行業(yè)報告|行業(yè)專題研究請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和免責(zé)申明半導(dǎo)體AI存儲革命已至，“以存代算”開啟存儲新紀(jì)元存代算”應(yīng)運(yùn)而生。當(dāng)前，AI推理已成為衡量大模型商業(yè)化價值的關(guān)鍵標(biāo)尺，但在實(shí)際應(yīng)用中仍面臨“推不動、推得慢、推得貴”的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。為突破算力瓶頸與“存儲墻”制約，“以存代算”作為一種顛覆性技術(shù)范式應(yīng)運(yùn)而生。該技術(shù)通過將AI推理過程中的矢量數(shù)據(jù)（如KVCache）從昂貴的DRAM和HBM顯存遷移至大容量、高性價比的SSD介質(zhì)，實(shí)現(xiàn)存儲層從內(nèi)存向SSD的戰(zhàn)略擴(kuò)展，而非簡單替代。其核心價值在于顯著降低首Token時延、提升推理吞吐量，并大幅優(yōu)化端到端的推理成本，為AI大規(guī)模落地提供可行路徑?！耙源娲恪焙诵募夹g(shù)：“以存代算”CachedAttention技術(shù)是一種通過將AI推理中歷史對話的KVCache緩存到HBM+DRAM+SSD等外部存儲介質(zhì)。在該系統(tǒng)中，HBM作為GPU本地高速存儲，負(fù)責(zé)存儲當(dāng)前活躍會話的KVCache，支撐LLM推理計算；DRAM作為中間緩存層，承接HBM的異步寫入與SSD的預(yù)加載，平衡速度與容量；SSD則作為長期存儲層，提供大容量持久化存儲，承載非活躍歷史數(shù)據(jù)?！耙源娲恪盋achedAttention將首Token時延（TTFT）顯著縮短了87%，并提升了Prefill階段7.8倍的吞吐量，從而將端到端推理成本降低了70%。“以存代算”硬件突破：在“以存代算”技術(shù)范式下，SSD不再是單純的數(shù)據(jù)存儲載體，而是深度參與AI推理的核心組件，其需承接從HBM、DRAM卸載的KVCache，因此被賦予大容量、高吞吐、低延遲的新要求，以緩解對高成本HBM的依賴。同時，SSD主控芯片作為“控制大腦”，需通過先進(jìn)算法優(yōu)化數(shù)據(jù)尋址調(diào)度，支撐AI推理中數(shù)據(jù)高效流轉(zhuǎn)。在此背景下，AISSD技術(shù)將沿三大方向發(fā)展：顆粒上，向QLC顆粒演進(jìn)，憑借技術(shù)升級實(shí)現(xiàn)高性能與大容量兼顧，滿足AI大模型數(shù)據(jù)存儲調(diào)用需求；接口協(xié)議上，以PCIe5.0/6.0接口搭配NVMe協(xié)議為基礎(chǔ)，未來融入CXL技術(shù)，進(jìn)一步提升帶寬與降低延遲；功能上，向智能化升級，如鎧俠計劃推出軟件讓SSD自主處理AI檢索任務(wù)，Solidigm探索液冷方案優(yōu)化散熱，實(shí)現(xiàn)存儲與AI推理的深度協(xié)同。“以存代算”企業(yè)布局：“以存代算”的核心實(shí)踐已獲產(chǎn)業(yè)龍頭積極布局。華為UCM作為“以存代算”產(chǎn)品化關(guān)鍵載體，構(gòu)建智能分級緩存，數(shù)據(jù)可根據(jù)記憶熱度在HBM、DRAM、SSD（固態(tài)硬盤）等存儲介質(zhì)中實(shí)現(xiàn)按需流動；同時融合多種稀疏注意力算法，實(shí)現(xiàn)存算深度協(xié)同。除了以HBM+DRAM+SSD構(gòu)建的多級緩存體系外，還存以KVCache緩存技術(shù)為核心的多元實(shí)踐。浪潮存儲AS3000G7優(yōu)化存儲架構(gòu)與緩存管理機(jī)制，智能調(diào)度KVCache數(shù)據(jù)，具備高擴(kuò)展性，能快速處理熱數(shù)據(jù)，為AI推理等應(yīng)用提供高效穩(wěn)定的存儲算力。焱融YRCloudFileKVCache依托自研分布式文件系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)KVCache數(shù)據(jù)在分布式環(huán)境下的高效存取與智能負(fù)載均衡，兼容性強(qiáng)，提升數(shù)據(jù)與計算協(xié)同效率。國際層面，鎧俠、美光、SolidigmQLC+PCIe/NVMe+CXL有望構(gòu)筑下一代AISSD基座，推動SSD從單純存儲介質(zhì)，升級為AI推理“長期記憶”載體。投資建議：AI存儲革命已至，“以存代算”催生核心機(jī)遇，顯著節(jié)省算力消耗加速AI推理，帶動SSD需求增速高于傳統(tǒng)曲線。建議關(guān)注：存儲模組廠商：江波龍（天風(fēng)計算機(jī)聯(lián)合覆蓋）、德明利、佰維存儲、朗科科技、聯(lián)蕓科技、萬潤科技等；存儲芯片：兆易創(chuàng)新、普冉股份、北京君正、東芯股份、恒爍股份、瀾起科技、聚辰股份等；存儲分銷與封測：香農(nóng)芯創(chuàng)、深科技、太極實(shí)業(yè)、中電港等風(fēng)險提示：地緣政治帶來的不可預(yù)測風(fēng)險，需求復(fù)蘇不及預(yù)期，技術(shù)迭代不及預(yù)期，產(chǎn)業(yè)政策變化風(fēng)險證券研究報告投資評級行業(yè)評級上次評級行業(yè)評級上次評級作者唐海清分析師SAC執(zhí)業(yè)證書編號：S1110517030002tanghaiqing@李泓依分析師SAC執(zhí)業(yè)證書編號：S1110524040006行業(yè)走勢圖半導(dǎo)體滬深300114%95%76%57%38%19%0%資料來源：聚源數(shù)據(jù)相關(guān)報告2《半導(dǎo)體-行業(yè)研究周報:3季度半導(dǎo)行業(yè)報告|行業(yè)專題研究請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和免責(zé)申明內(nèi)容目錄1.發(fā)展背景：AI推理成價值核心，HBM瓶頸凸顯產(chǎn)業(yè)痛點(diǎn) 41.1.AI大模型推理中存在推不動、推得慢、推得貴三大挑戰(zhàn) 41.2.HBM突破存儲墻，海外壟斷下技術(shù)難度和成本高企成最大障礙 42.核心技術(shù)：以存代算元年開啟，打破HBM限制重構(gòu)AI存儲生態(tài) 52.1.產(chǎn)業(yè)背景：AI推理成本高企與HBM瓶頸催生“以存代算”新范式 52.2.技術(shù)背景：KVCache重復(fù)計算成推理效率關(guān)鍵制約 62.3.技術(shù)機(jī)制：以存儲換計算，實(shí)現(xiàn)KVCache持久化與多級緩存 73.企業(yè)布局：華為領(lǐng)銜重點(diǎn)推廣，浪潮、焱融乘風(fēng)而上 93.1.華為UCM：以存代算產(chǎn)品化載體，軟件定義突破HBM資源枷鎖 93.2.以存代算多元實(shí)踐：KVCache緩存技術(shù)成為大模型系統(tǒng)架構(gòu)“標(biāo)配” 103.2.1.浪潮存儲AS3000G7：存儲托管KVCache，實(shí)現(xiàn)“以存代算” 103.2.2.焱融YRCloudFileKVCache：以存代算顯著提升AI推理性價比 114.硬件突破：SSD需求有望超越傳統(tǒng)曲線，SSD主控幫助尋址調(diào)度 124.1.企業(yè)級SSD：AI浪潮中崛起，性能、可靠與AI應(yīng)用適配的深度融合 124.2.SSD主控：AISSD智能化演進(jìn)的核心驅(qū)動力 154.3.SSD技術(shù)趨勢：AI推理驅(qū)動SSD角色升維，QLC+PCIe5.0/6.0構(gòu)筑未來趨勢 164.3.1.技術(shù)趨勢總覽：存儲與計算無縫配合，QLC+PCIe/NVMe+CXL構(gòu)筑下一代AISSD基座 174.3.2.鎧俠：高性能與高容量雙軌并行，從硬件創(chuàng)新邁向軟件定義智能 174.3.3.美光：引領(lǐng)接口速率與存儲密度，以性能與性價比重塑市場標(biāo)桿 184.3.4.Solidigm：聚焦QLC技術(shù)與液冷方案，以場景化存儲優(yōu)化AI效率 185.投資建議：關(guān)注國產(chǎn)“以存代算”相關(guān)芯片公司機(jī)遇 195.1.存儲模組廠商 5.1.1.江波龍：企業(yè)級SSD產(chǎn)品組合+自研主控芯片的雙輪驅(qū)動 195.1.2.佰維存儲：產(chǎn)品布局與AI戰(zhàn)略深度融合，SSD技術(shù)領(lǐng)先 205.1.3.德明利：“芯片+算法+場景”全鏈條發(fā)展 215.2.存儲芯片設(shè)計 5.2.1.兆易創(chuàng)新：利基存儲格局優(yōu)化，端側(cè)AI推動定制化需求增長。 225.2.2.聯(lián)蕓科技：高壁壘“存儲大腦”主控賽道龍頭，AIoT芯片帶動第二增長曲 225.3.其他重點(diǎn)公司 6.風(fēng)險提示 23圖表目錄圖1：美國大模型推理首Token時延=1/2中國大模型（TTFT毫秒）......................................4圖2：美國大模型推理吞吐率=10倍中國大模型（token/秒）....................................................4圖3：美光的HBM3E產(chǎn)品結(jié)構(gòu)圖 4圖4：2020-2025HBM市場發(fā)展 5圖5：LLM推理中包含預(yù)填充階段（PrefillingPhase）和解碼階段（DecodingPhase） 6請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和免責(zé)申明3圖6：重復(fù)計算和以存代算的對比 7圖7：CachedAttention的系統(tǒng)架構(gòu) 7圖8：首Token時延（TTFT）顯著縮短 8圖9：Prefill階段吞吐量提升 8圖10：UCM以KVCache和記憶管理為中心提供全場景系列化推理加速能力 9圖11：記憶數(shù)據(jù)在HBM、DRAM、SSD中按需流動 10圖12：浪潮存儲AS3000G7 10圖13：浪潮某頭部客戶聯(lián)合測試 11圖14：YRCloudFileKVCache在實(shí)際客戶的AI推理系統(tǒng)中展現(xiàn)出顯著性能優(yōu)勢 11圖15：企業(yè)級SSD的核心部件示意圖 12圖16：SSD總線類型 13圖17：企業(yè)級SSD和消費(fèi)級SSD對比 13圖18：全球企業(yè)級SSD市場規(guī)模（單位：億美元） 14圖19：中國企業(yè)級SSD市場規(guī)模（單位：億美元） 14圖20：2023年中國企業(yè)級固態(tài)硬盤市場份額 14圖21：2023年全球企業(yè)級SSD市場份額情況 14圖22：SSD主控芯片功能 15圖23：2020年-2025年全球SSD主控芯片出貨量情況 15圖24：SSD接口滲透率變化 15圖25：2024年全球SSD主控芯片各類型廠商市場占有率 16圖26：2024年獨(dú)立第三方主控廠SSD主控出貨份額 16圖27：不同存儲各指標(biāo)對比 17圖28：基于100兆瓦數(shù)據(jù)中心的AI基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模 17圖29：鎧俠LC9系列SSD 18圖30：Solidigm優(yōu)化AI存儲效率的存儲產(chǎn)品組合 19圖31：江波龍企業(yè)級SSD 20圖32：佰維存儲企業(yè)級SSD 20圖33：德明利ES1020系列工業(yè)級SSD 21圖34：截至2024年聯(lián)蕓科技目前已成熟量產(chǎn)的主控芯片 22表1：公司估值表（截至2025年9月26日） 22行業(yè)報告|行業(yè)專題研究請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和免責(zé)申明41.發(fā)展背景：AI推理成價值核心，HBM瓶頸凸顯產(chǎn)業(yè)痛點(diǎn)1.1.AI大模型推理中存在推不動、推得慢、推得貴三大挑戰(zhàn)當(dāng)前，人工智能已步入發(fā)展深水區(qū)，AI推理正成為下一個增長的關(guān)鍵階段，推理體驗(yàn)和推理成本成為了衡量模型價值的黃金標(biāo)尺。華為公司副總裁、數(shù)據(jù)存儲產(chǎn)品線總裁周越峰指出，AI時代，模型訓(xùn)練、推理效率與體驗(yàn)的量綱都以Token數(shù)為表征，Token經(jīng)濟(jì)已經(jīng)到來。ChatGPT的訪問量呈現(xiàn)線性增長，最新訪問量達(dá)到4億，受益于中國AI大模型DeepSeek的快速發(fā)展，日均調(diào)用量也在快速上升，2025年1月開始，中國AI推理的需求增長20倍，未來三年算力需求有望快速增長。IDC表示，2024年算力需求60%是訓(xùn)練，40%是推理，到2027年中國用于推理的算力需求——工作負(fù)載將達(dá)到72.6%。據(jù)電子發(fā)燒友網(wǎng)，當(dāng)下，AI大模型推理應(yīng)用落地中，遇到推不動、推得慢和推得貴的三大挑戰(zhàn)。首先，長文本越來越多，輸入超過模型上下文窗口的內(nèi)容，推理窗口小就推不動；其次，由于中美在AI基礎(chǔ)設(shè)施的差距，中國互聯(lián)網(wǎng)大模型首Token時延普遍慢于美國頭部廠商的首Token時延，時延長度為后者的兩倍；推得貴，美國大模型的推理吞吐率為中國大模型推理吞吐率的10倍。資料來源：華為官網(wǎng)，天風(fēng)證券研究所圖2：美國大模型推理吞吐率=10倍中國大模型（token/秒）資料來源：華為官網(wǎng)，天風(fēng)證券研究所1.2.HBM突破存儲墻，海外壟斷下技術(shù)難度和成本高企成最大障礙上述AI推理中所遇到的挑戰(zhàn)，主要受制于傳統(tǒng)DRAM面臨“存儲墻”瓶頸，內(nèi)存的存取速度嚴(yán)重滯后于處理器的計算速度，嚴(yán)重制約了AI模型的訓(xùn)練和推理速度。直到HBM的出現(xiàn)，徹底改變了傳統(tǒng)DRAM的布局模式。HBM已經(jīng)成為AI革命的核心，是對傳統(tǒng)內(nèi)存瓶頸的有效突破。HBM（高帶寬內(nèi)存）是一種專用內(nèi)存技術(shù)，用于AI處理器、GPU和HPC系統(tǒng)。HBM3每堆?？商峁└哌_(dá)819GB/s的傳輸速度，對于支持大型語言模型(LLM)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和推理工作負(fù)載至關(guān)重要。與傳統(tǒng)內(nèi)存芯片相比，HBM芯片最大特點(diǎn)在于采用了先進(jìn)的3D堆疊技術(shù)，通過硅通孔（TSV）將多個DRAM芯片垂直堆疊在一起，并與GPU或CPU等處理器封裝在同一模塊中，實(shí)現(xiàn) 了大容量、高位寬的DDR組合陣列，能有效解決“存儲墻”問題。行業(yè)報告|行業(yè)專題研究請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和免責(zé)申明資料來源：美光官網(wǎng)，中國電子報公眾號，天風(fēng)證券研究所根據(jù)YoleGroup的數(shù)據(jù)，HBM市場未來幾年都呈現(xiàn)出高速增長的態(tài)勢。全球HBM收入預(yù)計將從2024年的170億美元增長至2030年的980億美元，復(fù)合年增長率達(dá)33%。HBM在DRAM市場中的收益份額預(yù)計將從2024年的18%擴(kuò)大到2030年的50%。從位出貨量來看，HBM從2023年的1.5BGB，到2024年的2.8BGB。到2030年，預(yù)測將達(dá)到7.6BGB。圖4：2020-2025HBM市場發(fā)展資料來源：YoleGroup，半導(dǎo)體行業(yè)觀察公眾號，天風(fēng)證券研究所當(dāng)前AI算力生態(tài)高度依賴HBM硬件升級，HBM市場呈現(xiàn)寡頭競爭格局。然而極高的技術(shù)難度和高昂成本成為了制約其大規(guī)模應(yīng)用的一大障礙。在AI服務(wù)器中，HBM的成本占比約為20%—30%，僅次于用于計算的AI芯片。當(dāng)前全球HBM市場由三星、SK海力士等主導(dǎo)，且受到美國出口政策的影響。根據(jù)2024年12月2日發(fā)布的新規(guī)，美國禁止向中國出口HBM2E（第二代HBM的增強(qiáng)版）及以上級別的HBM芯片。不僅美國本土生產(chǎn)的HBM芯片受到限制，任何在海外生產(chǎn)但使用了美國技術(shù)的HBM芯片也受到出口管制。該禁令于2025年1月2日正式生效。目前，國產(chǎn)廠商HBM的突破還在推進(jìn)中。態(tài)2.1.產(chǎn)業(yè)背景：AI推理成本高企與HBM瓶頸催生“以存代算”新范式行業(yè)報告|行業(yè)專題研究請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和免責(zé)申明當(dāng)前，人工智能技術(shù)的蓬勃發(fā)展推動大模型訓(xùn)練走向規(guī)?；嬲齽?chuàng)造持續(xù)商業(yè)價值的核心環(huán)節(jié)在于推理過程。觀察者網(wǎng)表示，AI推理算力需求正迅速超越訓(xùn)練，成為成本與性能的關(guān)鍵瓶頸。在這一背景下，鍵值緩存（KVCache）技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，成為提升推理效率的關(guān)鍵機(jī)制。其原理是將已生成Token對應(yīng)的Key（表征歷史輸入特征）和Value（用于輸出計算的參考信息）臨時存儲起來，使模型在生成新Token時可直接復(fù)用緩存結(jié)果，避免重復(fù)計算，從而顯著降低計算負(fù)載、提升響應(yīng)速度。然而，KVCache的高度依賴也帶來了新的問題：它需占用大量GPU顯存資源，尤其是價格昂貴的高帶寬內(nèi)存（HBM）。隨著生成文本長度與對話輪次的增加，緩存數(shù)據(jù)量急劇膨脹，極易導(dǎo)致HBM與DRAM資源耗盡。更為關(guān)鍵的是，面對大模型PB級的天量參數(shù)和持續(xù)增長的序列長度，傳統(tǒng)推理架構(gòu)對HBM的過度依賴已日益成為系統(tǒng)擴(kuò)展的瓶頸。盡管HBM在性能上表現(xiàn)卓越，但其高昂的成本與有限的供應(yīng)極大地限制了大規(guī)模部署的經(jīng)濟(jì)性。另一方面，雖然SSD具備成本低、容量大的優(yōu)勢，但其傳輸速率與延遲尚無法滿足高頻實(shí)時推理的要求。正是在性能、容量與成本構(gòu)成的“不可能三角”困境中，“以存代算”作為一種突破性的技術(shù)范式逐漸走向成熟。以存代算CachedAttention用GPU外部低成本的存儲介質(zhì)（HBM+DRAM+SSD）來緩存歷史對話的KVCache，然后在后面輪次對話到來時，重新加載緩存的歷史對話KVCache并重用，那么在新一輪對話中只用Prefilling階段的新Token。2.2.技術(shù)背景：KVCache重復(fù)計算成推理效率關(guān)鍵制約Transformer算法是生成式AI模型的基石。Transformer模型由多個Transformer層組成，（V）通常緩存在GPU中，稱為KVCache（KV緩存他們占用空間很大。Phase）。預(yù)填充階段并行地處理所有輸入Prompt的Token，生成KVCache。解碼階段利用預(yù)填充階段生成的KVCache，迭代地生成輸出Token，每次迭代輸出一個Token。資料來源：《Cost-EfficientLargeLanguageModelServingforMulti-turnConversationswithCachedAttention》PengfeiZuo等，天風(fēng)證券研究所讓人類參與多輪對話是LLM的一個基本特征，多輪對話會話由一系列連續(xù)對話組成。根據(jù)對開源大模型對話數(shù)據(jù)集ShareGPT的統(tǒng)計（ShareGPT是通過收集不同人與ChatGPT的真實(shí)對話形成的數(shù)據(jù)集發(fā)現(xiàn)ShareGPT中有超過73%的對話都是多輪的。由于在多個對話輪次中重復(fù)計算KVCache，因此LLM服務(wù)引擎在執(zhí)行多輪對話中效率低下，產(chǎn)生高昂成本。在單輪對話中，LLM將KVCache存儲在GPU上有限的高帶寬內(nèi)行業(yè)報告|行業(yè)專題研究請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和免責(zé)申明7存（HBM）中。當(dāng)對話結(jié)束時，LLM會丟棄與該會話關(guān)聯(lián)的KVCache，以釋放HBM中的空間供其他活動會話使用。當(dāng)用戶在對話中發(fā)送下一條消息時，LLM會再次計算整個KVCache，這導(dǎo)致重復(fù)計算相同的KVCache浪費(fèi)寶貴的GPU計算資源。如圖6（a）所示，在第一輪對話中，LLM生成a1的q1KVCache。完成第1輪后，LLM會丟棄KVCache以回收HBM空間。在第二、三輪對話中，LLM重新生成a1的q1KVCache。隨著對話輪數(shù)的增加，新一輪對話的輸入Token中歷史Token的比例急劇增加，到后面的輪次中歷史Token的比例會超過99%。資料來源：《Cost-EfficientLargeLanguageModelServingforMulti-turnConversationswithCachedAttention》PengfeiZuo等，天風(fēng)證券研究所2.3.技術(shù)機(jī)制：以存儲換計算，實(shí)現(xiàn)KVCache持久化與多級緩存以存代算CachedAttention是一種新的Attention技術(shù)，用GPU外部低成本的存儲介質(zhì)（AttentionStore）來緩存歷史對話的KVCache，然后在后面輪次對話到來時，重新加載緩存的歷史對話KVCache并重用，那么在新一輪對話中只用Prefilling階段的新Token。具體而言，當(dāng)關(guān)聯(lián)的對話會話處于非活動狀態(tài)時，CachedAttention會將KVCache保存在名為AttentionStore的KVCache系統(tǒng)中，而不是像傳統(tǒng)注意力機(jī)制那樣將其刪除。如果將來激活了同一對話，則會從AttentionStore獲取其KVCache并重復(fù)用于推理。通過這樣做，CachedAttention僅執(zhí)行部分prefilling階段的tokens，即在新的對話回合中輸入的新tokens，而不是預(yù)填充所有的tokens。如圖6（b在執(zhí)行第三輪的推理時，使用q1q2a1a2的KVCache，只需要輸入q3即可。CachedAttention有效消除了歷史token的重復(fù)計算，從而降低了prefilling成本。圖7：CachedAttention的系統(tǒng)架構(gòu)資料來源：《Cost-EfficientLargeLanguageModelServingforMulti-turnConversationswithCachedAttention》PengfeiZuo等，天風(fēng)證券研究所與CachedAttention相互配合的是一個涉及HBM+DRAM+SSD的多級KVCache緩存行業(yè)報告|行業(yè)專題研究請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和免責(zé)申明8系統(tǒng)，他們?nèi)叩淖饔眉瓣P(guān)系如下：1.高帶寬內(nèi)存（HBM）?核心定位：GPU本地高速存儲，用于實(shí)時支撐LLM推理計算，是KV緩存訪問的“第一梯隊”。?關(guān)鍵作用：o存儲當(dāng)前活躍會話的KVCache，直接供GPU的自注意力計算（Attention）和前饋網(wǎng)o預(yù)留讀寫緩沖區(qū)（readbuffer/writebuffer讀緩沖區(qū)用于提前加載DRAM中的KV緩存，與GPU計算重疊；寫緩沖區(qū)用于暫存未完成保存的KV緩存，避免阻塞下一個推理任務(wù)。2.主機(jī)內(nèi)存（DRAM）?核心定位：HBM與SSD之間的“中間緩存層”，平衡存儲容量與訪問速度。?關(guān)鍵作用：o存儲近期可能被訪問的非活躍會話KVCache，作為HBM的擴(kuò)展，避免頻繁從低速SSD加載。o承接HBM的異步KV緩存寫入：在推理計算（如解碼階段）同時，將HBM中已完成計算的KV緩存異步保存到DRAM，減少HBM占用。o作為預(yù)取目標(biāo)：通過調(diào)度感知預(yù)取（scheduler-awarefetching將SSD中即將被訪問的KV緩存提前加載到DRAM，確保GPU訪問時能命中高速存儲。3.固態(tài)硬盤（SSD）?核心定位：海量KV緩存的“長期存儲池”，解決HBM和DRAM容量不足的問題。?關(guān)鍵作用：o存儲海量非活躍會話的KVCache，提供TB級容量，避免因HBM/DRAM容量限制導(dǎo)致KV緩存被丟棄。o配合調(diào)度感知驅(qū)逐（scheduler-awareeviction當(dāng)DRAM空間不足時，將長期不被訪問的KVCache從DRAM遷移到SSD；當(dāng)SSD空間不足時，驅(qū)逐最不可能被訪問的會話KVCache。大量的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，CachedAttention將首Token時延（TTFT）顯著縮短了87%，并提升了Prefill階段7.8倍的吞吐量，從而將端到端推理成本降低了70%。行業(yè)報告|行業(yè)專題研究請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和免責(zé)申明9資料來源：《Cost-EfficientLargeLanguageModelServingforMulti-turnConversationswithCachedAttention》PengfeiZuo等，天風(fēng)證券研究所資料來源：《Cost-EfficientLargeLanguageModelServingforMulti-turnConversationswithCachedAttention》PengfeiZuo等，天風(fēng)證券研究所3.企業(yè)布局：華為領(lǐng)銜重點(diǎn)推廣，浪潮、焱融乘風(fēng)而上3.1.華為UCM：以存代算產(chǎn)品化載體，軟件定義華為推出的UCM（推理記憶數(shù)據(jù)管理器是一款以KVCache（鍵值緩存）和記憶管理為核心的推理加速套件，包括對接不同引擎與算力的推理引擎插件（Connector）、支持多三大組件。華為方面介紹稱，依托UCM層級化自適應(yīng)的全局前綴緩存技術(shù)，系統(tǒng)能直接調(diào)用KV緩存數(shù)據(jù)，避免重復(fù)計算，使首Token時延最大降低90%。同時，UCM將超長序列Cache分層卸載至外置專業(yè)存儲，通過算法創(chuàng)新突破模型和資源限制，實(shí)現(xiàn)推理上下文窗口10倍級擴(kuò)展，滿足長文本處理需求。圖10：UCM以KVCache和記憶管理為中心提供全場景系列化推理加速能力資料來源：華為官網(wǎng)，天風(fēng)證券研究所UCM具備智能分級緩存能力，可根據(jù)記憶熱度在HBM、DRAM、SSD（固態(tài)硬盤）等存儲介質(zhì)中實(shí)現(xiàn)按需流動；同時融合多種稀疏注意力算法，實(shí)現(xiàn)存算深度協(xié)同，使長序列場景下TPS（每秒處理token數(shù)）提升2-22倍，顯著降低每Token推理成本，為企業(yè)減負(fù)增效。UCM的智能分級緩存能力，可將AI推理所需數(shù)據(jù)從DRAM內(nèi)存遷移至SSD閃存介質(zhì)，以此優(yōu)化計算效率。其核心價值在于降低對HBM和GPU的過度依賴，并實(shí)現(xiàn)“存算一體”系統(tǒng)創(chuàng)新。該技術(shù)的本質(zhì)是存儲層的擴(kuò)展，而非替代DRAM。行業(yè)報告|行業(yè)專題研究請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和免責(zé)申明UCM通過創(chuàng)新架構(gòu)設(shè)計和存儲優(yōu)化，突破了HBM容量限制，提升了國內(nèi)AI大模型推理性能，完善了中國AI推理生態(tài)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。資料來源：華為官網(wǎng)，天風(fēng)證券研究所3.2.以存代算多元實(shí)踐：KVCache緩存技術(shù)成為大模型系統(tǒng)架構(gòu)“標(biāo)配”在“以存代算”的技術(shù)范式下，除了以HBM+DRAM+SSD構(gòu)建的多級緩存體系外，還存在其他形式的KVCache緩存技術(shù)，它們同樣以存儲資源換取計算效率，顯著提升大模型推理性能。盡管在具體實(shí)現(xiàn)上可能不嚴(yán)格遵循HBM+DRAM+SSD的層級結(jié)構(gòu)，但其核心思想一致——通過外部存儲介質(zhì)緩存歷史KVCache，避免重復(fù)計算，從而降低延遲、提升吞吐、節(jié)約算力。3.2.1.浪潮存儲AS3000G7：存儲托管KVCache，實(shí)現(xiàn)“以存代算”浪潮存儲AS3000G7作為國內(nèi)首款推理加速存儲，可存儲所有KVCache及多輪對話結(jié)果。其創(chuàng)新架構(gòu)通過將KVCache從GPU寫入本機(jī)內(nèi)存，再經(jīng)高速網(wǎng)絡(luò)緩存至AS3000G7，下輪對話時按需拉取緩存無需重新計算，徹底實(shí)現(xiàn)“以存代算”，顯著節(jié)省算力消耗并提升資源利用率。圖12：浪潮存儲AS3000G7資料來源：浪潮數(shù)據(jù)存儲公眾號，天風(fēng)證券研究所作為國內(nèi)首款推理加速存儲，AS3000G7以四大核心優(yōu)勢重塑推理效率：降低響應(yīng)延遲：將歷史Token緩存至AS3000G7存儲層，下輪對話從NVMeSSD硬盤中拉取歷史token的KVCache，減少GPU重復(fù)計算帶來的資源消耗，TTFT降低90%；承載更多并發(fā)：TTFT在400ms以內(nèi)的前提下，系統(tǒng)可支持的吞吐量（Token/s）可達(dá)原方案5倍，單位GPU資源可承載更多推理請求；降低GPU功耗：TTFT的降低與并發(fā)的提升，單Token平均功耗下降60%，在承載同等規(guī)模token負(fù)載時，GPU服務(wù)器整機(jī)功耗降低。生態(tài)兼容適配：廣泛兼容國產(chǎn)與海外芯片的異構(gòu)算力平臺，深度適配vLLM框架下的deepseek等主流大模型，優(yōu)化推理體驗(yàn)。在某頭部客戶聯(lián)合測試中，采用1臺GPU服務(wù)器搭配1臺AS3000G7推行業(yè)報告|行業(yè)專題研究請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和免責(zé)申明理加速存儲的組合方案實(shí)現(xiàn)：?穩(wěn)定支撐500+并發(fā)對話，TTFT降低90%，響應(yīng)速度大幅提升?同硬件配置下吞吐量（Tokens/s）提升5倍，在不增加GPU資源的情況下，實(shí)現(xiàn)更高并發(fā)的推理請求?單token功耗降低70%，單位算力成本降低60%，推理性價比提升資料來源：浪潮數(shù)據(jù)存儲公眾號，天風(fēng)證券研究所隨著大模型推理需求的持續(xù)攀升，AS3000G7的推出恰逢其時。其通過“以存代算”的技術(shù)創(chuàng)新突破KVCache重計算瓶頸，為AI規(guī)模化應(yīng)用筑牢存儲根基。未來，隨著多模態(tài)與實(shí)時交互場景的普及以及存儲與計算的協(xié)同優(yōu)化，KVCache“以存代算”將成為降本增效的核心競爭力，為智能時代的推理存儲構(gòu)建新基準(zhǔn)。3.2.2.焱融YRCloudFileKVCache：以存代算顯著提升AI推理性價比焱融存儲YRCloudFileKVCache方案通過“HBM+YRCloudFile高性能分布式文件存儲”的組合方式，將KVCache從顯存擴(kuò)展至高性能共享存儲，不僅緩解了顯存壓力，還有效避免因緩存占用過高導(dǎo)致的推理卡頓或任務(wù)中斷，在保障推理效率與響應(yīng)速度的同時，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)、高性價比的大模型推理。YRCloudFileKVCache在實(shí)際客戶的AI推理系統(tǒng)中展現(xiàn)出顯著性能優(yōu)勢。推理系統(tǒng)的響應(yīng)延遲與并發(fā)處理能力是衡量用戶體驗(yàn)的關(guān)鍵指標(biāo)。經(jīng)客戶實(shí)測，YRCloudFile在這兩個核心維度上均實(shí)現(xiàn)了明顯優(yōu)化，顯著提升了整體推理效率與穩(wěn)定性。圖14：YRCloudFileKVCache在實(shí)際客戶的AI推理系統(tǒng)中展現(xiàn)出顯著性能優(yōu)勢資料來源：焱融科技公眾號，天風(fēng)證券研究所?測試內(nèi)容在相同的NVIDIAH20顯卡配置下，選用DeepSeek-R1-Distil-Lama-70B模型，基于行業(yè)報告|行業(yè)專題研究請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和免責(zé)申明evalscope（使用longalpaca數(shù)據(jù)集，設(shè)定不同--max-prompt-length參數(shù)對原生vLLM與vLLM+YRCloudFileKVCache兩種方案在并發(fā)數(shù)遞增時的TTFT表現(xiàn)進(jìn)行對比?測試結(jié)論首先，需要強(qiáng)調(diào)的是，TTFT是衡量推理體驗(yàn)的關(guān)鍵指標(biāo)。理想情況下，TTFT應(yīng)穩(wěn)定在2秒以內(nèi)，這表明用戶體驗(yàn)良好。一旦TTFT超過2秒，用戶體驗(yàn)將顯著下降。在并發(fā)數(shù)僅達(dá)到5時，原生vLLM的TTFT就已突破2秒閾值；搭載YRCloudFileKVCache后，在TTFT穩(wěn)定保持在2秒以內(nèi)的前提下，系統(tǒng)可支持的并發(fā)數(shù)大幅提升至16，相比原生方案提高了3.2倍。這表明YRCloudFileKVCache不僅能夠顯著降低響應(yīng)延遲，還能在單位GPU資源下承載更多推理請求，大幅提升系統(tǒng)吞吐量和性價比，全面優(yōu)化大語言模型的推理體驗(yàn)。在大語言模型推理規(guī)?；瘧?yīng)用的關(guān)鍵階段，YRCloudFileKVCache不僅有效解決了顯存瓶頸問題，還能夠應(yīng)對上下文長度不斷增長的壓力，為大模型推理提供更具彈性與性能優(yōu)勢和性價比的底層支撐。最新的用戶實(shí)測數(shù)據(jù)也進(jìn)一步證明了其在高并發(fā)場景下的出色表現(xiàn)。無論是高并發(fā)的智能客服場景，還是復(fù)雜的多輪對話應(yīng)用，YRCloudFileKVCache都能為快速、流暢的推理響應(yīng)提供堅實(shí)保障，助力企業(yè)在AI推理時代搶占先機(jī)。4.硬件突破：SSD需求有望超越傳統(tǒng)曲線，SSD主控幫助尋址調(diào)度1）AI推理帶動的SSD需求將持續(xù)超越傳統(tǒng)存儲增長曲線“以存代算”技術(shù)范式下，SSD不再僅是數(shù)據(jù)存儲載體，而是深度參與AI推理流程的核心組件。通過承接從HBM和DRAM中卸載的KVCache、歷史對話記錄及RAG知識庫等其對大容量、高吞吐、低延遲的剛性需求，也反向驅(qū)動SSD在接口協(xié)議、顆粒類型、智能管理等方面持續(xù)迭代，推動產(chǎn)業(yè)向高性能、高可靠性、大容量方向升級，重塑了SSD在AI基礎(chǔ)設(shè)施中的地位。2）SSD主控芯片起數(shù)據(jù)尋址調(diào)度作用目前來看，QLC閃存優(yōu)化、PCIe接口代際升級、AI算法融合等正成為廠商的幾大突破方向。華為采用海思自研的Hi1812/Hi1822系列主控芯片，技術(shù)突破點(diǎn)在于維持長期讀寫速度（從物理層限制轉(zhuǎn)為數(shù)學(xué)優(yōu)化），并通過均衡磨損算法延長SSD壽命。4.1.企業(yè)級SSD：AI浪潮中崛起，性能、可靠與AI應(yīng)用適配的深度融合企業(yè)級SSD由固態(tài)電子存儲芯片陣列制成，核心部件包括主控芯片、固件和存儲介質(zhì)（NANDFlash、DRAM其中主控芯片和固件直接決定企業(yè)級SSD的性能和可靠性等產(chǎn)品表現(xiàn)。主控芯片（控制大腦）控制數(shù)據(jù)讀寫，直接決定SSD的性能、可靠性固件（操作系統(tǒng)）確保SSD高效穩(wěn)定運(yùn)行NANDFlash、DRAM（存儲介質(zhì)）NANDFlash是主要存儲介質(zhì)，用于存儲用戶數(shù)據(jù)；DRAM提供數(shù)據(jù)緩存。行業(yè)報告|行業(yè)專題研究請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和免責(zé)申明資料來源：電子發(fā)燒友網(wǎng)公眾號，天風(fēng)證券研究所總線是計算機(jī)不同功能部件之間交互數(shù)據(jù)的通路，對于SSD而言，總線就是數(shù)據(jù)自SSD到CPU所走的路?？偩€承載能力具有一定上限，其位寬、傳輸頻率和通道數(shù)共同決定了數(shù)據(jù)理論傳輸速度。SSD的總線類型可分為SATA總線、SAS總線、PCIe總線三類，對比資料來源：電子發(fā)燒友網(wǎng)公眾號，天風(fēng)證券研究所SATA總線最初為個人電腦和消費(fèi)級市場設(shè)計，更注重存儲容量而非傳輸速度。SAS總線相對于SATA總線提供更高的數(shù)據(jù)傳輸速率和容錯能力，主要面向早期企業(yè)級場景應(yīng)用。PCIe總線被實(shí)際應(yīng)用后，PCIeSSD相較于其他類型產(chǎn)品提供了更高數(shù)據(jù)傳輸速度和更低延遲，在高性能、高可靠性要求的企業(yè)級應(yīng)用場景中表現(xiàn)突出，已成為目前最主流的企業(yè)級SSD。PCIe總線自2003年首次推出以來持續(xù)迭代，傳輸速度顯著提升。目前企業(yè)級PCIeSSD市場產(chǎn)品以PCIe4.0為主，PCIe5.0產(chǎn)品已逐步推向市場。SSD根據(jù)應(yīng)用場景不同，主要分為企業(yè)級SSD和消費(fèi)級SSD。企業(yè)級SSD主要應(yīng)用于AI、云計算、大數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)中心應(yīng)用場景，消費(fèi)級SSD廣泛應(yīng)用于電腦、手機(jī)、移動硬盤等消費(fèi)電子場景。與消費(fèi)級SSD相比，企業(yè)級SSD在產(chǎn)品性能、可靠性、耐用性等方面表現(xiàn)更為突出，主要指標(biāo)對比情況如下：行業(yè)報告|行業(yè)專題研究請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和免責(zé)申明資料來源：電子發(fā)燒友網(wǎng)公眾號，天風(fēng)證券研究所根據(jù)ForwardInsights統(tǒng)計，2022年，全球企業(yè)級SSD市場規(guī)模為204.54億美元，并將隨著存儲行業(yè)需求提振不斷增長，預(yù)計2027年市場規(guī)模將達(dá)到514.18億美元，年復(fù)合增長率達(dá)到20.25%，其中，PCIe接口的企業(yè)級SSD占主導(dǎo)且占比持續(xù)上升，其在終端數(shù)據(jù)中心等場景的應(yīng)用覆蓋率不斷增加。2022年，中國企業(yè)級SSD市場規(guī)模為44.71億美元，預(yù)計中國企業(yè)級固態(tài)硬盤市場規(guī)模將保持增長，2027年將達(dá)到135.09億美元，年復(fù)合增長率為24.75%。圖18：全球企業(yè)級SSD市場規(guī)模（單位：億美元）資料來源：ForwardInsights，電子發(fā)燒友網(wǎng)公眾號，天風(fēng)證券研究所圖19：中國企業(yè)級SSD市場規(guī)模（單位：億美元）資料來源：ForwardInsights，電子發(fā)燒友網(wǎng)公眾號，天風(fēng)證券研究所企業(yè)級SSD行業(yè)具有研發(fā)難度高、技術(shù)迭代快、客戶培育周期長、資金投入大等特點(diǎn)。國外龍頭企業(yè)起步較早，在生產(chǎn)技術(shù)、產(chǎn)品性能、品牌知名度等方面具有較強(qiáng)競爭優(yōu)勢，在市場中處于主導(dǎo)地位，全球范圍內(nèi)呈現(xiàn)韓國（三星和SK海力士）優(yōu)勢顯著，美國、日本緊隨其后，中國奮起直追的局面。我國企業(yè)級SSD行業(yè)起步相對較晚，市場份額小，整體生產(chǎn)技術(shù)與國際先進(jìn)水平相比存在一定差距，本土企業(yè)有較大發(fā)展空間以及較長國產(chǎn)化替代過程。全球企業(yè)級SSD市場目前集中度較高，5家龍頭企業(yè)三星、SK海力士、西部數(shù)據(jù)、美光和鎧俠占據(jù)了全球90%以上的市場份額，這些公司在半導(dǎo)體存儲領(lǐng)域擁有深厚的技術(shù)積累、廣泛的產(chǎn)品布局和強(qiáng)大的研發(fā)能力。AI、云計算、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)領(lǐng)域的快速發(fā)展帶動了企業(yè)級SSD的市場需求和技術(shù)進(jìn)步，同時也為其他新興存儲廠商提供了提高市場份額的寶貴機(jī)會，推動了整個行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新和市場多元化。圖20：2023年中國企業(yè)級固態(tài)硬盤市場份額圖21：2023年全球企業(yè)級SSD市場份額情況行業(yè)報告|行業(yè)專題研究請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和免責(zé)申明資料來源：IDC，電子發(fā)燒友網(wǎng)公眾號，天風(fēng)證券研究所資料來源：上市公司年報，集邦咨詢，電子發(fā)燒友網(wǎng)公眾號，天風(fēng)證券研究所4.2.SSD主控：AISSD智能化演進(jìn)的核心驅(qū)動力固態(tài)硬盤主控芯片是固態(tài)硬盤的“大腦”，主要用于管理存儲顆粒中數(shù)據(jù)的寫入、讀取與擦除，并與系統(tǒng)廠商推出的各類外部計算機(jī)或電子設(shè)備CPU進(jìn)行通信和數(shù)據(jù)交換。主控芯片能夠通過數(shù)據(jù)存儲管理和數(shù)據(jù)糾錯算法，有效降低存儲顆粒中存儲單元因器件特性導(dǎo)致數(shù)據(jù)揮發(fā)等因素而引起數(shù)據(jù)錯誤的概率。資料來源：智研科信公眾號，天風(fēng)證券研究所SSD主控芯片出貨呈上升趨勢。2024年，隨著生成式AI浪潮席卷全球，企業(yè)級數(shù)據(jù)中心市場迎來需求復(fù)蘇，PC及消費(fèi)類市場盡管相對溫和，但同樣處于上揚(yáng)態(tài)勢。根據(jù)CFM閃存市場數(shù)據(jù)，2024年全球SSD主控市場共出貨約3.885億顆，相較2023年增長8%。按照SSD接口滲透率變化看，2024年全球PC前裝市場搭載的SSD模組主力依舊為PCIe4.0，相較2023年，PCIe5.0接口SSD產(chǎn)品已在PC前裝市場獲得一定數(shù)量的商用，CFM閃存市場預(yù)計2025年這一比例將快速提升。圖23：2020年-2025年全球SSD行業(yè)報告|行業(yè)專題研究請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和免責(zé)申明資料來源：中國閃存市場，聯(lián)蕓科技招股說明書，天風(fēng)證券研究所資料來源：中國閃存市場，聯(lián)蕓科技公司年報，天風(fēng)證券研究所全球SSD主控芯片廠商主要分為三類：第一類是NAND原廠的自研自用廠商（三星、海力士、美光、Solidigm、鎧俠、西部數(shù)據(jù)等其主控芯片僅用于自有NAND顆粒的模組生產(chǎn)而不單獨(dú)出售；第二類是非原廠廠商，通過外采NAND顆粒搭配自研主控芯片生產(chǎn)模組，同時也會對外銷售部分主控芯片；第三類是獨(dú)立主控芯片廠商（慧榮科技、聯(lián)蕓科技、瑞昱、得一微等專注于向市場直接銷售主控芯片產(chǎn)品。這三類廠商共同構(gòu)成了SSD主控芯片市場的完整產(chǎn)業(yè)格局。獨(dú)立第三方主控廠商來看，聯(lián)蕓科技出貨量占比25%。CFM閃存市場數(shù)據(jù)顯示，2024年慧榮科技SSD主控出貨量約1億顆，占比約52%；聯(lián)蕓SSD主控出貨量約4900萬，占比約25%；得一微電子SSD主控出貨量約2000萬，占比約10%；其他廠商合計占比約12%。圖25：2024年全球SSD主控芯片各類型廠商市場占有率資料來源：CFM閃存市場，天風(fēng)證券研究所圖26：2024年獨(dú)立第三方主控廠SSD主控出貨份額資料來源：CFM閃存市場，天風(fēng)證券研究所4.3.SSD技術(shù)趨勢：AI推理驅(qū)動SSD角色升維，QLC+PCIe5.0/6.0構(gòu)筑未來趨勢在AI發(fā)展進(jìn)程中，訓(xùn)練與推理兩大核心環(huán)節(jié)對存儲的特殊需求，直接推動了AISSD的快速崛起。與標(biāo)準(zhǔn)固態(tài)硬盤不同，AISSD專為處理深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和實(shí)時數(shù)據(jù)分析等人工智能應(yīng)用的巨大數(shù)據(jù)吞吐量、低延遲和高IOPS（每秒輸入/輸出操作數(shù)）需求而AI推理環(huán)節(jié)中，SSD可在推理過程中協(xié)助調(diào)整、優(yōu)化AI模型，尤其SSD可以實(shí)時更新數(shù)據(jù)，以便微調(diào)推理模型結(jié)果。AI推理主要提供檢索增強(qiáng)生成（RAG,Retrieval-AugmentedGeneration）和大型語言模型（LLM,LargeLanguageModel）服務(wù)，而SSD可以儲存RAG和LLM參考的相關(guān)文檔和知識庫，以生成含有更豐富信息的響應(yīng)。目前TLC/QLC16TB以上等大容量SSD便成為AI推理主要采用的產(chǎn)品。AI對存儲“高性能、大容量、高能效”的三重剛需，讓SSD成為AI場景下的最優(yōu)解。TrendForce數(shù)據(jù)顯示，全球范圍內(nèi)，2024年AI相關(guān)的SSD采購容量將超過45EB，未來幾年，AI服務(wù)器有望推動SSD需求年增率平均超過60%，而AISSD需求在整個NANDFlash（閃存）的占比有機(jī)會自2024年的5%，上升至2025年的9%。行業(yè)報告|行業(yè)專題研究請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和免責(zé)申明資料來源：鎧俠，半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)縱橫公眾號，天風(fēng)證券研究所充分挖掘SSD的容量潛力以加速推理服務(wù)，成為亟待突破的關(guān)鍵點(diǎn)。以存代算中，多輪對話產(chǎn)生的KVCache需在HBM、D其中SSD承擔(dān)“長期記憶數(shù)據(jù)”存儲角色，負(fù)責(zé)保存歷史對話、RAG知識庫等熱溫數(shù)據(jù)（容量需求達(dá)TB至PB級）。相較于HBM的高成本和DRAM的容量限制，SSD以較高的性價比提供了大容量存儲支持，成為緩解HBM依賴的核心介質(zhì)。4.3.1.技術(shù)趨勢總覽：存儲與計算無縫配合，QLC+PCIe/NVMe+CXL構(gòu)筑下一代AISSD基座從顆粒的選擇上，AISSD會朝著QLC顆粒方向走。鎧俠CEO柳茂知也表示，QLCSSD是AI行業(yè)最好的選擇。盡管從SLC到MLC，再到TLC，最終到QLC，SSD的性能一直在下降，但隨著技術(shù)的演變，2025年QLCSSD的速度已經(jīng)比2017年的TLCSSD快很多了。如今QLCSSD的順序讀寫速度可達(dá)7000MB/s左右，性能十分強(qiáng)大，能夠滿足AI大模型數(shù)據(jù)存儲和調(diào)用的要求。圖28：基于100兆瓦數(shù)據(jù)中心的AI基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模資料來源：Solidigm，半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)縱橫公眾號，天風(fēng)證券研究所從傳輸接口與協(xié)議層面來看，采用PCIe接口并支持NVMe協(xié)議，未來大概率會成為AISSD的標(biāo)準(zhǔn)配置。PCIe接口憑借不斷升級的帶寬能力，從PCIe3.0發(fā)展到如今的PCIe5.0，目前業(yè)內(nèi)已經(jīng)推進(jìn)到了PCIe7.0。此外，NVMe協(xié)議專門針對閃存存儲進(jìn)行優(yōu)化，為SSD提供了極高的I/O吞吐量和低延遲，這對于減少數(shù)據(jù)訪問瓶頸非常重要。在PCIe接口之上構(gòu)建了高效的數(shù)據(jù)訪問機(jī)制，極大地降低了延遲，提升了IOPS性能，能充分發(fā)揮閃存的快速讀寫特性。隨著技術(shù)發(fā)展，PCIe接口和NVMe協(xié)議還會持續(xù)演進(jìn)，融入如CXL等新興技術(shù)。4.3.2.鎧俠：高性能與高容量雙軌并行，從硬件創(chuàng)新邁向軟件定義智能鎧俠重點(diǎn)圍繞AI驅(qū)動的存儲技術(shù)創(chuàng)新、SSD業(yè)務(wù)拓展及資本效率優(yōu)化，以鞏固其在NAND行業(yè)報告|行業(yè)專題研究請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和免責(zé)申明閃存市場的競爭力。凱俠AISSD有兩類產(chǎn)品線：第一類是高性能SSD。鎧俠的CM9系列，專為AI系統(tǒng)設(shè)計，搭載針對數(shù)據(jù)中心優(yōu)化的PCIe5.0，最大限度地發(fā)揮需要高性能和高可靠性的GPU功能。第二類是容量型SSD。鎧俠的LC9系列，適用于推理中使用的大型數(shù)據(jù)庫等用例，當(dāng)時容量為122.88TB，未來計劃推出更大容量產(chǎn)品。資料來源：KIOXIA鎧俠中國社公眾號，天風(fēng)證券研究所對于未來的AISSD，鎧俠也提出了自己的設(shè)想，主要從兩個方面突破。第一是速度更快?，F(xiàn)在的SSD每秒能處理200萬-300萬次小文件讀寫，多采用TLC和QLC，而新產(chǎn)品將采用XL-FLASH的SLC閃存，速度提升到每秒1000萬次以上，特別適合AI需要頻繁讀取零碎數(shù)據(jù)的場景。第二是更智能。目前AI檢索數(shù)據(jù)要依賴內(nèi)存，2026年鎧俠將推出AiSAQ軟件，讓SSD自己就能處理AI的檢索任務(wù)。這樣不僅能減輕內(nèi)存負(fù)擔(dān)，還能讓AI應(yīng)用運(yùn)行更高效，尤其適合智能終端和邊緣計算設(shè)備。4.3.3.美光：引領(lǐng)接口速率與存儲密度，以性能與性價比重塑市場標(biāo)桿美光最新發(fā)布三款A(yù)ISSD。第一款是美光9650SSD，全球首款PCIe6.0的SSD，主要用在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域。能夠提供28GB/s的性能。據(jù)美光測試，相較于PCIe5.0SSD，9650SSD的隨機(jī)寫入與隨機(jī)讀取的存儲能效分別提升高達(dá)25%和67%。第二款是美光6600IONSSD，單盤容量最高達(dá)245TB，主要應(yīng)用在超大規(guī)模部署與企業(yè)級數(shù)據(jù)中心整合服務(wù)器基礎(chǔ)設(shè)施、構(gòu)建大型AI數(shù)據(jù)湖。相較于競品，該產(chǎn)品的存儲密度提升高達(dá)67%，單機(jī)架存儲容量突破88PB，大幅降低總體擁有成本（TCO）。第三款是美光7600SSD，主要用于AI推理與混合工作負(fù)載。據(jù)稱，能夠在高度復(fù)雜的RocksDB工作負(fù)載下實(shí)現(xiàn)業(yè)界領(lǐng)先的亞毫秒級延遲。4.3.4.Solidigm：聚焦QLC技術(shù)與液冷方案，以場景化存儲優(yōu)化AI效率Solidigm將AI存儲方案大致分為兩類。一類是，直連式存儲（DAS針對訓(xùn)練等對性能極度敏感的場景，它更關(guān)注單位功耗下的IOPS；另一類是網(wǎng)絡(luò)存儲（包括NAS文件/對象存儲針對數(shù)據(jù)攝取、歸檔和RAG（檢索增強(qiáng)生成）等大容量場景，對讀性能要求較高，同時也追求最低成本存儲海量數(shù)據(jù)。Solidigm在AISSD中的另一個亮點(diǎn)是QLCSSD。自2018年發(fā)布首款QLCSSD以來，Solidigm已累計出貨超過100EB的QLC，并為全球70%的領(lǐng)先OEMAI解決方案提供商提供服務(wù)。行業(yè)報告|行業(yè)專題研究請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和免責(zé)申明Solidigm不僅推動QLC技術(shù)的普及與應(yīng)用，還在液冷SSD技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行大膽嘗試。2025年3月，Solidigm展示其首款采用SolidigmD7-PS1010E1.S9.5mm外形規(guī)格的冷板液冷SSD，該方案顯著提升了散熱效率。圖30：Solidigm優(yōu)化AI存儲效率的存儲產(chǎn)資料來源：Solidigm，半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)縱橫公眾號，天風(fēng)證券研究所5.投資建議：關(guān)注國產(chǎn)“以存代算”相關(guān)芯片公司機(jī)遇“以存代算”正從技術(shù)理念加速邁向產(chǎn)業(yè)現(xiàn)實(shí)，其通過存儲資源擴(kuò)展替代重復(fù)計算的范式，將深刻重構(gòu)AI推理基礎(chǔ)設(shè)施，并為存儲產(chǎn)業(yè)鏈帶來前所未有的增長機(jī)遇。華為CachedAttention、UCM等技術(shù)方案的落地及全球巨頭的快速跟進(jìn)，已驗(yàn)證了其經(jīng)濟(jì)性與必要性。建議關(guān)注：存儲模組廠商：江波龍（天風(fēng)計算機(jī)聯(lián)合覆蓋）、德明利、佰維存儲、朗科科技、聯(lián)蕓科技、萬潤科技等存儲芯片：兆易創(chuàng)新、普冉股份、北京君正、東芯股份、恒爍股份、瀾起科技、聚辰股份等存儲分銷與封測：香農(nóng)芯創(chuàng)、深科技、太極實(shí)業(yè)、中電港等5.1.存儲模組廠商5.1.1.江波龍：企業(yè)級SSD產(chǎn)品組合+自研主控芯片的雙輪驅(qū)動江波龍專注于半導(dǎo)體存儲領(lǐng)域，為客戶提供從產(chǎn)品設(shè)計、存儲芯片、主控芯片設(shè)計及固件開發(fā)，到封裝、測試、制造等全方位的存儲定制服務(wù)。國產(chǎn)替代龍頭，企業(yè)級存儲實(shí)現(xiàn)放量增長。2025H1公司企業(yè)級存儲業(yè)務(wù)規(guī)模增長明顯，企業(yè)級存儲業(yè)務(wù)收入達(dá)到6.93億元，同比增長138.66%。公司是國內(nèi)少數(shù)具備“eSSD+RDIMM”產(chǎn)品設(shè)計、組合以及規(guī)模供應(yīng)能力企業(yè)，在eSSD與RIDMM產(chǎn)品組合基礎(chǔ)上，已成功點(diǎn)亮SOCAMM產(chǎn)品，結(jié)合MRDIMM、CXL2.0內(nèi)存拓展模塊構(gòu)建了全面的企業(yè)級產(chǎn)品體系。公司的eSSD與RIDMM產(chǎn)品已成功完成鯤鵬、海光、飛騰等多個國產(chǎn)CPU平臺服務(wù)器的兼容性適配，DDR5RDIMM產(chǎn)品也通過了ThreadripperPRO9000WX系列工作站CPU認(rèn)證，為在主流平臺上的廣泛應(yīng)用提供了堅實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。公司企業(yè)級業(yè)務(wù)進(jìn)入快速增長階段，客戶涵蓋運(yùn)營商、大型及中型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、服務(wù)器企業(yè)等，產(chǎn)品已在通信、互聯(lián)網(wǎng)、金融等行業(yè)歷經(jīng)多次嚴(yán)苛考驗(yàn)并成功交付。主控自研修筑技術(shù)壁壘，TCM模式不斷突破，加碼長期高毛利高壁壘。截至2025年7月行業(yè)報告|行業(yè)專題研究請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和免責(zé)申明底，公司主控芯片全系列（含UFS\eMMC\SD\高端U盤等場景，下同）產(chǎn)品累計實(shí)現(xiàn)超過8000萬顆的批量部署。公司設(shè)計并成功流片了歷史上首批UFS自研主控芯片，搭載公司自研主控的UFS4.1產(chǎn)品的整體性能超越市場同類產(chǎn)品?；诠綰FS主控芯片的技術(shù)實(shí)力優(yōu)勢，公司已與閃迪達(dá)成戰(zhàn)略合作，共同面向移動及IOT市場推出定制化的高品質(zhì)UFS產(chǎn)品及解決方案。圖31：江波龍企業(yè)級SSD資料來源：江波龍公眾號，天風(fēng)證券研究所5.1.2.佰維存儲：產(chǎn)品布局與AI戰(zhàn)略深度融合，SSD技術(shù)領(lǐng)先佰維存儲專注于半導(dǎo)體存儲器的研發(fā)設(shè)計、封裝測試、生產(chǎn)和銷售，核心產(chǎn)品及服務(wù)涵蓋半導(dǎo)體存儲器和先進(jìn)封測服務(wù)，具體可分為六大產(chǎn)品線：嵌入式存儲、PC存儲、工車規(guī)存儲、企業(yè)級存儲、移動存儲和先進(jìn)封測服務(wù)。公司企業(yè)級存儲有4大類別，分別為SATASSD、PCIeSSD、CXL內(nèi)存及RDIMM內(nèi)存條，主要應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心、通用服務(wù)器、AI/ML服務(wù)器、云計算、大數(shù)據(jù)等場景。公司SS系列企業(yè)級2.5"SATASSD產(chǎn)品包含SS811、SS821等系列，支持異常掉電保護(hù)、端到端的數(shù)據(jù)保護(hù)、ThermalThrottling、動態(tài)和靜態(tài)磨損平衡、支持電源動態(tài)管理、S.M.A.R.T、垃圾回收和TRIM、固件備份、InternalRAID等特性。公司SP系列企業(yè)級PCIeSSD產(chǎn)品，包含Gen4和Gen5兩類產(chǎn)品。用創(chuàng)新架構(gòu)，可實(shí)現(xiàn)超低且一致的讀寫延遲，具備優(yōu)秀的能效比表現(xiàn)，可為客戶提供業(yè)界領(lǐng)先的KIOPS/Watt綜合性能。行業(yè)報告|行業(yè)專題研究請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和免責(zé)申明資料來源：佰維BIWIN公眾號，天風(fēng)證券研究所5.1.3.德明利：“芯片+算法+場景”全鏈條發(fā)展德明利是一家專注于國產(chǎn)存儲主控芯片研發(fā)及存儲模組方案的集成電路企業(yè)，以“芯片+算法+場景”全鏈條技術(shù)能力，為智能終端、數(shù)據(jù)中心、工業(yè)控制等高價值場景提供高可靠性存儲解決方案。公司產(chǎn)品線涵蓋固態(tài)硬盤類、嵌入式存儲類、內(nèi)存條類及移動存儲類四大系列，已廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心、手機(jī)、車載電子、平板、安防監(jiān)控等多元應(yīng)用場景。德明利ES1020系列工業(yè)級SSD，作為行業(yè)主流存儲模組廠商率先搭載自研主控芯片的工業(yè)級產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)從芯片到模組的全鏈路國產(chǎn)化設(shè)計制造。其自研TW6501芯片是國內(nèi)首顆支持ONFI5.0的SATASSD主控，采用RISC-V架構(gòu)，滿足寬溫要求。產(chǎn)品支持SATAIII協(xié)議，提供64GB-4TB容量及M.2/2.5寸/mSATA全形態(tài)，具備200萬小時MTBF、超3K次擦寫壽命及7×24小時穩(wěn)定寫入性能。依托靈活可擴(kuò)展的自研固件平臺，為工業(yè)控制、安防監(jiān)控、通信、電力等關(guān)鍵行業(yè)端側(cè)AI硬件提供自主安全、穩(wěn)定可靠的存儲解決方案?！?+3”自研主控拓展提速，加快高性能領(lǐng)域研發(fā)創(chuàng)新。公司閃存模組以自研主控芯片為核心，隨著研發(fā)實(shí)力不斷增強(qiáng)，芯片研發(fā)不斷拓展提速，同時推動兩顆主控量產(chǎn)導(dǎo)入，三顆主控芯片立項(xiàng)研發(fā)。公司新一代自研SD6.0存儲卡主控芯片成功量產(chǎn)，產(chǎn)品適配工作進(jìn)展順利，目前已有各類搭載該款主控的存儲卡模組送樣，待客戶驗(yàn)證通過后即可實(shí)現(xiàn)批量導(dǎo)入；公司自研SATASSD主控芯片成功量產(chǎn)，已經(jīng)完成產(chǎn)品適配與測試，并實(shí)現(xiàn)批量銷售。新一代SD6.0存儲卡主控芯片主要基于40nm工藝，提升讀寫性能，基于multi-voltage多電源域的低功耗設(shè)計方法，SATASSD主控芯片為國內(nèi)率先采用RISC-V指令集打造的無緩存高性能控制芯片，支持最新的ONFI5.0接口，二者均采用目前業(yè)界領(lǐng)先的4KLDPC糾錯技術(shù)，可以靈活適配3DTLC/QLC等不同類型的閃存顆粒。資料來源：芯師爺公眾號，天風(fēng)證券研究所行業(yè)報告|行業(yè)專題研究請務(wù)必閱讀正文之后的信息披露和免責(zé)申明5.2.存儲芯片設(shè)計5.2.1.兆易創(chuàng)新：利基存儲格局優(yōu)化，端側(cè)AI推動定制化需求增長。公司專用型存儲芯片包括NORFlash、SLCNANDFlash和利基型DRAM三條產(chǎn)品線，形成了豐富的產(chǎn)品矩陣，滿足客戶在不同應(yīng)用中對容量、電壓以及封裝形式的多元需求，已在消費(fèi)電子、工業(yè)、通訊、汽車電子等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了全品類覆蓋。以及1.8VVCC&1.2VVIO等多種供電類型，并針對不同市場應(yīng)用需求分別提供高性能、低功耗、高可靠性、小封裝等多個產(chǎn)品系列，可滿足客戶在不同應(yīng)用領(lǐng)域多種產(chǎn)品應(yīng)用中對容量、電壓以及封裝形式的需求。2025年上半年，公司推出了專為1.2VSoC應(yīng)用打造的雙電壓供電SPINORFlash產(chǎn)品，進(jìn)一步強(qiáng)化公司在雙電壓供電閃存解決方案領(lǐng)域的戰(zhàn)略布局，為市場提供先進(jìn)嵌入式存儲解決方案，可應(yīng)用于智能可穿戴設(shè)備、醫(yī)療健康、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)中心及邊緣人工智能等新興領(lǐng)域。2025年，公司為率先實(shí)現(xiàn)45nm節(jié)點(diǎn)SPINORFlash大規(guī)模量產(chǎn)的公司之一，存儲密度得到顯著改善，持續(xù)保持技術(shù)和市場的領(lǐng)先。SLCNANDFlash方面，公司產(chǎn)品容量覆蓋1Gb~8Gb，采用3V/1.8V兩種電壓供電，具有高速、高可靠性、低功耗的特點(diǎn)，其中SPINANDFlash在消費(fèi)電子、工業(yè)、汽車電子等領(lǐng)域已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了全品類的產(chǎn)品覆蓋。2025年上半年，公司推出了兼?zhèn)涓熳x取速度和壞塊管理功能的高速Q(mào)SPINANDFlash產(chǎn)品，可應(yīng)用于工業(yè)、IoT等快速啟動應(yīng)用場景。公司利基型DRAM產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)通信、電視、機(jī)頂盒、智能家居、工業(yè)等領(lǐng)域。2025年上半年，公司8Gb容量DDR4產(chǎn)品市場推廣順利進(jìn)行，營收穩(wěn)步增長；LPDDR4產(chǎn)品開始貢獻(xiàn)營收。公司控股子公司青耘科技開展的定制化存儲業(yè)務(wù)正有序推進(jìn)中，業(yè)務(wù)進(jìn)展順利。5.2.2.聯(lián)蕓科技：高壁壘“存儲大腦”主控賽道龍頭，AIoT芯片帶動第二增長曲線聯(lián)蕓科技是國內(nèi)領(lǐng)先的數(shù)據(jù)存儲主控芯片及AIoT信號處理芯片設(shè)計企業(yè)，業(yè)務(wù)覆蓋消費(fèi)電子、工業(yè)控制、智能物聯(lián)等領(lǐng)域。公司主控芯片核心產(chǎn)品出貨量全球領(lǐng)先。在SSD主控領(lǐng)域，公司已實(shí)現(xiàn)從SATA到PCIe5.0的全協(xié)議覆蓋，構(gòu)建了消費(fèi)級、企業(yè)級和工業(yè)級的全場景產(chǎn)品矩陣。消費(fèi)級SSD：公司全面布局SATA、PCIe3.0及PCIe4.0主控芯片產(chǎn)品線，憑借高性能、低功耗和優(yōu)異的兼容性，出貨量實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定增長，并在頭部筆電前