LEGACY REPORT / #721其他
2025.12.11人工智能存储系列报告
报告摘要SUMMARY
- AI 存储系统分为网络端存储和本地端存储。网络端存储存放冷数据,以 HDD 和 SSD 为主;本地端存储存放热数据和温数据,核心由 HBM、DRAM、本地 SSD 构成。
- 架构与技术:由机械部分和电子部分组成,面密度提升是容量增长核心,通过圆周记录密度和磁道密度优化实现。
- DRAM:2025、2026 年总需求 / 总供给分别为 112%、129%,短期供不应求。 NAND:2025、2026 年总需求 / 总供给分别为 118%、132%,短期供不应求,价格有望持续提升。
- 技术趋势:存储单元 bit 数持续增长(SLC→MLC→TLC→QLC),从 2D NAND 向 3D NAND 演进,堆叠层数持续提升,2025 年 400 层 NAND 有望量产。
一、存储系统:构成与分类
(一)系统构成
AI 存储系统分为网络端存储和本地端存储。网络端存储存放冷数据,以 HDD 和 SSD 为主;本地端存储存放热数据和温数据,核心由 HBM、DRAM、本地 SSD 构成。
(二)存储分类
存储可分为 “易失性” 的 Memory 和 “非易失性” 的 Storage。Memory 包括 DRAM 和 HBM,优势是速度快;Storage 包括 SSD 和 HDD,优势是容量大、成本低。
(三)AI 不同阶段的存力支撑
- 源数据阶段:依赖网络 SSD 和 HDD,HDD 长期保存原始数据,SSD 提供即时访问。
- 训练模型阶段:需 HBM、DRAM、本地 SSD 及网络 SSD 和 HDD,网络存储负责保存检查点。
- 创建内容阶段:推理过程依赖 HBM、DRAM 和本地 SSD 或 HDD。
- 存储、保留、重用数据阶段:均通过网络 SSD 和 HDD 完成,覆盖副本存储、跨区域保留及后续工作的数据支撑。
(四)典型存储系统拆解
- 英伟达 H100:单颗配置 6 颗 HBM3 堆栈(共 96GB),单台服务器配 2 颗 CPU(32 个 64GB DRAM,合计 2TB)及 8 个 3.84TB NVMe 协议本地 SSD。
- 英伟达 DGX B200:单台服务器(8 颗 B200)HBM3E 合计 1.4TB/s,主板 DRAM 2TB(可拓展至 4TB),本地 SSD 合计 30.72TB;搭配 IBM 存储系统时,单台服务器对应 27.4TB HDD。
二、市场与技术趋势:核心存储产品分析
(一)HDD(硬盘驱动器)
- 架构与技术:由机械部分和电子部分组成,面密度提升是容量增长核心,通过圆周记录密度和磁道密度优化实现。关键技术包括 HAMR(希捷主导,单碟容量已达 3TB,未来目标 10TB)、OptiNAND(西部数据推出,提升面密度)、多磁臂技术(如希捷 MACH.2,翻倍传输速率),接口协议向 NVMe 统一。
- 市场格局:呈双寡头垄断,2024 年希捷、西部数据市占率合计 80.8%;行业 2023 年见底,2024 年企稳复苏,2024 年市场规模 180.3 亿美元(同比 + 44.4%),出货量 1.24 亿颗(同比 + 1.1%);企业级 HDD 占比持续提升,2024 年占比 76%。
(二)SSD(固态硬盘)
- 架构与技术:以 NAND Flash 为介质,由主控、闪存、缓存芯片等组成。技术趋势包括 NAND 堆叠层数增长(进入 200 + 层时代)、单元架构从 SLC 向 MLC、QLC 演进,接口协议以 PCIe(NVMe)为主流。
- 市场表现:2024 年全球市场规模 410 亿美元,预计 2029 年达 610 亿美元(CAGR 8.3%);2024 年出货量 3.55 亿个,预计 2029 年达 4.74 亿个(CAGR 5.93%)。高容量产品占比提升,单位 GB 价格持续下降,2024 年为 0.1 美金,预计 2029 年降至 0.05 美金。
- 细分市场:企业级 SSD 市场占比 64%(2024 年),消费级出货量占比 81%;QLC 出货占比快速提升,2029 年企业级 QLC 占比预计达 54.1%,PCIe 接口占比预计达 94.8%。
(三)DRAM
- 技术演进:从 DRAM 迭代至 SDRAM、DDR,目前头部厂商推进 DDR6 研发。具备功耗小、集成度高、成本低等优势,工作原理依赖电容存储电荷,需定时刷新。
- 市场需求:2024 年下游需求中手机、PC、服务器占比合计 75.2%;8GB 和 16GB 为出货主力,高容量产品占比持续提升;2024 年全球市场规模 984 亿美元,占存储器市场 58%。
- 供给格局:三星、海力士、美光合计市占率 95.1%(25Q2),技术上目前停留在 1znm 节点,未来有望攻克 9nm 工艺。
(四)HBM(高带宽内存)
- 技术特点:多层 DRAM 芯片堆叠,通过 TSV 实现垂直互联,存储密度和带宽更高,核心应用于 AI 领域。速率、带宽、容量、叠层数持续提升,从 4/8Hi 向 12/16Hi 演进。
- 市场规模:2024 年全球市场规模 179.62 亿美元,预计 2029 年达 575.4 亿美元(CAGR 26.2%);2024 年出货量 14.97 亿 GB,预计 2029 年达 64.77 亿 GB(CAGR 34.0%),单 GB 价格逐步下滑。
- 竞争格局:2024 年海力士市占率 56.4%,三星 37.8%,美光 5.8%;2025 年 HBM3 为出货主力,HBM4 逐步起量。
(五)NAND
- 技术趋势:存储单元 bit 数持续增长(SLC→MLC→TLC→QLC),从 2D NAND 向 3D NAND 演进,堆叠层数持续提升,2025 年 400 层 NAND 有望量产。
- 市场需求:2024 年 SSD 和手机领域需求占比合计 88.2%,计算领域需求快速增长,2024 年占比 58.2%,预计 2029 年 CAGR 22.5%。512GB 为出货主力,1TB 占比快速提升。
- 供给格局:25Q2 三星、海力士市占率合计 56.0%,铠侠、美光、闪迪为第二梯队,CR5 达 95.8%。
三、需求测算:AI 训练与推理的拉动作用
(一)大模型训练的存储需求
- HBM 需求:全精度训练下,GPT-3(1750 亿参数)需 3826GB,混合精度训练可降至 2513GB。
- SSD 需求:训练数据需 570GB(3000 亿 tokens),Checkpoint 存储按保留 5-10 个计算,单模型需 2448GB / 个。
(二)大模型推理的存储需求
- HBM 需求:采用 GQA 方法,GPT-5 推理需求 31.0PB,含模型权重(29.4PB)和 KV Cache(1.6PB)。
- DRAM 需求:采用 GQA 方法,合计 6.9EB,包括非活跃专家模型权重(0.2EB)和 KV Cache(6.7EB)。
- 本地 NAND 需求:RAG 存储需求 139.7EB,总 NAND 需求 199.5EB(RAG 存储占 70%)。
(三)供求关系与价格趋势
- DRAM:2025、2026 年总需求 / 总供给分别为 112%、129%,短期供不应求。
- NAND:2025、2026 年总需求 / 总供给分别为 118%、132%,短期供不应求,价格有望持续提升。
四、公司梳理:全球存储企业布局
(一)综合龙头
- 三星电子:在 DRAM、HBM、NAND、SSD 领域市占率均居前列,25Q2 DRAM 市占率 33.2%、NAND 34.0%、SSD 32.0%、HBM 17.0%。
- 海力士:全球 DRAM 和 HBM 龙头,25Q2 DRAM 市占率 39.1%、HBM 67.0%,NAND 市占率 22.0%,SSD(含 Solidigm)市占率 19.6%。
- 美光:产品矩阵全面,25Q2 DRAM 市占率 22.8%、NAND 13.8%、SSD 11.1%、HBM 16.0%。
(二)细分领域龙头
- 闪迪、铠侠:聚焦 NAND、SSD 领域,25Q2 闪迪 NAND 市占率 12.1%、SSD 9.4%;铠侠 NAND 市占率 13.9%、SSD 9.1%。
- 西部数据、希捷科技:聚焦 HDD 领域,2024 年市占率分别为 40.0%、40.8%,形成双寡头格局。
(三)地域分布
全球存储公司主要集中在韩国(三星、海力士)、美国(美光、闪迪、西部数据、希捷科技)、中国(含中国台湾,合肥长鑫、长江存储等)、日本(铠侠、东芝)。
五、风险提示
- 厂商 DRAM、NAND 扩产导致产品价格下降。
- 互联网大厂资本开支不及预期。
- AI 应用活跃用户数增长不及预期。
- AI 大模型方案优化减少对存储的需求。