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瑞银首覆铠侠:AI推理驱动NAND长周期景气,维持买入

机构
瑞银, Ltd.
日期
20260528
作者
Kenji Yasui, Atsuhiro Kinoshita
公司
铠侠控股, Kioxia Holdings Corp
代码
285A
行业
AI, DRAM, NAND, Information Technology Services, EV, 半导体, 存储芯片
评级
Buy
看多/乐观信心强首次覆盖中期首次覆盖给予买入评级,目标价79,000日元,认为AI推理带来的结构性需求增长及公司成本优势未被充分定价。
作者Kenji Yasui, Atsuhiro Kinoshita
目标价¥79,000
覆盖区域日本
资产类别权益/股票
业务部门NAND Flash Memory、SSD
研究机构部门/子公司UBS Securities Japan Co., Ltd.(子公司/法律实体)

AI 摘要卡

瑞银首覆铠侠:AI推理驱动NAND长周期景气,维持买入

瑞银首次覆盖铠侠控股,给予买入评级及79,000日元目标价。报告认为AI推理将NAND从外围存储转变为核心计算组件,供需紧张将持续至2027年,且铠侠凭借横向微缩技术拥有显著成本优势。

买入 | 目标价 79,000 日元
首次覆盖买入AI推理NAND Flash供需紧张成本优势HBF
  • 首次覆盖给予“买入”评级,目标价79,000日元,较现价有约29%上行空间。
  • 预计NAND价格未来六个季度环比持续上涨,于2027年第三季度见顶。
  • AI推理使NAND成为类似DRAM的核心计算组件,需求具有结构性而非周期性。
  • 铠侠通过横向微缩(Lateral Scaling)和CBA技术,晶圆成本比竞争对手低约50%。
  • 竞争对手优先投资HBM导致NAND产能扩张滞后,供应短缺将持续至2027年。
  • 下一代技术HBF(高带宽闪存)有望在2028年被 hyperscalers 采用,进一步提振需求。

研报解读

概览

瑞银发布对铠侠控股(Kioxia Holdings, 285A.T)的首次覆盖报告,给予“买入”评级,目标价79,000日元。核心观点认为,市场尚未充分定价AI推理(Inference)对NAND需求的结构性改变以及铠侠独特的成本优势。随着AI应用从训练转向推理,NAND不再仅仅是数据存储介质,而是成为处理KV Cache的关键计算组件,需求弹性极低。同时,由于竞争对手将资本支出优先投向HBM,NAND产能扩张受限,预计供需紧张将持续至2027年,价格将在未来六个季度持续环比上涨。铠侠凭借在横向微缩技术和合资规模上的优势,拥有行业最低的比特成本,有望在长达数年的上行周期中维持领先的利润率。

核心观点

需求端:AI推理重塑NAND角色。传统上NAND主要用于PC和手机存储,但在AI推理场景中,为了保留用户对话历史(KV Cache),NAND成为计算系统的一部分。随着上下文窗口扩大、RAG(检索增强生成)和Agent Search的普及,KV Cache呈指数级增长,远超HBM容量限制,必须卸载(Offload)到高性能NAND SSD中。这种架构转变使得NAND需求与GPU部署量线性相关,且对价格不敏感。即使有压缩技术(如TurboQuant),由于上下文长度增长速度远快于HBM容量翻倍速度,卸载需求依然刚性。 供给端:产能扩张滞后,短缺持续至2027年。主要存储厂商(三星、SK海力士、美光)将资本支出和研发重点转向高利润的HBM和先进DRAM,导致NAND晶圆产能自2022年见顶后呈下降趋势。尽管通过技术提升比特密度,但总比特供应增速低于需求增速。瑞银预计NAND价格将在未来六个季度持续环比上涨,并在2027年第三季度达到峰值。 公司竞争力:铠侠的成本护城河。铠侠自2022年以来保持行业最高的运营利润率,核心在于其独特的“横向微缩”(Lateral Scaling)技术路线,而非单纯依赖垂直堆叠层数。结合CBA(CMOS直接键合阵列)技术,铠侠成功将晶圆制造成本控制在约2,000美元,远低于三星(约4,000美元)和美光/SK海力士(约6,000美元)。此外,通过与SanDisk的合资企业共享设施和研发,铠侠实现了规模经济和高良率,使其在资本支出低于竞争对手的情况下,比特出货量份额可与三星媲美。 估值与展望:瑞银基于2028财年预期每股净资产和4.7倍市净率(PBR)给出79,000日元目标价,对应4.0倍EV/EBITDA。该估值倍数反映了NAND行业正从高波动、低自由现金流的周期性行业,向由AI驱动、现金流更稳定的结构性增长行业转变。瑞银预测铠侠2027和2028财年营业利润分别为7.11万亿和8.99万亿日元,显著高于市场共识。

分析框架

瑞银的分析逻辑遵循“宏观产业趋势→微观竞争格局→公司基本面→估值重估”的路径。首先,通过拆解AI推理的技术架构(KV Cache卸载、多层级存储体系),论证NAND需求性质的根本性变化(从外围存储到核心计算组件),以此反驳市场关于“硅周期”的传统担忧。其次,在供给端,通过对比主要厂商的资本支出流向(HBM vs NAND),推断出NAND产能扩张的结构性瓶颈。接着,深入技术细节,指出市场往往误用“堆叠层数”作为竞争力指标,而忽略了“横向微缩”和“晶圆成本”才是决定利润率的关键,从而揭示铠侠被低估的成本优势。最后,在估值上,采用PBR框架,并结合ROE和股权成本推导合理倍数,同时参考EV/EBITDA的历史区间和同业对比,论证当前股价未反映行业盈利质量的结构性提升。

方法论与常识提炼

  • 行业/产业分析框架供需框架

    供需平衡与价格周期

    研报通过分析NAND比特供应增速(受限于产能和技术)与AI驱动的需求增速之间的缺口,判断价格趋势。指出当供给扩张受制于资本支出优先级(如转向HBM)时,即使需求强劲,价格也会因短缺而持续上涨,直至新的平衡点出现。

  • 竞争与战略框架护城河/竞争优势

    成本领先战略(比特成本优势)

    研报强调铠侠通过“横向微缩”技术和合资规模效应,实现了行业最低的晶圆成本和比特成本。这种结构性的成本优势构成了其护城河,使其在价格上涨周期中获得更高的利润弹性,并在竞争中保持领先地位。

  • 估值方法PB 估值

    PBR = ROE / CoE

    研报使用市净率(PBR)作为主要估值锚,通过公式 PBR = 净资产收益率(ROE)/ 股权成本(CoE)推导合理倍数。选取中长期平均ROE(41%)和股权成本(8.6%)计算出4.7倍PBR,以平滑短期波动,反映长期盈利能力。

  • 行业/产业分析框架产业链上中下游传导

    AI架构变革对上游存储的传导

    研报分析了AI推理架构(如RAG、Agent Search)如何导致KV Cache激增,进而迫使数据从HBM卸载到NAND SSD。这种下游应用架构的变化直接传导至上游,改变了NAND的产品属性(从存储变为计算辅助)和需求驱动逻辑。

标的映射与对比

研报将主题/逻辑映射到具体标的时的结构化摘要(优势、劣势、对比与风险)。

  • Kioxia Holdings (285A.T)
    受益标的。作为纯NAND厂商,直接受益于AI推理带来的NAND需求爆发和价格上涨,且拥有行业最低成本结构。
    优势
    行业领先的比特成本(晶圆成本约2,000美元),横向微缩技术优势,与SanDisk合资带来的规模效应,高运营利润率。
    劣势
    最大客户为苹果,存在客户集中风险;在HBM领域无布局,无法直接享受HBM高溢价。
    对比
    相比三星和SK海力士,铠侠在NAND成本控制上更具优势,但缺乏DRAM/HBM的业务对冲;相比美光,铠侠更专注于NAND,纯度更高。
    风险
    竞争对手在HBM投资高峰后加速NAND产能扩张;AI投资放缓;技术优势在332层以上节点难以维持。

关键数据

  • 目标价79,000 日元基于2028财年预期BPS和4.7倍PBR
  • 当前股价61,280 日元截至2026年5月28日
  • NAND价格见顶时间2027年第三季度预计未来六个季度环比持续上涨
  • 铠侠晶圆成本估算~2,000 美元显著低于三星(~4,000美元)和美光/SK海力士(~6,000美元)
  • 2028财年营业利润预测8.99 万亿日元显著高于市场共识的7.47万亿日元
  • 合理PBR倍数4.7x基于41%的平均ROE和8.6%的股权成本

影响与含义

对铠侠而言,报告意味着其长期的成本优势和当前的市场景气度将被重新定价,股价有显著上行空间。对行业而言,NAND市场的波动性可能因AI需求的结构性支撑而降低,行业正从纯粹的周期性商品向具有稳定现金流的成长型资产转变。投资者应关注铠侠在AI数据中心市场份额的提升及其分红政策的潜在改善。

风险

  • NAND市场强周期性,供需平衡后价格可能下跌。
  • AI投资放缓或半导体投资受限导致需求减少。
  • 技术优势的可持续性存在不确定性(特别是在向更高层数过渡时)。
  • 价格上涨期间的高经营杠杆可能导致业绩波动加剧。
  • 客户集中度风险(主要依赖苹果)。

后续跟踪

  • NAND价格的季度环比变化情况,特别是是否按预期在2027年Q3见顶。
  • 主要竞争对手(三星、SK海力士、美光)在HBM投资高峰后的NAND资本支出动向。
  • 铠侠在AI数据中心SSD市场的份额获取情况。
  • HBF(高带宽闪存)技术的标准化进展及2028年的潜在采用情况。
  • 铠侠的分红政策和股东回报计划的具体落地。
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