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2026-03-17 15:05
(來源:合肥市投資基金協會)
01 產業鏈全景圖
02 存儲及分類
存儲產品就是用來臨時或永久保存數據的硬件組件,我們可以根據核心技術、性能特徵和應用場景,把它系統地分成幾大類:嵌入式存儲、固態硬盤(SSD)、內存模組、LPDDR,還有可移動存儲。
其中NAND、DRAM則是當下最受關注的,通俗來講:
DRAM 是電腦和手機里的運行內存,負責臨時存放數據,速度快但斷電就清空,類似工作時的桌面,支撐設備實時運算。
NAND Flash 則是存儲內存,用於長期保存文件、照片和系統,斷電數據不丟失,類似存放資料的倉庫。
03 【存儲行業需求】現狀
03-1、下游總需求
AI 需求持續增長:生成式 AI 技術迭代推動 AI 訓練與推理需求爆發,AI 正深度滲透各下游領域,廠商與雲端設施加速向 AI 端側轉型,AI 服務器成為存儲需求核心,重塑市場格局。
存儲下游需求分化:據佰維存儲招股書及相關機構,2025-2029 年全球存儲市場規模將擴大;AI 端側存儲複合增速 36.4%,AI 服務器存儲年化增速 14.1%;傳統消費電子存儲受價格上漲與供應短缺影響,規模及佔比將下滑。
存儲行業存在 8-10 年的需求驅動長周期,從 PC 時代、智能手機時代到當前 AI 時代,均遵循 「新需求出現后逐步普及、滲透率持續提升」 的規律。
下游產品與技術創新催生新增需求時,存儲廠商會增資擴產以擴大銷量;若下游需求不及預期,廠商則會通過降價去庫存、主動縮減產能來收縮供給,市場供需形成循環往復的周期。
同時,存儲芯片技術升級與投資周期緊密綁定,原廠擴產需要高額資本投入且技術壁壘極高,因此廠商通常會選擇規模化生產的方式來更好地實現盈利。
03-2、AI加碼需求
本輪存儲超級周期的核心驅動力是 AI 大模型超預期迭代升級,由此帶來海量數據存儲、處理與檢索需求。
生成式 AI 快速迭代推動數據量和 Token 呈指數級增長,存儲產品作為數據中心核心載體,直接拉高了對 HBM、DRAM、NAND 等存儲介質的需求,開啟新一輪存儲超級需求周期。
據 Open Router 數據,2026 年 2 月全球主要大模型消耗的 Token 量是 2025 年同期的 10 倍及以上,凸顯出旺盛的算力與存儲需求;
03-3、大廠持續推動
2025 年第二季度以來,谷歌、字節等海內外巨頭的日均 Token 處理量增速顯著加快,反映出全球 AI 應用正從 「文本對話」 向 「多模態交互」 演進,Token 處理量的指數級增長直接驅動了算力與存儲需求。
同時,全球互聯網巨頭正加速算力基礎設施建設,2025 年主要雲服務廠商(CSP)合計資本支出約 4000 億美元,預計 2026 年將增長 25% 至約 5000 億美元,算力軍備競賽持續升溫。
03-4、數據中心成為一大需求
生成式 AI 持續迭代,在 AI agent、多模態應用與原生視頻技術推動下,全球數據呈指數級增長,直接引爆數據中心存儲需求。
單條多模態任務數據量從 KB 級躍升至 GB/TB 級別,長上下文推理和實時視頻流處理對存儲帶寬與容量提出極致要求。
同時,多模態應用迎來爆發,Sora2、Seedance2.0 等視頻生成模型實現技術飛躍;字節的 Seedance2.0 支持多模態輸入,其生成的 10 分鍾長視頻體積超 10GB,10 秒視頻消耗的 Token 是文本生成的數十倍,進一步推高算力與存儲需求。
04 【存儲行業供給】現狀
存儲行業的周期性波動本質是供給驅動的自我修正,產能建設滯后導致 「供不應求」 與 「供過於求」 交替,行業重複 「復甦 — 擴張 — 頂峰 — 衰退」 循環。
復甦擴張階段,需求回暖、庫存耗盡、價格回升,廠商啟動擴產;
頂峰過剩階段,1-2 年后產能集中釋放,供過於求,價格下跌,行業衰退;
衰退去庫存階段,價格與利潤承壓,企業縮減開支、減產清庫存;
築底復甦階段,供給收縮疊加需求增長,供需逆轉,庫存回落后價格反彈,開啟新周期。
04-1、全行業供給
據 TrendForce,2026 年全球 DRAM 資本支出預計 613 億美元(年增 14%),NAND Flash 為 222 億美元(年增 55%)。
歷經多輪周期,廠商擴產趨於保守,新增資本主要用於 HBM4、3D NAND 等技術升級,而非單純擴產。同時,新建存儲晶圓廠需 1.5-2 年,新增產能 2027 年底才釋放,且工藝、潔淨室等瓶頸導致擴產難度大,潔淨室建設周期遠跟不上 AI/HBM 需求爆發。
04-2、核心廠商供應
從 2023 年第一季度開始,AI 需求冒頭,存儲行業就開始回暖,美光、海力士這些大廠的貨賣得更快了,手里的庫存明顯變少;到 2025 年第二季度,隨着 AI 推理和多模態應用爆發,存儲原廠的庫存更是加速見底。
現在全球雲服務廠商都在搶着建算力基礎設施,存儲市場一直供不應求,部分原廠 2026 年的高端產能早就被提前訂光了,供應一直很緊張。
根據海力士、美光、三星的交流,現在 DRAM 和 NAND 的庫存已經是歷史最低,平均只夠賣 3 到 5 周,屬於極度緊缺的狀態,短期沒法快速增產,所以這些原廠在談判里特別有話語權。
中游的存儲模組廠,2023 年時庫存都壓得很低,到 2024-2025 年存儲行業進入上行周期,這些廠就開始主動 「補庫存」;尤其是 2025 年二季度存儲價格大漲后,大家都捨不得賣貨,手里庫存的總金額漲了,但實際的模組數量還是維持在偏低又穩定的水平。
具體到廠商,江波龍走 「長期合約 + 現貨採購」 的路子,在晶圓顆粒價格便宜時用長約鎖產能,讓庫存增長剛好匹配需求,2024 年二季度至今它的庫存絕對值明顯提升。
而德明利在存儲顆粒漲價周期里,備貨更激進,庫存的漲幅比江波龍要大得多。
05 DRAM(動態隨機存儲器)
05-1、市場規模
AI 需求爆發是 DRAM 市場復甦的核心驅動力。從 2023 年第一季度起,AI 算力需求持續攀升,帶動 DRAM 和 NAND 市場逐步回暖並加速增長;后續隨着 AI 推理、多模態等應用爆發,AI 服務器對 HBM、DDR5 等高端 DRAM 的需求更是迎來爆發式增長。
最新的市場規模預測情況如下所示,2025年中期以來,多模態和視頻生成需求徹底引爆,算力與存儲需求猛增,HBM 和 DDR5 供不應求,全行業進入搶貨格局,連 DDR4、DDR3 都跟着漲價,DRAM 全系產品價格飆升,市場規模大幅擴大。
05-2、行業格局
存儲行業的原廠格局高度集中,形成了典型的 「三巨頭」 局面,這是因為這個行業技術壁壘極高、需要鉅額資本投入、生態綁定緊密,還得靠規模效應才能盈利,多重門檻把新玩家擋在了門外。
具體到 DRAM 市場,三星、SK 海力士、美光三家更是形成了絕對壟斷,合計市佔率超過 91%。截至 2025 年第三季度,三星佔 34.8%,SK 海力士佔 34.4%,美光佔 22.4%,剩下的南亞科技、華邦電子等廠商份額加起來才 2% 出頭。
從三家大廠的策略來看,它們都把重心放在高端產能上,積極擴產 HBM 和先進 DRAM,而對 DDR4、DDR3 這些低端產品的產能擴張則持謹慎態度,不會輕易加碼。
05-3、價格上漲,HBM發展
當前存儲市場的核心邏輯是高端需求爆發、長期缺貨,中低端與消費級供給被壓縮,進而帶動價格補漲。
高端 HBM 和 DDR5:從 2023 年第一季度起,多模態、視頻生成等 AI 應用爆發式增長,AI 服務器對 HBM、DDR5 這類高端 DRAM 的需求急劇攀升;疊加英偉達等巨頭提前鎖定產能,DDR5 和 HBM 持續供不應求,價格一路飛漲。
中低端 DDR4 和 DDR3:在這輪漲價周期中,原廠將大量先進產能轉向 HBM 與 DDR5,直接擠壓了 DDR4、DDR3 的產能空間;同時,原廠減產部分消費級和低端芯片的消息,引發下游 ODM、模組廠及經銷商恐慌性囤貨,推動價格暴漲。中長期來看,DDR4/DDR3 利潤微薄,大廠不願投入資本擴產,短期產能缺口將持續存在。
現在三星、SK 海力士、美光這三大存儲巨頭,都把 HBM4 當成核心發力點,在技術、產能、客户、資本四個維度上展開全面競賽。目前像 Rubin 這樣的 AI 平臺,已經有了千億級別的 HBM 訂單。從當前格局來看,SK 海力士暫時領先,三星正強勢反攻,美光也在全力追趕。
06 NAND(閃存)
06-1、市場規模
從 2025 年第二季度至今,AI 多模態和推理需求爆發,帶動企業級 SSD 需求猛增,可三大存儲廠卻把原本給 NAND Flash 的產能,切去了 HBM 和 DDR4/DDR3,這直接導致 NAND 出現結構性短缺,價格全面上漲。
以閃迪為例,2025 年 4 月首次官宣全渠道、全消費類產品統一漲價 10%,還預告會按季度調整價格,2025 年下半年 NAND 現貨價格持續走高,廠家也在不斷上調合約價格。
06-2、最新格局
存儲行業(尤其是 DRAM、NAND、HBM)呈現高度集中的三巨頭格局,源於技術壁壘高、資本投入大、生態綁定深、規模效應顯著等多重門檻。
NAND 領域則是五巨頭寡頭壟斷,合計佔約 90% 市場份額;2025 年第三季度,三星(29.1%)、SK 海力士(19.2%)、鎧俠(16.5%)、閃迪(12.5%)、美光(12.2%)分列前五。
當前,三星、美光、SK 海力士這三大原廠對 NAND 的產能擴張都很謹慎,更多把資源集中在 DRAM 擴產和 NAND 自身的技術升級上,彼此間形成了相對默契的步調。
06-3、技術發展
NAND 技術迭代核心有兩點:一是 3D NAND 堆疊層數與位密度(單位面積存儲量)同步提升,帶動存儲容量擴容;二是下一代技術聚焦堆疊層數演進、W2W 鍵合,其中混合鍵合是核心,可實現更高密度、更低功耗的芯片互聯。