Sandisk 2026 投资者日：80% 毛利率、AI 推理与 SNDK 的 2030 增长计划

核心要点

• Sandisk 预计 FY2028 至 FY2030 营收保持中高双位数增长，大致与 bit 增长一致。
• 管理层目标为约 80% 非 GAAP 毛利率、75% 营业利润率和 50% 调整后自由现金流利润率。
• 八份多年期 New Business Model 协议已覆盖约 FY2027 预计 bits 的 50%，到 FY2028 则接近三分之二。
• Sandisk 预计，到 2030 年企业数据中心闪存市场将达到 1.2 ZB，AI 推理正在持续提高存储容量需求。
• HBF、QLC NAND 和更高资本效率的制造路线，是 Sandisk 长期 AI 战略的重要组成部分。

Sandisk 2026 年投资者日关注的并不是下一季度，而是公司认为 NAND 业务到本十年末可能发展成什么样。8 月 13 日，Sandisk 公布了一套覆盖 FY2028 至 FY2030 的长期财务模型，核心建立在持续增长的 AI 基础设施需求、更高的存储密度、多年期客户承诺和更严格的产能规划之上。管理层预计营收可以保持中高双位数增长，同时维持约 80% 非 GAAP 毛利率，以及约 50% 调整后自由现金流利润率。相关长期模型可参考 Sandisk Investor Day 官方资料。

对于一家 NAND 厂商而言，这些数字非常积极。但真正重要的问题并不是 Sandisk 能否在存储供应紧张期间再交出一个强劲年度，而是管理层能否证明：即便当前这轮周期逐渐成熟，公司仍可以维持高盈利水平。

Sandisk 的 2030 财务模型重点不是增长，而是盈利的持续性

根据 Sandisk 在 2026 年投资者日 公布的数据，公司预计 FY2028 至 FY2030 营收将以中高双位数速度增长，大致与存储 bit 出货增速一致。同一时期，Sandisk 预计非 GAAP 毛利率维持在约 80%、非 GAAP 营业利润率约 75%，在计入税务、资本开支和营运资金需求后，调整后自由现金流利润率约为 50%。

相比营收目标，毛利率假设可能更加重要。NAND 过去经常在供应紧张时创造极高利润，等到产能追上需求后，毛利率又迅速下降。Sandisk 现在提出的核心观点是，未来的盈利模式将不再只是依赖短期供应不足带来的高价格，而是通过更精准地将产能与已经承诺的客户需求进行匹配，让盈利更加稳定。

这也是 FY2028 至 FY2030 这个时间框架特别重要的原因。Sandisk 并不是只针对当前 NAND 价格处于高位的阶段提出 80% 毛利率目标，而是将这一假设直接纳入多年期财务模型。能否真正实现，很大程度将取决于下一项核心战略：New Business Model 协议。

NBM 协议是 Sandisk 新商业模式的基础

Sandisk 的 New Business Model（NBM）协议属于多年期合作安排，核心包括承诺采购量、结构化定价以及最低财务保障。Sandisk 表示，目前已与 八家客户签署 NBM，预计覆盖约 FY2027 50% 的 bits，到 FY2028 则提高至约 三分之二。Reuters 报道称，相关客户中包括三家美国 hyperscaler。

这些协议的重要性不仅体现在财务层面，也直接影响运营决策。NAND 制造商必须在需求完全明朗之前就做出产能投资，而传统周期中，高价格往往刺激厂商积极扩产；等到新产能真正上线时，原本的供应缺口可能已经缩小，最终反而形成供应过剩。

多年期承诺让 Sandisk 在决定增加多少产能之前，就能够获得更高的需求可见度。

这并不意味着 NAND 会失去周期性，价格、客户需求和技术转换仍然可能快速变化。但如果供应决策不再过度依赖短期现货价格信号，存储周期的波动幅度确实可能降低。这也是 Sandisk 将 NBM 描述为未来主要商业模式，并将其直接与长期毛利率和自由现金流目标挂钩的原因。

AI 推理可能让数据中心需要更多存储容量

Sandisk 投资者日的需求端核心，是 AI 推理。

公司预计，到 2030 年，企业数据中心闪存的整体可服务市场规模可能达到 1.2 ZB，并认为 AI 从训练逐步转向大规模推理后，数据中心使用内存和存储的方式也将发生变化。

AI 基础设施第一阶段的投资主要集中在算力，市场关注点自然落在 GPU、HBM 和高速网络。但推理带来的是另一种挑战：AI 系统需要反复访问模型权重、KV cache、embedding、用户 context，以及越来越庞大的多模态数据。随着推理进一步普及至云服务、企业应用和 AI agent，将所有活跃数据长期保存在稀缺且昂贵的 HBM 中，并不经济。

因此，更深层次的内存层级开始出现空间。NAND 可以以更低成本提供远高于 HBM 的容量，而 Sandisk 的重点并不是主张 NAND 取代 HBM，而是认为未来 AI 系统需要同时具备极高带宽和极大容量，不同类型的内存将在不同层级发挥作用。

这也让 Sandisk 的长期 AI 故事不再只建立在当前企业级 SSD 需求旺盛之上。公司正在同时推进高容量闪存、QLC NAND，以及专门针对 AI 推理设计的新型内存架构。

HBF 是 Sandisk 对新 AI 内存层的押注

High Bandwidth Flash（HBF）是 Sandisk 路线图中最值得关注的战略之一。HBF 希望将 NAND 的大容量和成本优势，与更高带宽结合，形成介于传统 SSD 与高价 HBM 之间的新内存层级。

根据 Reuters 对 Sandisk 投资者日的报道，Sandisk 已完成首颗 HBF memory die 的 tape-out，并计划在 2027 年向 AI 推理设备客户提供初步样品。

HBF 目前仍处于早期阶段，因此不应被视为 Sandisk 现阶段的重要营收来源。它真正的重要性在于战略方向。如果 AI 推理工作负载带来的内存需求，持续快于高价 HBM 产能可以经济扩张的速度，那么市场就可能需要额外的高容量、高带宽内存层级。

Sandisk 同时也希望让 HBF 成为行业架构，而不是封闭的自有技术。与 SK hynix 的合作以及主要 AI 基础设施客户的参与，都表明公司正在尝试建立 HBF 生态。但最终商业化规模仍将取决于性能、系统集成和客户经济性。

QLC 和制造效率的重要性可能不亚于 HBF

HBF 因为概念新颖更容易获得市场关注，但更高密度的 QLC NAND 和更高资本效率的技术升级，短期影响可能更加直接。

Sandisk 在投资者日公布了一套基于 CMOS directly Bonded to Array（CBA）的二维扩展战略，让公司可以自由搭配不同代际的 array 和 CMOS 技术，而不需要每次都全面替换整套架构。BiCS9 QLC 是其中一个早期案例，而即将推出的 BiCS10 QLC，目标是让 bit density 相比 BiCS8 提高约 60%。

更高的 bit density 之所以重要，是因为 AI 存储最终本质上仍是一个容量问题。Hyperscaler 希望每个机柜可以配置更多 TB 或 PB 级存储，同时控制功耗和总拥有成本。QLC 每个 cell 可以存储更多 bits，特别适合那些对成本和容量敏感度高于极低延迟的工作负载。

结合 CBA，Sandisk 相当于希望同时改善两个变量：增加每片晶圆可以提供的存储容量，同时避免不必要的高额制造转换成本。如果公司希望在不重演存储行业过度投资的情况下，保持中高双位数的 bit 增长，这种资本效率就非常重要。

Sandisk 将 AI 增长与更积极的股东回报结合

Sandisk 的财务模型并不只停留在高毛利率。公司表示，在完成必要业务投资后，将把 100% 剩余现金返还给股东。管理层预计 FY2028 至 FY2030 调整后自由现金流利润率约为 50%，但这些目标仍属于前瞻性预期，最终结果仍取决于需求、价格、执行能力和整体存储周期。

这让投资者日呈现的 Sandisk 投资故事，比一般半导体成长股更加完整。公司的逻辑是：AI 带动持续的 bit 需求，NBM 协议提高需求可见度，更高资本效率的制造方式避免无效支出，高毛利率进一步转化为现金流，最终再将多余资本返还给股东。

真正的关键词其实是 可持续性。

市场本来就知道 NAND 厂商在供需环境有利时可以创造极高利润。Sandisk 现在要证明的是，AI 存储增长与新的商业模式结合后，这种盈利能力是否能够比过去更持久。

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Sandisk 投资者日真正传递了什么？

Sandisk 2026 年投资者日的核心，本质上是两个判断：一方面，公司认为 NAND 的经济模型正在变化；另一方面，它服务的终端市场也正在发生变化。AI 推理可能大幅提高存储容量需求，而 NBM 协议则提供了一套更精准地将需求与产能匹配的机制。

Sandisk 仍然处于竞争激烈、历史上高度周期性的半导体市场，因此 FY2028 至 FY2030 的积极目标应该被视为管理层预期，而不是保证结果。

但公司的战略已经非常清晰：Sandisk 希望结合 AI 推动的 bit 增长、更可预测的商业模式、更高资本效率的技术升级，以及强劲的现金回报。

这已经是一套与单纯押注下一轮 NAND 涨价完全不同的 SNDK 投资逻辑。