给能力远远跟不上，存储芯片已进入结构性供不应求的历史性"新范式"，当前估值严重低估了这一趋势的深度与持续性。

需求爆发是乘积函数

野村此次报告最具震撼性的论点，来自对AI推理需求增速的重新建模。

报告指出，AI推理的核心内存消耗来自KV缓存——这是大语言模型在处理对话时用于暂存上下文信息的存储空间。

随着用户数量扩张、使用时长增加、任务复杂度提升、推理token消耗攀升，以及智能体AI（Agentic AI）的兴起，存储需求的增速不是各项因素的简单叠加，而是乘积函数：用户数 × 使用时长 × 任务复杂度 × token消耗量……每一个变量的增长都会放大所有其他变量的影响。

野村给出了一组直观的token消耗对比：回答"今天天气怎么样"这类简单问题仅消耗约30个token；而一个AI智能体完成一份完整的盈利模型与公司研报，需消耗约3万个token；生成一小时视频，则高达1亿个token。随着企业级AI应用加速渗透，后两类场景的占比将快速提升。

基于此，野村估算，未来五年AI驱动的存储需求总量可能增长数千倍。而受制于资本开支周期、产能爬坡和技术壁垒，行业供给增速预计仅为约5-6倍（年复合增速约30%）。两者之间的鸿沟，将是未来数年存储行业定价权与盈利能力的根本支撑。

长协为什么如此重要？

存储行业的历史，是一部周期轮回史。每逢价格上涨，市场便担心供给扩张随即而来、价格崩塌再度上演，股价因此长期承受周期折价。这也是三星和海力士过去多年始终以个位数市盈率交易的根本原因。

然而野村认为，这一次存在结构性差异，核心在于长期采购协议（LTA）的绑定力度前所未有。

根据报告披露，云厂商（CSP）与存储厂商正在签订3至5年期的最低购买量协议，并附带预付款承诺和资本开支支持条款，使合约实质上难以单方面取消。这意味着存储厂商未来数年的营收底线已基本确定，盈利能见度大幅提升。

更关键的是，野村认为LTA的成立并非来自买卖双方的谈判博弈，而是源于结构性供需失衡本身。客户对HBM及高性能存储的需求已超过行业中长期供给能力，这迫使客户主动接受苛刻的合约条款，以锁定产能、规避断货风险。换言之，LTA不是厂商争取来的特权，而是供给稀缺的自然结果。

野村将这一机制类比于台积电：台积电过去十年凭借先进制程的不可替代性，实现了长达十年的30%年复合增长，并以约20倍远期市盈率交易。野村认为，三星和海力士正在走向同一条路，只是市场尚未给予相应定价。

6倍市盈率隐藏了哪些预期差？

野村报告最直接的投资论点，落在估值的极度背离上。

三星电子和SK海力士目前均以约6倍12个月远期市盈率交易。相较之下，台积电约20倍，英伟达约28倍。两者的隐含风险溢价分别高达19%（三星）和24%（海力士），而台积电仅约6%。

这意味着市场正在为三星和海力士的盈利可持续性打入极大折扣。野村认为，这一折扣的历史依据——盈利高度波动、股东回报政策薄弱——在LTA框架下正在系统性消失。

从盈利预测来看，野村预计三星电子2026年营业利润将同比增长604%至30.7万亿韩元，2027年进一步增长41%至43.2万亿韩元；同期ROE将从2025年的10.9%跃升至2026年的51%，并在2027年维持52%。SK海力士2026年ROE预测更高达100%。

野村指出，若以2027年盈利为基础，三星和海力士合计营业利润将大幅超过台积电，且远高于美光（Micron）——但二者市值却仍以极大折价交易。目标价对应的P/B分别为5倍（三星）和7.2倍（海力士），距台积电约8倍的P/B仍有折价空间，并非激进定价。

野村还提及额外催化剂：若韩国于2026年6月纳入MSCI发达市场指数，被动资金的强制买入将进一步压缩风险溢价，加速估值重估。

资本如何在AI生态中循环

野村报告勾勒了一张AI产业资本循环图：终端用户为AI订阅和API使用付费，收入流向Anthropic、OpenAI等前沿模型公司；这些公司将资金用于向AWS、谷歌云、Azure等云厂商采购算力；云厂商将资本开支投向GPU、HBM和服务器；英伟达等硬件厂商获得收入后，又以股权投资形式回流至AI公司，闭合飞轮。

野村认为，AI公司的combined收入在未来五年可能从目前约700亿美元扩张逾100倍，Anthropic预计2027年实现盈亏平衡，OpenAI则目标在2029年前后盈利。"第四次工业革命"正在真正开始，这一趋势在野村看来已不可逆转。

野村提示三大风险

尽管基调极度乐观，野村在报告中坦承三类市场仍在争议的风险。

其一，AI需求可持续性。 若OpenAI、Anthropic等公司商业化不及预期，融资飞轮断裂，整个产业链的资本开支逻辑将面临重新定价。野村认为这一风险已趋于过时，AI需求的主驱动已由消费端转向企业侧与主权AI需求，但并未完全排除。

其二，美国数据中心建设瓶颈。 这是野村唯一明确标注为"实质性风险"的因素。报告指出，美国工地效率远低于亚洲，电力基础设施多年投资不足，短期内难以支撑AI所需的大规模数据中心落地。野村甚至建议行业通过卫星图像监控美国数据中心建设进度，措辞罕见。

其三，利率与项目融资风险。 大量数据中心投资依赖以云采购协议为抵押的项目融资，对长端利率高度敏感。野村估算，存储价格上涨本身今年将对美国CPI贡献超过0.8个百分点，叠加中东地缘风险推高油价，通胀和利率或维持高位时间超出市场预期——若长端收益率大幅攀升，项目融资成本将快速上升，间接拖累数据中心建设节奏。

此外，韩元升值是贯穿整份报告的隐性变量。野村预计随三星和海力士利润规模急速扩大，韩元将面临显著升值压力，可能使以韩元计价的营收减少10%-20%，这也是野村部分下调韩元口径盈利预测的原因之一。