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闪迪通往$4000之路读了SeekingAlpha上James Foord的两篇文章有感废话不多说 TL:DR结论 : 推理时代27-28年，$闪迪(SNDK)$ 会涨到$4000, PE > 15, 接近20 Why ? 下面解释 1. 现在处于的AI发展阶段现在我们正处于AI推理阶段阶段1：训练(training)= 让 AI"学习"、把模型"造出来"。阶段2：推理(inference)= 用已经练好的 AI"干活"、回答你的问题。重点：随着 AI 用量爆炸,推理是更大、持续、反复的需求;云端用 HBM,端侧/边缘用 DRAM/LPDDR + NAND(存模型)。"端侧 Edge、小模型 Local AI Model/agent"主要就是在说推理在哪里发生。 2. 商业实际需求阶段开始出现变化下图反映出，实际公司在AI token消耗上从开始的第一阶段(疯狂烧，用最贵的模型，all in，每个人都要尽量用)，开始进入第二阶段(理性，按照实际需求选取够用就好的性价比模型)。硅谷101有一期专门说了token经济，也有一些startup会做模型价格匹配等。这也是市场的正常反应，公司用ai提高效率，1个人变成3个人用，同时也要随时监控成本。当超出预算的事情发生时候，就更容易去审视是否应该所有任务都用最厉害的大模型，还是可以用混合模型。比如，小任务用便宜的，复杂的编程用最新的模型。所以商业市场最终可能会变成2个类别 1. 关键性任务相关公司：新药研发，芯片制造，量化分析，国防都可以忍受token用量极大，成本很高 2. 普通任务相关公司：普通性价比更高的模型，能用够用就好，成本可控 3. 下一个AI爆发: AI Edge 边缘AI (本地跑的AI模型) 每一台电脑，只能冰箱，无人驾驶汽车，机器人都会有本地的AI模型在跑。不用期一直消耗昂贵的云端模型。我个人觉得开启消费端的本地AI模型的，还是$苹果(AAPL)$ 的iphone，和马上要出的��穿戴设备，带摄像头的airpods，智能眼镜等，之后其他厂商就会跟上。这就意味着，我们会从几千个AI data centers到潜在的几个亿级别的AI终端市场开始转变，对于闪存的需求会指数级暴增。现在Trendforce在3月就发文，证实了端侧 AI 确实抬高单机 NAND 容量这个事实。网页链接 2026年全世界卖出的手机大概在10亿台(网页链接{IDC 报告})，PC 销量大概在2.45亿台。再者，看看 Apple 提高最低容量从128G到256G，这就是在为AI模型做准备。我们可以很容易的推断Apple的AI模型需要至少128G空间，+原来基本的128，所以apple设备能运行AI的最低不能低于256G。所有的这一切趋势只是说明一个问题，利好闪存纯血玩家闪迪，并且从AI 数据中心到边缘设备的AI 模型转移，还没有开始。未来空间巨大！ 4. AI Capex 将持续增加 Hyperscalers 持续举债投入，Trump传闻要入股AI模型公司，沙特和阿联酋主权基金的投资，欧洲不想落后。中国也是一样。这是一个Race 竞赛！ 5. 最大受益者: 闪迪回到主角，hbm和nand的激烈讨论，如果说在数据中心这个领域，hbm是热点。那么在edge AI领域，怎么用那么昂贵的HBM？一定全部是NAND ！所以谁会受益？$闪迪(SNDK)$ . 他的HBF新技术，就是用来解决这个 "Memory Wall" 的。闪迪自己说：现在没有更好的内存解决方案，用来让大模型运行在本地。如果HBF在26H2推出吸引到足够市场，那么闪迪会靠一个新的趋势和市场得到> 15x PE，20也是可以的。最终完成从周期股到成长股的蜕变！在保守的20x PE情况下，股价会超过$4000 !