电子行业研究：AI驱动存储新周期

（以下内容从国金证券《电子行业研究：AI驱动存储新周期》研报附件原文摘录）
行业观点
首先，我们复盘了前面几轮半导体周期，根据供需关系按照时间维度分为长中短三种周期：长周期（8-10年）——为需求周期、中周期（4-6年）——为产能周期、短周期（3-5个季度）——为库存周期，其中需求-产能-库存三种周期相互嵌套。存储器是半导体中仅次于逻辑的第二大细分市场，其历史表现与整个半导体周期走势一致，但波动性大于整个行业，大市场与强周期属性并存。通过复盘我们发现每轮存储大周期（08年、16年等）的开启都是由新兴技术推动产品升级和创新，进而催生新产品的总量、渗透率和存储器价值量的提升，推动存储器市场规模上升一个台阶，随着AI驱动需求提升，当下我们走在新一轮存储大周期的起点。
AI驱动下，会出现存储大周期吗？1）我们看到大模型类型和机制转变正产生大量数据存储需求，首先是大模型中引入的思维链提示使LLM能将复杂问题分解为可操作步骤，复现类似人类的推理过程，显著提升模型的推理能力与问题解决技能，推理时长的增加也提升Token的消耗量，2025年几乎所有主流大模型都已内化思维链机制。同时根据希捷科技的数据，从文本向音视频的切换，背后的存储单位是从KB往TB乃至EB的增长。随着多模态模型渗透率的提升，存储需求有望进一步提升。2）其次，我们看到头部模型差距缩小，推理降本趋势明显。从ChatGPT3发布以来，大语言模型的推理的成本以指数级别下降，单美元可以生成的token数量持续增长。模型的推理成本快速降低，有望带动应用的爆发，也有望拉动存储需求的增长。3）最后，我们看到AI正在重新定义数据存储，KV Cache或将成为大模型推理优化的关键突破。KV Cache是Transformer架构中显著提升推理效率的关键性能优化机制，KV Cache显存占用随Token数量线性增长，同时KV Cache的优化效果也与文本长度正相关。当KV Cache成为未来数年提升大模型推理效率的关键一环，存储的需求也有望进一步提升。
AI驱动存储需求快速攀升，存储原厂资本开支还未进入扩张周期。DRAM和NAND Flash原厂的重心正逐渐转变，从单纯扩产转向制程技术升级、高层数堆栈、混合键合以及HBM等高附加价值产品。根据TrendForce的数据，2025年DRAM的资本支出预计为537亿美元，预计在2026年进一步成长至613亿美元，同比增长约14%。2025年NAND Flash的资本支出预计为211亿美元，2026年预计小幅增长至222亿美元，同比增长约5%。当前行业无尘室空间已接近瓶颈，各大DRAM厂商中仅三星与SK hynix仍具备有限的扩线空间，即使资本开支上修，26年产能增量亦有限。而在NAND Flash领域，Kioxia/SanDisk相对扩产更为积极，其他原厂则继续专注HBM及DRAM。
投资建议
我们建议持续重点关注存储器库存、价格数据以及AI算力提升对存储芯片的需求拉动。
风险提示
需求低于预期，存储器价格下跌，存储器价格上涨挤压其他领域需求。