國金證券發(fā)布研報稱，通過周期復盤可見，存儲市場具有顯著的強周期屬性，而每輪大周期的開啟均由新興技術驅動，當前正站在新一輪存儲大周期的起點。建議持續(xù)重點關注存儲器庫存、價格數據以及AI算力提升對存儲芯片的需求拉動。

　　國金證券主要觀點如下：

　　半導體周期根據供需關系按照時間維度分為長中短三種周期

　　長周期(8-10年)——為需求周期、中周期(4-6年)——為產能周期、短周期(3-5個季度)——為庫存周期，其中需求-產能-庫存三種周期相互嵌套。存儲器是半導體中僅次于邏輯的第二大細分市場，其歷史表現(xiàn)與整個半導體周期走勢一致，但波動性大于整個行業(yè)，大市場與強周期屬性并存。通過復盤該行發(fā)現(xiàn)每輪存儲大周期(08年、16年等)的開啟都是由新興技術推動產品升級和創(chuàng)新，進而催生新產品的總量、滲透率和存儲器價值量的提升，推動存儲器市場規(guī)模上升一個臺階，隨著AI驅動需求提升，當下正處在新一輪存儲大周期的起點。

　　 AI驅動下，會出現(xiàn)存儲大周期嗎？

　　1)該行看到大模型類型和機制轉變正產生大量數據存儲需求，首先是大模型中引入的思維鏈提示使LLM能將復雜問題分解為可操作步驟，復現(xiàn)類似人類的推理過程，顯著提升模型的推理能力與問題解決技能，推理時長的增加也提升Token的消耗量，2025年幾乎所有主流大模型都已內化思維鏈機制。同時根據希捷科技的數據，從文本向音視頻的切換，背后的存儲單位是從KB往TB乃至EB的增長。隨著多模態(tài)模型滲透率的提升，存儲需求有望進一步提升。

　　2)其次，該行看到頭部模型差距縮小，推理降本趨勢明顯。從ChatGPT3發(fā)布以來，大語言模型的推理的成本以指數級別下降，單美元可以生成的token數量持續(xù)增長。模型的推理成本快速降低，有望帶動應用的爆發(fā)，也有望拉動存儲需求的增長。

　　3)最后，該行看到AI正在重新定義數據存儲，KVCache或將成為大模型推理優(yōu)化的關鍵突破。KVCache是Transformer架構中顯著提升推理效率的關鍵性能優(yōu)化機制，KVCache顯存占用隨Token數量線性增長，同時KVCache的優(yōu)化效果也與文本長度正相關。當KVCache成為未來數年提升大模型推理效率的關鍵一環(huán)，存儲的需求也有望進一步提升。

　　 AI驅動存儲需求快速攀升，存儲原廠資本開支還未進入擴張周期

　　 DRAM和NANDFlash原廠的重心正逐漸轉變，從單純擴產轉向制程技術升級、高層數堆棧、混合鍵合以及HBM等高附加價值產品。根據TrendForce的數據，2025年DRAM的資本支出預計為537億美元，預計在2026年進一步成長至613億美元，同比增長約14%。2025年NANDFlash的資本支出預計為211億美元，2026年預計小幅增長至222億美元，同比增長約5%。當前行業(yè)無塵室空間已接近瓶頸，各大DRAM廠商中僅三星與SK hynix仍具備有限的擴線空間，即使資本開支上修，26年產能增量亦有限。而在NANDFlash領域，Kioxia/SanDisk相對擴產更為積極，其他原廠則繼續(xù)專注HBM及DRAM。

　　風險提示：需求低于預期，存儲器價格下跌，存儲器價格上漲擠壓其他領域需求。