1.24万亿美元,又一个超级IPO来了

2026-07-12 16:26:28 · chineseheadlinenews.com · 来源: 投中网

1.24万亿美元,又一个超级IPO来了

一年暴涨700%,

仍是最被低估的AI资产?

陶辉东

编辑王庆武

来源|投中网(ID:China-Venture)

封面来源Unsplash

7月10日,全球半导体市场又通过了一次公开压力测试。

韩国存储芯片巨头SK海力士通过美国存托凭证(ADR)登陆纳斯达克,交易代码为“SKHY”,股价开盘大涨14%,市值达1.24万亿美元(约8.4万亿元)。

SK海力士此次IPO募资规模约265亿美元,仅次于SpaceX不久前创下的857亿美元募资纪录,超过2019年的沙特阿美(256亿美元),位列美股历史第二大IPO。从ADR维度看,它则是迄今为止规模最大的美国存托凭证发行。

过去两年,AI将从芯片设计到晶圆制造的几乎整个半导体产业推向了历史性的高估值区间,这其中存储厂商又处在金字塔的塔尖上。SK海力士在韩国证券交易所的市值过去一年涨了700%以上。到美国二次上市,没有比当下更好的窗口期了。

但具体到此次此刻,华尔街的氛围又颇为微妙。6月底以来,半导体板块出现明显回调。Meta被曝出计划将闲置AI算力对外出租,SpaceX股价也从上市后高点回落。市场开始追问:AI硬件的超级周期,究竟是在进入新阶段,还是已经走过了最热的那一段?

SK海力士恰好站在这个问题的中心。



AI红利的头号受益者

SK海力士的前身是现代电子,2002年因存储行业周期曾几乎破产,当时债权人集团一度与美光科技达成整体出售协议,因董事会和员工强烈抵制才流产。此后公司在债权人托管下艰难维持了十年,直到2012年被韩国第三大财阀SK集团收购并更名。再往后的十多年,它一直在三星电子的阴影下追赶,外界很少将它视为能够撼动行业格局的力量。

一直到2023年,SK海力士看起来依然前途暗淡。这一年它录得了9.14万亿韩元的净亏损(约合60亿美元),创下了公司历史上最严重的亏损记录。谁也没想到,AI的风口一来,SK海力士瞬间从谷底一飞冲天,成为全球最炙手可热的公司之一。

SK海力士的看家技术是高带宽内存(HBM),这个在两年前还很冷门的英文缩写,今天在资本市场上已经是家喻户晓了。所谓HBM,就是把内存芯片像“摩天大楼”一样一层层往上叠,用垂直方向的堆叠来突破单层芯片的传输速率上限。世界上第一代HBM1芯片就是SK海力士在2013年首次推出的。到2021年10月,SK海力士在全球率先突破了革命性的一代——HBM3,并于2022年6月率先为英伟达的H100算力系统大规模量产供货,自此确立起在HBM赛道的霸主地位。

在AI风口到来之前,HBM只是“更快的存储”。但在AI时代,HBM却突然上升到了最关键的战略性技术的级别,因为它与英伟达的CUDA一样,都是训练和部署先进AI大模型不可或缺的底座。

而SK海力士在HBM上的护城河,几乎跟英伟达在GPU上一样深。根据IDC在2026年第一季度的最新统计,SK海力士在全球HBM市场的份额达56.4%,是第二名三星电子的两倍还多。市场份额之所以能拉开这么远,是因为SK海力士的HBM技术足足领先了对手一代以上。

SK海力士在2021年10月就宣布HBM3研发成功。而三星直到2023年8月才正式宣布HBM3的量产,2024年7月才终于通过了英伟达的适用性认证,而且仅被批准用于针对中国市场的H20 GPU中,未能打入最核心的H100的供应链。至于另一个主要存储玩家美光科技则干脆交了“白卷”,放弃HBM3去研发下一代了。

简单来说,HBM3让SK海力士基本上独享了AI爆发后的第一口超级大“肉”,英伟达的几乎所有的HBM3订单都给了它。

然后,SK海力士在2024年又率先推出了新一代的HBM3E,再一次遥遥领先。三星的HBM3E要到2025年11月才通过了英伟达的测试,而此时SK海力士已经把再下一代产品HBM4的测试样品给英伟达送过去了。

英伟达计划于2026年第三季度起规模化出货其下一代“Vera Rubin”AI平台。该平台号称拥有3.5倍于Blackwell的训练性能和5倍的推理性能,因此对内存的物理带宽和性能提出了极其苛刻的要求。据报道,英伟达已经将“Vera Rubin”平台约70%的HBM4订单派给SK海力士,比市场此前估计的50%还要高。

从2024年开始,SK海力士在HBM上的技术领先终于开始转化为业绩。2024年SK海力士营收66万亿韩元,同比增长102%;同时净利润23万亿韩元,从上一年度的历史性巨亏直接反转为历史新高。

而这只是一个开头。最新财报显示,2026年一季度SK海力士的营收已达53万亿韩元,同比增长198%,几乎快要赶上2024年全年的营收了;净利润40万亿韩元,同比增长约400%。77%的净利润率,比英伟达还高。



一年暴涨700%,

仍是最被低估的AI资产?

按照招股书的披露,SK海力士此次在纳斯达克募集的265亿美元巨资,将主要用于韩国本土的晶圆厂建设。就在SK海力士上市前夕,韩国政府和半导体业界联合公布了一项投资额高达5,760亿美元的西南半导体超级芯片枢纽发展规划。三星电子和SK海力士都在其中承担了极具野心的产能扩建计划,目标是在未来五年内,将韩国本土的存储芯片产能再翻一倍,构建完全自主受控的材料和生产安全网络。

但SK海力士此次赴美上市,醉翁之意并不在募资。265亿美元听起来很多,实际上不过是SK海力士一个季度的净利润而已。SK海力士并不需要“亲自”融资,AI大厂们巨额融资,会源源不断的向上倒流进SK海力士的口袋。SK海力士在本次IPO中“惜股如金”,仅增发了区区2.5%的新股,也能看出募资的胃口不大。

SK海力士登陆纳斯达克,最大的目的其实是定价。长期以来,韩国的半导体公司们,由于在韩国本土上市,估值上往往非常吃亏,这种现象被称为“韩国折价”。对SK海力士而言这一折价尤其刺眼,尽管在HBM这一AI时代最关键的“铲子”技术上占据垄断地位,但估值却依然受到压制。

虽然经过了一年700%以上的暴涨,市值成功跨过1万亿美元门槛,但SK海力士的估值倍数并不高。在2026年Q1利润暴增405%的情况下,其在韩股的前瞻市盈率仍被死死压制在8倍左右。相比之下,美国的美光科技的市盈率则长期维持在23倍以上的科技成长股水平。

汇丰银行的研报称,14年来SK海力士一直是全球最便宜的AI资产,与美光相比平均被低估了35%之多,原因就是它的股票被锁定在大部分全球资本都难以触及的韩国资本市场中。

而到纳斯达克上市,可以让SK海力士重新换一个估值坐标系,解除“韩国折价”的封印。汇丰银行研报预测,SK海力士在纳斯达克上市后,由于“更积极的股东友好举措和全球投资者可及性的改善”,市净率可从过去2.8倍提升至3.4倍。这也是分析师的主流观点。路透社援引Roundhill Investments CEO Dave Mazza的评论称:“SK海力士是全球最重要公司之一,但美国机构此前很难轻松买到它的股票。”

仅仅是多一个上市地点,市值就能多出几千亿美元,何乐而不为呢。



盛宴进入尾声了吗?

恰在SK海力士创造历史的IPO的同时,全球资本市场对半导体板块的态度正处在一个微妙时刻。

从6月底到7月初,各大半导体巨头的股价集体承压,美光的股价自6月25日以来已经跌去了25%,英伟达在过去两周也跌了6%以上。SK海力士在韩股的股价则从历史高位回撤了25%左右。正是这次回撤,让SK海力士不得不下调了发行价、缩减了IPO募资规模。

导致这次市场震荡的导火索事件,是Meta被曝正在筹划“Meta Compute”云基础设施业务,将把内部闲置AI算力以模型访问或裸算力租赁的形式对外出售。对Meta而言,这是一种有利无害的资本开支再利用,股价因此而大涨了13%。

但对半导体产业链来说,叙事却截然相反。

长期以来,AI芯片及硬件板块维持极高估值的基础,是大家相信算力的绝对稀缺性。但现在,从xAI到Meta的主力AI玩家都开始把闲置算力推向市场,AI算力“绝对稀缺”的故事就很难站住脚了。如果其他拥有巨量GPU储备的科技巨头也效仿Meta的模式,通过盘活存量算力来满足市场需求,对新增GPU及相关硬件的采购规模必然放缓。

当然,在这一轮AI大战中,xAI到Meta都是屯卡积极但模型却掉队的玩家,它们的算力闲置并不能证明算力不稀缺。毕竟,Anthropic和OpenAI这两强,以及中国的AI公司们对算力仍然很饥渴。

不过,一条“Meta Compute”的新闻能让全球资本市场这么大反应,也能看出投资者的“恐高”情绪相当浓烈。

放眼望去,今年美股上市的几家AI赛道明星公司,股价表现都过山车一般。号称要颠覆英伟达的AI芯片公司Cerebras Systems,上市首日股价大涨70%,市值逼近千亿美元。但上市后的首份财报一出,其股价立刻跳水,目前已经跌破了发行价,与首日高点相比更是跌去了60%之多。万众瞩目的SpaceX,在上市仅三天之后股价也掉头向下。虽然还没跌破发行价,相比高点也跌去了三分之一。

可见,投资者对AI资产的风险容忍度当下正在备受考验。AI盛宴还没结束,但第一阶段的无差别估值扩张似乎很难维持下去了。

过去两年,市场愿意为所有与AI基础设施有关的资产支付溢价:GPU、内存、光模块、交换机、数据中心、电力、云算力租赁,几乎都被纳入同一条上行曲线。但随着供应端快速扩张,平台公司开始思考算力变现,模型厂商持续提高效率,投资者自然会追问每一个环节的真实护城河。

当然,SK海力士比多数AI资产更有底气。HBM不是能简单复制的产能,它依赖DRAM制程、TSV堆叠、先进封装、客户认证和良率管理的长期积累。只要英伟达、谷歌、OpenAI、Anthropic及其他大模型玩家还没下桌,HBM就仍是供应链中最难被轻易替代的环节之一。


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