中信证券研报称，Agent AI时代存力为核心，驱动存储行业迎长周期范式转移。供需方面，AI推理带动Token消耗剧增，KV Cache随之线性激增，需求爆发与原厂扩产错位致使缺货常态化，预计供不应求将持续至2027年，涨价贯穿2026全年。技术方面，在HBM及DRAM极度缺货及成本高企背景下，厂商分享NAND创新方案，分担显存容量需求压力。中信证券持续看好存储创新成长趋势。
全文如下存储｜从闪存市场峰会看存储发展趋势
Agent AI时代存力为核心，驱动存储行业迎长周期范式转移。供需方面，AI推理带动Token消耗剧增，KV Cache随之线性激增，需求爆发与原厂扩产错位致使缺货常态化，预计供不应求将持续至2027年，涨价贯穿2026全年。技术方面，在HBM及DRAM极度缺货及成本高企背景下，厂商分享NAND创新方案，分担显存容量需求压力。我们持续看好存储创新成长趋势。
▍2026年中国闪存市场峰会举办，聚焦AI时代存储创新及产业链升级机遇。
2026年3月27日，全球存储产业年度盛会CFMS MemoryS 2026在深圳举办。作为行业风向标级峰会，本届活动以“穿越周期，释放价值”为核心主题，深度聚焦技术创新与产业链协同升级，吸引了三星电子、慧荣科技、铠侠、Solidigm、英特尔、腾讯云等数十家全球头部企业参与，覆盖存储芯片原厂、主控设计、模组制造、云端服务等全产业链环节。峰会通过高端论坛与技术展览双轨并行，演进中涉及景气趋势展望，聚焦Agent AI时代token/KV Cache剧增下的存力需求爆发，对PCIe 5.0/6.0 SSD、超大容量QLC技术突破及其他AI驱动下的存储创新变革展开前沿探讨，同步展示超百项创新产品。
▍AI推理带动存储需求爆发，结构性错配常态化，预计供不应求至少持续至2027年，涨价贯穿2026全年。
需求端：据CFM中国闪存市场数据，2026年服务器出货同比+15%，AI服务器在整体服务器出货中占比将突破20%，大模型从训练阶段步入推理阶段，Agent应用爆发导致Token消耗剧增，当序列长度从1k提升至128k token时，KV Cache占用从0.5GB提升至64GB（BF/FP16, 单请求）长上下文+高并发之下，存储需求随token/并发量线性暴涨，CFM预测HBM容量2025/2026年分别同比+90%/35%以上，同时KV Cache下沉叠加HDD供给短缺需求外溢驱动eSSD成为2026年NAND最大下游（占比提升至37%）。
供给端：扩产周期错位，缺货涨价将长期持续。存储原厂普遍采取稳住价格的策略，将先进产能优先投入高毛利的AI存储产品，据CFM，包含HBM/DDR5/LP5X/6较为高端的DRAM产能占比由2024年不到50%提升至2026年的85%+，成熟制程与消费级产能被持续挤压，行业库存由2023年10~12周，2024年8~10周，2026年下降至4周，跌至历史安全线以下。存储扩产周期长达18~24个月，26H2不可能出现供给拐点，慧荣科技认为2027年才是存储缺货的“至暗时刻”。25H2起存储价格迎来史诗级上涨，CFM预计DRAM和NAND ASP将在2026全年保持上涨。AI推理时代存力为核心，存储迎来长周期范式转移，为超级成长，非周期反弹。
▍存储产业链加速价值重构。
在近期的GTC大会上，英伟达着重提出了“Token工厂经济学”，其核心意义在于强化了存储在AI基础设施中的战略地位，也意味着存储产业的盈利天花板将被长期打开，据CFM数据，eSSD产品ASP在26Q1已达消费级NAND ASP 2倍以上。对于存储原厂而言，核心在于进行介质升级及系统架构级重构，本次论坛演讲主要聚焦企业级市场；对于存储解决方案厂商而言，行业焦点从“看谁更便宜”转向“看谁能拿到货”，同时群联电子等头部厂商正加速向自研主控赋能的“客制化高附加值模组”转型，并拓展企业级SSD，以重新定义存储价值，摆脱传统依赖低成本库存的模式。
▍AI云端（企业级）存储趋势：大容量QLC爆发与接口极速演进，重塑算力引擎。
AI正加速从“训练”走向“推理”阶段，未来推理与训练服务器的比例预计将高达10:1至50:1。目前，受制于存储带宽瓶颈，GPU集群的可用度（利用率）仅约46%至50%。显存升级为核心需求，同时本次峰会多家厂商分享存算协同的功能再分配，eSSD的角色正从“被动的数据容器”跃升为核心的“算力引擎”与“扩展内存层”：在训练侧，依托超大容量QLC eSSD存储Checkpoint，可大幅提升GPU的运行效率；在推理侧，eSSD则通过分层缓存KV Cache，承接庞大上下文状态管理、向量数据库查询及模型分片加载等任务。实测数据显示，将KV缓存卸载至SSD，通过消除预填充计算，可将首token生成时间（TTFT）降低41倍。企业级存储正呈现以下技术趋势：
面对海量AI数据与KV Cache的缓存外溢需求，高密度QLC成为关键介质，百TB级超大容量QLC方案成为首选。铠侠（245.76TB）、大普微（245TB）以及闪迪（高达256TB的SN670方案）也纷纷展出了突破两百TB级别的超大容量QLC产品，极大优化了空间效率与TCO。
主控芯片走向“软硬协同”，填补介质短板。针对推理场景下KV Cache带来的高频随机读写与带宽压力，主控芯片正主动升级。平头哥镇岳510通过原生支持ZNS协议及系统级协同，助力QLC规模化商用，累计出货超50万片；联芸科技则引入KV加速引擎、预测性预取等技术，让主控从“数据搬运工”变身为主动的“智能资源调度器”。
接口极速迭代与液冷创新，适配十万卡GPU超大集群。面向千卡、万卡乃至十万卡集群的庞大数据吞吐与高密度发热挑战。三星展示16通道PCIe 6.0固态硬盘PM1763，输入/输出性能跨越式提升2.0倍；FADU的PCIe Gen6主控“Lhotse”已流片，顺序读性能将达28.5GB/s。
▍AI终端（消费级）存储趋势：端侧AI加速落地，存算融合破解内存占用瓶颈。
端侧环境对硬件BOM成本、系统功耗和DRAM内存占用极为苛刻，因此，通过“存算融合”、软硬件智能调度及高级缓存技术，将推理压力从内存（DRAM）向闪存（NAND）转移，成为当前突破端侧大模型部署瓶颈的重要补充。
AI PC与本地大模型：Hybrid混合技术降低DRAM容量需求暴增压力。在端侧运行百亿或千亿参数大模型对内存是巨大考验，江波龙推出搭载5nm SPU的存储处理单元与iSA存储智能体，在联合调优验证中在PC主机上实现397B模型本地部署，并在256K上下文场景下降低近40%的DRAM占用；群联电子推出Phison Hybrid AI SSD与aiDAPTIV+技术，预计可减少超50%的DRAM使用量，实现成本可控且安全的本地推理。
智能汽车与边缘计算：走向中央池化架构与统一平台底座。具身智能与高阶智驾对底层架构提出了全局协同要求。小鹏汽车明确指出，当前最高达2250 TOPS的算力下，DRAM带宽已成为推理延迟的核心瓶颈，车规LPDDR6时代即将到来，且车载NAND存储正从分域孤岛走向中央池化与软件定义。
智能手机与AIoT物联网：高速接口与高级缓存技术的深度下沉。面向移动端及新兴穿戴设备的响应速度与续航要求，慧荣科技即将推出新一代UFS 4.1主控SM 2755，并加速布局智能手表/眼镜等AIoT市场；闪迪采用SmartSLC缓存技术，在仅约2W功耗下实现UFS 4.1的高吞吐量运行；江波龙则推动HLC高级缓存技术在嵌入式端落地，以降低终端BOM成本。
▍风险因素：
全球宏观经济低迷风险；下游需求不及预期；创新不及预期；国际产业环境变化和贸易摩擦加剧风险；算力升级进度不及预期；云厂商资本开支不及预期等。
▍投资策略：
我们看好Agent AI时代存力提升下存算产业趋势，近存计算高景气，看好HBM及CUBE产业链；同时存储紧缺下主流至利基存储全面缺货涨价，多家厂商反馈26Q2涨幅环比仍相仿，我们预计行业供不应求至少到2027年底。核心推荐：存储模组公司，短期业绩爆发能力强；存储原厂及贴近原厂的设计公司。
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