人工智能（AI）的爆发式发展正在颠覆传统存储行业的价值逻辑，存储芯片不再是简单的数据“容器”，而是成为AI系统的“工作记忆”与算力底座。2025年下半年，全球存储芯片市场掀起“史诗级”涨价潮，这场由AI“以存代算”需求驱动的产业变革，深刻揭示了存储芯片与人工智能之间唇齿相依的协同关系。

从技术本质来看，人工智能的核心是数据的处理与学习，而存储芯片则决定了数据的存储密度、访问速度与交互效率，两者构成了智能计算产业链的核心双引擎。随着AI大模型从百亿级向万亿级参数跨越，从云端训练向边缘推理延伸，存储芯片正经历从“周期品”到“AI基础设施”的属性转变，其技术迭代速度、性能指标与产业格局都在被人工智能深度重塑。

下文接20日A10版：

存储芯片与人工智能的融合发展，面临性能需求无限增长与技术突破有限性的矛盾，多重技术瓶颈制约着AI存储系统的优化升级。首先，带宽与延迟的平衡难题的凸显，AI大模型对存储带宽的需求呈指数级增长，但传统存储接口与传输协议的升级速度难以匹配，短期内“存储墙”瓶颈难以完全消除。其次，能耗与性能的冲突加剧，AI数据中心的存储设备能耗占比达30%以上，高性能存储芯片的功耗持续攀升，英韧科技通过架构优化，使存储设备功耗降低75%，但行业整体能耗问题仍需系统性解决方案。

国产替代的挑战

架构创新不足也制约着融合发展的深度。冯．诺依曼架构的固有局限导致数据搬运效率低下，存算一体技术虽前景广阔，但仍面临算法适配、精度控制与成本优化等问题，大规模商业化应用尚需突破。多模态AI的兴起要求存储系统支持异构数据的统一管理与高效访问，但现有存储架构难以兼顾不同类型数据的存储需求，导致数据处理效率低下。此外，新型存储介质的可靠性、稳定性与兼容性仍需验证，与现有系统的融合存在技术障碍。

应对这些挑战，需从技术创新与架构重构两方面发力。一是加速新型存储介质的研发与产业化，重点突破MRAM、ReRAM的良率与成本瓶颈，推动“破晓”皮秒闪存等颠覆性技术的商用化进程；二是优化存储架构设计，推广CXL协议与Chiplet异构集成技术，实现CPU、GPU与存储设备的高速互联与资源共享；三是加强算法与硬件的协同优化，通过智能调度、数据压缩与缓存策略，提升存储系统的整体效率；四是建立跨学科研发机制，推动材料科学、芯片设计、人工智能等领域的技术融合，突破底层技术瓶颈。

全球地缘政治冲突加剧，使存储芯片产业链的脆弱性凸显，供应链安全成为制约产业发展的核心风险。高端存储芯片制造所需的EUV光刻机、高端刻蚀设备等核心设备，受国际技术管制影响，国内企业难以获取，导致HBM等高端产品无法量产，与国际巨头的技术差距持续扩大。存储材料的国产化率偏低，高端光刻胶、靶材、ALD前驱体等关键材料依赖进口，不仅推高生产成本，还存在断供风险。

国产替代进程中还面临同质化竞争与研发投入不足的问题。部分国产企业聚焦中低端市场，通过价格战争夺份额，导致行业利润空间压缩，难以支撑持续的研发投入。2025年全球存储芯片行业研发投入占比约8%，而国内企业平均研发投入占比仅5%左右，在HBM、存算一体等高端技术领域的研发投入不足，导致技术突破缓慢。同时，国产企业的专利布局滞后，在核心技术领域的专利数量仅为国际巨头的1/10，面临严重的专利壁垒。

突破产业困境需采取系统性对策：一是加大政策支持力度，通过大基金三期等资本工具，重点扶持设备、材料与高端芯片设计环节，目标2030年设备与材料国产化率突破60%；二是构建自主可控的产业链生态，推动长江存储、长鑫存储与国内设备、材料企业协同研发，建立联合实验室与产业化平台；三是鼓励企业加大研发投入，聚焦HBM、存算一体等高端领域，突破核心技术瓶颈，同时加强专利布局，构建自主知识产权体系；四是深化国际合作，在遵守国际规则的前提下，与欧洲、日韩企业开展技术合作，分散供应链风险。

协同进化深度融合

未来五年，存储芯片与人工智能将实现深度协同进化，技术发展呈现四大趋势：一是异构存储架构成为主流，MRAM、PCM、ReRAM等新型存储介质与DRAM、NAND Flash形成互补，通过分层存储架构，实现速度、容量与能耗的最优平衡。二是存算一体技术规模化落地，基于ReRAM、PCM的存算一体芯片将在边缘AI、自动驾驶等场景广泛应用，能效比持续提升，逐步替代传统计算架构。三是3D堆叠与Chiplet技术深度融合，通过垂直集成实现存储密度与算力密度的双重突破，HBM堆叠层数将突破24层，单芯片容量达1TB以上。四是智能存储成为标配，存储芯片将集成AI算法，实现数据智能调度、缓存优化与故障预测，从被动存储向主动智能存储转变。

颠覆性技术的突破将重塑行业格局，“破晓”皮秒闪存等新型存储介质若实现商用化，将彻底消除存储与计算的速度差距，实现统一内存架构，支持万亿参数模型在终端设备的本地部署。量子存储技术的探索虽处于早期阶段，但有望为AI提供无限容量与零延迟的存储解决方案，推动人工智能进入全新发展阶段。同时，绿色存储技术将成为行业共识，低功耗存储芯片、液冷存储系统与智能能耗管理技术的应用，将使AI数据中心的能耗降低50%以上。

在政策支持、技术突破与市场需求的多重驱动下，全球存储芯片产业格局将迎来重构，国产企业有望实现从“跟跑”到“并跑”再到“领跑”的跨越。市场预计到2030年，中国DRAM全球市占率将提升至25%，NAND Flash市占率达20%，在HBM、存算一体等高端领域实现技术突破，形成完整的自主可控产业链。长江存储、长鑫存储将跻身全球存储芯片企业前十，兆易创新、江波龙等企业在细分领域占据全球领先地位，设备与材料环节的国产化率突破60%。

全球产业竞争将呈现“合作与竞争并存”的格局。一方面，国产企业与国际巨头的技术差距逐步缩小，在高端市场的竞争日趋激烈；另一方面，产业链的全球化分工仍将持续，国内企业将与欧洲、日韩企业在材料、设备等领域开展深度合作，形成优势互补。同时，区域产业集群将进一步强化，长三角、京津冀等地区将形成集芯片设计、制造、封装测试、设备材料于一体的存储产业生态，提升产业整体竞争力。

存储芯片与AI的融合将推动应用场景从云端向终端延伸，实现全场景智能覆盖。在云端，AI服务器存储将向EB级容量、微秒级延迟、千万级IOPS方向发展，支撑千亿级参数大模型的实时训练与推理，为元宇宙、数字孪生等新兴领域提供支撑。在边缘端，低功耗、小尺寸、高性能的存储芯片将推动AI技术在智能手机、智能穿戴、自动驾驶等设备的普及，群联电子的aiDAPTIV+技术使普通笔记本能运行1200亿参数模型，标志着边缘AI进入普惠时代。

存储芯片与人工智能的协同进化，正在引发一场深刻的技术革命与产业重构。人工智能的爆发式需求为存储芯片行业带来了结构性增长机遇，推动存储芯片从“周期品”转变为“AI基础设施”，技术路径从传统存储向新型存储、存算一体方向演进。全球存储芯片产业格局正在重塑，国际巨头加速向高端AI存储转型，国产企业凭借技术突破与产能扩张，实现从中低端替代向高端突破的跨越，逐步打破国际垄断。

（作者为外资投资基金董事总经理）