存儲芯片現漲價潮，AI需求成關鍵變量

　　據5月12日相關報道，全球存儲芯片龍頭SK海力士、三星電子股價在前一個交易日創下歷史新高。美股市場上，高通漲超8%，西部數據漲逾7%，也均創下收盤新高。

　　高盛研報顯示，市場正面臨15年來最嚴重的存儲芯片供應短缺。有機構預計，存儲芯片今年二季度價格將持續大幅上漲。

　　存儲芯片價格為何大漲？人工智能（AI）算力需求是否為主要驅動因素？科技日報記者就此采訪了業內專家。

　　第一問：存儲芯片漲價是由于AI算力需求激增嗎？

　　AI算力需求已經成為本輪存儲芯片短缺的關鍵原因。隨著產業快速演進，高端AI系統已經把“高速存儲容量”和“存儲帶寬”作為核心性能指標。

　　“AI的運行面臨三重存儲壓力。”東芯半導體市場銷售部副總經理潘惠忠介紹，模型要“裝得下”，當前主流AI大模型參數量從千億級邁向萬億級，存儲容量需求不斷變大；數據要“喂得上”，AI推理過程中，GPU和NPU處理器的算力遠超內存供數速度，計算單元大部分時間在等待數據，這是高帶寬存儲需求爆發的根本原因；從云端大模型到手機、汽車等端側AI設備，對存儲的需求也在持續增加。

　　“AI對存儲的需求是長期結構性增量，而非短期周期性波動。”潘惠忠認為，這背后是AI應用滲透各行各業帶來的真實訂單。

　　與此同時，供給側約束同樣不可忽視。存儲行業擴產需要晶圓廠、EUV（極紫外光刻機）設備、先進封裝、測試驗證等多個環節共同推進，周期長、彈性有限，進一步放大了供需缺口。

　　第二問：AI時代對存儲有哪些新需求？

　　“AI對存儲的需求是立體的。”英韌科技創始人、董事長吳子寧表示，例如，存儲原始數據集需要大容量、高性價比的解決方案；在數據清洗和精煉階段，則面臨復雜的混合讀寫和高頻隨機訪問壓力；到了模型訓練和推理環節，高并發、低延遲的KV Cache（鍵值緩存）又成為關鍵。此外，邊緣計算的興起，也對設備的小型化、功耗和性能提出了嚴苛挑戰。

　　吳子寧認為，AI時代對存儲產品的核心需求不是單一的，而是根據不同的應用會有不同的需求，存儲供應商必須有能力提供針對不同場景深度優化的解決方案。

　　面對高漲的算力需求和有限的產能，廠商傾向于把稀缺產能分配給AI高價值產品。有業內人士表示，存儲廠商在有限晶圓和封裝能力下，優先保障HBM（高帶寬存儲器）、服務器DRAM（動態隨機存取存儲器）等產品，以至于消費級內存條、手機存儲、消費級SSD（固態硬盤）等產品供應不足，同樣催生漲價潮。

　　第三問：如何緩解存儲芯片短缺？

　　緩解存儲芯片緊缺，需從技術升級與產業協同兩方面推進。

　　短期要依靠高帶寬、先進封裝和存算體系重構共同推進。未來1年至2年，供需改善主要取決于HBM良率提升、先進封裝擴容、服務器DRAM和企業級SSD產能釋放，以及大型云廠商長期協議對產能規劃的穩定作用。

　　更長期看，CXL（計算快速連接）內存池化、更高堆疊HBM、3D DRAM等方向，有望顯著提升系統級存儲效率與有效供給。

　　不過，業內人士普遍認為，受制于晶圓廠建設周期、設備交付以及客戶驗證流程，存儲供給的實質性緩解仍需時間，短缺局面難以在短期內完全扭轉。

　　（記者 崔 爽）