作者 | Noah's Arc Capital Management

編譯 | 華爾街大事件

在九月底時，美光科技公司( NASDAQ: MU)的股價爲 106.08 美元，而現在爲 108.70 美元。推動股價溫和上漲的主要因素是市場對未來 12 個月人工智能需求將如何加速的預期發生了變化。

大型語言模型的世界正在發生變化。直到最近兩個月，人們的注意力還集中在預訓練 GPU 集羣上，也就是在第一個用戶輸入問題之前用來微調模型的 GPU 集合上。

此前的關注導致大型科技公司向英偉達和AMD等主要 GPU 製造商下了大量關鍵的前沿 GPU 訂單。隨着對預訓練集羣的需求加速增長，該模型對 GPU 製造商來說效果很好。這是基於這樣的想法：更大的 GPU 集羣意味着 LLM 可以進一步微調以實現未來的改進。這種情況不再發生。我們遇到了一些人所說的“障礙”，即添加額外的 GPU 現在導致大型語言模型 (LLM) 改進的收益遞減。這是一件大事。

因此，有人擔心這會導致 GPU 銷售增長放緩。然而，在一個專注於訓練後推理而非訓練前計算的世界裏，內存成爲 GPU 功能的關鍵部分。內存很重要，因爲大型語言模型將進行更多的多步推理。多步推理將需要 GPU 上更多的內存，以便這些多步推理大型語言模型能夠產生更準確、更深思熟慮的響應。這顯然有利於美光，它是世界上最大的 DRAM 製造商之一。

因此，分析師仍然看好盈利股票。

市場對未來 GPU 需求的擔憂日益加劇。未來 GPU 需求可以說是美光前景的最大驅動因素。雖然我對全球最大的 GPU 製造商英偉達持悲觀看法，但英偉達的新 Blackwell 系列中的每一款 GPU 都需要比以前的 GPU 更多的內存。更大的內存使用量對美光有利。

這意味着他們每售出一個 GPU 就能賺到更多錢，因此他們只需要更少的銷量就能支撐收入預測。鑑於 2025 財年剩餘時間的 AI GPU 內存已經售罄，有理由看好這一市場。

在這些 AI 模型變化的核心中，我們必須考慮訓練前計算與訓練後推理。訓練前計算是指在用戶使用模型之前使用大量數據對大型語言模型進行微調和訓練的過程。這是OpenAI（例如）在發佈新模型來支持其 API 和平臺工具 ChatGPT 之前進行的過程。

過去兩年，大型科技公司對 GPU 的需求主要來自預訓練計算集羣。這是因爲（在過去 2-3 個月之前）具有零樣本提示的 LLM 之前具有唾手可得的成果，並且在能力方面還有增長空間。零樣本提升是指模型無需推理即可提供對問題的第一個可用答案。這相當於我們人類所謂的“首要”答案。

正如 Open AI 聯合創始人 Ilya Sutskever 最近所說，模型的預訓練已經遇到了瓶頸。根據該模型基於 Transformer 的架構，預測這是不可避免的。收益遞減是不可避免的。這意味着對於添加到 GPU 集羣的每個額外的 GPU 進行 Transformer 模型的預訓練，這些邊際 GPU 產生的模型改進回報率都會遞減。

隨着模型改進的回報率放緩，業界正在轉向訓練後推理。這是一件大事。訓練後推理是指 LLM 從用戶那裏獲取文本、圖像、音頻或基於網絡的輸入，並根據其訓練和提供的信息推斷答案的過程。這是一個多步驟的過程。

訓練後推理的獨特之處在於，AI 模型首次參與了一項稱爲多步推理的過程。多步推理是指模型將用戶的問題分解爲多個步驟，以便逐步解決問題的過程。這很重要，因爲當模型將問題分解爲逐步順序時，這與人類智能的工作方式非常相似。

回想一下小學時代。當你遇到一個複雜的數學問題時，你的任務就是將這個複雜的問題分解成小步驟。大型語言模型也是這樣做的。這大大提高了它們的推理能力，因爲它們不會像零次提示那樣“憑空而來”。

人類不擅長即興給出複雜的答案。人工智能模型也是如此。多步推理對美光來說是一個潛在的繁榮，因爲這對人工智能模型的內存消耗意味着巨大的潛力。內存對這些新的人工智能模型來說非常重要，因爲模型需要參考其短期記憶來爲用戶提供更復雜的推理。我們已經在英偉達生產的新型 Blackwell 芯片的初步研究中看到了這一點。這些新的 GPU 使用比以前更多的內存來支持複雜的人工智能模型。

因此，大型語言模型的 DRAM 使用量應該會成爲行業增長的重要因素。這確實應該使美光受益（作爲英偉達的主要供應商）。看看 AMD，雖然他們的 DRAM 供應商沒有披露，但實際上他們只有三家公司可以購買。美光、SK 海力士和三星。美光可以說處於從 AMD 手中贏得 DRAM 業務的有利位置。美光已經售罄了 2025 財年的 AI DRAM 芯片。需求應該會繼續保持強勁。

在週三公佈財報之前，華爾街預計美光 2025 年第一季度的業績將表現強勁。26 位分析師預計，美光的每股收益將達到1.77 美元，營收將達到 87.1 億美元。

對於下一季度，每股收益預測已上調 16 次，而下調僅 8 次。正面預測比負面預測多 2 倍。

收入情況更加樂觀。收入已上調 17 次，僅下調 3 次。

從估值角度來看，市場顯然給予美光較低的市盈率，因爲市場懷疑如此高的 DRAM 銷售率是否可持續。市場給予美光的非 GAAP 預期市盈率爲11.68，比行業中位數 26.25 低 55% 以上。市場認爲該公司的盈利高於其長期平均水平。這也很明顯，因爲美光的 5 年平均預期市盈率爲 84.18。

由於人工智能模型的演進方式，美光面臨着獨特的機遇。世界需要更多的內存。美光擁有它。

因此，儘管市場可能因爲盈利過高而將其預期市盈率與股價進行折算，但預期收入增長和長期每股收益增長均遠高於行業中值。量化系統在這兩個指標上都給予美光A+的評級。

未來收入增長（Seeking Alpha）

美光的預期收入增長率比行業中位數高出703.11%，長期每股收益預測增長率比行業中位數高出235%以上。

鑑於該股交易價格較預期非公認會計准則市盈率 26.25 折價 55%，這看起來很瘋狂。

由此來看，美光的預期市盈率應爲收益的 18 倍左右。這仍然使股價低於行業中值預期市盈率，但爲希望獲得股價上漲（並押注這種增長將持續）的投資者提供了有趣的上漲空間。

如果股價市盈率擴大至 18 倍，則意味着上漲空間約爲 54.10%。

美光面臨的最大風險是，雖然人工智能需求持續增長，但訓練後推理所使用的內存卻比認爲的要少。

在上週的播客採訪中，微軟首席執行官薩蒂亞·納德拉表示，微軟不再受到 GPU 的限制。由於與 Open AI 的關係，微軟是世界上最大的 GPU 買家之一。這意味着 GPU 的供應現在超過了需求。

微軟表示他們不受 GPU 限制，這是一件大事，因爲這意味着該行業開始積累一些空閒時間。

雖然這與過去兩年 GPU 短缺的情況不同，但分析師仍然對美光持樂觀態度。正如納德拉後來在那次採訪中所說，微軟可能會分批購買 GPU，然後逐年貶值。對於美光來說，這意味着他們的客戶將提供穩定的內存訂單，這意味着該公司的收益可能會穩定在這一水平。這可能意味着多次擴張。

儘管美光目前的增長速度遠高於行業中位數，但投資者仍將該股的定價定在暗示 AI GPU 需求達到峯值的水平。我相信增長可能會放緩。但分析師不相信內存需求（具體來說）會下降。新的AI 模型（基於所有可用的研究）表明，它們需要更多內存來進行多步推理。隨着 AI 模型的快速變化，這對美光來說是一件大事。

鑑於預期差距，按預期市盈率計算，股價似乎很便宜，這意味着對於想要參與的投資者來說，這是一個有趣的上升空間。

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