目錄存儲周期：周期向上，開啟漲價 3需求側：以存代算帶來存儲新需求 5數據量劇增，存儲需求激增 5冷數據轉溫，SSD替代加速 7KVCache：推理端“以存代算” 8供給側：CBA+HBF工藝創(chuàng)新打破內存墻制約 10CBA：實現高密度、高性能的關鍵 10HBF：NAND的“HBM時刻” 12半導體設備受益存儲上行周期 14上游設備有望受益存儲原廠擴產 14刻蝕/沉積設備受益存儲架構創(chuàng)新 15投資建議 17風險提示 18插圖目錄 19表格目錄 19存儲周期：周期向上，開啟漲價（2012-2015PC（2016-2019年，上行受安卓手機內存/閃存容量3DNANDDRAM3DNANDPC（2020-2023PC、5G（AI）帶動服務器/PC高端存儲需求增長驅動。圖1：存儲行業(yè)歷史周期復盤資料來源：全球半導體貿易統(tǒng)計組織、windDRNND指數（平均價格指數：25Q3整體價格指數回升：NND、DRAMAIQ4仍能維持漲勢。圖2：DRAM和NAND平均價格指數1400

DRAM指數 NAND指數12001000800600400200Jun-21Aug-21Oct-21Dec-21Feb-22Apr-22Jun-22Aug-22Oct-22Dec-22Feb-23Apr-23Jun-23Aug-23Oct-23Dec-23Feb-24Apr-24Jun-24Aug-24Oct-24Dec-24Feb-25Apr-25Jun-25Aug-25Oct-25Jun-21Aug-21Oct-21Dec-21Feb-22Apr-22Jun-22Aug-22Oct-22Dec-22Feb-23Apr-23Jun-23Aug-23Oct-23Dec-23Feb-24Apr-24Jun-24Aug-24Oct-24Dec-24Feb-25Apr-25Jun-25Aug-25Oct-25資料來源：CFM、ifindAI需求拉動，25Q4DRAMDRAMDRAM2025Q4DRAM13-18%HDDCSPQLCeSSD，短期內急單大量25Q4NANDFlash5-10%。圖3：3Q25-4Q25DRAM價格預測 圖4：3Q25-4Q25NANDFlash價格預測 資料來源：Trendforce， 資料來源：Trendforce，需求側：以存代算帶來存儲新需求在AI生成內容的快速發(fā)展的趨勢下，不同創(chuàng)作表現形式對應的數據容量增幅十分驚人。起初，AI處理簡單文字類交互任務時，數據容量不足1MB；當指令AI生成一系列圖像，數據量躍升至1MB；若讓AI創(chuàng)作一首歌曲，數據容量進一步提升到5MB；而當需要AI制作視頻時，每分鐘就需50MB的數據支撐；要是再讓AI將視頻翻譯成多語言（涉及多個視頻的生成與處理），數據量更是以50MB（每分鐘）×多個視頻的量級大幅增長。隨著AI生成的內容從單一、簡易的語音、圖像，向歌曲、視頻乃至多語言視頻等更復雜形式演進，數據容量呈現出急劇擴大的態(tài)勢。圖5：AI視頻生成有望帶來數據量急劇擴大資料來源：希捷科技公告，Sora2作為最新的AI視頻生成模型，在物理準確性、沉浸感等方面較此前系統(tǒng)有所提升，還支持突破性的對話與音效功能，能生成更為復雜的視頻內容。從數據生成的發(fā)展歷程來看，客戶端-服務器時代，2005年數據生成量不足1ZB；進入移動云時代，2020年數據生成量攀升至72ZB；在AI時代，預計2028年數據生成量將進一步增長至394ZB，整體呈現快速擴大的趨勢。Sora2這類AIAI技術發(fā)展與數據規(guī)模擴張之間的緊密關聯。圖6：9月30日OpenAI發(fā)布Sora2 圖7：2020年至今數據量快速增長 資料來源：新浪財經， 資料來源：希捷科技公告，圖8：視頻生成數據測算視頻規(guī)格1分鐘視頻容量8億用戶年數據量（假設每天1分鐘視頻）每天生成1分鐘視頻每周生成1分鐘視頻1080P50MB14.6EB2.08EB2K100MB29.2EB4.16EB資料來源：希捷科技公告，測算隨著技術從移動云時代邁向AI時代，數據量持續(xù)擴張：2016年數據量約200EB，2020年（移動云時代）增至約600EB；進入AI時代后，2024年數據量達1.1ZB（1ZB=1000EB），2028年預計升至2.4ZB。整體來看，數據量實現從EB量級到ZB量級的跨越，且AI時代增長明顯加速，直觀體現數據量快速增長對存儲需求的推動作用。圖9：數據中心存儲需求市場規(guī)模資料來源：希捷科技公告，SSD替代加速隨著大模型訓練與推理對數據訪問需求的增長，大量曾被視為冷數據的資源正被重新激活。這些數據因頻繁參與模型迭代與實時推理，逐漸轉變?yōu)闇財祿?，甚至因持續(xù)調用而成為熱數據。根據華為發(fā)布的《智能世界2035》，預計2035年溫數據的占比有望超過70%，傳統(tǒng)的數據三層結構將逐漸演變?yōu)闊釡?溫冷兩層結構，比例趨于3:7。這一轉變不僅顯著提升數據利用效率，更意味著企業(yè)和社會能夠從歷史數據中挖掘出前所未有的價值，推動數據資源從被動存儲走向主動賦能。冷數據主要用HDD存儲，溫數據主要用HDD和SSD存儲，熱數據主要用SSD和DRAM存儲。隨著冷數據轉溫，SSD應用空間有望逐步擴大。圖10：數據生命周期變化 圖11：不同溫度數據與存儲介質對應關系 資料來源：華為《智能世界2035》， 資料來源：騰訊云、西部數據，HDDHDDAINLHDD52周以上，加速擴大CSP的存儲缺口。北美CSP早已規(guī)劃于溫數據應用擴大采用SSD，但因為這波HDD缺口嚴峻，CSP甚至開始考慮于冷數據采用SSD，然而，要邁向大規(guī)模部署須先解決成本和供應鏈的雙重挑戰(zhàn)。圖12：兩大龍頭HDD廠商近幾年無擴產（數值為資本

圖13：NLHDD交期延長，加速SSD替代支出：億美元） 資料來源：Trendforce，根據西部數據公告，2024年近線硬盤（NreDD、企業(yè)級固態(tài)硬盤1357EB20282024-2028CAGReSSD24%的增速領跑，NearlineHDD11%eSSD更快的增長速率，凸顯出在數據中心存儲架構中快速滲透的特點。圖14：NearlineHDD、eSSD、在數據中心的出貨量趨勢資料來源：搜狐、西部數據，KVCache：推理端以存代算從AI模型的生命周期看，數據形態(tài)正從非結構化向結構化快速演進。訓練階段以非結構化數據為主，如文本、圖像、音視頻等，通過數據精煉、標注與預處理，逐步形成可被模型理解的RefinedData。進入推理階段后，數據訪問特征顯著變化——模型輸出的向量化表示、RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）數據、KVCache等均呈現出高度結構化特征。這一轉變使數據具備可索引、可緩存和可并行訪問的特性，顯著提升推理效率與資源利用率?？傮w而言，AI的發(fā)展正在推動數據從大規(guī)模堆積的DataLake向高效組織的結構化知識流演進，為存儲體系的層次化與智能化提供基礎。LLM精煉后半結構化數據→訓練后的模型參數→推理（RG/Cache圖15：從訓練到推理，數據從非結構化到結構化資料來源：FMS2025，KVCache已成為AI推理階段的核心數據形態(tài)。在大模型推理中，輸入提示（Prompt）經過Prefill階段后被轉化為結構化的鍵值對（Keys&Values），并存入KVCache，以支持后續(xù)Decode階段的快速調用與上下文延續(xù)。該緩存機制顯著減少了重復計算，提升了推理吞吐與響應效率。隨著推理長度和多輪對話的增長，KVCache的容量與帶寬需求快速上升，推動存儲體系從高帶寬HBM、DRAM向具備更高容量與可擴展性的CXL內存、SSD分層架構演進。未來，KVCache不僅將成為連接算力與存儲的關鍵中介，也將引導存儲介質向低延遲、高并行、持久化的方向發(fā)展，實現推理過程中的以存代算與能效最優(yōu)化。圖16：以KVCache為核心的LLM模型推理架資料來源：微軟亞洲研究院《以KV緩存為中心的高效長文本方法》，供給側：CBA+HBF工藝創(chuàng)新打破內存墻制約CBA隨著生成式AI的迅猛發(fā)展，傳統(tǒng)的服務器架構已難以滿足AI應用對存儲的海量需求，尤其是在高性能、高密度和節(jié)能方面。AI訓練和推理過程中產生的大量數據，需要更高效的存儲解決方案來支持。業(yè)界正在持續(xù)探索超越傳統(tǒng)DRAMscaling的解決方案，以打破內存墻對算力發(fā)展的制約，CBA應運而生，成為存儲IDM未來發(fā)展的核心方向。CBA是一種將控制邏輯芯片與存儲芯片分別制造、再通過高精度鍵合封裝集成的技術。這種結構讓邏輯部分可以采用更先進的制程工藝，提升控制效率和能效，最終將兩者高效地堆疊在一個小型模塊中。與傳統(tǒng)平面封裝相比，CBA技術顯著提升了單位面積的存儲密度，同時優(yōu)化了內部互連路徑，有助于降低延遲、提升系統(tǒng)可靠性。這讓存儲在體積受限的服務器或AI訓練節(jié)點中，也能實現高容量和高性能的兼顧。圖17：CBA技術路徑 資料來源：閃迪，目前CBA成為了存儲實現高密度、高性能的關鍵，在DRAM、NAND下一代技術升級中全面應用：DRAM：平面DRAM縮放的物理極限正在加速向新型內存架構的轉移。4F2DRAMCMOSBondedArray（CBA）CBA內存陣列及周邊電路在單獨的晶圓上被制造，然后通過先進的混合或融合接合技4F2CBA30%的位密度提升時還能利用更先進的邏輯節(jié)點來提升性能和可靠性。圖18：下一代DRAM技術路線圖 資料來源：Yole，芯科技圈微信公眾號，NAND：BiCSFLASH3D512GbTLC2025BiCSFLASHCBACMOS圖19：鎧俠第八代BiCSFLASH 資料來源：鎧俠中國官微，CBA2018Xtacking3DNANDCBAW2W1（pI/O減少機械應力，提高產品穩(wěn)定性與可靠性；4）NANDCMOS3DNANDXtackingNAND合肥長鑫：202318納米DRAM采用了VCT4F2布局與此同時，根據證監(jiān)會官網顯示，長鑫科技集團股份有限公司IPO輔導工作已完成，這標志AHBF：NAND的HBM時刻SanDisk在今年2月的投資者日活動上，發(fā)布了全新的存儲技術高帶寬閃存3DNANDHBFAIHBFGPU4TBVRAM圖20：HBF堆疊 資料來源：閃迪，HBF是一種基于NAND閃存的高性能內存技術，借鑒了HBM的封裝設計，但用閃存替換了部分DRAM堆棧。這種設計以微小的延遲為代價，換取了8-16倍的存儲容量和非易失性存儲的優(yōu)勢。相比傳統(tǒng)DRAM，HBF的功耗需求更低，能夠顯著緩解AI數據中心在熱管理和能源成本上的壓力。從結構上看，HBF與HBM類似，它堆疊了多個高容量、高性能的閃存核心芯片，并通過硅通孔(TSV)互連，再疊加一個邏輯芯片，使其能夠并行訪問多個閃存陣列（或子陣列。HBFSanDiskBICS3DNAND，并采用CMOSCBA3DNANDI/OHBF資料來源：閃迪，展望未來，GPU預計將同時搭載HBM與HBF，形成互補架構：HBM適合HBFAI2026HBFAI2027半導體設備受益存儲上行周期201235%以上時，對應季度的資本開支增加的概率也會放大。2024Q335%AI35%以上，同時圖22：存儲原廠毛利率季度變化圖23：存儲原廠資本支出變化（單位：億美元）SEMI20252026年持續(xù)增長；NAND2023年的急劇萎縮中持續(xù)復蘇。20244.1%之后，預計2025NAND42.5%，達1371503DNANDDRM設備銷售額在2024年飆升40.2195202520266.4AIHBM圖24：全球半導體設備市場規(guī)模變化 資料來源：SEMI，刻蝕/在存儲工藝三維化演進中，刻蝕與沉積設備是DRAM和NAND密度突破的核心。DRAM從HBM的6F2邁向3D1xx層，SiHAR刻蝕、3DHAR刻蝕/ALE實現納米級圖形化，ALD填充保障高深寬比孔薄膜均勻；NAND從1yy層躍至>5xx層，深冷刻蝕、分層設計依賴刻蝕設備，ALD/CVD完成鎢填充與介質/金屬層原子級構建。二者中，刻蝕是三維結構雕刻刀，沉積是功能層黏合劑，其性能迭代（刻蝕深寬比破百級、沉積精度達原子級），直接推動存儲密度與堆疊層數持續(xù)突破，是存儲技術三維集成的雙引擎。圖25：NAND技術發(fā)展趨勢 圖26：LAM技術發(fā)展趨勢 資料來源：LAM公告， 資料來源：LAM公告，鍵合設備是3D集成技術的核心設備。隨著后摩爾時代的來臨，芯片制程逐步轉向新的架構設計及芯片堆疊方式，三維集成技術則是這一技術創(chuàng)新和發(fā)展趨勢的關鍵驅動力，而先進鍵合設備憑借其突破性技術優(yōu)勢成為三維集成技術領域的核心設備。圖27：鍵合工藝資料來源：拓荊科技公告，氣周期來臨，存儲原廠擴產意愿加強，國產存儲原廠IPO在即，廠業(yè)務占比高的企業(yè)。投資建議存儲行業(yè)迎來景氣周期。在AI時代，內容由文本向圖像、歌曲、視頻和多語言視頻躍遷，數據量從MB級迅速擴張至EB/ZB級，Sora2等視頻生成應用進一步加速增長。AI使得海量冷數據被頻繁調用轉為溫/熱數據，推動存儲從HDD轉向SSD/DRAM。此外，推理端以存代算成為核心：Prompt經Prefill轉化為結構化的KVCache與RAG向量，支撐高并發(fā)、低延遲的Decode，驅動存儲體系向HBM/DRAM+CXL+SSD的分層演進，實現更高吞吐與能效優(yōu)化。AI推理驅動存儲需求迎來快速增長，存儲行業(yè)或迎來景氣周期。建議關注：德明利、江波龍、香農芯創(chuàng)、兆易創(chuàng)新。FAB或有望受益存儲logic、Array分段制造。基于AI應用對存儲的海量需求，尤其是在高性能、高密度和節(jié)能方面，業(yè)界正在持續(xù)探索超越傳統(tǒng)的解決方案，以打破內存墻對算力發(fā)展的制約，CBA+HBF應運而生，成為存儲IDM未來發(fā)展的核心方向。CBA技術顯著提升了單位面積的存儲密度，同時優(yōu)化了內部互連路徑，已在DRAM、NAND下一代技術升級中全面應用。同時國產龍頭廠商（合肥長鑫、長江存儲）也在加緊追趕腳步。建議關注：晶合集成、華虹公司等。上游設備有望受益存儲原廠Capex提升。受益AI需求的持續(xù)拉動、存儲漲價的持續(xù)，存儲行業(yè)或持續(xù)面臨供需偏緊狀態(tài)，原廠有望提高資本開支以滿足持續(xù)增長的存儲需求，半導體設備有望受益。根據SEMI預測，2025/2026年全球NAND設備市場規(guī)模有望達到137/150億美元，同比增長42.5%/9.7%。此外，4F2DRAM、3DNAND等存儲新架構的創(chuàng)新帶來刻蝕、沉積、鍵合設備新的發(fā)展機遇。建議關注：拓荊科技、北方華創(chuàng)、中微公司、華海清科等。此外，3D存儲技術的快速成長，對于檢測設備的使用量也在提升，建議關注：精智達、華峰測控、長川科技等。證券代碼證券簡稱股價（元）EPSPE證券代碼證券簡稱股價（元）EPSPE評級001309.SZ德明利238.002025E2.512026E4.142027E6.132025E952026E572027E39推薦301308.SZ江波龍278.991.933.584.621457860/603986.SH兆易創(chuàng)新230.102.333.243.99997158推薦688249.SH晶合集成33.330.430.600.73785645/688347.SH華虹公司122.750.400.700.93308177132/688072.SH拓荊科技295.363.224.706.28926347推薦688012.SH中微公司277.903.314.926.72845741推薦002371.SZ北方華創(chuàng)401.009.8612.9116.46413124推薦資料來源：,