Hewlett Packard Enterprise 的 7.6B 美元 AI 订单正在等待内存芯片赶上

HPE 的 AI 订单堆积速度快于供应商交付满足这些订单所需的 DDR5 内存的速度

惠普企业有一个大多数公司都希望遇到的问题：客户太多，零件不足。在企业和政府客户竞相以生产规模部署人工智能基础设施的推动下，该公司截至 2026 财年第三季度的人工智能积压订单量为 76 亿美元，比上一季度增长 14%。

瓶颈不是需求。它是 DDR5 DRAM 和 NAND 闪存，是为 AI 服务器吞噬的高带宽内存模块提供动力的关键组件。这些供应限制预计将持续到 2027 年。

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激增背后的数字

HPE季度收入达到122亿美元，同比增长34%。本季度仅 AI 系统订单就达到 24 亿美元，环比增长超过 30%。

网络也不甘落后。该领域的订单在正常情况下增长了 36%，第三季度人工智能专用网络订单总额达 7 亿美元。这一数字得益于慧与对瞻博网络的收购，该收购恰逢其时填补了该公司网络产品组合的空白。

为了跟上收到的订单，慧与一直在备货。库存激增至 118.2 亿美元，此举是为了缓解内存短缺问题，并确保公司能够在组件可用时将积压订单转化为收入。

也许最引人注目的数字是在本季度结束后：HPE 宣布与一家超大规模提供商达成了价值 35 亿美元的推理协议。到 2026 年中期，AI 系统累计预订量已超过 160 亿美元。作为回应，该公司提高了全年收入增长指引。

谁在购买以及为什么重要

HPE订单簿的构成讲述了一个比其规模更有趣的故事。超过 60% 的累计人工智能订单来自企业和主权客户，而不是主导早期人工智能基础设施支出的超大规模云巨头。

主权人工智能，即各国政府出于安全和数据驻留原因建立国内人工智能计算能力，已成为一个特别活跃的领域。 HPE 的混合云传统及其与政府 IT 部门的关系使其具有纯粹专注于超大规模的竞争对手无法轻易复制的优势。

内存问题不会很快消失

DDR5 DRAM 是瓶颈。 AI 服务器比传统服务器需要更多的单位内存，从 DDR4 到 DDR5 的过渡使整个半导体行业的制造能力紧张。由于人工智能工作负载需要更快的存储来进行模型训练和推理，NAND 闪存也面临着类似的压力。

HPE 管理层采取了两种应对措施。首先，与内存制造商签订多年供应协议，本质上是在竞争对手抢占产能之前锁定产能。其次，进行定价调整，将部分增加的零部件成本转嫁给客户。

该公司预计下一季度积压订单转换速度会更快，但这取决于组件的可用性，而不是客户需求的任何变化。