大方谈钱

本期嘉宾：王芳，中泰证券研究所联席所长、电子行业首席分析师
大家好，欢迎来到《大方谈钱》，这是一档由华夏基金出品的播客栏目。近期存储板块的股价波动牵动着人心， AI 彻底改变了存储的需求底层逻辑，算力刚需替代了消费的波动，产业链利润加速向核心技术高端环节。我们非常荣幸的邀请到了中泰证券研究所联席所长、电子行业首席分析师王芳，来帮我们科普一下，本轮存储板块行情能走多远？哪些赛道具备长期成长的价值，以及未来最大的机遇与风险？
Timeline:
01:10-03:58 存储三大品类 & 需求结构巨变（24→26 年）
存储三大核心品类：DRAM、NAND 合计各占四成市场，NOR Flash 仅 3%-5% 小众利基市场；

DRAM 需求变迁
2024：手机 37%+ 笔电 11%，服务器仅 37%；消费电子主导；

2026：含 HBM 服务器需求占比超 53%，成为第一大下游；明年占比继续走高；

NAND 需求变迁
2024：手机 33%、笔电 23%、服务器 24%；

2026：服务器需求接近 37%，明年有望突破 40%；

核心变化：AI 推理时代到来，不再只单一拉动 HBM，全层级存储（HBM/DRAM/SSD/HDD）同步放量。

03:58-10:50 从训练到推理：AI 如何彻底改变存储消耗逻辑
23-24 年大模型训练期：核心需求仅 HBM，服务器成本集中在 GPU，存储占比极低；

25 年关键拐点：DeepSeek 带动推理浪潮，大模型增加长记忆、多模态能力；
长对话、百万 Token 文本、图文视频多模态，带来存储非线性暴涨；

存储分层逻辑（KV Cache）
热数据（短期交互）：HBM，高带宽高成本；

温数据（数天内）：普通 DRAM；

冷数据（数月存档）：SSD/NAND、低成本 HDD；

推理时代区别于训练：全存储品类同步受益，不再只依赖高端 HBM 单品。

10:50-18:20 存储传统周期规律 & 本轮 AI 周期特殊性
1、传统周期底层逻辑
DRAM/NAND 高度寡头垄断（DRAM 三星 / 美光 / 海力士占 94%；NAND 五巨头占 90%）；

扩产周期 1.5-2 年，供需错配带来剧烈价格波动；历史单轮涨跌幅度 50%-90%；22-23 年存储价格暴跌 80%-90% 创历史极值；

过去需求天花板由手机、笔电人口上限锁定，周期节奏清晰；

2、本轮 AI 周期两大不同
需求无明确天花板：大模型迭代速度超预期，Coding、多模态等新场景持续打开增量；

技术迭代加速：HBM2E→3E→4 快速迭代，DDR5/6、3D NAND 层数同步升级；

供给端约束：上一轮巨亏后海外大厂扩产保守，国内长鑫、长存缓慢填补份额。

18:20-21:30 DRAM 与 NAND 需求差异、新技术迭代方向
DRAM：配套 GPU/CPU 实时计算，断电丢失数据，持续追求高带宽、先进制程，HBM 持续迭代；

NAND：断电留存数据，负责冷 / 温数据长期存储；

行业新技术 HBF：用低成本 NAND 替代部分高价 HBM，英伟达联合厂商研发，国内同步布局。

21:30-24:10 国内外存储核心技术壁垒对比
DRAM 赛道
海外：先进制程推进至 10nm，深度绑定 EUV 光刻机，HBM 领先国内两代；

国内长鑫：全球份额 7.7% 持续提升，先进制程、高端 HBM 追赶存在设备壁垒；

NAND 赛道
海外三星 / 美光：堆叠层数 276-321 层；

长江存储：X 堆叠架构优势，主力 232 层，新品接近 300 层，无 EUV 硬性依赖，追赶难度更低。

24:10-28:40 长协机制平滑周期，行业供需再平衡
海外原厂（美光、三星等）与云厂商签订 3-5 年长协，仅释放 20%-30% 产能锁价；

长协双向利好：原厂锁定稳定高利润，下游规避涨价风险；

影响：大幅缓解过往暴涨暴跌周期，行业波动收窄，AI 长需求支撑中期景气。

28:40-31:30 存储产业链利润分配格局
存储以 IDM 模式为主（三星 / 美光 / 长鑫 / 长存一体化设计制造封测），原厂攫取产业链绝大部分利润；

NOR Flash 为分工模式（设计 + 代工 + 封测），代表企业兆易创新、华邦；

中游模组、分销企业：受益涨价行情，但利润弹性弱于存储原厂。

31:30-37:40 普通人投资：板块增量机会 & 个股分化原因
核心增量主线
主线 1：HBM、DDR6、HBF 等存储新技术迭代；

主线 2：国产替代，国内 DRAM/NAND 需求占 34%-37%，本土产能仅 13%-15%，两倍以上扩张空间；

主线 3：存储模组、利基型 NOR 设计公司；

股价分化原因
海外：美股、韩股估值体系天然存在溢价；
A 股：原厂预期、存储模组、NOR 设计三类公司业绩弹性不同；长鑫上市重塑板块估值逻辑；

资金拥挤度、库存周期、海外存储股价联动带来短期波动。

37:40-44:20 行业核心风险梳理
核心变量风险：AI 大模型资本开支不及预期，云厂商营收、回报不及预期压制存储采购；

供给风险：海外 / 国内大幅扩产，供需宽松打压产品价格；

地缘黑天鹅：存储属于数据战略核心品类，设备、进出口管制存在不确定性；

交易层面风险：板块持仓集中、杠杆资金拥挤，易出现短期大幅回调。

本期制作
嘉宾：王芳 中泰证券研究所联席所长、电子行业首席分析师
主播：章衡 惟惟惟
制作：余冬
温馨提示：播客大方谈钱由华夏基金出品，所有投资相关内容皆以交流分享为目的，仅供参考，不构成任何市场预测、判断，或投资、咨询建议。本节目不作为个股推荐，不作为任何法律文件，内容中的所有信息或所表达意见不构成投资、法律、会计或税务的最终操作建议，华夏基金不就资料中的内容对最终操作建议做出任何担保。在任何情况下，本公司不对任何人因使用本资料中的任何内容所引致的任何损失负任何责任。我国基金运作时间较短，不能反映股市发展的所有阶段。市场有风险，入市需谨慎。

大家好，欢迎来到《大方谈钱》，这是一档由华夏基金出品的播客栏目。
2026年，一场由人工智能驱动的“硅基”变革正在加速展开。回望上半年投资，科技成长成为资本市场的绝对主线。AI算力、存储芯片、光模块、PCB等产业链环节轮番演绎，市场正在用投资定价回应对未来产业趋势的期待。
站在2026年下半年的起点，随着外部环境逐步变化，科技浪潮是否能够继续？投资机会又将如何演绎？上周五，华夏基金主动投研5.0发布暨中期投资策略会正式发布，我们对现场内容做了梳理，一起来听听吧~
温馨提示：播客大方谈钱由华夏基金出品，所有投资相关内容皆以交流分享为目的，仅供参考，不构成任何市场预测、判断，或投资、咨询建议。本节目不作为个股推荐，不作为任何法律文件，内容中的所有信息或所表达意见不构成投资、法律、会计或税务的最终操作建议，华夏基金不就资料中的内容对最终操作建议做出任何担保。在任何情况下，本公司不对任何人因使用本资料中的任何内容所引致的任何损失负任何责任。我国基金运作时间较短，不能反映股市发展的所有阶段。市场有风险，入市需谨慎。

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2026年，一场由人工智能驱动的“硅基”变革正在加速展开。回望上半年投资，科技成长成为资本市场的绝对主线。AI算力、存储芯片、光模块、PCB等产业链环节轮番演绎，市场正在用投资定价回应对未来产业趋势的期待。
站在2026年下半年的起点，随着外部环境逐步变化，科技浪潮是否能够继续？投资机会又将如何演绎？上周五，华夏基金主动投研5.0发布暨中期投资策略会正式发布，我们对现场内容做了梳理，一起来听听吧~


制作：余冬
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本期嘉宾：
国泰海通农业分析师 巩健
大家好，欢迎来到《大方谈钱》，这是一档由华夏基金出品的播客栏目。
近期猪价有一波非常明显的反弹，引起了很多投资者的关注。
我们特别邀请到了国泰海通农业分析师巩健巩总来帮我们分析一下猪价背后所对应的猪周期的投资逻辑，欢迎!

Timeline：
猪价反弹的三重逻辑与全行业深度亏损
01:50 反弹背后的三股力量：恐慌情绪、季节规律与补库需求
03:20 猪价为何一度跌至 2007 年以来最低点？
04:19 反弹到 11 元，为什么全行业仍在亏损？
04:58 十个月生产滞后期：理解猪周期的起点

供给端的结构变化如何改写养猪业
07:29 洪水、极端天气和厄尔尼诺，还能显著影响生猪供给吗？
09:32 国内养猪效率和水平，以及饲料成本为何仍是短板？
11:35 从农村散养到专业养殖：生猪产业的 4∶3∶3 格局
13:43 成本与防疫对全国养殖地域分布的改变
16:27 母猪、仔猪、标猪和大肥猪，分别扮演什么角色？

猪周期如何运转：「能繁周期」与「效率周期」
24:03 猪周期为何同时牵动投资者和养殖企业？
26:46 近期上涨是季节性反弹，还是新一轮周期的起点？
29:01 消费基本盘稳定，为何猪价仍创历史低位
29:22 近十年，国内猪肉消费基本稳定在 7 亿头、5500 万吨
31:24 效率提升叠加饲料降价，如何拉长盈利与扩产周期

猪周期怎么投：左侧去产能，右侧等涨价
33:11 股价表现最好的两个阶段：猪价下跌后半段与上涨前半段
35:22 周期逻辑没有变，股价为什么可能提前或延后反应？
36:58 能繁母猪的去化逻辑：从卖大猪、卖仔猪到淘汰母猪
39:02 跟踪指标：能繁母猪存栏量变化、猪价、行业情绪与仔猪价格

从行业周期到个股选择：猪企格局与金融工具
42:17 选猪企标的看什么：成本优势与出栏成长性
44:32 行业需淘汰 10% 产能的情况下，龙头企业反而可能扩张？
45:39 没有传统竞争格局的行业：所有企业都是价格接受者
47:06 生猪期货能帮企业锁定利润，为什么改变不了周期？
49:05 普通投资者如何用数据、情绪与时间跟踪猪周期？

养猪的商业本质：规模、成本与消费分层
51:21 需求稳定、价格波动，企业为什么仍愿意长期养猪？
52:26 龙头壁垒不是单项技术，而是每个环节的综合领先
54:24 猪不会骗人：管理中的每个细节最终都会反映在成本里
56:03 白猪解决效率，土猪和黑猪承接风味与高端消费

本期制作
嘉宾：巩健 国泰海通农业分析师
主播：章衡 惟惟惟
制作：柯霖

温馨提示：播客大方谈钱由华夏基金出品，所有投资相关内容皆以交流分享为目的，仅供参考，不构成任何市场预测、判断，或投资、咨询建议。本节目不作为个股推荐，不作为任何法律文件，内容中的所有信息或所表达意见不构成投资、法律、会计或税务的最终操作建议，华夏基金不就资料中的内容对最终操作建议做出任何担保。在任何情况下，本公司不对任何人因使用本资料中的任何内容所引致的任何损失负任何责任。我国基金运作时间较短，不能反映股市发展的所有阶段。市场有风险，入市需谨慎。

本期嘉宾：讯兔科技（Alpha 派）联合创始人 崔予淳
大家好，欢迎来到大方谈钱，这是一档由华夏基金出品的播客栏目。最近呢，我们也是跟很多人聊了关于 AI 相关的部分，这里头从业者尤其感兴趣的话题是 AI 投研。今天我们很荣幸邀请到了讯兔科技（Alpha 派）联合创始人 崔予淳老师来跟我们分享一下，关于AI，关于投研，关于很多大家感兴趣的一些话题。
Timeline:
01:10-03:30 创业初心：传统投研的数字化痛点
早年公募投研工作流极度离散，信息收集、整理、复盘全靠人工，大量重复低效工作；

市面上金融软件仅做数据展示，无法串联完整研究逻辑，研究员存在大量信息处理负担；

定位 Alpha 派：不是自动炒股工具，而是投研生产力工具，核心解决信息筛选、逻辑梳理、报告撰写等重复工作。

03:30-04:30 AI 工具迭代历程
2023 初期仅单点功能：自动生成会议纪要，只能解决单一细碎工作；

现阶段进化为完整 Agent 体系，封装标准化工作流，可覆盖 50% 以上常规投研任务；

产品底层逻辑：不依赖用户复杂提示词，预置行业通用研究框架，大幅降低使用门槛。

04:30-06:10 很多人用不好 AI 投研的两大根源
预期错位：分不清 AI 辅助定位，指望 AI 直接给出选股、涨跌结论，超出模型能力边界；

使用方式粗放：仅一句简单提问，未拆分任务、限定信息来源，输出结果粗糙、失真；

正确前置动作：先明确任务目标、界定交付标准，再交给模型执行。

06:10-09:10 核心产品案例：公司一页纸底层设计逻辑
用户核心需求：快速看懂公司核心催化、业务逻辑，而非堆砌财报数据；

三层设计逻辑：优先短期催化→拆解业务基本面→财务与估值校验；

信息权重区分：公告、业绩会为高权重，网络传闻仅作参考，自动甄别无效信息；

产品优势：极简入口，输入代码即可生成标准化分析，支持自定义行业研究框架。

09:10-14:00 如何沉淀专业投研认知给 AI
早期方案：硬编码、长 Prompt 固化行业研究模板；

当前更优方式：通过 Markdown 参考文档沉淀研究 Know-how；

实操技巧：多次迭代交互，把优质分析流程抽象固化为通用 Skill；

难点：产业逻辑抽象难度高，无法完全依赖模型自主思考，需要人持续校准约束。

14:00-17:30 AI 会不会替代研究员？分层解读
无法替代工作：线下调研、上市公司访谈、人际信息交换、非共识深度推演；

AI 可承接：海量信息检索、公告梳理、纪要整理、基础数据汇总等标准化工作；

行业变化：不会裁员，而是岗位升级，催生「AI 投研专项岗」，负责搭建团队标准化工作流；

长期趋势：资产管理市场持续扩容，可覆盖标的变多，AI 是放大研究覆盖面的工具。

17:30-21:00 未来机构投研团队组织形态预判
现状：各研究员 AI 使用水平参差不齐，团队无统一标准，整体效率提升有限；

未来标配：每个研究小组配置 1 名 AI 流程负责人，沉淀团队专属研究框架；

Agent 团队化构想：公共中枢 Agent + 个人研究员 Agent，统一调度标准化任务；

卖方 / 买方差异：卖方侧重批量产业梳理，买方侧重个股深度跟踪、催化捕捉。

21:00-25:00 AI 工具持续迭代的核心驱动力
核心驱动：一线用户真实吐槽、高频使用中暴露的数据 / 逻辑错误；

两大迭代方向：
① 底层 Agent 基建：提升结果稳定性、统一数据源、优化上下文管理；
② 上层标准化 Skill（日报、行业梳理、调研大纲），降低上手门槛；

大模型能力≠全部，金融专属数据约束、任务流程封装才是工具核心壁垒。

25:00-30:1 普通人从零上手 AI 投研实操路径
入门首选：每日市场 / 行业自动日报，高频、覆盖全市场，快速熟悉模型能力边界；

进阶练习：拆解会议纪要完整工作流，区分原始录音、逐字稿、结构化核心洞察；

实操技巧：复杂任务分步拆解，单次只解决单一目标，多轮对话优化后固化流程；

上下文管理干货：新任务新开对话、明确信息数据源、精简无关历史内容，减少模型干扰。

30:1-33:00 深水区实操：自动化研究与多 Agent 协同
适合自动化任务：事实类汇总（财报、催化、行业数据）；

难以全自动：深度主观推演、产业非共识判断；

多 Agent 使用思路：不直接跨模型对话，按需调用各工具专属能力组合使用；

落地难点：模型输出不稳定，需要设置结果复核流程，规避数据幻觉。

33:00-37:00 行业终局：AI 时代 ToB 投研软件商业模式
传统 ToB 软件痛点：客户需求非标，定制开发成本极高；

大模型带来变革：通用泛化能力大幅降低定制成本，一套工作流适配多类研究需求；

长期价值：工具不会被基础大模型吞噬，垂直金融数据、专业研究流程是核心壁垒。

本期制作
嘉宾：崔予淳
主播：梁狗蛋
制作：余冬
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