大摩：AI遇上存储墙，存储超级周期要来了

据摩根士丹利近日发布的《全球科技：创新下一代存储器》报告显示，人工智能发展的核心制约因素正由算力扩展转变为“存储墙”问题。该报告指出，图形处理器决定了人工智能的运行速度，而存储器则决定了其运行深度，系统级瓶颈正促使行业从单纯的算力竞争转向数据效率与存储架构的变革。

报告数据显示，人工智能模型参数和推理Token数量呈现指数级上升，但存储技术的进步相对缓慢。存储带宽的年增长率仅为14%左右，而人工智能Token的增长幅度超过320倍，两者之间形成了显著的带宽差距。在成本方面，预计到2027年，存储支出在云服务提供商资本支出中的比例将从2023年的12%上升至40%。到2030年，云端存储支出预计将达到4180亿美元（约28341.87亿元人民币），这表明单纯增加动态随机存取存储器产能已无法解决问题，需要应对涉及设计、先进封装、材料以及系统集成的深层次挑战。

为了突破物理限制，报告总结了三个主要的技术创新方向。首先是向三维空间拓展，通过三维动态随机存取存储器的垂直堆叠来突破平面微缩的极限，高带宽内存则利用三维计算与存储堆叠来缩短数据传输距离。其次是架构创新，例如利用三维闪存和硅通孔技术提供更高容量的方案，以及通过多路复用控制器实现双通道并行以提升带宽。最后是存算一体技术，将计算单元集成到存储芯片内部，从而降低数据搬运过程中的能耗和延迟。

在市场规模方面，报告预测，不包含高带宽内存在内的新型存储技术市场规模将在2030年达到230亿美元（约1559.48亿元人民币），而去年这一数字仅为12亿美元（约81.36亿元人民币）。如果将高带宽内存计算在内，整体市场规模有望达到2760亿美元（约18713.77亿元人民币）。这一变革将重塑供应链的价值分布，相关存储巨头及接口芯片、先进封装等领域的企业有望获得增长机会。

此外，报告也提示了算法压缩、人工智能商业化进展以及量产良率等潜在风险。整体而言，以图形处理器扩张为主的人工智能投资第一阶段已接近尾声，由系统效率驱动的存储周期正在开启。

注：按1美元≈6.78人民币计算