存儲猛拉，AI存力超級周期到底有多神？

在AI需求的帶動下，存儲行業從HBM領域延伸至傳統存儲領域開啟了本輪全面上行周期。以美光為例，在存儲產品持續漲價的帶動之下，公司的毛利率已經到了相對高位。美光公司更是將下季度毛利率指引給到了66-68%，創出歷史新高，這也意味著這輪存儲周期的猛烈程度是高于以往的。

存儲產品的漲價，其實本身也是存儲市場供需關系的 反應 。本輪“供不應求”的現象，主要是由AI服務器等相關需求的帶動。在當前對于本輪存儲周期上行已是共識的情況下，海豚君將主要圍繞以下問題展開：

1）AI服務器中各類存儲都是什么角色，當前AI存儲面臨怎么樣的問題？

2）三大原廠重視的HBM需求如何，是否存在供需缺口嗎？

3）AI需求爆發的情況下，對傳統存儲市場的影響如何，供給能跟上嗎？

AI 浪潮的爆發徹底重塑存儲行業格局，帶動HBM、DRAM、NAND、HDD等全品類存儲產品進入全面上行周期。

從供需角度來看：①需求端，AI服務器從訓練向推理的重心轉移，催生了對“低延遲、大容量、高帶寬”存儲的差異化需求；②供給端，存儲廠商資本開支向高附加值的HBM與DRAM傾斜，形成結構性供需失衡，推動產品價格大幅上漲。

本文主要先解答1和2這兩個問題，至于傳統市場的影響，海豚君將在下篇中繼續展開。

當前AI數據中心領域的核心矛盾是“內存墻”瓶頸——算力增長速度遠超數據傳輸速度，導致GPU等計算單元空置率高達99%。

短期來看，HBM向16-Hi堆疊升級（帶寬提升至16-32TB/s）與3D堆疊SRAM的商用（延遲壓縮至 2ns）形成互補解決方案；中長期則依賴存算一體架構的突破，徹底消除數據搬運的速度問題。

在當前AI存儲旺盛需求的情況下，HBM依然是三大原廠最為重視的存儲品類，HBM4也將在2026年開啟量產。

由于三大原廠（三星、海力士、美光）的資本開支主要投向于HBM領域，2026年HBM的供應量有望增長60%以上。HBM需求量受AI芯片及CoWoS產能的影響，需求量有望提升至42億GB左右，HBM市場將呈現出“供應緊平衡”的狀態。

下文將深入拆解存儲層級的核心角色定位、破解“內存墻”的技術演進路徑，并對HBM這一細分市場的供需情況等方面展開全景解析，而在下篇文章中將圍繞傳統市場繼續展開，更清晰看到本輪AI 需求點燃的存儲行業超級周期。

以下是詳細分析

一、AI服務器帶來了怎樣的存儲大周期？

1.1AI存儲在服務器中的角色：

回歸計算機存儲最原始兩大性能維度：a. 存儲，作為數據倉庫，解決是倉庫到底有多大的問題；b. 延遲和帶寬，解決的是數據存入和取出的速度問題。

按這兩個維度，目前整個大存儲行業產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Cowos封裝技術，是是一個放在GPU“腦殼”的產品，延遲極低；而DRAM（簡單理解內存條）讀取時間延遲也比較短，是更靠近但獨立于算力端（GPU、CPU）的“熱存儲”，這兩者其實都同屬于大類DRAM；而HDD雖然延遲較高，但具有大容量的“冷存儲”。

各類存儲產品在AI服務器中都是什么角色呢，具體來看：

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，價格也相對較高。HBM是AI服務器的“性能天花板”，決定單GPU可承載的模型規模與響應速度。

b）DRAM(DDR5)：是數據交換樞紐，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 服務器的“內存基石”，其容量決定單服務器可同時處理的任務數，是處理并發任務的核心。

c）NAND（SSD）：是熱數據倉庫，高頻訪問數據的“快速持久層”，連接著DRAM 與 HDD。作為AI 數據中心的“性能-容量平衡者”，SSD是訓練數據“快速補給站”，也是推理服務“快速響應核心”。

d）HDD：海量冷數據的低成本容器。HDD雖然帶寬最低，但具有大容量、成本低的特點，適合低頻使用、長期存放存放的“冷數據”。HDD是AI數據中心的“容量基石”，決定整體數據存儲規模。

由此可見，一條很清晰的AI服務器數據流動路線：HDD的冷數據->SSD預熱->DRAM中轉->HBM配合計算，其中的各個部分在訓練和推理服務器中都是所需要的。

1.2當前AI存儲呈現什么樣的特點

本輪存儲大周期完全是由AI需求帶動，因而對AI存儲的表現也應該主要從下游AI服務器的市場情況入手。

和上半年相比，AI服務器領域明顯出現了一些變化：

a）AI從訓練向推理遷移：

①訓練像是“一次性投入”，而推理更是商業化落地的“剛需場景”；

②訓練端對性能的要求更高，成本隨著性能提升是增加的，而推理具有規模效應，可以通過批量處理來實現成本的攤薄。

在谷歌Gemini給出了不差于GPT的性能表現后，讓市場重新思考英偉達GPU領先的性能優勢在大模型實際應用中體現并不明顯。尤其在當前AI向推理端側重的趨勢下，通過大規模化能獲得規模優勢，定制ASIC芯片在推理端也是完全可以勝任的。

相比于AI訓練服務器，AI推理服務器相對更注重于DDR（并發任務）、SSD（快速響應）和HDD（大容量）。

b）算力轉向存力：之前市場關注點主要在算力，認為算力越強大，模型的反應速度也會更快。但其實在算力之外，還是需要存力來“投喂數據”的。如果存儲端“吐數據”的速度跟不上計算端，就會出現算力“冗余”的情況，這也是目前市場中所關心的“內存墻”問題。

“內存墻”瓶頸：大模型到推理階段，需先從HBM加載模型權重（GB 級）與KV緩存（GB 級）到GPU緩存，再執行計算——計算本身僅需微秒級，但數據搬運則需要毫秒級。

以H100為例，HBM 帶寬3.35TB/s，單Token的計算時間是10微秒，但生成這一個Token，需要加載整個模型權重，假如是10GB模型權重+20GB KV緩存，從HBM要把這些數據加載到GPU的搬運時間大約需要9毫秒，計算閑置時間將近99%，也就是9毫秒/（9毫秒+0.01毫秒）。【其中：空置率=等待時間（數據搬運+內核啟動）÷全流程耗時×100%】

1.3當前現狀下，對AI存儲需求的影響

從上文來看，AI服務器當前現狀下，也延伸出了對AI存儲在兩個方面的需求變化，一方面是推理服務器對DDR、SSD和HDD的需求將會相對更多；另一方面是“內存墻”的瓶頸，需要壓縮傳輸距離、提高傳輸速度，進而減少“等待時間”。

在英偉達收購Groq之后，市場中也有“SRAM替代HBM” 的聲音（注：GPU芯片內部有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，“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，海豚君認為即使SRAM開啟量產，仍將主要是以“SRAM+HBM”的形式，并不會在短期內實現對HBM的替代。

針對于“內存墻”，目前主要有三個方法來應對：

①HBM（提高傳輸速度）：拉堆疊層數，從12-Hi往16-Hi升級，在存儲容量提升的同時，傳輸速度有望從B300（8TB/s）提升至16-32TB/s，從而減少數據排隊等待時間；

②SRAM（壓縮傳輸距離）：3D堆疊SRAM通過垂直堆疊多層 SRAM 芯粒，將KV緩存、模型輕量權重直接放在計算單元“隨身口袋”（片上或近片存儲）。等到SRAM量產后，將轉為“SRAM+HBM”的形式（SRAM負責“快”，HBM負責“多”），這有望將延遲從100ns大幅縮短至2ns附近。

正如近期英偉達收購Groq，就是看重其3D SRAM方面的能力，當前該領域的核心廠商有臺積電、Groq、三星等。按市場預期，在2026年下半年英偉達下一代的Rubin芯片中有望融入Groq技術，從而實現存力端的提速。

③存算一體：主要嵌入把部分算力嵌入存儲內部，從而實現算力冗余的消除、存力效率和能效比的提升。目前尚未在數據中心場景實現落地，按預期在2027年及之后有望逐漸成為解決“內存墻”困擾的一個途徑。

數據中心及AI當前階段的重心已經從算力逐漸轉向存力，而在遇到的“內存墻”問題中，HBM迭代升級和SRAM的應用，將是短期內減少“等待時間”的有效方式。中長期角度來看，打造“存算一體”的產品未來會成為解決“內存墻”問題更好的“答案”。

附：英偉達收購Groq，主要是對人才的收購，同時獲得Groq全部核心IP（LPU架構、TSP微架構、編譯器技術）與硬件資產使用權。Groq創始人Jonathan Ross（谷歌TPU創始成員）及90% 核心工程團隊加入英偉達，由Simon Edwards接任Groq新CEO。

這一方面能通過融合SRAM技術，從而提升英偉達在AI推理方面的能力；另一方面也是一次防御性收購，避免Groq相關技術落入到了其他競爭對手之中。

二、HBM市場：升級至HBM4，供需緊平衡

AI進入推理落地階段，“內存墻”困境難解的情況下，HBM依然是緩解“等待時間”的一個有效方式。因而，當前三大存儲原廠（三星、海力士、美光）將資本開支的重心依然投向于HBM領域。

受益于AI需求的影響，HBM是其中最為直接的增量需求（ “從無到有”的需求創造）。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。

從當前主流的AI芯片（英偉達、谷歌、AMD）來看，基本都搭載了HBM3E。在三星的HBM3E通過英偉達認證之后，也已經跟了上來。目前三家廠商都開始對HBM4進行送樣，當HBM4順利量產，下一代AI旗艦芯片也將陸續配備新一代的HBM4產品。

雖然HBM是AI服務器率先帶動的需求，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廠商近年來高增的資本開支主要都投向于DRAM，尤其是高端產線HBM的擴產。

這在核心廠商的表態中也能看出，①海力士：投入增加以應對M15x的HBM4產能擴張；②三星：投入將主要用于HBM的1c制程滲透及小幅增加P4L晶圓產能；③美光：專注于1gamma制程滲透和TSV設備建置。

2.1 HBM供給端：產能->產量

HBM的主要供應商來自于海力士、三星和美光這三家公司，HBM市場的供應量也將主要取決于三家公司的HBM產能情況。

從上文中能看到，存儲廠商的資本開支主要集中在HBM領域，這也帶來了HBM產能端的快速爬坡。根據公司情況及行業面信息，當前三家公司合計HBM的月產能約為39萬片左右。其中海力士和三星的產能相對領先，而美光的產能規模相對較少。

隨著三家核心廠商的資本投入繼續增加，HBM的月產能至2026年末有望繼續提升至51萬片左右，年增12萬片左右的產能。

值得注意的是，HBM的產能情況并不等于出貨量表現。參考三星，它的HBM產能雖然相對較高，但由于公司在HBM3E工藝中良率偏低并遲遲未能實現對英偉達的供貨，因而三星的HBM實際出貨量的占比下滑至了3成以下。

當前HBM市場的份額中，海力士占據將近一半的份額，而美光和三星相對接近。而隨著三星的HBM3E產品在四季度獲得了英偉達的認證，三星公司的HBM產能利用率和出貨份額也將有所回升，有望實現了對美光的反超。

對于HBM供應端的測算，主要結合產能和良率來估算。因為HBM基本由三大核心廠商（海力士、美光、三星）壟斷，HBM的產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產能來看，2025年四季度的HBM月產能約為39萬片，至2026年四季度HBM的月產能有將達到51萬片。考慮到產能爬坡因素，海豚君預估2026年HBM的合計總產能有望達到543萬片。

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543萬片的HBM產能大約能切出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供應量。

2.2 HBM需求端：CoWoS->AI芯片->HBM

因為HBM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HBM需求量的估算中，將具體通過“CoWoS->AI芯片->HBM”的方式進行。

結合行業及市場預期的情況看，在2026年的CoWoS分配中英偉達仍占據著最大的份額（占據總量的一半以上），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128萬片左右。

在CoWoS量的基礎上，再來測算AI芯片的出貨量。以英偉達B300為例，由于單個CoWoS封裝晶圓面積大約能得到14個左右B300芯片（28個裸芯），那么B300的35萬片CoWoS產能分配大致對應490萬個B300芯片。

單個B300芯片配備8個HBM3E，而每個HBM3E都為36GB的容量，因而單個B300需要288GB的HBM3E。那么490萬個B300芯片，則需要14億GB的HBM。

將谷歌、AMD等各家的AI芯片都以此方式來預估，可以得到2026年全年的128萬片CoWoS產能大致對應了42億GB的HBM需求量。

HBM的迭代升級是短期內緩解“內存墻”的方式之一，綜合上述HBM的供應量（41.9億GB）和需求量（42.1億GB）來看，2026年的HBM市場是相對緊張的，這主要是在三大存儲原廠大力擴產之下，呈現出了緊平衡的狀態。

本文主要介紹了各類存儲在AI服務器中的角度以及HBM的供需情況，而下篇文章中將繼續圍繞AI對傳統存儲領域的影響展開。

<此處結束>

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