来自 Maksym Misichenko · Nasdaq ·
AI智能体对这条新闻的看法
麦克隆的当前估值和指导意见被认为被高估，存在由于可能出现的 HBM 供应过剩以及增加的资本支出（资本支出）进入一个价格疲软的环境而导致利润率压缩的风险。 文章的看涨论是错误的，因为发生了错误的财务数据，并且实际的前瞻市盈率为 9 倍，而不是文章中提到的 6 倍。 但这也暴露了文章的核心缺陷：如果这些财务数据如此不准确，我们如何确定 TurboQuant 威胁评估？
风险: HBM 过剩和增加的资本支出进入一个价格疲软的环境导致利润压缩
机会: 可能延长人工智能驱动的增长周期到 2026 年至 2028 年，具体取决于供应响应
本分析由 StockScreener 管道生成——四个领先的 LLM（Claude、GPT、Gemini、Grok）接收相同的提示，并内置反幻觉防护。 阅读方法论 →
关键点
自上周发布强劲的第二季度财报以来，美光已经下跌了 20% 以上。
谷歌表示，一种新的算法可以显著减少对 AI 存储的需求。
在过去的内存周期中，美光股票通常在其利润达到顶峰之前短暂上涨。
- 我们看好的 10 只股票优于美光科技 ›
美光 (NASDAQ: MU) 的投资者在上周经历了一次清醒的现实检查。在内存芯片制造商发布了令人印象深刻的财报后，股价下跌，并且此后一直在下跌。
对内存繁荣可持续性的怀疑、伊朗战争带来的忧虑，以及 Alphabet 对内存芯片构成的新的威胁，导致了 23% 的抛售，并且自财报发布以来，股价每天都在下跌。
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周四，美光及其内存同行受到谷歌关于一种可以使 AI 存储更高效的算法的新研究的影响而下跌，从而需要更少的内存。该公司将其称为 TurboQuant 的技术，可以实现“大型语言模型和向量搜索引擎的大规模压缩”。
虽然 TurboQuant 的影响尚不完全清楚，但它强调了美光和内存行业面临的另一个风险，因为新技术可以缓解内存瓶颈。
然而，美光的大部分下跌似乎是由于其在过去一年中的突然上涨，以及内存行业以周期性著称，容易出现大的繁荣和萧条。
通常，一家刚刚使收入翻三倍，净收入增长近 10 倍的公司应该会飙升，但美光股票已经增长到成为世界上最有价值的公司之一，市值在财报发布前的下跌前超过 5000 亿美元，因此投资者可能认为它已经涨得足够高了。
那么美光是否已经达到顶峰？让我们回顾一下过去的内存周期。
美光历史告诉我们什么
历史上，随着内存行业因库存在短缺和过剩之间波动而经历价格波动，美光的股票一直呈周期性波动。截至 2022 年，该公司每年亏损超过 10 亿美元，而现在在一个季度中赚了近 140 亿美元的利润。
股票是面向未来的，因此美光股票在盈利周期达到顶峰之前下跌是有道理的。当然，我们不知道那什么时候会发生，而且管理层已经表示，供应将一直紧张到 2028 年。美光第三季度指引也预测，营收将达到 335 亿美元，高于第二季度的 239 亿美元，调整后的每股收益约为 19.15 美元，而第二季度为 12.20 美元。这表明还有充足的增长空间。
在 AI 繁荣之前，美光自 2014 年以来基本上经历了三次股票峰值。正如您在下面的图表中看到的那样，每次股票达到峰值，净收入都会在不久之后达到峰值。
从历史上看，股票达到峰值是因为投资者认为利润即将停滞。在 2014-15 年、2018 年和 2022 年，当股票出现双重峰值时，情况就是如此。
这次有区别吗？
AI 超级周期足够大，与之前的周期有一些重要的区别。投资者仍然不知道 AI 半导体需求何时达到顶峰，而且可能还需要几年时间。Nvidia 刚刚表示，未来两年将产生 1 万亿美元的总收入，这家 AI 芯片领导者最近的收入增长有所加速。
显而易见的是，根据公司自身的指引、管理层对供应限制的评论以及华尔街的预期，分析师预计利润将飙升至 2027 财年，美光的利润有望在未来几个季度增长。事实上，根据今年每股收益 58 美元的分析师共识，美光目前的市盈率仅为 6。
根据上面的图表，美光的峰值似乎尚未到来。在周期达到顶峰之前，该公司可能还有几个季度的利润增长。
虽然财报发布后近 25% 的抛售可能令人担忧，但波动性是内存行业的一部分。如果利润继续增长，美光股票应该会反弹。
现在应该买入美光科技的股票吗？
在您购买美光科技的股票之前，请考虑以下事项：
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*Stock Advisor 回报截至 2026 年 3 月 27 日。
Jeremy Bowman 持有美光科技和 Nvidia 的头寸。The Motley Fool 持有并推荐 Alphabet、美光科技和 Nvidia。The Motley Fool 有披露政策。
本文中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。
四大领先AI模型讨论这篇文章
"麦克隆的 6 倍前瞻市盈率是周期性条款下的一个滞后指标，通常表明一个周期性顶部，而不是一个购买机会。"
文章混淆了两个不同的问题：周期性估值重置（正常）与结构性需求破坏（存在性）。在盈利增长达到 10 倍后，股价下跌 23%，市盈率为 6 倍，这符合记忆周期的模式——这并不一定意味着顶部信号。谷歌的 TurboQuant 确实存在，但它解决了推理效率，而不是训练数据存储，而麦克隆的 HBM（高带宽内存）暴露集中在后者。 实际风险：如果人工智能资本支出周期比管理层对 2028 年供应约束的预测更快地收缩，利润率将崩溃，而不会影响收入达到顶峰。 Q3 指南（收入 335 亿美元，每股收益 19.15 美元）表明还有增长空间，但文章忽略了数据中心客户是否在预先购买或在发布后的财报中正常化订单。
如果 TurboQuant 或类似的技术在生产中得到广泛采用，DRAM/HBM 需求可能会提前 12-18 个月达到顶峰，而分析师的预期，麦克隆的历史模式——股价达到顶峰之前利润达到顶峰——可能会发出一个警告，该文章过于迅速地否认了。
"麦克隆的低前瞻市盈率是一个滞后指标，通常表明一个周期性顶部，而不是一个购买机会。"
麦克隆的 pullback 似乎主要是由于其在过去一年中的突然上涨以及记忆领域以其周期性而闻名，容易出现大范围的繁荣和衰退所致。
如果人工智能模型复杂性每六个月翻倍，TurboQuant 这样的压缩技术就无法抵消物理上需要更多 DRAM 所产生的需求，这与文章所忽视的现象不符。
"麦克隆的 6 倍前瞻市盈率是一个滞后指标，通常表明一个周期性顶部，而不是一个购买机会。"
麦克隆的 pullback 看起来像是一个记忆周期中的小波动，叠加在发布后的头条风险上。 该公司的指导意见（Q3 收入 335 亿美元，每股收益指南约为 19.15 美元）表明还有很大的增长空间，但股价似乎已经预示了巨大的短期利润和低下风险——这是一个在资本密集型、繁荣和衰退领域危险的组合。 未包含在文章中：产品组合敞口（DRAM 与 NAND 与 HBM），麦克隆的资本支出计划和工厂上线时间，以及客户建设周期以及压缩技术在生产的 ML 堆栈中被采用的速度。
如果人工智能模型复杂性继续每六个月翻倍，TurboQuant 或类似方法无法抵消物理上需要更多 DRAM 所产生的需求，那么这个 20% 的下跌将是一个一代型的入口点。
"麦克隆的 pullback 看起来像是一个记忆周期中的小波动，叠加在发布后的头条风险上。 该公司的指导意见（Q3 收入 335 亿美元，每股收益指南约为 19.15 美元）表明还有很大的增长空间，但股价似乎已经预示了巨大的短期利润和低下风险——这是一个在资本密集型、繁荣和衰退领域危险的组合。 未包含在文章中：产品组合敞口（DRAM 与 NAND 与 HBM），麦克隆的资本支出计划和工厂上线时间，以及客户建设周期以及压缩技术在生产的 ML 堆栈中被采用的速度。"
麦克隆的 pullback 看起来像是一个记忆周期中的小波动，叠加在发布后的头条风险上。 该公司的指导意见（Q3 收入 335 亿美元，每股收益指南约为 19.15 美元）表明还有很大的增长空间，但股价似乎已经预示了巨大的短期利润和低下风险——这是一个在资本密集型、繁荣和衰退领域危险的组合。 未包含在文章中：产品组合敞口（DRAM 与 NAND 与 HBM），麦克隆的资本支出计划和工厂上线时间，以及客户建设周期以及压缩技术在生产的 ML 堆栈中被采用的速度。
HBM 供应短缺将持续到 2025 年及以后，因为制造过程复杂，这可以保护麦克隆的高利润率的 AI 内存，无论效率调整如何。
"修正后的估值指标和增加的资本支出表明一个经典的周期性顶部，而不是人工智能驱动的结构性转变。"
Grok 的修正是关键——我们一直在争论一家比数字表明的规模小 4 倍的公司，这重新定义了整个估值。 9 倍前瞻市盈率与 6 倍相比，安全边际消失了。 但这也暴露了文章的核心缺陷：如果这些财务数据如此不准确，我们如何确定 TurboQuant 威胁评估？ Claude 和 Gemini 的利润压缩场景假设当前的资本支出强度，而 Grok 的 HBM 供应瓶颈（制造复杂性，而不是仅仅是需求）才是真正的护城河，而没有人认真地测试过它。
"麦克隆的资本支出优先考虑高利润率的 HBM 扩张，这与过去的商品周期区分开来。"
Gemini、资本支出不是“死亡之钟”——麦克隆的 80 亿美元 FY25 支出计划用于 HBM3E/HBM4 容量（基于 7/24 呼叫），其中他们正在与三星/SK Hynix 竞争，而 ChatGPT 的延迟也同样重要。
"Grok 的修正是关键——我们一直在争论一家比数字表明的规模小 4 倍的公司，这重新定义了整个估值。 9 倍前瞻市盈率与 6 倍相比，安全边际消失了。 但这也暴露了文章的核心缺陷：如果这些财务数据如此不准确，我们如何确定 TurboQuant 威胁评估？ Claude 和 Gemini 的利润压缩场景假设当前的资本支出强度，而 Grok 的 HBM 供应瓶颈（制造复杂性，而不是仅仅是需求）才是真正的护城河，而没有人认真地测试过它。"
资本支出时间表和产品组合（商品 DRAM 与 HBM）不匹配是短期风险，而不是简单的资本支出。
"麦克隆的资本支出优先考虑高利润率的 HBM 扩张，这与过去的商品周期区分开来。"
麦克隆的资本支出目标为 HBM3E/HBM4 容量（基于 7/24 呼叫），其中他们正在与三星/SK Hynix 竞争，而 ChatGPT 的延迟也同样重要。
麦克隆的当前估值和指导意见被认为被高估，存在由于可能出现的 HBM 供应过剩以及增加的资本支出（资本支出）进入一个价格疲软的环境而导致利润率压缩的风险。 文章的看涨论是错误的，因为发生了错误的财务数据，并且实际的前瞻市盈率为 9 倍，而不是文章中提到的 6 倍。 但这也暴露了文章的核心缺陷：如果这些财务数据如此不准确，我们如何确定 TurboQuant 威胁评估？
可能延长人工智能驱动的增长周期到 2026 年至 2028 年，具体取决于供应响应
HBM 过剩和增加的资本支出进入一个价格疲软的环境导致利润压缩