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　　AI時代，存儲芯片已從配角躍升為核心瓶頸與突破口。隨著大模型參數(shù)規(guī)模與訓練數(shù)據(jù)量的爆炸式增長，傳統(tǒng)內(nèi)存技術已成為制約算力發(fā)揮的“內(nèi)存墻”，而HBM憑借其超高帶寬、低功耗和小體積特性，正成為AI芯片的主流選擇。

　　全球科技巨頭紛紛將HBM作為戰(zhàn)略要地。

　　在日前的財報會上，美光特別強調(diào)，預計半導體芯片、特別是HBM的供不應求情況將會加劇。公司CEO Sanjay Mehrotra透露，當前半導體存儲領域，DRAM庫存已低于目標水平，NAND庫存持續(xù)下滑；而HBM產(chǎn)能需求增長顯著，產(chǎn)能已被鎖定，預計2026年HBM出貨量增速將超過整體DRAM水平，成為半導體存儲板塊的核心增長驅(qū)動力。

　　具體HBM產(chǎn)品中，美光表示，已與幾乎所有客戶就2026年絕大部分HBM3E產(chǎn)能達成定價協(xié)議；公司正在與客戶就HBM4進行討論，供應“非常緊張 ” 。

　　此外，華為也在近期宣布，自昇騰950PR開始，昇騰AI芯片將采用華為自研的HBM。其中，昇騰950搭載自研的HBM HiBL 1.0；昇騰950DT升級至HBM HiZQ 2.0。

　　▌為什么是HBM？

　　為何存儲需求熱潮中，“特別是HBM的供不應求情況或?qū)⒓觿?”？

　　華爾街分析師指出，定制化HBM（cHBM）已經(jīng)從曾經(jīng)的被動元件轉(zhuǎn)變?yōu)榫邆溥壿嬎懔Φ闹鲃硬考?，重塑存儲的角色。在這種情況下，AI基建中，存儲總體擁有成本（TCO）不斷上升。

　　定制化HBM可以集成不同功能、運算能力與邏輯Die設計，例如LPDDR與HBM并行工作，在HBM堆棧中加入計算邏輯，成為性能差異化的關鍵。

　　目前，存儲廠商已開始提供覆蓋HBM、邏輯die 、LPDDR、PIM等的全棧解決方案，并與客戶開展定制化HBM合作。

　　同時隨著AI能耗的增加，存儲廠商也開始強調(diào)HBM在節(jié)能上的價值。SK海力士預測稱，HBM能效每改善10%，可帶來單機架2%的節(jié)能效果，對系統(tǒng)級節(jié)能有重大意義。

　　▌AI推理將迎“十倍增長” “以存代算”技術“虎視眈眈 ”

　　以HBM為首的存儲需求陡增背后，是AI推理的飛速崛起。

　　黃仁勛在最新采訪中，重申了對AI推理的信心。他再次強調(diào)，AI推理將迎來十億倍增長。推理的量級已不是過去的“一次性回答” ，而是逐步演進的“先思考再作答”的動態(tài)生成，思考得越久，答案質(zhì)量越高。

　　券商指出，人工智能技術的蓬勃發(fā)展推動大模型訓練走向規(guī)模化，但真正創(chuàng)造持續(xù)商業(yè)價值的核心環(huán)節(jié)在于推理過程。AI推理算力需求正迅速超越訓練，成為成本與性能的關鍵瓶頸。

　　在這一背景下，內(nèi)存受益于超長上下文和多模態(tài)推理需求，處理大量序列數(shù)據(jù)或多模態(tài)信息時，高帶寬與大容量內(nèi)存可降低訪問延遲、提升并行效率。

　　廣發(fā)證券指出，隨著AI推理應用快速增長，對高性能內(nèi)存和分層存儲的依賴愈發(fā)顯著，HBM 、DRAM、SSD及HDD在超長上下文和多模態(tài)推理場景中發(fā)揮關鍵作用，高帶寬內(nèi)存保障模型權重和激活值的高速訪問，SSD滿足高頻讀寫與短期存儲需求，HDD提供海量長期存儲支持。隨著AI推理需求快速增長，輕量化模型部署推動存儲容量需求快速攀升，預計未來整體需求將激增至數(shù)百EB級別。

　　但值得留意的是，“HBM供不應求情況加劇 ”的另一面，是供應瓶頸下可能出現(xiàn)的“技術替代”——“以存代算”。

　　天風證券認為，“以存代算 ”技術通過將AI推理過程中的矢量數(shù)據(jù)（如KV Cache）從昂貴的DRAM和HBM顯存遷移至大容量、高性價比的SSD介質(zhì)，實現(xiàn)存儲層從內(nèi)存向SSD的戰(zhàn)略擴展，而非簡單替代。其核心價值在于顯著降低首Token時延、提升推理吞吐量，并大幅優(yōu)化端到端的推理成本，為AI大規(guī)模落地提供可行路徑。分析師進一步指出，QLC+PCIe/NVMe+CXL有望構筑下一代AI SSD基座，推動SSD從單純存儲介質(zhì)，升級為AI推理“長期記憶”載體。

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