摘要：天风证券最新研报指出，“以存代算”这一颠覆性技术范式正应运而生。为突破算力瓶颈与“存储墙”制约，该技术通过将AI推理过程中的矢量数据从昂贵的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。

AI存储革命爆发！“以存代算”技术破解算力瓶颈，这些A股公司迎重大机遇

高端存储芯片需求飙升，一场由AI驱动的存储产业变革正悄然来临。

天风证券最新研报指出，“以存代算”这一颠覆性技术范式正应运而生。为突破算力瓶颈与“存储墙”制约，该技术通过将AI推理过程中的矢量数据从昂贵的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。

这一技术的核心价值在于显著降低首Token时延、提升推理吞吐量，并大幅优化端到端的推理成本，为AI大规模落地提供可行路径。根据研究报告，该技术能将首Token时延显著缩短87%，并提升Prefill阶段7.8倍的吞吐量，从而将端到端推理成本降低70%。

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01 技术革命：破解AI“存储墙”难题

随着大模型技术的快速迭代，全球算力需求呈现指数级增长。然而，传统的存储解决方案逐渐显现出不足之处。DRAM和HBM显存虽然在速度上具有优势，但高昂的成本使得其在大规模应用中难以普及。

“存储墙”概念由此产生——指存储系统在面对日益增长的数据需求时，无法有效提供所需带宽和延迟，成为AI发展的主要障碍。

“以存代算”技术通过构建智能分级存储系统解决这一难题。在该系统中，HBM作为GPU本地高速存储，负责存储当前活跃会话的KVCache；DRAM作为中间缓存层，平衡速度与容量；SSD则作为长期存储层，提供大容量持久化存储。

这种智能分级存储系统的优势在于，它将AI推理过程中产生的大量“记忆”数据，根据使用频率智能地分布在不同层级存储介质中。既保证了高频数据的快速读取，又将不常使用的“冷数据”移至容量更大、成本更低的SSD中。

02 产业影响：存储市场格局重塑

在“以存代算”技术范式下，SSD不再是单纯的数据存储载体，而是深度参与AI推理的核心组件。其需承接从HBM、DRAM卸载的KVCache，因此被赋予大容量、高吞吐、低延迟的新要求。

这一变革正推动存储市场迎来新一轮增长。存储市场新一轮的逆风，始于2024年下半年，而到2025年3月，市场已显露出一些微妙变化。NAND厂商集体涨价现象表明供需关系正在改善。

全球知名存储芯片厂商闪迪向客户发出涨价函，宣布自2025年4月1日起，旗下产品将全面涨价，整体涨幅超10%。继闪迪后，美光、三星、SK海力士等NAND厂商也计划于4月涨价。

AI已成为存储复苏的核心动力。中商产业研究院分析师预测，2025年中国半导体存储器市场规模将达4580亿元。2025年AI有望成为存储芯片周期上行的核心动力。

AI服务器对NAND的需求量显著增长，相关机构预估全球企业级SSD的需求量2025年起码增长30%。

03 产业链机遇：A股哪些公司受益？

“以存代算”技术的兴起正带动整个存储产业链迎来新的发展机遇。天风证券建议关注存储模组厂商、存储芯片设计以及存储分销与封测三大投资主线。

存储模组厂商直接受益

江波龙作为国内存储模组龙头企业，已成功获得多家知名企业的服务器存储订单，企业级存储业务实现显著增长。公司推出的新型存储产品如LPCAMM2、CAMM2及CXL2.0等，显示出其在AI应用方面的技术前瞻性。

德明利和佰维存储也在积极布局AI存储市场。佰维存储凭借强大技术实力，成功为Meta最新款AI智能眼镜Ray-Ban Meta提供ROM+RAM存储器，并已进入Rokid、雷鸟创新等国内知名智能眼镜厂商的供应链体系。

存储芯片设计迎来新需求

兆易创新作为国内存储芯片和MCU芯片的双龙头，其通用NOR Flash产品可广泛应用于消费电子、智能可穿戴设备等终端领域。面对端侧AI带来的高带宽需求，兆易创新开发了一种基于3D堆叠架构的紧凑型存储解决方案。

北京君正和东芯股份也在积极布局3D DRAM相关技术，以适应AI存储需求。随着AI眼镜等智能设备市场的爆发，这些公司的技术布局有望收获丰厚回报。

存储分销与封测环节受益

香农芯创等存储分销与封测企业也受益于整体产业链景气度提升。随着存储市场需求增加，这些产业链配套企业有望迎来业务量增长。

04 未来展望：技术演进路径清晰

“以存代算”技术仍处于快速发展阶段，其未来演进路径已经清晰。AISSD技术将沿三大方向发展：在颗粒上，向QLC颗粒演进，凭借技术升级实现高性能与大容量兼顾。

在接口协议上，以PCIe5.0/6.0接口搭配NVMe协议为基础，未来融入CXL技术，进一步提升带宽与降低延迟。在功能上，向智能化升级，如铠侠计划推出软件让SSD自主处理AI检索任务。

产业龙头已积极布局这一领域。华为UCM作为“以存代算”产品化关键载体，构建智能分级缓存，数据可根据记忆热度在HBM、DRAM、SSD等存储介质中实现按需流动。

除了以HBM+DRAM+SSD构建的多级缓存体系外，还有以KVCache缓存技术为核心的多元实践。浪潮存储AS3000G7优化存储架构与缓存管理机制，智能调度KVCache数据，具备高扩展性，能快速处理热数据。

未来，QLC+PCIe/NVMe+CXL有望构筑下一代AISSD基座，推动SSD从单纯存储介质，升级为AI推理“长期记忆”载体。

随着AI应用从训练向推理阶段大规模过渡，存储技术已成为决定AI普及速度的关键因素。业内专家预测，未来几年，AI存储市场将保持年均30%以上的增长速度，远高于传统存储市场。

存储芯片市场的复苏并非简单周期性波动，而是由AI、物联网、智能汽车等新技术应用共同推动的结构性变革。随着“以存代算”技术的成熟，一个更加智能、高效的AI存储时代正在到来。

风险提示： 地缘政治带来的不可预测风险，需求复苏不及预期，技术迭代不及预期，产业政策变化风险。投资者应充分了解相关风险，理性做出投资决策。

来源：龙头部长