AI驱动存储行业全面上行，HBM成核心增长极
在AI需求拉动下，存储行业正经历一轮由HBM向DRAM、NAND、HDD全品类辐射的强周期。美光最新指引将下季度毛利率提升至66–68%，创历史新高，印证本轮涨价强度远超以往。
本轮上行本质是供需关系重构：AI服务器（尤其是推理端）对“低延迟、大容量、高带宽”存储的差异化需求激增；而厂商资本开支持续向HBM与高端DRAM倾斜，导致结构性紧缺，推动价格大幅上扬。
当前AI数据中心的核心瓶颈是“内存墙”——算力增速远超数据传输速度，GPU空置率高达99%。短期解法聚焦HBM带宽升级与3D堆叠SRAM降低延迟；中长期则依赖存算一体架构实现根本性突破。
HBM4将于2026年量产，三大原厂（三星、SK海力士、美光）加速扩产。预计2026年HBM供应量达41.9亿GB，需求量约42.1亿GB，市场呈现“紧平衡”状态。
一、AI服务器中的存储角色与演进逻辑
1.1 四类存储的定位与协同路径
AI服务器存储体系按性能维度分为四类：
- HBM：GPU专用显存，通过CoWoS封装与GPU 3D堆叠，具备超高带宽（HBM4达16–32TB/s）、极低延迟，决定单GPU模型规模与响应速度，是“性能天花板”；
- DRAM（DDR5）：CPU/GPU共用数据交换枢纽，连接HBM与NAND，容量大、成本适中，是“内存基石”，决定单服务器并发处理能力；
- NAND（SSD）：高频热数据的“快速持久层”，连接DRAM与HDD，平衡性能与容量，承担训练数据“快速补给”与推理服务“即时响应”双重角色；
- HDD：海量冷数据的低成本容器，带宽最低但容量最大、单位存储成本最优，是“容量基石”，支撑整体数据规模。
典型数据流路径为：HDD（冷数据）→ SSD（预热）→ DRAM（中转）→ HBM（配合计算），训练与推理场景均需全栈协同。
1.2 AI服务器趋势下的存储需求变化
① 训练向推理迁移：推理成为商业化落地刚需，更强调批量处理与成本效率。相较训练端侧重HBM性能，推理服务器更依赖DDR容量、SSD响应速度与HDD大容量支撑。
② 算力转向存力：“内存墙”问题凸显——以H100为例，单Token计算仅需10微秒，但加载10GB模型权重+20GB KV缓存需约9毫秒，计算单元闲置率近99%。
1.3 应对“内存墙”的三大技术路径
- HBM迭代：从12-Hi向16-Hi升级，带宽跃升至16–32TB/s，缓解数据排队等待；
- 3D堆叠SRAM：将KV缓存与轻量权重部署于计算单元“随身口袋”，延迟压缩至2ns级，形成“SRAM（快）+ HBM（多）”互补架构；英伟达收购Groq即意在整合其3D SRAM技术，预计2026年下半年Rubin芯片将首次应用；
- 存算一体：将部分算力嵌入存储内部，消除数据搬运瓶颈，预计2027年起逐步进入数据中心商用阶段。
二、HBM市场：HBM4量产在即，供需紧平衡
2.1 供给端：产能快速爬坡，集中度高
HBM由SK海力士、三星、美光三家主导。2025年Q4月产能约39万片，2026年Q4有望达51万片，全年总产能约543万片。
按单片300mm晶圆可产出514颗等效3GB颗粒、综合良率50%测算，2026年HBM供应量约为41.9亿GB。
产能分布上，SK海力士与三星领先，美光规模相对较小；但三星HBM3E良率曾制约出货，2025年Q4获英伟达认证后，份额有望回升并反超美光。
2.2 需求端：绑定AI芯片与CoWoS封装产能
HBM需求高度依赖AI芯片出货，而AI芯片又受限于台积电CoWoS封装产能。2026年全球CoWoS需求预计约128万片，其中英伟达占比超50%，谷歌、AMD、亚马逊为重要客户。
以英伟达B300为例：单片CoWoS封装对应约14颗芯片，每颗配备8颗36GB HBM3E（合计288GB），490万颗B300芯片即带动14亿GB HBM需求。综合主流AI芯片厂商测算，2026年HBM总需求量约42.1亿GB。
结论：HBM供需基本匹配，呈现“紧平衡”。这源于原厂持续高强度资本开支投入，也是本轮AI存储周期结构性特征的集中体现。
