AI驱动存储新周期

行业观点 首先，我们复盘了前面几轮半导体周期，根据供需关系按照时间维度分为长中短三种周期：长周期（8-10年）——为需求周期、中周期（4-6年）——为产能周期、短周期（3-5个季度）——为库存周期，其中需求-产能-库存三种周期相互嵌套。存储器是半导体中仅次于逻辑的第二大细分市场，其历史表现与整个半导体周期走势一致，但波动性大于整个行业，大市场与强周期属性并存。通过复盘我们发现每轮存储大周期（08年、16年等）的开启都是由新兴技术推动产品升级和创新，进而催生新产品的总量、渗透率和存储器价值量的提升，推动存储器市场规模上升一个台阶，随着AI驱动需求提升，当下我们走在新一轮存储大周期的起点。 AI驱动下，会出现存储大周期吗？1）我们看到大模型类型和机制转变正产生大量数据存储需求，首先是大模型中引入的思维链提示使LLM能将复杂问题分解为可操作步骤，复现类似人类的推理过程，显著提升模型的推理能力与问题解决技能，推理时长的增加也提升Token的消耗量，2025年几乎所有主流大模型都已内化思维链机制。同时根据希捷科技的数据，从文本向音视频的切换，背后的存储单位是从KB往TB乃至EB的增长。随着多模态模型渗透率的提升，存储需求有望进一步提升。2）其次，我们看到头部模型差距缩小，推理降本趋势明显。从ChatGPT3发布以来，大语言模型的推理的成本以指数级别下降，单美元可以生成的token数量持续增长。模型的推理成本快速降低，有望带动应用的爆发，也有望拉动存储需求的增长。3）最后，我们看到AI正在重新定义数据存储，KV Cache或将成为大模型推理优化的关键突破。KV Cache是Transformer架构中显著提升推理效率的关键性能优化机制，KV Cache显存占用随Token数量线性增长，同时KV Cache的优化效果也与文本长度正相关。当KV Cache成为未来数年提升大模型推理效率的关键一环，存储的需求也有望进一步提升。 AI驱动存储需求快速攀升，存储原厂资本开支还未进入扩张周期。DRAM和NAND Flash原厂的重心正逐渐转变，从单纯扩产转向制程技术升级、高层数堆栈、混合键合以及HBM等高附加价值产品。根据TrendForce的数据，2025年DRAM的资本支出预计为537亿美元，预计在2026年进一步成长至613亿美元，同比增长约14%。2025年NAND Flash的资本支出预计为211亿美元，2026年预计小幅增长至222亿美元，同比增长约5%。当前行业无尘室空间已接近瓶颈，各大DRAM厂商中仅三星与SK hynix仍具备有限的扩线空间，即使资本开支上修，26年产能增量亦有限。而在NAND Flash领域，Kioxia/SanDisk相对扩产更为积极，其他原厂则继续专注HBM及DRAM。 投资建议 我们建议持续重点关注存储器库存、价格数据以及AI算力提升对存储芯片的需求拉动。 风险提示 需求低于预期，存储器价格下跌，存储器价格上涨挤压其他领域需求。 内容目录 一、周期复盘：半导体与存储周期..................................................................41.1长周期（8-10年）：看需求.................................................................41.2中周期（4-6年）：看产能..................................................................51.3短周期（3-5个季度）：看库存..............................................................61.4存储周期复盘：大市场与强周期并存........................................................7二、AI驱动的会是大周期吗？.....................................................................92.1大模型类型和机制转变正产生大量数据存储需求..............................................92.2头部模型差距缩小，推理降本趋势明显.....................................................112.3 AI正在重新定义数据存储，KV Cache或将成为大模型推理优化的关键突破.....................12三、AI驱动存储需求快速攀升，存储原厂资本开支还未进入扩张周期..................................15四、投资建议...................................................................................19五、风险提示...................................................................................19 图表目录 图表1：产品需求推动全球半导体上行大周期.......................................................4图表2：2003-2011年之间全球PC出货量快速攀升.................................................5图表3：2012-2016年全球智能手机出货量快速提升.................................................5图表4：全球半导体行业每4-6年经历一轮完整产能周期.............................................5图表5：半导体行业“复苏-扩张-顶峰-衰退”四大阶段...............................................6图表6：全球半导体资本开支增速vs.半导体销售额增速..............................................6图表7：从芯片厂商库存看：全球半导体行业每3-5个季度经历一轮库存周期...........................7图表8：艾睿电子存货周转天数变化...............................................................7图表9：安富利存货周转天数变化.................................................................7图表10：存储板块通常大市场与强周期并存........................................................8图表11：存储价格具有明显周期性，以DDR3 4Gb为例（单位：美元）.................................8图表12：DRAM与NAND指数具有类似的周期性.......................................................8图表13：存储周期复盘..........................................................................9图表14：思考链复现类似人类的推理过程.........................................................10图表15：引入思考链提升了大模型的“智力”与“计算能力”.......................................10图表16：引入思维链显著提升大模型的性能表现...................................................10图表17：增加思考时间及Token消耗进一步提升模型表现..........................................10图表18：2025年大模型线路图..................................................................11图表19：生成式AI对存储的需求持续提升........................................................11 图表20：不同阶段的科技创新对存储的需求持续提升...............................................11图表21：大模型推理成本按照指数下降，每年降低幅度约10倍......................................12图表22：Deepseek依靠推理端算法优化可以实现较好智能程度（单位：%）.........................12图表23：西部数据针对不同的存储要求，将存储设备和架构规划分成了五层...........................13图表24：KV Cache显存占用随Token数量线性增长...............................................14图表25：不同的模型架构，存储结构略有差异.....................................................14图表26：KV Cache技术在不同场景下的性能提升效果.............................................15图表27：2024年全球DRAM和NAND合计占据97%的份额........................................16图表28：主要NAND Flash厂商2025年主动控产稳价.............................................16图表29：3D NAND堆叠层数突破与QLC/PLC演进................................................16图表30：2025年全球DRAM产能增幅有限（单位：千片/月）......................................17图表31：主要NAND供应商的Roadmap显示出向更高层数和更高存储密度的趋势....................17图表32：26年DRAM与NAND Flash产业的资本支出和扩产仍未进入扩张周期.......................18图表33：受AI需求影响，各大存储厂商新的产能将优先考虑HBM的供应............................18 一、周期复盘：半导体与存储周期 半导体行业是一个分工较为精细的行业，产业链自下而上的环节分别为：终端客户-渠道及分销商-IC设计公司（Fabless）/IDM-晶圆代工厂（Fab）/封测厂-半导体设备/材料，这么长的链条导致在终端需求发生变化时，容易发生上游不同环节反应不及时，因此也导致了半导体行业呈较为明显的周期性。但其周期性背后的根本归因是：供需关系。 存储板块作为半导体最大的细分领域之一，存储的周期与半导体板块的周期既有相似的地方，也具有不同的特色，在复盘存储周期之前，我们先复盘前面几轮半导体周期，根据供需关系按照时间维度分为长中短三种周期：长周期（8-10年）——为需求周期、中周期（4-6年）——为产能周期、短周期（3-5个季度）——为库存周期，其中需求-产能-库存三种周期相互