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Korean stocks plummet, global capital liquidation: Have semiconductor fundamentals really changed?

区块律动BlockBeats
特邀专栏作者
2026-06-08 06:37
本文約2165字,閱讀全文需要約4分鐘
Korean stocks triggered a circuit breaker during the session due to a global semiconductor sell-off, prompting the market to reassess the AI cycle.
AI總結
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  • Core Viewpoint: Last week, the Korean stock market plunged and hit circuit breakers due to a severe downturn in the global semiconductor sector. However, NVIDIA CEO Jensen Huang subsequently visited Korea to deepen cooperation with supply chain partners like SK Hynix. Market interpretation of this event is divided: Is it a signal that the AI cycle has peaked, or is it a liquidation of crowded trades in overvalued sectors?
  • Key Factors:
    1. Global AI Trade Sensitivity: The Korean stock market (KOSPI) plunged due to heavyweight AI memory stocks like Samsung Electronics and SK Hynix, with its decline far exceeding that of the U.S. market, becoming the direct bearer of global AI position adjustments.
    2. Industry Chain vs. Capital Market Contradiction: Jensen Huang visited Korea and announced a multi-year cooperation agreement with SK Hynix to develop next-generation AI memory products, emphasizing that AI infrastructure construction is still in its early stages and refuting the theory of peak demand.
    3. Profit Pool Reassessment: The market has entered a second phase, shifting from "AI growth" to "profit distribution." Capital has begun to differentiate the pricing power and profit realization capabilities of various links in the industry chain (e.g., HBM, DRAM), leading to increased sector volatility.
    4. Core Driving Factors: The key determinants for the short-term direction of the Korean stock market are NVIDIA orders, HBM supply-demand dynamics, and cloud capital expenditure data. If these data remain strong, this plunge could be a trend-like deleveraging adjustment.

TL;DR

  • 上週五全球半導體板塊重挫,引發韓股週一盤中熔斷,三星電子和 SK 海力士領跌市場。
  • 但在暴跌後的週末,黃仁勳高調訪韓並強化與韓國 AI 供應鏈合作,市場開始重新評估這究竟是 AI 週期見頂,還是一次擁擠交易出清。
  • 關聯標的:000660.KS(韓股)、005930.KS(韓股)、NVDA(美股)、MU(美股)、AVGO(美股)、EWY(韓國 ETF)、SOXX(美股 ETF)

韓國股市剛剛經歷了今年最劇烈的一次暴跌。

週一開盤後,KOSPI 盤中一度跌近 9%,觸發熔斷機制。三星電子和 SK 海力士雙雙重挫,市場開始討論 AI 牛市是否已經來到轉折點。

但就在市場恐慌拋售的同時,另一件事情正在首爾發生。

黃仁勳在週末開啟韓國之行,不僅與 SK 集團董事長崔泰源會面,還宣布輝達與 SK 海力士達成新的多年合作協議,共同開發面向 AI 資料中心的新一代記憶體產品。與此同時,他還與三星電子、LG、NAVER 等韓國科技企業展開密集接觸,並再次強調 AI 基礎設施建設仍處於早期階段。

於是市場出現了一個頗具反差的畫面。

一邊是韓國 AI 龍頭遭遇集中拋售;另一邊則是 AI 產業鏈最核心的客戶,正在繼續強化與韓國供應鏈的綁定關係。

如果 AI 需求真的開始崩塌,黃仁勳沒有必要專程飛往首爾強化合作。

這也是為什麼今天市場開始出現新的爭論。

韓國市場到底是在提前反映 AI 週期見頂,還是在經歷一次典型的高位去槓桿?

韓國成為全球 AI 交易最敏感的市場之一

這次下跌雖然發生在韓國,但導火線並不來自韓國。

上週五,美國半導體板塊遭遇大幅拋售。費城半導體指數創下近年來最大單日跌幅之一,博通、美光等 AI 基礎設施相關公司同步回調。隨後,市場開始重新評估高估值科技股的風險敞口。

韓國成為最直接的受影響市場。

過去一年,韓國股市上漲的核心驅動力並不是本土經濟,而是 AI 資料中心建設、HBM 需求增長以及輝達產業鏈擴張。

三星電子和 SK 海力士合計佔據韓國市場極高權重。當全球資金想押注 AI 基礎設施時,韓國是最方便的入口之一;而當資金開始降低 AI 倉位時,韓國也自然成為最容易被賣出的市場。

因此,韓國市場的跌幅遠大於美國市場本身。

從某種意義上說,韓國已經不只是一個國家指數,而更像一隻大型 AI 記憶體 ETF。

黃仁勳訪韓與市場恐慌形成鮮明反差

如果說市場的恐慌來自估值,那麼週末最大的利好則來自產業鏈本身。

黃仁勳此次訪韓的核心目標非常明確:進一步強化輝達與韓國 AI 供應鏈的合作關係。其中最受關注的,是輝達與 SK 海力士宣布達成新的多年合作協議。過去兩年,HBM 已經成為 AI 伺服器最關鍵的組件之一,而 SK 海力士正是當前最大的受益者之一。

這也是為什麼市場會高度關注這次合作。

過去幾個月,隨著 AI 基礎設施建設規模不斷擴大,市場開始擔心 HBM 需求增速是否會逐漸見頂。但黃仁勳此時訪韓,實際上釋放出了相反的信號。如果輝達認為 AI 資料中心建設已經接近尾聲,它沒有必要在這個時間點繼續強化與供應商的長期合作關係。

從產業鏈角度看,市場尚未看到 AI 需求突然消失的證據。

過去兩天最有趣的地方就在於這裡。資本市場正在用股價表達對 AI 板塊估值的擔憂,而產業鏈最核心的企業卻仍在討論未來幾年的擴產和合作計畫。市場給出的價格和產業鏈釋放出的訊號之間,仍然存在明顯溫差。

AI 牛市開始進入利潤池重估階段

這也是當前最大的分歧所在。

過去一年,市場交易的是一個非常簡單的邏輯:AI 需求增長。因此輝達漲、美光漲、SK 海力士漲、三星電子漲,只要和 AI 有關,幾乎所有公司都能獲得估值提升。

但隨著板塊漲幅不斷擴大,市場開始進入第二階段。

投資者不再滿足於「AI 會增長」這個故事,而開始追問另一個問題:AI 增長創造出來的利潤,到底歸誰?最近幾個月,從 Rubin 機櫃系統記憶體調整,到博通財報後的市場反應,再到這次韓國市場暴跌,本質上都在反映同一件事情——市場開始拆解 AI 利潤池。

SK 海力士受益於 HBM,三星電子同時佈局 HBM、DRAM 和先進封裝,美光則更多受益於 AI 伺服器整體記憶體升級。雖然大家都屬於 AI 產業鏈,但對應的利潤來源和定價能力並不相同。

過去市場願意給整個板塊一起估值擴張,而現在資金開始逐個檢查這些利潤是否真的能夠兌現。

這也是為什麼一個供應鏈消息、一份財報指引,甚至一次資本開支調整,都可能引發整個板塊的大幅波動。市場交易的重點已經發生變化:比起 AI 是否繼續增長,投資者更在意增長最終會落到誰的報表上。

決定韓股方向的並不是韓國

未來幾週,真正決定韓國市場方向的,仍然是輝達訂單、HBM 供需和雲廠商資本開支。

如果這些數據開始轉弱,那麼這次暴跌可能只是更大規模估值調整的開始。

但如果資料中心建設、GPU 出貨和 HBM 採購繼續維持高成長,那麼週一的熔斷更像是一場擁擠交易的集中出清。

至少從目前來看,市場給出的價格和產業鏈釋放出的訊號,並不完全一致。

一邊是韓國 AI 龍頭遭遇近年來最猛烈的拋售;另一邊是黃仁勳在首爾與供應鏈夥伴討論下一代 AI 基礎設施。

誰的判斷更接近現實,或許很快就會有答案。

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