计算机行业：AI需求驱动存储革命超级周期已然开启-251212（22页）.pdf

1、AI需求驱动存储革命，超级周期已然开启报告摘要：AI由训练转向推理，HBM重塑供需结构与产业价值。1）技术变革驱动存储需求质变。传统DRAM面临的“存储墙”问题在AI推理场景下被急剧放大。HBM技术通过3D堆叠和硅通孔工艺将多个DRAM芯片垂直集成，实现了远超传统内存的带宽。2）三大原厂产能转向HBM，DRAM供给面临多重制约。三大原厂主动削减DDR4/LPDDR4等低端产能，转向利润更高的HBM和DDR5，直接挤占了传统DRAM的产能分配。3)eSSD驱动NAND市场结构性增长。云厂采用eSSD处理热数据，同时保留HDD用于成本更低的冷存储。这一需求结构推动QLCeSSD快速向超大规模服务器

2、渗透，NAND市场规模将进一步提升。4）AI服务器驱动DRAM需求快速增长。25年AI服务器出货量预计同比增幅超80%，而单台AI服务器DRAM容量是普通服务器的3-4倍，推动DRAM需求快速增长。历史复盘：周期属性强，但本轮AI驱动下有望开启超级周期。1）存储行业周期显著。存储周期上涨均源于技术革新或新应用场景的爆发：移动互联网（2012-2016）、云计算（2016-2019）、5G与疫情（2020-2023）及AI（2024以来至今）。2）本轮AI驱动下有望开启超级周期。AI推理训练对数据吞吐及延迟的刚性要求，推动下游客户采购标准从“每GB成本”转向“每IOPS性能”，愿意为HBM及高性

3、能SSD支付显著溢价。性能取代成本成为第一考量，极大提升存储产品价值量与价格容忍度。因此我们认为：本轮由美光、闪迪领涨的存储涨价潮，并非传统周期的简单重复，而是AI革命驱动下的结构性供需失衡，其持续性与强度将远超上一轮由智能手机和通用服务器驱动的行情，有望开启一个由高性能、高带宽存储需求主导的“超级周期”。我们判断存储此轮股价上涨仅仅为第一波，随着端侧起量&训练到推理过渡，存储（存力）有望复制GPU（算力）的股价表现，核心在于供需格局与技术迭代的相似性。相关标的：香农芯创、德明利、雅克科技、时空科技、开普云、帝科股份、国科微、拓荆科技、华源控股、神工股份、线上线下风险提示：市场竞争风险；宏观经

4、济风险；研发进度不及预期风险。优于大势1.存储需求大规模崛起：AI引爆推理需求，存储市场迎来扩容1.1.AI需求引发存储革命，推理应用成最大驱动AI驱动存储需求迅速增长。在AI服务器的存储体系中，高带宽内存（HBM）、动态随机存取存储器（DRAM）和固态硬盘（SSD）等构成了核心组件。该体系呈现出清晰的分层特征：HBM和DRAM负责提供实时的高性能计算支持，SSD确保了高频访问数据的快速可用性，而硬盘驱动器（HDD）则承担起海量数据长期存储与可靠性的保障职责。这种分工协作形成了从高速临时访问到稳定长期存储的完整AI推理支持体系。此外，为了满足AI训练与推理过程中对海量数据高速传输的需求，存储系

5、统必须具备极高的I/O吞吐性能；同时，极低的访问延迟对于最大限度缩短数据供给至CPU/GPU的处理周期也至关重要。因此，AI推理应用的普及成为驱动存储需求新一轮快速增长的关键因素。(divcenter)图1：NVIDIAGraceHopper超级芯片架构示意图(/divcenter)AI推理的层级化存储架构通过协同机制实现高效计算。在AI服务器的存储架构中，1）高带宽内存（HBM）:集成在GPU内部的HBM充当高速数据缓冲区，专门用于临时存放模型权重和激活值，为大规模的并行计算和低延迟推理提供至关重要的带宽支持。2）系统内存（DRAM）:DRAM则负责承载中间计算结果、批处理队列以及模型的输入

6、输出数据，充当CPU与GPU之间进行高效数据交换的桥梁。3）本地固态硬盘（SSD）：凭借其高读写性能，用于实时载入模型参数与数据集，满足高频访问需求，并存储短期检查点及临时生成的内容，从而支撑模型的快速迭代开发。4）硬盘驱动器（HDD）：HDD则以其经济的大容量优势，承担起长期存储的职责，用于归档原始数据、历史检查点及最终生成内容，确保系统的数据安全与长期稳定运行。HBM和DRAM共同提供了即时的高性能计算支持，SSD确保了数据的快速可用性，HDD则保障了系统的存储容量与数据可靠性。这种分层协作的架构，成功构建了一个从高速临时访问到海量长期存储的完整AI推理生态系统。1.2.多模态AI模型推动