文章核心观点 - 人工智能的发展，特别是从大型语言模型向多模态模型的演进，对半导体存储器的性能、容量和速度提出了爆炸性需求，使其成为决定AI功能、性能和服务质量的关键，半导体存储器市场已进入卖方市场，其技术发展重点正转向以内存为中心的计算 [2][3][4] 半导体存储器的角色与特性 - 半导体存储器被视作克服人类“遗忘曲线”的现代工具，能够永久保存数据，具备“无限”、“永恒”和“近在咫尺”的特性，是AI学习和生成的重要基础 [2] - 在AI时代，半导体存储器记录每一个瞬间，存储的数据可永久保存，成为人类思想和历史的永恒记忆库 [2] 人工智能发展对存储器的需求驱动 - AI已从文本处理模型发展为能同时理解和生成图像、视频、音乐、语音的多模态模型，训练此类模型需要海量的文本、图像和视频数据 [3] - 训练多模态AI的数据必须存储在距离处理器尽可能近的半导体存储器中，且速度要求极快，这导致半导体存储器需求呈爆炸式增长 [3] - AI通过“思维链”和“辩论链”技术学习逻辑推理，这需要解决大量数学问题并进行广泛阅读，相关学习资料必须存储在附近的存储器中并经常复习，导致存储器使用量呈指数级增长 [3] - 为使AI生成结果真实可靠，AI需实时搜索互联网最新权威资料作为参考，这些常被访问的搜索资料必须存储在附近的半导体存储器中 [4] - 为减少重复生成、实现个性化AI服务，AI需记录先前生成的材料以及用户的个性特征和偏好，这同样需要大量的半导体存储器 [4] - 未来AI的功能、性能、服务质量和可靠性均取决于半导体存储器的性能和容量 [4] 半导体存储器市场与技术趋势 - 在供应有限而需求不断增长的情况下，半导体存储器价格必然上涨，市场已成为“要价即价值”的卖方市场 [3] - 为快速、大规模地向GPU提供数据，AI计算机的内存层级正在创新，朝着高带宽内存（HBM）和高带宽闪存（HBF）方向发展 [4] - 提升AI学习和生成服务性能的技术重点正从GPU转移到内存，这被称为“以内存为中心的计算” [4] 行业机遇 - 韩国被指出拥有引领人工智能转型的大好机遇，2026年被强调为韩国国运腾飞之年，需抓住并捍卫此机遇 [5]

公司业务定位与产业链角色 - 公司是独立存储器厂商的代表，是半导体存储产业链中承上启下的重要环节 [1] - 公司业务暂未涉及存储晶圆制造 [1] 公司核心技术布局 - 公司在芯片设计、固件算法开发、存储器设计及封测制造等关键环节均有深入布局 [1]