Amber 的财富手账

独立女性的财务自由实验 | 美股价值投资 | 探索 Web3 与 RWA 新大陆。
爱美，爱生活，更爱复利带来的自由。财报季重度沉迷者，日常分享搞钱思路与生活美学。

[Amber 的财富手账 @amberfinance]

美股开盘又创历史新高，市值增加了1850亿美元。

如果你身边还有玩a股的，劝他放弃吧，回头是岸❤

[Amber 的财富手账 @amberfinance]

日经指数历史上首次突破65000点。

今天涨3.1%，14个月内涨超110%，现在是全球表现最好的主要股指。

三个原因同时发力：

日本核心CPI降到1.4%，市场对日本央行激进加息的担忧缓解了，资金重新流入。

软银因为OpenAI IPO预期大涨，带动整个指数里的AI相关股票跟着走高。

美伊和平协议预期让油价跌到92美元，日本几乎所有能源都靠进口，油价跌直接等于企业利润涨。

三个利好叠在一起，日经没有理由不涨。

[败犬女王~ @love_doge123]

孙哥2026年的4个关注方向

AI，具身智能，无人机，太空探索。-- 对应的美股

1️⃣ AI（最大主线）

◼️ 算力层
$NVDA（英伟达）
$AMD
$AVGO（博通）
$TSM（台积电）

◼️ AI 基建 / 电力
$VRT（Vertiv）
$CEG（Constellation Energy）
$TLN（Talen）
$VST

◼️ AI 应用层
$PLTR（Palantir）
$CRM（Salesforce）
$NOW（ServiceNow）
$META

2️⃣ 具身智能（人形机器人）

核心逻辑：AI 最终要进入物理世界。

◾️ 机器人本体
$TSLA（Optimus）
$SYM（Symbotic）

◾️机器视觉 / 自动化
$ROK（Rockwell Automation）
$ABB
$ISRG（达芬奇机器人）

◼️核心零部件
$ON（安森美）
$TER（Teradyne）

10 年级别赛道，可能复制新能源车 2019–2024 的故事。

3️⃣ 无人机（军民两用）

核心逻辑：未来战争 + 自动化物流。

◼️ 军工无人机链
$AVAV（AeroVironment）—— 真·无人机龙头

◼️ 国防 AI
$PLTR
$KTOS（Kratos）

◼️eVTOL / 低空经济（高风险高弹性）
$JOBY
$ACHR

未来可能出现：“无人机版特斯拉”。

4️⃣ 太空探索（赔率最高）

核心逻辑：人类下一轮基础设施扩张。

◼️ 商业航天龙头
$RKLB（Rocket Lab）—— SpaceX 最强映射

◼️ 卫星通信
$ASTS（AST SpaceMobile）
$GSAT（Globalstar）

◼️ 国防航天
$LHX
$NOC

“太空版 AWS” + 卫星互联网。

[Amber 的财富手账 @amberfinance]

玩美股最难受的一件事就是时差。

美股开盘是北京时间晚上十点，遇到夏令时是九点半，想认真做交易，意味着你得熬夜。

看到一个消息想建仓，要么等到深夜，要么等到第二天，有时候黄花菜都凉咯。

这个问题困扰了大家很久，直到链上买美股的到来，这些问题就都解决了。

Bitget Wallet集成了xStocks代币化股票，7×24小时交易，不管是夜盘、盘前、盘中、盘后随时可以交易，没有任何时间限制。

另一个让我觉得好用的是门槛低，以前买美股一手谷歌、一手苹果动辄几万刀，很多人想试仓但下不了手。

现在小仓位就算5美元也可以买，想试哪个标的直接买一点，不用一上来就重仓。

300多种标的，个股ETF都有，零Gas零手续费，私钥在自己手里。

最近他们有一个美股交易赛，$100K奖池，没有任何排行无门槛，完成任务就能瓜分u，做交易的必须报名参加！

参与入口：https://t.co/Pky83O2db8

[Amber 的财富手账 @amberfinance]

特朗普政府准备给量子计算公司砸20亿美元，同时还要持有这些公司的股权。

既当金主，又当股东。

量子计算这个赛道本来就在AI热潮里慢慢升温，现在政府直接下场，又出钱又入股，性质变了。

已经不是当成政府补贴了，完全战略投资。

炒股还得是川普呀

[Amber 的财富手账 @amberfinance]

散户不断在买，对冲基金在做空。

对冲基金做空美股的规模刚刚达到2021年以来最高

空头敞口占总敞口的13%，几乎是疫情前的两倍。

与此同时，标普500接近历史高位，债券收益率在2007年的水平，日本债市正在崩溃，韩国散户借着创纪录的资金在追涨杀跌。

两边在对赌同一个市场，散户觉得还能涨，聪明钱觉得要跌。

这次到底是散户错了还是对冲基金错了？

[美股OK哥 @artinmemes]

SpaceX的打新券商出来了，是下面这几家：

Charles Schwab 嘉信
​Fidelity 富达
​Robinhood
​SoFi
​E*TRADE

[Amber 的财富手账 @amberfinance]

发现没，越穷的人越爱讲道德，越有钱的人越不在乎别人怎么看。

穷人花一辈子维护"好人"人设，有钱人花一辈子做自己想做的事。

这就是差距所在。

[Amber 的财富手账 @amberfinance]

日本股市今天单日蒸发950亿美元。

起因是日本国债收益率飙升至历史新高。

债券市场一动，股市先跪。

前几天美债收益率也刚创2025年以来新高。

[莓莓 @Meimeibtcc]

孙宇晨在2016年的建议，当时他公开表示：90后不要急于买房，可以关注比特币、英伟达、特斯拉、腾讯。这一建议在当时受到广泛质疑，因为2016年北京等一线城市房价仍在快速上涨。

孙宇晨2026年预言：普通人未来十年的三个翻身方向:
路径一：从"劳动力"转向"AI Agent协作者"；
路径二：关注"物理AI"，寻找未被大众认知的资产；
路径三：放弃旧资产信仰，避免站错队。

[Amber 的财富手账 @amberfinance]

财富自由的6个关键坎

胡润研究院的数据，一线城市入门级财富自由门槛1900万，三线城市600万。

全国能达到这个标准的人口，占比不超过2.5%。

剩下97.5%的人，卡在哪里？

第一个坎：月收入覆盖基本生活，不再为下个月发愁。

大多数人以为这个坎很低。全国月收入超过1万的人口占比不到20%，很多人在这里卡了十年，以为是努力不够，实际上是城市和行业选错了。

第二个坎：有了第一笔真正意义上的闲钱。

拿出去亏光了也不影响生活的钱。金额不重要，重要的是它第一次让你有机会让钱去工作。大多数人一辈子没有过这种钱，因为每一笔存款背后都压着房贷、父母、孩子，根本没有真正意义上的闲钱。

第三个坎：第一次靠钱赚到钱。

不是工资，是投资、副业、或者任何主动劳动之外的收入。哪怕只有一百块，这个坎的意义不在金额，在于你第一次验证了"钱可以生钱"这件事在自己身上是真实的。

第四个坎：非工资收入能覆盖基本生活开支。

这是最关键的转折点，在这个坎之前，你离不开工作。在这个坎之后，工作变成了选择题。大多数人终其一生没有跨过这里，不是因为不努力，而是没有找到可以持续产生现金流的资产，靠存钱根本走不到这一步。

第五个坎：资产增值速度超过通货膨胀。

很多人以为自己跨过去了，实际上没有，人民币购买力每年下降，房价、教育、医疗的成本增速远超官方CPI数据，资产数字在涨，实际购买力在缩水，这不叫跨过去了。

第六个坎：不再需要主动管理资产。

真正的财富自由，是睡着的时候钱还在工作，而且不需要每天盯着。很多到了第五个坎的人反而活得更累，因为管理资产本身变成了另一份全职工作，换了个方式继续被钱绑架。

大多数人停留在第二个坎和第四个坎之间。

第二个坎卡住，是因为支出跟着收入涨，永远存不下真正的闲钱。

第四个坎卡住，是因为只知道存钱，不知道让钱产生现金流。

存钱是第二个坎的解法，到了第四个坎完全失效。

你什么时候能够财富自由呢？

[Amber 的财富手账 @amberfinance]

美股又创下历史新高，总市值首次突破77万亿美元。

[Amber 的财富手账 @amberfinance]

特朗普刚登上飞往中国的专机。

随行：马斯克、黄仁勋、库克、芬克……以及另外8位顶级CEO。

还有一些名单尚未披露。

这份名单几乎就是美股科技股和金融股的半壁江山。

如果这次谈判顺利，直接利好这些公司的中国业务，英伟达的芯片出口、苹果的供应链、高通的专利授权……

每一项都是千亿级别的筹码。

[Amber 的财富手账 @amberfinance]

标普500开盘继续新高

在这样涨下去要去8000点了🙃

[Amber 的财富手账 @amberfinance]

标普500连涨6周，创2024年以来最长连胜纪录。

当时劝你别慌的人是对的。

当时告诉你美股要完蛋的人，现在不说话了。

[Amber 的财富手账 @amberfinance]

标普500连涨6周，创2024年以来最长连胜纪录。

当时劝你别慌的人是对的。

当时告诉你美股要完蛋的人，现在不说话了。

[Amber 的财富手账 @amberfinance]

还有人问长期持有美股值不值。

十年前2100，五年前4200，一年前5600，今天刚突破7400点。

从1000点涨到7400点，每一个整百点的时候都有人说"太高了""要崩了""这次不一样"。

结果就是它还继续涨。

最好的入场时机是十年前，其次是现在。

[Macro_Lin ｜ 市场观察员 @LinQingV]

$SNDK SanDisk前副总裁深度访谈：AI时代，HDD和NAND到底谁赢

该文已同步更新至公众号：Macro林的市场观察

2026年5月5日，华尔街研究机构Bernstein发布了一份专家访谈纪要。主持人是Bernstein的美国IT硬件分析师Mark Newman，对面坐的是Robert Soderbery，一个在存储行业干了几十年的老兵。他曾经是西部数据（Western Digital）的执行副总裁，直接负责旗下SanDisk闪存业务，管过云存储、消费存储和AI存储三条线。一年多前SanDisk从西部数据分拆独立上市，Soderbery也离开了公司，但他对这个行业的理解仍然是一线水平。

这场对话持续了大约一个小时，话题只有一个。在AI时代，数据中心里的两种主要存储介质，HDD（机械硬盘）和NAND（闪存/固态硬盘），到底谁会赢？

两个主角各自是什么

在进入正题之前，需要理解HDD和NAND各自是什么，以及它们为什么会存在竞争关系。

HDD，也就是机械硬盘，是一种已经存在了几十年的存储设备。它的内部有高速旋转的金属盘片，一个机械臂在盘片表面来回移动，通过磁性记录的方式读写数据。你可以把它想象成一台微型唱片机。HDD的优势是单位容量的价格极低，同样花一块钱，HDD能存的数据量远远多于其他任何存储介质。它的劣势是速度慢，因为机械臂需要物理移动到数据所在的位置才能读取，就像你要在一张唱片上找到某首歌，针头得移过去。

NAND闪存是固态硬盘（SSD）的核心组件。它没有任何机械部件，数据存储在半导体芯片里，通过电信号读写。没有机械运动意味着速度快很多，功耗也低，体积也小。但NAND的单位容量价格一直比HDD高出好几倍。

在过去几十年里，数据中心的选择逻辑很简单。需要快速访问的数据放在SSD上，需要大容量长期存储的数据放在HDD上。就像你家里可能有一个SSD笔记本电脑用来日常工作，同时有一个大容量移动硬盘用来备份照片和视频。

传统数据中心的简单世界

Soderbery回忆说，在AI出现之前，传统数据中心的存储架构非常简单，就是一个两层结构。

第一层是"计算盘"，小容量的企业级SSD，通常是2TB、4TB或8TB，安装在服务器里，负责操作系统运行和频繁访问的数据。第二层是"存储盘"，大容量的近线HDD（nearline HDD），专门用来存放不需要频繁读取的海量数据。

如果按数据总量（bit）来衡量，HDD占了压倒性的80%到85%，NAND只占15%到20%。但如果按花的钱来算，两者其实差不多，因为HDD虽然存得多但单价便宜，NAND虽然存得少但单价贵。

在这个时代，也有人尝试过在两者之间做文章。比如，有没有可能做一种大容量SSD，既有SSD的性能又能替代HDD的存储功能？西部数据和其他厂商确实在研发更大容量的SSD，但老实说，市场反应很冷淡。hyperscaler（超大规模数据中心运营商，比如谷歌、亚马逊、微软、Meta这些公司）的态度很直接。我为什么要花好几倍的价钱买SSD来做HDD能干的活？性能溢价不值那个钱。

这种格局维持了大约三到三年半。然后AI来了。

AI改变了一切

大约两三年前，AI数据中心开始大规模建设。最初的存储配置基本上复制了传统数据中心的模式。GPU服务器旁边放一些计算用的SSD，再配上大量近线HDD做数据存储。看起来跟以前没什么区别。

但很快，人们发现了一个问题。

AI的工作流程跟传统计算不一样。在数据真正被送进GPU运算之前，有大量的"预处理"工作需要完成。原始数据需要被清洗、转换、向量化、做embedding（一种把文字或图像变成数字向量的操作，方便AI模型理解）。这些预处理任务对存储的性能要求极高，你需要以很快的速度读取和写入大量数据。而传统的近线HDD，那个靠机械臂一点一点挪动的设备，根本跟不上这种节奏。

这就像你原本用拖拉机拉货拉得好好的，突然有人告诉你现在需要用赛车的速度送快递。拖拉机（HDD）的装载量大没错，但速度跟不上。

于是，hyperscaler开始疯狂采购大容量的企业级SSD。不再是以前那种2TB、4TB的小盘，而是32TB、64TB、128TB，甚至256TB的超大容量SSD。这些盘既有SSD的高性能，又有接近HDD的大容量。Soderbery说，从bit的角度看，AI存储市场几乎在一夜之间被大容量SSD主导了。新增的业务里，60%到70%的NAND采购都是冲着这些大容量企业级盘去的。

更有意思的是连锁反应。传统数据中心的人看到AI那边用上了这些大容量SSD，也开始琢磨，这东西是不是也能用在我们这边，替代掉一部分HDD？于是整个存储行业的架构从原来简单的"两层"（小SSD + 大HDD）演变成了"三层"。小容量高性能SSD做计算盘，大容量企业级NAND做中间层，近线HDD仍然兜底做最大容量的存储。

涨价把一切冻住了

故事如果只讲到这里，似乎NAND会一路高歌猛进，逐步蚕食HDD的地盘。事实上，2025年夏天之前，很多人确实是这么想的。

当时NAND的价格相对HDD大概是4到5倍（以每TB美元计算）。在这个价差下，一些hyperscaler开始做TCO（总拥有成本）计算。如果把NAND的功耗优势、空间节省、性能提升都算进去，在某些"边界场景"里，用SSD替代HDD的总成本其实差不多甚至更低。比如一块128TB的SSD，体积只有手机那么大，但它替代的可能是一整个机柜的HDD。你省下的机房面积、电费、冷却成本，加起来可能够得上SSD多出来的采购价了。

Soderbery估计，hyperscaler普遍愿意切换的TCO门槛大约在2到3倍。最积极的（比如Meta那种更看重应用性能、对成本不那么敏感的）可能在3倍就会动手。大部分市场要到1.5倍左右才会大规模迁移。当时4到5倍虽然还不够，但趋势是在往3倍走的。

然后NAND价格暴涨了。

涨幅远超预期，从5倍直接飙到了20到25倍。原本大家期待的"从5倍走向3倍"的故事，变成了反方向跑。所有正在进行的HDD-to-SSD切换计划全部停下来了。超过20倍的价差，不管你怎么算TCO，都不可能让SSD替代HDD变得经济。

Newman在对话中用了一个很形象的表述。两边（NAND和HDD）的需求都在增长，只是NAND那边多吸走了一些边界场景的需求。但现在价格涨成这样，这些边界需求又会往HDD回流一些。Soderbery同意，会有一些回流，但幅度不会很大，因为两边产能都紧张，能调配的空间有限。

为什么NAND价格会涨这么离谱

要理解这次涨价，需要知道NAND行业一个关键的技术特征。NAND有"代际"之分。

NAND闪存的制造跟其他半导体一样，有不同的技术代际（generation/node）。你可以把它理解为一栋楼的层数。早期的NAND是平面的（2D），后来进入3D时代开始往上叠层，从几十层到100多层到200多层。目前在产的大概是第5代到第8代3D NAND，第9代即将投产。

问题在于，不同代际的NAND能做的事情差别很大。AI数据中心要的那种大容量高性能盘，128TB、256TB的QLC SSD，只有最新的两三代技术节点才能造。老一代节点可以造消费级SSD、手机存储芯片这些，但做不了AI要的大容量企业盘。

而最新节点的产能在整个NAND行业里只占大约30%到35%。为什么这么少？因为NAND厂商过去几年的日子太难过了。Soderbery直言不讳地说，NAND是一个连续亏损或低利润了5到9年的行业。厂商手里没有足够的钱把所有老产线都升级到最新节点。每一次"代际升级"（从N代到N+1代），全行业加起来需要投入大约500亿美元，换来的是总bit产出增加约50%。在长期亏损的状态下，没有哪家公司有胆量和资金连续做两三轮这样的投资。

所以实际情况就是，AI需求像洪水一样涌向最新节点的产能，但这部分产能只有行业总量的三分之一。竞价（bidding war）极其激烈，价格自然暴涨。而老节点的产能虽然闲着一些，但做不了AI要的产品，帮不上忙。

这就好比全城只有三家五星级酒店，突然来了一个万人规模的国际会议。三家酒店的房间瞬间被订光，价格涨到天上。旁边有大量的经济型酒店空着房间，但会议主办方要求必须住五星级，经济型酒店再便宜也没人住。

Soderbery还补充了一个容易被忽略的细节。NAND工厂几乎永远在满负荷运转。这跟HDD不同，HDD工厂还有一些产能弹性可以调节。NAND的制造流程决定了你要么100%开着，要么就别开了，没有中间态。所以面对突发的需求暴增，NAND行业几乎没有短期应对能力。

HDD为什么死不了

聊到这里你可能会想，既然NAND这么供不应求，HDD应该很快就被淘汰了吧？恰恰相反，HDD目前的处境可能比很多人想象的要好得多。

价格是最直接的因素。20倍的价差意味着在纯存储场景里，HDD仍然有压倒性的成本优势。不管AI多火，世界上仍然有海量的数据需要低成本存储，视频监控、备份归档、冷数据存储，这些场景对性能要求不高，对成本极度敏感。NAND在这些场景里完全没有竞争力。

然后是HDD行业的竞争格局。全世界现在只剩下两家半HDD制造商。西部数据（WDC）、希捷（Seagate），再加一个东芝（Soderbery暗示东芝的状态不太稳定，不算一个完整的竞争者）。这是一个典型的寡头垄断市场。

Soderbery非常坦率地说了寡头市场的运行逻辑。核心就是不轻易扩产。只要你不扩产能，供给就永远偏紧，价格就能维持在一个让股东满意的水平。而HDD恰好有一个天然的"护城河"让这条规则更容易执行。HDD的制造技术极其复杂。

很多投资人以为HDD是"低科技"产品，毕竟里面有一个会转的盘片和一根机械臂，看起来很原始。但Soderbery指出，HDD的研发难度其实非常高。盘片上用来存储数据的磁性颗粒需要用溅射设备逐层沉积，精度在纳米级别。磁头的设计涉及精密的物理和材料科学。新一代的HAMR技术（热辅助磁记录，用激光加热盘片表面来提高存储密度）更是把复杂度提到了新高度。他透露了一个有趣的事实。在西部数据内部，HDD研发团队里的博士数量比NAND团队还多。

这种技术复杂性意味着扩产不是写一张支票就能搞定的事。你需要建新的无尘车间、采购精密设备、培训技术团队、调试良率，整个周期很长，充满不确定性。再加上HDD行业刚刚经历了近十年的供过于求（直到AI出现之前），厂商有深刻的心理创伤，绝不想重蹈覆辙。

第三个有利因素是成本曲线的变化。过去NAND的每bit成本下降速度远快于HDD，所以人们普遍认为NAND迟早会便宜到跟HDD差不多的水平，届时HDD就没有存在的意义了。但现在情况有了变化。NAND的成本下降正在放缓。3D NAND靠堆叠层数来降本（从2D变成3D），但层数越高技术难度越大，就像盖100层的楼远不止花50层楼两倍的钱。Soderbery说NAND可能还有"最后一次挤柠檬"的机会，再往后就需要全新的方法来降本。与此同时，HDD这边，HAMR技术带来的成本下降速度正在加快，已经跟NAND的成本下降速度接近甚至略快。两条曲线正在收敛，但从"HDD更便宜"的方向收敛，这意味着NAND要追平HDD的价格需要的时间比之前预计的更长。

Newman在对话中总结了一个关键判断。展望2030年到2032年，NAND的成本或许能降到HDD的3倍以内，届时以类似的毛利率定价的话，会开始看到从HDD向SSD的份额迁移。但即便到了那一步，实际的替代也需要巨额资本投入（前面提到的1500亿美元量级），而且NAND厂商从经济回报角度看没有太大动力去做这件事。与其花1500亿去抢HDD的低毛利市场，不如把钱投到AI存储这个高毛利方向。

所以结论是，HDD短期内死不了，中期（到2030年前后）也很难被NAND大规模替代。两者会在各自擅长的领域共存相当长一段时间。

一场改变游戏规则的合同革命

这场对话里最让人意外的部分，可能是关于LTA（长期协议，Long-Term Agreement）的讨论。

在传统的存储行业里，买卖双方的关系极度不对等。所谓的"长期协议"其实是一种单方面的安排。客户对供应商说，你给我留这么多产能，按这个价格卖给我。如果市场好、我需要货，我就买；如果市场不好、价格跌了，我就不买了，没有任何违约成本。但反过来，如果我需要货而你供不上，我会想尽一切办法从你手里榨出来。

Soderbery毫不客气地评价这种关系。双方之间没有任何信任可言。hyperscaler在这种博弈中处于绝对的强势地位，供应商只能被动接受。在这种环境下，存储厂商根本不敢做长期的资本投入，因为你不知道三年后客户是不是还会买你的货。而没有资本投入，产能就上不去；产能上不去，整个行业就在周期性的供需失衡中反复震荡。

但现在情况正在发生本质变化。SanDisk（从西部数据分拆出来的独立公司）刚刚宣布了5份"NBM"（新商业模式，本质上就是新一代的长期协议），核心条款包含总购买承诺约420亿美元，合同期限3到5年，其中约110亿美元是财务担保（financial guarantee）。

什么叫"财务担保"？简单来说就是违约金。如果客户签了合同说要买420亿的货，但到时候不买了，其中110亿是要真金白银赔出来的。这跟以前那种"我想买就买、不想买就不买"的单方面合同完全不同。

Newman做了一个数学测算来帮助理解这个合同的保护力度。110亿除以420亿大约是25%。也就是说，假设市场价格暴跌50%，客户理论上可以选择违约、交110亿罚金、然后按市场价重新采购。但这样做的话，客户的实际购买成本相比合同价只下降了约25%（因为罚金抵消了一部分降价收益）。换句话说，这份合同在市场剧烈波动时给供应商提供了一个相当厚的缓冲垫。

Soderbery还补充了一个实际操作层面的考量。即使客户违约了，它还是得继续买NAND，你不可能因为合同纠纷就不建数据中心了。所以违约更可能的结果是重新谈一个价格更低的新合同，把剩余的购买量延长到更多年。就像一个棒球运动员合同到期前想续约，他会接受一个年薪稍低但年限更长的新合同。对供应商来说，虽然价格降了，但锁定了更长期的业务。

这种双向LTA对整个行业的意义是深远的。有了客户的购买承诺和财务担保，NAND厂商第一次有了足够的信心去做长期资本规划。你知道未来3-5年有多少收入是"锁定"的，你就敢去投资建新产线、升级制程节点。这解决了存储行业长期以来最根本的结构性问题，资本投入的不确定性。

同样的趋势也在HDD领域发生，而且HDD甚至走在前面。HDD的长期协议模式更早成熟，已经包含了购买承诺。这进一步巩固了HDD寡头格局的稳定性。

对投资人来说，这意味着过去给存储公司估值时最大的折价因素，强烈的周期性，正在被系统性地削弱。如果三分之一的营收已经被合同锁定，这家公司的盈利可预测性就更接近一家软件公司而非传统的周期股。市场愿意给的估值倍数自然会上升。

QLC：大容量SSD背后的技术

前面提到AI数据中心需要128TB、256TB的超大容量SSD。能造出这种容量的盘，靠的是一种叫QLC的技术。

理解QLC需要从NAND闪存的基本原理说起。NAND的最小存储单元是一个微型晶体管（早期叫"浮栅晶体管"，现代3D NAND多用"电荷捕获"结构，但原理类似），你可以把它想象成一个微型水桶。数据以电荷的形式存储在这个桶里。根据桶里电荷量的不同，可以区分出不同的数据值。

最早的NAND（SLC，single-level cell）每个桶只区分两种状态，有电荷和没电荷，对应二进制的0和1，也就是每个单元存1 bit数据。后来发展出MLC（2 bit/cell，4种状态）、TLC（3 bit/cell，8种状态）。而QLC是4 bit/cell，需要在每个单元里区分16种不同的电荷水平。

16种电荷水平意味着每两种之间的差异非常微小。这对制造精度和读写电路的灵敏度提出了极高的要求，差一点点就会读错数据。所以QLC是一种"非常难"的技术。Soderbery说各家厂商的表现差异很大。他认为SanDisk和合资伙伴Kioxia做得比较好，三星遇到过一些困难，美光起步领先但也有波折。

QLC的好处是每个单元存的bit多了，同样面积的芯片能放下更多数据，这才能造出128TB甚至256TB的超大容量盘。但有一个容易被忽略的"水分"。当NAND厂商宣传自己的bit增长率是20-30%时，其中相当一部分来自QLC"每个单元多存一个bit"的数学效果，真正来自制程进步（比如把3D NAND从200层叠到300层）的增量要低得多。这意味着NAND行业的真实技术进步速度可能没有表面数字显示的那么快。

边缘计算：一个对NAND有利的变量

对话中有人问了一个很好的问题。如果AI计算从集中式的云数据中心向分布式的边缘（edge）转移，对HDD和NAND的格局会有什么影响？

Soderbery的回答非常明确。任何从云到边缘的迁移都对NAND有利。原因是边缘设备通常受到物理空间、功耗和散热的严格限制。你不可能在一个信号塔基站或者一辆自动驾驶汽车里塞进一堆HDD，太大、太重、太耗电、对震动太敏感。SSD在这些维度上全面碾压HDD。而且边缘应用往往更偏重性能（比如实时推理），这又是NAND的强项。

他甚至说，AI数据中心虽然是大容量SSD需求的主力，但这种SSD技术一旦成熟，会变成一种通用能力，惠及所有市场参与者。AI客户受益，传统企业客户同样受益。

HBF：一个值得关注的早期方向

对话的后半段讨论了一个比较前沿的概念，HBF（High Bandwidth Flash，高带宽闪存）。

理解HBF需要从HBM（High Bandwidth Memory，高带宽内存）说起。HBM是目前AI GPU旁边最核心的存储组件，本质上是把多颗DRAM芯片堆叠在一起，通过超宽的数据通道连接到GPU。HBM速度极快但容量有限且价格极高（DRAM比NAND贵得多）。

HBF的想法是用NAND芯片代替DRAM芯片，采用同样的堆叠和封装技术，造出一种容量更大、成本更低的高带宽存储。为什么这在AI场景下可能行得通？因为AI推理（inference）的工作模式有一个特殊之处。它主要是在"流式读取"大量模型参数，把一大堆数字（模型的权重系数）从存储里按顺序搬到GPU里，GPU处理完一批再搬下一批。这种访问模式不需要频繁的随机读写。

NAND的致命弱点正好是随机读写慢、延迟高。但如果你只是做流式顺序读取，NAND一旦"启动"起来，持续带宽其实相当快。Soderbery的比喻是，NAND就像一辆启动慢但跑起来很快的卡车，如果你的任务就是在高速公路上一车一车地运货（流式读取），卡车的慢启动并不是问题。

HBF把NAND的这个特性跟HBM的封装技术结合起来，理论上可以提供比HBM大得多的容量（因为NAND密度远高于DRAM）、低得多的成本，同时保持足够的带宽来满足AI推理的需求。如果真的成功了，它可能成为GPU旁边一个新的存储层级，甚至可以用来做KV Cache（一种在大语言模型推理过程中缓存中间结果的机制，目前主要用HBM实现，但HBM容量不够用是一个大痛点）。

NVIDIA的黄仁勋在今年CES上专门提到了Vera Rubin平台上用NAND做存储层的设想，被市场解读为NVIDIA给HBF这个方向做了背书。

不过Soderbery的判断是，HBF目前仍然处于非常早期的阶段，需要证明功耗、性能和可靠性。他说自己离开SanDisk已经一年多了，对HBF背后的市场力量没有深入研究。但他对NAND在AI pipeline中找到更多高性能应用持乐观态度。即使HBF本身不成功，相关的技术探索也有可能催生其他有价值的产品形态。

Pure Storage和VAST Data：两种不同的突围路径

对话中还讨论了两家在这场存储变革中表现突出的公司。

Pure Storage的做法很有意思。Soderbery说，其他所有存储厂商都沿用了HDD时代的硬盘外形规格（form factor），那种标准尺寸的方盒子，可以插进服务器的硬盘槽里。Pure Storage直接抛弃了这个传统，从零开始设计专门为NAND优化的平台和模块，他们叫它"直接闪存模块"（Direct Flash Module）。这样做的好处是不受传统外形尺寸的限制，可以在给定空间里装入更多NAND容量，同时优化散热和功耗。

更巧妙的是Pure Storage的商业模式。它跟hyperscaler的合作方式是，Pure负责出模块和软件，hyperscaler直接从NAND厂商（比如SanDisk/Kioxia、三星、美光）买NAND颗粒，然后自己组装。相当于hyperscaler把存储系统设计这种复杂的工程工作外包给了Pure，而NAND的采购权仍然留在自己手里。Soderbery认为这是一个很好的架构，Pure确实凭借这个模式在hyperscaler客户群里获得了相当的牵引力。

VAST Data走的是另一条路。Soderbery认为VAST最大的贡献是它是最早一批真正理解AI数据预处理workload本质的公司。VAST搭建了一套能够扩展到超大容量的分布式存储架构，在高容量SSD和AI系统之间加了一个高性能缓存层（他提到VAST用了老一代Intel的高性能存储介质来做这个缓存）。虽然做分布式存储阵列的创业公司有几百家，但VAST是其中执行力最强的之一。Soderbery说他不太清楚VAST是怎么从那么多竞争者中胜出的，但事实是它做到了。

NAND厂商什么时候才会大举投资扩产

这可能是整场对话中投资人最关心的问题之一。

Soderbery的回答可以总结为一个词，谨慎。

他解释了NAND厂商的心态。这些公司（三星、SK海力士、美光、Kioxia/SanDisk）在过去5到9年里经历了极其痛苦的低谷期，长期亏损或微利，反复被客户的单方面LTA摆布，在不确定的环境下做资本投入然后遭遇需求崩溃。这些伤疤不会因为最近几个季度价格暴涨就突然愈合。

从务实的角度看，NAND行业目前追求的是大约20-30%的年bit增长率。实现这个增长主要靠两条路。一是"代际迁移"，把产能从老节点转移到新节点，新节点的单位面积bit产出更高。二是QLC带来的数学效果，每个单元多存一个bit。这两条路都不需要大规模新建产线，只需要在现有厂房里替换设备。

真正的大规模capex（资本支出），比如新建工厂、大幅扩充晶圆产能，需要满足好几个前提。价格要持续维持在高位好几个季度，让厂商相信这回不是一次性脉冲。长期协议要真正落地执行，给厂商足够的需求可见性。设备要能买得到（主要是光刻和刻蚀设备，供应商的产能也有限，交货周期本身就有一年左右）。

Soderbery估算了时间线。从厂商下决心投资开始，设备到位大约需要一年，调试到量产状态还需要几个月，整个周期大约15个月。也就是说，即使今天所有NAND厂商同时决定全力扩产，新产能最早也要到2027年下半年才能释放。而实际上不可能所有人同时做这个决定。

NAND价格往哪里走

在对话的最后几分钟，Newman问了每个投资人都想知道的问题。NAND价格会跌吗？

Soderbery的判断是，短期内会有一些需求压缩来缓解价格压力。具体来说，消费端已经在做调整。手机厂商本来计划出1TB存储版本的手机，现在改成256GB了；PC厂商也在缩减SSD容量。这种消费端的"缩水"是对NAND高价的自然反应，会释放一部分产能给数据中心端。

中期来看，随着新产能逐步释放（主要是代际迁移带来的产出提升），价格会向正常的性价比曲线回归。但Soderbery明确说，他不认为会出现断崖式暴跌。他的判断是NAND价格正在进入一个"新常态"，基准水平会比过去几年高。除非AI整体出现泡沫式崩溃，这个基本走势不太会改变。

房间里没被提到的那个人：长江存储

Soderbery在整场对话中没有提到长江存储（YMTC），但任何关于NAND行业供给格局的讨论，都绕不开这家公司。

长江存储是中国唯一具备量产能力的3D NAND厂商，总部在武汉。2022年底被美国列入实体清单，无法采购美系先进制造设备（Lam Research、Applied Materials、KLA等）。外界一度认为这会严重限制它的技术迭代和产能扩张。但实际情况跟预期相反。

长江存储在被制裁后加速推进设备国产化，摩根士丹利估计其国产设备采用率已达45%，远高于国内其他晶圆厂。它的Xtacking架构已经迭代到3.0甚至4.0版本，出货的232层TLC芯片通过双层堆叠实现了294层等效密度，技术水平接近国际一线。更值得注意的是，三星已经与长江存储签署了混合键合（Hybrid Bonding）技术的专利授权协议，用于制造400层以上的下一代V10 NAND。SK海力士预计也会跟进签署类似协议。

产能端的扩张速度更加惊人。2026年一季度，长江存储的收入已超过200亿人民币，同比翻倍，全球NAND产出份额已突破10%，逼近全球第三。武汉三期工厂的建设也在提速，原定2027年量产的计划可能提前到2026年下半年。产业链消息称，在今年建成一座新厂的基础上，长江存储还将再建两座工厂，全部投产后总产能将翻一番以上，目标是到2026年底占据全球NAND供应量的15%。

这对前面Soderbery描述的整个行业逻辑构成了一个重要的变量。

Soderbery的核心论点之一是NAND厂商集体谨慎，不愿大举扩产，所以供给瓶颈会持续。但长江存储的行为模式完全不同。它不受传统NAND厂商的资本纪律约束，背后有国家级的产业政策支持和融资渠道（IPO也在筹备中，估值1600亿到3000亿人民币），扩产的决策逻辑跟三星、美光、SanDisk/Kioxia完全不在一个框架里。

当然，长江存储目前的产品结构以消费级和中国国内市场为主。AI数据中心要的那种128TB、256TB的最新节点QLC企业级SSD，长江存储短期内还不具备大规模供应能力。设备限制也确实会制约它在最先进制程上的追赶速度。

但它的产能增量对全球NAND市场的价格传导机制是实实在在的。即使长江存储的新增产能主要流向消费级市场，也会释放其他厂商（三星、美光等）在消费级上的产能，使它们可以把更多资源调配到企业级和AI存储方向。这种间接效应可能比直接竞争更快触达市场。分析师普遍认为，如果长江存储的月产能突破20万片晶圆（WSPM），就具备了影响全球NAND价格走势的能力。

对于Soderbery描述的那个"NAND供给持续紧张、价格维持高位"的预期来说，长江存储的扩产节奏是最大的不确定性之一。它可能让NAND价格的"新常态"来得比Soderbery预期的更早、水位更低。而如果NAND价格因此下降，前面讨论的那个TCO crossover（hyperscaler愿意从HDD切换到NAND的2-3倍门槛）就会重新变得可及，整个HDD vs NAND的竞争格局也可能随之松动。

这场对话告诉我们什么

回到最初的问题。在AI时代，数据中心存储的竞争中，HDD和NAND谁会赢？

Soderbery给出的答案是，两者都会赢，但赢的方式和赢的领域不同。

NAND赢在AI数据中心的核心存储需求上。大容量企业级SSD是AI基础设施的刚需组件，没有替代品。HBF等新方向可能进一步扩大NAND在AI架构中的角色。长期协议的双向化让NAND厂商的商业模式更加健康。

HDD赢在大容量低成本存储领域。20倍的价差让任何替代尝试都不经济。寡头格局和扩产摩擦力保护了HDD厂商的利润率。成本曲线的收敛速度比预期慢，意味着HDD还有很长的生命周期。

多数人没想到的是，AI的爆发反而在短期内巩固了HDD的地位，而非加速它的消亡。因为AI把NAND的产能和注意力全部吸走了，NAND厂商没有余力去做"替代HDD"这件事。而HDD厂商则趁机收紧供给、提升利润率，活得比以前更滋润。

这场看似简单的"HDD vs NAND"竞争，实际上是一个关于技术经济学、产业结构和资本配置的复杂故事。它提醒我们，在真实的产业世界里，技术上的优势不等于市场上的胜利。经济账、产能约束、行业结构和参与者的心理状态，共同决定了竞争的走向。

[Dr. Moyu｜摸鱼局长 @Jason23818126]

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[Amber 的财富手账 @amberfinance]

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