在AI需求的帶動(dòng)下，存儲(chǔ)行業(yè)從HBM領(lǐng)域延伸至傳統(tǒng)存儲(chǔ)領(lǐng)域開(kāi)啟了本輪全面上行周期。以美光為例，在存儲(chǔ)產(chǎn)品持續(xù)漲價(jià)的帶動(dòng)之下，公司的毛利率已經(jīng)到了相對(duì)高位。美光公司更是將下季度毛利率指引給到了66-68%，創(chuàng)出歷史新高，這也意味著這輪存儲(chǔ)周期的猛烈程度是高于以往的。

存儲(chǔ)產(chǎn)品的漲價(jià)，其實(shí)本身也是存儲(chǔ)市場(chǎng)供需關(guān)系的反應(yīng)。本輪“供不應(yīng)求”的現(xiàn)象，主要是由AI服務(wù)器等相關(guān)需求的帶動(dòng)。在當(dāng)前對(duì)于本輪存儲(chǔ)周期上行已是共識(shí)的情況下，海豚君將主要圍繞以下問(wèn)題展開(kāi)：

1）AI服務(wù)器中各類存儲(chǔ)都是什么角色，當(dāng)前AI存儲(chǔ)面臨怎么樣的問(wèn)題？

2）三大原廠重視的HBM需求如何，是否存在供需缺口嗎？

3）AI需求爆發(fā)的情況下，對(duì)傳統(tǒng)存儲(chǔ)市場(chǎng)的影響如何，供給能跟上嗎？

AI 浪潮的爆發(fā)徹底重塑存儲(chǔ)行業(yè)格局，帶動(dòng)HBM、DRAM、NAND、HDD等全品類存儲(chǔ)產(chǎn)品進(jìn)入全面上行周期。

從供需角度來(lái)看：①需求端，AI服務(wù)器從訓(xùn)練向推理的重心轉(zhuǎn)移，催生了對(duì)“低延遲、大容量、高帶寬”存儲(chǔ)的差異化需求；②供給端，存儲(chǔ)廠商資本開(kāi)支向高附加值的HBM與DRAM傾斜，形成結(jié)構(gòu)性供需失衡，推動(dòng)產(chǎn)品價(jià)格大幅上漲。

本文主要先解答1和2這兩個(gè)問(wèn)題，至于傳統(tǒng)市場(chǎng)的影響，海豚君將在下篇中繼續(xù)展開(kāi)。

當(dāng)前AI數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域的核心矛盾是“內(nèi)存墻”瓶頸——算力增長(zhǎng)速度遠(yuǎn)超數(shù)據(jù)傳輸速度，導(dǎo)致GPU等計(jì)算單元空置率高達(dá)99%。

短期來(lái)看，HBM向16-Hi堆疊升級(jí)（帶寬提升至16-32TB/s）與3D堆疊SRAM的商用（延遲壓縮至 2ns）形成互補(bǔ)解決方案；中長(zhǎng)期則依賴存算一體架構(gòu)的突破，徹底消除數(shù)據(jù)搬運(yùn)的速度問(wèn)題。

在當(dāng)前AI存儲(chǔ)旺盛需求的情況下，HBM依然是三大原廠最為重視的存儲(chǔ)品類，HBM4也將在2026年開(kāi)啟量產(chǎn)。

由于三大原廠（三星、海力士、美光）的資本開(kāi)支主要投向于HBM領(lǐng)域，2026年HBM的供應(yīng)量有望增長(zhǎng)60%以上。HBM需求量受AI芯片及CoWoS產(chǎn)能的影響，需求量有望提升至42億GB左右，HBM市場(chǎng)將呈現(xiàn)出“供應(yīng)緊平衡”的狀態(tài)。

下文將深入拆解存儲(chǔ)層級(jí)的核心角色定位、破解“內(nèi)存墻”的技術(shù)演進(jìn)路徑，并對(duì)HBM這一細(xì)分市場(chǎng)的供需情況等方面展開(kāi)全景解析，而在下篇文章中將圍繞傳統(tǒng)市場(chǎng)繼續(xù)展開(kāi)，更清晰看到本輪AI 需求點(diǎn)燃的存儲(chǔ)行業(yè)超級(jí)周期。

以下是詳細(xì)分析

一、AI服務(wù)器帶來(lái)了怎樣的存儲(chǔ)大周期？

1.1AI存儲(chǔ)在服務(wù)器中的角色：

回歸計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)最原始兩大性能維度：a. 存儲(chǔ)，作為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，解決是倉(cāng)庫(kù)到底有多大的問(wèn)題；b. 延遲和帶寬，解決的是數(shù)據(jù)存入和取出的速度問(wèn)題。

按這兩個(gè)維度，目前整個(gè)大存儲(chǔ)行業(yè)產(chǎn)品大致可以分為四大類——HBM、DRAM、NAND和HDD。

其中，HBM完全基于AI GPU而生的全新需求，通過(guò)Cowos封裝技術(shù)，是是一個(gè)放在GPU“腦殼”的產(chǎn)品，延遲極低；而DRAM（簡(jiǎn)單理解內(nèi)存條）讀取時(shí)間延遲也比較短，是更靠近但獨(dú)立于算力端（GPU、CPU）的“熱存儲(chǔ)”，這兩者其實(shí)都同屬于大類DRAM；而HDD雖然延遲較高，但具有大容量的“冷存儲(chǔ)”。

各類存儲(chǔ)產(chǎn)品在AI服務(wù)器中都是什么角色呢，具體來(lái)看：

a）HBM：和GPU芯片3D堆疊在一起，是GPU的“專用顯存”，具體高帶寬、高功耗的特點(diǎn)，價(jià)格也相對(duì)較高。HBM是AI服務(wù)器的“性能天花板”，決定單GPU可承載的模型規(guī)模與響應(yīng)速度。

b）DRAM(DDR5)：是數(shù)據(jù)交換樞紐，由CPU和GPU共用，連接著HBM與NAND的“橋梁”。雖然DDR5的速度比HBM慢一些，但容量大了很多倍。DDR5是AI 服務(wù)器的“內(nèi)存基石”，其容量決定單服務(wù)器可同時(shí)處理的任務(wù)數(shù)，是處理并發(fā)任務(wù)的核心。

c）NAND（SSD）：是熱數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，高頻訪問(wèn)數(shù)據(jù)的“快速持久層”，連接著DRAM 與 HDD。作為AI 數(shù)據(jù)中心的“性能-容量平衡者”，SSD是訓(xùn)練數(shù)據(jù)“快速補(bǔ)給站”，也是推理服務(wù)“快速響應(yīng)核心”。

d）HDD：海量冷數(shù)據(jù)的低成本容器。HDD雖然帶寬最低，但具有大容量、成本低的特點(diǎn)，適合低頻使用、長(zhǎng)期存放存放的“冷數(shù)據(jù)”。HDD是AI數(shù)據(jù)中心的“容量基石”，決定整體數(shù)據(jù)存儲(chǔ)規(guī)模。

由此可見(jiàn)，一條很清晰的AI服務(wù)器數(shù)據(jù)流動(dòng)路線：HDD的冷數(shù)據(jù)->SSD預(yù)熱->DRAM中轉(zhuǎn)->HBM配合計(jì)算，其中的各個(gè)部分在訓(xùn)練和推理服務(wù)器中都是所需要的。

1.2當(dāng)前AI存儲(chǔ)呈現(xiàn)什么樣的特點(diǎn)

本輪存儲(chǔ)大周期完全是由AI需求帶動(dòng)，因而對(duì)AI存儲(chǔ)的表現(xiàn)也應(yīng)該主要從下游AI服務(wù)器的市場(chǎng)情況入手。

和上半年相比，AI服務(wù)器領(lǐng)域明顯出現(xiàn)了一些變化：

a）AI從訓(xùn)練向推理遷移：

①訓(xùn)練像是“一次性投入”，而推理更是商業(yè)化落地的“剛需場(chǎng)景”；

②訓(xùn)練端對(duì)性能的要求更高，成本隨著性能提升是增加的，而推理具有規(guī)模效應(yīng)，可以通過(guò)批量處理來(lái)實(shí)現(xiàn)成本的攤薄。

在谷歌Gemini給出了不差于GPT的性能表現(xiàn)后，讓市場(chǎng)重新思考英偉達(dá)GPU領(lǐng)先的性能優(yōu)勢(shì)在大模型實(shí)際應(yīng)用中體現(xiàn)并不明顯。尤其在當(dāng)前AI向推理端側(cè)重的趨勢(shì)下，通過(guò)大規(guī)模化能獲得規(guī)模優(yōu)勢(shì)，定制ASIC芯片在推理端也是完全可以勝任的。

相比于AI訓(xùn)練服務(wù)器，AI推理服務(wù)器相對(duì)更注重于DDR（并發(fā)任務(wù)）、SSD（快速響應(yīng)）和HDD（大容量）。

b）算力轉(zhuǎn)向存力：之前市場(chǎng)關(guān)注點(diǎn)主要在算力，認(rèn)為算力越強(qiáng)大，模型的反應(yīng)速度也會(huì)更快。但其實(shí)在算力之外，還是需要存力來(lái)“投喂數(shù)據(jù)”的。如果存儲(chǔ)端“吐數(shù)據(jù)”的速度跟不上計(jì)算端，就會(huì)出現(xiàn)算力“冗余”的情況，這也是目前市場(chǎng)中所關(guān)心的“內(nèi)存墻”問(wèn)題。

“內(nèi)存墻”瓶頸：大模型到推理階段，需先從HBM加載模型權(quán)重（GB 級(jí)）與KV緩存（GB 級(jí)）到GPU緩存，再執(zhí)行計(jì)算——計(jì)算本身僅需微秒級(jí)，但數(shù)據(jù)搬運(yùn)則需要毫秒級(jí)。

以H100為例，HBM 帶寬3.35TB/s，單Token的計(jì)算時(shí)間是10微秒，但生成這一個(gè)Token，需要加載整個(gè)模型權(quán)重，假如是10GB模型權(quán)重+20GB KV緩存，從HBM要把這些數(shù)據(jù)加載到GPU的搬運(yùn)時(shí)間大約需要9毫秒，計(jì)算閑置時(shí)間將近99%，也就是9毫秒/（9毫秒+0.01毫秒）。【其中：空置率=等待時(shí)間（數(shù)據(jù)搬運(yùn)+內(nèi)核啟動(dòng)）÷全流程耗時(shí)×100%】

1.3當(dāng)前現(xiàn)狀下，對(duì)AI存儲(chǔ)需求的影響

從上文來(lái)看，AI服務(wù)器當(dāng)前現(xiàn)狀下，也延伸出了對(duì)AI存儲(chǔ)在兩個(gè)方面的需求變化，一方面是推理服務(wù)器對(duì)DDR、SSD和HDD的需求將會(huì)相對(duì)更多；另一方面是“內(nèi)存墻”的瓶頸，需要壓縮傳輸距離、提高傳輸速度，進(jìn)而減少“等待時(shí)間”。

在英偉達(dá)收購(gòu)Groq之后，市場(chǎng)中也有“SRAM替代HBM” 的聲音（注：GPU芯片內(nèi)部有L1/L2緩存和寄存器，SRAM就是L2緩存，是連接外部HBM的總樞紐。）。

而在CES 2026中，黃仁勛也給出了回應(yīng)，“雖然SRAM的速度比HBM快很多，但SRAM的容量還是偏小的（相較于HBM）”。

由此推測(cè)，海豚君認(rèn)為即使SRAM開(kāi)啟量產(chǎn)，仍將主要是以“SRAM+HBM”的形式，并不會(huì)在短期內(nèi)實(shí)現(xiàn)對(duì)HBM的替代。

針對(duì)于“內(nèi)存墻”，目前主要有三個(gè)方法來(lái)應(yīng)對(duì)：

①HBM（提高傳輸速度）：拉堆疊層數(shù)，從12-Hi往16-Hi升級(jí)，在存儲(chǔ)容量提升的同時(shí)，傳輸速度有望從B300（8TB/s）提升至16-32TB/s，從而減少數(shù)據(jù)排隊(duì)等待時(shí)間；

②SRAM（壓縮傳輸距離）：3D堆疊SRAM通過(guò)垂直堆疊多層 SRAM 芯粒，將KV緩存、模型輕量權(quán)重直接放在計(jì)算單元“隨身口袋”（片上或近片存儲(chǔ)）。等到SRAM量產(chǎn)后，將轉(zhuǎn)為“SRAM+HBM”的形式（SRAM負(fù)責(zé)“快”，HBM負(fù)責(zé)“多”），這有望將延遲從100ns大幅縮短至2ns附近。

正如近期英偉達(dá)收購(gòu)Groq，就是看重其3D SRAM方面的能力，當(dāng)前該領(lǐng)域的核心廠商有臺(tái)積電、Groq、三星等。按市場(chǎng)預(yù)期，在2026年下半年英偉達(dá)下一代的Rubin芯片中有望融入Groq技術(shù)，從而實(shí)現(xiàn)存力端的提速。

③存算一體：主要嵌入把部分算力嵌入存儲(chǔ)內(nèi)部，從而實(shí)現(xiàn)算力冗余的消除、存力效率和能效比的提升。目前尚未在數(shù)據(jù)中心場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)落地，按預(yù)期在2027年及之后有望逐漸成為解決“內(nèi)存墻”困擾的一個(gè)途徑。

數(shù)據(jù)中心及AI當(dāng)前階段的重心已經(jīng)從算力逐漸轉(zhuǎn)向存力，而在遇到的“內(nèi)存墻”問(wèn)題中，HBM迭代升級(jí)和SRAM的應(yīng)用，將是短期內(nèi)減少“等待時(shí)間”的有效方式。中長(zhǎng)期角度來(lái)看，打造“存算一體”的產(chǎn)品未來(lái)會(huì)成為解決“內(nèi)存墻”問(wèn)題更好的“答案”。

附：英偉達(dá)收購(gòu)Groq，主要是對(duì)人才的收購(gòu)，同時(shí)獲得Groq全部核心IP（LPU架構(gòu)、TSP微架構(gòu)、編譯器技術(shù)）與硬件資產(chǎn)使用權(quán)。Groq創(chuàng)始人Jonathan Ross（谷歌TPU創(chuàng)始成員）及90% 核心工程團(tuán)隊(duì)加入英偉達(dá)，由Simon Edwards接任Groq新CEO。

這一方面能通過(guò)融合SRAM技術(shù)，從而提升英偉達(dá)在AI推理方面的能力；另一方面也是一次防御性收購(gòu)，避免Groq相關(guān)技術(shù)落入到了其他競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手之中。

二、HBM市場(chǎng)：升級(jí)至HBM4，供需緊平衡

AI進(jìn)入推理落地階段，“內(nèi)存墻”困境難解的情況下，HBM依然是緩解“等待時(shí)間”的一個(gè)有效方式。因而，當(dāng)前三大存儲(chǔ)原廠（三星、海力士、美光）將資本開(kāi)支的重心依然投向于HBM領(lǐng)域。

受益于AI需求的影響，HBM是其中最為直接的增量需求（ “從無(wú)到有”的需求創(chuàng)造）。由于HBM基本都是搭載在AI芯片上配套出貨，那么HBM的需求量也是與AI芯片的出貨情況直接掛鉤。

從當(dāng)前主流的AI芯片（英偉達(dá)、谷歌、AMD）來(lái)看，基本都搭載了HBM3E。在三星的HBM3E通過(guò)英偉達(dá)認(rèn)證之后，也已經(jīng)跟了上來(lái)。目前三家廠商都開(kāi)始對(duì)HBM4進(jìn)行送樣，當(dāng)HBM4順利量產(chǎn)，下一代AI旗艦芯片也將陸續(xù)配備新一代的HBM4產(chǎn)品。

雖然HBM是AI服務(wù)器率先帶動(dòng)的需求，但HBM的供需狀況卻不是最緊張的，而其中的一部分原因正是存儲(chǔ)廠商近年來(lái)高增的資本開(kāi)支主要都投向于DRAM，尤其是高端產(chǎn)線HBM的擴(kuò)產(chǎn)。

這在核心廠商的表態(tài)中也能看出，①海力士：投入增加以應(yīng)對(duì)M15x的HBM4產(chǎn)能擴(kuò)張；②三星：投入將主要用于HBM的1c制程滲透及小幅增加P4L晶圓產(chǎn)能；③美光：專注于1gamma制程滲透和TSV設(shè)備建置。

2.1 HBM供給端：產(chǎn)能->產(chǎn)量

HBM的主要供應(yīng)商來(lái)自于海力士、三星和美光這三家公司，HBM市場(chǎng)的供應(yīng)量也將主要取決于三家公司的HBM產(chǎn)能情況。

從上文中能看到，存儲(chǔ)廠商的資本開(kāi)支主要集中在HBM領(lǐng)域，這也帶來(lái)了HBM產(chǎn)能端的快速爬坡。根據(jù)公司情況及行業(yè)面信息，當(dāng)前三家公司合計(jì)HBM的月產(chǎn)能約為39萬(wàn)片左右。其中海力士和三星的產(chǎn)能相對(duì)領(lǐng)先，而美光的產(chǎn)能規(guī)模相對(duì)較少。

隨著三家核心廠商的資本投入繼續(xù)增加，HBM的月產(chǎn)能至2026年末有望繼續(xù)提升至51萬(wàn)片左右，年增12萬(wàn)片左右的產(chǎn)能。

值得注意的是，HBM的產(chǎn)能情況并不等于出貨量表現(xiàn)。參考三星，它的HBM產(chǎn)能雖然相對(duì)較高，但由于公司在HBM3E工藝中良率偏低并遲遲未能實(shí)現(xiàn)對(duì)英偉達(dá)的供貨，因而三星的HBM實(shí)際出貨量的占比下滑至了3成以下。

當(dāng)前HBM市場(chǎng)的份額中，海力士占據(jù)將近一半的份額，而美光和三星相對(duì)接近。而隨著三星的HBM3E產(chǎn)品在四季度獲得了英偉達(dá)的認(rèn)證，三星公司的HBM產(chǎn)能利用率和出貨份額也將有所回升，有望實(shí)現(xiàn)了對(duì)美光的反超。

對(duì)于HBM供應(yīng)端的測(cè)算，主要結(jié)合產(chǎn)能和良率來(lái)估算。因?yàn)镠BM基本由三大核心廠商（海力士、美光、三星）壟斷，HBM的產(chǎn)能部分也將主要考慮這三家公司的情況。

從上文的三家公司合計(jì)產(chǎn)能來(lái)看，2025年四季度的HBM月產(chǎn)能約為39萬(wàn)片，至2026年四季度HBM的月產(chǎn)能有將達(dá)到51萬(wàn)片。考慮到產(chǎn)能爬坡因素，海豚君預(yù)估2026年HBM的合計(jì)總產(chǎn)能有望達(dá)到543萬(wàn)片。

由于單片12寸晶圓（直徑300mm），大約能切割出514顆等效3GB的HBM顆粒（考慮切割及邊角料損失）。

那么543萬(wàn)片的HBM產(chǎn)能大約能切出27.9億顆的HBM顆粒（等效3GB），在50%綜合良率的情況下，2026年三家核心廠商大致能提供41.9億GB的HBM供應(yīng)量。

2.2 HBM需求端：CoWoS->AI芯片->HBM

因?yàn)镠BM基本都配備在AI芯片之上，而AI芯片又都需要CoWoS封裝。因此在對(duì)HBM需求量的估算中，將具體通過(guò)“CoWoS->AI芯片->HBM”的方式進(jìn)行。

結(jié)合行業(yè)及市場(chǎng)預(yù)期的情況看，在2026年的CoWoS分配中英偉達(dá)仍占據(jù)著最大的份額（占據(jù)總量的一半以上），谷歌、AMD和亞馬遜也是CoWoS較大的下游客戶。假定下圖中所列的核心客戶占據(jù)了90%的CoWoS需求，那么全球CoWoS在2026年的全年需求量大約在128萬(wàn)片左右。

在CoWoS量的基礎(chǔ)上，再來(lái)測(cè)算AI芯片的出貨量。以英偉達(dá)B300為例，由于單個(gè)CoWoS封裝晶圓面積大約能得到14個(gè)左右B300芯片（28個(gè)裸芯），那么B300的35萬(wàn)片CoWoS產(chǎn)能分配大致對(duì)應(yīng)490萬(wàn)個(gè)B300芯片。

單個(gè)B300芯片配備8個(gè)HBM3E，而每個(gè)HBM3E都為36GB的容量，因而單個(gè)B300需要288GB的HBM3E。那么490萬(wàn)個(gè)B300芯片，則需要14億GB的HBM。

將谷歌、AMD等各家的AI芯片都以此方式來(lái)預(yù)估，可以得到2026年全年的128萬(wàn)片CoWoS產(chǎn)能大致對(duì)應(yīng)了42億GB的HBM需求量。

HBM的迭代升級(jí)是短期內(nèi)緩解“內(nèi)存墻”的方式之一，綜合上述HBM的供應(yīng)量（41.9億GB）和需求量（42.1億GB）來(lái)看，2026年的HBM市場(chǎng)是相對(duì)緊張的，這主要是在三大存儲(chǔ)原廠大力擴(kuò)產(chǎn)之下，呈現(xiàn)出了緊平衡的狀態(tài)。

本文主要介紹了各類存儲(chǔ)在AI服務(wù)器中的角度以及HBM的供需情況，而下篇文章中將繼續(xù)圍繞AI對(duì)傳統(tǒng)存儲(chǔ)領(lǐng)域的影響展開(kāi)。

<此處結(jié)束>

- END -

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       原文標(biāo)題 : 存儲(chǔ)猛拉，AI存力超級(jí)周期到底有多神？