多芯片互联、以存提算成热点,AI算力继续点燃科技股行情...
近期,DDR4/LPDDR4X存储芯片价格迎来大幅上涨,涨势背后是AI驱动行业需求增长与原厂减产导致的供给紧张共同作用。行业之内,AI大模型兴起,对存储的传输速度、数据存储容量和规格技术提出更高要求。
“以存提算” 正成为破解 AI 算力瓶颈的行业共识。当前,AI 大模型的爆发式增长不仅催生了对算力的空前需求,更将存储环节推向了技术攻坚的最前沿。
与此同时,芯片科技股持续走强。
9月22日,截至发稿,芯片ETF(159995)上涨3.58%,成分股中海光信息(688041.SH)上涨11.12%,瑞芯微(603893.SH)上涨7.23%,兆易创新(603986.SH)上涨5.48%,闻泰科技(600745.SH)上涨4.01%,澜起科技(688008.SH)上涨3.41%。
“我们对于为人工智能的长期快速发展提供可持续且充裕算力充满信心。”华为轮值董事长徐直军表示,上周华为全面披露包括AI芯片昇腾、计算芯片鲲鹏、超节点、集群以及灵衢互联协议在内的规划以及演进时间表。
也是在上周,华泰证券科技研究组密集走访了英伟达、谷歌、台积电等AI算力产业链关键公司,意识到基于先进封装的多芯片互联技术、先进工艺代工、近存计算或是实现AI大规模计算的三大关键技术。团队分析认为,先进封装有望在2027年迈入硅光CPO时代;先进工艺有望迈入2nm时代,背面供电、深沟槽等是核心技术;近存计算逐步从2.5D迈向3D,CUBE等多元技术路线涌现。
业内关注存算效率提升
从技术发展趋势维度看,全球计算联盟(GCC)智能计算产业发展委员会副秘书长黄还青明确指出,AI迭代式“技术爆发”驱动“产业繁荣”,大模型发展催生AI黄金时代。技术上,模型更新周期缩短,行业大模型赋能千行百业;算力领域,传统设施难以满足大模型需求,正从传统数据中心向智算中心转型,需全面升级智算基础设施以提升算力可用度、规模及 MFU 利用率。但转型面临超大规模互联等四大技术挑战,产业生态也存在产业链长、协同复杂等四大难题,这些均阻碍智算产业发展。
五象云谷有限公司总经理董维军对第一财经记者表示,2025年是国内应用智能体的发展元年,企业及创客对算力的需求空前旺盛,但由于算力受限、技术差距、使用门槛等因素制约,导致应用落地发展相对缓慢。
如今,行业正从多维度解决算力问题。上周,神州数码旗下业界首款基于鲲鹏920新型号的大模型训推一体服务器KunTai R624 K2及推理服务器KunTai R622 K2正式上市。神州鲲泰主做信创产业,但也感受到在政府、金融和电信行业等信创市场之外的机会,互联网客户就是他们的关注重点。
中科曙光旗下曙光存储的副总裁张新凤曾从效率和成本两个维度对存储为何会成为一个新的竞争高地做过解释:算力再好,如果存储性能跟不上,GPU的效率就会很低,进而导致成本上升和产品迭代效率变慢。
她认为,在存储介质方面,以前“卡脖子”的问题现在有了解决方案,但目前NAND和HDD成本差距仍比较明显,还没有办法做到对HDD完全取代。此外,高端网络以前由国外占据话语权,现在也有了国产替代方案,“只是需要一些时间”。
一些正在IPO辅导备案的半导体公司同样对这一领域表示关注。英韧科技总经理刘刚对记者表示,随着AI的发展,会考虑将更先进的技术应用在存储系统中,包括新形式的存储连接。
存储作为半导体行业的重要组成部分,正通过技术升级、国产突破、效率提升等多方面,对二级市场板块形成积极推动作用。
(第一财经记者宁佳彦对本文亦有贡献)

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文档于: 2025-09-22 15:04 修改
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