DRAM与NAND存储价格近期大幅上涨 - DRAM价格在元旦后大幅上涨，DDR4 32G价格从去年12月的约2500元上涨至约4500元，DDR4 64G价格从约6500元上涨至约12000元 [2] - NAND价格涨幅相对DRAM较小，但仍很夸张，主要因DRAM与AI关联度更高 [2] - 摩根士丹利报告指出，DRAM、HBM、NAND及传统存储品类将迎来一轮斜率更陡的上行周期，价格快速走高 [7] AI发展驱动存储需求结构性变化 - AI模型上下文长度与并发量提升，使得KV Cache所需存储呈线性增长，推理任务逐渐向“存储受限”转变 [8] - 上下文扩展、推理链延长、多模态应用落地及MoE模型架构普及，进一步加剧存储资源消耗，推高高带宽存储需求 [8] - AI硬件竞争重心已从算力转向存储，存储成为AI规模化拓展的核心制约，尤其是AI系统进入推理阶段后 [8] - 数据向处理器的传输效率成为硬件核心挑战，而不再是运算速度 [8] Agentic AI成为未来关键驱动力 - 行业预测2025年将突破推理技术瓶颈并落地Agentic AI，2026年AI行业重心将从生成式AI向Agentic AI转移 [9] - Agentic AI对上下文处理、自主决策、任务规划与持续学习等核心功能的需求，驱动DRAM与NAND存储的海量需求 [9] - 行业需求逻辑正从被动响应式单任务模型，转向主动式、自主化、可持续学习的系统，推动存储产业向高端化、AI专用化转型 [9] 行业近期技术催化与架构创新 - 英伟达在CES 2026推出推理上下文存储平台，基于BlueField-4 DPU构建，创新性增设企业级SSD存储层专门负责KV Cache数据的卸载与共享 [10] - 典型架构配置中，可为每块Rubin GPU直接匹配16TB高速固态硬盘，以支撑超大上下文长度处理需求 [10] - BlueField-4 DPU搭载的内存从BlueField-3的32GB DDR5升级至128GB LPDDR5X，进一步强化存储性能 [10] - DeepSeek Engram技术通过为LLM增设独立条件记忆库，实现“记忆-思维”分离，将静态知识存储至廉价CPU内存，复杂任务交由GPU处理 [11][12] - Engram技术通过计算-存储并行与多级缓存优化DRAM利用率，其1单位存储效率提升可带动3单位DRAM容量需求增长 [12] - Engram技术将GPU HBM中的海量静态嵌入表转移至成本更低的DRAM，催生DRAM需求结构性增长 [12] - Engram技术将部分KV对卸载至SSD，直接推高高性能企业级SSD需求 [12] NAND/SSD市场的长期增长前景 - 伴随KV缓存卸载普及、企业级RAG知识库渗透率提升及多模态内容存储扩容，未来5-10年SSD将迎来结构性长期增长 [12] - 行业未来2-3年新增产能有限，供应紧缺状态将持续，2028年后新产能释放才会带动量价扩张 [12] - NAND市场增长确定性可延续至2030年 [12] 存储大厂产能动态 - 三星、海力士近期减产，市场普遍解读为追求利润最大化，但文章指出主要原因并非利润，而是其在转制程过程中不可避免的产能损失 [14][15]