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國產儲存雙雄衝刺上市：長鑫存儲與長江存儲為何同時走到資本市場前台

Thu, 21 May 2026 08:38:23 +0800

國產儲存產業最近出現了一個非常值得關注的信號：長鑫存儲和長江存儲，這兩家分別代表國產 DRAM 與 3D NAND Flash 的核心公司，幾乎同時站到了資本市場前台。

從公開進展看，長鑫存儲營運主體長鑫科技集團股份有限公司的科創板 IPO 審核狀態已經恢復推進，並被安排進入上會節點；長江存儲控股股份有限公司則完成 IPO 輔導備案，正式啟動上市輔導流程。兩家公司不在同一個審核階段，但放在一起看，它們指向的是同一件事：國產儲存正在從「產業攻堅階段」，進入「資本化、規模化、長期投入可見化」的新階段。

這篇文章不做投資推薦，而是梳理一個更重要的問題：為什麼是儲存？為什麼是現在？以及這兩家公司的上市，對中國半導體產業鏈意味著什麼？

先看兩條主線

所謂「國產儲存雙雄」，大體對應兩條完全不同但同樣關鍵的技術路線。

長鑫存儲更偏向 DRAM。DRAM 是伺服器、PC、手機、AI 計算設備中最基礎的揮發性記憶體，決定了系統運行時的資料吞吐與容量上限。AI 伺服器、雲端運算和高效能運算越發展，對 DRAM 的容量、頻寬、功耗和穩定性要求就越高。

長江存儲更偏向 NAND Flash，尤其是 3D NAND。NAND 是 SSD、手機儲存、企業級儲存、資料中心冷溫熱資料分層中的核心介質，決定了資料能否以更高密度、更低成本、更穩定的方式長期保存。

簡單說，DRAM 負責「跑起來」，NAND 負責「存下來」。AI 資料中心、智慧終端、國產伺服器、信創體系和邊緣設備，都離不開這兩類晶片。

也正因為如此，長鑫和長江並不是普通意義上的兩家半導體公司，而是國產計算基礎設施裡最關鍵的底座之一。

長鑫科技：科創板 IPO 進入關鍵審核節點

長鑫科技近期的關鍵詞是「審核恢復」和「上會」。

公開報導顯示，長鑫科技集團股份有限公司科創板 IPO 審核狀態在 2026 年 5 月恢復推進，並進入「已問詢」狀態；上交所上市審核委員會預計於 2026 年 5 月 27 日審議其首發事項。此前報導還提到，長鑫科技擬募資規模約 295 億元，資金主要投向儲存器晶圓製造升級、DRAM 技術迭代及前瞻性研發等方向。

這幾個資訊放在一起，含義很清楚：DRAM 是典型的重資產、長週期、高波動行業。它需要持續燒錢做製程迭代、產能爬坡、良率提升、設備更新和客戶驗證。單靠短期融資或產業基金，很難支撐一家儲存公司穿越多個週期。

因此，IPO 對長鑫的意義不只是「上市融資」，更是讓一個長期資本密集型產業獲得更穩定的資金入口和市場定價機制。

不過，長鑫面臨的挑戰也非常現實：

DRAM 行業高度週期化，價格會隨著供需變化大幅波動。
國際巨頭在技術、良率、客戶結構和規模效應上仍有深厚積累。
先進設備、材料、EDA、封測與供應鏈協同仍然受到外部環境影響。
AI 需求會帶來增量，但也會讓市場對 HBM、DDR5、LPDDR、伺服器記憶體等產品線的迭代速度提出更高要求。

所以，對長鑫來說，上市只是一個階段節點，不是終點。真正的考驗仍然是技術路線、成本曲線、客戶驗證和週期管理。

長江存儲：NAND 主線啟動上市輔導

長江存儲近期的關鍵詞是「輔導備案」。

根據中信證券公告及公開報導，2026 年 5 月 19 日，中信證券與長江存儲簽署輔導協議，並向中國證監會湖北監管局提交輔導備案申請；同日，湖北證監局同意備案。公開報導還顯示，長江存儲 IPO 輔導機構包括中信證券與中信建投證券。

這意味著長江存儲的上市流程開始進入更正式的資本市場準備階段。和已經進入科創板審核流程的長鑫不同，長江存儲目前還處在輔導備案階段，後續仍需要經歷輔導、申報、受理、問詢、上會、註冊等一系列環節，時間表仍存在不確定性。

長江存儲的產業意義在於 3D NAND。NAND 的競爭不是簡單拼單顆晶片，而是拼堆疊層數、製程能力、控制器生態、企業級 SSD 可靠性、客戶認證週期，以及在資料中心、消費電子和嵌入式市場中的長期供貨能力。

過去幾年，長江存儲已經成為國產 NAND 中最具代表性的公司之一。如果它能順利推進 IPO，一方面有助於補充高強度研發和擴產所需資金，另一方面也會讓國產 NAND 主線的經營資料、資產結構、客戶結構和研發投入被更充分地公開審視。

這種公開審視很重要。半導體產業不能只靠口號，也不能只靠估值故事。真正的產業進步，最終要落到產品、財務、客戶、現金流和持續投入能力上。

為什麼兩家公司幾乎同時走向資本市場

這不是偶然。

第一，AI 正在重新拉動儲存需求。過去大家談 AI，常常只談 GPU、推理晶片和大模型訓練，但真實的資料中心裡，儲存和記憶體同樣是瓶頸。模型參數、向量資料庫、訓練資料、日誌、快取、檢索增強、企業級 SSD、伺服器 DRAM，都會隨 AI 應用擴張而增長。

第二，儲存行業正在進入新一輪景氣週期。DRAM 和 NAND 都有明顯週期屬性，價格、庫存和資本開支會互相影響。當行業走出低谷、需求重新改善時，龍頭公司更容易獲得資本市場關注。

第三，國產替代已經從「有沒有」走向「能不能穩定規模化」。早期國產晶片關注能否做出來，現在更關鍵的是能否持續出貨、穩定供貨、進入主流客戶、壓低成本、跨過多個技術代際。

第四，資本市場也需要硬科技標桿。相比消費互聯網和輕資產軟體，儲存晶片更能代表硬科技長週期投入。長鑫和長江如果順利推進，將給國產半導體產業鏈帶來很強的示範效應。

對產業鏈意味著什麼

如果長鑫和長江的上市進程順利推進，受影響的不只是兩家公司本身。

上游設備、材料、零部件、無塵室工程、特氣、靶材、光刻膠、封裝測試、控制器、模組廠、伺服器廠商和資料中心客戶，都會受到牽引。儲存晶片是一個超級長鏈條產業，任何一家頭部公司擴大投入，都會向上游釋放驗證機會和訂單機會。

更重要的是，上市會迫使產業敘事變得更透明。市場會持續追問：

研發投入到底有多少？
先進製程和堆疊技術推進到什麼階段？
產能利用率和良率如何？
主要客戶是誰，客戶集中度高不高？
毛利率是否能穿越週期？
資產負債表能否承受下一輪擴產？
與國際巨頭相比，差距在哪些環節？

這些問題聽起來尖銳，但它們恰恰是國產半導體走向成熟必須面對的問題。

也要警惕過度樂觀

國產儲存衝刺上市，是積極信號，但不能簡單等同於「國產替代已經完成」。

儲存晶片是全球最殘酷的半導體賽道之一。它的特點是資本開支巨大、技術迭代快、價格週期強、庫存波動大、巨頭競爭激烈。一家公司即使技術進展順利，也可能在行業下行週期承受利潤壓力；即使需求旺盛，也可能遇到設備、材料、客戶認證和國際環境的不確定性。

尤其是普通投資者，更不應該把「國產儲存」四個字直接翻譯成確定收益。真正需要看的，是招股書裡的收入結構、盈利品質、現金流、存貨、產能、客戶、關聯交易、研發投入和風險提示。

產業值得期待，但投資必須克制。

結語

長鑫存儲和長江存儲同時向資本市場靠近，是國產半導體產業裡一個標誌性節點。

長鑫代表國產 DRAM 主線，長江代表國產 3D NAND 主線。一個關係到計算運行時的記憶體能力，一個關係到海量資料的長期儲存能力。它們共同構成了 AI 時代、資料中心時代和國產計算體系中最基礎的儲存底座。

未來幾年，真正值得關注的不是「誰先上市」這個短期話題，而是它們能否在資本、技術、產能、客戶和供應鏈之間形成長期正循環。

如果說過去十年國產儲存的關鍵詞是「突破」，那麼接下來十年的關鍵詞可能會變成「規模化」和「穿越週期」。上市只是敲門聲，真正的考試還在後面。

本文僅基於公開資訊做產業觀察，不構成任何投資建議。IPO 進展、發行安排、估值、募資用途和財務資料均應以交易所、證監會、公司招股書及正式公告為準。

參考資料

Cerebras IPO 大漲背後：晶圓級 AI 晶片能挑戰英偉達嗎

Mon, 18 May 2026 00:19:51 +0800

Cerebras Systems 終於登上了公開市場。

這家以「晶圓級 AI 晶片」聞名的公司，於 2026 年 5 月 14 日在納斯達克掛牌交易，股票代碼為 CBRS。根據 Cerebras 官方公告，其 IPO 發行價為每股 185 美元，公開發行 3450 萬股 Class A 普通股，其中包括承銷商全額行使的 450 萬股超額配售權。

上市首日，Cerebras 股價大幅高開，一度接近 386 美元。按發行價計算，公司募資規模超過 55 億美元，是 2026 年以來美國市場最受關注的 AI 硬體 IPO 之一。

這也是為什麼它會被很多媒體稱為「英偉達挑戰者」。不過，把 Cerebras 簡單理解成「下一個英偉達」並不準確。它真正特殊的地方，是選擇了一條和傳統 GPU 完全不同的技術路線。

Cerebras 做的不是普通 GPU

Cerebras 的核心產品是 WSE，完整名稱是 Wafer-Scale Engine，中文通常可以理解為「晶圓級引擎」。

傳統晶片製造會把一整片晶圓切割成許多小晶片，再進行封裝、測試和出貨。Cerebras 反過來做：它盡可能把整片晶圓直接做成一顆超大晶片。

這條路線的好處很直觀：

晶片面積更大。
片上計算單元更多。
片上 SRAM 更接近計算核心。
資料在晶片內部移動距離更短。
更適合特定 AI 推理和訓練負載。

在 AI 計算裡，資料搬運往往比單純計算更難最佳化。Cerebras 的思路是盡量把計算和儲存留在同一片矽上，減少資料頻繁離開晶片帶來的延遲和能耗。

這也是 WSE 路線最吸引人的地方：它不是沿著 GPU 的老路繼續堆規模，而是試圖用更大的單顆晶片，換取更高的片上頻寬和更低的資料移動成本。

為什麼市場會興奮

AI 晶片市場目前高度依賴英偉達。無論是訓練大模型、部署推理服務，還是建設 AI 資料中心，英偉達 GPU 都是最主流的選擇。

這讓市場天然會關注兩類公司：

能否降低對英偉達供應鏈依賴。
能否在某些 AI 工作負載上提供更高效能或更低成本。

Cerebras 正好踩中了這兩個敘事。

它不是做通用 CPU，也不是做普通加速卡，而是直接圍繞 AI 訓練和推理設計系統。公司也一直強調，其晶圓級晶片和雲端推理平台在某些模型推理場景中可以提供極高吞吐。

這類故事在 2026 年非常容易被市場放大。AI 基礎設施仍在擴張，企業、雲端廠商和模型公司都在尋找更多算力來源。只要一家晶片公司能證明自己在某些場景裡不是「又一個小 GPU」，市場就會願意給它很高關注度。

OpenAI 合作讓想像空間變大

Cerebras 被關注的另一個原因，是它和 OpenAI 的關係。

據媒體報導，Cerebras 與 OpenAI 簽訂了金額超過 200 億美元的合作協議。搜狐原文提到，截至 2025 年底，這一協議帶來的剩餘履約義務達到 246 億美元。

對一家剛上市的 AI 硬體公司來說，這類長期協議非常重要。它意味著公司不只是有技術故事，還有大客戶需求作為支撐。

不過，長期訂單和最終收入之間不能直接畫等號。AI 資料中心建設還受制於製造產能、封裝、供電、交付節奏、客戶預算和模型路線變化。尤其是晶片公司，拿到訂單只是第一步，能否按期交付、能否穩定擴產、能否把毛利率做出來，才是更難的部分。

客戶集中仍然是最大風險之一

Cerebras 的風險也很明顯：客戶集中度高。

搜狐原文提到，G42 曾在 2024 年貢獻 Cerebras 85% 的收入，2025 年降至 24%；阿聯酋穆罕默德·本·扎耶德人工智慧大學則在 2025 年貢獻了 62% 的收入。這意味著，即便 G42 占比下降，公司收入仍然高度依賴少數大客戶。

對 AI 基礎設施公司來說，客戶集中有兩面性。

好處是：大客戶能帶來快速成長、長期合約和訂單可見性。

風險是：如果客戶削減預算、改變技術路線、延後資料中心建設，或者監管環境發生變化，公司收入波動會非常大。

這也是市場看 Cerebras 時不能只看 IPO 漲幅的原因。上市首日股價反映的是熱度和預期，長期估值最終還是要看收入結構、交付能力、利潤率和客戶多元化。

技術路線的短板：記憶體容量

WSE 的優勢很突出，但短板也同樣清楚。

搜狐原文提到，WSE-3 晶片配備 44GB SRAM，而英偉達 B200 配備 192GB 記憶體。Cerebras 的設計把大量計算和 SRAM 放在同一片晶圓上，這能減少資料移動，但也限制了可用記憶體容量。

對大模型來說，記憶體容量直接影響上下文長度、批次處理規模和模型部署方式。上下文窗口越來越長，旗艦模型已經普遍朝百萬級 token 上下文發展。在這種趨勢下，片上 SRAM 的容量限制會成為現實約束。

傳統 GPU 可以透過 HBM 堆疊、封裝擴展和多卡互聯繼續增加記憶體容量。Cerebras 的晶圓級路線則更難簡單擴記憶體，因為整片晶圓面積已經被計算單元和 SRAM 占用。想增加 SRAM，就可能犧牲計算面積。

這不代表 Cerebras 技術路線失敗，而是說明它更像一種面向特定工作負載的架構選擇。它可能在某些推理場景非常強，但未必能覆蓋所有 AI 訓練和推理需求。

它會取代英偉達嗎

短期內，Cerebras 不太可能取代英偉達。

英偉達的優勢不只是 GPU 效能，還包括 CUDA 生態、開發者工具、系統整合、網路互聯、整機方案、雲端廠商支援和客戶遷移成本。AI 公司選擇英偉達，很多時候不是因為單顆晶片某個指標最好，而是因為整套生態最穩。

Cerebras 更現實的機會，是在特定 AI 負載上成為補充方案：

高吞吐推理。
特定大模型服務。
對延遲和片上頻寬敏感的任務。
想降低單一 GPU 供應鏈依賴的客戶。
願意為效能試用新架構的大模型公司。

也就是說，它不是「英偉達殺手」，更像是 AI 算力市場裡一條激進的替代路線。

小結

Cerebras IPO 大漲，說明資本市場仍然願意為 AI 基礎設施故事付出高溢價。

它的晶圓級晶片路線確實有獨特性，也讓它和普通 AI 加速卡公司區分開來。再加上 OpenAI 等大客戶合作，Cerebras 有了足夠強的市場想像空間。

但風險同樣不能忽視：客戶集中、交付壓力、記憶體容量限制、生態壁壘，以及和英偉達競爭時的系統級差距，都會決定它能走多遠。

對普通讀者來說，Cerebras 最值得關注的不是股價漲了多少，而是它證明了一件事：AI 算力競爭不會只有 GPU 一條路。未來的大模型基礎設施，可能會同時容納 GPU、晶圓級晶片、自研加速器和雲端專用推理平台。