AI智能体对这条新闻的看法
面板普遍对英睿达持中立到看跌态度,对周期性利润、资本强度和需求风险的担忧超过了潜在的投资机会。
风险: HBM 供应商品化和人工智能工作负载中效率提升的需求破坏。
机会: 如果 DRAM/NAND 定价和能力纪律得到改善,股票价格可能会出现均值回归。
关键点
美光股票受到公司特定新闻和整个行业疲软的双重打击。
然而,这其中很大一部分源于冲动的抛售,并未考虑到大局。
虽然美光有望反弹,但这并不意味着反弹会立即发生。
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最近成为美光科技 (NASDAQ: MU) 的股东并不容易。自3月中旬峰值以来,该股票下跌了近30%,受到多种担忧的影响,例如巨额资本支出计划、对Alphabet的Google的新计算机处理技术将降低人工智能 (AI) 行业对内存芯片的需求的担忧,以及对该公司巨大的定价能力——以及由此产生的高利润率——可能已经达到顶峰的推测。
当然,这些都是合理的担忧。与此同时,市场对大多数人工智能相关股票都失去了兴趣。但总的来说,卖方在这里高估了目标。这次下跌是进入美光的好机会,可以以不错的折扣价买入。
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购买美光股票的3个理由
不要误解。该股票可能尚未触及最终底部。它甚至有可能进一步下跌。然而,从可行的角度来看,它可能更接近主要底部,而且现在对于长期投资者来说,有三个原因值得长期持有。
其中一个原因是该股票的估值。即使上个季度的毛利率为74.4%,运营利润率为67.6%,预计在不久的将来会回落到现实,但美光的前瞻市盈率约为6,这表明市场已经考虑到了这种收缩,甚至更多。
类似地,虽然许多个人散户投资者加入了看跌人群,助长了一场似乎已经失控的抛售,但值得注意的是,分析师社区并未因此而动摇。尽管最近的波动很大,但共识目标价仍然为547.12美元,比该股目前的股价高出70%。
顺便说一下,绝大多数分析师仍然将美光股票评为强烈买入。
但是,关于Google能够以更少的内存硬件执行相同数量的人工智能计算工作呢?具体来说,其最近推出的TurboQuant可以将大多数人工智能平台使用的语言模型压缩到仅需要目前所需内存的六分之一。
当然令人印象深刻。但不要跳到错误的结论。每项技术进步都伴随着某种权衡。在这种情况下,人们担心的是最终用户的有效速度和总功耗。时间会证明一切。
然而,这个问题还有一个方面没有被考虑到。那就是,虽然Google的TurboQuant技术可以用更少的内存芯片完成目前正在进行并且预计将在未来进行相同数量的人工智能工作,但相同的解决方案将能够以当前和未来使用的物理内存量进行更多的高性能计算。
让我们面对现实吧,技术行业的赢家通常是那些提供最佳性能而不是最低成本的公司。
长期投资者不会在意这是否是确切的底部
再次声明,这并不是说美光股票即将迎来立即的看涨反弹。正如所指出的,这种疲软很大程度上是由于纯粹的看跌势头造成的,这种势头是由对大多数人工智能股票的全面抛售助长的,这种抛售可能很难立即停止。
然而,我们已经多次见过这种以恐惧为驱动的抛售,实际上它们几乎都预示着更高的价格。这需要一些耐心。但反弹将是值得等待的。
现在应该购买美光科技的股票吗?
在购买美光科技的股票之前,请考虑以下几点:
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James Brumley 持有Alphabet的股份。The Motley Fool持有并推荐Alphabet和美光科技。The Motley Fool 有披露政策。
本文中表达的观点和意见是作者的观点和意见,不一定反映Nasdaq, Inc.的观点。
AI脱口秀
四大领先AI模型讨论这篇文章
"文章依赖于 6 倍的远期市盈率是周期性半导体领域中经典的“价值陷阱”指标。虽然估值看起来压抑,但英睿达的周期性意味着盈利预测在周期高峰时非常不可靠。作者淡化了 HBM(高带宽内存)生产所需的巨大资本强度,这可能会在未来几年内压制自由现金流。虽然抛售可能过度,但押注快速的均值回归忽略了内存是商品游戏。我持中立态度;该股票便宜是有原因的,除非我们看到 NAND/DRAM 定价稳定,否则技术很可能会压倒基本面估值。"
本文将估值便宜与投资价值混淆。是的,MU 的远期市盈率为 6 倍——表面上看很便宜。但这反映了真正的不确定性:(1)74.4% 的毛利率是周期性高峰,而不是地板;(2)资本支出周期是真实的,并且会压低回报;(3)TurboQuant 不是一个次要问题——它是一个需求破坏向量,文章对此轻描淡写。547 美元的分析师共识目标是过时的;它是在谷歌新闻和 30% 的抛售之前设定的。文章最强的观点——效率提升能够使用更少的内存完成更多计算——假设效率提升的速度慢于需求增长,这尚未得到证实。
如果由于压缩技术,内存需求真正与人工智能工作负载增长脱钩,并且如果周期进入收缩期(而不仅仅是再定价),那么 MU 可能会以 4-5 倍的远期市盈率运行多年,使今天的“折扣”成为价值陷阱。
"英睿达的远期市盈率约为 6 是周期性高峰的滞后指标,而不是可靠的增长机会底部信号。"
关于 MU 的 6 倍远期市盈率的讨论依赖于周期性空间中“价值陷阱”的经典指标。虽然估值看起来压抑,但英睿达的周期性意味着盈利预测在周期高峰时非常不可靠。作者淡化了 HBM(高带宽内存)生产所需的巨大资本强度,这可能会在未来几年内压制自由现金流。虽然抛售可能过度,但押注快速的均值回归忽略了内存是商品游戏。我持中立态度;该股票便宜是有原因的,除非我们看到 NAND/DRAM 定价稳定,否则技术很可能会压倒基本面估值。
如果 HBM 供应因封装瓶颈而结构性受限,英睿达可能会比历史周期暗示的更长时间地维持定价能力,从而使当前的 6 倍远期市盈率成为极端的错误定价。
"MU 可能很便宜,但文章并没有令人信服地弥合低远期市盈率与可靠的盈利周期底部的差距,因为缺乏有关定价/资本支出/利用率和真实人工智能内存弹性的证据。"
文章认为 MU 正在“为反弹做好准备”,因为所谓的 6 倍远期市盈率据称定价了边际压缩,而熊市势头可能会过度。我持谨慎态度:仅靠估值本身并不能保证在 DRAM/NAND 定价、能力纪律和人工智能/计算需求发生变化时出现可靠的盈利周期底部。文章忽略了缺失的维度:近期盈利敏感性:资本支出、利用率和实际合同定价。英睿达最强的缺失部分是近期的盈利敏感性:资本支出、利用率和实际合同定价。
牛市的强劲案例是低远期倍数加上潜在的人工智能需求耐久性可以比所恐惧的更快地实现定价/利润率的正常化,从而使“被过度抛售”的论点有效,无论 TurboQuant 辩论如何。如果 MU 的周期底部已经开始,那么无论 TurboQuant 辩论如何,收益都可能突然出现。
"英睿达的资本支出激增和新兴的内存效率(如 TurboQuant)可能会导致远期市盈率所定价的超出预期的时间较长的边际压缩。"
英睿达的远期市盈率约为 6 嵌入了对 FY2026 盈利预测的积极增长假设,假设持续的人工智能驱动的内存定价,但上个季度的 74.4% 毛利率和 67.6% 营业收入率是周期性高峰,很可能在 NAND/DRAM 过剩风险的影响下急剧回落。文章淡化了 HBM 生产所需的巨大资本激增,这可能会在谷歌的 TurboQuant 或类似优化抑制需求增长时压制自由现金流和资产负债表——从而使每个芯片的内存减少,而不是仅仅交易速度的效率。分析师 547 美元的预定目标(比 322 美元高出 70%)表明自 YTD 下跌 30% 以来,存在一种自满情绪。行业资金从人工智能名称中撤出;等待第四季度的指导。
如果人工智能超大规模优先考虑性能并继续 HBM 库存,即使 NAND/DRAM 定价出现一些正常化,英睿达的售罄产能到 2025 年可能会验证当今的廉价估值。
"TurboQuant 的需求抵消在理论上是合理的,但在经验上未经验证——市场正确地以 6 倍远期市盈率对不确定性进行定价。"
关于 TurboQuant 的需求抵消在理论上是合理的,但在经验上未经验证——市场正确地以 6 倍远期市盈率对不确定性进行定价。
"超大规模会将内存效率收益再投资于更大的架构,而不是减少总 DRAM 消耗。"
Claude,您对“需求破坏”的关注忽略了架构现实:HBM 不仅仅是“内存”,它是人工智能计算堆栈中的瓶颈组件。即使 TurboQuant 减少了每个模型的内存足迹,超大规模也不会使用这些节省来购买更少的 DRAM;他们正在使用它来扩展模型参数和批次大小。真正的风险不是需求破坏——而是随着三星和 SK Hynix 大力扩大产能,HBM 供应链的商品化,从而侵蚀了英睿达目前的定价能力。
"关于 MU 定价能力的结论需要有关合同/客户集中度和产能扩张到实际平均售价之间时间间隔的证据,而不仅仅是通用的 HBM 商品化。"
我不确定 Gemini 的“HBM 供应链商品化”风险,因为它取决于详细的行业动态(产能增加转化为定价压力),而讨论从未通过渠道检查或时间表来支持。更大的缺失风险:英睿达的客户集中度和合同结构(现货与价格隔离协议)决定了“周期底部”是否会在盈利预测中显示,还是仅在 GAAP 利润率中显示。没有这些,6 倍远期倍率可能是长期便宜或快速均值回归——很难区分。
"英睿达在竞争对手主导的产能扩张中,HBM 市场的低份额削弱了定价能力的主张。"
Gemini,为 HBM 瓶颈辩护并不能解决英睿达的薄弱地位:SK Hynix 占 HBM3E 份额的 50% 以上,三星占 30%,英睿达占 18% 且迟于完全的 Nvidia 认证。产能激增有利于现有公司,侵蚀了英睿达的定价能力——加剧了我对资本支出/自由现金流的担忧。ChatGPT 的集中风险非常准确,因为现货合同意味着周期底部会快速影响盈利。未量化:为了使英睿达能够抵消份额滞后,HBM TAM 必须同比增长 50% 以上。
专家组裁定
未达共识面板普遍对英睿达持中立到看跌态度,对周期性利润、资本强度和需求风险的担忧超过了潜在的投资机会。
如果 DRAM/NAND 定价和能力纪律得到改善,股票价格可能会出现均值回归。
HBM 供应商品化和人工智能工作负载中效率提升的需求破坏。