大家好，我们来聊聊未来几年的存储行业。首先，咱们得把时间线拉到2026年，这时候的存储行业特别热闹。需求方面，AI的兴起让整个市场发生了翻天覆地的变化。这里的“超级成长周期”指的是，我们正处在一个需求量突然猛增的阶段。为了把这些情况说清楚，咱们先来了解一下什么是存储产品。简单来说，就是那些能让数据被存下来、或者随时能拿出来用的硬件东西。 根据核心部件的不一样，这些产品有好多种类，比如嵌入式的、用来做电脑硬盘的SSD、内存条、还有能随时插拔的U盘等等。制造这些东西的产业链大概分成了三大块：上游负责造晶圆和芯片，中游负责把这些核心零件组装成成品，下游则是各种各样的使用场景。 上游主要是一些造晶圆的工厂和设计主控芯片的公司，他们给整个行业提供最基础的资源；中游就是设计封装和测试这些产品的工厂；下游就更丰富了，包括AI计算、手机、汽车还有工业能源这些领域。 说到AI，现在正处于方兴未艾的阶段。因为生成式AI技术在不断进步，用来训练和推理的需求一下子就爆发了出来。而且AI的影响力越来越深越来越广，很多厂商和云设施都在往AI这边转型。现在的AI服务器和它的应用成了存储需求的核心动力，正革命性地改变着市场的格局。 根据佰维存储的招股书和弗若斯特沙利文的数据显示，2025年到2029年全球存储产品的市场规模会一直往上走。如果按照不同的应用类型来看，预计2025到2029年之间AI端侧对应的市场规模复合年增长率能达到36.4%，而AI服务器那边的年化增速是14.1%。不过因为价格涨了和供应紧张，传统的手机、电脑这些消费电子类的存储市场规模可能会缩水。 这种需求的变化让存储行业出现了一个由需求带动的长周期（通常是8到10年）。比如以前的PC时代、智能手机时代，现在的AI时代都在重复这个过程。下游产品的技术创新会带来新的需求，需求量多的时候厂商就会多投钱、扩大产能多卖东西；要是需求量不如预期，厂商就会降价去库存、主动缩减产能来控制供给。 决定供给多少的关键在于厂商的资本开支和技术升级。因为技术更新快、投资成本高而且壁垒很高，所以厂商通常选择规模化生产来盈利。 这次超级周期的爆发是因为AI大模型技术升级得特别快。因为生成式AI在快速迭代，数据量和token（也就是用来计算的最小单位）的增长速度像指数一样快。海量的数据存储、处理和检索需求直接推高了对HBM（高带宽内存）、DRAM（动态随机存取存储器）、NAND（闪存）这些存储介质的需求。 根据Open Router的数据显示，2026年2月的时候全球主要大模型消耗的token是2025年同期的10倍甚至更多。这说明市场对算力和存储的需求极其旺盛。 希捷的投资者日材料也提到了一个惊人的数字：到了2028年产生的数据量会达到394ZB（泽字节），比2020年的72ZB多了好几倍。现在AI代理、多模态应用和原生视频技术都在快速发展，全球数据正以指数级速度爆发式增长。 单条多模态任务的数据量从以前的KB级别跳到了GB或者TB级别。长上下文推理和实时视频流处理对存储带宽和容量都提出了极高的要求。 多模态爆发的典型例子就是Sora2和Seedance 2.0这类视频生成模型。视频生成实现了从“GPT-1时刻”向“GPT-3.5时刻”的巨大飞跃。字节Seedance 2.0采用了统一的多模态音视频联合生成架构，支持文字、图片、音频、视频四种输入方式集成了多模态内容参考和编辑能力。 Seedance 2.0的10分钟长视频文件体积轻松就能达到10GB以上生产10秒视频消耗的Token是文本生成的几十倍。最后看看DRAM市场高端需求爆发导致供给结构也发生了变化。