AI時代需要什麼樣的存儲？

本文來自格隆匯專欄：中信證券研究 作者：徐濤  胡葉倩雯  夏胤磊  程子盈

本報告為AI存儲系列報告第一篇，從「AI時代需要什麼樣的存儲」進行闡述分析和展望，供相關產業投資人蔘考。中信證券認為，AI時代顯存帶寬和容量升級為核心，存算一體是趨勢，近存計算高景氣，看好投資機遇。其中，HBM有望成為雲端訓推的標準化主流顯存方案；在美國對華制裁加碼背景下，國內存儲廠商加速突破追趕，相關產業鏈配套具備重要投資機會。此外，CUBE有望在推理/端側成為「打破AI存儲牆」的彎道超車補充路徑，通過定製化+先進封裝獲得突破性帶寬，並以封裝技術彌補製程短板，是當前國內滿足AI存力需求的優選方案，也是未來本土存算一體實現彎道超車的重點觀察方向，為真正意義上的存算一體奠定基礎。

▍AI時代大模型需要海量參數反覆快速存取/運算，「算力」「存力」需求雙升。

「存力升級」須緊隨追趕「算力升級」步伐。主要體現在DRAM帶寬及存儲容量；隨模型降本，下游應用場景、token使用量、用户數呈現強勁增長，帶來存力增長需求。AI產品中存儲架構分三級：各級存儲均量價齊增，二級存儲XPU旁新增顯存DRAM。以AI服務器為例，1）一級存儲（SRAM）單機容量隨計算芯片數量提升；2）二級非易失存儲（DRAM），傳統DRAM容量2~3倍增長，同時顯存DRAM為核心增量，對容量/帶寬要求高，高帶寬需求HBM（High Bandwidth Memory，高帶寬存儲）配合GPU而生，為當前雲端主流方案；3）三級非易失存儲（NAND/HDD），當前以容量提升爲主，長期看基於NAND的HBF（High Bandwidth Flash，高帶寬閃存）架構創新。其中，二級變化最大，所以本篇報告重點分析AI時代需要什麼樣的顯存DRAM。

▍不同場景的顯存升級側重：訓練側容量帶寬需求全面提升，推理側帶寬需求突出。

1）終端推理：訪存密集型，升級核心是顯存帶寬（=生成速度×模型大小），當前百tokens每秒生成速度下，帶寬需求達到TB/s級，普通DDR5/LPDDR5帶寬差距約10倍；顯存容量需求較低，約為模型參數容量的1.2倍；低功耗要求很高。產品選擇上，目前行業的新產品正處探索階段，趨勢為先進封裝賦能產品走向小型化與定製化；中長期存儲大廠或推出帶寬優化的標準品。

2）雲端推理：訪存密集型，多用户併發下訪存瓶頸加劇，顯存帶寬、容量要求均急劇增長，帶寬需求提升倍數更大，為核心升級需求。m個用户併發，適當採用批處理，則雲端推理帶寬需求是端側推理的m倍，容量提升倍數低於帶寬，功耗要求較端側寬松。產品選擇上，HBM為主，GDDR/CUBE 2.0等為補充，PD分離趨勢下非HBM顯存方案滲透率或有提升。

3）訓練端：計算密集型，算力升級為核心訴求，顯存容量帶寬需要全面提升，顯存容量是基礎要求，需要匹配升級；顯存帶寬是重要輔助，有助於提升算力利用率，共同提升性能表現。顯存容量需求高於16倍參數量（理論值），帶寬需求TB級。產品選擇上，HBM為主流。

▍AI時代需要的存儲升級，「存算一體」是遠期必然趨勢，「近存計算」是當前有效路徑。

分析當前計算的內存架構，DRAM性能（「帶寬」和「容量」）是最大瓶頸，訓練端模型越大顯存容量需求越高，推理端併發用户越多帶寬需求越強（訓練更卡「容量」，推理更卡「帶寬」），升級需求迫切。研究顯存升級的未來技術路線，中信證券判斷HBM方案（高帶寬存儲器）有望成為雲端訓推標準化主流顯存方案，CUBE方案（存儲+算力疊層）有望成為推理/端側「打破AI存儲牆」的彎道超車補充方案。HBM方案在英偉達主導的方案和存儲大廠主導的國際標準下繼續演進，中信證券預計未來仍將成為、尤其是成為雲端顯存升級的主流方案，美國對華制裁加碼背景下，國內存儲廠商努力突破加速追趕，相關產業鏈配套投資機遇值得關注；CUBE方案則以其定製化帶來的靈活性和封裝工藝創新帶來的突破性帶寬優勢，從推理和端側AI計算場景滲透（受疊層層數限制容量不足，訓練場景需多芯片並聯），以定製化的存儲+算力（晶圓/芯片）疊層方案為基礎，利用先進封裝工藝彌補製造製程短板，是當下國內打破AI存儲牆、滿足AI存力需求的最優解，也是未來國內存算方案實現彎道超車的重點觀測方向，為未來真正意義的存算一體打下堅實基礎。

▍風險因素：

宏觀經濟恢復進度不及預期的風險；雲廠商資本支出不及預期的風險；AI應用落地速度不及預期的風險；企業核心技術、產品研發進展不及預期的風險；行業競爭加劇的風險。

▍投資策略：

AI時代顯存帶寬和容量升級為核心，存算一體是趨勢，近存計算高景氣，看好投資機遇。圍繞國內HBM及CUBE相關產業鏈，中信證券重點推薦四個方向：

1）存儲方案廠商：CUBE必要配套，定製設計方案助力產業化，並以此進軍高端市場，重點關注有存儲原廠支持、具有先發優勢的龍頭。此外關注佈局超薄LPDDR堆疊方案的公司。

2）半導體設備：產業配套，受益先進封測需求升級，配合工藝優化及良率提升，加快供應鏈國產化；受益先進封測升級+國產化，重點關注刻蝕、鍵合、減薄設備。

3）先進封裝：高端存儲核心突破口，設備可獲得性高，中國大陸廠商先進封裝能力居於行業前列並擴充產能；其中Hybrid bonding鍵合是CUBE 2.0核心；此外HBM產業鏈先進封裝廠商配套提供CoWoS。

4）邏輯芯片公司：近存計算客户，自身競爭力提升+推動產業化加速；部分設計公司積極佈局3D結構邏輯芯片，當前以端側SoC/NPU為主，雲端推理卡逐步佈局，近存計算有望邏輯芯片公司提升產品性能表現，獲得競爭優勢，並受益AI增量需求，建議關注佈局領先的設計公司。

同時，AI需求帶動下，中信證券認為存儲仍處於超級景氣周期初期，目前來看，未來半年缺貨可見度高，漲價幅度在26Q1末之前有望維持/擴大。預計行業供不應求至少持續至2026年底，中信證券樂觀看待本輪結構性周期景氣的持續性。建議重點關注企業級存儲進展快、漲價受益邏輯強的公司；利基型存儲開啟漲價；企業級SSD/內存配套芯片設計公司有望間接受益。

注：本文節選自中信證券研究部已於2025年12月4日發佈的《電子行業存儲專題系列報告1—AI時代需要什麼樣的存儲？》報告，分析師：徐濤S1010517080003；胡葉倩雯S1010517100004；夏胤磊S1010521080005；程子盈S1010523030002