2026 年 7 月 31 日，Apple 发布 F3Q26（June quarter）财报后，华尔街两大投行几乎同时发布了点评报告。摩根士丹利的 Erik Woodring 以 “F3Q26 Earnings – Cracks Emerge in Margins and Services” 为题，维持 Overweight 评级，将目标价从 $364 小幅下调至 $360（当前 $333.43，隐含上行约 8%）。美银（BofA）的 Wamsi Mohan 则以 “In-line quarter but underlying trends strong; catalysts ahead” 为题，维持 Buy 评级，目标价 $380（37x CY27E EPS，隐含上行约 14%）。

两份报告基于同一份财报，却得出了两种截然不同的基调判断：大摩看到了”裂痕”（Cracks），美银看到了”强势底色”（underlying trends strong）。但两家报告在最核心的变量上达成了共识——内存通胀正在吞噬 Apple 的利润率，而 Apple 的应对策略（涨价）将决定整个 iPhone 18 超级周期的成败。 本文将两份报告融合分析，提供一个更完整的视角来观察：当全球 DRAM 超级周期撞上全球最大的消费电子公司，会发生什么？

市场反应： 财报发布后 Apple 股价在盘后交易中暴跌约 7%（大摩 Off The Call 纪要记录）。这是一个强烈的信号——市场的反应比两份报告的”裂痕”或”强势底色”都要悲观得多。7% 的跌幅在 Apple 财报后并不常见，暗示投资者对于 Services 增速跌破 10%、毛利率指引低于预期以及 3nm 供给约束的综合反应，远比卖方分析师的文字措辞更负面。

TL;DR：

1. iPhone 需求强劲，但供给拖了后腿：F3Q26 iPhone 营收 $543 亿，同比增长 22%，创历史新高。Mac 营收增长 29%，所有地理区域均创 6 月季度纪录。活跃设备基数突破 25 亿（美银数据），换机用户数创历史新高。iPhone 在美国、中国城市、英国、法国、澳大利亚、日本等七个主要市场均为销量第一（美银）。需求不是问题，问题是 3nm 先进制程的供给瓶颈。
2. Services 增速跌破 10%——2015 年以来首次，但裂痕掩盖了韧劲：F3Q26 Services 营收 $307 亿，同比增长 12%，低于华尔街 14.6%。9 月季度指引隐含增速降至约 9.5%。App Store 疲软是主因。但美银指出，云服务、视频、支付服务和广告均实现强劲的双位数增长，付费订阅突破 15 亿，交易账户和付费账户均创历史新高——Services 的问题集中在 App Store，而非全局。
3. 内存成本吞噬毛利率——两份报告达成最高共识：大摩指出内存成本贡献了超过 100% 的 9 月季度毛利率环比压缩。美银量化了 F3Q 的具体影响——内存成本在 F3Q 已造成约 100bp 的毛利率拖累。Apple 已经将 Mac 和 iPad 提价以应对”异常的内存成本环境”（美银数据），而 iPhone 涨价是 12 月季度的必然选项。
4. iPhone 涨价是唯一的解药，但也是双刃剑：美银的 ASP 数据极具参考价值——F3Q26 iPhone ASP 已达 $986（同比 +8%），而 9 月季度（F4Q26）预计跳升至 $1,080（同比 +19%）。这意味着 iPhone 涨价已经发生，而不只是市场预期。 但消费者能否承受连续涨价，是最大的未知数。
5. 两份报告的分歧——大摩 PT $360 vs 美银 PT $380： 同一份财报，大摩应用 35x P/E，美银应用 37x P/E。美银的估值倍数高于过去五年历史区间上限（19-35x），理由是 Agentic AI 和多年代际升级周期。这个分歧的本质是：你认为 Apple 的裂痕是周期性的（美银），还是结构性的（大摩）？

2026 年 7 月，一篇独立研究报告深入分析了存储稀缺与开源模型平价对 AI 产业格局的双重冲击。报告的核心判断是：AI 产业已从增长叙事转入”走廊”区间——崩溃风险（25%）与寡头稳态（25%）呈共模态分布，商品化冲击并非尾部风险，而是与基准情形等概率的结构性威胁。

这份报告认为，2026至2030年间，AI行业将同时受到DRAM/HBM价格飙升、开源前沿模型（如GLM‑5.2）出现、推理效率大幅提升（如接近香农极限的KV缓存压缩和轻量级本地运行环境），以及Meta和xAI等“前AI实验室”凭借价格重估前囤积的算力进入算力转售市场这四股力量的冲击。量化分析显示，现有玩家因拥有已摊销的旧机群，在内存带宽成本上对新入局者拥有结构性优势，且该优势不会随时间消失——按每PB内存带宽的美元成本计，差距从2026年的3.2倍缩至2027年的1.9倍，之后若HBM价格在2028年正常化则重新扩至约3倍，若短缺持续至2030年则超过4倍。训练成本则分化为奢侈级与大众级，前沿模型单次训练成本到2030年将达180亿至380亿美元，而通过强化学习和蒸馏复现上一代能力的成本却降至约500万美元，两者差距从当前的约40倍扩大至三到四个数量级。新基础设施的偿付能力被限制在极窄的通道内——在既定建设规模和每年30%的字节效率提升下，总token需求必须连续四年维持约2倍的年增长，且封闭模型的溢价定价须保持绝对价格的刚性，一旦偏离任一维度，2028‑2029年交付的产能将成为最脆弱的“高危年份”。

2026 年 2 月，SemiConductor 针对存储产业继续深入分析。

存储芯片行业正经历一场由人工智能驱动的结构性短缺，其规模与持续时间均属罕见。报告核心结论指出，存储芯片价格已大幅上涨且远未见顶，供需失衡的紧张局面预计将持续至2027年甚至更久。

博客作者对 SemiAnalysis 文章做了解读，并做了总结。并没有按照原文进行全部直译，需要精确文章内容的读者请自行寻找原文。

2026年1月，J.P.Morgan 发布了关于 AI 科技的 2026 展望，取名为 Smothering Height（令人窒息的高度）。

四家超大规模科技企业及其所依托的半导体生态企业，市值在短短数年间从 3 万亿美元攀升至 18 万亿美元；而自 2022 年 11 月 ChatGPT 推出以来，范围更广的 42 家人工智能相关企业贡献了标普 500 指数 65% 至 75% 的营收、利润与资本支出。这道护城河真的坚不可摧吗？

博客作者对图文做了深度的解读，并做了总结。并没有按照原文进行全部直译，需要精确文章内容的读者请自行寻找原文。

文章翻译自 《赤いメモリの潮流：長鑫存儲（CXMT）の戦略的分析とDRAMを巡る地政学的闘争》。

随着中美之间地缘政治竞争的日益激烈，全球半导体产业正面临结构性转折。在这一冲突的核心地带，DRAM（动态随机存取存储器）作为计算机、消费电子设备以及人工智能（AI）不可或缺的基础技术，正成为关键战场。尽管西方媒体长期以来主要关注华为和中芯国际等逻辑半导体公司，但在存储器领域，长鑫存储技术有限公司（以下简称CXMT）的快速崛起正在引发一场静默而深刻的“地壳运动”。

在人工智能的浪潮中，我们正见证一个深刻的范式转变：智能体（AI Agents）不再仅仅是响应指令的瞬时执行体，而是逐渐成为能够与环境持续交互、从经验中学习、并维系长期一致性的自主实体。这一转变的核心驱动力，在于记忆：它已从模型的附属功能，跃升为智能体实现长周期推理、持续适应与复杂决策的认知基石。

关于智能体如何“学会记忆”的深度探索，将直接影响我们能否构建出真正稳健、通用且持久的人工智能。记忆，正成为区分一个只会思考的模型，与一个真正能够“存在”并“成长”的智能体的关键所在。

由此开始，揭开复杂而精妙的记忆之谜。