花旗美国半导体硬件与存储：2026未来内存与存储峰会第二天参会收获

核心观点与关键数据

• NAND 市场分析：

  • Gartner 认为 NAND 市场当前处于紧张状态，但预计到 2027 年基本面仍将保持稳健，但在 2028 年可能因供应增长超过需求而出现疲软。
  • 硬盘驱动需求回升，因为 NAND 价格变得不再有利，为硬盘在容量导向型存储应用中的采用提供了临时动力。
  • 客户越来越倾向于选择 TLC NAND 而不是 QLC NAND，愿意为更好的性能和耐久性支付适度溢价。
  • 企业级 SSD 价格仍高于客户端 SSD，企业级 NAND 价格每 GB 高出 25-30%。
  • NAND 供应商通过长期协议锁定了大量未来产能，据报道，SanDisk 已将 2027 年供应的 60-70% 承包出去，同行则接近 50%。
  • 中国 NAND 供应商 YMTC 正在获得更多关注，客户（超大规模企业、OEM 和消费电子制造商）正在评估其产品。
  • 竞争格局方面，Micron 和 Kioxia/SanDisk 被认为拥有最强的 NAND 成本结构，其次是韩国内存制造商和 YMTC。
  • 多家供应商计划在 2027 年（如 YMTC）和 2028 年（如 Samsung/Micron）扩大产能，这引发了 2028 年 NAND 市场可能出现过剩的担忧。

• AI 基础设施与存储：

  • NVIDIA 认为，推理基础设施是存储的下一个机遇，随着自主 AI 的扩展，对结构化数据、非结构化企业数据和持久性上下文内存的需求正在扩大。
  • 推理上下文管理成为下一代 AI 系统的关键挑战，存储系统与 AI 整体性能直接相关。

• 存储架构趋势：

  • Marvell 指出，行业正从以 HBM 为中心的架构转向内存解耦，通过光学互连和共享内存架构，内存和存储资源可以在集群级别共享，而不是连接到单个服务器，从而提高资源利用率并保持低延迟访问。

• 内存技术与应用：

  • Micron 强调了 LPDDR 容量对 AI 推理性能的重要性，NVIDIA Grace Hopper 和 Grace Blackwell 系统都使用 Micron LPDDR5X 内存。更大的内存池允许 AI 模型保留和处理更多上下文，增加内存容量可提高 token 吞吐量约 2.3 倍。
  • 内存容量正变得与带宽同等重要，尤其是在由大上下文窗口和 KV 缓存增长驱动的推理工作负载中。
  • AI 基础设施的下一个主要挑战可能是内存效率，而非计算性能，这为先进内存技术和架构创造了机会。

研究结论

• NAND 市场短期内仍将保持紧张，但长期供应增长可能超过需求，导致市场疲软。
• AI 发展正推动存储需求从简单的 KV 缓存管理扩展到更复杂的架构，对内存效率和容量提出更高要求。
• 内存解耦和共享内存架构将成为未来存储发展的重要方向。
• 先进内存技术将在应对 AI 基础设施的内存效率挑战中发挥关键作用。