Bernstein最新的2026年美国IT硬件展望强调，AI数据存储将在持续的人工智能建设中占据最大价值份额。
Summary
Bernstein预测到2026年AI驱动的数据激增
在其新的2026年报告中，研究公司Bernstein认为，AI驱动的数据爆炸将持续到2026年，没有放缓的迹象。分析师Mark Newman写道，随着AI能力的不断提高和数据需求的扩大，模型开发者几乎没有动机去抑制支出。
根据Newman的说法，开发者必须在训练运行中输入越来越大的数据集以保持竞争力。此外，该公司指出，AI训练工作负载、内容创建和长期企业保留都在共同推动对容量的前所未有的需求。
“内存和硬盘驱动器供应商将从这些趋势中受益最多，”Newman说，将当前阶段称为“前所未有的内存和存储超级周期”。尽管如此，Bernstein强调，结构性需求背景而非短期周期是核心驱动因素。
内存和存储供应商成为最大受益者
报告得出结论，随着AI工作负载的扩展，内存和存储供应商是明显的赢家。Bernstein表示，买家实际上是价格不敏感的，因为他们必须确保存储容量，无论成本如何，这推动了整个行业的价格上涨。
SanDisk获得了Bernstein对2026年的最高赞誉。该公司将其SanDisk目标价格上调至$580，理由是严重的NAND短缺和价格上涨，这在存储市场的近期历史中是前所未有的。
Seagate也获得了顶级选择的称号。此外，Bernstein将Seagate描述为“相对于其他存储供应商而言，数据爆炸的较不波动的受益者”，将其定位为一种更稳定的方式来获得不断增长的容量需求。
该公司预计内存存储超级周期至少会持续到2026年。它认为，AI训练、推理、更丰富的媒体格式和延长的企业保留政策将保持利用率和价格的高位。
Broadcom在AI ASIC市场中确立领导地位
Bernstein还强调Broadcom在AI加速器堆栈中是结构性赢家。分析师Stacy Rasgon重申了优于大市的评级，并在1月9日设定了$475的目标价格，强调了对Broadcom AI路线图的信心。
该公司与Broadcom领导层会面，解决了有关AI竞争加剧和客户自有工具的问题。然而，Bernstein认为这些威胁被夸大了，认为竞争对手无法快速复制Broadcom积累的优势。
这些优势包括3D芯片堆叠、400G serdes技术和内部基板制造。此外，Broadcom正在开发可能减少或消除对中介层需求的技术，这将进一步区分其AI ASIC平台。
Bernstein指出，Broadcom受益于Nvidia的快速创新周期。该公司使XPU客户能够跟踪Nvidia的路线图，使Broadcom成为唯一能够在broadcom ai asics领域提供这种兼容性水平的供应商。
IBM在量子计算中占据优势
除了经典的AI基础设施外，IBM在Bernstein对早期量子计算采用的展望中脱颖而出。该公司估计，IBM可能有23%的上升空间，与预计在2026年左右出现的初始商业用例相关。
Bernstein将这一机会与企业探索量子系统可能提供性能或优化优势的专门工作负载联系起来。然而，它仍将量子视为早期阶段的、针对性的驱动因素，而不是传统计算的广泛替代品。
OEM硬件制造商面临利润和收益压力
虽然组件和基础设施供应商受益于需求上升，但原始设备制造商面临压力。Bernstein警告说，内存和存储成本的飙升正在压缩主要PC和服务器供应商的利润率。
HP Inc.和SMCI的收益可能下降多达19%，因为组件通胀超过了他们提高系统价格的能力。此外，Dell和HPE也面临盈利能力的下行压力，因为他们吸收了更高的材料成本。
Apple在短期内由于长期供应商协议锁定了价格而获得部分保护。然而，Bernstein预计Apple可能最终需要在2026年晚些时候提高设备价格，这一举措可能会减缓单位增长，即使收入保持稳定。
这些动态说明了同样的数据繁荣如何在传递给定价能力较弱的硬件制造商时，给存储和组件制造商带来hp dell earnings pressure。
AI工作负载重塑企业数据存储策略
Bernstein强调，AI训练和推理的激增正在从根本上重塑企业数据策略。公司正在保留更多的信息以供未来模型使用，并支持更丰富的内容工作负载。
因此，data storage requirements for ai不仅限于超大规模训练集群，还扩展到更广泛的企业IT资产。尽管如此，该公司认为，只有一部分供应商能够持续地从这一转变中获利。
在Bernstein看来，primary_keyword ai data storage公司包括领先的内存生产商、硬盘制造商和直接支持大规模数据管道的先进网络芯片供应商。
展望：存储主导的周期将定义AI基础设施经济学
Bernstein总结认为，随着AI开发加速，内存和存储价格的高位可能会持续到2026年。此外，它认为买家将继续优先考虑容量和性能，而不是短期成本优化。
因此，像SanDisk、Seagate、Broadcom和IBM这样的组件供应商似乎最有可能从AI数据激增中受益。同时，包括HP Inc.、SMCI、Dell和HPE在内的OEM必须应对不断上升的投入成本和潜在的单位需求风险。
总体而言，Bernstein的2026年展望描绘了一幅由持久数据繁荣定义的硬件景观，其中控制关键存储和计算技术的公司将捕获与AI相关价值的最大份额。
