国产存储领军者：长鑫科技
人工智能的兴起正在彻底改变全球存储市场的格局，DRAM行业正步入由AI引领的黄金增长期。过去那种由手机和PC主导的需求模式已成过去式，取而代之的是AI服务器和算力中心带来的巨大增量。此外，国内对半导体供应链自主可控的渴望日益迫切，国产存储替代正迎来千载难逢的机遇。作为中国大陆首家实现DRAM自主研发与量产的IDM厂商，长鑫科技（CXMT）填补了国内高端内存芯片的产业空白，更是目前唯一跻身全球DRAM第一梯队的中国企业。一、行业巨变：AI彻底重塑DRAM需求逻辑 1.1 十年一次的迭代：存储需求的三个阶段
美光确保硅片供应，AI芯片瓶颈恐向上游扩散
美光(937, -42.30, -4.32%)科技近期宣布向环球晶圆提供5亿美元战略融资，并签订为期十年的硅片供应协议，以支持其位于得克萨斯州谢尔曼的300毫米半导体硅片制造设施建设。作为美光计划至多30亿美元强化美国半导体供应链投资的一部分，此举旨在锁定未来DRAM、NAND及高带宽存储器的关键原材料供应。 市场分析认为，美光此举释放了一个重要信号，即硅片供应可能成为AI算力硬件领域下一个关键瓶颈。随着AI驱动的存储和逻辑芯片投资规模不断扩大，预计在2028至2030年间，半导体级硅片需求将急剧增长。分
苹果智能引爆存储需求
客观而言，若苹果的Siri及各项AI功能体验实现跃升，凭借其庞大的全球用户基数，对存储市场的拉动效应将极其惊人，届时供需失衡的局面将愈发严峻。针对苹果AI升级如何刺激存储需求，归结为四大关键点：1. 会否催化存储需求？必然，且为结构性提速。苹果AI将单台设备的DRAM自8GB提升至12GB以上，以2.5至2.7亿部的全球销量计算，这标志着移动端DRAM容量的阶梯式跨越，并会倒逼安卓阵营竞相追随。2. 催化的规模多大？在基准预测下，单凭苹果AI这一要素，2027年将带来约10.8亿GB的增量，约占全球DRA
算力升级的传导链条与投资机遇
近期在研究液冷技术的过程中，我有一个非常直观的感受，基于算力提升的演进，确实是一个漫长的过程，但同样也会有一个终点，从资本市场来看，这个终点已经隐约可见了。故事起始于那块并行计算的GPU，大模型在训练阶段不需要存储容量，只要速度快就足够。这个阶段所有人的目光都聚焦在算力芯片上，英伟达成为最大受益者。随着算力集群规模不断扩大，如何将更多算力整合起来同时不损失效率，光通信成为破局之道，于是易中天应运而生。进入推理和agent时代，大模型需要大规模的记忆能力，存储架构因此被重新定义，庞大的存储需求成为刚性需求，
AI芯片短缺推动市场，花旗调高目标价至2025美元
在SanDisk(1331.34, -1.67, -0.13%)股票年初以来上涨超过3000%的背景下，华尔街顶级投资机构再度给予其高度评价。花旗银行在最新报告中，将SanDisk的目标股价从1300美元上调56%，并保持“买入”评级，指出由人工智能引发的存储芯片结构性供需失衡可能延续至2030年。供需矛盾推高市场热度花旗分析师Asiya Merchant指出，当前AI数据中心的全球投资热潮导致存储芯片产能严重不足，行业整体处于供应“极度紧缺”的状态。她表示，从与客户沟通中发现，这种供需失景气状况具有“长
AI热潮下DrMOS芯片供应紧张，铠侠业绩超预期
价格飙升 + 产能调控：AI 数据中心 SSD 需求激增，2026 年 Q1–Q2：企业级 / 数据中心 SSD 订单激增，NAND 产能 100% 预订一空，优先供应 AI 大客户（高毛利），手机业务占比压缩至 20% 左右，高毛利业务占比 >60%。AI 推理服务器迎来真正超级周期上季度（1–3 月）已现火爆，但 Q1 预期更加惊人DrMOS = Driver（驱动 IC）+ MOSFET（功率管）三合一芯片专为CPU/GPU/AI 芯片（H100/H200 / 霄龙 / 至强）供电的高功率电源
AI驱动澜起科技股价飙升，高速存储需求激增
立足香港，放眼世界。新浪财经全球资本峰会金曜奖投票启动！挖掘最具价值的资本力量，你的一票，至关重要 点击投票 澜起科技（06809）股价在交易时段内攀升超过8%，成为存储板块的领头羊。早盘一度触及294.60港元，创下公司上市以来的最高纪录。截至目前，该股上涨6.81%，报288.80港元，成交金额达2.03亿港元。 群益证券（香港）分析指出，随着人工智能产业需求的增长，预计到2026年第一季度，公司新产品的收入贡献将持续增加，从而带动整体营收增长20%，净利润增长60%。同时，互联产品的毛利率也将进一步
AI推理时代：云服务商的命脉是电力与存储，后者需求将无限膨胀
台湾存储芯片巨头群联电子首席执行官潘健成近日受访时提出，在人工智能推理时代，云服务提供商若想实现稳定收益，必须确保电力与存储资源的充足供给，其中存储需求的增长将是"无边无际、永不饱和"的。1.推理时代的盈利模型：电能投入 → 数据产出 → 存储转化收益潘健成分析称，云服务商用万亿美金构建的AI应用，其盈利来源于用户付费使用的推理服务。推理过程消耗电能，产生数据；而数据唯有保存才能创造价值，"若无存储空间，便无收入来源"。故而，收益与存储容量呈正相关关系，收益越高所需存储越多，这种需求是无限且不受经济周期影
人工智能大模型存储需求解析
当我们谈论人工智能大模型（LLM）时，往往关注其训练和推理过程。然而，作为行业从业者，我们需要更细致地分类，以便根据不同环境、阶段和产品特性选择合适的服务器平台、CPU、内存、SSD或硬盘等组件。本文将从存储角度出发，探讨在不同情况下应选择哪种SSD或硬盘作为存储设备。首先，数据中心机房存在电力供应限制。“埃隆·马斯克多次强调电力供应是AI发展的关键因素，并将其视为未来AI竞争的‘决定性优势’。这一观点得到科技界和能源界的广泛认可。”Yahoo财经其次，人工智能大模型的端到端生产流程包括六个阶段：数据摄取