【站稳AI存储C位？HBM紧缺恐成定局 “以存代算”技术“虎视眈眈”】AI时代，存储芯片已从配角跃升为核心瓶颈与突破口。随着大模型参数规模与训练数据量的爆炸式增长，传统内存技术已成为制约算力发挥的“内存墙”，而HBM凭借其超高带宽、低功耗和小体积特性，正成为AI芯片的主流选择。全球科技巨头纷纷将HBM作为战略要地。
在日前的财报会上，美光特别强调，预计半导体芯片、特别是HBM的供不应求情况将会加剧。具体HBM产品中，美光表示，已与几乎所有客户就2026年绝大部分HBM3E产能达成定价协议；公司正在与客户就HBM4进行讨论，供应“非常紧张”。此外，华为也在近期宣布，自昇腾950PR开始，昇腾AI芯片将采用华为自研的HBM。存储需求陡增背后，AI推理飞速崛起。黄仁勋在最新采访中，再次强调，AI推理将迎来十亿倍增长。
广发证券指出，随着AI推理应用快速增长，对高性能内存和分层存储的依赖愈发显著，HBM、DRAM、SSD及HDD在超长上下文和多模态推理场景中发挥关键作用。但值得留意的是，“HBM供不应求情况加剧”的另一面，是供应瓶颈下可能出现的“技术替代”——“以存代算”。天风证券认为，“以存代算”技术通过将AI推理过程中的矢量数据（如KV Cache）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的战略扩展，而非简单替代。分析师进一步指出，QLC+PCIe/NVMe+CXL有望构筑下一代AI SSD基座，推动SSD从单纯存储介质，升级为AI推理“长期记忆”载体
