海外研选 | 瑞穗：Agentic AI或额外拉动全球DRAM需求增长9%-13%

徽声在线5月28日讯（编辑 夏军雄）瑞穗证券在最新发布的半导体行业深度分析报告中指出，随着Agentic AI（智能体AI）技术的迅猛发展，AI产业的核心瓶颈正逐步从“算力需求”向“内存与存储能力”转移。

瑞穗证券分析认为，Agentic AI的崛起不仅将显著提升CPU的市场需求，更将推动DRAM、HBM、NAND闪存以及企业级SSD等存储产品进入需求爆发的新阶段。全球存储行业有望借此契机，彻底摆脱传统周期性行业的标签，步入长期供给紧张的新时代。

基于此判断，瑞穗证券在报告中大幅上调了美光科技、闪迪、ARM、戴尔以及安森美等公司的目标股价，并继续将美光科技列为首选投资标的。

Agentic AI重塑AI基础设施格局

瑞穗证券指出，AI行业正经历着重大变革，从传统的聊天机器人应用，逐步向能够自主执行复杂任务的Agentic AI演进。这一转变对基础设施的需求产生了深远影响，不再局限于GPU，而是对CPU和内存提出了更高要求。

报告强调，Agentic AI的token生成量可能远超传统生成式AI（GenAI）1000倍以上。同时，大量Agent的协同工作将导致CPU和DRAM的消耗量大幅增加，远超传统AI推理场景。

瑞穗证券认为，这一趋势将推动全球内存市场进入一个前所未有的超级周期。

Agentic AI或额外拉动全球DRAM需求增长9%-13%

为了准确评估Agentic AI对内存市场的影响，瑞穗证券采用了三种不同的模型进行测算。

第一种模型是典型的Bottom-up（自下而上）测算方法。

瑞穗证券预测，到2025年，Agentic AI的月活跃用户将达到约2亿，2026年增至7亿，2027年则有望达到15亿。

随着AI智能体大量执行复杂任务，全球DRAM需求将迎来快速增长。瑞穗证券测算显示，Agentic AI带来的DRAM需求可能从2025年的51PB激增至2027年的5071PB（约5EB），占全球DRAM总需求的约9%。

第二种模型则是基于英伟达下一代Vera CPU服务器架构的“Back-of-the-envelope（反推式）”测算。

报告指出，当前Grace CPU大约搭载500GB LPDDR5内存，但下一代Vera CPU可能提升至约1.5TB LPDDR5，即单CPU的DRAM容量将直接提升约3倍。

更重要的是，英伟达未来可能推出纯Vera CPU服务器机架（Vera-only Rack）。

瑞穗证券预计，单个Vera机架可能搭载最多256颗Vera CPU，对应约400TB DRAM容量。到2026年，Vera-only机架可能带来约3EB的新增DRAM需求，相当于全球DRAM供给的约7%；到2027年，这一比例甚至可能攀升至12%。

第三种模型则是Top-down（自上而下）测算方法。

报告预计，全球AI基础设施市场规模将从2025年的约6000亿美元增长至2027年的约1万亿美元。

其中，推理（Inference）市场的增长速度将明显快于训练（Training）市场。而在推理市场内部，Agentic AI的占比也将迅速提升。

瑞穗证券预测，Agentic AI占整个推理市场的比例将从2025年的约5%提升至2026年的15%，2027年则有望达到20%。

在这一模型下，Agentic AI最终可能在2027年带来约7200PB的DRAM需求，占全球DRAM总需求的约13%。

HBM市场迎来爆发式增长

除了传统DRAM市场外，HBM（高带宽内存）也是瑞穗证券重点看好的领域。

瑞穗证券预测，全球HBM市场规模将从2025年的359亿美元增长至2028年的2461亿美元，2025至2028年的复合增速高达90%。其中，HBM4与HBM4e将成为下一轮增长的核心驱动力。

随着HBM4/4e在2027年开始大规模导入市场，HBM整体价格可能同比上涨70%-100%。推动价格上涨的核心原因主要有三点。

第一，HBM生产会大量占用DRAM产能。

瑞穗证券指出，HBM4的trade ratio达到4:1，即生产HBM需要消耗更多的晶圆资源，这将进一步挤压普通DDR5的供应。

第二，AI需求增长远超供给扩张速度。

报告称，目前部分客户实际只能拿到50%-70%的需求量，显示出市场已经出现明显的供给不足。

第三，部分ASIC客户可能直接跳过HBM3e，转向HBM4e。

这意味着高端HBM的需求可能进一步提前爆发。

NAND市场也将步入新周期

相比HBM与DRAM市场，NAND市场此前受到的关注相对较少。但瑞穗证券认为，随着AI推理需求的不断增长，NAND市场也将在2027年前后进入明显的紧张状态。

报告指出，未来推动NAND需求增长的核心因素包括企业级SSD（eSSD）、KV Cache、CMX架构以及HBF（High Bandwidth Flash）。其中，KV Cache正在成为AI推理时代的重要存储需求来源。

随着AI模型上下文窗口的不断延长，系统需要保存大量的历史Token与缓存数据，这将持续推高高性能NAND的需求。

HBF或成下一代AI存储核心

瑞穗证券认为，闪迪与美光未来可能推出HBF（High Bandwidth Flash）产品。其核心思路是利用16层SLC NAND堆叠技术，实现接近HBM的带宽，同时提供远高于HBM的容量。

报告指出，HBF的容量可能达到HBM的8-16倍。这意味着未来AI服务器可能形成HBM负责高速计算、HBF负责大容量缓存、eSSD负责长期存储的多层级存储架构。

未来AI服务器的内存结构将变得越来越复杂。

2025年的服务器主要包括HBM、企业级SSD和HDD，而到2027-2028年，HBF、CMX和SRAM等新型存储层级也将逐渐加入。

存储行业估值体系或面临永久重构

瑞穗证券认为，更重要的变化在于行业性质本身。

过去几十年里，存储行业一直被视为典型的周期性行业，但AI时代的到来可能改变这一行业逻辑。

报告指出，AI正在将存储行业从传统的“商品行业”转变为“结构性供给受限的AI基础设施行业”。

在AI需求持续爆发而新增产能有限的背景下，未来几年内存市场可能长期维持供不应求的状态。

因此，行业估值中枢也可能面临永久性的提升。

美光仍是瑞穗证券首选投资标的

在个股选择方面，瑞穗证券最看好美光科技。该行将美光科技的目标股价从800美元大幅上调至1150美元。

瑞穗证券认为，美光科技未来将同时受益于HBM价格上涨、DRAM供给紧张、Agentic AI带来的内存需求爆发以及长期供货协议（LTA）的扩张。

报告预计，到未来几年，HBM可能占美光科技收入的约23%。

其他个股方面，闪迪的目标股价由1625美元升至1825美元，ARM由290美元升至360美元，戴尔由300美元升至350美元，安森美由139美元升至150美元。