AI推理卡脖子难题破局！&

摘要：最近和做AI服务器运维的朋友聊天，他倒苦水："大模型推理时，光等首句回复就要卡0.5秒，客户直吐槽体验差；更头疼的是，HBM显存贵得离谱，算力成本像坐火箭。"这其实是当前AI落地的普遍痛点——算力跑得快，存储拖后腿。而天风证券最新研报抛出的"以存代算"技术，或

最近和做AI服务器运维的朋友聊天，他倒苦水："大模型推理时，光等首句回复就要卡0.5秒，客户直吐槽体验差；更头疼的是，HBM显存贵得离谱，算力成本像坐火箭。"这其实是当前AI落地的普遍痛点——算力跑得快，存储拖后腿。而天风证券最新研报抛出的"以存代算"技术，或许正给这场困局撕开一道突破口。

简单说，这技术像给AI装了个"高速缓存+超大仓库"的组合系统。过去AI推理时，关键数据（比如生成文本用的KVCache）全挤在DRAM/HBM显存里，这俩"小仓库"虽快但容量小、价格贵，数据来回搬运耗时间还费钱。现在"以存代算"把这些数据迁移到SSD（固态硬盘），利用SSD大容量、低成本的优势，把存储层从内存扩展到SSD，相当于把"临时货架"升级成"永久仓储区"。

好处有多实在？研报数据点出：首Token时延能降，推理吞吐量能提，端到端成本还能大幅优化。举个例子，原本1000次推理要花100块，现在可能只花60块，这对要铺海量服务器的大模型厂商来说，省的就是真金白银。更关键的是，这不是实验室概念，已经有厂商在测试验证，AI存储革命真的来了。

技术落地，产业链最先沸腾。从研报梳理的受益方向看，存储模组、芯片、分销封测三大环节有望迎来需求东风，对应A股这些公司已站在风口：

第一类：存储模组厂商——直接承接SSD增量需求

SSD不是简单造个硬盘，得根据AI推理场景定制性能。江波龙做存储模组多年，从消费级到工业级都有布局，近期就在加码企业级SSD研发；德明利聚焦存储控制芯片和模组，客户覆盖服务器领域，技术适配性强；佰维存储更直接，既有自研存储芯片，又做模组，AI服务器SSD订单已开始放量。这些厂商相当于"卖铲人"，需求起来订单自然水涨船高。

第二类：存储芯片设计——底层支撑SSD性能

SSD要快、稳、省，核心在主控和存储颗粒。兆易创新的NOR Flash和NAND芯片，在工业级存储领域口碑扎实，AI服务器用的SSD常能见到它的身影；普冉股份专注中小容量存储芯片，低功耗特性适配边缘计算场景；东芯股份的NAND Flash技术，能帮SSD提升数据读写效率。这些芯片设计商，相当于给SSD装"强心脏"。

第三类：存储分销与封测——产业链润滑剂

技术火了，上游芯片和下游厂商的连接需求也涨。香农芯创是存储分销龙头，代理国际大厂颗粒，最近就在加大AI相关存储芯片备货；深科技封测能力强，能帮存储模组厂完成高精度封装；太极实业旗下海太半导体，专注DRAM封测，虽然主攻内存，但技术储备可向SSD相关领域延伸。他们是产业链的"快递员"，需求传导中率先受益。