AI的进击时刻18-存储是Tokens的积分_推理驱动AI存储快速增长_13页_1mb

AI的进击时刻18 总结

核心内容

本报告分析了AI推理对存储需求的驱动作用，指出AI服务器中的存储系统主要由HBM（高带宽内存）、DRAM（动态随机存取存储器）、SSD（固态硬盘）和HDD（硬盘驱动器）组成，形成从高性能到大容量的分级存储体系，以支撑AI计算的高效运行。

主要观点

• 分级存储机制：AI推理过程中，数据根据访问频率和存储需求被分配到不同的存储层级，以优化性能和成本。HBM和DRAM用于高性能计算场景，SSD用于高频读写和短期存储，HDD用于长期数据存储。
• HBM与DRAM的作用：HBM集成于GPU内部，为模型权重和激活值提供高带宽缓冲，支持低延迟推理；DRAM作为系统内存，负责中间数据和模型输入输出的传输，实现CPU与GPU间高效数据交换。
• SSD与HDD的需求增长：随着AI推理应用的快速发展，SSD和HDD的需求显著增加。报告基于谷歌2025年处理超980万亿tokens的假设，测算出2026年全球10个谷歌级推理应用将需要49EB的存储容量，未来存储需求将持续攀升至数百EB级别。
• 技术与产品演进：多个企业（如月之暗面、华为、Vera Rubin CPX、AMD等）通过优化存储架构和引入新技术（如GDDR7、MRDIMM、KVCache Pool等）提升AI推理性能，推动存储技术的迭代与应用。

关键信息

存储分级体系

存储需求预测

产业链结构

• SSD产业链：主要包括Nand Flash IDM、主控芯片厂商、存储模组厂商和品牌厂商。
• HDD产业链：核心部件包括磁盘、磁头、马达、机械臂和控制器，主要制造商为希捷、西部数据、东芝等。

投资建议

随着AI推理需求的快速增长，高性能内存和分层存储的需求将显著上升。建议重点关注以下产业链核心受益标的：

• SSD相关企业：长江存储、三星、海力士、铠侠、闪迪等Nand Flash IDM企业，以及存储模组和品牌厂商。
• HDD相关企业：希捷、西部数据、东芝等HDD制造商。
• 其他相关企业：涉及AI服务器、GPU、CPU等硬件及软件技术的企业。

风险提示

1. AI产业发展不及预期：若AI模型和应用发展缓慢，将影响存储需求。
2. AI服务器出货量不及预期：受企业IT支出和GPU/CPU供应紧张等因素影响。
3. 国产厂商技术进展不及预期：若国内企业在算力、数据、算法等方面支撑不足，可能影响其竞争力。

相关研究

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研究团队

• 王亮：复旦大学经济学硕士，2014年加入广发证券发展研究中心。
• 耿正：上海交通大学材料科学与工程学硕士，2020年加入广发证券发展研究中心。
• 张大伟：复旦大学电子与通信工程硕士，2021年加入广发证券发展研究中心。
• 谢淑颖：厦门大学电子工程学士、上海财经大学金融硕士，2018年加入广发证券发展研究中心。
• 焦鼎：中国科学院大学博士，2022年加入广发证券发展研究中心。
• 王钰乔：上海交通大学硕士，2022年加入广发证券发展研究中心。
• 李佳蔚：京都大学硕士，2022年加入广发证券发展研究中心。
• 刘倚天：复旦大学硕士，2025年加入广发证券发展研究中心。

投资评级说明

• 行业投资评级：
  • 买入：预期未来12个月内，股价表现强于大盘10%以上。
  • 持有：预期未来12个月内，股价相对大盘变动介于-10%～+10%。
  • 卖出：预期未来12个月内，股价表现弱于大盘10%以上。
• 公司投资评级：
  • 买入：预期未来12个月内，股价表现强于大盘15%以上。
  • 增持：预期未来12个月内，股价表现强于大盘5%～15%。
  • 持有：预期未来12个月内，股价相对大盘变动介于-5%～+5%。
  • 卖出：预期未来12个月内，股价表现弱于大盘5%以上。

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