存储“利润奇点”:三星一个季度赚了去年全年的2.5倍

三星电子2026年第三季度营业利润达107.4万亿韩元,约为2025年全年利润的2.46倍,合并营业利润率高达55.1%。这一超常增长主要源于AI带动的高带宽内存(HBM)、服务器DRAM和企业级SSD需求激增,推动高端存储产品涨价与产能倾斜双重效应。HBM因先进封装与GPU协同验证获得强定价权,同时挤压传统DRAM供给,抬升全品类价格。美光、长鑫等厂商毛利率同步攀升,印证行业整体盈利模式重构。利润再分配正沿AI产业链向上游存储环节集中。

过去两年,围绕AI基础设施的讨论大多从GPU开始,算力芯片决定模型能跑多快、能把参数规模推到多大,存储则常常被放在服务器配置表的后半页,很少成为聚光灯下的主角。

但当大模型训练和推理同时扩张,数据中心需要的不只是更多计算卡,还需要更多高带宽内存(HBM)、服务器DRAM和企业级SSD,原本按周期起伏的存储市场,开始出现一组过去很难想象的数字。

10月8日,三星电子发布2026年第三季度初步业绩指引,预计合并营收约195万亿韩元,营业利润约107.4万亿韩元。按两项中位数计算,其单季营业利润率约为55.1%;与2025年第三季度12.17万亿韩元相比,营业利润同比增长782.5%,连续第四个季度刷新纪录。

三星电子的监管披露显示,营收估计区间为194万亿至196万亿韩元,营业利润估计区间为107.3万亿至107.5万亿韩元。

单看同比增幅,已经足够夸张;把时间拉长,反差更明显。三星电子2025年全年营业利润为43.6万亿韩元,这意味着,2026年第三季度一个季度的营业利润,约为上一年全年的2.46倍。三星电子2025年年报口径显示,当年全年营收为333.6万亿韩元,营业利润为43.6万亿韩元。

一个季度,赚出了两个半“去年”。

这组数字改写的,不只是三星自身的利润纪录。韩联社将其称为韩国企业首次单季营业利润突破100万亿韩元,而对一家长期被视为典型周期股、前两年还承受HBM追赶压力的公司来说,55.1%的合并营业利润率更像一个产业信号:AI对存储的需求,正在通过产品结构、产能分配和价格,重新分配整条产业链的利润。

不过,107.4万亿韩元仍是初步业绩指引,并非完成外部审计后的最终财务数据,三星也没有在这份指引中披露设备解决方案(DS)、移动体验(MX)等各业务的收入和利润。价格贡献了多少,出货量贡献了多少,HBM与传统DRAM又分别贡献了多少,要等10月29日的正式财报和业绩说明会才能回答。

01 从“周期反弹”到利润机器

存储行业从来不缺涨价周期,但这一轮最特别的地方,在于高端产品扩张与传统产品紧缺同时发生,两个方向叠加,把过去相对单一的周期反弹推成了利润率跃升。

先看上一季度。三星电子2026年第二季度营收171.5万亿韩元,营业利润89.5万亿韩元,其中DS部门实现127.5万亿韩元营收和89.2万亿韩元营业利润,几乎贡献了集团全部营业利润。三星电子第二季度正式财报同时提到,存储业务在AI需求和有限产能下,再次刷新季度收入与利润纪录。

第二季度的数据给第三季度提供了一个重要坐标:在分部明细尚未发布之前,不能直接把107.4万亿韩元都归因于存储,但如果观察利润的数量级,DS尤其是存储业务仍很可能是主要来源。这是一种基于上一季度结构和当前行业景气的推断,而不是三星已经披露的第三季度结论。

过去的存储周期更多由PC、手机和服务器的库存变化驱动,需求下行时,厂商削减产量、消化库存,价格回落;需求恢复后,采购重新启动,价格再向上。AI带来的变化是,HBM不只是新增了一个高毛利产品类别,还开始与传统DRAM争夺先进制程、晶圆和封装资源。

HBM可以理解为把多层DRAM芯片垂直堆叠起来,再通过先进封装贴近GPU,以更宽的数据通道缓解计算芯片“等数据”的问题。其价值不只来自容量,还来自带宽、功耗、良率,以及与客户加速芯片的联合验证,这使得它比标准化程度更高的传统内存拥有更强的定价能力。

但问题在于,晶圆厂的洁净室、设备和工程资源不会因为AI需求上涨就立刻增加。当更多先进产能转向HBM和服务器内存,普通DRAM的供给也会被挤压;HBM涨价,传统DRAM同样紧张,存储厂商由此同时获得产品升级和供需紧缺带来的收益。

这也解释了为什么高利润率并非只出现在三星一家。美光在2026财年第四季度录得87%的公司整体毛利率,移动与客户端业务的营业利润率达到88%;长鑫科技2026年上半年主营业务毛利率也达到84.84%。

不过,这些数字与三星55.1%的合并营业利润率并非同一口径,前者包含毛利率或特定业务利润率,后者还合并了手机、电视、家电等终端业务,不能直接排成高低榜,其共同指向的是存储厂商在本轮周期中显著增强的定价能力。美光官方财报显示,其2026财年全年毛利率为80.7%,第四财季各业务毛利率在83%至90%之间。

所以,三星这一季的核心变化,不只是卖出了更多存储芯片,而是每一片先进晶圆、每一组HBM堆栈和每一颗服务器DRAM,开始对应更高的收入与利润。

02 HBM涨价,成本沿产业链向下走

利润集中到存储厂商之后,需要继续追问这些利润从哪里来,其落点最终会回到整机的物料成本上。

HBM是AI加速卡的重要组成部分,传统DRAM和企业级SSD则广泛存在于服务器;再往下,PC、手机、显卡、汽车和工业设备同样需要内存与闪存。当上游价格上涨,晶圆制造、先进封装和模组环节会先感受到订单与加工价值的变化,服务器、PC与手机厂商随后面对更高的采购成本。

这条传导链不会平均分配压力。云计算厂商可以凭借规模、长期采购协议和AI服务收入消化一部分成本,高端服务器也有更大的提价空间;消费电子则不同,用户对手机和PC价格更敏感,厂商若不能把内存成本完全转嫁给消费者,就只能在配置、毛利率和出货量之间做选择。

对于三星而言,这种关系甚至同时存在于公司内部。DS部门从存储涨价中获得利润,MX、电视和家电等终端业务却要承担零部件成本上涨。集团营业利润率达到55.1%,说明半导体业务的收益足以覆盖终端侧压力,但10月29日分部数据真正要回答的,正是存储业务的利润增长有多快,以及涨价对终端业务造成了多大挤压。

更强的价格信号已经出现在下一代产品上。TrendForce在9月底预计,由于HBM与传统DRAM持续争夺有限的先进产能,加上HBM4、HBM4E占比提高,2027年HBM综合平均售价可能同比上涨121%。该机构同时指出,GPU和ASIC厂商已经开始评估减少单颗芯片搭载的HBM容量,以平衡供给和系统成本。

TrendForce的预测属于第三方研究,并非三星已经确认的报价,也不能等同于某一款HBM4产品必然涨价一倍。

这一区别很重要。市场流传的“HBM4报价较HBM3E近乎翻倍”可以作为观察价格谈判的线索,却不能直接写成三星的既定售价;最终成交价格还会受到堆叠层数、容量、良率、客户验证、长期协议和采购规模影响。

但方向已经相当清楚:存储正在从服务器物料表里的成本项,变成决定AI系统售价、配置和交付节奏的关键变量。

03 超预期的利润,尚未回答“量价各贡献多少”

如果只看最终数字,107.4万亿韩元略高于市场主流预测。路透引述的LSEG SmartEstimate为106.1万亿韩元,FnGuide等韩国市场口径也大致在106万亿至107万亿韩元附近;不同机构样本和更新时间不同,也有更高的预测值,因此“超预期”只能放在具体口径下理解,不能把某一家机构的108.7万亿韩元预测当成统一市场共识。

路透报道显示,三星初步营业利润较LSEG SmartEstimate高约1.2%。

比是否超出一两个百分点更重要的,是195万亿韩元营收与107.4万亿韩元营业利润之间的关系。当利润增长远快于营收,通常意味着平均售价、产品组合和产能利用率共同改善;但在缺少分部数据、出货量和平均售价变化的情况下,外界还无法精确拆出三者的贡献。

量价拆分将决定市场如何理解这份财报。如果利润主要来自价格上涨,那么后续要看长协能否锁住价格、传统DRAM供给是否继续紧张;如果HBM出货和高端产品占比同步增加,三星此前作为HBM追赶者的市场印象就会进一步改变;如果营收低于部分机构的高位预测,则还要判断是汇率、出货节奏,还是终端业务承压所致。

这也是10月29日正式财报的第一重悬念。

第二重悬念在2028年。短期内,HBM验证周期长、先进封装扩产慢,新晶圆厂从建设到量产也需要时间,供给不会立刻追上需求;但存储行业并没有因此摆脱周期,一旦三星、SK海力士、美光和长鑫的扩产集中释放,而云厂商资本开支或AI服务器需求低于预期,今天的紧缺仍可能转向新的供需压力。

高利润会刺激资本开支,资本开支又会在几年后形成供给,这是存储行业始终没有消失的循环。AI让这一轮周期更长、产品结构更复杂,却不会自动取消周期本身。

写在最后

回头看三星这一季,107.4万亿韩元的意义并不只在“韩国企业首次单季突破100万亿韩元”,也不只在一个季度赚出2025年全年利润的2.46倍,而在于利润沿着AI产业链重新分配的速度。

GPU决定一套AI系统能完成多大的计算,HBM和DRAM则决定数据能否及时送到芯片旁边;当后者供不应求,先进晶圆、封装和存储厂商先获得定价权,云厂商、服务器厂商和终端品牌再分担成本。三星既站在这条链条的上游,也站在手机、PC、电视等下游,因此它的分部利润结构,比总额更能说明这一轮行情究竟有多健康。

眼下可以确认的,是三星2026年第三季度初步业绩已经跨过一个此前没有韩国企业达到的门槛;还不能确认的,是涨价与出货各自贡献了多少,HBM4的实际成交价格如何,以及这种高利润能维持多久。

因此,10月8日的初步指引给出了结果,10月29日的正式财报才会给出解释。对存储行业来说,纪录从来不是终点,它往往也是下一轮扩产和价格博弈的起点

内容概要:本文档系统整理了电力电子与电力系统领域的多项Simulink仿真资源,重点围绕“两相交错并联Boost电路仿真模型”展开,涵盖其在高功率密度、低输入电流纹波等性能优化方面的建模与控制实现。资源集合不仅包括Boost类变换器,还广泛涉及LLC谐振变换器(半桥、全桥、多相交错)、PFC功率因数校正电路(图腾柱、维也纳拓扑)、双向DC-DC变换器(Buck-Boost、CLLC)、PWM整流器及DAB双有源桥等多种典型电力电子拓扑结构的闭环控制系统设计。每个模型均强调动态响应分析、均流控制、软开关技术与稳定性验证,适用于新能源发电、电动汽车V2G系统、储能能量管理及充电桩等前沿应用场景,体现了较强的工程实践价值与科研参考意义。; 适合人群:面向电气工程、自动化、电力电子与电力传动等相关专业的高校本科生、研究生,以及从事电源设计、新能源系统开发、车载充电机、工业变流器研发的工程技术人员,尤其适合具备电路理论基础和Simulink/Matlab仿真经验的学习者进一步深化系统建模与控制策略研究。; 使用场景及目标:① 深入理解交错并联Boost电路的工作原理及其在抑制输入电流纹波、提升效率方面的作用机制;② 掌握利用Simulink构建复杂电力电子系统的建模方法,开展控制器设计(如PI、双闭环、VOC、SVPWM)与动态性能仿真;③ 为毕业设计、科研课题或实际工程项目提供可复用的技术参考,支撑高性能DC-DC变换器与AC-DC整流系统的开发需求。; 阅读建议:建议结合文档中列出的LLC、PFC、双向DC-DC等配套仿真案例进行横向对比学习,深入把握不同拓扑间的共性与差异;同时推荐配合提供的Mathcad计算书、设计报告与参考文献,完成从参数设计、模型搭建到仿真验证的全流程实践,全面提升理论分析与工程应用相结合的能力。
内容概要:本文档聚焦于“交错并联图腾柱PFC变换器仿真设计(Simulink仿真实现)”这一核心技术主题,系统性地提供了基于Simulink平台的电力电子变换器建模与仿真资源,涵盖交错并联图腾柱PFC变换器的主电路拓扑结构、控制策略实现、动态性能分析及仿真验证全过程。文档不仅深入介绍了该变换器在高效率、低谐波、高功率因数方面的优势,还详细展示了其在均流控制、软开关实现、抗干扰能力等方面的仿真设计要点。同时,配套资源丰富,涵盖了多种典型电力电子系统案例,如三相PWM整流器、VIENNA整流器、LLC谐振变换器、双有源桥DAB变换器等,涉及PI双闭环、滞环控制、SVPWM调制、中点电压均衡、软开关技术等多种关键控制方法。此外,资源包还包含Mathcad计算书、Simulink/Plecs仿真模型、设计报告与参考文献,构建了从理论推导、参数设计到仿真验证的完整技术链条,便于用户快速掌握并复现先进拓扑的控制逻辑与系统设计流程。; 适合人群:面向具备电力电子、电气工程、自动化等相关专业背景,熟悉Matlab/Simulink仿真环境,从事新能源发电、电动汽车、工业电源、电能质量治理等方向的科研人员、高校研究生以及具有1-5年工作经验的电力电子工程师;尤其适合正在开展高效率PFC电路研究或需要完成相关课题设计的技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解交错并联图腾柱PFC变换器的工作原理与建模方法,掌握其在提升系统效率与降低输入电流畸变方面的技术优势;②学习并实践高性能PFC电路的双闭环控制、均流策略与软启动设计,提升仿真调试与参数整定能力;③借助提供的标准化仿真模板、计算工具与完整案例,快速搭建类似拓扑系统,支撑科研论文复现、项目开发或课程设计,显著提高研发效率与设计可靠性。; 阅读建议:建议结合文档中列出的仿真模型与Mathcad计算书同步操作,优先按照资源目录顺序循序渐进学习,重点关注控制环路的设计逻辑、PI参数整定方法与系统稳定性判据;推荐通过网盘链接下载全部资料,动手修改模型参数并观察响应变化,以加深对控制策略本质的理解,实现从“看懂”到“会用”的转化。
内容概要:文章介绍了医美MCN机构在规模化发展过程中,如何通过技术手段实现跨账号结构化标记的批量生成与管理。传统手工方式易导致信息错漏、更新滞后和口径不一,进而引发搜索引擎降权风险。为此,作者提出以中央实体库为唯一数据源,利用Python脚本自动批量生成符合Schema.org标准的JSON-LD结构化标记,并对每条标记进行语法和口径双重校验,确保标记与页面内容及执业注册信息一致。校验通过后,批量提交sitemap并建立复测机制,在T+18小时、T+3、T+7等节点固定查询验证引用效果,按医生维度追踪覆盖率、引用率和首位率。同时强调内容合规边界,如不承诺疗效、不使用极限词等,所有信息须与卫健委注册数据保持一致。整套流程实现了从“人工维护”到“工程化复制”的转型,保障了大规模下数据的一致性与可信度。; 适合人群:从事医美MCN运营、数字营销、SEO优化及相关技术开发的专业人员,尤其是具备一定编程基础或希望实现自动化运营的技术负责人;; 使用场景及目标:①解决多医生、多平台下结构化标记难以统一维护的问题;②提升AI引擎对医生IP的识别与引用效率;③构建可复制、可质检的规模化内容生产体系;④确保医美内容合规并提高搜索可见性; 阅读建议:建议结合文中提供的Python代码示例,搭建本地测试环境,模拟中央库数据导入、标记生成、校验逻辑及复测流程,逐步迭代应用于实际业务场景中,重点关注数据源一致性与页面内容对齐问题。
内容概要:本文围绕Plecs全桥LLC谐振变换器的仿真模型展开,深入探讨了隔离型全桥LLC谐振变换器的工作原理、动态特性及其在高频高效电力电子变换中的应用。文章系统阐述了LLC谐振变换器的拓扑结构、工作模态划分及关键参数设计方法,并基于Plecs仿真平台构建了包含主电路、控制环路与负载变化的完整系统模型。通过在不同工况下进行仿真分析,验证了该模型在实现软开关、提升转换效率及优化动态响应方面的优异性能,为高频DC-DC变换器的设计与参数优化提供了坚实的仿真依据和技术支撑。; 适合人群:具备电力电子技术与电力系统基础知识,从事电源系统设计、新能源变换技术研究或相关领域开发工作的工程师及研究生。; 使用场景及目标:①用于高校教学与科研中对LLC谐振变换器工作原理的理解与实验验证;②指导实际工程中高频高效DC-DC变换器的参数设计与性能优化;③支持对软开关技术、谐振拓扑动态响应特性及效率优化策略的深入研究与技术改进。; 阅读建议:建议读者结合Plecs软件动手实践,逐步复现文中所述建模过程,并通过调整谐振电感、电容等关键参数观察系统行为的变化,以深化对LLC变换器运行机理的理解。同时可尝试将其拓展至其他谐振拓扑(如Series Resonant Converter、LCL等)的建模仿真,全面提升电力电子系统综合设计与分析能力。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值