存储变天了：涨价55%、绕开HBM与长鑫上位
2026年秋，存储行业一周内连出三件事：NAND价格环比暴涨55%驱动营收扩张70%，d-Matrix用3D-DRAM堆叠绕开HBM打出100TB/s带宽，长鑫LPDDR6借小米18 Fold完成全球首发。三条线指向同一个判断：存储正从周期品变成技术分叉口，旧的排序逻辑正在失效。
2026年的这个秋天，存储行业的新闻密度有点反常。
同一周之内：Counterpoint Research 披露 NAND 均价环比暴涨 55%；美国初创 d-Matrix 在 Hot Chips 2026 上甩出一张 100TB/s 带宽的 3D-DRAM 推理卡；长鑫存储 的 LPDDR6 则借 小米 新旗舰完成全球首发， 卢伟冰 亲自站台。
三件事看似无关，实则指向同一个判断：存储行业正在从「周期品」变成「技术分叉口」。 涨价只是表象，真正的故事藏在堆叠方式和供应链排序里。
📈 涨价55%：营收暴增70%，但这不是健康的周期
涨价这件事，存储厂等了太多年。
9月3日，Counterpoint Research 公布按收入计算的 2026 年第二季度 NAND 闪存市场数据：全球 NAND 营收环比扩张 70%，其中主要驱动力是 55% 的环比价格上涨。换句话说，这轮增长里，「量」的贡献有限，几乎是一场纯粹的涨价行情。
座次也发生了微妙变化。三星电子 以 28% 稳居第一，SK海力士 19% 守住第二，美光 凭借快速上涨的销售价格以 15% 抢下第三。而最值得玩味的是第四名之争——长江存储 与 铠侠 均维持了上季度 14% 的水平，闪迪 以 11% 随后。
| 厂商 | 2026Q2 NAND 营收份额 | 变化 |
|---|---|---|
| 三星电子 | 28% | 稳居第一 |
| SK海力士 | 19% | 稳居第二 |
| 美光 | 15% | 借涨价升至第三 |
| 长江存储 | 14% | 持平上季 |
| 铠侠 | 14% | 持平上季 |
| 闪迪 | 11% | 第五 |
pie showData
title 2026Q2 NAND营收份额
三星电子 : 28
SK海力士 : 19
美光 : 15
长江存储 : 14
铠侠 : 14
闪迪 : 11
先说场景。对 NAND 厂商来说，55% 的环比涨价意味着什么？意味着一条产线什么都不用改，同样的晶圆产出、同样的封测流程，账面营收直接上了一个台阶。三星和海力士的财报部门大概是最先笑出来的。
但产业逻辑要往深看一层。靠价格驱动的营收扩张，本质是供给端收缩与需求结构变化共同挤压的结果——在笔者看来，AI 基础设施对先进产能和封装资源的虹吸，正在让传统存储的供给弹性变得比以往任何一轮周期都差。涨价不是需求的胜利，而是产能被重新分配后的代价转嫁。
而更值得注意的是那个「14%」。在价格剧烈波动的季度里，长江存储 的营收份额不升不降、稳稳钉在原地——在一片涨幅 55% 的洪水里，份额不动，本身就是一种抗压能力的证明。据多位接近供应链的人士透露，国产 NAND 在价格上行周期里的交付稳定性，正在成为部分下游客户下单时的重要考量。
周期品的赚钱方式是等风来，而份额的防守方式是靠成本。这一季，两件事同时发生了。
🚀 绕开HBM：一张100TB/s的卡，把内存墙拆了
HBM 的护城河，这次是被人从脚下绕过去的。
9月4日，d-Matrix 在 Hot Chips 2026 上详细介绍了其 Raptor 3D-DRAM 生成式 AI 推理加速器。架构说起来简单得吓人：台积电 N4 逻辑裸片与 3D-DRAM 面对面堆叠，把内存直接压在计算芯片正下方——不做「内存挂在旁边」，而是「内存长在头顶」。
数字更吓人。单张 Raptor 卡配备 32GB 3D-DRAM，带宽超过 100TB/s；单个 chiplet 提供 4GB 内存和约 12.5TB/s 带宽，8 个 chiplet 组成一张完整加速卡。作为对比，192GB 的 HBM4 配置带宽仅约 18TB/s。
| 指标 | d-Matrix Raptor | 传统 HBM 方案 |
|---|---|---|
| 单卡容量 | 32GB 3D-DRAM | 192GB HBM4 |
| 单卡带宽 | 超100TB/s | 约18TB/s |
| 垂直IO能耗 | 0.37pJ/bit | 约为HBM的十分之一 |
| 单位面积带宽 | 32.6GB/s/mm² | 约为其1/20 |
| 每GB/s功耗 | 2.96mW | 约40mW |
| 能效改善 | — | 相差13.5倍 |
能效维度同样悬殊：Raptor 的垂直 IO 实测仅 0.37pJ/bit，约为 HBM 方案的十分之一；单位面积带宽 32.6GB/s/mm²，是 HBM4 和 英伟达 Rubin R200 的约 20 倍；每 GB/s 功耗仅 2.96mW，较 HBM 方案的 40mW 改善 13.5 倍。
为什么死磕带宽？场景在此：大模型解码阶段，每生成一个 token 都要反复读取权重和 KV 缓存，内存带宽是绕不开的瓶颈。d-Matrix 给出了一个扎心的算例——64 个并发用户在 100 万 token 上下文下，KV 缓存占用高达 935GB。推理不是算不动，是喂不饱。
产业逻辑是什么？HBM 本质上是「用先进封装把 DRAM 搬到 GPU 旁边」的方案，它的带宽上限、成本结构和产能瓶颈，都被封装环节锁死。而 3D 堆叠直接把内存搬进芯片内部，用垂直 IO 换带宽和能效。这不是 HBM 的改良，是路线的分叉。
当然，冷静说一句：Raptor 目前直指推理场景，容量上 32GB 对 192GB 的差距摆在那里，训练场景和超大上下文的长期运行，HBM 仍有大容量优势。但方向已经清楚——内存分层游戏的规则，正在被重写。
🔋 长鑫上位：从联合实验室到LPDDR6全球首发
国产内存这次不是追赶，是首发。
9月4日凌晨，小米 集团合伙人、总裁，手机部总裁 卢伟冰 发文，总结 IFA 直播内容：小米18 Fold 首发搭载小米首款 AI 旗舰 SoC 玄戒 O3，也是首款搭载长鑫 LPDDR6 的终端设备。
这事的背景值得掰开讲。据 卢伟冰 介绍，小米 和 长鑫存储 很早就展开了合作——2022 年双方就成立了联合实验室，共同组建超过 50 人的核心团队，经历了很长时间的技术磨合；过去一段时间，双方团队为 LPDDR6 进行了长达一年的联合调试，到今年正式落地。
双方成立联合实验室
组建超50人核心团队
LPDDR6长达一年联合调试
玄戒O3发布 行业首发支持LPDDR6
官宣18Fold全球首发长鑫LPDDR6
小米18 Fold正式发布
卢伟冰 的原话很直白：「小米 18 Fold 会是一次非常重要的联合首发的成果验证，我们也希望通过这样的旗舰产品，推动整个产业链的进步。」注意措辞——不是「采购」，不是「适配」，是「联合首发」。
把时间线拉长看，这件事的分量才显出来。2022 年成立联合实验室时，长鑫还在 LPDDR5 上追赶主流；四年后，长鑫的 LPDDR6 与小米自研 SoC 玄戒 O3（8 月 24 日发布，行业首发支持 LPDDR6）捆绑，直接以全球首发的身份出现在折叠旗舰上。从「能用国产」到「国产首发」，中间隔着的是定义权。
产业逻辑上，这是存储行业一个经典的正循环起点：终端大厂深度参与上游内存规格的调试，上游拿到旗舰级的验证场景和量产爬坡机会，双方在下一代产品上形成绑定。当年三星内存与自家手机、海力士与旗舰机型的协作路径，本质上是同一套打法。据业内私下流传的说法，这套「联合实验室＋年度联调」的机制，未来可能覆盖小米更多产品线。
结合第一节的数据看更妙：长江存储 在 NAND 上守住了 14% 的份额，长鑫存储 在 DRAM 侧完成 LPDDR6 首发——中国存储的叙事，正在从「价格屠夫」切换成「规格参与者」。
🧭 三条线合流：存储的估值逻辑正在被改写
把三件事放在一张桌上，才是完整的故事。
第一条线是周期：NAND 价格单季上涨 55%，营收扩张 70%，三星、海力士、美光坐享价格红利。这说明旧的存储周期逻辑依然凶猛，价格弹性仍然是这个行业的短期主旋律。
第二条线是架构：d-Matrix 的 Raptor 用 3D 堆叠在带宽和能效上对 HBM 形成代际级压制。当 AI 推理的内存墙成为行业公敌，绕开 HBM 封装瓶颈的技术路线，会持续吸引资本和人才。
第三条线是格局：长鑫存储 与 小米 四年磨一剑完成 LPDDR6 全球首发，长江存储 在暴涨行情中份额纹丝不动。规格定义权和交付稳定性，正在替代单纯的价格优势。
在地缘视角上，笔者想保持冷静：份额数字的变化是慢变量，技术路线的分叉才是快变量。HBM 与 3D-DRAM 的路线之争尚未分出胜负，NAND 的涨价周期也终会均值回归。真正值得关注的是——当「谁定义下一代内存」比「谁多卖了几片晶圆」更重要时，牌桌上的座位就要重新排了。
对设备与材料产业链，这也是一个信号：3D 堆叠、先进封装、混合键合相关的工艺需求会持续外溢，而内存规格迭代周期一旦加快，上游设备和材料厂商的订单结构也会随之改写。
小结
一周之内，涨价 55% 的周期猛药、绕开 HBM 的架构奇兵、LPDDR6 的国产首发，三条线在同一点交汇：存储行业正在告别单纯的周期叙事，进入规格与架构的竞速期。三星们的现金奶牛依然肥硕，但 d-Matrix 们和 长鑫存储 们已经把下一代内存的样子画了出来。下一轮洗牌，不会等到价格回落才发生——它已经开始了。