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AI大模型的应用推动活跃数据占比提升。在传统数据存储内容中，大量数据主要用于归档，访问频数低、应用不足。而AI时代数据的应用与存储方式有望发生较大变化。AI大模型推理过程中需要应用大量存量数据，通过高频次地访问数据，来实现高质量内容生成，AI大模型的应用有望使得活跃数据占比提升。例如，检索增强生成（RAG）技术允许LLM从知识库提取相关信息，以验证和支撑其输出内容的真实性，而针对RAG数据库的近似性查询属于极为密集的随机读操作。此外，大语言模型推理过程中会使用KV缓存来加速推理过程，当其规模较大时可能需要将KV缓存卸载到SSD上进行存储，带来较为频繁的读写流程。整体来看，AI推理过程将使得存储结构发生较大变化，有望提升对活跃数据存储的需求。按照数据访问频率来分类，数据可以被划分为访问频率依次递减的热、温、冷三类，随着AI大模型应用激活大量冷数据，使其转化为活跃数据，温、热数据占比有望显著提升。
NAND与SSD满足数据中心活跃数据读写需求，用量有望高速增长。在传统数据中心储存分层架构中，HDD（机械硬盘）凭借每单位储存容量的极低成本优势，稳居冷数据主流储存方案，但HDD无法满足活跃数据较高吞吐速率的需求。SSD基于NAND芯片存储数据，与HDD相比，SSD读写速度优势明显，适应高工作负载，满足活跃数据读写需求。此外，SSD在功耗上优势明显，适应数据中心功耗需求。AI训练和推理对存储的需求推动AISSD发展。业界持续推进SSD在颗粒容量、传输速率等方面的提升以适配AI领域需求；头部存储大厂正在持续推动AISSD的应用。
进一步地，HBF兼具高容量规模和高带宽特性，业界正在持续推动其产业化落地以进一步适配AI领域需求。展望未来，在AI应用驱动下，随着活跃数据占比提升，全球NAND与SSD用量有望高速增长。
NAND及SSD供不应求有望持续。全球NAND市场格局高度集中。未来2年NAND行业资本开支可能有限，头部厂商在扩产方面可能保持相对克制的水平，其中三星、美光与SK海力士的资本开支有望持续向HBM倾斜而非NAND。未来AI应用有望推动SSD用量保持高速增长态势，叠加全行业资本开支可能有限，NAND与SSD供不应求有望持续，迎来较长的景气周期。在此基础上，企业级SSD与NAND国产替代持续，产业链相关标的有望深度受益。
AI应用推动SSD用量高速增长，SSD与NAND有望迎来较长的景气周期。相关标的：国内半导体设备厂商中微公司、京仪装备、微导纳米、北方华创、拓荆科技等；国产存储主控芯片领先企业联芸科技等；存储芯片设计厂商普冉股份、聚辰股份等；存储封测厂商深科技等；布局企业级SSD业务的头部存储模组厂商江波龙、德明利、同有科技、香农芯创等。
风险提示
AI落地不及预期，技术迭代速度不及预期，国产化进展不及预期。
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