随着AI技术从训练转向更广泛的推理应用，其对存储性能的要求正发生质变。大摩最新研报指出，这不仅推高了DRAM与NAND闪存的价格，更揭示了整个存储行业正面临一场由需求驱动的结构性变革，行业景气周期有望延续至2027年。
智能速览
AI推理正推动存储行业进入产能受限周期。
存储访问效率成为AI工作流性能的关键瓶颈。
DRAM与NAND闪存涨价斜率将进一步陡峭化。
2026年纯文本AI推理将消耗全球92%的NAND供给。
行业核心风险已从需求端转向供给端的执行能力。
传统存储产品供需缺口扩大，相关投资价值凸显。
精华内容
AI浪潮下的存储行业，正从算力竞赛转向存储效率的比拼。摩根士丹利的分析揭示了这一转变背后的深层逻辑与未来机遇。
需求之变
AI技术的核心挑战已从单纯追求算力，转向了存储层面的考验。尤其是长文本、图像视频以及智能体式AI工作流，为了支撑上下文理解、自主决策与持续学习能力，对存储的访问效率和性能提出了远超以往的要求。这类系统的高效运行，极度依赖高性能的服务器级DRAM与企业级NAND闪存的支持，这成为推动存储需求增长的根本动力。
价格陡升
存储行业的定价权正快速转移，价格上涨趋势愈发明显。大摩预测，DRAM、高带宽存储器（HBM）、NAND闪存以及传统存储产品的价格将快速上涨，行业上行周期的斜率会进一步加大。渠道调研显示，即便DRAM与NAND闪存已给出单季涨幅超70%的激进预期，其价格仍存在进一步上行的可能，且当前供应链的库存水平仍在持续下降。
数据冲击
AI推理对存储需求的冲击可以通过具体数据量化。根据大摩的分析测算，仅纯文本类AI推理这一单一场景，到2026年其对DRAM的需求就将占据全球总供给的35%，而对NAND存储的需求更是高达总供给的92%。这一数据直观地揭示了AI应用对存储市场的巨大吞噬能力，预示着未来供应紧张的局面将非常严峻。
供给瓶颈
当前市场的核心争议已转向供给端，即行业能否实现产能追赶。大摩认为，短期价格预期的重要性已降低，关键在于供给瓶颈的持续性与执行风险。目前，DDR4/3、NOR闪存以及SLC/MLC型NAND闪存等传统产品的供需缺口正在进一步扩大。资本开支的加速已成必然，但真正有意义的全新产能扩张预计要等到2027年才会出现。
总而言之，AI推理对存储性能的新要求，正重塑整个行业的格局。这场由技术变革引发的供需失衡，为行业带来了长期的利好。面对未来，存储技术将如何演进以满足日益增长的AI需求，值得持续关注。
