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AI存储革命爆发!“以存代算”技术破解算力瓶颈相关个股受关注-PG电子官网
AI存储革命爆发!“以存代算”技术破解算力瓶颈相关个股受关注
栏目:官网新闻 发布时间:2025-09-29
 。为突破算力瓶颈与“存储墙”制约,该技术通过将AI推理过程中的矢量数据从昂贵的DRAM和HBM显存迁移至大容量、高性价比的SSD介质,实现存储层从内存向SSD的  这一技术的核心价值在于显著降低首Token时延、提升推理吞吐量,并大幅优化端到端的推理成本,为AI大规模落地提供可行路径。根据研PG电子官网究报告,该技术能将首Token时延显著缩短87%,并提升Prefill阶段7.8倍的吞吐量,

  。为突破算力瓶颈与“存储墙”制约,该技术通过将AI推理过程中的矢量数据从昂贵的DRAM和HBM显存迁移至大容量、高性价比的SSD介质,实现存储层从内存向SSD的

  这一技术的核心价值在于显著降低首Token时延、提升推理吞吐量,并大幅优化端到端的推理成本,为AI大规模落地提供可行路径。根据研PG电子官网究报告,该技术能将首Token时延显著缩短87%,并提升Prefill阶段7.8倍的吞吐量,从而将端到端推理成本降低70%。

  随着大模型技术的快速迭代,全球算力需求呈现指数级增长。然而,传统的存储解决方案逐渐显现出不足之处。DRAM和HBM显存虽然在速度上具有优势,但高昂的成本使得其在大规模应用中难以普及。

  “存储墙”概念由此产生——指存储系统在面对日益增长的数据需求时,无法有效提供所需带宽和延迟,成为AI发展的主要障碍。

  “以存代算”技术通过构建智能分级存储系统解决这一难题。在该系统中,HBM作为GPU本地高速存储,负责存储当前活跃会话的KVCache;DRAM作为中间缓存层,平衡速度与容量;SSD则作为长期存储层,提供大容量持久化存储。

  这种智能分级存储系统的优势在于,它将AI推理过程中产生的大量“记忆”数据,根据使用频率智能地分布在不同层级存储介质中。既保证了高频数据的快速读取,又将不常使用的“冷数据”移至容量更大、成本更低的SSD中。

  在“以存代算”技术范式下,SSD不再是单纯的数据存储载体,而是深度参与AI推理的核心组件。其需承接从HBM、DRAM卸载的KVCache,因此被赋予大容量、高吞吐、低延迟的新要求。

  这一变革正推动存储市场迎来新一轮增长。存储市场新一轮的逆风,始于2024年下半年,而到2025年3月,市场已显露出一些微妙变化。NAND厂商集体涨价现象表明供需关系正在改善。

  全球知名存储芯片厂商闪迪向客户发出涨价函,宣布自2025年4月1日起,旗下产品将全面涨价,整体涨幅超10%。继闪迪后,美光、三星、SK海力士等NAND厂商也计划于4月涨价。

  AI已成为存储复苏的核心动力。中商产业研究院分析师预测,2025年中国半导体存储器市场规模将达4580亿元。2025年AI有望成为存储芯片周期上行的核心动力。

  AI服务器对NAND的需求量显著增长,相关机构预估全球企业级SSD的需求量2025年起码增长30%。

  “以存代算”技术的兴起正带动整个存储产业链迎来新的发展机遇。天风证券建议关注存储模组厂商、存储芯片设计以及存储分销与封测三大投资主线。

  江波龙(300302)作为国内存储模组龙头企业,已成功获得多家知名企业的服务器存储订单,企业级存储业务实现显著增长。公司推出的新型存储产品如LPCAMM2、CAMM2及CXL2.0等,显示出其在AI应用方面的技术前瞻性。

  德明利(001309)和佰维存储(688525)也在积极布局AI存储市场。佰维存储凭借强大技术实力,成功为Meta最新款AI智能眼镜Ray-Ban Meta提供ROM+RAM存储器,并已进入Rokid、雷鸟创新等国内知名智能眼镜厂商的供应链体系。

  兆易创新(603986)作为国内存储芯片和MCU芯片的双龙头,其通用NOR Flash产品可广泛应用于消费电子、智能可穿戴设备等终端领域。面对端侧AI带来的高带宽需求,兆易创新开发了一种基于3D堆叠架构的紧凑型存储解决方案。

  北京君正(300223)和东芯股份(688110)也在积极布局3D DRAM相关技术,以适应AI存储需求。随着AI眼镜等智能设备市场的爆发,这些公司的技术布局有望收获丰厚回报。

  香农芯创(300475)等存储分销与封测企业也受益于整体产业链景气度提升。随着存储市场需求增加,这些产业链配套企业有望迎来业务量增长。

AI存储革命爆发!“以存代算”技术破解算力瓶颈相关个股受关注(图1)

  “以存代算”技术仍处于快速发展阶段,其未来演进路径已经清晰。AISSD技术将沿三大方向发展:在颗粒上,向QLC颗粒演进,凭借技术升级实现高性能与大容量兼顾。

  在接口协议上,以PCIe5.0/6.0接口搭配NVMe协议为基础,未来融入CXL技术,进一步提升带宽与降低延迟。在功能上,向智能化升级,如铠侠计划推出软件让SSD自主处理AI检索任务。

  产业龙头已积极布局这一领域。华为UCM作为“以存代算”产品化关键载体,构建智能分级缓存,数据可根据记忆热度在HBM、DRAM、SSD等存储介质中实现按需流动。

  除了以HBM+DRAM+SSD构建的多级缓存体系外,还有以KVCache缓存技术为核心的多元实践。浪潮存储AS3000G7优化存储架构与缓存管理机制,智能调度KVCache数据,具备高扩展性,能快速处理热数据。

  未来,QLC+PCIe/NVMe+CXL有望构筑下一代AISSD基座,推动SSD从单纯存储介质,升级为AI推理“长期记忆”载体。

  随着AI应用从训练向推理阶段大规模过渡,存储技术已成为决定AI普及速度的关键因素。业内专家预测,未来几年,AI存储市场将保持年均30%以上的增长速度,远高于传统存储市场。

  存储芯片市场的复苏并非简单周期性波动,而是由AI、物联网、智能汽车等新技术应用共同推动的结构性变革。随着“以存代算”技术的成熟,一个更加智能、高效的AI存储时代正在到来。

  风险提示:地缘政治带来的不可预测风险,需求复苏不及预期,技术迭代不及预期,产业政策变化风险。投资者应充分了解相关风险,理性做出投资决策。

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