文 | 海豚研究

2026 年，AI 硬件当红炸子鸡已从算力转到了存力上。当下美股 AI 投资开始犹豫之际，美光业绩俨然已成新的风向标。

美光（MU.O）6 月 24 日美股盘后发布财报（截止 5 月底的 26 财年三季报）不负众望，接棒了 AI 基建扛旗手的重任！好的业绩就是如此简单粗暴：全面牛！

要点如下：

1. 整体业绩：美光本季度营收 415 亿美元，环比直接拉涨了 74%，连续两季度保持 70%+ 的环比增长。与公司此前指引的最高 342 亿美金，以及市场预期的 354 亿美金，完全不在一个维度上。

考虑给指引时，出货量基本确定，弹性基本全部取决于价格因素。这么大预期和指引差，只能说产业垄断的领头羊现在也摸不清市场需求到底能多疯狂。

量价关系简单粗暴：出货量 " 龟速爬坡 " —— DRAM 环增低个位数、NAND 环增中个位数；价格已疯—— DRAM 单价环增 60%+，NAND 更是达到了 85% 上下。这组数据的意义肉眼可见：在这场存储股的史前超级周期面前，除了产能，其他都是浮云。

谁能抢到符合标准的洁净室（新建要 2.5-4 年，改建要 1.5-2.5 年）。不说本身的三大内存厂商的主观意愿，物理世界的 " 硬约束 " 已成关键瓶颈！

毛利率：一山更比一山高！84.6% 的毛利率，妥妥的现金制造机！其实当下收入驱动结构下，毛利率只是顺带值，收入基本全部涨价驱动，边际交付成本几乎为零，新增的收入几乎就是新增的毛利。这个季度新增收入向新增毛利的转化率高达 98%。

2. 还不错的短期指引：同样漂亮的是公司的指引，收入指引 426 亿美金；EPS 指引是 31 美元；指引的超预期是建立在本季度超预期的基础上，就本身环比趋势来看，收入指引隐含环比增长 20%，与市场预期一致，新增收入大多会转为利润的情况下，新增收入指引已经隐含了 EPS 的预期。

公司给出的 31 美元的 EPS，与市场上目前最乐观的预期一样。当下其实公司无法预测价格涨幅到底如何，短期指引更偏于给出一定的容错空间用来超预期。这种指引下，市场乐观预期会进一步拉高乐观预期。

3. 更有信心的长期指引：公司这次把供需紧张拉长到了 2027 年之后，认为即使 2028 年开始供需开始缓解，到底什么时间供给真能赶得上需求也很难判断。这样的指引对隐含的意思是，供需可能在很长时间内会变成结构性问题，资金定价可以考虑拉估值了！

4. 能够支撑这个定价转变的核心就是战略长协：上季度才开始首签一份五年期的长期协议。现在的战略协议已经有 16 份了。深知这个是市场在结构性拉估值时最关心的议题，这次公司的解释可谓不厌其烦：

a. 客户结构：涵盖数据中心、消费电子和汽车三大终端市场；客户结构：4 个超大型客户 + 3 个中型客户，其余为汽车行业的中小客户。

公司特意指出，能够这么快迁这么多长协，核心是因为客户们看中他们的 " 美国产能 " 属性，正中了市场给它一定溢价的关键逻辑，存储三巨头在 AI 时代的记忆力制造争霸赛上，或许海力士和三星电子加起来比美光产能和技术都更先进，但美光是特朗普心心念的稀缺 " 美国制造 "darling。

b. 期限：通常为 5 年期（2026 自然年至 2030 年底）；汽车类协议一般为 3 年期。

c. 合约关键：

" 要么提货，要么付钱 " 的照付不议条款；客户反悔属重大违约；

大协议有上下限，现有产品设价格上限 = 当下自然季二季度市价，同时设价格下限贯穿整个合约期。其他协议随行就市；

新一代产品（如 HBM4、DDR6 等）的溢价留待未来协商，未完全锁死；

d. 财务含义：

4 份协议在合约最低价下的累计营收约 1000 亿美元；

已签协议将带来约 220 亿美元的现金押金及相关财务承诺；

价格下限可支撑远高于历史任何周期峰值的毛利率；

全部执行后，固定价或上限接近当前 CQ2 市价的协议约占总营收的 40%。

全部规划中的 SCA 执行完毕后，预计公司约一半或以上的营收将在 SCA 框架下。

在海豚君看来，四大协议在最低价下虽说营收只有千亿美金，摊到每年只有 200 亿；但这只是未来五年的保底收入，这些协议已经确定性拉高了周期向下时候的底部。

此外，美光这次还拿到了 220 亿的履约担保，能够强化客户反悔时候的抗风险能力。这笔数目不小的担保金，虽然不能用于资本开支。

但资金使用是在一个大池子预算分配，这个担保金本身也缓解了市场对于牛市赚钱扩产，熊市产能浪费，把牛市赚到的钱亏光的存储股 " 周期宿命 "。

这套高颗粒度的解释下来，下一步存储股拉估值周要走起来了？毕竟到目前为止，存储股主要还是靠 EPS 来拉股价的。

4. 价格猛飙：DRAM 313 亿美金，环增 67%，其中超过 60% 是涨价带动；NAND 99 亿，环增 99%，单价猛飙 85% 上下。很明显只有需求猛飙，产能短期无法释放时，价格才能这么个拉涨法。

收入在分场景上，AI 场景所代表的核心数据中心收入环增 103%，是 115 亿，是超预期最多的地方。市场还是没有充分预期 AI 数据中心的疯狂；而传统的云存储由于全市场范围内各规格的涨价，环比也有 78% 的增长，但收入 138 亿的很快就要被核心数据中心业务追平了。

而环比增长最差的手机和 PC 存储增长都有接近 50%，手机厂和 PC 厂的毛利率要 " 危 " 了。

另外，因 HBM 的芯片尺寸更大、堆叠复杂、良率更低、封装测试更重，这不仅让 HBM 与传统 DRAM 的产能置换比例 Trade Ratio 高达 2.5-3 倍，导致传统产能产能挤出，拉长传统品的供需错配周期。

更重要的是，HBM 高单价下毛利率仍然偏低，当供需紧缺开始走到传统的 DRAM 和 NAND 的时候，传统产品的毛利率会更高。

内存厂们已明确表示，非 HBM 的 DRAM 毛利率高于 HBM。更有外行估计，单晶圆维度，常规 DRAM 与 HBM 相比，收入是 2 倍，毛利是 3 倍。

传统产品周期的持续的供需矛盾，给内存厂带来的收益弹性，明显大于 HBM 这种纯增量的效益。

5. 极致的经营杠杆：相比收入的猛增，费用端几乎和存储的出货量一样，增幅很小。其中占大头的研发环增只有 5%，销售和管理费用环增 18%，相比收入 74% 的环增，这种就不算增长。

极致的价格涨幅加上充分经营杠杆，公司经营利润率 333 亿，利润率 80%！妥妥摇钱树。这利润率英伟达已经 " 高山仰止 "。

6. 资本开支：市场担心这轮存储冲动扩产会侵蚀周期低点的产能，因此非常担心资本开支快速走高。

但是海豚君看完后只想说：资本别慌！这次杀死扩产冲动的是物理硬约束，有钱花不出去！

这个季度，公司资本开支剔除政府补贴（7 亿）后是 71 亿，下季度规划是 100 亿。新 27 财年单季资本支出会持续高于 100 亿。对比一下，这个季度的经营现金流是 254 亿，很 " 有米 " 就是了。

公司特地指出，新增资本开支中的一半以上会是 " 建造开支 "，也就是提前拉建洁净室，而不是单纯买设备。当然，公司还在财报中披露了，跟阿斯麦签订了一个多年期的 EUV 供应协议，支撑 1 δ 制程以及以后制程的推进。

海豚君整体观点：成长股估值逻辑走起？

历史上，存储确实是标准的周期股，一般市场好的时候赚到的钱，会抑制不住扩产的冲动，到了周期低点，产能利用率一地鸡毛，把周期高点赚到的利润基本还个不剩多少。也因为这个特征，这些公司都是周期股的投资逻辑，业绩的高点通常也就是 PE 的低点，因为不敢给估值。

很显然，这次市场聚焦的核心争议、公司不厌其烦解释的核心点——都是战略协议和长协。公司试图用 3、5 的长协绑定、高额的客户担保金、以及基于利润占比的资本开支预算纪律，来安抚市场，这次的周期真不一样！

这套苛刻的长协机制的本质，从美光的角度，是把约一半营收转成有约束力、有价格带、可预见的合约收入，降低周期波动、提高收入与现金流的可见性和稳定性。也是把存储这种大宗商品制造，升级为基于预付合同的 " 预制品 "。

尤其是 220 亿的担保金，在海豚君看来，可谓是点睛之笔。即使资金不会直接用于资本开支，它在性质上也属于拿客户资金来扩产，一定程度上，相当于美光 " 重资产属性转轻了 "。

或许会在行业滚烫的时候，抑制一点弹性空间，但晴天的时候能赚得漂亮，更重要的是拉高底线，让雨天的时候不至于一地鸡毛，也就是公司口中所说的 " 从本质上改变商业模式 "。

在海豚君这两年覆盖的行业中，当大宗商品资产如锂矿在吨价六七十万被喊出成长逻辑的时候，海豚君已非常警惕，因为这往往是行业进入癫狂的时候。

但在这两三年 AI 拉起的 AI 基建超级周期跟踪中，海豚君最深刻的体验是，清空自己的历史 " 内存 "，对新技术的非线性迭代保持 " 敬畏感 "，尽力避免 "There is nothing new under the sky" 的登味。

毕竟也就在 25 年上半年，美光这种深耕在行业一线的领头养，还在预期 NAND 的清库存周期还需要一段时间，一直把 NAND 产能转到 HBM 呢！25 财年第三季度财报纪要已有证据，海豚君早前已整理发布在了长桥 App。

虽然年初到现在美光已经是 4 倍大牛股，按当下的业绩和指引，美光的估值也就只有 10 倍而已。如果美光能在各类产品上（比如 NAND 这种传统产品）都锁定更多长协，以及当下扩产较慢等因素，市场被充分教育后，美光至少会一定程度上给于一定的估值溢价，先从 10X 走到 12X 再到 15X？

而且美光这份财报的意义不仅只是存储行业，对上游的 AI 资本开支股也是更大的利好，比如说美光明确说了，跟供应商阿斯麦签订了 EUV 的长协，改用 EUV 可以减少 DUV 来做时候所需的多重曝光、多次刻蚀和多次对准。

一句话，训练时代 AI 基建主要是算力的狂欢，在 Agentic AI 时代，才是 AI 基建的全面飘红。