江波龙作为国产NAND 模组龙头，经过多年技术积累与产业链深度协同，已具备自研主控芯片能力，拥有FORESEE、Lexar 及Zilia 三大品牌，布局海内外市场，创立TCM 模式有效平滑存储价格波动对公司毛利率影响，同时与全球头部晶圆厂、主控芯片厂等建立深度稳固的供应链体系。公司未来将持续加码AI存储与先进封测投资，推动企业级与车规级产品占比提升。首次覆盖，给予“增持”投资评级。
通过自创与收购建立三大品牌矩阵，具备“设计+算法+封测”全栈能力。公司作为国产NAND 模组龙头，纵向延伸构建“设计+算法+封测”全栈能力，2011 年能自创FORESSE 品牌，2017 年收购国际高端消费存储品牌Lexar，2023 年完成巴西头部存储厂商SMART Brazil 推出Zilia 品牌，同时收购元成苏州布局先进封测领域，通过三大品牌转型技术品牌型企业，构筑竞争壁垒。
2025 年底公司拟定增募资37 亿元发力AI 高端存储、自研主控及先进封测，以应对AI 服务器等高端需求。财务方面，公司2018-2024 年营收CAGR 高达26.7%，2025 年公司预计营收225-230 亿元，中值同比+30.27%，其中25Q4 营收预计57.7-62.7 亿元，中值同比+43%/环比-8%，公司成功完成UFS4.1 主控芯片的首次流片并实现定制化端侧AI 存储产品在头部客户的批量出货；利润率方面，公司整体盈利水平随存储价格变动影响明显，2025 年公司预计归母净利润12.5-15.5 亿元，中值同比+181%，其中25Q4 归母净利润5.4-8.4 亿元，中值环比-2%，环比下降主要系费用支出较大导致，扣非归母净利润6.5-8.7 亿元，中值环比+70%，受益存储涨价浪潮公司盈利大幅增长。
企业级产品快速起量，下游客户广泛分布于手机、通信、消费等领域。公司主营产品分为嵌入式存储、固态硬盘、移动存储、内存条四大类，①企业级产品，2023 年发布企业级SSD 和DDR5 RDIMM，企业级存储业务开始放量，2025 年上半年该业务收入达到6.93 亿元，同比增长138.66%。②车规产品，公司车规级产品采用自研固件，车规级UFS2.1 已开始量产出货，车规级UFS3.1 产品处于送样阶段，车规级LPDDR4 已完成验证，并开始量产出货。
③客户方面，行业类包括传音、中兴通讯、烽火通信、三星电子、TCL、创维、小米等，消费类包括京东、亚马逊、沃尔玛。
公司逐步转型TCM 模式，与头部晶圆厂合作整合上下游资源。公司切入存储主控芯片领域，从纯模组厂商转为设计+模组一体化企业，2025 年推出消费级旗舰UFS4.1 主控并与闪迪达成战略合作。截至25Q3 公司自研芯片累计部署超1 亿颗。在经营模式上，公司创新推出TCM 模式，打通原厂与客户链接，有效解决供需错配并平滑周期波动；产业链上，公司深度整合三星、美光、西部数据及长存、长鑫等全球头部晶圆原厂与封测资源。
AI 驱动存储需求高增，公司抓住AI 机遇推出SOCAMM 新品。①AI 服务器存储用量大幅提升。AI 服务器DRAM 用量约为普通服务器的8 倍，NANDFlash 用量约为3 倍。根据CES 2026 英伟达演讲，其在Rubin 平台新增存储机柜，为每GPU 新增16TB 内存，NAND 需求量化进一步明确；②国内云厂商与运营商加大AI 投资。根据阿里巴巴CY25Q3 法说会，目前新增服务器 的部署速度仍远跟不上客户订单的增长节奏，未来三年资本开支达3800 亿元或更高。运营商方面，根据中国移动25Q3 业绩会，预计2025 年算力资本开支373 亿元，占总投资提升至25%。存储行业需求受益于AI 资本开支扩张，叠加国产替代，存储器厂商有望迎来高增长。③江波龙针对AI 领域开发SOCAMM 产品性能较优。公司SOCAMM 产品采用LPDDR5X 技术，提供128 位I/O 位宽，根据公司内部评估数据，相同容量下带宽比传统DDR5RDIMM 高出2.5 倍以上，降低延迟约20%，大幅加速AI 训练和推理任务的数据吞吐。同时公司结合MRDIMM、LPCAMM2、CAMM2、CXL2.0 内存拓展模块补齐未来产品版图。
给予“增持”投资评级。公司作为国产NAND 模组龙头，积极布局主控芯片设计与先进封装，同时与头部晶圆厂深度合作，企业级等高毛利产品占比持续提升。在存储价格持续上涨的背景下，随着公司募投项目的逐步投产，AI 高端存储进一步放量，公司业绩有望高增。我们预计公司2025-2027 年营业收入分别为227.5/328/395 亿元，对应归母净利润为14.00/50.24/60.87 亿元，EPS 为3.34/11.99/14.52 元，PE 为78.7/21.9/18.1 倍。考虑到公司在技术研发、客户拓展以及供应链合作上具备一定优势，首次覆盖，给予“增持”投资评级。
风险提示：下游需求不及预期的风险，晶圆价格波动风险，原材料供应商集中度较高的风险，存货规模较大及跌价风险，技术创新和产品升级迭代的风险，汇率波动风险。