高盛科技行业分析人士Sean Johnstone近日在报告中指出，当前市场争论的焦点已经从“内存是否短缺”，逐渐转向“内存价格上涨还能持续多久”。
AI算力需求持续扩张，让HBM和DRAM成为半导体产业链中最紧俏的产品之一。
目前市场对于内存行业的一个基本共识仍然是：供给紧张状态可能延续至2027年。
但在这一共识之下，华尔街对于内存价格还能上涨多少，已经出现明显分歧。
高盛科技行业分析人士Sean Johnstone近日在报告中指出，当前市场争论的焦点已经从“内存是否短缺”，逐渐转向“内存价格上涨还能持续多久”。
多头认为，HBM和DRAM订单已经排期至2027年，长期协议也在一定程度上锁定了价格和利润空间。
但空头则认为，内存价格上涨速度已经开始放缓，行业高利润率可能刺激下游客户调整芯片设计，从需求端反过来改变供需平衡。
这意味着，内存市场最紧张的阶段或许正在逐步接近尾声。
目前看多内存市场的核心逻辑依然非常明确。
随着AI服务器需求持续增长，HBM成为高端AI芯片不可或缺的重要组成部分。
与此同时，传统DRAM和NAND市场也受到AI服务器、数据中心以及终端设备需求变化的影响。
高盛指出，多头认为HBM和DRAM订单已经排期到2027年，部分长期协议还设置了价格底线。
在这种情况下，即使供需关系开始逐渐改善，内存厂商仍然具备较强的议价能力。
部分市场人士甚至认为，在当前价格水平下，内存厂商仍然拥有非常可观的利润空间。
只要AI基础设施资本开支继续增长，HBM需求就很难在短期内出现明显下降。
这也是目前内存行业维持高景气的核心支撑。
不过，市场真正需要关注的是内存价格变化的“速度”。
高盛指出，部分空头投资者认为，内存价格的“二阶导数”已经转负。
简单来说，并不是内存价格已经开始下降，而是价格继续上涨的速度正在放慢。
如果这一趋势持续，那么内存价格可能在2027年第二季度或第三季度附近见顶，随后进入小幅回落阶段。
这也是目前市场对于内存周期最重要的分歧。
如果价格只是上涨速度放缓，那么内存厂商仍然可以维持较高盈利水平。
但如果供给逐渐释放、客户需求开始降温，价格进入下降通道，那么内存行业的盈利预期可能迅速发生变化。
因此，市场目前争论的并非“内存是否马上进入下行周期”，而是本轮超级景气周期究竟还能维持多久。
内存行业目前面临的另一个问题，是过高的利润率可能刺激下游客户寻找替代方案。
高盛认为，内存行业部分环节高达80%的利润率，已经开始让客户重新思考芯片设计。
原因很简单。
当某一种关键零部件价格持续上涨，并在整体系统成本中占据越来越高的比例之后，客户自然会寻找降低成本的方法。
这种调整可能包括重新设计芯片、降低内存容量、改变系统架构，甚至寻找其他技术路线。
如果这种趋势逐渐形成，那么内存价格上涨带来的高利润，反而可能推动需求侧进行结构性调整。
这也是内存市场从“供给不足”走向“供需重新平衡”过程中需要重点观察的变量。
市场近期出现的一则消息，也被部分投资者视为这一趋势的佐证。
据此前报道，英伟达正在评估降低下一代Rubin Ultra产品的HBM堆叠数量和容量。
SemiAnalysis测算，如果相关方案最终落地，英伟达单机架中HBM的成本占比可能从接近40%下降至约28%。
如果这一变化最终得到确认，其意义并不仅仅是英伟达降低了产品成本。
更重要的是，它说明在HBM价格持续高企的背景下，芯片设计厂商已经开始主动寻找降低内存成本的方法。
当然，这并不能直接证明HBM需求正在下降。
恰恰相反，AI算力需求仍然十分旺盛。
但随着HBM价格上涨，产业链可能逐渐从单纯“抢产能”，转向“如何提高内存使用效率”。
这可能成为未来几年内存市场的重要变化。
从供需角度看，目前内存市场仍然处于紧平衡状态。
马斯克此前表示，市场对内存的需求增长约200%，但供应增幅只有20%，而新增产能又主要集中在HBM等AI相关产品，而不是传统内存。
这意味着，即使整体内存产能有所增加，也未必能够快速缓解所有产品的供应压力。
与此同时，苹果正在测试长鑫科技等中国厂商的内存产品，也被市场视为大型科技公司寻找更多供应来源的表现。
从产业链角度来看，这些变化说明一个问题：
内存短缺还没有结束，但产业链已经开始主动寻找解决方案。
这可能意味着行业最紧张的阶段正在逐渐过去。
高盛因此判断，内存价格上涨可能延续至2027年中期，但此前那种极端稀缺状态已经出现变化。
未来价格还能上涨多少，取决于两个重要因素：
一是长期协议是否会刺激更多新增产能；
二是HBM产能扩张能否抵消DRAM和NAND市场供给逐步恢复正常带来的影响。
除了内存市场，高盛近期还讨论了AI对软件行业带来的影响。
此前市场一度担忧，生成式AI可能成为传统软件公司的“替代者”，软件行业因此被视为AI浪潮中的潜在输家。
但这种观点正在出现变化。
高盛认为，市场越来越相信AI不仅能够替代部分传统软件功能，也能够创造新的消费需求和工作负载。
近期市场表现已经出现一定迹象。
与数据处理、可观测性、AI代理运行时以及开发者工作流更加接近的软件公司，股价出现反弹；而传统应用软件公司的估值仍然相对承压。
接下来，大型SaaS和应用软件公司的财报将成为重要验证。
如果相关企业能够在没有明显销量或价格压力的情况下，证明AI正在带来新的收入或者用户增长，那么市场对软件行业的担忧可能进一步缓解。
AI模型的开源与闭源之争，也正在从技术路线之争逐渐变成成本之争。
高盛援引部分企业管理层观点指出，开源模型的成本优势已经非常明显，在部分应用场景中，其单次交易成本远低于同类闭源模型。
对于企业客户而言，模型能力固然重要，但成本、定制化能力以及数据控制同样是决定采购方案的重要因素。
因此，随着AI从实验阶段进入生产环境，企业可能越来越倾向于根据具体任务选择模型，而不是简单地押注某一家模型供应商。
这也意味着，未来AI基础模型市场可能不会完全由少数闭源模型垄断。
开源模型、开源权重模型与企业自研模型之间的竞争，可能进一步改变AI软件产业的成本结构。
如果说内存和软件分别代表AI产业链的硬件与应用端，那么AI基础设施融资则正在成为另一个值得关注的方向。
高盛信贷策略团队预计，超大规模数据中心运营商在2027年的资本支出中，约35%可能通过债务融资完成。
按照相关测算，全球AI基础设施债务发行规模可能达到约4000亿美元。
这一趋势与近期AI数据中心融资热潮相互呼应。
AI基础设施建设已经进入重资产阶段。GPU、数据中心、电力、网络以及配套设施都需要大量资本投入，仅依靠企业自身现金流很难满足全部需求。
因此，债务融资和股权融资都可能成为AI资本开支扩张的重要资金来源。
但与此同时，融资规模扩大也意味着市场需要更加关注AI投资的实际回报。
如果AI应用能够快速商业化，数据中心和算力资产可以产生稳定现金流，那么融资扩张能够形成正循环。
反之，如果AI收入增长低于资本开支增速，债务融资可能成为产业链新的风险来源。
从内存、软件到数据中心融资，高盛近期讨论的几个问题其实存在一条共同主线：
AI产业正在从单纯的需求增长故事，逐渐进入供需、成本和资本回报率的验证阶段。
内存市场需要验证高价格能持续多久；
软件行业需要证明AI能否真正带来新增收入；
数据中心则需要证明巨额资本开支能够产生足够现金流。
因此，AI产业的下一阶段可能不再只是“需求有多大”的问题，而是要进一步回答“需求能否转化为利润”。
对于内存企业而言，2027年可能成为重要观察窗口。
如果HBM需求继续保持高速增长，内存价格有望维持高位，相关厂商盈利能力仍将保持强势。
但如果价格上涨速度继续放缓，同时下游客户开始通过芯片设计优化降低内存用量，那么内存行业可能逐步进入新的供需平衡阶段。
这意味着，内存超级周期尚未结束，但市场已经开始提前寻找下一个拐点。