电子行业深度研究：AI驱动存储新周期

敬请参阅最后一页特别声明 1 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。 行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 2 扫码获取更多服务 内容目录 一、周期复盘：半导体与存储周期.................................................................. 4 1.1 长周期（8-10 年）：看需求 ................................................................. 4 1.2 中周期（4-6 年）：看产能 .................................................................. 5 1.3 短周期（3-5 个季度）：看库存 .............................................................. 6 1.4 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？ ..................................................................... 9 2.1 大模型类型和机制转变正产生大量数据存储需求 .............................................. 9 2.2 头部模型差距缩小，推理降本趋势明显 ..................................................... 11 2.3 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 ....................................