AI智能体重构存储需求曲线，机构大幅上调存储市场预测至1.28万亿美元

机构最新深度分析显示，AI智能体浪潮正在从底层重构全球内存需求结构。Vera架构的LPDDR5搭载量是Grace架构的3倍以上，AI智能体正在推动9%至13%的全球DRAM增量需求。全球DRAM同比增速预测已从此前约22%上调至30%以上，且强劲需求预计将持续至2027财年。
在HBM（高带宽存储器）领域，2025至2028财年期间，HBM可服务市场总量将以90%年均复合增长率扩张，同时受产品内容量与价格双重利好驱动。2027财年HBM4e价格预计同比上涨70%至100%，部分ASIC客户已直接从HBM3e跳级升级至HBM4e，跨代需求提前释放。
市场研究机构最新报告显示，AI重心向以推理为核心的AI智能体转变，驱动HBM、DRAM及高性能SSD需求进入全新量级。在云服务商资本支出提速与晶圆产能受限的叠加影响下，存储行业供给缺口短期内难以弥合，价格上行动能有望一路延续至2027年。
该机构将2026年全球存储市场预测从此前的5516亿美元大幅上调至8893亿美元；2027年预测则从8427亿美元上修至逾1.28万亿美元，对应约44%的年增长率。此轮上调幅度之大，显示AI算力基础设施建设正推动存储需求进入全新量级。
在细分市场层面，DRAM方面2026年市场规模预测上调至6187亿美元，同比增幅高达303%，2027年进一步扩张至9033亿美元，同比增长46%。NAND闪存2026年预测上调至2706亿美元，同比增幅约281%，2027年有望接近3794亿美元，维持约40%的年增速。
此轮上调的核心逻辑在于AI发展重心从大规模模型训练转向以推理为核心的AI智能体应用，结构性需求由此持续扩张。供应端短期内难以消弭供给缺口，进一步强化了供应商在合约定价中的议价能力。HBM生产所消耗的晶圆产能持续压缩传统DRAM的可用供给，在需求持续扩张的背景下，这一供给约束进一步强化了供应商在合约谈判中的定价权。
AI智能体重塑存储需求结构。机构指出，AI发展路径的转变是本轮存储需求扩张的根本驱动力。随着AI应用从一次性大模型训练转向持续推理的AI智能体范式，存储需求的特征正在发生根本性改变。
在DRAM层面，AI智能体系统中的推理请求已从单次查询演变为持续迭代循环。与此同时，KV缓存容量随上下文窗口扩大而等比增长——一旦需要重新计算，算力成本将呈指数级上升。因此，高效的KV缓存管理成为AI推理性能的关键，直接推动了对HBM及DRAM的需求。
此外，AI智能体工作负载对CPU在调度、数据预处理及内存管理方面的要求大幅提升。机构指出，在新一代AI服务器平台中，CPU与GPU的配比已从传统的1:8逐步向1:4甚至更高转变，英伟达NVL72机架即采用1:2配置。CPU部署比例的提升将同步扩大服务器DRAM容量需求，并对采购量及合约价格形成支撑。
在NAND闪存领域，全球九大云服务提供商（CSP）的资本支出合计持续快速攀升，机构预计2026年增速将达79%，资本强度亦有望提升至34%。报告指出，这一趋势反映出行业战略逻辑正从需求驱动的产能扩张，转向以争夺长期竞争优势为目标的大规模AI基础设施投资。
AI智能体同样是NAND需求的底层驱动力。AI代理显著扩大了企业端使用规模，重度用户的token消耗量较此前增加多达四倍；AI生成内容媒体复杂性的持续提升，也在加速token消耗增长。
面对规模庞大且持续攀升的存储需求，HBM部署成本依然偏高，难以大规模普及；传统HDD则受限于访问速度及功耗，难以满足实时AI数据中心工作负载需求。机构认为，上述局面为NAND解决方案打开了重要增长空间。从SCM SSD、HBF到SLC/pSLC SSD，多种高性能SSD技术正在AI推理、训练及AI智能体工作负载等多个生态层面快速渗透，成为新的关键增长引擎。