AI Token价值的现在与未来：存储厂商的附加值分析

Thu, 09 Jul 2026 09:00:00 +0900

相关背景：本文延续我们对7月底大型科技公司财报、Micron AI存储周期，以及2026年上半年AI基础设施窄幅领涨行情的分析。核心问题不是AI需求是否强劲，而是AI token创造的经济价值最终留在谁手里。

TL;DR

如果拆解当前一美元AI token收入，最大的附加值仍在模型和应用层。但股票市场真正定价的是提前建设的数据中心投资，而不是已经完全兑现的终端应用收入。因此，当前AI价值链更像倒金字塔。

层级	当前附加值估计
AI模型企业	45至55美分
云和数据中心	10至16美分
GPU供应商	约13美分
HBM、服务器DRAM、SSD	约2.3美分
其他基础设施软件和存储	3至5美分
晶圆代工	约1美分
电力	约1.3美分

存储是真实瓶颈，但每一美元token中存储厂商直接留存的附加值有限。因此，存储股的关键问题不是“市盈率是否很低”，而是行业能否维持约100万亿至140万亿韩元的中周期净利润。

1. 正确的问题

AI投资中最常见的错误，是把收入归属和附加值归属混为一谈。用户向AI服务支付一美元，这一美元里包含云成本、GPU折旧、存储、晶圆代工、电力、网络、服务器、冷却、人力和软件成本。

开票的一方，不一定是保留经济剩余的一方。

本文使用两个视角。第一个是token美元，即一美元API或模型使用费。第二个是应用美元，即客户为工作流、代理或垂直软件支付的一美元。数据中心资本开支按五年资产寿命年化，而不是一次性计入成本。

推理成本也随时间变化。

时期	推理成本占收入比例	模型层毛利率
2025年	50至67%	33至50%
2026年	40至55%	45至60%
2027至2028年	30至40%	60至70%

token价格可以下降，但如果推理成本下降更快，毛利率仍会提高。一部分毛利会重新投入训练、算力预留和客户获取，并流回GPU、存储、电力和晶圆代工。

2. 当前价值瀑布

层级	收入归属	附加值	解读
AI模型	100美分	45至55	直接面对客户
云和数据中心	约50	10至16	运营GPU、网络、电力和建筑
GPU	约18	约13	当前最重要的物理瓶颈
HBM、DRAM、SSD	约3	约2.3	对性能关键，但占token收入比例小
基础设施软件	约5	约3	随运营复杂度上升而变重要
晶圆代工	约1.5	约1	AI芯片的共同瓶颈
服务器OEM/ODM	约3	约1.4	量大但利润率有限
网络	约1.3	约0.7	在大集群中重要
电力	约2.5	约1.3	成本占比小，但选址约束大

电力不是每个token中最大的成本，但决定数据中心能否建设。存储同样不可或缺，但其直接经济份额远小于GPU或应用层。

3. 倒金字塔

项目	估计规模
AI模型和应用收入	每年600亿至1,000亿美元
主要GPU企业数据中心收入年化	约3,000亿美元
四大云公司2026年资本开支	约7,250亿美元
正常化7,000亿美元资本开支所需AI收入	约2.8万亿至3.0万亿美元

如果当前AI收入为600亿至1,000亿美元，而存储在每一美元token中获得3至7美分收入，那么当前token可以解释的AI存储收入只有每年20亿至70亿美元。但大型存储企业的实际收入远高于此。这说明当前存储收入的相当部分来自为未来需求提前建设的资本开支。

这并不必然错误。数据中心不能在需求出现后马上建成。但如果应用和云收入追不上，调整可能先从上游开始：存储和服务器组件，然后是GPU，最后是云资本开支计划。

4. 三种收敛路径

AI收入 = token使用量 × token价格。

单位性能价格快速下降，但随着代理和长上下文工作流普及，使用量可能增长得更快。

情景	概率感	内容	市场含义
需求收敛	45%	应用收入快速增长，正常化1.0至1.6万亿美元资本开支	上游调整有限
消化后再加速	40%	2027至2028年资本开支下降20至30%，之后由应用需求再加速	存储ASP可能先降40至60%再恢复
结构性过剩	15%	使用弹性不及预期	资本开支削减50%以上，上游衰退

端侧AI会替代一部分云token收入，但不会消灭硅需求。LPDDR、移动SoC、边缘NPU、嵌入式存储和本地服务器都可能受益。

5. 长期均衡

长期看，token会变便宜。价值会转向掌握工作流的应用，以及难以快速扩张的物理瓶颈。

应用美元中的层级	长期附加值
应用、代理、分发渠道	45至50美分
模型和API	18至24美分
云和数据中心	4至6美分
总硅含量	6至8美分
电力、土地、冷却	约1美分
通用基础设施	低

客户并不是购买token，而是购买结果：客服成本下降、研发效率提高、审批自动化、财务关账提速、质量管理改善。

6. 存储企业的测试

HBM的强势市场已经知道。问题是当前市值要求的中周期利润是否现实。

项目	假设
峰值净利润	240万亿韩元
低谷净利润	50万亿韩元
正常化净利润	60万亿韩元
中周期净利润	(240 + 50 + 2×60) / 4 = 约102万亿韩元

按8至14倍计算，合理价值约为820万亿至1,430万亿韩元。如果当前市值已经接近上限，安全边际就很薄。

进一步上涨需要证明：中周期净利润可超过140万亿韩元，HBM4定制溢价可以维持，新增供应后ASP不崩，普通DRAM和NAND也同步改善。

7. Samsung、SK Hynix和Micron不是同一笔交易

公司	核心逻辑	风险
Samsung Electronics	HBM份额恢复和存储产品组合改善	认证、良率、代工和系统逻辑亏损
SK Hynix	HBM利润质量最高	好消息已经较多反映在价格里
Micron	合同、定价、FCF和capex的领先指标	波动性和周期敏感度高

Samsung的追赶期权更大。SK Hynix利润质量最好，但预期也最高。Micron是韩国存储估值和盈利预测的领先信号。

8. 需要跟踪什么

指标	重要性
云backlog合计	资本开支是否绑定未来收入
HBM4合同价格	存储溢价是否持久
客户分配	供应商议价能力
存储整体ASP	周期是否扩散到HBM之外
云营业利润率	资本开支是否转化为利润
AI应用收入	终端需求是否追上基础设施

结论

token会越来越便宜。价值会转移到拥有工作流的应用，以及难以扩张的物理瓶颈。

存储是这些瓶颈之一。但每一美元token中存储的价值份额有限。因此，存储股不能只靠HBM故事支撑。它们必须证明中周期利润足以支撑当前市值。

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